Introducción

En varias ocasiones hemos sentido que nuestras
vidas se descontrolan y se encaminan a situaciones
caóticas, y no sólo de forma ocasional,
sino permanente. El significado de este caos apenas
ha comenzado a investigarse, pero no cabe duda de
que la comprensión individual o colectiva del mismo
puede cambiar radicalmente nuestras vidas. En la vida
cotidiana no es nada extraño cuestionar respecto a la
existencia de situaciones que no concuerdan con lo
que se entiende como sentido común. Así por ejemplo,
a diferentes niveles de realidad se puede preguntar:

°¿Por qué cuando las cosas marchan bien, tarde o
temprano dejan de funcionar, y los grupos que se
forman con el propósito de ayudarse mutuamente
terminan casi siempre en enfrentamientos?

°¿Por qué a los recursos se les dan usos inferiores
que conducen al bajo rendimiento, además de
ser insostenibles y en general se aplican a un sólo
uso, a pesar de que hay otros superiores, de
alto rendimiento, sostenibles y con la posibilidad
de emplearse en forma múltiple, que podrían
redituar en un beneficio neto mayor?

°¿Por qué a los recursos se les dan usos inferiores
que conducen al bajo rendimiento, además de
ser insostenibles y en general se aplican a un sólo
uso, a pesar de que hay otros superiores, de
alto rendimiento, sostenibles y con la posibilidad
de emplearse en forma múltiple, que podrían
redituar en un beneficio neto mayor?

°¿Por qué desapareció el imperio maya?

°¿Por qué, al intentar premiar la productividad y
la creatividad, se termina premiando lo más trillado,
se ignora la originalidad y los temas realmente
de frontera?

°¿Por qué se tiende a aceptar lo irracional y se permite
que prevalezca en forma repetitiva hasta
convertirse en costumbre?

Estas preguntas y otras similares tienen un origen
común, de tal manera que pueden resolverse con la
misma metodología. Los fenómenos tanto personales
como de la naturaleza o de la sociedad son constitutivamente
complejos; esta propiedad tiende a aumentar
al integrarse en otras composiciones y ordenamientos,
ya que al interactuar y relacionarse unos con otros se
generan nuevos niveles de realidad.

Tales percepciones exigen construir conocimientos
correlativamente complejos, coordinados por una metodología
innovadora que analice el conjunto de interacciones,
por un lado, y sus partes por otro.

Solución de problemas con el enfoque sistémico

El pensamiento sistémico nos permite desarrollar
una metodología innovadora para descubrir patrones
que se repiten en los acontecimientos de la naturaleza
y la vida cotidiana. Proporciona métodos más eficaces
para afrontar problemas con mejores estrategias de
pensamiento al profundizar y ampliar nuestros puntos
de vista; además, por ser integral, el razonamiento esmás
claro y profundo, y por ende mejora la comunicación.

Para el enfoque sistémico, todas las partes de un sistema
mantienen una interacción recíproca y cada parte, por pequeña que sea, puede influir en el comportamiento
del conjunto. Esto implica que la forma de actuar de
un sistema no es predecible mediante el análisis de sus
partes por separado, donde la estructura del sistema y no
el esfuerzo de las personas es lo que determina los resultados.
Además sirve para adentrarse con una mayor profundidad
en la comprensión de la complejidad de un
proceso y descubrir, si es posible, la forma de mejorarlo.
A nivel personal permite guiarnos con más eficiencia y
nos amplía la visión para sermás creativos y asertivos en
el planteamiento y la solución de problemas, lo cual
lleva a una mejor funcionalidad de las cosas.

Sistemas y cambios

La estabilidad de un sistema varía de acuerdo a su
grado de complejidad y depende de muchos factores
como el tamaño, la cantidad y la diversidad de
los subsistemas, así como el grado de conectividad que
exista entre ellos y con otros sistemas.

Mientras más complejo es el sistema, mayores son
los vínculos entre sus partes; acerca de estas últimas se
pueden afirmar verdades, que sin embargo son verdades
parciales; la verdad total está condicionada por
múltiples singularidades derivadas de las interacciones
entre las partes. Esta concepción es particularmente
aplicable en el campo de lo biológico, donde se observa
que lo esencial tiende a permanecer por mucho que
cambien las partes. Esto se debe a que los sistemas biológicos
son particularmente estables y se resisten al cambio;
sin embargo, cuando éste se da, genera una resistencia
por parte del sistema, ya que no puede haber
estabilidad sin resistencia.

El tiempo en el que se perciben los cambios depende
del número y de la complejidad de las partes que
integran al sistema. Así a mayor complejidad, mayor
intensidad y cantidad de interacciones entre las partes
y más tiempo tardan en apreciarse los cambios. Lo anterior
permite plantear y resolver un problema, sobre
todo si sabe en qué parte del sistema y cuándo se deben
emprender las acciones apropiadas.

La diferencia entre lo simple y lo complejo es una
diferencia de organización: los sistemas complejos se
comportan de formas que no siguen las reglas sencillas de nuestro universo físico. Por el contrario, son
sorprendentemente complicados, pero a la vez flexibles,
libres y capaces de trascender sus orígenes físicos.
Se caracterizan por la adaptabilidad, reproducción,
autocomplicación y autorregulación. La visión sistémica
no concibe descripciones supercomplejas: por el
contrario, busca que sean simples, clarifiquen el mundo
de la naturaleza y lo hagan comprensible.

Historia y complejidad

A lo largo de la historia de la humanidad se observa
que conforme se tiene un mayor entendimiento
de las leyes de la naturaleza, descubrimos que los
problemas de la sociedad, que inicialmente se manejaron
en forma simple, con relaciones lineales de causaefecto,
en realidad son más complejos, están interconectados
y muchas veces se generan en las mismas políticas bien intencionadas que tratan de resolverlos, ya que
actúan sobre los síntomas y no sobre las causas. Con ello
se producen beneficios sólo a corto plazo que inducen
a actuar nuevamente sobre los síntomas. Las estructuras
y funciones generan patrones de organización jerárquicas
donde los componentes del sistema interactúan
y generan patrones de inestabilidad y amplificación
que tienen un impacto considerable; se puede decir que,
en algunos casos, los problemas de hoy no son más que
las soluciones que se implementaron ayer. Es decir,
en la mayoría de los problemas que se intentan resolver
existe de antemano una ineptitud para plantear,
comprender y manejar sistemas complejos, además de
ignorar que las principales amenazas a la supervivencia
de estos sistemas no proceden de hechos repentinos,
sino de procesos lentos y graduales. El análisis de sistemas
es una herramienta adecuada para enfrentar este
reto, ya que nos permite cambiar la percepción del problema
al detectar distintos niveles de interacción entre
las variables que conforman el problema: nos facilita
apreciar una mayor cantidad de perspectivas de un
mismo problema.

En la mayoría de los problemas que se intentan resolver
existe de antemano una ineptitud para plantear,
comprender y manejar sistemas complejos, además de
ignorar que las principales amenazas a la supervivencia
de estos sistemas no proceden de hechos repentinos,
sino de procesos lentos y graduales

La visión sistémica: orígenes y aplicaciones

La idea de la “teoría general de sistemas” nació en
1925 cuando Ludwig von Bertalanffy publicó sus
investigaciones sobre sistemas abiertos, y se enriqueció
con la aparición de la investigación de operaciones
en la Segunda Guerra Mundial, la Cybernetics de
Norbert Wiener (1948), la teoría de la información
de Shannon yWeaver (1949), la teoría de los juegos de
von Neumann yMorgenstern (1974), así como el concepto
de homeostasis de Cannon (1929), que fuera piedra
angular en estas consideraciones.

Surge por la necesidad de contar con un
cuerpo sistemático de construcciones teóricas
para discutir, analizar y explicar las
relaciones generales del mundo empírico.
La teoría general de sistemas es un corte
horizontal y vertical que pasa a través de todos
los diferentes campos del saber humano,
para explicar y predecir el comportamiento
de la realidad. Sus principales funciones son:

°Investigar el isomorfismo de conceptos, leyes y
modelos en diversos campos y fomentar las transferencias
provechosas de unos a otros.

°Estimular el desarrollo de modelos teóricos adecuados
en los campos que carecen de ellos.

°Minimizar la repetición del esfuerzo teórico en
diferentes campos.

°Promover la unidad de la ciencia al mejorar la
comunicación entre especialistas.

La visión reduccionista del especialista trata una
realidad que ha sido dividida y cuyas partes han sido
explicadas de manera independiente por diferentes
ciencias. El enfoque de sistemas integra las partes hasta
alcanzar una totalidad lógica o una autonomía relativa
con respecto a la totalidad mayor de la cual
también forma parte. No busca establecer una teoría
general de prácticamente cualquier cosa, única y total,
que reemplace todas las teorías especiales de cada disciplina en particular. Tal teoría no tendría sentido,
porque en la medida en que se aumenta la generalidad
se hace a costa del contenido; es decir, entre lo
específico que no tiene significado y lo general que
carece de contenido, debe existir para cada propósito
y para cada nivel de abstracción un grado óptimo de
generalidad.

El “principio de palanca” enseña que los actos, aun siendo
pequeños, pueden llegar a producir mejoras significativas
y duraderas si se realizan en el sitio apropiado

La visión sistémica: una ciencia de relaciones

La introducción del concepto de “sistema” como
nuevo paradigma científico da una reorientación
del pensamiento y una nueva visión del mundo, ya
que en todos los campos del conocimiento existen de
uno u otro modo complejidades, totalidades o sistemas.

La tecnología y la sociedad moderna se han vuelto
tan complejas que los caminos y medios tradicionales
son insuficientes, y es que para comprender un sistema
no se requiere sólo conocer los elementos que lo constituyen,
sino también las relaciones que existen entre
ellos, por lo que se imponen actitudes de naturaleza
holística, o de sistemas, con un carácter generalista,
que involucre la interdisciplinariedad.

Existe una interrelación entre todos los elementos
constituyentes de la sociedad. Los factores esenciales
en los problemas, políticas y programas públicos deben
considerarse y evaluarse siempre como componentes
interdependientes de un sistema total; piénsese en problemas
como la contaminación del aire y del agua, la
congestión de tráfico, las conglomeraciones urbanas,
la delincuencia juvenil, el crimen organizado y la planeación
de ciudades, por mencionar algunos. La investigación
desarrollada a partir del paradigma del análisis
sistémico puede servir de base a un marco más
adecuado para hacer justicia a las complejidades y propiedades
dinámicas del sistema sociocultural; es uno de
los mejores modelos para estudiar las organizaciones
humanas como un sistema.

Los negocios y otras empresas humanas también
son sistemas: están ligados por tramas invisibles de
actos interrelacionados, que a menudo tardan años en
exhibir plenamente sus efectos mutuos. Además, es
muy difícil observar todo el patrón de cambio si sólo
se tienen fotos instantáneas o partes aisladas del
sistema.

Las dificultades pueden ser creadas por
la manera de pensar en el problema y no
ser limitaciones reales de la situación, ya
que los problemas son una creación conjunta
tanto de los acontecimientos como
de lo que se piensa sobre ellos y no se pueden
resolver con el mismo nivel de pensamiento
que los creó. Es decir, al resolver
un problema también se debe eliminar el pensamiento
que ayudó a generarlo, porque al ser sistemas inmersos
en sistemas también deben ser analizados bajo
esta visión.

En las cadenas de causa-efecto hace falta incorporar
escalas de tiempo y espacio en las cuales se desarrolla
el fenómeno analizado, además de utilizar distinciones
que se apliquen a sí mismo; la recursividad es
la aplicación de la autorreferencia que lleva a niveles
cada vez más altos dentro del sistema, al formar parte
de la estructura de los procesos de retroalimentación.

Procesos de retroalimentación, patrones de cambio y el principio de palanca

En los procesos de retroalimentación de la naturaleza
o de la sociedad, la demora del efecto como
resultado de una causa explica por qué los problemas
sistémicos son tan difíciles de reconocer. Las causas
no son ni directas, ni próximas en el tiempo y tampoco
en el espacio con respecto a los efectos, pero una
vez identificada la causa, se puede modificar el sistema
de solución o conflicto para producir mejoras duraderas
que se traducen en una mayor estabilidad. El “principio
de palanca” enseña que los actos, aun siendo pequeños,
pueden llegar a producir mejoras significativas
y duraderas si se realizan en el sitio apropiado.

Actualmente se tiene la capacidad de generar más
información de la que se puede retener, mayor inter-dependencia de la que se puede administrar, así como
realizar cambios con tal rapidez que nadie puede seguirlos.
Además, los problemas no tienen una causa
simple, local y unívoca, por lo que las organizaciones
son incapaces de integrar talentos y funciones en una
totalidad productiva. La esencia del pensamiento sistémico
radica en un cambio de enfoque y empieza por
reestructurar el mismo pensamiento para comprender
la complejidad dinámica, las causas, las interrelaciones
existentes y los patrones de cambio, no sólo la
complejidad de los detalles, los efectos, las relaciones
lineales de causa-efecto y los efectos instantáneos que
se generan.

La simulación de miles de variables y detalles complejos
tan sólo impide ver los patrones e interrelaciones
que se buscan: no se debe combatir la complejidad
con más complejidad. Esta manera de ver el mundo
sólo genera visiones fragmentarias y actos contraproducentes,
por lo que se necesita trascender en los hechos
para ver las fuerzas que modelan el cambio. Ver
sólo los actos individuales y pasar por alto la estructura
de dichos actos, forma parte de la impotencia cotidiana
frente a las situaciones complejas. Los procesos
de retroalimentación, por otra parte,
permiten ver que continuamente se reciben
influencias de la realidad, pero que
también se ejercen influencias sobre ella.
Aluden además a todo flujo recíproco de
incidencia, el cual es a su vez causa y efecto,
trastocando las ideas más arraigadas sobre causalidad
planteadas en las concepciones deterministas.

La retroalimentación es una reacción del sistema
que se genera en forma de estímulo por la información
devuelta que influye en el paso siguiente, mayor en
escalas inferiores y menor en superiores. Es la consecuencia
de los actos que retornan e influyen en lo que
se hace a continuación, donde la acción, la recompensa
y la repetición de la acción. forman parte de la
retroalimentación de refuerzo. Así, esta última puede
ser buena o mala, según lo que amplifique, ya sea al
dirigir el crecimiento o el declive según el punto de
partida. Por otro lado, la retroalimentación de control
se opone al cambio: reduce, limita o contrarresta el
cambio inicial y mantiene estable el sistema. Se acepta
que sin ella los seres vivos no podrían existir ni funcionar
dentro de los ecosistemas y, dentro de éstos, en
las sociedades humanas.

Todos los sistemas tienen un objetivo, aunque éste
sea tan sólo el de la supervivencia; pero cuanta más
complejidad dinámica tenga el sistema, más tiempo le
llevará a la retroalimentación recorrer la red entera de
conexiones y por ende el sistema tardará más tiempo
en responder. Además, estos retrasos pueden producir
oscilaciones o reacciones excesivas que llevan al sistema
a otro estado diferente del inicial; es decir, el
sistema evoluciona.

El efecto palanca y el cambio repentino tienen que
ver también con el grado de homogeneidad en el funcionamiento
del sistema a lo largo del tiempo y con su
forma de reaccionar en situaciones especiales. El sistema
será continuo cuando actúa de forma predecible,
con arreglo a una serie de estados, y discontinuo cuando
ocurra algo inusual en una serie determinada de
circunstancias especiales; además, conforme aumente
la complejidad, también lo harán los diferentes estados
del sistema y sus valores representativos serán menos
predecibles.

Ver sólo los actos individuales y pasar por alto la
estructura de dichos actos, forma parte de la impotencia
cotidiana frente a las situaciones complejas

Cadenas de causa-efecto, sus demoras y la lógica difusa

Einstein solía decir: “En la medida en que las leyes
de las matemáticas se refieren a la realidad, no son
ciertas, y en la medida en que son ciertas, no se
refieren a la realidad”. Así también Heisenberg enseñaba
que no todas las proposiciones científicas eran verdaderas
o falsas. La mayor parte de los enunciados, si
no todos, son indeterminados, inciertos, grises; es decir
son borrosos. De aquí Kosko (1993) observó que las
leyes de la ciencia no son leyes absolutas, sólo enuncian
tendencias; su verdad es cuestión de grado. Así, se
propone que los sistemas borrosos adaptativos aprenden
de la experiencia y desarrollan sus propias reglas.
Con esto la probabilidad de su planteamiento decrece
a medida que hay más información y los experimentos probabilísticos constituyen una propiedad más en la
naturaleza de las partes y de las relaciones entre ellas.

La probabilidad ha demostrado ser una poderosa
herramienta de predicción y control social, pero no
suaviza la discordancia entre la lógica y los hechos. Sin
embargo, con la aparición de la lógica difusa se trata
de allanar este problema.

La lógica es una forma de pensar clara y eficaz, considerada
hasta hace poco la mejor manera de resolver
problemas. Pero no es ni con mucho la adecuada para
manejar un mundo de sistemas complejos, ya que nuestro
mundo es desordenado, incompleto y con frecuencia
ambiguo. La lógica difusa es más adecuada para
aplicarse a los sistemas complejos, donde los juicios y
decisiones rara vez están perfectamente definidos, por
lo que suelen ser aproximados e inciertos. En ellos ocasionalmente
se crean paradojas ilógicas y extrañas, porque
las escalas de tiempo y espacio podrían incluso superponerse.
El pensamiento sistémico toma en cuenta a
la lógica pero también considera el tiempo, la autorreferencia
y la recursividad.

En los múltiples procesos de causa-efecto hace falta
incorporar el tiempo, además de utilizar distinciones
que se apliquen a sí mismo y a la recursividad; esto es
la aplicación de la autorreferencia, que sirve como
enlace para ir a niveles cada vez más altos al formar
parte estructural de los procesos funcionales de retroalimentación.

Los actos crean la realidad, y por lo mismo son ellos
los que pueden cambiarla. Las relaciones humanas
están ligadas por tramas de actos interrelacionados, que
a menudo tardan años en exhibir plenamente sus efectos
mutuos. Al concentrarse en partes aisladas, hacen
que los problemas más profundos nunca se resuelvan.

La inteligencia emocional es piedra angular de la
organización racional y es lo que permite concentrar
energías y paciencia para aclarar y ahondar continuamente
en la visión de la realidad objetiva. Sin una orientación sistémica, no hay motivación para examinar
cómo se interrelacionan las disciplinas. La visión
sin pensamiento sistémico termina por pintar seductoras
imágenes del futuro sin conocimiento profundo de
las fuerzas que deben dominarse para poder llegar a su
entendimiento.

En un mundo confuso, desordenado y en constante
cambio, lo que más se necesita es creatividad e innovación.
Pero son a su vez estas propiedades las que pueden
generarlas. Además, si se aplican las metodologías
de la visión sistémica, se contaría con la capacidad y
oportunidad de proyectar y adoptar un nuevo futuro al
cambiar el pensamiento, la conducta, las actitudes,
los valores y la comunicación. A medida que la sociedad
experimente cambios profundos, rápidos y significativos,
nuestros métodos también tendrían que ser
diferentes.

Conclusiones

Los elementos de la naturaleza son sistemas que a
su vez están inmersos, rodeados o incluidos en otros
sistemas. Se consideran complejos el clima, la ecología,
la economía y la sociedad, entre otros. Tanto en
el análisis como en la búsqueda de una solución de los
problemas complejos con el enfoque sistémico se considera
que todas las partes son dependientes entre sí y
cuando se analizan las causas y los efectos de éstos no
necesariamente se debe considerar que estén próximos
en espacio y tiempo.

En la mayoría de los problemas que se enfrentan
día con día existen reiterados fracasos al tratar de resolverlos,
que se atribuyen a la ineptitud para plantear,
comprender y manejar los sistemas complejos. Una
posible solución es a través del pensamiento sistémico,
el cual actúa con una estrategia de investigación
que involucra el uso de metodologías y procesos matemáticos
no lineales, de forma que su aproximación
científica consiste en tratarlos como sistemas abiertos
en constante intercambio de energía, materia e información
a todos los niveles. Así, una vez que se identifica
la causa se puede modificar el sistema para producir
soluciones con mejoras duraderas, todo a partir
de considerar que la visión sistémica es una ciencia de
relaciones.

El principio de palanca enseña que nuestros actos,
aún y cuando los consideremos pequeños, pueden llegar
a producir cambios significativos y duraderos, sobre
todo si se realizan en el lugar y tiempo apropiados.

Para saber más

Boulding, K. E. (1985), The world as a total system,
Thousand Oaks, CA, Beverly Hills: Sage Publications.

Briggs, J. y D. Peat (1999), Seven life lessons of chaos.
Timeless wisdom from the science of change, Nueva York,
Harper-Collins.

Forrester, J. W. (1969), Industrial dynamics, Productivity,
The MIT Press.

Kauffman, S. (1985), Organization and complexity, Londres,
Oxford University Press.

Meadows, D., D. L. Meadows, J. Randers y W. W. Behrens
(1972), The limits of growth, Nueva York, Signet,
Universe Books, págs. 157-197.

Neuman, von J. y O. Morgestein (1974), Theory of games
and economic behavior, Princeton University Press.

Senge, M. P. (1990), The fifth discipline: The art and practice
of the learning organization, Doubleday.

Biblilografía

Cannon, W. B. (1929), “Organization for physiological
homeostasis”, Phisiological Review, 9, 399-431.

Kosko, B. (1993), Fuzzy thinking: the new science of fuzzy
logic, Hyperion.

Shannon, C. E. y W. Weaver (1949), The mathematical theory
of communication, Urbana, University of Illinois
Press.

von Bertalanffy, L. (1968), General systems theory:
Foundations, development, applications, Nueva York,
George Braziller.

von Neumann, y O. Morgenstern (1974), Theory of games
and economic behavior, Princeton University Press, 3a.
edición.

Wiener, N. (1948), Cybernetics, John Wiley & Sons,
Nueva York.

Walter Ritter Ortiz es doctor en Biología, con la especialidad
en Ecología y Medio Ambiente (UNAM). Realizó su licenciatura en
física y matemáticas (UAG) y la maestría en Ciencias Geofísicas,
con la especialidad en Climatología (UNAM). Es investigador en el
Centro de Ciencias de la Atmósfera (UNAM), y jefe de la sección
de Bioclimatología. Fue miembro del Sistema Nacional de Investigadores.
Actualmente su área de especialidad es la simulación y
manejo de recursos naturales, así como el cambio climático y la
dinámica de sistemas.

walter@atmosfera.unam.mx

Sergio A. Guzmán Ruiz es investigador de la sección de Bioclimatología
del Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM. Cuenta
con más de 30 artículos publicados en revistas nacionales e internacionales
en áreas de teoría del clima, productividad oceánica
y clima, productividad terrestre y clima, microclimatología, cambio
climático y dinámica de sistemas.

sergio@atmosfera.unam.mx

Norma Sánchez-Santillán es doctora en ciencias y es miembro
del Sistema Nacional de Investigadores. Actualmente es investigadora
y profesora del Área de Investigación Departamental
“Desarrollo y Manejo de los Recursos Naturales Renovables Acuáticos”,
de la UAM-Xochimilco. Sus líneas de investigación es la climatología
aplicada al análisis de los ecosistemas y el análisis de los
sistemas costeros. Tiene trabajos publicados en libros, capítulos de
libros y artículos de investigación, de difusión y divulgación de la
ciencia. Coordina el proyecto “El cambio global del clima en México,
sus teleconecciones climáticas mundiales, los efectos sobre
los ecosistemas naturales, rurales y urbanos y las repercusiones
socioeconómicas” en la UAM-Xochimilco.

santilla@correo.xoc.uam.mx

Rubén Sánchez-Trejo es candidato a doctor en ciencias (biología).
Desde 1990 es profesor-investigador en el Departamento
El Hombre y su Ambiente de la UAM-Xochimilco. Ha publicado
artículos en libros, capítulos de libros y revistas especializadas a
nivel nacional e internacional. Actualmente coordina el Programa
de “Ecología y Conservación de Fauna Silvestre” en la UAM-Xochimilco
y desempeña funciones de investigación relacionadas con
el tema “El clima y su influencia en la biodiversidad de la fauna silvestre
y sus ecosistemas”.

rtrejo@correo.xoc.uam.mx

Juan Suárez Sánchez es biólogo agropecuario por la Universidad
Autónoma de Tlaxcala y doctor en ciencias en el área de
Ecología y Ciencias Ambientales (UNAM). Es coordinador de la maestría
de Ciencias Ambientales (Universidad Autónoma de Tlaxcala).
Su línea de investigación son los sistemas acuáticos.

jsuarezs@hotmail.com

Tahimi E. Pérez Espino es ingeniero químico por la Universidad
Autónoma de Tlaxcala. Actualmente estudia la maestría en Ciencias
Ambientales (Universidad Autónoma de Tlaxcala). Su línea de
investigación es la dinámica y análisis de sistemas.

eltamiritter@yahoo.com.mx