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Complejidad en acción
Complejidad en acción
Capítulo 8

De la complejidad al valor: Ecosistemas organizacionales en práctica

Eduardo Ahumada-Tello Universidad Autónoma de Baja California ROR https://orcid.org/0000-0003-1698-5126 Manuel Castañón-Puga Universidad Autónoma de Baja California ROR https://orcid.org/0000-0003-2890-512X
2026
pp. 133-149
DOI

Citar capítulo

Salgado Soto, M. del C. et al. (coords.) (2026). Complejidad en acción: una guía para el futuro profesional. Comunicación Científica. México. https://doi.org/10.52501/cc.395

Ahumada-Tello, Eduardo, y Castañón-Puga, Manuel. "De la complejidad al valor: Ecosistemas organizacionales en práctica". Complejidad en acción, editado por María del Consuelo Salgado Soto, et al., Comunicación Científica, 2026, pp. 133-149.

Ahumada-Tello, Eduardo, y Castañón-Puga, Manuel. "De la complejidad al valor: Ecosistemas organizacionales en práctica". En Complejidad en acción, editado por María del Consuelo Salgado Soto, et al., 133-149. México: Comunicación Científica, 2026.

Resumen

Este capítulo propone el marco de ecosistemas organizacionales inteligentes para explicar cómo las organizaciones crean valor mediante un propósito compartido, inteligencia colectiva habilitada por datos e IA y gobernanza adaptativa. Desde la teoría de la complejidad, se sostiene que los resultados emergen de interacciones entre actores y que la función directiva es diseñar condiciones con reglas, incentivos y flujos de información que favorezcan cooperación, aprendizaje y decisiones oportunas. El encuadre define al ecosistema como una red que coordina por medio de plataformas y acuerdos, y a la organización inteligente como aquella que convierte los datos en una acción medible, promueve autonomía responsable y desarrolla capacidades de experimentación con bajo riesgo. La metodología combina diseño conceptual aplicado y estudio de casos con triangulación y criterios de transferibilidad. El caso de social product development ilustra la co-creación de comunidades y usuarios mediante colaboración masiva, diseño y fabricación en la nube e integración de datos, siguiendo seis fases que aceleran aprendizaje y ajuste producto mercado. Se tratan tensiones de propiedad intelectual y gobernanza de datos, y se proponen métricas como latencia de decisión, diversidad de contribuyentes, adopción de prototipos y resiliencia de equipos. Se ofrecen herramientas y lineamientos de implementación, y una agenda sobre inteligencia colectiva, ética socio técnica, incentivos y estudios longitudinales.

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