Los cambios en nuestro nivel de salud-rendimiento, nuestro estado de ánimo o nuestros objetivos (entre otras muchas cosas más) se pueden representar a través de la Teoría de Sistemas Complejos.

Por ejemplo, para representar cómo las perturbaciones afectan a nuestro estado y nos hacen cambiar con el tiempo, se suele usar una representación basada en las cuencas de atracción, similar a la forma en que representamos la curvatura espacio-tiempo para explicar la gravedad.

Como podemos ver, cada cuerpo deforma el espacio-tiempo, generando lo que conocemos como gravedad. Esta representación también podemos hacerla en 2D, y nos quedaría algo así.

 Tenemos que ver estas líneas como parte de un “paisaje potencial”, por donde circulamos y donde los valles son cuencas de atracción, ya que nos atraen hacia el fondo. Los valles más profundos son los más estables, pues para salir de ellos hace falta que el movimiento sea más alto.

La pelota es el sistema que estamos midiendo. Puede ser nuestro estado de salud, nuestro estado vital, nuestras circunstancias, el clima de la tierra, una sociedad, un bosque, un ecosistema, etc.

Las flechas representan perturbaciones: circunstancias o externos que alteran la estabilidad del sistema. Pueden ser internas o externas. Por ejemplo, en el caso de la salud: un virus es una perturbación. Pasar frío. Tener déficits de algún nutriente. El estrés. La contaminación, etc.

Una perturbación generalmente no tiene la magnitud suficiente para sacarnos de la cuenca de atracción. Podemos ver la perturbación como un empujón a la pelota. La empujaríamos hacia la ladera, pero por la fuerza de la gravedad retornaría al punto inicial (Principio de Energía Mínima)

Pero la afectación de muchas perturbaciones a la vez o sin tiempo a recuperar la estabilidad (o de una perturbación de mucha magnitud) puede sacar al sistema de su atractor (de su estado estable). En este caso, el sistema cambiaría de fase y exploraría un nuevo estado estable (recordemos que los sistemas siempre tienden a autoorganizarse en el estado local que menos energía demanda, lo que se denomina en física el Principio de Mínima Energía).

Este estado es local, lo que quiere decir que va tendiendo hacia el estado de menor energía al que puede llegar a partir de donde está ahora, no hacia el estado de menor energía que sea posible en el Universo. Esto se ejemplifica mejor con el mapa de adaptación de las especies, donde vemos que las especies solo evolucionan buscando la mejor adaptación posible a lo que están afrontando en cada momento, no hacia la mejor adaptación posible en general. Por ejemplo, la cornamenta de un ciervo no evoluciona para ser el mejor animal de la tierra, sino hacia un estado que le de ventaja respecto a su situación anterior.

Pero no solo cambiamos de fase por las perturbaciones que nos afectan, sino que el “mapa” también cambia. Esto es lo que ocurre cuando se modifica nuestro entorno, nuestro ambiente. El motor de la evolución son los cambios del entorno, que hacen que los estados de estabilidad que antes eran estables ahora no lo sean, y las especies tengan que cambiar o desaparecer.

En esta imagen se ve como la cuenca de atracción en la que estábamos desaparece y transicionamos hasta encontrar una nueva estabilidad. Esto te puede pasar por ejemplo cuando rompes con tu pareja de toda la vida, pierdes el trabajo o sufres una enfermedad crónica.

Como podemos ver, las fluctuaciones de comportamiento se hacen más grandes cuando la cuenca de atracción es más pequeña. De nuevo el principio de Mínima Energía. Cuando el atractor hacia el estado estable es muy fuerte, las desviaciones son pequeñas y en general en todas direcciones, ya que entre una perturbación y la siguiente el sistema se mantiene bastante estable. Pero conforme la cuenca de atracción se va haciendo menos honda (el atractor es menos fuerte), las fluctuaciones son más grandes, ya que un empuje al sistema de la misma magnitud que en el caso estable provoca una desviación mayor.

Para entender esto, imagina el símil de lo que pasa cuando lanzas una piedra con una fuerza estándar. Si la lanzas ladera arriba llegará menos lejos que si la lanzas en llano, y llegaría mucho más lejos si la lanzases ladera abajo, ¿Verdad?. De nuevo ocurre lo mismo. Por eso, conforme nos acercamos al punto de inflexión (Cambio de fase) del sistema, el comportamiento va teniendo cada vez desviaciones y compensaciones más largas y lentas de recuperar.

Puedes verlo con este símil: un sistema estable, cerca de su atractor, no es estático. Es dinámico, pero estos cambios del sistema suelen ser cambios rápidos y en todas direcciones, como los que hacemos cuando conducimos por la carretera o como la frecuencia cardiaca de una persona sana. Es un movimiento antipersistente, adaptativo, rápido. En cambio, cuando nos alejamos de esta estabilidad y nos acercamos al punto de pérdida y cambio de fase, el movimiento se va haciendo más lento y más brusco, como el conductor que va borracho por la carretera y va dando bandazos cada vez más fuertes de un lado a otro. No por casualidad se llama movimiento persistente; y es típico del corazón de personas enfermas, que no se adaptan rápido, y también y por desgracia cada vez más típico de las dinámicas climatológicas.

Otro aspecto interesante de los Sistemas Complejos es la dependencia del camino. Tras un cambio del entorno que te desestabiliza y te hace cambiar de cuenca de atracción, las condiciones podrían volver a ser las anteriores pero tu estado ya no lo sería.

El paisaje de t1 Y t4 es similar, pero en t4 el sistema está en una nueva cuenca de atracción, en un nuevo estado. Piensa por ejemplo en antes y después de la pandemia de Covid. Mucha gente empezó a teletrabajar en la pandemia, y aunque se han levantado las restricciones y se ha vuelto a la normalidad, siguen teletrabajando.

Para entenderlo, imagina que el X de abcisas es tu trabajo. Poco a poco van cambiando las condiciones externas, lo que te obliga a cambiar de tu trabajo original (por ejemplo, empresario) a otro nuevo, por ejemplo profesor. Con el paso del tiempo, las condiciones que te obligaron a cambiar de trabajo podrían revertirse, pero en este caso tú probablemente ya no volvieses a ser empresario; porque has encontrado un nuevo estado estable, con lo que eso conlleva (tu vivienda, tus amigos, tu pareja, tus habilidades, o tus propias preferencias que habrán cambiado…)

Esto implica también que cada cambio en el sistema, cada intervención que realizamos, puede ser permanente. El método de ensayo y error para solucionar problemas complejos es cuestionable, en tanto en cuanto cualquier ensayo previo afecta a los ensayos futuros: el sistema no vuelve a ser el mismo; y por tanto la solución que podría haber funcionado en el t1 no funcionará en el t4.