
Sistemas compuestos por muchos componentes que interactúan y cuyo comportamiento colectivo es más que la suma de sus partes.Los sistemas complejos son conjuntos de muchos componentes que interactúan entre sí y cuyo comportamiento colectivo no puede predecirse simplemente sumando las partes. Entre los ejemplos se incluyen las multitudes, los ecosistemas, las redes neuronales y las redes sociales. En estos sistemas, los elementos individuales siguen reglas simples, pero sus interacciones dan lugar a fenómenos emergentes: patrones, fases o comportamientos que solo aparecen a nivel macroscópico. El estudio de los sistemas complejos busca comprender cómo las interacciones locales producen orden o caos global.
El campo se consolidó a finales del siglo XX, basándose en ideas de la teoría del caos (Lorenz, años 60), la criticalidad autoorganizada (Bak, Tang y Wiesenfeld, 1987) y el trabajo interdisciplinario del Instituto Santa Fe a partir de 1984.
El mecanismo clave es la no linealidad: el efecto de un componente sobre otro no es proporcional a la causa, por lo que pequeños cambios pueden amplificarse en grandes efectos (el 'efecto mariposa'). Los bucles de retroalimentación, tanto positivos como negativos, impulsan al sistema hacia estados de autoorganización, criticalidad o turbulencia. Los investigadores suelen modelar estos sistemas mediante redes, simulaciones basadas en agentes o herramientas de la física estadística como la entropía y las transiciones de fase para capturar la dinámica colectiva.
La ciencia de los sistemas complejos informa la planificación urbana (gestión de flujos peatonales), la epidemiología (modelado de la propagación de enfermedades) y la regulación financiera (comprensión de los colapsos del mercado).
Las colonias de hormigas son un ejemplo clásico: las hormigas individuales siguen rastros de feromonas simples, pero la colonia en su conjunto puede resolver problemas de optimización complejos, como encontrar el camino más corto hacia la comida.









