De la hiérarchie à la redarchie : transformer les organisations

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1. Présentation

Dans le monde organisationnel d’aujourd’hui, les structures traditionnelles sont remises en question par de nouveaux paradigmes qui favorisent la collaboration et l’agilité. Deux de ces paradigmes sont la hiérarchie et la redarchie. Alors que la hiérarchie repose sur un contrôle centralisé et une planification rigoureuse, la redarchie encourage l’autonomie, l’innovation et la transparence. Cet article explore ces deux approches, leurs implications pour les organisations de développement et de coopération internationale, et comment les organisations peuvent passer d’un paradigme à un autre.

2. Description et comparaison des paradigmes

Les organisations peuvent fonctionner selon deux paradigmes principaux : la hiérarchie et la redarchie. Vous trouverez ci-dessous une comparaison détaillée des deux paradigmes :

Aspect	Hiérarchie (1)	Redarchie (2)
Approche	Individuel	Collectif
Contrôle	Contrôle centralisé	Autonomie et autogestion
Planification	Rigoureux et dans la durée	Agilité et adaptabilité
Innovation	Limité et contrôlé	Encouragé et expérimental
Information	Confidentialité et confidentialité	Transparence et ouverture

Hiérarchie :

Individu : Dans ce paradigme, l’accent est mis sur l’individu et sa position au sein d’une structure clairement définie. Chaque personne a un rôle spécifique et des responsabilités définies.
Contrôle : La hiérarchie est basée sur le contrôle et la supervision. Les décisions sont prises aux niveaux supérieurs et mises en œuvre aux niveaux inférieurs.
Planification : La planification est rigoureuse et s’inscrit dans la durée. Des objectifs clairs sont fixés et des procédures strictes sont suivies.
Assurer : La priorité est d’assurer la stabilité et de minimiser les risques. L’innovation est limitée et contrôlée.
Confidentialité : les informations sont traitées de manière confidentielle et partagées uniquement avec ceux qui ont besoin de les connaître.

Redarchie :

Collectif : L’accent est mis sur le collectif. Les décisions sont prises en collaboration et la contribution de tous les membres est valorisée.
Autonomie : L’autonomie et l’autogestion sont encouragées. Les équipes ont la liberté de prendre des décisions et de s’adapter rapidement aux changements.
Agilité : L’agilité est la clé. Les organisations redarchiques sont flexibles et peuvent pivoter rapidement en réponse à de nouvelles opportunités ou défis.
Innover : L’innovation est centrale. Les membres sont encouragés à expérimenter et à proposer de nouvelles idées.
Transparence : La transparence est essentielle. Les informations sont partagées ouvertement et la confiance et la collaboration sont favorisées.

3. Impact sur les ONGD et la coopération internationale

Les ONGD et les agences de coopération multilatérales et bilatérales, qui fonctionnent selon le paradigme hiérarchique, ont tendance à être plus structurées et contrôlées. Cela peut entraîner une prise de décision plus lente et une moindre capacité d’adaptation aux changements rapides. Cependant, ils garantissent la stabilité et la clarté des rôles et des responsabilités.

En revanche, les organisations qui adoptent la redarchie sont plus agiles et capables d’innover rapidement. Cela leur permet de mieux s’adapter aux contextes changeants et de profiter de nouvelles opportunités. Cependant, ils peuvent être confrontés à des défis de coordination et de gestion des conflits internes en raison de la plus grande autonomie des équipes.

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From Hierarchy to Networkarchy: Transforming Organizations

Posted by Carlos

1. Introduction

In today’s organizational world, traditional structures are being challenged by new paradigms that promote collaboration and agility. Two of these paradigms are hierarchy and networkarchy. While hierarchy relies on centralized control and rigorous planning, networkarchy fosters autonomy, innovation, and transparency. This post explores these two approaches, their implications for development and international cooperation organizations, and how organizations can transition from one paradigm to the other.

2. Description and Comparison of Paradigms

Organizations can operate under two main paradigms: hierarchy and networkarchy. Below is a detailed comparison of both paradigms:

Aspect	Hierarchy (1)	Redarchy (2)
Approach	Individual	Collective
Control	Centralized control	Autonomy and self-management
Planning	Rigorous and long-term	Agility and adaptability
Innovation	Limited and controlled	Promoted and experimental
Information	Privacy and confidentiality	Transparency and openness

Hierarchy :

Individual : In this paradigm, the focus is on the individual and his or her position within a clearly defined structure. Each person has a specific role and delimited responsibilities.
Control : Hierarchy is based on control and supervision. Decisions are made at the higher levels and implemented at the lower levels.
Planning : Planning is rigorous and long-term. Clear objectives are set and strict procedures are followed.
Secure : The priority is to ensure stability and minimize risks. Innovation is limited and controlled.
Privacy : Information is handled confidentially and shared only with those who have a need to know.

Redarchy :

Collective : The focus is on the collective. Decisions are made collaboratively and the contribution of all members is valued.
Autonomy : Autonomy and self-management are encouraged. Teams have the freedom to make decisions and adapt quickly to changes.
Agility : Agility is key. Network-based organizations are flexible and can pivot quickly in response to new opportunities or challenges.
Innovate : Innovation is central. Members are encouraged to experiment and come up with new ideas.
Transparency : Transparency is key. Information is shared openly and trust and collaboration are promoted.

3. Impact on NGOs and International Cooperation

NGOs and multilateral and bilateral cooperation agencies, which operate under the paradigm of hierarchy, tend to be more structured and controlled. This can result in slower decision-making and less adaptability to rapid changes. However, they ensure stability and clarity in roles and responsibilities.

On the other hand, organizations that adopt networkarchy are more agile and able to innovate quickly. This allows them to better adapt to changing contexts and take advantage of new opportunities. However, they may face challenges in coordination and managing internal conflicts due to the greater autonomy of teams.

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De la Jerarquía a la Redarquía: Transformando las Organizaciones

Posted by Carlos

1. Introducción

En el mundo organizacional actual, las estructuras tradicionales están siendo desafiadas por nuevos paradigmas que promueven la colaboración y la agilidad. Dos de estos paradigmas son la jerarquía y la redarquía. Mientras que la jerarquía se basa en el control centralizado y la planificación rigurosa, la redarquía fomenta la autonomía, la innovación y la transparencia. Este post explora en estos dos enfoques, sus implicaciones para las organizaciones de desarrollo y cooperación internacional, y cómo las organizaciones pueden transitar de un paradigma a otro.

2. Descripción y Comparación de Paradigmas

Las organizaciones pueden operar bajo dos paradigmas principales: la jerarquía y la redarquía. A continuación, se presenta una comparación detallada de ambos paradigmas:

Aspecto	Jerarquía (1)	Redarquía (2)
Enfoque	Individuo	Colectivo
Control	Control centralizado	Autonomía y auto-gestión
Planificación	Rigurosa y a largo plazo	Agilidad y adaptabilidad
Innovación	Limitada y controlada	Fomentada y experimental
Información	Privacidad y confidencialidad	Transparencia y apertura

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Psicología Social Aplicada en las Organizaciones: Resolución de Problemas Organizacionales

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La psicología social aplicada en las organizaciones puede ser una herramienta poderosa para abordar problemas relacionados con el conflicto, la cooperación y la toma de decisiones:

1. Líderes Responsivos: Reacciones Cognitivas y de Comportamiento a Amenazas de Identidad

Roderick Kramer, en su artículo “Líderes Responsivos: Reacciones Cognitivas y de Comportamiento a Amenazas de Identidad”, sugiere que los líderes efectivos son aquellos que pueden identificar y reaccionar adecuadamente a las amenazas percibidas por sus seguidores. Estas amenazas pueden ser de identidad, donde los individuos sienten que su valor o posición dentro del grupo está en riesgo. Los líderes efectivos mitigan estas amenazas mediante estrategias cognitivas y de comportamiento que refuerzan la identidad y cohesión del grupo. Esto incluye (a) la comunicación abierta, (b) la validación de las preocupaciones de los miembros y (c) la implementación de medidas que fortalezcan la confianza y el sentido de pertenencia.

2. Las Tres Caras de la Sobreconfianza en las Organizaciones

Don Moore y Samuel Swift, en su artículo “Las Tres Caras de la Sobreconfianza en las Organizaciones”, identifican tres formas de sobreconfianza:

Sobreestimación: Creer que uno es más capaz de lo que realmente es.
Sobreposición: Creer que uno está por encima del promedio en comparación con otros.
Sobreprecisión: Tener una confianza excesiva en la precisión de nuestras creencias.

Estos sesgos pueden llevar a problemas como (a) la confusión, (b) la falta de confianza (subestimación) y (c) la inconsistencia aparente en las decisiones. La sobreconfianza puede resultar en decisiones arriesgadas y subestimación de los desafíos, mientras que la falta de confianza puede llevar a la parálisis por análisis y la inacción.

3. Conflicto en los Grupos de Trabajo: Constructivo, Destructivo y Conflicto Asimétrico

Sonja Rispens y Karen Jehn, en su artículo “Conflicto en los Grupos de Trabajo: Constructivo, Destructivo y Conflicto Asimétrico”, diferencian entre:

Conflicto Constructivo: Fomenta el debate saludable y la innovación, permitiendo que los equipos exploren diferentes perspectivas y soluciones.
Conflicto Destructivo: Daña las relaciones y obstaculiza el progreso, generando un ambiente de trabajo tóxico.
Conflicto Asimétrico: Ocurre cuando hay desequilibrios en las percepciones o el poder dentro del grupo, lo que puede llevar a resentimientos y desconfianza.

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Transformando Datos en Conocimiento y Sabiduría

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Modelo de la Pirámide del Conocimiento de Fricke

El modelo de la pirámide del conocimiento de Fricke, también conocido como la jerarquía DIKW (Data, Information, Knowledge, Wisdom), se amplía con un nuevo elemento: el entendimiento o comprensión (Understanding). Este modelo organiza el conocimiento en diferentes niveles, desde datos brutos hasta sabiduría, y se puede representar gráficamente con la abstracción en las ordenadas y la comprensión en las abscisas.

Datos (Data): En la base de la pirámide se encuentran los datos, que son hechos brutos y sin procesar. Los datos por sí solos no tienen significado hasta que se organizan y se interpretan.
Información (Information): Cuando se encuentran relaciones y los datos se procesan y se organizan de manera que tengan sentido, se convierten en información. La información es útil para responder preguntas básicas como “quién”, “qué”, “dónde” y “cuándo”.
Conocimiento (Knowledge): El conocimiento se obtiene cuando se encuentran patrones y la información se analiza y se contextualiza, permitiendo entender “cómo” y “por qué”. Es la capacidad de aplicar la información a situaciones específicas.
Entendimiento o Comprensión (Understanding): Este nuevo nivel implica encontrar razones detrás de los patrones y la información. El entendimiento va más allá del conocimiento al buscar explicaciones y causas subyacentes, proporcionando una comprensión más profunda de los fenómenos.
Sabiduría (Wisdom): En la cima de la pirámide está la sabiduría, que implica encontrar principios, un juicio profundo y la capacidad de tomar decisiones acertadas basadas en el conocimiento acumulado, transformado en entendimiento y en la experiencia.

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Psicología Social vs. Organizacional: Claves del Comportamiento

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En este post, exploraremos cómo la psicología social y la psicología organizacional desentrañan las complejas interacciones que moldean nuestras vidas tanto en la sociedad como en el trabajo. Desde las teorías más influyentes hasta los hitos históricos y los principales autores. Además, analizaremos cómo estas dos disciplinas se influyen mutuamente y las oportunidades de sinergia que ofrecen.

(a) Definición

Psicología Social: La psicología social es una rama de la psicología que estudia cómo los pensamientos, sentimientos y comportamientos de los individuos son influenciados por la presencia real, imaginada o implícita de otras personas. Se enfoca en entender las interacciones sociales y cómo estas afectan la conducta humana.

Psicología Organizacional: La psicología organizacional, también conocida como psicología del trabajo, estudia el comportamiento humano en el contexto de las organizaciones. Se enfoca en mejorar la eficiencia y el bienestar de los empleados y la organización en su conjunto.

(b) Aspectos Comunes y Diferentes

Aspectos Comunes:

Ambas disciplinas estudian el comportamiento humano en contextos sociales.
Utilizan métodos científicos para investigar y entender las interacciones humanas.
Se interesan por la influencia de los grupos en el comportamiento individual.

Aspectos Diferentes:

Psicología Social: Se centra en una variedad de contextos sociales, no limitándose a entornos laborales.
Psicología Organizacional: Se enfoca específicamente en el comportamiento dentro de las organizaciones y lugares de trabajo.

(c ) Principales Hitos, Leyes, Teorías y Principios

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El poder transformador de la Psicología Social en las Organizaciones

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Enfoque de Psicología Social en las Organizaciones

La psicología social de las organizaciones se centra en cómo las personas interactúan y se comportan en el entorno laboral. Este enfoque estudia las dinámicas grupales, el liderazgo, la motivación, la comunicación y el cambio organizacional. Su objetivo es comprender y mejorar el comportamiento de los individuos dentro de las organizaciones para aumentar la eficacia y el bienestar de los empleados.

Relación entre Psicología Social y Organizaciones

La psicología social y la psicología organizacional están estrechamente relacionadas. Ambas disciplinas estudian cómo los comportamientos y las relaciones sociales influyen en el entorno laboral. La psicología social aporta conocimientos sobre la influencia de los grupos y la cultura en el comportamiento individual, lo cual es crucial para entender y mejorar las dinámicas organizacionales.

(a) Liderazgo, Poder e Influencia Social

Liderazgo: En el contexto organizacional, el liderazgo se define como la capacidad de influir en un grupo para alcanzar objetivos comunes. Un buen líder puede motivar, inspirar y guiar a sus subordinados, lo que resulta en un clima laboral positivo y una mayor productividad.
Ejemplo: En 2023, durante una misión de las Naciones Unidas en Sudán del Sur, los líderes de equipo utilizaron técnicas de liderazgo transformacional para motivar a los trabajadores humanitarios. Al establecer una visión clara y proporcionar apoyo emocional, lograron mejorar la moral del equipo y aumentar la eficacia en la entrega de ayuda humanitaria.
Poder e Influencia Social: El poder en las organizaciones se refiere a la capacidad de un individuo para influir en las decisiones y acciones de otros. La influencia social es el proceso mediante el cual las personas cambian sus actitudes o comportamientos en respuesta a la presión social. En las organizaciones, el poder y la influencia social son fundamentales para la toma de decisiones y la resolución de conflictos.
Ejemplo: En 2021, en una misión de Médicos Sin Fronteras en Yemen, los coordinadores de proyectos utilizaron su influencia social para implementar cambios en los protocolos de salud. Al involucrar a los equipos locales y utilizar la persuasión en lugar de la imposición, lograron una mayor aceptación y cooperación en la adopción de nuevas prácticas médicas.

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La Importancia de la Línea de Base en el Propensity Score Matching

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Siguiendo con posts anterios relacionados, el Propensity Score Matching (PSM) es una técnica estadística utilizada para estimar el efecto de una intervención al emparejar grupos de tratamiento y control con características similares. Sin embargo, la ausencia de una línea de base en el grupo de intervención puede afectar significativamente la validez de los resultados.

Impacto de la Falta de Línea de Base

Comparabilidad Reducida: Sin una línea de base, es difícil garantizar que los grupos de tratamiento y control sean comparables en términos de características iniciales. Esto puede llevar a una mala estimación del efecto del tratamiento.
Sesgo de Selección: La falta de datos de línea de base puede introducir sesgos de selección, ya que no se puede ajustar adecuadamente por las diferencias iniciales entre los grupos.
Validez Interna: La validez interna del estudio puede verse comprometida, ya que las diferencias observadas en los resultados podrían deberse a diferencias iniciales no medidas en lugar del efecto del tratamiento.

Estrategias para Superar la Falta de Línea de Base

Uso de Variables Proxy: Identificar y utilizar variables proxy que puedan aproximar las características iniciales de los participantes. Estas variables deben estar correlacionadas con las características de línea de base que faltan.
Datos Longitudinales: Si se dispone de datos longitudinales, se pueden utilizar medidas repetidas de las características de los participantes antes y después del tratamiento para inferir las condiciones iniciales.
Modelos de Imputación: Utilizar técnicas de imputación para estimar los valores de las características de línea de base faltantes. Métodos como la imputación múltiple pueden ser útiles en este contexto.
Análisis de Sensibilidad: Realizar análisis de sensibilidad para evaluar cómo diferentes supuestos sobre las características de línea de base afectan los resultados del estudio.
Ajuste por Covariables: Incluir tantas covariables relevantes como sea posible en el modelo de PSM para ajustar por las diferencias iniciales entre los grupos.
Diseño de Estudio Alternativo: Considerar el uso de diseños de estudio alternativos que no dependan tanto de los datos de línea de base, como los estudios de cohortes o los ensayos controlados aleatorios.

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Impacto Transformador: Evaluaciones de Pareamiento en América Latina

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Tras hacer una presentación general de diseños de evaluación de impacto, vamos a profundizar en la técnica de pareamiento (matching) para la evaluación de impacto

(a) Conceptos

Pareamiento (Matching): Es una técnica que empareja participantes del grupo de tratamiento con participantes del grupo de control que tienen características similares. Esto se hace para crear un grupo de comparación que sea lo más parecido posible al grupo de tratamiento, permitiendo así una evaluación más precisa del impacto de la intervención.

Variables No Observables: Son aquellas características o factores que no se pueden medir o no están disponibles en los datos, pero que pueden influir en los resultados. Por ejemplo, la motivación personal o el apoyo familiar. Estas variables pueden sesgar los resultados si no se controlan adecuadamente.

(b) Casos de (no) Uso

Cuándo Usarlo:

Disponibilidad de Datos Detallados: Cuando se tiene acceso a datos detallados sobre las características de los participantes.
Grupo de Comparación Adecuado: Cuando se puede identificar un grupo de comparación adecuado que sea similar al grupo de tratamiento.

Cuándo NO Usarlo:

Insuficiencia de Coincidencias: Cuando no se pueden encontrar suficientes coincidencias entre los grupos de tratamiento y control.
Variables No Observables Importantes: Cuando hay variables no observables que pueden influir significativamente en los resultados y no se pueden controlar

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Principales Diseños de Evaluación de Impacto: Cuándo y Cómo Usarlos, Ejemplos y Aplicaciones

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Hoy nos adentramos en un arte de medir el cambio: una lista esencial sobre diseños de evaluaciones de impacto. Incluye consejos prácticos sobre cuándo es mejor usarlas, cuándo no, y estudios de caso ilustrativos que demuestran la eficacia de cada método

1. Diseño Experimental (Aleatorizado)

Descripción: Asignación aleatoria de participantes en grupos de tratamiento y control.

Cuándo usarlo: Ideal cuando se puede controlar la asignación de los participantes y se busca obtener resultados robustos y libres de sesgo.

Cuándo NO usarlo: No es adecuado cuando la asignación aleatoria no es ética o factible.

Ejemplo 1: Evaluar el impacto de un nuevo programa educativo en el rendimiento académico de los estudiantes. Los estudiantes se asignan aleatoriamente a recibir el programa (grupo de tratamiento) o no (grupo de control).

Ejemplo 2 : Un estudio en Kenia evaluó el impacto de la distribución de mosquiteros tratados con insecticida en la reducción de la malaria. Los resultados mostraron una disminución significativa en los casos de malaria¹.

2. Diseño Cuasi-Experimental

Descripción: Métodos como el diseño de regresión discontinua, diferencias en diferencias, y pareamiento.

Cuándo usarlo: Útil cuando la asignación aleatoria no es posible, pero se pueden identificar grupos comparables.

Cuándo NO usarlo: No es adecuado cuando no se pueden encontrar grupos comparables o cuando hay cambios simultáneos que afectan los resultados.

Ejemplo 1: Evaluar el impacto de una política de subsidios en el empleo. Se puede comparar el empleo antes y después de la implementación de la política en regiones con y sin subsidios.

Ejemplo 2: Un estudio en México utilizó diferencias en diferencias para evaluar el impacto del programa Oportunidades en la educación y salud de los niños. Se encontró que el programa mejoró significativamente la asistencia escolar y la salud infantil ².

3. Diseño No Experimental

Descripción: Observación y análisis de datos sin manipulación directa de variables.

Cuándo usarlo: Adecuado cuando no es posible realizar experimentos o cuasi-experimentos, pero se dispone de datos relevantes para el análisis.

Cuándo NO usarlo: No es adecuado cuando se requiere establecer una relación causal clara.

Ejemplo: Un análisis de la campaña de concienciación sobre el reciclaje en una ciudad mostró un aumento en las tasas de reciclaje, aunque no se pudo atribuir directamente a la campaña debido a la falta de un grupo de control ³.

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