El Centro-i recoge los principios de la multidisciplinariedad y la transversalidad para asimilarlos en un enfoque integrador más robusto y de mayores alcances, que es el de los ecosistemas complejos.

 La motivación que dio origen al desarrollo de este ámbito del conocimiento proviene del descubrimiento de que muchos fenómenos naturales y no naturales se explican por una amplia variedad de situaciones, procesos y variables que no vemos a simple vista, que están allí en el fondo interactuando de muchas maneras y que la única forma de lograr que no pasen desapercibidos y que no permanezcan ocultos a nuestro entendimiento es deshacernos de los sesgos inherentes al pensamiento lineal y buscarlos con una mentalidad abierta para recibir sorpresas y verdades insospechadas. Esas propiedades, que son las que les permiten a semejantes fenómenos funcionar simultáneamente en varios planos espaciotemporales, son las que les otorgan la cualidad de complejos.

Los mecanismos que les permiten mantenerse ocultos y lejos de nuestra intuición se han ido organizando en ámbitos de conocimiento que ahora conforman las bases del estudio de la complejidad: los sistemas dinámicos no lineales, la aleatoriedad, la formación de jerarquías, la emergencia, la autoadaptación.

Los fenómenos que definen el ecosistema digital y las tecnologías exponenciales son complejos por naturaleza. En términos espaciales hay algunos que se dan a escalas tan pequeñas (como el paso controlado de la corriente eléctrica a través de circuitos integrados) o tan grandes (como la cadena de efectos particulares que genera la transmisión de una cápsula informativa sobre miles de comunidades rurales), que no los vemos a simple vista o no nos percatamos de sus alcances y sus implicaciones.

En términos temporales, hay fenómenos que suceden a velocidades tan altas que todavía nos resultan inimaginables (como los que se dan en la computación cuántica) y otros que se dan en periodos tan largos (como los cambios que se dan intergeneracionalmente), que igual nos pasan desapercibidos.

 La educación tradicional nos ha enseñado a abordar los problemas linealmente, lo que ha provocado entre otras cosas que sigamos generando hipótesis, elaborando imágenes y construyendo modelos que no representan adecuadamente los fenómenos que queremos entender. Y sin entenderlos bien, no podemos encontrar mejores soluciones.

 Un buen ejemplo que permite contrastar ambas visiones es el que retoma la creencia de que hay una correlación positiva entre el tamaño de un cerebro y el grado de inteligencia, mito que ha sido erradicado demostrando que lo que importa no es tanto el número de neuronas sino el número de conexiones neuronales. Por eso los pájaros, que tienen cerebros pequeños con números muy grandes de conexiones neuronales, son más inteligentes que muchos otros animales con cerebros más grandes, pero con menos conexiones neuronales. La creencia de que a mayor cerebro más inteligencia es una típica visión lineal, y el hecho de que es más importante saber cuáles son las conexiones neuronales se basa en una concepción ecosistémica del tema.

La tabla que se presenta enseguida compara algunas características básicas y generales de ambos enfoques, el lineal (que sigue siendo el más utilizado) y el ecosistémico (que es el que seguimos en el Centro i).

Diferencias básicas entre enfoques analíticos        

Enfoque lineal (no sistémico) Enfoque ecosistémico
El concepto de integralidad se interpreta como una suma de los aspectos, variables o factores del problema, muchos de los cuales provienen de sesgos cognitivos.
Se cree que mientras más larga sea la sumatoria, mayor es el grado de integralidad.		 Abre la posibilidad de erradicar o modificar sesgos cognitivos.
Pone el énfasis en la identificación y especificación de las relaciones funcionales (lineales y no lineales) entre elementos, aspectos, variables y factores del problema de estudio.
El tiempo es lineal, los eventos siguen un solo hilo conductor. Las relaciones funcionales pueden tener trayectorias diacrónicas independientes. Se reconoce la existencia simultánea de trayectorias con diferentes frecuencias o velocidades dentro del mismo ecosistema.
El conjunto de actores y elementos relacionados con el fenómeno de estudio siempre es incompleto debido a que las relaciones lineales son ciegas ante la existencia de muchos de ellos. El énfasis en la búsqueda de relaciones funcionales, espacial y temporalmente no lineales, permite descubrir e identificar aspectos, variables y factores que estaban ocultos. Ello mejora la comprensión del fenómeno.
Se asume que los límites del fenómeno se pueden establecer con certeza antes del diagnóstico del problema. Los límites, los alcances y las implicaciones del fenómeno se determinan endógenamente. Son parte de los resultados del correcto entendimiento del fenómeno, no de lo que se quisiera lograr antes de entender el problema (wishful thinking).
Se asume que las relaciones entre los problemas y sus causas, y entre las soluciones y sus efectos, son obvias, directas y fácilmente identificables a priori. Se reconoce que las relaciones funcionales entre los problemas y sus causas, y entre las soluciones y sus efectos no son obvias, pueden ser indirectas y generalmente son no lineales en términos espaciales y temporales.
Se asume que una acción o una política que modifica el fenómeno en el corto plazo tiene el mismo efecto en el largo plazo. Reconoce que una acción o una política de corto plazo genera efectos dinámicos y cambiantes en términos espaciales y temporales, que muchas veces resultan insospechados y que inclusive podrían ser contrarios a los esperados.
Se asume que para mejorar el todo se deben mejorar todas las partes. Se reconoce que para mejorar el todo no necesariamente hay que incidir sobre todas las partes, sino sobre aquellas relaciones funcionales que propician los resultados deseados.