La ontología de los sistemas complejos parte de una premisa fundamental: la información no es un simple subproducto de la materia, sino uno de sus componentes constitutivos más profundos. Lejos de ser un epifenómeno pasivo, la información organiza la realidad en una jerarquía de niveles que median entre la imprevisibilidad del mundo físico y la sofisticada arquitectura de los sistemas biológicos. En este marco, el orden no se opone al caos como su contrario lógico, sino que emerge de él mediante procesos de transformación y filtrado, en los que los bucles de retroalimentación desempeñan un papel central como generadores de estabilidad y reducción de la entropía interna.
Desde esta perspectiva, la biología puede entenderse como un sistema de procesamiento de información que opera en una región crítica, próxima a las transiciones de fase. Es precisamente en ese umbral —entre la rigidez extrema del orden cristalino y el desorden turbulento— donde la complejidad alcanza su máximo. Esta idea encuentra una formulación precisa en la noción de complejidad de Kolmogorov, que define el contenido informacional de un objeto como la longitud del programa más corto capaz de generarlo. En los sistemas vivos, esta medida deja de ser una abstracción puramente matemática para convertirse en una descripción funcional: la selección natural actúa como un mecanismo de compresión que condensa instrucciones eficaces en el genoma, permitiendo que una estructura informacional relativamente concisa dé lugar a una enorme riqueza de formas, funciones y comportamientos.
La transición entre los distintos niveles informacionales requiere, sin embargo, mecanismos de traducción robustos, capaces de convertir secuencias discretas —como las moleculares— en dinámicas continuas, propias de los organismos vivos. Este proceso puede describirse como un bucle recursivo en el que la información con valor adaptativo emerge a partir de una base puramente sintáctica. La dimensión física de esta traducción está gobernada por el principio de Landauer, que establece un vínculo inevitable entre el procesamiento de información y la termodinámica: borrar un solo bit de información implica una disipación mínima de energía en forma de calor. Esta limitación impone un marco material a la complejidad biológica, recordándonos que la vida es, en última instancia, una forma de computación encarnada que debe optimizar su eficiencia energética para sostener su organización frente a la degradación entrópica del entorno.
Desde este punto de vista, el orden característico de los sistemas vivos no constituye una excepción a la segunda ley de la termodinámica, sino una estrategia refinada para cumplirla. La reducción de la incertidumbre interna se logra a costa de exportar entropía al medio ambiente, permitiendo la persistencia de estructuras altamente organizadas cuya descripción algorítmica es densa y profundamente interconectada. La integración de la termodinámica de la información con la complejidad algorítmica permite así concebir la biología como una coreografía de bucles lógicos que operan sobre soportes físicos sujetos a fluctuaciones térmicas inevitables.
Además, la complejidad de un organismo no es un atributo fijo, sino un proceso dinámico. Evoluciona incorporando variaciones procedentes del entorno, muchas de ellas aleatorias, que tras ser filtradas por la selección se transforman en información funcional. En este sentido, el ruido no es un enemigo del orden, sino su materia prima. La jerarquía de niveles de control característica de los sistemas vivos garantiza que los errores locales no se traduzcan automáticamente en fallos catastróficos, sino que puedan ser reinterpretados como nuevas posibilidades estructurales, siempre que el coste energético de dicha reorganización resulte asumible. La vida puede describirse así como un algoritmo que se reescribe continuamente a sí mismo, donde la traducción entre genotipo y fenotipo constituye el bucle fundamental que sostiene la complejidad biológica.
En este contexto, la complejidad de Kolmogorov adquiere el valor de una métrica de la universalidad biológica. Los sistemas más complejos no son aquellos con descripciones largas y caóticas, sino aquellos capaces de generar una gran diversidad fenotípica a partir de reglas relativamente simples. Esta economía descriptiva favorece la modularidad, la resiliencia y la capacidad de autoorganización, permitiendo que la complejidad escale sin colapsar bajo su propio peso informacional. El principio de Landauer actúa aquí como un criterio selectivo fundamental, descartando configuraciones informacionales excesivamente costosas o carentes de valor adaptativo, y favoreciendo aquellas que maximizan la eficiencia en el uso de la energía.
La interconexión de estos conceptos sugiere una reinterpretación profunda del caos. Lejos de representar la ausencia de orden, el caos puede entenderse como una forma extrema de complejidad, cuya falta de redundancia lo hace inaccesible desde niveles inferiores de organización. La biología introduce metaniveles que funcionan como compresores de esta complejidad, identificando regularidades y estabilizándolas mediante bucles de control que consumen energía de acuerdo con las restricciones termodinámicas. La traducción de señales químicas en respuestas funcionales es la expresión tangible de este procesamiento informacional. En última instancia, la complejidad biológica emerge de una tensión permanente entre la tendencia natural hacia el desorden y la capacidad de los sistemas vivos para codificar, transmitir y preservar patrones significativos. Desde esta visión integrada, la vida aparece como una de las manifestaciones más sofisticadas de la física de la información: una red de procesos lógicos encarnados que transforma el ruido térmico del universo en organización, función y, en sus niveles más altos, conciencia.