Tę metaregułę odnajdziemy w każdej biologicznej komórce, których wyspecjalizowane struktury tworzą tkanki, będące na wyższym poziomie podstawą dla organów, i w końcu ich układów składających się na całość organizmu. Dostrzeżenie tych zależności doprowadziło do krytyki tradycyjnych, scentralizowanych i reaktywnych systemów zarządzania, owocując modelami alternatywnymi, np. BMS (Bionic Manufacturing System) opartych o biorarchię (bionic hierarchy, biorarchy) i genetyczną reprezentację informacji (GRI), odpowiadającą dynamicznym strukturom DNA. Taka jest geneza informatycznej bioorganizacji (organic computing), której celem jest redukcja złożoności otaczającego nas świata.

Podstawową cechą znamionującą bioorganizację jest samoorganizacja i jest to także ideał każdego systemu technicznego, a zwłaszcza komputerowego. Takie wymagania stawia się rozproszonym systemom wieloagentowym (holonowym), które wykazują zdolność do samodzielnego rozwiązywania problemów bez klasycznie definiowanej, centralnej instancji decyzyjnej. Programowy agent jest bowiem tworem autonomicznie kooperującym – w terminologii holonowej (holonic system) powiedzielibyśmy, że jest „cało-częściowy”.

Prostota złożoności

Bioorganizacja daje więc systemowi technicznemu elastyczność, ale nie wyklucza jego wysokiej złożoności. Jaka jest jednak gwarancja optimum kompromisu między tymi przeciwstawnymi tendencjami? Zapewnia ją także inna bio-idea: ewolucyjność. Pokazuje ona, że łatwiej jest modyfikować prostsze struktury niższych poziomów, niż zmieniać już istniejące i bardziej złożone na poziomach wyższych. W sferze oprogramowania takie podejście koresponduje z metodą bottom-up, gdzie korzystając z prostszych obiektów (klas, procedur) można budować złożone aplikacje. Nie inaczej dzieje się w biologii, gdzie zaledwie czteroliterowy alfabet nukleotydów jest podstawą dla większego zbioru aminokwasów, a te z kolei dają całe bogactwo wszelkich form życiowych, z fenomenem człowieczeństwa włącznie.

Zatem organiczny system techniczny czy bioorganizacyjny wyrób finalny muszą być w istocie zaprojektowane tylko raz „od początku” (top-down), a wyposażone w mechanizmy bioorganizacyjne są w stanie funkcjonować samodzielnie, tak jak żywy organizm, posiadając metacechę samoorganizacji i samouczenia się wraz z pokazanymi wcześniej składowymi. Również w obszarze przepływu informacji (komunikacja, sieci), model bioorganizacyjny, korzysta z doświadczeń żywych organizmów. Stabilizację wewnętrznego środowiska chemicznego (chemo-elektrycznego) tych ostatnich zapewniają enzymy, odpowiedzialne katalizująco za regulację metabolizmu komórek. W sferze techniki odpowiadają im atraktory koordynacyjne, wokół których grupują się działania operacyjne poziomu podstawowego (modułowego). Z kolei międzypoziomowy przepływ informacji biologicznej jest domeną hormonów, którym odpowiadają strategie realizowane w systemie informatycznym dla zachowania jego homeostazy (stabilności).