Wie man Komplexität bewältigt, ist auf diesen Seiten die zentrale Frage. Es wird angenommen, dass es vier grundlegende Differenzierungen zur Wahrnehmung gibt. Basierend darauf ist es sinnvoll, sich strukturell daran zu orientieren, um Aussagen über Komplexitätsreduzierung zu treffen. Daraus folgt dann folgendes Bild:

Die Quintessenz daraus ist folgende:

• Wahrnehmbare Systeme tendieren zu Stabilität.
• Dazu orientieren sie sich i.d.R. an Ähnlichkeit.
• Gelegentlich sind Paradigmenwechsel nötig, um nicht in einem lokalen Optimum stecken zu bleiben.

Komplexitätsbewältigung aus Sicht eines Systems zu betrachten betont, dass Ähnlichkeit zu diesem System förderlich ist, dennoch die Herstellung der Ähnlichkeit zur Umgebung berücksichtigt werden muss und schließlich ein Paradigmenwechsel vonnöten ist, sofern sich die Umgebung als zu unähnlich darstellt.

Aus Sicht der Modellierung bzw. passives Lernen sollten Quell- und Zielmetamodell ähnlich sein. Es ermöglicht Domänenzentrierung. Es sorgt für Redundanzreduktion. Für die Modellierung komplexer Modelle ist eine angemessene Strukturierung des Entwicklungssystems hilfreich. Spezialisierung auf Funktionsbereiche und Bildung von Hierarchien reduziert Komplexität. Um Lücken zwischen den Funktionsbereichen zu schließen hilft Proaktivität und Redundanz. Fehlerbeseitigung wird exponenziell teurer je später entdeckt. Fehler müssen daher möglichst früh und möglichst umfassend gefunden werden. Und es muss anerkannt werden: absolut optimal modellieren zu wollen ist nicht sinnvoll. Refactoring ist einzuplanen.