Se presentará un modelo con solución analítica de red compleja con evolución temporal probabilística en el que la fracción de nodos que se actualizan a la vez es un parámetro, P. Para pequeño P, el modelo muestra relajación hacia uno de los atractores de la dinámica y una extraordinaria sensibilidad a los estímulos externos. Para P>Pc, se produce itinerancia entre atractores. Ajustando P en este régimen, las oscilaciones entre atractores cambian abruptamente de regulares a caóticas y viceversa, lo que permite controlar la eficacia del proceso de búsqueda. Se discutirá el comportamiento del modelo a la vista de recientes observaciones y el papel que podría jugar el caos en neurobiología.