Cual es el papel que juegan hoy en día los Métodos Racionales de Apoyo a las Decisiones en las Organizaciones.

Cual es el papel que juegan hoy en día los Métodos Racionales de Apoyo a las Decisiones en las Organizaciones.

Intellectual Capital, Management Theory 0 Comment 13

1.- Sumario:

El proceso de toma de decisiones tiene, en esencia, dos elementos participantes, la persona que toma las decisiones y el método que emplea.

El hombre realiza el proceso de toma de decisiones, empleando el método que mejor entiende y que le es más sencillo de aplicar. Ello viene determinado por sus modelos mentales que son consecuencia de una serie de factores culturales, sociológicos y psicológicos. La actual complejidad y amalgama de personas presentes dentro de las organizaciones con distintos criterios, determina, en la mayoría de los casos, conflictos de visión que se traducen en direcciones opuestas que conllevan a una falta de coherencia en las decisiones. Sumado al hecho de la turbulencia del entorno económico actual nos enfrentamos a un sub-óptimo proceso de toma de decisiones desfasado con su entorno. Esto determina la necesidad de métodos de apoyo a las decisiones sustentados en sólidas bases científicas, planteadas en un lenguaje visual y sencillo que sirvan para crear una organización exitosa. Es decir, métodos que potencien el aprendizaje organizacional, la creación de una visión global y compartida dentro de la organización y que esté en capacidad de solucionar los problemas diarios del desempeño empresarial.

De los métodos existentes actualmente, uno de los más útiles para lograrlo es la Simulación de Sistemas Dinámicos, por lo sencillo de su lenguaje y la aplicabilidad práctica de sus resultados.

2.- El Proceso de Toma de Decisiones

Basados en las contribuciones de John Morecroft (1) podemos definir el proceso de toma de decisiones siguiendo ciertos pasos. El ambiente de negocios cambiante determina que los responsables de una actividad identifiquen factores fundamentales en su desempeño y, luego de discutir y dialogar entre ellos, definan planes que se traducen en acciones. El reconocimiento de los factores fundamentales y, el debate y diálogo, se encuentran soportados por las bases de conocimiento y modelos mentales de los participantes. Para el debate y diálogo se emplea un marco de referencia particular del área a ser atacada y se emplean modelos o representaciones de la situación y circunstancias que permiten la toma de decisiones (Ver Gráfico)

Las Bases de Conocimiento son la base teórica que poseen los responsables de la actividad. Esta puede haber sido adquirida a través de la experiencia o el estudio. Los modelos mentales son los esquemas culturales, sociales y psicológicos subyacentes en las personas. Una persona pesimista con dificultad visualizará un factor determinante de mejora, en general, estará predispuesto a identificar defectos y problemas. En un marco más general los modelos mentales revelarán supuestos dados como verdades absolutas como consecuencia de la experiencia vivencial de cada individuo.

El Marco de Referencia permite circunscribir el diálogo y el debate a un contexto particular, ejemplos de Marcos de Referencia son el planteamiento de la Cadena de Valor de Michael Porter (2), el concepto de Portafolio de Negocios del Boston Consulting Group. El marco de referencia facilita la posterior definición de modelos o representaciones particulares de las circunstancias que rodean el factor determinante identificado.

El hombre no toma sus decisiones basado en el estado real de las situaciones sino en imágenes abstractas o representaciones del estado de las situaciones, en modelos de como las partes de un sistema se encuentran interrelacionadas y de como las acciones van a influenciar el sistema.

Por tanto, los modelos sirven como apoyo a la toma de decisiones y pueden ser desde diagramas, informes, ecuaciones, programas de computadora, representaciones no documentadas. En algunos casos se basan en supuestos científicos, siguen algún patrón racional así como también pueden ser consecuencia de un paradigma aceptado social y culturalmente, pero sin ningún basamento racional o formal.

Es en este punto del proceso de toma de decisiones que ubicamos los Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones, ya sean racionales o no.

3.- Los Modelos Mentales

El empleo de los Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones se encuentra profundamente relacionados con los Modelos Mentales predominantes en los individuos. Según Robert Fritz (3) existen tres características muy significativas en la vida del hombre:

1.- El hombre lleva su vida a través del Camino de Menor Resistencia. (Principio del Mínimo Esfuerzo).
2.- El Camino de Menor Resistencia viene determinado por las estructura subyacente de la vida del hombre. (Modelos Mentales).
3.- El hombre puede cambiar la estructura subyacente fundamental de su vida.

El principio fundamental para hacer la última afirmación es que se puede aprender a reconocer las estructuras que participan en la vida del hombre y cambiarlas para crear lo que realmente se quiere.

Aquí es importante hacer algunas aclaraciones. Para el individuo acostumbrado a llevar una vida “práctica” el Camino de Menor Resistencia será la intuición y por ende la mayor parte de sus decisiones las basará en la experiencia, es decir, en el conocimiento basado en el aprendizaje experiencial. Por otro lado, para los individuos con una inclinación marcadamente académica, su Camino de Menor Resistencia serán los métodos racionales, científicos basados en estudios académicos y formales.

Por otro lado es importante mencionar que existen dos “acciones” básicas:

i.- La resolución de problemas.
ii.- La creación.

La resolución de problemas se basa en la identificación de las causas que determinan un problema, la evaluación de distintas alternativas que permitan la eliminación del problema y su implantación. El resultado final es la desaparición del problema. El objetivo es la desaparición de algo.

La creación se basa en dar vida a algo que con anterioridad no existía. El objetivo es aparecer algo.

Dentro de este contexto podemos empezar a visualizar dos funciones básicas de los Métodos de Soporte a la Toma de Decisiones. Las decisiones se encuentran dirigidas a la definición de planes de acción. Acciones que pueden ser la solución de problemas o la creación de situaciones, condiciones y circunstancias específicas. Es decir, podemos, solucionar un problema de flujo de caja o podemos crear salud financiera en una empresa. Las decisiones y los métodos que soportan las decisiones de cada uno de estos casos no necesariamente son las mismas ni tienen los mismos resultados.

De todo lo anterior podemos concluir que nos interesan Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones que revelen y desarrollen los modelos subyacentes de los individuos y que sirvan de soporte a acciones dirigidas a la solución de problemas específicos así como también para la creación de las condiciones necesarias para el éxito de las organizaciones.

4.- Situación Actual de la Toma de Decisiones en las Organizaciones.

La toma de decisiones en las organizaciones tiene dos elementos esenciales: quiénes toman las decisiones y el como lo hacen.

Quiénes toman las decisiones ?

Dado el actualmente muy aceptado paradigma de que “…las personas que realizan un trabajo todos los días saben saben más sobre el mismo que cualquier otro individuo…” Ralph Barra (4) Nota 1 existe la tendencia a delegar y distribuir la función de toma de decisiones. Esto ha determinado el empleo de los más diversos Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones, dado que estos se encuentran estrechamente ligados a quién los emplea y sus Modelos Mentales.

Ahora bien el resultado en muchos casos ha sido que el personal de producción decide aumentar el tamaño de las corridas y las órdenes con el fin de hacer disminuir los costos unitarios de producción, lo cual aumenta los niveles de inventarios incrementando por consiguiente los costos financieros. Los obreros deciden cambiar los métodos de trabajo para simplificarlos y optimizarlos cambiando en algunos casos las especificaciones del producto, lo cual determina en muchos casos caídas en las ventas (simplemente se está haciendo otro producto).

En conclusión podemos decir que existe la más gran diversidad de personas tomando decisiones simultáneamente dentro de las organizaciones. Estas personas son desde expertos en las ciencias de la decisión hasta operarios de las más diversas ramas. Cada uno con modelos mentales y bases de conocimientos particulares.

Como se toman las decisiones ?

Paralelamente al problema de la falta de consistencia en la toma de decisiones en las organizaciones encontramos lo apresurado y poco formal del proceso que lo soporta motivado particularmente por las condiciones y circunstancias que rodean a los integrantes de las organizaciones.

Tomando como ejemplo primario los Gerentes, en base a distintas encuestas realizadas en varios paises (5) demuestran que la mayor parte del día los Gerentes se encuentran en reuniones. En los EEUU el promedio es de cinco horas mientras en Venezuela y Francia por ejemplo es de cuatro horas Nota 2 . Sobre una base de trabajo de aproximadamente entre ocho y diez horas diarias. Estamos hablando de cerca del 50% del tiempo dedicado a reuniones. Para el caso particular venezolano existe evidencia muestral de que el Gerente se encuentra solo únicamente el 25% de su tiempo mientras que el 75% del tiempo tiene a por lo menos una persona en su oficina.

Esta situación, conjuntamente con otras apreciaciones y estudios nos lleva a pensar que los encargados de la toma de decisiones tienen muy poco tiempo para reflexionar, toman sus decisiones en muy poco tiempo, cuando se encuentran solos, o lo hacen en conjunto con alguien. Esta última afirmación nos lleva a coincidir con los planteamientos de los pasos en el proceso de toma de decisiones mencionados en el Punto 2 y a llegar a la conclusión que, de tomar las decisiones solo, el gerente tiene poco tiempo para reflexionar, lo cual conduce a vincular su decisión a un más a sus propios Modelos Mentales, más que a un Método Formal de Toma de Decisiones.

En general, el Gerente tratará en lo posible de dar prioridad a la urgencia, es decir, a la solución de problemas inmediatos y no a la creación, es decir, tendrá una marcada orientación hacia la Solución de Problemas pudiendo descuidar en muchos casos los reales objetivos de la empresa. El principal objetivo de una organización es la Creación de bienestar económico y social, para sus dueños, empleados, clientes y proveedores. Como vimos anteriormente la solución de problemas difícilmente lleva a la creación, sin embargo, la Creación si puede llevar a la solución de problemas.

Estos problemas en el proceso de toma de decisiones nos lleva a pensar en el Gerente como una victima de las circunstancias y que sus errores en la toma de decisiones son consecuencia de las presiones del ambiente turbulento en el que se desenvuelven.

En un trabajo de suma importancia John Sterman, Erik Morekilde y Jesper Thomsen (6) demuestran, mediante un experimento con una economía simulada, que el proceso de toma de decisiones del hombre puede producir caos. Si bien los participantes en el experimento tenían como objetivo el minimizar los costos de un sistema de distribución, el desempeño fue sistemáticamente sub-óptimo, demostrándose además la aplicabilidad y la importancia de la dinámica no-lineal en los modelos del comportamiento de sistemas humanos.

Como parte de las actividades de clase de la Cátedra de Dinámica Industrial de la Escuela de Ingeniería Industrial de la Universidad Católica Andrés Bello (Caracas, Venezuela), simulamos en una ocasión un sistema de producción-distribución y en otra ocasión se colocó a los estudiantes a manejar un simulador de vuelo gerencial a manera de demostrar sus habilidades en la toma de decisiones. Los resultados en ambos casos fue que la mayoría de los participantes tuvieron un desempeño sub-óptimo. En muchos casos el no tomar ninguna decisión les hubiese sido más ventajoso que implantar sus escogencias particulares.

Todo ello nos lleva a concluir que el hombre, aunque halla participado en programas formales de educación en las ciencias de la decisión, tomará decisiones en su mayoría sub-óptimas, profundamente ligadas a sus modelos mentales, siendo estos, en muchos casos, no buenas representaciones del sistema real que se esté analizando.

5.- Distintos Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones

Pudiésemos clasificar, primeramente, los Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones en:

i.- Métodos Irracionales.
ii.- Métodos Racionales.

En el presente trabajo asumiremos los Métodos Racionales como aquellos basados en algún fundamento racional y lógico. Qué es racional y lógico y que no? Difícil pregunta. El dueño de una organización al borde de la quiebra puede haber razonado perfectamente su decisión, de no vender su empresa, porque fue fundada por su bis-abuelo y durante tres generaciones toda su familia ha sido mantenida por el producto de dicha empresa. Por ello restringiremos los racionales a aquellos basados en el clásico método científico.

En esta categoría podemos hablar de Métodos Directos y Métodos Indirectos. Llamaremos métodos directos aquellos que contienen dentro de su planteamiento la solución. Por ejemplo, un modelo de Programación Lineal, contiene la decisión que se desea tomar, las variables de decisión. Un modelo de regresión simple que represente el comportamiento de las ventas de una empresa servirá como apoyo a la decisión de aumentar o no la capacidad de una industria, pero el modelo no arrojará la cifra exacta, serán necesarias otras consideraciones, modelos, etc, para la toma de la decisión final.

Es importante llamar la atención sobre un punto, todos los métodos, hasta los irracionales, se basan en un modelo, es decir, en una representación de la realidad. Cuando en la antigüedad algunas poblaciones hacían sacrificios religiosos, se basaban en una visión o representación del mundo, según alguna concepción comogónica. Para ellos, el mundo se hallaba gobernado por unas fuerzas misteriosas que actuarían desfavorablemente en su contra, de manera que se decidía sacrificar a alguien en favor de la comunidad. Finalmente tenemos una decisión tomada luego de un razonamiento. El problema es la validez de los supuestos en que estaba basado el modelo. Hoy en día, pudiésemos hablar de muchos casos similares. En 1979 los precios del Petroleo debieron haber continuado aumentando porque quiénes controlaban el mercado así lo deseaban. Sin embargo, los precios cayeron. Algo similar ocurrió con los precios del oro en la década de los setenta y ochenta. Durante los setenta el oro aumentó de precio continuamente llegando a mediados de 1979 a $700 por onza, sin embargo, durante los ochenta se estabilizó en alrededor de $450 por onza. En ambos casos nos encontramos con el supuesto de una subida en los precios, resultado del comportamiento histórico, supuesto que no fue cierto.

Lo antes expuesto nos lleva a hacer una primera distinción antes de cuestionar los supuestos de los modelos. Existen Modelos Mentales y Modelos Documentados. Los Modelos Mentales son aquellos que se encuentran en la cabeza de las personas, sin documentar. Cuantos no conocemos al clásico experto que, ante una situación particular, tiene una solución perfecta, basada en la intuición o quién sabe en que misteriosa capacidad. Los Modelos Documentados son aquellos que encontramos descritos y detallados en algún medio. Para la toma de decisiones los modelos más importantes son los Documentados porque:

i.- Son explícitos y sus supuestos se encuentran abiertos a ser archivados y recuperados para su uso en el futuro por parte de personas distintas de aquellas que lo concibieron.
ii.- Pueden ser más detallados resumiendo los conocimientos de muchos expertos.
iii- Pueden ser mejorados en el tiempo a medida que se adquieran nuevos conocimientos.

Los Modelos Mentales tienen ciertas imperfecciones entre las cuales podemos mencionar:

i- Tienden a ser demasiado esquemáticos faltándole en ciertas ocasiones elementos importantes.
ii- Son difíciles de analizar con el fin de mejorarlos.
iii- Son difíciles de comunicar.
iv- Quedan siempre ligados a la memoria de quien los formula para su conservación a fin de eventuales aplicaciones futuras.

También existen muchas otras clasificaciones: modelos físicos, modelos abstractos, modelos estáticos, modelos dinámicos, modelos lineales, modelos no lineales, modelos descriptivos y modelos de optimización, etc.

A efectos de nuestro análisis es importante la clasificación en modelos descriptivos y modelos de optimización. Los Modelos Descriptivos nos sirven para representar un sistema real, no tenemos control sobre las variables y únicamente demuestran un comportamiento. En los Modelos de Optimización nos interesa mejorar alguna condición. Estamos hablando de una clasificación bastante análoga a los Métodos de Apoyo a la Toma de Decisiones Directos e Indirectos. Es decir, en los modelos descriptivos no tenemos variables de decisión en el sentido estricto de su definición tradicional, variables que controlamos y sobre las cuales definimos sus niveles. Lo que tenemos son variables de apoyo a la decisión, es decir, variables que nos van servir como indicativo para tomar una acción. En el caso de los modelos de optimización tenemos una función objetivo, variables de decisión y restricciones.

En su libro Forecasting Methods for Management, S. Makridakis y S.Wheelwright (7) proponen la siguiente división de los Métodos de Forecasting:

i.- Métodos de Juicio: Basados en el juicio individual o como resultado del consenso de un grupo. Se encuentran soportados principalmente en los modelos mentales del individuo.
ii.- Métodos Cuantitativos: Son aquellos basados en cálculos numéricos que sirven para arrojar un valor numérico particular, existen varias subdivisiones, Series de tiempo, Métodos Explicativos, etc.
iii.- Métodos Tecnológicos: Se emplean para realizar proyecciones a largo plazo sobre factores económicos, sociales, políticos o tecnológicos.

De estos tres, los mas empleados son los Métodos de Juicio, si bien los más documentados en la literatura, son los cuantitativos.

Existe toda una gama de herramientas para manejar la incertidumbre en la toma de decisiones, para trabajar con varios criterios simultáneamente, con metas conflictivas. La teoría de juegos se está empleando en economía para tratar de explicar las relaciones de equilibrio y desequilibrio económico, los juegos cooperativos y no cooperativos como soporte a los procesos de negociación. Teoría de Redes para tratar las actuales redes de negocios.

Podemos concluir que existen toda una gama de técnicas muy sofisticadas y muy bien fundamentadas científicamente para enfrentar casi cualquier tipo de problemas. Sin embargo, toda esta prolífera enumeración de métodos, técnicas, modelos nos lleva a una nueva reflexión, cual de ellos es el más adecuado para lo que queremos hacer en una circunstancia dada.

Para ello parece más indicado retomar algunas pocas de las clasificaciones mencionadas con anterioridad. La primera que nos interesa es la de modelos lineales y no lineales. La respuesta, si bien pudiese parecer obvia no es simple. Prácticamente ningún fenómeno económico es lineal, sin embargo, el componente de no linealidad le agrega a los problemas una complejidad tal que su resolución en muchos casos se vuelve prohibitiva. Pudiésemos entonces afirmar que nos interesan modelos no lineales pero con la simplicidad de los modelos lineales.

La evolución en el tiempo es otro factor determinante, según el horizonte de planeación S. Makridakis y S.Wheelwright (7) dan una recomendación de qué método de forecast emplear. Ahora bien, existe una clasificación más interesante a efectos de definir los métodos de apoyo a la toma de decisiones, y es Modelos Estáticos y Modelos Dinámicos. Dentro del actual contexto turbulento de las condiciones económicas, sociales y políticas del mundo, la rapidez de los acontecimientos ha sobrepasado la capacidad decisoria de muchos dirigentes, ya sean empresariales, políticos, etc. Hacen falta modelos capaces de integrar la dinámica de los acontecimientos, modelos que identifiquen lazos de retroalimentación dentro de las estructuras causa-efecto de las circunstancias situación sobre las cuales se piensa actuar.

Sería sumamente ingenuo diseñar una red de distribución empleando por ejemplo los modelos de transporte, implantarla y suponer que luego de seis meses la competencia no ha tomado ninguna acción y las condiciones permanecen iguales. Es decir, un modelo que realmente dé resultados prácticos debe estar en capacidad de tomar en cuenta cambios en el tiempo. Las buenas soluciones de hoy, en muchos casos no serán más que los problemas del mañana (8).

En conclusión nos interesan modelos documentados, preferiblemente directos, no lineales sencillos, que tengan características dinámicas y que sirvan para describir sistemas, en algunos casos, y que sirvan para optimizar, en otros. Obviamente, no existirá un modelo con todas estas características a la vez, según sea el objetivo se emplearán modelos descriptivos o modelos de optimización, por ejemplo.

6.- Problemas del Modelaje Matemático

El modelaje matemático, concebido como herramienta para el proceso de toma de decisiones, pudiésemos decir que es el método racional por excelencia. Sin embargo reviste importantes complicaciones.

La Conceptualización:

Los modeladores tienden a definir la modelización como un arte, entendiendo arte como un algo intangible vinculado a la creación de obras estéticamente perfectas generadas en momentos de divina inspiración. Un verdadero problema cuando estamos proponiendo modelos matemáticos como herramienta racional de soporte al proceso de toma de decisiones.

Esto nos lleva a revisar brevemente las tres proposiciones mas aceptadas del concepto de ciencia (9).

Una concibe al conocimiento científico como un instrumento, una herramienta que consiste en la correlación de data. Avanza mediante la correlación de mas y mas data y/o encontrando correlaciones con una aproximación estadística más exacta a la data. Gran parte del trabajo de las ciencias sociales se encuentra soportada en esta visión. La escuela econométrica tiene sus fundamentos en esta proposición.

Otra visión es que el conocimiento científico se encuentra conformado por un grupo de paradigmas que explican un fenómeno. Avanza forzando las ideas según la data que se tiene hasta que diferencias, muy marcadas, entre la idea y la data lleva a la adopción de un nuevo paradigma.

Una tercera visión concibe al conocimiento científico como un grupo de conjeturas refutables, es decir, conjeturas suceptibles al error empírico. El conocimiento avanza mediante el ajuste o cambio de conjeturas erradas para sobrepasar las refutaciones.

Estos tres planteamiento nos llevan a dudar de que exista un único modelo verdadero de una situación o sistema. Cada una de estas visiones tiene su método de alcanzar su verdad y no necesariamente llegan a las mismas conclusiones.

Apoyados en la visión instrumentalista, debemos definir un modelo de un sistema en base a la data existente. Esto nos lleva al problema que de existir un factor del cual no tenemos data debiésemos de no incluirlo. El modelo finalmente obtenido tendrá una estructura particular que contendrá únicamente factores medibles. Sin embargo, en el campo de las ciencias sociales y económicas existen muchos factores de difícil medición. Motivación, satisfacción, bienestar son todos factores de una importancia determinante y de la cual no existe ninguna medida absoluta.

Por otro lado, basar la definición de un modelo en las conjeturas del modelador nos ata de nuevo a sus modelos mentales.

En una ocasión Otto Eksstein, de Data Resources Inc. una de las firmas de forecasting econométrico más importante de los EEUU reconoció que sus forecast son un 60% modelo y un 40% juicio. (10). También podemos mencionar el experimento realizado por el Joint Economic Commitee of Congress, mediante la General Accounting Office, en el cual contrataron a las tres firmas norteaméricanas mas importantes de forecast econométrico, para realizar una serie de simulaciones con sus modelos para probar diversas políticas monetarias. Los resultados demostraron serias inconsistencias con la teoría económica tradicional y la experiencia histórica.

En conclusión estamos de nuevo en manos de los modelos mentales.

La Formulación:

La formulación de modelos matemáticos enfrenta tres problemas fundamentales (11):

i.- La Estimación de Parámetros.
ii.- El Análisis de Sensibilidad.
iii.- La Validez del Modelo y sus resultados.

La estimación de los parámetros presenta un problema ligado íntimamente con los paradigmas y conjeturas subyacentes al modelo. Desde el punto de vista instrumentalista se debiesen de buscar los parámetros empleando cualquiera de las técnicas estadísticas que nos revelen algún tipo de correlación. Sin embargo, es bien conocido para cualquiera que haya trabajado en esta área que no es tarea fácil. El determinar la distribución de probabilidades de una serie de datos experimentales es un ejemplo. Primero se debe de verificar la independencia de los datos, empleándose por ejemplo el runs-up test o los coeficientes de autocorrelación. Luego se debe de buscar alguna semejanza entre los estadísticos de la muestra con las características de una distribución en particular, para finalmente hacer algún tipo de prueba como la chi-cuadrado para validar la hipótesis de la distribución que se está proponiendo. El resultado, un rango de probabilidades para la respuesta, no certeza absoluta.

En el caso de preferir otro acercamiento más simple para la estimación, como por ejemplo, emplear la media de una serie de datos como estimador del parámetro en cuestión, puede demostrar una verdadera falta de entendimiento del modelador y conducir a conclusiones totalmente erradas. Si tomamos por ejemplo una cola M/M/1 con un factor de utilización de 0.99 podemos demostrar que el promedio de tiempo en cola es de 98.1 uds. Sin embargo, si reemplazamos cada distribución de probabilidades por su media, no debiesen de existir ni elementos retardados, ni en cola (12).

Finalmente, usar elementos de juicio para definir los parámetros nos trae de nuevo al problema de los modelos mentales.

Para el análisis de sensibilidad, sencillamente existen muy pocas guias. Excepto para la programación lineal para la cual existe un procedimiento formal y específico para el análisis de sensibilidad, para la gran mayoría de las técnicas de apoyo a la toma de decisiones no existe una “receta”. Al definir un modelo de simulación, por ejemplo, no existe una guía de que elementos evaluar. Se pudiese cuestionar por un lado la estructura, es decir, las características cualitativas del modelo. También se pudiesen cuestionar los valores de los parámetros. Si estamos hablando de un ambiente turbulento dentro de las organizaciones, los modelos que lo representen serán modelos complejos de una talla significativa, por ende surge la duda, por cual parámetro empezar ? se debe verificar la sensibilidad a la estructura? Definir un procedimiento formal para analizar la sensibilidad del modelo se vuelve difícil y hacer sensibilidad sobre todos los elementos puede ser prohibitivo. Esto nos devuelve a la situación en la que el experto modelador, empleando su intuición, identificará que parámetros son los mas importante y hará sensibilidad sobre ellos.

La validez de los modelos es otro problema significativo. La formulación del modelo en general lleva implícita su solución. Al elaborar un modelo de programación lineal, se asumen a priori varias características. Los niveles de la función objetivo y de las restricciones son proporcionales linealmente a los niveles de las variables de decisión individualmente. Las variables de decisión son independientes entre si, de lo cual los niveles de la función objetivo y de las restricciones son resultado de la adición de las contribuciones individuales de las variables de decisión. Las variables deben ser divisibles, es decir, los resultados no necesariamente son enterosNota 3 y los resultados se basan en la certeza del conocimiento de los parámetros. Generalmente es difícil encontrar un sistema real en el cual se cumplan exactamente todos estos supuestos.

Un factor determinante en la validez de un modelo cualquiera es la definición de las fronteras del sistema en estudio. Atención con aquellos que proponen modelar un sistema social o económico completo. Ello únicamente demuestra un desconocimiento profundo y una inexperiencia marcada en el modelaje matemático práctico dirigido a la toma de decisiones. En 1970 el US Forest Service construyó un modelo de programación lineal para optimizar el uso de las tierras del estado. El modelo era enorme, tomaba días completos en correr y dar un resultado, sin embargo, no tomaba en cuenta el tiempo que empleaban nuevos árboles en crecer y llegar a la madurez y el impacto ecológico de la cosecha de áreas en particular, entre otros factores. Este modelo hacía recomendaciones para un año en particular sin tomar en cuenta el impacto de las decisiones sobre décadas futuras. Los resultados de dicho modelo nunca fueron muy reales.

Las fronteras en las ciencias económicas generalmente se manejan mediante las llamadas variables exógenas y endógenas. Las variables que no se pueden controlar, son usualmente echadas al saco de las variables exógenas y aquellas de las que se tiene suficiente data para hacer alguna inferencia estadística se definen como endógenas. Siempre terminamos en manos de los modelos mentales.

Otro ejemplo importante es el caso de la metodología de gestión de portafolio de negocios del Boston Consulting Group. En un trabajo de Peter Merten (13) se demuestra que de emplear dicha metodología dentro de mercados que no se comporten todos sus participantes siguiendo los mismos principios puede conducir a resultados bastantes deficientes y peligrosos para una firma.

El problema básico reside en el supuesto de que el hombre busca siempre maximizar sus ganancias y que las decisiones se toman en base a información perfecta (10). En cuantas ocasiones no hemos tenido noticias de pugnas de poder entre grandes organizaciones en donde no existen beneficios económicos. Los factores no económicos, no son considerados en muchos de los modelos basados en la recolección de data. Por otro lado, el supuesto de que se toman las decisiones con toda la información necesaria y que esta es perfectamente cierta es bastante difícil de creer. En el actual ambiente turbulento no existe el tiempo para esperar tener la información completa y perfecta, generalmente se toman las decisiones con los datos que se tienen a mano y se trata de llegar con ellos a alguna decisión racional. Todo ello nos devuelve al problema original de los modelos mentales.

En conclusión podemos decir que nos interesan modelos que nos permitan explorar y documentar los modelos mentales subyacentes al proceso de toma de decisiones.

Los Cálculos

En los métodos de apoyo al proceso de toma de decisiones generalmente podemos hablar de dos tipos de cálculos para obtener los resultados, aquellos en donde interviene un algoritmo y otros en donde se realiza algún cálculo directo resultado de un proceso analítico. En el caso en que interviene un algoritmo nos enfrentamos a los problemas de convergencia y en el caso de cálculos analíticos podemos enfrentarnos a su exactitud.

7.- La Proposición: Modelos de Simulación Visuales

De todo lo discutido anteriormente podemos concluir que nuestro objetivo es desarrollar los modelos mentales individuales y disgregados para convertirlos en un modelo conjunto a manera de unificar el Camino de Menor Resistencia de la organización para que el proceso de toma de decisiones se sustente sobre modelos racionales y científicos. Como lograrlo?

El proceso de toma de decisiones se realiza, generalmente, como un proceso conjunto de un grupo de personas. Si deseamos que este grupo obtenga algún éxito, es imprescindible en primera instancia que se comuniquen adecuadamente. Si entendemos la variedad de modelos mentales y de bases de conocimientos presentes, encontramos un primer escollo, el lenguaje.

Los términos de Mercadeo, difieren sensiblemente de los términos empleados en Producción y en Finanzas, por lo cual el proceso se dificulta. La primera convención a la que se ha llegado en las organizaciones es que el lenguaje común es el de Finanzas, el lenguaje del dinero. Balances Generales, Estados de Ganancias y Pérdidas, Flujos de Caja descontados, etc. es la terminología usual en estas reuniones. Se toman decisiones y se actúa. Sin embargo existe un problema básico, este lenguaje no demuestra las relaciones causa-efecto presentes en los sistemas. Como superar este escollo? la Investigación de Operaciones brinda muchas herramientas concretas con su propio lenguaje, que sí representan las relaciones causa-efecto.

Sin embargo, estamos frente a un nuevo problema, todos los participantes tienen que ser expertos en Estadística, en Programación Lineal, en Teoría de Juegos dando por sentado que todos manejan la técnica del modelaje matemático. Sería ingenuo pensar que con las diversidad de niveles de personas en las organizaciones todas, hasta los operarios, dominen estas técnicas. Que hacer ? La Calidad Total brinda una toda una gama de herramientas sencillas de soporte a la toma de decisiones, diagramas Como-Como, diagramas Por qué-Por qué, diagramas de Pareto, diagramas Fishbone, etc. Basados en el principio del Camino de Menor Resistencia, estas serían las herramientas que preferiría la mayoría.

Estas herramientas ofrecen varias ventajas, brindan un lenguaje común sencillo, potencian el intercambio de ideas, pero tienen un problema fundamental, la concepción básica detrás de su planteamiento es lineal igual que el lenguaje hablado y escrito. Pedro hizo la pieza. La Pieza esta mal. La culpa es de Pedro. Un lenguaje que nos lleva a encontrar culpables.

Si queremos que el proceso de planificación permita la exposición transparente de los modelos mentales y la construcción de nuevos modelos, los participantes deben sentirse libres de expresarse a sus anchas. El emplear un lenguaje que induce a encontrar culpables no es el mejor ambiente. Mas aún cuando sabemos que el comportamiento de un sistema es consecuencia de la interacción dinámica de todos sus elementos, el comportamiento depende de la estructura.

En conclusión necesitamos un lenguaje sencillo capaz de revelarnos la estructura dinámica de un sistema. El revelar la estructura facilitará el aprendizaje conjunto y el desarrollo de los modelos mentales. Modelar es crear.

En una organización “sana” el proceso de decisión es un proceso de aprendizaje porque las personas cambian sus modelos mentales y construyen un modelo conjunto en la medida en que hablan. El problema es que el proceso es lento para un mundo en constante cambio.

El emplear el enfoque de dinámica de sistemas tiene bastantes ventajas. La elaboración de los diagramas causales (8) brinda un lenguaje bastante simple y sencillo de fácil difusión que permite crear una disposición hacia el modelaje de un sistema.

El proceso de modelaje provee de un aprendizaje importantísimo para el desarrollo de los modelos mentales ademas de sentar las bases de modelos más sofisticados.

Para ello la herramienta de modelaje debe ser visual, diagramas, gráficos por ejemplo las herramientas de interfase gráfica de algunos sistemas expertos brindan unas potencialidades como herramientas al proceso de toma de decisiones fabulosas. Pero finalmente, que existe por detrás de todo ello.

En prácticamente todas las organizaciones la mayoría de las decisiones se toman empleando un computador y corriendo una hojas de cálculo. El tan famoso análisis “What-if” no es mas que simular. Algo a lo que están acostumbrados la mayoría de los individuos es a simular.

Pero simular sobre la base de un lenguaje que no permita la identificación de las relaciones causa-efecto que se retroalimentan en un sistema no potencia el desarrollo de los modelos mentales ni permite la correcta identificaciones de las causas que determinan los problemas y que determinan la creación de las circunstancias que determinan el éxito de una organización.

En este sentido una de las herramientas más importantes para el apoyo a la toma de decisiones en el actual ambiente que rodea el proceso de decisión es el enfoque de dinámica de sistemas y la elaboración de modelos de simulación dinámica.

Que es un Modelo de Simulación Dinámica ?

Un modelo de Simulación Dinámica es sencillamente un modelo que, mediante la representación de las estructuras causa-efecto subyacentes de un sistema, es capaz de describir la evolución de su comportamiento en el tiempo.

Es importante aclarar que difícilmente un modelo de simulación dinámica servirá para arrojar un resultado cuantitativo exacto acerca de una variable, su verdadera contribución esta en su uso como herramienta para la identificación de tendencias.

Ventajas de los Modelos de Simulación Dinámica

La construcción de un modelo de Simulación Dinámica permite integrar en un instrumento operativo los conocimientos dispersos en la organización, difíciles de emplear de una manera orgánica en momentos cruciales (14).

Las estructuras organizacionales están llenas de expertos, conociendo cada uno ciertas relaciones entre causas y efectos importantes para la toma de decisiones. El problema reside en su complejidad. En consecuencia la cantidad de relaciones causa-efecto importantes es muy grande, encontrándose además, en muchos casos, separados en intervalos de tiempo significativos y con repercusiones en áreas no directamente relacionadas. Las cadenas de relaciones causa-efecto tienen múltiples anillos ligados entre si que forman circuitos que se retroalimentan. Todo ello hace difícil que con la sola ayuda de la intuición se pueda tener una correcta imagen de la situación y de su evolución en el tiempo.

Los gerentes de éxito generalmente construyen sus propios modelos mentales simplificados, derivados del conocimiento de las diversas situaciones y de su capacidad de comunicarse con distintos expertos y con sus colaboradores. Estos modelos mentales tienen severas imperfecciones que ya hemos discutido con anterioridad

Los modelos de Simulación Dinámica tienen las siguientes ventajas:

– Pueden ser más detallados resumiendo los conocimientos de muchos expertos.
– Representan un elemento para mejorar las comunicaciones entre los diversos niveles gerenciales.
– Pueden ser mejorados en el tiempo a medida que van siendo adquiridos nuevos conocimientos sobre las distintas relaciones causa-efecto del sistema en estudio.
– Pueden ser archivados y recuperados para su uso en el futuro por parte de personas diferentes de aquellas que lo concibieron.

Una vez definido el modelo, la Simulación Dinámica permite la exploración rápida y a bajo costo de los efectos en el tiempo de decisiones alternativas.

Bajo la presión del tiempo y en presencia de recursos humanos limitados se tiende a explorar de una manera muy superficial las consecuencias de algunas decisiones alternativas. El empleo de modelos de Simulación Dinámica permite una vez definido el modelo, explorar múltiples alternativas a bajo costo y en corto tiempo.

Los Modelos de Simulación Dinámica representan un instrumento para determinar la compatibilidad de los diversos objetivos y las condiciones reales externas de la organización permitiendo a la vez una mejor coordinación entre las decisiones operativas y estratégicas.

Algunas decisiones operativas tienen en realidad implicaciones estratégicas fundamentales, correspondiendo en estos casos a la alta dirección fijar los criterios con los cuales se deben tomar dichas decisiones operativas para asegurar el cumplimiento de los objetivos estratégicos. Es frecuente observar como situaciones críticas para la totalidad de la organización son el fruto de la falta de comprensión de las conexiones entre ciertas decisiones operativas menores y sus efectos a nivel estratégico.

Los Modelos de Simulación Dinámica permiten identificar mejor cuales son los datos necesarios y cuales relaciones causa-efecto deben ser conocidas en detalle. Así se evita la costosa acumulación de información de dudosa utilidad.

Herramientas para Simulación Dinámica

Se puede realizar modelos de simulación dinámica con una hoja de cálculo, sin embargo, existen ambientes de simulación continua como por ejemplo iThink, DYNAMO, DYSMAP que brindan extraordinarias facilidades para el mapeo de modelos mentales y para la implantación y corrida de los modelos.

Dado que la simulación dinámica más que una técnica específica es un enfoque, también se pueden implantar modelos de simulación en ambientes de desarrollo de sistemas expertos y en sistemas basados en el conocimiento.

En conclusión, lo que realmente necesitan las organizaciones, son modelos de apoyo a la decisión, bien documentados, que nos permitan representar y desarrollar los modelos mentales presentes en el proceso de toma de decisiones, con el fin de experimentar el comportamiento en el tiempo de los sistemas, ante decisiones alternativas. Todo ello debe instrumentarse con herramientas fáciles de entender, preferiblemente gráficas, que de una manera rápida potencien el dialogo y el debate entre los responsables de la toma de decisiones, sin perder en ningún caso, solidez y consistencia científicas.

Referencias

(1) John D W Morecroft. Executive Knoledge, Models and Learning. London Businness School Discussion Paper, London. November 1990.

(2) Michael Porter. Competitive Advantage. The Free Press, New York. 1985.

(3) Robert Fritz. The Path of Least Resistance. Fawcet Columbine, New York. May 1984.

(4) Ralph Barra. Círculos de Calidad en Operación. McGraw-Hill, México. Enero 1985.

(5) Janeth Kelly de Escobar. Qué hace todo el día, cualquier día, un Gerente Venezolano. Capítulo 13.Pag 345-374. Las Empresas Venezolanas: Su Gerencia. Ediciones IESA, Caracas. 1989.

(6) John Sterman, Erik Morekilde, Jesper Thomsen. Experimental Evidence of Deterministic Chaos in Human Decision Making Behavior. Sloan School of Management Working Paper, MIT, Cambridge. January 1991.

(7) S. Makridakis y S.Wheelwright. Forecasting Methods for Management Fifth Edition. Jon Wiley & Sons, New York. 1989

(8) Peter Senge. The Fifth Discipline. Doubleday & Currency, New York. August 1990.

(9) James A. Bell and James F. Bell. Chapter 1: System Dynamics and the Scientific Method. Elements of the System Dynamics Method. Productivity Press, Cambridge. 1980.

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(11) Donella H. Meadows. Chapter 2: The Unavoidable a Priori. Elements of the System Dynamics Method. Productivity Press, Cambridge. 1980.

(12) Averill M. Law and W. David Kelton. Simulation: Modeling and Analysis. Second Edition. McGraw-Hill, New York. 1991.

(13) Peter Merten. Portfolio Simulation: A Tool to Support Strategic Management. WP-1808-86.Mannheim University 1986.

(14) Andrés Breiter. Caso de Simulación Dinámica: Banco de Boston.

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Rudolf Rosas Flunger

Dr. Rudolf Rosas Flunger is an experienced management consultant and business executive. He has a track record of more than 20 years delivering substantial business results ranging from bottom-line improvement to broad organizational transformation. His professional background includes extensive experience in corporate strategy, investments analysis, pricing, sales and distribution and supply chain. Dr. Rudolf Rosas Flunger has broad international experience with a special focus in Latin America as he has worked for clients in Brazil, Argentina, Chile, Colombia, Peru and Venezuela. Additionally, he has been Professor in several Engineering Schools and is an international speaker as well as a member of the IEEE, PMI, System Dynamics Society, INFORMS. Dr. Rosas Flunger holds an Industrial Engineering Degree from UCAB (Caracas) as well as a MSc and PhD in Management Sciences from Université Paris Dauphine (joint program with École Polytechnique and École des Mines de Paris).

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