UNIVERSIDAD YACAMBÚ VICERRECTORADO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO

INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO DOCTORADO EN GERENCIA

SEMINARIO AVANZADO LA SIMULACIÓN COMO HERRAMIENTA GERENCIAL

SIMULACIÓN COMPUTACIONAL: INGENIO EFICAZ PARA LA

GERENCIA EMERGENTE DEL NUEVO MILENIO

Autor: Mg. Rixio Nuñez Carruyo

Lechería, Marzo de 2015

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INDICE

pp.

Introducción………………………………………………………………………. 3

Primera Parte – Complejidad….………………………………………………….. 4

Teoría del caos…………………………………………………………………... 7

Teoría de sistemas……………………………………………………………….. 8

Segunda Parte - La simulación computacional……………………………………. 10

Los agentes………………………..……………………………………………... 12

Aplicaciones gerenciales del modelado basado en agentes……………………… 13

Conclusiones…………………..……...….………………………………………... 14

Referencias Bibliográficas…………...….………………………………………... 15

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INTRODUCCIÓN

Echeverría (2004), acuñó el término paradigma base, para referirse a la matríz de

sentido que permanece inalterable en la humanidad a lo largo del tiempo, aún cuando

se registren transformaciones importantes. Pues bien afirma la fuente, que de acuerdo

a la interpretación filosófica moderna, se avecina un punto de quiebre en el

paradigma base de la sociedad actual, para dar paso a nuevas teorías o nuevas

realidades que hasta hace poco parecían inconcebibles.

Considero muy oportuna esta reflexión, a la luz de los cambios que vemos a diario

en nuestro entorno como por ejemplo, los múltiples avances en el campo de la ciencia

que han impulsado novedosisimas tecnologías en el campo de la comunicación e

información, así como el surgimiento de una verdadera revolución en el área

informática, logrando implicaciones en las estructuras sociales, económicas y

políticas del mundo. En este contexto, la simulación computacional “consiste en

construir un programa informático que represente a un sistema para luego

experimentar con él y caracterizar así su comportamiento” Quezada y Canessa

(2010), contribuye notablemente en el éxito del pensamiento gerencial del milenio.

Con este ensayo, pretendo esbozar apenas una aproximación a la inmensa serie de

factores del ámbito empresarial, que inciden en la economía moderna. Desde esta

perspectiva, considero que el estudio y comprensión de la complejidad en las

organizaciones y la implementación de nuevas herramientas tecnológicas como la

simulación computacional, permitirán a los líderes gerenciales administrar y

fortalecer la arquitectura organizacional, expuesta a un entorno con altos niveles de

competitividad e incertidumbre, para estar en sintonía con las novedosas tendencias

universales que están originando cambios con una rapidez sin precedentes.

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COMPLEJIDAD

Hablar sobre complejidad siempre resulta, además de interesante, profundo y por

demás complejo, porque esta expresión tiene que ver con una multiplicidad de

elementos que interactúan en cualquier situación. Valiéndome de las bondades de la

investigación documental, a continuación aludo a una de las definiciones de

complejidad que más refleja mi posición en este ámbito. Bustamante y Opazo (2004),

expresan:

La complejidad nace como resultado de las eternas e incesantes interrelaciones entre las personas y de éstas con los sub sistemas sociales de los que son parte, y de los que no son parte, pero que tienen sus límites dentro del espacio en el cual esta persona se desarrolla (p. 4).

Es así como resulta incuestionable ignorar las constantes y diversas interacciones

que se producen en el contexto de la humanidad y más hoy día, en este escenario de

globalización que prácticamente descarta cualquier barrera dentro de los confines del

mundo. Si a esto se le agrega el hecho que, el ser humano es un ente complejo porque

tiene formas de pensar y concebir la realidad de modos diferentes, es decir, que

pueden identificarse un sinnúmero de dimensiones que envuelven al ser humano, es

elemental pensar que cualquier modelo de trabajo colectivo u organización que este

genere, también será compleja. Dentro de esta perspectiva, se desarrollará el concepto

de complejidad organizacional.

Sucede que los seres humanos en su interés de resolver las dificultades en su

comunidad, trabajan en grupos organizados en pro de un bien común. Esta tarea

puede representarse en el desempeño laboral en la empresa, donde existe una

dinámica operacional que demanda un gran número de interacciones entre los

diferentes actores sociales, factores y variables que se repiten sin cesar, con la

finalidad de alcanzar los objetivos de dicha organización.

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Por si fuera poco, cada uno de los actores sociales, tiene su propia manera de

concebir la realidad, el entorno que lo rodea, así como también influyen sus propias

aspiraciones y necesidades individuales. En esta línea, Ritter (2009) opina:

Las organizaciones de individuos son sistemas típicamente complejos porque está en la naturaleza de las personas interrelacionarse. Y dado que cada cual es un ser único, con sus características propias que conforman su identidad, carácter y personalidad, estas relaciones hacen de las organizaciones sistemas altamente complejos (p. 66).

En resumidas cuentas, se aprecia que la noción de complejidad rompe con los

modelos de racionalidad científica inspirados en la ciencia clásica, al despuntar el

hecho que el ser humano se relaciona directamente con su entorno. Pero existen otros

escenarios donde la complejidad también esta presente, impulsada por una dinámica

de interacciones perennes y de diversa índole, con la finalidad de alcanzar objetivos

colectivos. Me refiero a las organizaciones.

En esta perspectiva Robbins (1990), citado por Cornejo (2004), formula el

concepto de complejidad organizacional, fundamentado en las siguientes variables:

• Diferenciación horizontal: Grado de diferenciación entre las unidades, basado en la

orientación de sus miembros, la naturaleza de las tareas que ejecutan y su

educación y entrenamiento.

• Diferenciación vertical: Los niveles de la jerarquía.

• Dispersión espacial: grado de dispersión geográfica entre las facilidades y las

personas.

Es así como el tema de la complejidad organizacional, comprende diversos

factores que se enlazan de múltiples formas para generar un impacto significativo en

la complejización de todo el sistema. Dentro de este marco, Ibarra (1994), considera:

“requerimos una concepción organizacional que reconozca la complejidad de la

imbricación entre hombres y estructuras, entre voluntad de actuar y restricciones a la

actuación y que observe en el poder su esencia incuestionable (p. 188).

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Ahora bien, otro de los aspectos importantes a destacar, son los tipos de

complejidad presentes en las organizaciones. En este contexto, Cornejo (op. cit.),

menciona las siguientes categorías:

• Complejidad de origen. Relacionada con factores como la tecnología o la

infraestructura que necesita la organización para realizar sus operaciones.

• Complejidad residual. Concierne a los múltiples procesos que se realizan día a día

en la organización al operar el sistema, para cumplir con el objetivo fijado.

Principalmente es la interacción de los factores tecnológico, administrativo y

humano.

• Complejidad provocada. Se produce por factores opuestos a los fines de la

organización, quizás siguiendo intereses personales de grupos de poder internos,

con el fin de obtener beneficios personales (p. 14).

Esta caracterización expresa a grandes rasgos, los escenarios fundamentales que

comprende el proceso de complejidad en las organizaciones, producto de la recíproca

influencia que ejerce: el ser humano, la organización donde trabaja y el entorno que

los rodea, matizados por factores sociales, económicos, tecnológicos, culturales,

políticos y otros, que complejizan aún más la intrincada red de interrelaciones que

ocurren a lo interno de las empresas. Dentro de este orden de ideas, Cornejo (op. cit.),

identifica algunas variables del entorno que influyen en la complejidad de las

organizaciones:

a) Variedad requerida.

La actual dinámica productiva, forjada a consecuencia de los nuevos patrones

económicos mundiales, ha impulsado a las organizaciones empresariales, incorporar

precipitadamente gran cantidad de productos, lo cual incrementa la variedad y la

cantidad de estos, haciendo más difícil la administración interna que debe llevarse a cabo.

b) Número de elementos e interacciones.

Es innegable, la contribución de la variable tamaño al escenario de complejidad en

las organizaciones. Entre otros factores porque a mayor cantidad de elementos, mayor

es la necesidad de recursos para administrarlos. Además el incremento de elementos,

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ocasiona un aumento de sus interacciones que a su vez, multiplican los posibles

estados.

c) Información.

Este elemento es vital para la organización pues facilita la “toma de decisiones”

contribuyendo a solventar situaciones problemáticas y complejas que se generan en el

acontecer rutinario de la organización. Contar con información de calidad y

oportunamente, favorecerá la reducción de la complejidad puesto que, mientras más

exacta sea la información y ésta llegue a la persona indicada, en el momento preciso,

más efectiva será la capacidad de los niveles de autoridad comprometidos, para

emprender las medidas adecuadas.

d) Tiempo.

Este agente, muy de moda en estos días, a consecuencia de los altos niveles de

competitividad que deben desafiar las organizaciones, cuando aspiran vencer a sus

competidores, reduciendo los tiempos de sus ciclos productivos o administrativos,

atención de clientes o en el lanzamiento de nuevos productos.

e) Dependencia y centralización.

Centralizar o concentrar la toma de decisiones, crea dependencia e incrementa la

complejidad, ya que supone una numerosa cantidad de variables a controlar lo cual

requiere mayor nivel de conocimiento y disponibilidad de tiempo, entre otros

factores. Sin embargo, la centralización en un escenario altamente cambiante no

funciona, pero unidades descentralizadas sin los recursos o la información necesarios

para operar tampoco es lo correcto.

Teoría del Caos

Dentro de este marco de complejidad, en un entorno cada vez más exigente y con

altas dosis de incertidumbre, surge el término “caos” quizás para intentar expresar la

gran cantidad de interrelaciones, procesos y situaciones por resolver, que enfrentamos

día a día los seres humanos. A pesar de esta apariencia de lo que pudiera considerarse

un caos, en realidad existe cierto un orden y la ciencia se ha encargado de

demostrarlo. Al respecto Cornejo (op. cit.), expresa que uno de los principios de la

Teoría de Caos: “establece el hecho que dentro del Caos existe Orden y también

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dentro del Orden existe Caos” (p. 3). En la misma dirección, Rodríguez (2008),

considera: “El caos no sólo puede ser factor de desorganización, desintegración,

desequilibrio, crisis; sino también la fuente de creación de un nuevo orden, de nuevas

formas de organización” (p. 11)

Es así como surge el desarrollo de la Teoría de Caos, cuyos orígenes son atribuidos

al matemático francés Jules Henri Pointcaré, al publicar un artículo en 1890, donde

describía el hecho que aún el sistema Sol-Tierra-Luna (tres cuerpos en interacción), no

podía ser explicado bajo la mecánica clásica tradicional. Cornejo (op. cit.).

Otra aplicación de la Teoría de Caos fue la del meteorólogo Edward Lorenz quien

trabajaba con un modelo matemático de ecuaciones no lineales, para determinar

pronósticos del clima y se dio cuenta que al eliminar sólo tres decimales de una serie

de datos manejados, la secuencia arrojaba resultados diferentes. De este descubrimiento

nació el efecto mariposa, para explicar cuan sensible es un sistema dinámico complejo,

al variar algún detalle por muy pequeño que este sea. Cornejo (op. cit.).

De las generalizaciones anteriores podemos expresar, que el caos se presenta como

un desorden “aparente” pero en realidad, se ha comprobado que estos sistemas tienen

un orden subyacente que nada tiene que ver con el azar. Los sistemas caóticos son

altamente sensibles a las condiciones iniciales involucradas, pudiendo observarse

resultados abiertamente diferentes, a pesar de haber sido sometidos a los mismos

factores externos.

Finalmente, su comprensión va mucho más allá de la explicación de la

multiplicidad de interrelaciones entre elementos y aunque pudiera decirse que los

sistemas caóticos encierran altos niveles de inestabilidad e incertidumbre, al final

puede determinarse su dinámica y comportamiento.

Teoría de Sistemas

Otro de los enfoques científicos que permitieron la comprensión de la dinámica de

los sistemas complejos, fue la Teoría de Sistemas. Al respecto Chiavenato (2004)

expresa: “se deriva de la Teoría General de Sistemas, desarrollada por Von

Bertalanffy y que se esparció por todas las ciencias influenciando notablemente la

administración” (p. 426).

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Continúa Chiavenato (op. cit.), mencionando alguna de las razones por las cuales

la Teoría de Sistemas se introdujo en la Teoría Administrativa:

a) Necesidad de una síntesis e integración de teorías que la precedieron sin mucho

éxito, como fueron las teorías estructuralista y conductual.

b) La cibernética permitió el desarrollo y la operacionalización de las ideas que

convergían para una Teoría de sistemas aplicada a la administración.

c) Resultados exitosos de la aplicación de la Teoría de sistemas en las demás ciencias. (p. 410).

Ahora, revisemos algunas definiciones de sistemas. Moriello (2005): “Un sistema

es un conjunto de elementos o partes que interaccionan entre sí a fin de alcanzar un

objetivo concreto. Para Chiavenato (op. cit.), sistema es: “un conjunto de elementos

interdependientes e interactuantes o un grupo de unidades combinadas que forman un

todo organizado. Sistema es un conjunto o combinaciones de cosas o partes formando

un todo unitario” (p. 411).

Otro elemento importante a destacar en esta materia, son los tipos de sistemas.

Nuevamente Chiavenato (op. cit.), expresa:

1. En cuanto a su constitución, pueden ser físicos o abstractos:

a) Sistemas físicos o concretos: compuestos por equipos, maquinaria, objetos y

cosas reales, es decir el hardware.

b) Sistemas abstractos o conceptuales: compuestos por conceptos, planes, hipótesis e

ideas. Muchas veces solo existen en el pensamiento de las personas. Es el

software.

2. En cuanto a su naturaleza, pueden cerrados o abiertos:

a) Sistemas cerrados: no presentan intercambio con el medio ambiente que los

rodea, son herméticos a cualquier influencia ambiental. Son los llamados

sistemas mecánicos como las máquinas y los equipos.

b) Sistemas abiertos: Tienen relaciones de intercambio con el ambiente a través

de innumerables entradas y salidas. Por medio de la adaptación permanente, se

reajustan a las condiciones del medio. La adaptación es un continuo proceso de

aprendizaje y de autoorganización (p. 412)

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La Simulación Computacional

La persistente disposición del ser humano a lo largo de la historia, de lograr algun

mecanismo que le permita pronosticar o predecir el futuro, ha conllevado al

surgimiento de nuevos desarrollos en diversos ámbitos, pero uno de los más valiosos

se lleva a cabo precisamente en el área tecnológica. En este contexto, se observa un

extraordinario progreso en el campo de la computación. Por otra parte, esta sociedad

emergente regida por una economía globalizada, ha impulsado la humanidad a nuevas

formas de consumo y en general nuevas formas de concebir la realidad y su entorno.

Es por ello que el escenario donde se desenvuelve el gerente empresarial de este

milenio, esta asediado por altos niveles de complejidad que ha provocado la

implementación de una serie de cambios en los modelos productivo tradicionales.

Es aquí donde irrumpe la simulación computacional como herramienta

imprescindible de la gerencia, para poder estudiar los escenarios que puedan

presentarse en el futuro y en consecuencia ayudar a decidir la opción adecuada.

Ahora bien, examinemos algunas definiciones de esta herramienta. En primer lugar,

Ramírez y Ramírez (2010), consideran:

es una técnica cuya aplicación tiene como fin obtener conocimiento nuevo o resolver problemas de decisión imitando la operación o comportamiento dinámico de un sistema, que se está proponiendo o que existe en la realidad, mediante la construcción de un dispositivo experimental numérico o un modelo matemático y/o lógico, donde se sustituyen las propiedades esenciales de aquellos por expresiones matemáticas o lógicas, para luego representar su conducta en una computadora a través de la dimensión tiempo (p. 70)

Otra definición la plantea Harrell y Tumay (2001), citados por Fullana y Urquía

(2009): “podría definirse como un medio que experimenta con un modelo detallado

de un sistema real para determinar como responderá el sistema a los cambios en su

estructura o entorno” (p. 2). Por su parte Harrington y Tumay (1999), citados por

Fullana y Urquía (op. cit.), expresan: “se podría afirmar que la simulación permite

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experimentar con un modelo del sistema para comprender mejor los procesos, con el

fin de mejorar la actividad en las empresas” (p. 2).

Estas definiciones contienen en esencia los mismos factores claves que permitiran

al investigador o al gerente, utilizar una computadora para experimentar en modelos

muy parecidos a la realidad enfrentada, con el propósito de poder visualizar su

comportamiento frente a variables seleccionadas y en consecuencia, lograr tener más

elementos que permitan tomar la decisión adecuada.

Para conocer un poco más esta herramienta emergente, conozcamos cuales son

algunas de sus ventajas. Ramírez y Ramírez (op. cit.), expresan:

a) Tienen una aplicación directa que no afecta al sistema en su operación;

b) Menor costo que la sustitución del sistema real por un nuevo diseño propuesto;

c) Más fácil de aplicar que los métodos analíticos;

d) Una vez construido el modelo de simulación, éste se puede ejecutar en una

computadora cuantas veces se desee para analizar diferentes valores de los

parámetros, diversas políticas propuestas o algunos nuevos diseños del sistema (p. 71)

Por su parte Harrington y Tumay (op. cit), citados por Fullana y Urquía (op. cit.),

exponen algunas razones para utilizar la teoría de la simulación en una empresa,

como herramienta de apoyo a la Contabilidad.

a) Permite anticipar cómo un sistema puede responder a los cambios;

b) Permite un análisis de las variaciones del sistema desde una perspectiva más amplia;

c) Promueve soluciones totales ya que permite modelar sistemas completos.

d) Es efectiva para el control de costos;

e) Procura un enfoque cuantitativo para medir la actividad (p. 9).

De los caracteres enumerados se puede precisar, que la simulación computacional

es un vector obligatorio para lograr el éxito en la gestión gerencial del nuevo milenio,

porque permite realizar una experimentación controlada del negocio, evitando riesgos

y costos innecesarios, al no verse interrumpido el normal desenvolvimiento del

sistema para estudiar su comportamiento. Otro elemento importante a destacar y que

propicia la innovación, es que funciona como medio eficaz para el entrenamiento y

capacitación especializada del personal.

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Los Agentes

Bonabeau (2002), citado por Ovalle (2014), expresa una definición de agente: “son

considerados como una colección de entidades autónomas, capaces de evaluar

individualmente su situación y tomar decisiones en base de un conjunto de reglas” (p. 15).

Otra definición la presenta Cardoso, Bert y Podestá (2011), citados por Ovalle (op. cit.),

al considerar que los agentes:

pueden ser átomos, células, animales, gente u organizaciones dependiendo de su aplicación. Los agentes tienen recursos propios como tierra o capital, también objetivos como maximizar su renta o disminuir riesgo y capacidades sensoriales, es decir, tienen información sobre atributos y estado de otros agentes y del ambiente (p. 15)

De las opiniones anteriores, creo que es evidente que el agente es un actor

independiente, que toma decisiones por sí mismo, con base a los criterios establecidos por

el modelador y fundamentando su dinámica en la información que dispone sobre si mismo

y su entorno. Continua Ovalle (op. cit.), con algunas de las características del agente:

a) Se caracteriza por ser autónomo, por su capacidad social, con un comportamiento

reactivo y de protección. Al ser un agente autónomo puede llevar a cabo de forma

independiente cualquier tarea compleja (Sharma, Trivedi, & Srinivasan, 2013).

b) Tiene sus propios atributos, normas de comportamiento, memoria y capacidad para

tomar decisiones. Cada uno es capaz de evaluar individualmente su situación y

tomar decisiones sobre la base de un conjunto de reglas.

c) Pueden ser capaces de evolucionar, lo que permite que puedan emerger

comportamientos imprevistos, adaptando su comportamiento a las circunstancias y

basándose en su experiencia.

d) Tienen una serie de rasgos que les sirven para reconocer y distinguir a otros agentes.

Las habilidades sociales le permiten a un agente interactuar y negociar con otro tipo

de agentes con el fin de lograr su tarea. La característica reactiva del agente le ayuda

a percibir y responder a un entorno cambiante en el momento oportuno.

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e) Están situados en un entorno, que pueden sentir y sobre el que pueden actuar y en

el que pueden moverse e interaccionar con otros agentes (p. 16)

Aplicaciones Gerenciales del Modelado Basado en Agentes (MBA)

Una de las técnicas de la simulación computacional que permite a la gerencia

economizar tiempo y recursos es el MBA. Se trata de un ejercicio de donde un

conjunto de agentes, interactuan en su entorno, con unos parámetros definidos por el

modelador, los cuales corresponden a la situación que se desea estudiar de manera

experimental. La idea es obtener algunos escenarios posibles, producto de la

secuencia de acciones ocurridas con los factores y variables incorporados.

Es una herramienta primordial porque se pueden analizar multiples variables que

afectan el sistema estudiado, para favorecer el proceso de toma de decisión,

considerando las consecuencias globales de todo el conglomerado acciones y

decisiones tomadas por individuos que interactuan en un espacio determinado.

Si bien es ciero que ningún modelo computacional puede avisorar con certeza lo

que va a ocurrir, esta configuración de algoritmos dispuestos computacionalmente,

pueden ayudar a construir teorías que contengan los factores esenciales que pudieran

afectar la organización o pronosticar algunas tendencias que permitan corregir en el

presente, situaciones que pudieran convertirse en inconvenientes en el futuro.

No obstante las bondades que esta técnica proporciona, también refiere algunas

limitaciones. En este aspecto, Quezada y Canessa (op. cit.), manifiestan algunas de

las limitaciones que presenta el MBA:

a) Requiere validación del modelo: 1) verificación (comprobar que el código

computacional funcione según las especificaciones del modelo) y 2) validación

(que el modelo represente adecuadamente al sistema real).

b) El modelo puede ser difícil de validar.

c) El estudio puede ser difícil de replicar en el sistema real.

d) La descripción del modelo puede ser incompleta, dificultando la replicabilidad de

los resultados (p. 230)

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CONCLUSIONES

La complejidad y desafíos del mundo actual, han convertido el conocimiento en

factor determinante de la competitividad en las sociedades, hasta el punto de

considerar que la adecuada administración del talento humano, es una fuente

excepcional de ventajas competitivas en las organizaciones, debido a la inagotable

capacidad de los seres humanos, como sistemas adaptativos complejos, para innovar

y esforzarnos en el desarrollo, cuando existe un ambiente laboral que promueva la

correspondencia entre lo que aspira el trabajador, sus sueños y necesidades, versus el

respeto, la capacitación y beneficios socioeconómicos que procura la empresa.

La Simulación computacional, es un vector obligatorio para lograr el éxito en la

gestión gerencial del nuevo milenio, porque permite realizar una experimentación

controlada del negocio, evitando riesgos y costos innecesarios, al no verse

interrumpido el normal desenvolvimiento del sistema real para estudiar su

comportamiento. Otro elemento importante a destacar y que propicia la innovación,

es que funciona como medio eficaz para el entrenamiento y capacitación

especializada del personal.

El Modelado Basado en Agentes (MBA), es una de las técnicas de la simulación

computacional, que permite a la gerencia economizar tiempo y recursos, ya que se

pueden analizar multiples variables que afectan el sistema estudiado, para

posteriormente seleccionar la opción más conveniente en el proceso de toma de

decisión.

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