Prospectiva Tecnologica - Modulo

Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD Módulo del curso de Prospectiva Tecnológica

PROSPECTIVA

TECNOLÓGICA


UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD

FACULTAD DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS

MÓDULO PARA EL CURSO DE PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

DOCENTE: Ing. SAMUEL EDUARDO RUIZ AMPUDIAEsp. Pedagogía para el Desarrollo del Aprendizaje Autónomo

BOGOTÁ D.C. – COLOMBIA2007


CURSO ACADÉMICOPROSPECTIVA TECNOLÓGICA

ÁREA DE FORMACIÓN DISCIPLINARCURSOS BÁSICOS COMUNES

CICLO DE FORMACIÓN: TECNOLOGO

AUTOR DE LA GUÍA: SAMUEL EDUARDO RUIZ AMPUDIA

MODALIDAD: EDUCACIÓN A DISTANCIA

PRESENTACIÓN DEL DOCENTE

El docente Samuel Eduardo Ruiz Ampudia es Ingeniero Industrial especialista en Pedagogía para el Desarrollo del Aprendizaje Autónomo, con experiencia académica y profesional en el sector privado, destacándose en el campo disciplinar de la Evaluación de Proyectos, actualmente en formación como Auditor Interno para el Sistema de Gestión de Calidad (SGC) Con amplia experiencia académica en la docencia de instituciones técnicas, tecnológicas y universitarias en la modalidad presencial y a distancia, jurado y evaluador de trabajos de grado.

COMITÉ DIRECTIVO

Jaime Alberto Leal AfanadorRectorGloria HerreraVicerector AcadémicoRoberto SalazarVicerector de MediosMaribel Córdoba GuerreroSecretario GeneralLeonardo UrregoDirector de Planeación

La edición de esta guía estuvo a cargo de la Facultad de Ciencia Administrativas de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

Edgar Guillermo RodríguezDecano

@ Copy RigthUniversidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD

ISBN2007-03-31Centro Nacional de Medios para el Aprendizaje


PRINCIPIO 90/10(Stephen Covey)

Descubre el principio 90/10

Cambiará tu vida (al menos la forma en como reaccionas a situaciones)

¿Cuál es este principio? El 10% de la vida está relacionado con lo que te pasa, el 90% de la vida está relacionado por la forma en como reaccionas.

¿Qué quiere decir esto?

Nosotros realmente no tenemos control sobre el 10% de lo que nos sucede. No podemos evitar que el carro se descomponga, que el avión llegue tarde, lo cual tirará por la borda todo nuestro plan. Un automovilista puede obstaculizarnos en el tráfico.

No tenemos control de este 10%. El otro 90% es diferente. Tú determinas el otro 90%.

¿Cómo?...

… Con tu reacción. Tú no puedes controlar el semáforo en rojo, pero puedes controlar tu reacción. No dejes que la gente se aproveche de ti. Tú puedes controlar como reaccionas.

Usemos un ejemplo.

Estás desayunando con tu familia. Tu hija tira una taza de café y chispea tu camisa de trabajo. Tú no tienes control sobre lo que acaba de pasar.

Lo siguiente que suceda será determinado por tu reacción.

Tu maldices… Regañas severamente a tu hija por que te tiró la taza encima. Ella rompe a llorar.

Después de regañarla, te volteas a tu esposa y la criticas por colocar la taza demasiado cerca de la orilla de la mesa. Y sigue una batalla verbal. Tú vociferando subes a cambiarte la camisa. Cuando bajas de regreso, encuentras a


tu hija demasiado ocupada llorando terminándose el desayuno y estar lista para la escuela. Ella pierde el autobús.

Tu esposa debe irse inmediatamente para el trabajo. Te apresuras al carro y llevas a tu hija a la escuela. Debido a que tú ya estas atrasado, manejas a 100 km./h, cuando la máxima permitida es de 60 km./h.

Después de 15 minutos de retraso y obtener una multa de tráfico por $433.700.oo, llegas a la escuela. Tu hija corre a la escuela sin decirte Adiós. Después de llegar a la oficina 20 minutos tarde, te das cuenta que se te olvidó el maletín. Tu día empezó terrible. Y parece que se pondrá cada vez peor. Ansias llegar a tu casa.

Cuando llega a tu casa, encuentras un pequeño distanciamiento en tu relación con tu esposa y tu hija.

¿Porqué? Debido a como reaccionaste en la mañana. ¿Porqué tuviste un mal día?

a) ¿el café lo causó?b) ¿tu hija lo causó?c) ¿el policía lo causó?d) ¿tú lo causaste?

La respuesta es la “d”Tú no tenias control sobre lo que pasó con el café. La forma en como reaccionaste durante esos 5 segundos fue lo que causó tu mal día.

Ahora veamos que debió haber sucedido.

El café te chispea. Tú hija está a punto de llorar. Tú gentilmente le dices, “esta bien cariño, solo necesitas tener más cuidado la próxima vez. Después de agarrar una camisa nueva y tu maletín, regresas abajo y miras a través de la ventana y vez a tu hija tomando el autobús. Ella voltea y te dice Adiós con la mano.

¿Notas la diferencia?

Dos escenarios diferentes. Ambos empezaron igual. Ambos terminaron diferente. ¿Por qué?

Tú realmente no tienes control sobre el 10% de lo que sucede. El otro 90% se determinó por tu reacción.

Aquí están algunas formas de aplicar el principio 90/10.


Si alguien te dice algo negativo acerca de ti. No lo tomes muy a pecho. Deja que el ataque caiga como el agua sobre el aceite. No dejes que los comentarios negativos te afecten.

Reacciona apropiadamente y no arruinará tu día. Una reacción equivocada podría resultar en la pérdida de un amigo, ser despedido, te puedes estresar, etc.

¿Cómo reaccionar si alguien te interrumpe en el tráfico? ¿Pierdes tu carácter? ¿Golpeas sobre el volante? (a un amigo mío se le desprendió el volante) ¿maldices? ¿Se te sube la presión?

¿A quien le preocupa que llegues 10 segundos tarde al trabajo? ¿Por qué dejar que los carros te arruinen el viaje?

Recuerda el principio 90/10 y no te preocupes de eso.

Tú has dicho que perdiste el empleo.

¿Porque perder el sueño y ponerte enojado? No funcionara. Usa la energía de preocupación y el tiempo para encontrar otro trabajo. El avión está atrasado. Va a arruinar la programación de tu día. ¿Por que manifestar frustración con el encargado de la aerolínea? El no tiene control de lo que está pasando.

Usa tu tiempo para estudiar, conocer a otros pasajeros, ¿por qué estresarse? Eso hará que las cosas se pongan peor.

Ahora ya conoces el principio 90/10. Aplícalo y quedarás maravillado con los resultados. No perderás nada si lo intentas. El principio 90/10 es increíble. Muy pocos lo conocen y aplican este principio.

¿El resultado?

Millones de gente están sufriendo de un estrés que no vale la pena, sufrimientos, problemas y dolores de cabeza. Todos debemos entender y aplicar el principio 90/10.

¡Puede cambiar tu vida!

Disfruta...


FICHA TÉCNICA

Nombre del curso PROSPECTIVA TECNOLÓGICACampo de formación Básica – Específica de la Tecnología en Gestión IndustrialTipo de curso Teórico – PrácticoPalabras claves Tecnológica - Prospectiva - Innovación - FuturoInstitución Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNADUnidad académica Facultad de Ciencias AdministrativasCiudad Bogotá D.C. – ColombiaAutor del protocolo Samuel Eduardo Ruiz AmpudiaAño Marzo de 2007Campo de formación Ciclo Básico de la Tecnología en Gestión IndustrialCréditos académicos Tres (2) créditos, correspondiente a 96 horas de trabajo

académico: distribuido en 64 horas de estudio independiente (colaborativo y presencial) y 32 horas de acompañamiento tutorial

Destinatarios Estudiantes de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, específicamente para los del programa de Administración de Empresas con énfasis en la Tecnología de Gestión Industrial

Competencia general de aprendizaje

Que el aprendiente: Describa de manera adecuada nociones, conceptos,

categorías y tendencias de la Prospectiva Tecnológica. Desarrolle habilidad para comprender, interpretar y

transferir información para programar el futuro organizacional.

Desarrolle competencias sobre metodologías para hacer procesos de prospección a partir de una visión futurista y vanguardista.

Metodología de oferta Aprendizaje a distanciaFormato de circulación Módulos impresos en papel con apoyo en página web, CD-ROM

y foros webDenominación de las unidades didácticas

Unidad 1 – La Prospectiva TecnológicaUnidad 2 – Métodos empleados en Prospectiva Tecnológica


CONTENIDO

MÓDULO DE PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

PresentaciónIntroducciónJustificaciónObjetivosMetodologíaSistema de EvaluaciónGlosario de Términos

UNIDAD 1 – LA PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

Introducción

Capítulo 1 - Conceptualización

1.1 Antecedentes1.1.1 Antecedentes1.1.2 Postulados de la Prospectiva Tecnológica1.2 Marco de la Prospectiva Tecnológica1.2.1 ¿Qué no es Prospectiva?1.2.2 Experiencia nacional y mundial de la Prospectiva Tecnológica1.2.3 ¿Por qué realizar Prospectiva tecnológica?1.3 Naturaleza y Epistemología de la Prospectiva Tecnológica1.3.1 Definición y concepto1.3.2 Bases conceptuales de la Prospectiva Tecnológica1.3.3 Elementos básicos

Capítulo 2 – Perspectivas de la Prospectiva Tecnológica

2.1 La Prospectiva Tecnológica y la política de innovación2.1.1 Elementos de la política de innovación2.1.2 Componentes de la política de innovación2.1.3 Mecanismos de la política de innovación2.2 Los Estudios del Futuro


2.2.1 Origen y evolución de los estudios del futuro2.2.2 Aporte de destacados autores2.3 Los Métodos de la Prospectiva Tecnológica2.3.1 Pasos2.3.2 Direcciones relevantes para el siglo XXI

Capítulo 3 – La Prospectiva Tecnológica como camino al futuro

3.1 El poder del conocimiento y la Sociedad Futura3.1.1 El poder del conocimiento y la Sociedad Futura3.1.2 Perspectiva de los estudios del futuro3.1.3 Inteligencia empresarial3.2 La economía del conocimiento3.2.1 Conceptualización3.2.2 Fuerza laboral hábil para competir en la economía3.2.3 ¿Cómo transformar la educación para atender las necesidades?3.3 La empresa del conocimiento2.1 ¿Cómo financiar el aprendizaje permanente?2.2 Agenda para el futuro2.3 Crédito

Capítulo 4 – Alcances de la Prospectiva Tecnológica

4.1 Bases para el inicio de una Prospectiva Tecnológica4.1.1 Indicadores bibliométricos4.1.2 Análisis de patentes4.1.3 Condiciones para la realización de una Prospectiva Tecnológica4.2 Plan de Desarrollo4.2.1 Lineamientos conceptuales4.2.2 Resumen de resultados4.2.3 Resumen de simulación4.3 Errores posibles en la realización de Prospectiva Tecnológica4.3.1 Factores personales4.3.2 Factores relacionados con el medio

Capítulo 5 – Ejemplo práctico de aplicación de Prospectiva Tecnológica

5.1 Estructuración5.1.1 Definición5.1.2 Presentación5.1.3 Contenido5.2 Fundamento del estudio prospectivo


5.2.1 Características5.2.2 Vigilancia tecnológica5.2.3 Iniciativa del ejercicio de Prospectiva Tecnológica5.3 Ejecución5.3.1 Material de trabajo5.3.2 Progreso del ejercicio

Resumen de la unidadTaller de aplicación de la unidadLecturas recomendadas

Primer avance

UNIDAD 2 – MÉTODOS EMPLEADOS EN PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

Introducción

Capítulo 6 – Métodos basados en función del conocimiento

6.1 Delphi Temático6.1.1 Objetivo6.1.2 Descripción6.1.3 Fases6.2 Panel de Expertos6.2.1 Objetivo6.2.2 Descripción6.2.3 Fases6.3 Lluvia de Ideas6.3.1 Objetivo6.3.2 Descripción6.3.3 Fases6.4 Análisis de Escenarios6.4.1 Objetivo6.4.2 Descripción6.4.3 Fases6.5 Análisis FODAS6.5.1 Objetivo6.5.2 Descripción6.5.3 Fases6.5.4 Variables


Segundo avance

Capítulo 7 – Método Delphi

7.1 Descripción del método7.1.1 Descripción7.1.2 Ventajas7.1.3 Desventajas7.2 Selección de expertos7.2.1 Selección7.2.2 Desarrollo7.2.3 Método Torgerson7.3 Metodología7.3.1 Operacionalización de las variables a emplear7.3.2 Compilación de la frecuencia absoluta7.3.3 Determinación de la frecuencia acumulada7.3.4 Determinación de la frecuencia relativa acumulada o probabilidad

acumulada7.3.5 Cálculo de los puntos de cortes y escala de los indicadores7.3.6 Determinación del nivel de consenso de la primera vuelta

Capítulo 8 – Métodos cuantitativos

8.1 Extrapolación de Tendencias8.1.1 Objetivo8.1.2 Descripción8.1.3 Fases8.2 Modelos de Simulación8.2.1 Objetivo8.2.2 Descripción8.2.3 Fases8.3 Impacto Cruzado8.3.1 Objetivo8.3.2 Descripción8.3.3 Fases8.4 Sistemas Dinámicos8.4.1 Objetivo8.4.2 Descripción

Tercer avance


Capítulo 9 – Métodos para identificar puntos claves

9.1 Tecnologías Críticas9.1.1 Objetivo9.1.2 Descripción9.1.3 Fases9.2 Arboles de Decisión9.2.1 Objetivo9.2.2 Descripción9.2.3 Fases9.3 Análisis Morfológico9.3.1 Objetivo9.3.2 Descripción9.3.3 Fases

Resumen de la unidadTaller de aplicación de la unidadLecturas recomendadas

BibliografíaConclusiones


PRESENTACIÓN

Con este módulo se busca promover modelos prospectivos modernos que beneficien el aprendizaje de los estudiantes de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD y den respuesta a las necesidades actuales del país, las regiones y las localidades.

Los fundamentos técnico – prácticos que soportan el módulo de PROPSECTIVA TECNOLÓGICA son de los maestros de la Prospectiva Michel Godet y Francisco José Mojica, quienes están al frente de los centros prospectivos de Francia y Colombia respectivamente y que han desarrollado e implementado un sin número de proyectos, planes y estudios prospectivos en sus países.

La Prospectiva Tecnológica debe ser entendida como un proceso participativo y reflexivo de construcción de visión a mediano y largo plazo, que sistemáticamente intenta mirar hacia el futuro de la ciencia, la tecnología y la sociedad, para soportar la toma de decisiones del presente y movilizar fuerzas unidas para realizarlas.


INTRODUCCIÓN

Estimado alumno del programa de Administración de Empresas con énfasis en Tecnología de Gestión Industrial, reciba un caluroso saludo de bienvenida al curso académico PROSPECTIVA TECNOLÓGICA, “ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir en él” (Gaston Berger) constituyéndose así en herramienta estratégica del administrador para la identificación de tecnologías emergentes para la consecución de futuros prósperos.

El curso académico equivale a dos (2) créditos académicos establecidos de acuerdo a las disposiciones requeridas por el Ministerio de Educación Nacional y al cual se acoge la Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD, contemplándolo en el campo de formación electiva, interpretándose esta como el conocimiento básico de la interpretación y argumentación de la disciplina y siendo temática básica en la formación de los futuros administradores de empresas.

Uno de los temas que mayor atención está recibiendo en los últimos años es el de tratar de asentar las políticas científicas y tecnológicas sobre unas bases lo más seguras posibles, de forma que las decisiones tomadas en un momento puedan tener resultados positivos en un mañana más o menos lejana. Las características de nuestra sociedad, en la que la Tecnología ha tomado un papel muy relevante sobre la situación socioeconómica de un país, hacen que cualquier movimiento que se lleve a cabo en ese terreno afecte de forma significativa sobre lo que, al cabo de un tiempo, puedan ser las industrias, las empresas o, incluso, la calidad de vida de dicha sociedad.

Por eso, y desde hace ya más de una década, los principales estados tienen entre sus estructuras de apoyo una cuya función es la de analizar cuál puede ser la evolución de las tecnologías, clave para su desarrollo y qué variables pueden incidir sobre la misma. Y, al mismo tiempo que analizan esas tecnologías, intentan también determinar cómo podrían afectar a la sociedad en la que se desarrollen y cuáles pueden ser los factores que las impulsen en un sentido o en otro.

Esa función es la que desempeñan agencias u organismos entre cuyos apelativos se encuentra la palabra "Prospectiva". Prospectiva que puede contemplarse desde un plano global, estudiando el colectivo de tecnologías y sus impactos, o bien desde un nivel sectorial, analizando tan solo un entorno limitado o un pequeño


segmento de la sociedad. Pero en ambos casos, los resultados obtenidos sirven de base para la configuración de una determinada acción en un cierto momento.

Como es evidente, el resultado de estos análisis nunca será algo que deba tomarse como una verdad que necesariamente va a ser cumplida. Serán solo posibles previsiones o escenarios que podrán variar según vayan cambiando algunas de las múltiples variables que estarán siempre presentes en el desarrollo de cualquier política. Y es posible que las predicciones que se hagan para dentro de veinte años tengan que ser cambiadas al cabo de tan solo uno. Pero como es lógico, en cualquier caso, es preferible tener una cierta previsión sobre cómo puede evolucionar el futuro que no hacer ningún tipo de previsión sobre él. Esa es la función de la Prospectiva Tecnológica.

En el curso se tratará de ofrecer una panorámica de qué es lo que se entiende por Prospectiva Tecnológica, de cuáles son algunas de las herramientas que emplea y qué se está haciendo en otros países en este campo. No se intentará presentar una visión con detenimiento de la misma, sino tan solo mostrar qué es y de qué trata. Por ello, las lagunas que cualquiera que haya estudiado algo de Prospectiva notará enseguida, no deben ser tomadas como olvido, sino solamente como el deseo de presentar primero lo que puede ser más significativo y, quizás en sucesivas ocasiones, profundizar más en cada uno de los aspectos aquí recogidos.

La Prospectiva Tecnológica tiene, en nuestro país, un largo camino todavía que recorrer. Todos los que hemos intentado hacer algo en este terreno hemos sido autodidactas que hemos ido improvisando lo que el sentido común nos decía. En cambio, en otros países, la Prospectiva tiene ya un cuerpo de doctrina, con verdaderos profesionales dedicados a ella y, lo que es más importante, una verdadera tradición. Es de esperar que pronto la tengamos también aquí.

Quiero, como palabras finales de esta Introducción, dar las gracias, y sobre todo mi reconocimiento, a las personas de la Escuela de Ciencias Administrativas de la Universidad nacional Abierta y a Distancia - UNAD, que tanto han trabajado en estos últimos años para intentar recopilar datos, establecer criterios y escribir la primera serie de documentos analíticos que sobre este tema se han generado en la Administración.


JUSTIFICACIÓN

El componente disciplinar de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, presenta el desarrollo de la disciplina como órgano social encargado de hacer que los recursos con que cuentan las organizaciones sean más productivos. El Administrador de Empresas, persigue metas mediante la planeación, diseño e implementación de estrategias y la consecución de los recursos para alcanzar los objetivos institucionales, contando con recursos físicos y humanos que constituyen la empresa.

La administración de empresas como ciencia, se aplica a todo tipo de organización independiente a cual sector económico pertenezca, tamaño y ánimo de lucro; para el alcanzar los objetivos establecidos, el Administrador debe acudir a estrategias que le permitan enfrentarse al futuro a partir de los recursos actuales y decisiones racionales.

El Administrador de Empresas se desarrolla profesionalmente en el nivel operativo, aplicando las cinco (5) funciones principales de la administración: Planeación – Organización – Dirección – Integración – Control, en el nivel medio como jefe de departamento o en la toma de decisiones en el ámbito institucional. En los tres niveles se encargan de que los recursos sean productivos y contribuyan al logro de las metas.

El curso académico de componente disciplinar, permite conocer los diferentes componentes de la Prospectiva Tecnológica y su aplicación en un contexto moderno, conociendo las investigaciones científicas de los estudiosos del tema, sus teorías y supuestos y la trascendencia de sus escritos, también devolviéndolos en la historia.

La Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, en su afán de velar por la calidad académica, diseñó el componente disciplinar, componente en el que el estudiante se introduce en el mundo de la Prospectiva - estrategia que anuncia que la empresa o región no requiere padecer, sobrellevar, ni soportar el futuro, para que en futuro próximo pueda construirlo a partir del hoy. Igualmente demuestra que las organizaciones que han analizado el lugar que pueden ocupar en el futuro, son más competitivas que aquellas que no lo hicieron. Así, mientras


las primeras se anticipan a la realización de los hechos, las segundas son sorprendidas y atropelladas por los acontecimientos.

En la formación profesional del Administrador de Empresas de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, se han integrado la creatividad, la investigación y la comunicación, para que el estudiante se convierta en un verdadero autocrático, emprendedor y con visión futurista; estos elementos se encontrarán en el currículo para que el futuro profesional pueda desempeñarse laboralmente liderando procesos a partir de toma de decisiones acertadas.

La administración presenta características específicas de la disciplina, que no permiten confundirla con otra y podemos decir, que es una ciencia o técnica, que consta de etapas, fases y elementos que siempre se presentan en la organización y que son el medio para conseguir las metas y objetivos trazados en la organización; utiliza los principios, procedimientos y métodos de ciencias relacionadas, formando la interdisciplinariedad y desarrollando en los futuros administradores, competencias y habilidades laborales.

El componente disciplinar guía al estudiante para que conozca los aspectos fundamentales de la disciplina, relacionándolos con las competencias y habilidades que debe desarrollar un Administrador, como gestor o como líder, dentro de las diferentes instituciones que componen los sectores económicos.

El egresado de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, podrá aportar y enriquecer a la empresa o región, aportando a la construcción de un futuro a partir de los recursos y posibilidades actuales, para alcanzar una mejor calidad de vida.

La Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, como precursora de la educación a distancia, promueve el aprendizaje autodirigido, en el cual el estudiante acude a las fuentes que él considera adecuadas, para satisfacer sus necesidades de conocimiento, sin limitaciones de horario, tiempo o de estructuras de cemento, que le brinden autonomía para el desarrollo de su proceso, desarrollando destrezas en la utilización de tecnologías y en la investigación, ya que el aprendizaje autónomo le permite crecer conceptualmente a su propio ritmo, valorando los logros y el avance conseguido.

La evaluación le permite conocer metas alcanzadas en el crecimiento conceptual con la auto-evaluación, la hetero-evaluación, el concepto del tutor, el trabajo en grupo le permitirá conocer los diferentes conceptos que se socializan y a los cuales se les asignará un valor de acuerdo con los parámetros establecidos por la Facultad.


OBJETIVOS

Objetivo General

Orientar las capacidades en Prospectiva Tecnológica e Industrial para el desarrollo de áreas estratégicas de la ciencia, la tecnología e innovación aplicadas a la economía del entorno, a través de la puesta en marcha de ejercicios concretos para que el estudiante con énfasis en la Tecnología de Gestión Industrial, pueda ser líder en términos de calidad, pertinencia, innovación, participación social, productividad y proyección.

Objetivos Específicos

Que el estudiante aplique los diferentes métodos de Prospectiva Tecnológica. Que el estudiante describa la importancia de la innovación y la creatividad en la

Prospectiva Tecnológica. Que el estudiante identifique las tendencias de la Prospectiva Tecnológica. Que el estudiante exprese la importancia del análisis del futuro en la

Prospectiva Tecnológica. Contribuir a la construcción de una visión a largo plazo, a partir de la

sustentación de prioridades en áreas y/o sectores productivos de interés estratégico en los campos de ciencia, tecnología e innovación.

Identificar oportunidades para la consolidación de ventajas competitivas de primer orden en un contexto empresarial, local o regional.

Fortalecer la capacidad del futuro Administrador de Empresas con visión y vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva.


METODOLOGÍA GENERAL

La metodología en la educación a distancia, se aborda desde el aprendizaje autónomo involucrando competencias: de interés y participación, de comprensión, argumentación y proposición, cognitivas y de formación, desarrolladas en el acto pedagógico. El desarrollo de estas competencias hace que el estudiante diseñe ambientes y momentos determinados, dando un orden a su proceso de aprendizaje desde su propio criterio.

En esta metodología encontramos las siguientes actividades que permiten estructurar las estrategias de aprendizaje que conducirán al estudiante a desarrollar las competencias de este curso académico: Actividad previa, actividad de ejecución y actividad evaluativa; estas actividades le permiten al estudiante reconocer, profundizar y transferir, la primera menciona el reconocimiento a su entorno y todo lo que lo rodea, desarrollando sentido crítico; en segundo lugar, encontramos que le estudiante tiene que saber que puede hacer con lo que tiene y con lo que sabe, para construir conocimiento; por último, transferir significa que puede comunicar y aplicar lo aprendido y lo hace ver de una forma clara y coherente el objetivo del curso.

El aprendizaje autónomo implica que el individuo pueda encontrar por sí mismo la fuerza para continuar su progreso, descubra el camino que debe seguir para lograr crecer conceptualmente y disponga de un método o procedimiento que le permita poner en práctica de manera independiente lo que ha aprendido.

El aprendizaje autónomo presenta los siguientes atributos:

Es personal e idiosincrático. Depende de la responsabilidad del aprendiente, de sus estructuras cognitivas y

de sus procesos de pensamiento. Conlleva al establecimiento de relaciones con los compañeros de manera

cooperativa tanto para solucionar las propias necesidades como las de los demás.

Permite un diagnóstico adecuado y realista de las necesidades de estudio, como de la capacidad de evaluar el logro de los aprendizajes.

Facilita la identificación de recursos humanos, materiales y estrategias eficaces, para aprovecharlos de acuerdo con los objetivos del estudio.


Permite la autorregulación en el aprendizaje. Proporciona iniciativa y creatividad en el avance de su propio estudio. Esta relacionado con un alto concepto de sí mismo y con una gran motivación

intrínseca.

Para alcanzar los objetivos propuestos en el curso académico de Prospectiva Tecnológica, con destino a los estudiantes de la facultad de Ciencias Administrativas de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, se utilizará la plataforma virtual para el desarrollo de las actividades de capacitación, recurso que se constituye en el medio facilitador para los procesos de aprendizaje, tanto individuales como colectivos. Se deduce que le modulo maneja un enfoque integral sobre la Prospectiva, lo que le permitirá al profesional junto con algunas otras temáticas del área administrativa, un punto de partida y soporte importante para una labor proactiva en el campo de la Administración.

El trabajo integral desarrollado es vigilado por la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, con el propósito estratégico de establecer un mecanismo global que fortalezca la capacidad de las organizaciones en generar conocimiento y experiencias para el proceso de investigación Prospectiva.

Recuerde que como buen estudiante, no debe quedarse sólo con las lecturas recomendadas, sino que deberá consultar otras fuentes como los nuevos temas que aparecen en el contenido temático que como soporte complementario, le permitirá tener una visión mucho más amplia de los conceptos, así como asumir una posición crítica y analítica, con respecto a la identificación de las diferentes teorías, tipos, fases de la Prospectiva, conducirá a cumplir con el objetivo propuesto en el curso.

Adicional a lo ya expuesto, también se recomienda considerar los siguientes lineamientos, para lograr un mayor éxito en el desarrollo de la guía:

Manejo y control del tiempo establecido. Cumplir con un horario de trabajo. Hacer lectura autorregulada de cada una de las temáticas incluidas en el

módulo. Elaboración de cuadros sinópticos y mapas conceptuales. Los trabajos deben estar escritos en un lenguaje técnico apropiado y

concerniente a los temas tratados. Hacer trabajo individual y también trabajo en pequeño y gran grupo. El acompañamiento tutorial se dispone en el marco de la inclusión de la TIC en

las prácticas de aprendizaje a distancia, donde se generan espacios de movilidad del pensamiento y que a su vez permita ensayar, probar y explorar


acciones educativas de acuerdo con las dinámicas actuales para superar las limitaciones de espacio y tiempo, creando nuevos ambientes de aprendizaje y democratizando la distribución de saberes.

Llevar portafolio, como estrategia de apoyo al crecimiento conceptual. El portafolio es la colección de trabajos que realiza el estudiante durante su proceso de aprendizaje, actividad que involucra las biografías de sus trabajos y sus reflexiones.


SISTEMA DE EVALUACIÓN

La Universidad Nacional Abierta y a Distancia - UNAD, en su sistema de evaluación ha tenido en cuenta cuatro (4) momentos, que complementados, dejan vislumbrar el proceso desarrollado por los estudiantes, consolidándolo para el cumplimiento de los propósitos, objetivos y metas propuestas; por quienes incursionan en el aprendizaje independiente.

Los cuatro (4) momentos importantes para la institución y que evidencian el crecimiento conceptual son:

1. La autoevaluación: ejercicio mediante el cual el estudiante juzga y evalúa sus propios esfuerzos, teniendo en cuenta la revisión, la reflexión y la autocrítica. El resultado debe permitir la identificación de los progresos alcanzados y de las necesidades, aspiraciones y metas para aprendizajes futuros.

En la autoevaluación se encuentran los siguientes criterios básicos a evaluar:

Auto–aprendizaje: evalúa la apropiación de los temas o contenidos y se recomienda para la apropiación e los temas y la creación de un buen ambiente para realizar un proceso de aprendizaje efectivo, que el estudiante:

El manejo del tiempo, es uno de los factores que priman en el desarrollo de este proceso; el estudiante debe establecer tiempos, dando cumplimiento a horarios que le permiten disciplinarse.

Demarcar un espacio donde se encuentre tranquilidad, silencioso y que le permita la concentración; hace que logre realizar una lectura autorregulada de los módulos al igual de los documentos de consulta, es el momento para tomar apuntes sobre aquellas ideas nuevas que le llamen la atención y que le permita la construcción de conocimientos nuevos, también le permite hacer reflexiones y comentarios sobre la misma.

Otra de las herramientas pedagógicas que le aportan a su conocimiento es el mapa conceptual, donde va hilando las ideas y conceptos que la enriquecen el proceso de aprendizaje.

Trabajo individual: De cada una de las temáticas abordadas, el estudiante tendrá en cuenta que los documentos de consulta, los resúmenes, mapas


conceptuales y otros, que se mencionaran a continuación, son los que nutren al portafolio.

Trabajo en gran grupo: socialización del trabajo individual de cada uno de los integrantes del grupo colaborativo.

Nota: Los trabajos mencionados deben cumplir requisitos para su presentación que se encuentran en las normas ICONTEC tales como:

Portada Introducción Objetivos Justificación Elaboración de un trabajo de la temática propuesta Conclusiones y bibliografía

También:

Autoevaluación Coevaluación (trabajos en pequeño grupo)

Ampliación de temas: contempla los procesos de consulta e investigativos.

Trabajos: se tiene en cuenta la calidad y la creatividad en la elaboración de los trabajos

Procesos comunicativos: hace referencia a la comunicación e interrelación con el grupo de trabajo y con el tutor.

2. La coevaluación: entendida como el proceso colaborativo para poner en común evidencias o productos de aprendizaje, identificando las fortalezas, estrategias, errores o limitaciones que presentan los integrantes del pequeño grupo de estudio; mediante una retroalimentación se expone el punto de vista de cada uno, con respeto, honestidad y ética.

Los criterios a tener en cuenta para la coevaluación son procesos cognitivos, (se refiere al desarrollo de procesos comunicativos, competencias cognitivas y valorativas) tales como:

Relaciones y trabajos con el entorno (en cada región) Relaciones de trabajo con el pequeño y gran grupo (responsabilidad, aportes y

colaboración)


Relaciones de trabajo con el tutor: intercambio comunicativo en las tutorías.

3. La heteroevaluación: realizada por el tutor; identificando los propósitos y los logros a alcanzar, establece las competencias a desarrollar en cada curso académico.

En esta valoración es el tutor quien a partir de observar el proceso de aprendizaje del estudiante y a la vez con base en los criterios de evaluación ya definidos, determina hasta dónde se han cumplido los objetivos y el desarrollo de las competencias identificadas en el área temática. La heteroevaluación tiene un valor del 40% de la nota definitiva.

Los principales criterios son:

El alumno y su aprendizaje autónomo El trabajo en pequeño grupo El trabajo en la tutoría Prueba nacional: es una evaluación diseñada por los tutores del curso que se

envía al director de curso para análisis y evaluación.

4. El Portafolio personal de desempeño: Así mismo es importante realizar la evaluación del portafolio. La responsabilidad de los aprendientes es promover un clima de reflexión alrededor de los portafolios y los interrogantes que surjan no se deben buscar en el trabajo sino en el pensamiento.

Este debe servir como instrumento de evaluación y autoevaluación y sobre todo como forma de reflexión sobre los avances o progresos a través del tiempo; para esto debe revisarse periódicamente tendiendo en cuenta las observaciones personales y las del tutor, analizando los aspectos que se deben mejorar.

La evaluación del portafolio muestra un punto de vista evolutivo porque compromete a los estudiantes en la construcción de una historia de la manera como ellos aprenden.

La estructura de la Organización curricular y la perspectiva pedagógica de la formación centrada en el aprendizaje autónomo tiene como referente las fases de aprendizaje en el sistema de evaluación, tal como se presenta en el siguiente cuadro:

Es importante resaltar que los referentes de las fases de aprendizaje tienen una herramienta que facilita la objetivación de los procesos y la valoración de los resultados; ello tiene que ver con la constitución del portafolio personal de


desempeño, PPD, cuya constitución es obligatoria por parte del estudiante y de obligatoria consulta por parte del tutor.

El trabajo de portafolio debe contener como mínimo:

Trabajo individual

Portada (nombre, código, curso académico) Introducción Objetivos Justificación Elaboración de un trabajo de la temática propuesta (ensayo o informe,

mapa mental, conclusiones y recomendaciones y bibliografía) Autoevaluación del producto elaborado Entrega de portafolios

Trabajo de pequeño grupo colaborativo

Acta de relatoría (nombres, códigos, curso académico) Socialización del trabajo en grupos colaborativos Conclusiones y recomendaciones Coevaluación Entrega de relatorías

Trabajo en grupo de curso (se debe realizar de acuerdo a la propuesta del tutor en concordancia con el tema a exponer)

Ponencia Conversatorio Debate Foro Mesa redonda

Examen final

Información de retorno y habilitación.


GLOSARIO DE TÉRMINOS

ACTORES SOCIALES: Grupos sociales que conforman la historia, se dice también de que intervienen o deben intervenir en la decisión de un futuro y en buena medida son los afectados por tal decisión (Rivera)

ANÁLISIS ESTRUCTURAL: Método de Prospectiva que explícita la estructura interna de cualquier sistema. Permite introducir sus variables principales en una matriz para valorar sus interrelaciones.

ANÁLISIS DE SISTEMAS: Recuento de aquellos elementos de una situación dada que parece mantener entre ellos relaciones tales que permiten representar una situación bajo la forma de un conjunto coherente y articulado de variables, en el que cada variable no se estudia así misma, sino en referencia al sistema y a las funciones que cumple (Decouflé)

ANÁLISIS MORFOLÓGICO: Técnica que identifica sistemáticamente todos los medios posibles para alcanzar una meta. Un enfoque consiste en crear una lista de todas las posibles variables de tal manera que cada una sea examinada y todas las combinaciones exploradas.

Método de Prospectiva que plantea las cuestiones críticas del objeto de estudio y sus posibles respuestas.

ARBOL DE PERTINENCIA O ARBOL DE RELEVANCIA: Técnica decisional empleada en la selección de futuros, en la que se crea una jerarquía de decisiones o elementos mutuamente excluyentes de un sistema, por niveles que constituyen las ramas del árbol a partir de un tronco o nodo inicial que sería el sistema (Rivera) Técnica para analizar sistemas o procesos en la que se diagraman distintos niveles de complejidad y en el que se identifica una jerarquía. La técnica se emplea para identificar efectos colaterales no esperados de las innovaciones (World Future Society)

BACKCASTING: Partiendo de la identificación precisa de un escenario específico se reconstruye su desarrollo a la inversa, buscando sus orígenes y evolución. Conceptualmente es el proceso inverso al del pronóstico.


CAMBIO SOCIAL: Resultante de un momento dado, de un conjunto de transformaciones sociales en un dominio determinado (Decouflé)

CICLO DE KONDRATIEFF: Fluctuación económica que transcurre en un intervalo de cincuenta años con dos puntos de apogeo y un largo valle de estancamiento (Hodara)

CONJETURA: Construcción intelectual de un futuro probable (B. de Jouvenel)

CAOS (TEORÍA DEL): Cuerpo teórico que combina el estudio de la dinámica de sistema, matemática y física cuántica. Postula que muchos fenómenos son inherentemente impredecibles. Enfatiza el potencial creativo en épocas de cambio turbulento.

CONCEPCIONES TEMPORALES: Construcciones teóricas que ofrecen una comprensión de la naturaleza del tiempo y su desarrollo. Existen dos grandes grupos, la concepción linear y la cíclica. La primera de ellas es propia del pensamiento occidental moderno; la visión del tiempo como una flecha volando continuamente del pasado al presente y al futuro para no volver nunca más. En la concepción cíclica, propia de cosmología orientales, el tiempo se mueve en ciclos periódicos; es el eterno retorno.

CORPORACIÓN RAND: Uno de los primeros grupos de reflexión creado en los años cincuenta por las fuerzas aéreas de los Estados Unidos con el objeto de evaluar distintas situaciones futuras relativas a opciones políticas y militares.

ESCENARIO: Combinación de secuencia de eventos o fenómenos anticipados, generalmente situados los unos respecto a los otros en un doble sistema de relaciones diacrónicas y causales en vista de poner en evidencia los caracteres probables de una evolución dada a partir de un cierto número de hipótesis relativas a las "tendencias pesadas" de esta evolución (Decouflé)

EXTRAPOLAR: Es tratar una relación entre variables como válida fuera de los límites en que ha sido constatada... se habla de extrapolación cuando el movimiento futuro es supuesto que continúa al movimiento pasado... sin embargo hay que tomar en cuenta la consistencia y a menudo la complejidad de las suposiciones (B. De Jouvenel)

FUTURIBLE: Galicismo que proviene del latín "futurum", hecho que se presenta al espíritu como un descendiente posible del presente (B. de Jouvenel)


FUTURICS: Anglisismo para denotar estudios del futuro, correspondiente a la Prospectiva. Otros términos son: Future Analysis, Future Research, Future Studies, Futuristics, Futurology, Forecasting (World Future Society)

FUTUROLOGO: Conjunto de figuras que se mueven en una imposible ciencia del futuro (Decouflé)

FUTUROS ALTERNATIVOS: Para amplios sectores doctrinales es el concepto central en Prospectiva. Se contraponen a la noción de que el futuro es único, inmutable y prefijado, ofreciendo una gama de distintos futuros en función de sus circunstancias y consecuencias.

GESTIÓN ESTRATÉGICA: Método que integra pronósticos a corto plazo con la gestión diaria. Goza de gran popularidad en la actualidad y muy utilizado en el ámbito empresarial.

GLOBALIZACIÓN: Fenómeno actual que provoca la uniformización de numeroso aspectos de la economía, la cultura y las comunicaciones. Proceso que implica la redefinición de lo que consideramos como local, regional y global.

HEURISTICO: Algo que sirve para estimular la búsqueda o el descubrimiento. Un conjunto de métodos para ayudar a la habilidad de las personas para aprender nuevas cosas.

HISTORICISMO: Corriente ideológica que postula que la historia sigue leyes, regularidades y ritmos detectables postulada principalmente por Popper (Hodara)

HOLÍSTICO: Concepto que enfatiza la totalidad de los sistemas complejos, en vez de concentrarse sobre una porción del sistema. Se deriva del griego "holos" que significa todo o completo (World Future Society)

HORIZONTE TEMPORAL: La distancia más lejana en el tiempo que uno puede considerar par la previsión y planeación (World Future Society)

IMAGEN DE FUTURO: Representación narrativa o gráfica de cualquier posible situación futura. Constituye la verdadera materia prima en Prospectiva y permite suplir la carencia de un objeto de estudio real.

IMPACTO CRUZADO: Análisis hecho cruzando en una matriz cuadrada, llamada matriz de impacto cruzado, los impactos de un conjunto de eventos sobre el mismo conjunto. El impacto puede ser una probabilidad de ocurrencia o un multiplicador de ocurrencia en el tiempo, etc., existen muchas variantes (Rivera)


INNOVACIÓN: Conjunto de Actividades científicas, tecnológicas, organizacionales, financieras y comerciales que permiten el desarrollo de nuevos productos, servicios y procesos, que generan incrementos en la COMPETITIVIDAD de las empresas y en la CALIDAD DE VIDA de la población. (OCDE)

INNOVACIÓN TECNOLÓGICA: Comprenden nuevos productos y procesos y cambios tecnológicos significativos de los mismos. La empresa innovadora es aquella que ha implantado productos tecnológicamente nuevos o productos y procesos significativamente mejorados durante el período analizado. El proceso de Innovación Tecnológica implica la creación, desarrollo, uso y difusión de un nuevo producto, proceso o servicio nuevos y los cambios tecnológicos significativos de los mismos:

Innovación de productos: comercialización de un producto tecnológicamente cambiado. El cambio tecnológico ocurre cuando las características del diseño de un producto cambian de manera que impliquen servicios nuevos o mejorados para los consumidores del producto.

Innovación de procesos: ocurre cuando hay cambio significativo en la tecnología de producción de un bien o servicio. Esto puede involucrar equipamiento novedoso.

Cambios en formas de organización y administración: implica los cambios significativos en la dirección y métodos de organización, reingeniería de procesos, planeamiento estratégico, gestión total de la calidad, etc.

JUEGO DE ACTORES: Método para analizar los comportamientos, estrategias y proyectos de cualquier actor involucrado en el tema objeto de estudio.

MEGATRENDS: Concepto que inventó John Naisbitt para describir grandes tendencias de efecto global.

MÉTODO DELFOS: Nombre genérico para un conjunto de técnicas o métodos que tienen en común la consulta a un panel o grupo de expertos sobre un tema referido al futuro de manera sistemática y anónima, pero que al confrontar las diversas opiniones informadas pretende obtener un consenso (Rivera) Técnica de solicitud, agregación y consenso de opiniones o juicios individuales generalmente de un grupo de expertos en referencia al futuro. Las respuestas son anónimas y se minimiza la influencia social en cada "round" de preguntas; los resultados se presentan y se organizan en forma estructurada (World Future Society)


MÉTODOS INTUITIVOS: Cualquier método que se base en el juicio subjetivo individual o en los sentimientos personales a cerca de lo que va a suceder (World Future Society)

MODELO: Construcción teórica elaborada a partir de un número finito de parámetros generalmente descritos bajo una forma simbólica para ilustrar una hipótesis de análisis (Decouflé) Simplificación abstracta (simbólica) o concreta (maqueta) de la realidad que nos sirve para estudiarla y eventualmente experimentar ficticiamente con ella (Rivera)

NANOTECNOLOGÍA: literalmente, tecnología a escala molecular. Hasta la fecha es más una posibilidad teórica que una realidad, pero que, incluso, en sus aplicaciones más modestas tiene el potencial de afectar radicalmente la actividad humana.

NORMATIVO: Vocablo empleado en la planificación y en la Prospectiva para indicar en el primer caso una evolución deseada por los poderes públicos e inscrita como objetivo a alcanzar (Comisariado General del Plan, Francia) y en el segundo caso el diseño de futuros deseados (Sachs)

PLAN: Presentación jerárquica de actividades ligadas a una serie de decisiones enumeradas según un orden funcional (calendario de las decisiones), en vista de alcanzar un conjunto de objetivos (Decouflé)

PLANEACIÓN: Toma de decisiones sobre acciones de las que una o más pueden ejecutarse en el futuro. Toma anticipada de decisiones (Sachs)

POLÍTICAS:Conjunto de reglas que determinan la adopción de estrategias (Rosenbleuth)

POSIBLE:Categoría de la incertidumbre definida por su aptitud a ser conjeturada (Decouflé)

PREDICCIÓN: Aseveración de que algo va a suceder en el futuro (World Future Society)

PREVISIÓN: Demostración probabilista, teniendo por objeto el describir una situación futura estimada como posible, en razón de la evolución esperada de un cierto número de variables existentes o anticipadas (Decouflé)

PRONÓSTICO: Declaración de probabilidades sobre un hecho futuro. Método de predicción lineal que implica la proyección de series de datos con el objetivo de


evaluar la ocurrencia probable de cualquier acontecimiento o el desarrollo de una tendencia.

PROSPECTIVA: Ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir sobre él. Conjunto de investigaciones concernientes a la evolución futura de la humanidad, permitiendo sustraer los elementos de predicción (Diccionario Petit Robert) Análisis de condiciones de posibilidad de una previsión o abanico de previsiones y de las significaciones que les son atribuidas (Decouflé) Estudio de las causas que determinan la evolución de fenómenos contemporáneos y que permiten la previsión a mediano y largo plazo (B. Cazes) Juzgar hoy en día lo que somos a partir del futuro (G. Berger)

PROSPECTIVA: Ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir sobre él.

PROYECCIÓN: Imagen del futuro resultante de una visión "amplificada del futuro", que conserva la misma estructura del presente; generalmente se obtiene por medio del estudio cuantitativo (series de tiempo) o cualitativo de tendencias (Rivera)

RETROSPECTIVA: Enfoque descriptivo que pasa revista a objetos, eventos o instituciones en su propósito, formas en que fueron afectadas en el pasado y que evoca elementos del pasado (Decouflé) De ninguna manera es lo opuesto a la Prospectiva.

RUPTURA: Interrupción neta y definitiva del curso de la evolución de un fenómeno o conjunto de fenómenos. Categoría del análisis de las transformaciones (Hodara)

SHOCK FUTURO: Concepto creado por Alvin Toffler para designar el estado de desorientación y parálisis que producem los cambios repentinos en algunas personas.

TÁCTICA: Regla para llevar a cabo una acción. Se expresa en la forma "realícese tal acción si y sólo si se presentan tales circunstancias" (Rosenbleuth)

TÉCNICA DE ESCENARIOS: Enfoque sintético que por un lado simula etapa por etapa y de manera plausible y coherente una secuencia de eventos que conducen a un sistema en una situación futura y que por otro lado presenta una imagen del conjunto de éstas. Se fundamenta en el análisis sincrónico y diacrónico, los primeros simulan el estado del sistema en un momento dado y son orientados por una necesidad de descripción coherente, mientras que los segundos se inclinan


sobre el encadenamiento de eventos y son llevados a poner el acento sobre la causalidad y las relaciones que los ligan (SESAME)

TENDENCIAS: Series temporales de datos cuyo análisis y extrapolación nos permite proyectarlos en el futuro. Este método nos permite conocer el futuro tendencial, o libre de sorpresas, aquel en que las cosas cambian en la misma dirección y al mismo ritmo que en el presente.

TIEMPO: Uno de los ejes de la actividad humana. Su comprensión y naturaleza constituyen uno de los elementos definidores de toda cultura.

UTOPÍA: Literalmente, fuera del espacio. Forma literaria muy popular en Europa desde el Medioevo en la que el autor describía lo que consideraba su sociedad ideal. En la actualidad se interpreta el concepto de utopía como el conjunto de imágenes de futuro que están ligadas a preferencias o también a deseos, y se establece una diferencia entre utopía y distopía.

VISUALIZACIÓN: Método de Prospectiva que mediante un proceso permite crear imágenes de futuro coherentes y estructuradas. Puede utilizarse como paso previo a la formulación de objetivos o líneas de actuación.


UNIDAD 1

LA PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

Objetivo: Con esta unidad se pretende introducir al estudiante del ciclo Tecnológico con énfasis en Gestión Industrial, en el tema, conceptos y terminología de la Prospectiva Tecnológica, conocer conceptos fundamentales, perspectivas y alcances.


EVALUACIÓN INICIAL

Objetivo de la evaluación inicial:

Se pretende identificar el nivel de conocimientos previos que posee el estudiante al iniciar el curso académico de Prospectiva Tecnológica.

1. Trabajo individual:

A conciencia y de la más sincera conteste a las preguntas que a continuación se formulan.

1. ¿Para Usted, qué es pasado?2. ¿Para Usted, qué es presente?3. ¿Para Usted, qué es futuro?4. ¿Para usted, qué es Prospectiva?5. ¿Para Usted, qué es Tecnología?6. ¿Para Usted, qué es método?7. ¿Para Usted, qué es herramienta?8. ¿Para Usted, qué es acción presente?9. ¿Para Usted, qué es acción futurista?10.¿Para Usted, qué son actores?

2. Trabajo en pequeño grupo colaborativo:

2.1 Luego de desarrollar la evaluación inicial reúnase con su pequeño grupo colaborativo y debatan todas las respuestas y como resultado planteen una respuesta grupal para cada una de las preguntas propuestas.

2.2 Taller Lluvia de ideas: Trabajando en pequeños grupos colaborativos, cada estudiante presenta un problema, una empresa, un departamento, una región, una localidad, un producto al cual quiera realizar un plan prospectivo.

Luego de presentar cada estudiante su idea, debatan y seleccionen la idea que más les llame la atención teniendo en cuenta la facilidad de recolectar


información, el conocimiento del tema, la pertinencia del tema para Usted como Administrador.

Una vez seleccionado el tema o el caso y en 5 diapositivas preséntelo al tutor dando respuesta a cada una de las siguientes preguntas:

1. ¿Por qué este tema?2. ¿Qué buscan o se pretende?3. ¿Cuál es le pasado de este tema?4. ¿Cuál es le presente de este tema?5. ¿Adónde se quiere llegar?6. ¿Qué solución se espera?7. ¿Para cuándo se quiere tener solucionado el tema?


UNIDAD 1

Introducción a la Prospectiva Tecnológica

Con este curso de Prospectiva Tecnológica se pretende establecer una visión general del origen, aplicaciones, conceptos y terminología de la Prospectiva Tecnológica.

Como toda actividad joven, la Prospectiva Tecnológica está aún en fase expansiva, desarrollándose teórica y profesionalmente, lo cual provoca que conviva en su seno una gran diversidad de maneras de entender y practicarla. Un buen ejemplo de ello lo constituye un número reciente de la revista "Futures". Se trata de un especial en el que más de cincuenta personas expertas en Prospectiva e investigación sobre el futuro reflexionan acerca de sus razones para especializarse en este campo. en su conjunto el número se convierte en una magnífica herramienta conocer la investigación sobre el futuro y a quienes la realizan. De hecho, una lectura atenta de las diversas aportaciones nos permite proceder a una primera clasificación de las diversas contribuciones: están los que han hecho del futuro su ámbito de actuación profesional, los que provienen del campo académico y los que han encauzado su actividad en el mundo de las ONGs.

Metodología Metadisciplinar

Algunos sostienen que la Prospectiva Tecnológica es una ciencia, otros una disciplina, o un “campo de investigación interdisciplinar”, e incluso hasta un “arte”. Pues bien, en el actual estado “del arte” entendemos que la esencia de la Prospectiva, lo que le da sustantividad y significación, es como método; o mejor dicho, como conjunto ecléctico de métodos que trasciende a otras disciplinas



(ciencias sociales, economía, sociología, ciencia política y otros campos de investigación: ciencia & tecnología) pero que se apoya en los fundamentos de todas ellas, disciplinas más maduras, para gestionar las dinámicas de futuro resultantes. No por ello debe entenderse que a la Prospectiva le corresponde un nivel intelectual inferior; más bien, al contrario, exige altas aportaciones intelectuales debido a la gran cantidad de inputs cualitativos que maneja y por ende, a la complejidad a la hora de determinar sus interacciones.


Capítulo 1 - CONCEPTUALIZACIÓN

1.1 Antecedentes

2.1.1 Antecedentes

Si bien la Prospectiva Tecnológica es una disciplina relativamente nueva en nuestro medio, en el mundo se viene aplicando desde inicios del Siglo XX.

Los primeros estudios serios sobre escenarios futuros comenzaron a desarrollarse en los Estados Unidos en la década de los años veinte, pero la recesión de 1929 y luego el inicio de la II Guerra Mundial, diluyó este primer intento de identificar escenarios futuros. Al finalizar la guerra, Japón inició la búsqueda de metodologías que le permitieran reactivar su industria y redescubrió la Prospectiva Tecnológica, convirtiéndose en el primer país que emprendió con éxito su aplicación en el planeamiento de su industria manufacturera. En la actualidad, Japón ya está en su Séptimo Ejercicio Delphi de Prospectiva Tecnológica, vigente para el período 2001-2005.

La experiencia exitosa del Japón convirtió a la Prospectiva Tecnológica en una herramienta imprescindible para el planeamiento de las políticas públicas. Es así como, desde la década de los ochenta, casi todas las naciones de Europa y Asia vienen desarrollando sus Programas Nacionales de Prospectiva. Incluso, la Unión Europea y APEC tienen Centros Especializados en la formulación y ejecución de estudios de Prospectiva; el Institute for Prospective Technological Studies (IPTS) en Sevilla (España) y el APEC Center of Technology Foresight en Bangkok (Tailandia), respectivamente.

América Latina no ha sido ajena a esta corriente. Gracias a la labor de ONUDI desde 1998 en Latinoamérica y el Caribe se vienen implementando los respectivos Programas Nacionales de Prospectiva Tecnológica. Brasil, Argentina, Venezuela, Colombia, Uruguay, Ecuador, Chile y México ya vienen ejecutando sus Programas Nacionales con singular éxito. Brasil destaca por haber logrado llevar los resultados de los estudios de Prospectiva Tecnológica a los niveles de decisión política y al logro de un consenso Estado - Academia - Sector Privado - Sindicatos. Las cadenas productivas priorizadas hasta ahora en el Brasil son: construcción civil, textiles y confecciones, madera, muebles y plásticos. El horizonte de planeamiento empleado es el año 2013.


El Perú ingresó tarde a esta corriente de planeamiento, pero las instituciones que conforman el Comité Organizador de PROSPECTA PERÚ 2003 están empeñadas en recuperar el tiempo perdido. En los dos últimos años, se ha formado una masa crítica de más de 500 profesionales capacitados en el empleo de las principales metodologías usadas en la formulación de los estudios de Prospectiva Tecnológica.

Pero la Prospectiva Tecnológica no ha sido empleada sólo por los gobiernos, es en el campo empresarial donde ha tenido un impacto significativo en las tres últimas décadas. La primer empresa multinacional que empleó una de las metodologías de Prospectiva Tecnológica y el planeamiento por escenarios, fue la petrolera Royal Shell en 1968. Anteriormente a esa fecha, la Shell sólo aplicaba métodos de pronóstico, lo que les impedía identificar e interpretar eventos cruciales para su industria como el ocurrido en Octubre de 1973 en Medio Oriente, que luego fue conocido como “la crisis del petróleo de 1973”. Al aplicar las técnicas de Prospectiva Tecnológica, la Shell puedo vislumbrar este escenario poco deseable y plantear planes contingentes que fueron empleados en su momento. Con los años, se demostró que el uso de la Prospectiva Tecnológica “tuvo un impacto fundamental en la forma en que la empresa (Shell) en su totalidad atravesó la turbulenta década de 1970 y principios de la década de 1980”

En la actualidad, la mayoría de las grandes empresas internacionales, desde las automotrices hasta las líderes de las microelectrónicas y las telecomunicaciones, así como bancos de inversión y trading companies, emplean la Prospectiva Tecnológica para el planeamiento de mediano y largo plazo de sus operaciones.

En Colombia existe un gran centro de Prospectiva Tecnológica dirigido por el profesor Francisco José Mójica, el cual ha desarrollado grandes proyectos en el ámbito académico, empresarial y regional, además se ha comprometido con la comunidad académica al traer cada año expertos de talla mundial como es el caso del maestro Godet.

2.1.2 Postulados de la Prospectiva Tecnológica

La Prospectiva se soporta en tres postulados:

La Libertad: Es la capacidad de autodeterminación de la voluntad, que permite a los seres humanos actuar como deseen, es decir sin restricciones, teniendo en cuenta que los actos que realicen no deben interferir con os derechos de otras personas


El Poder: El Poder es el dominio, imperio, facultad y jurisdicción de la que dispone el individuo para mandar o ejecutar, o la capacidad de imponer la propia voluntad sobre los otros.

La Decisión: Es la determinación o resolución adoptada por una persona, respecto a una situación especifica y la cual se expresa en un resultado, que puede ser entendido como un mandato, una orden, una sentencia, un juicio o una medida.

Una presentación de las principales tendencias de diversa índole que van a dibujar la sociedad y el entorno empresarial en los próximos años:

Los Cambios del Entorno

En la literatura sobre management y en los medios de comunicación se utiliza profusamente la palabra cambio para explicar las transformaciones que están teniendo lugar en diferentes ámbitos relacionados con las instituciones y empresas. No es éste el lugar dónde discutir si esos cambios se producen súbitamente, como a veces se expone, o son más bien fruto de evoluciones de fenómenos que a partir de determinados hitos se perciben más explícitos. Lo que aquí nos interesa es constatar si efectivamente se están produciendo transformaciones importantes que influyen (positiva o negativamente) generando múltiples y heterogéneas consecuencias. Pues bien, la respuesta obviamente es afirmativa y corresponde a lo que muchos expertos sostienen, es decir, que el entorno dónde viven y del que se alimentan empresas y organizaciones, será sustancialmente diferente al que hemos conocido hasta hace pocos años. Hay un consenso generalizado sobre la importancia cualitativa de los cambios, algunos de orden estructural. Dónde hay discrepancias es en las consecuencias, debido a la gama de incertidumbres y riesgos asociados que se manejan. A modo de enunciado abierto recordamos sólo algunas transformaciones importantes que se están produciendo, unas en el ámbito de debate (pensamiento) anunciador de ruptura de tendencias, otras siguiendo su propia evolución y algunas otras en pleno curso de transmutación acelerada:

Tendencias relacionadas con la sociodemografía

Demográficos: cambios muy lentos pero una vez producidos ya no se controlan (crecimiento/disminución de la población, pirámide de edades, distribución de la población, flujos migratorios, desequilibrios demográficos)

Trabajo - protección social: trabajo escaso, sistemas de protección social en revisión, tendencia hacia una dualización entre los trabajadores (con trabajo/en paro; empleo fijo/empleos precarios)


Cuadro geopolítico - económico: (integración de países/fraccionamiento de estados, mundialización de mercados/revalorización de lo local, desregulación global/proteccionismo; ausencia de un poder económico regulador)

Tendencias relacionadas con los cambios en valores sociales Sistema de valores: Dios, religión, normas, autoridad, obediencia, orden,

sacrificio, solidaridad..., han sido relegados por libertad, individualismo, igualdad, riqueza, dinero, posesión, sexo, ecología, pluralismo, etc.

Tendencias relacionadas con los cambios en la economía y las estructuras socioeconómicas (Mójica) Sistemas productivos: localización / deslocalización de actividades,

sustitución de factor trabajo por capital. Incrementos muy importantes de la productividad. Nuevos parámetros medioambientales.

Tendencias relacionadas con el medio ambiente Cultura ambiental: se necesita crear espacios de concientización a la

comunidad sobre el medio ambiente.

Tendencias relacionadas con las tecnologías, del sector y su evolución Cambio tecnológico: producido por la combinación de las tecnologías

electrónica - informática - robótica: comunicaciones más eficientes, más baratas. Nuevo rol de la información. Automatización de la producción. Sustitución de MdO por capital. Nuevos productos y servicios: nuevas demandas creadoras de ofertas de empleos cualificados. Exclusión de los trabajadores no cualificados.

Recursos energéticos: disponibilidad limitada de los no renovables, riesgo creciente de nuevos encarecimientos; sustituibilidad.

Tendencias relacionadas con la sociedad de la información y las nuevas tecnologías Sistemas educativos: desajustes en la oferta/demanda educativa y

asimetrías entre los sistemas educativos y los requerimientos de los sistemas productivos. Costes/eficiencia.

Las ciencias biomédicas y genéticas: investigan en materias relacionadas con personas, animales y plantas, avances importantes en la salud de las personas, alargamiento esperanza de vida, erradicación enfermedades, diagnósticos de enfermedades genéticas y tratamientos más eficaces...; la denominada ingeniería genética pondrá a disposición nuevas especies animales y plantas con usos alternativos: Alimentación, energéticos u otros usos industriales.


Tendencias relacionadas con la evolución de las fuerzas competitivas del sector La competencia: es cada vez más intensa: efectos contradictorios.

1.2 Marco de la Prospectiva Tecnológica

2.1.1 ¿Qué no es Prospectiva?

Aunque de forma reiterada se ha hecho mención anteriormente a la palabra predecir, Prospectiva Tecnológica no es en realidad una estimación o una predicción, con carácter global del futuro. Dicho de otra manera, con la Prospectiva Tecnológica no se trata de pronosticar cuáles van a ser los caminos que seguirán en los próximos años unas determinadas tecnologías o cuáles van a ser sus aplicaciones. Aunque genéricamente ese intento sí podría incluirse dentro de un cierto objetivo último, la predicción en términos absolutos, guiada con el único fin de establecer el marco en el que se moverá la sociedad o alguna de sus partes en el futuro, constituye una manera muy simplificada de entender la Prospectiva Tecnológica.

La razón de lo anterior se debe al hecho de que, en la mayor parte de los casos, cuando se realiza este tipo de predicción, el que la hace la plantea basándose en una serie de razonamientos que, en la mayoría de los casos, son los que mejor se ajustan a sus deseos. Este planteamiento sería el de intentar predecir el futuro estableciendo una visión deseable de lo que se quisiera fuese. En muchos casos esta visión puede quedar muy alejada de la realidad y la subjetividad pasa a ocupar el puesto que debe llenar únicamente una objetividad bien entendida.

En paralelo con lo anterior, también pueden establecerse otra serie de planteamientos que serían algo así como los caminos que se siguen cuando no se realiza Prospectiva Tecnológica. Entre ellas, las más comunes son las siguientes:

1. No hacerla y enfrentarse ciegamente al mañana.2. Pensar que en el tiempo venidero, puede pasar cualquier cosa y

consecuentemente, es inútil hacer previsiones.3. Mantener la línea adoptada en el pasado y seguir discurriendo por ella con

independencia de las condiciones que existan en cada momento, hasta que una fuerza mayor obligue a modificarla.

4. Pensar que la tecnología avanza de una forma lineal y con esta ley determinar su estado en los próximos años.

5. Esperar a que surja una determinada crisis para, en ese momento, efectuar los cambios que se estimen procedentes.


6. Esperar la llegada de una idea genial que altere el camino seguido hasta entonces y pueda revitalizar o incrementar la marcha seguida hasta el momento.

Como puede apreciarse, aunque a veces los grupos o las sociedades se comporten de acuerdo con ideas como las anteriores, no puede decirse que éstas sean la forma más racional de encararse con el mañana.

2.1.2 Experiencia nacional y mundial de la Prospectiva Tecnológica

Aunque, como se ha comentado anteriormente, la Prospectiva Tecnológica resulta una herramienta fundamental para diseñar políticas de Ciencia y Tecnología, tanto en el ámbito nacional como en entornos más concretos, como pueden ser los industriales, su uso no está muy generalizado y de hecho, son muy pocos los países que la hacen de forma continuada y basan en ella su toma de decisiones. En este curso se va a pasar revista a las experiencias más significativas, dando al final del mismo un breve resumen comparativo de las tecnologías que han analizado. Los países estudiados pueden dividirse en dos grandes grupos. En el primero tienen cabida los que poseen un potencial tecnológico muy por encima de la media mundial por lo que, como consecuencia, la Prospectiva Tecnológica que llevan a cabo tiene un sentido global. En el segundo, por el contrario, se encuentran aquellos países de tamaño medio, cuyo ejemplo más significativo puede ser Holanda, en los que los condicionantes que tienen para realizar Prospectiva Tecnológica son equivalentes a los de España. De cada grupo podrán extraerse conclusiones que tendrán diferente interpretación según el fin que se desee.

1.2.2.1 Japón

Japón es sin duda, el país que posee una tradición más asentada en este tipo de estudios. Una gran parte de los que se han desarrollado en otros países lo han tomado como ejemplo. Por ello le dedicaremos aquí una mayor atención que al resto.

La estrategia industrial japonesa se remonta al final de los años cincuenta y principio de los sesenta. En ese momento y merced a una serie de estudios que hoy denominaríamos prospectivos, se determinaron cuatro sectores estratégicos para Japón. Estos sectores fueron: Industria pesada: acero, naval, cemento, química, petroquímica, fibras

sintéticas y aluminio. Sectores protegidos: agricultura y distribución de productos. Sectores públicos: NTT, JAL ...


Sector de la producción: electrónica, automóvil y robótica.

Como puede apreciarse, en ellos se ha basado el posterior desarrollo tecnológico de Japón, los cuales dieron la base para asentar, de manera clara, la importancia de este tipo de análisis como etapa previa al diseño de cualquier política tecnológica.

Derivado de los beneficios obtenidos de la anterior estrategia se llegó a la conveniencia de mantener, de forma constante, un organismo que realizara ejercicios como los anteriores. Y así, los estudios de Prospectiva Tecnológica, desde un punto de vista ya estructurado, se remontan a 1971, año en el que se creó la Agencia Gubernamental Japonesa de Ciencia y Tecnología ("STA") Posteriormente, en 1988 y con el fin de reforzarla, se creó el NISTEP ("National Institute of Science and Technology Policy") Instituto de Investigación adscrito a dicha Agencia. Desde ese año y con intervalos de cinco, se realizan de forma periódica estudios de Prospectiva Tecnológica que muestran las nuevas tendencias y direcciones en la Innovación al tiempo que proporcionan las bases necesarias para la planificación en Ciencia y Tecnología del Gobierno. Así mismo, estos estudios aportan a las empresas privadas los datos necesarios para que también puedan efectuar sus previsiones.

La base de su desarrollo es la realización de un Delphi cuya función no es la de aportar una visión particular de un tema, ni está dirigido a ningún organismo o actividad concreta, sino que pretende dar una visión global de las tendencias futuras en Ciencia y Tecnología que pueda servir de apoyo a la planificación, tanto nacional como empresarial.

El número de áreas tecnológicas que han sido estudiadas en cada Delphi, desde 1971 hasta 1991, ha ido variando según los años, así como el número de tecnologías incorporadas. En todos, el intervalo temporal fue de 30 años. Por lo que respecta al V Delphi y sin entrar en muchos detalles de su desarrollo, podemos apuntar que las fases que siguió fueron las siguientes:

Creación de un Comité de Prospectiva Tecnológica formado por 30 expertos de diferentes campos de la Tecnología. Este Comité seleccionó el número y las áreas tecnológicas a estudiar. El número final fue de 16.

El Comité designó 13 Subcomités compuestos por expertos, en un número comprendido entre 5 y 10. Estos Subcomités prepararon los temas que consideraron constituían la esencia del progreso tecnológico en las áreas seleccionadas.

Se seleccionaron por los Subcomités, finalmente, 1.149 temas.


Se diseñaron los cuestionarios. Su estructura fue la misma para todas las áreas.

En cada cuestionario se incluyeron los siguientes aspectos:

Grado de importancia Momento en el que la tecnología estará disponible Necesidad o no de cooperación internacional Comparación del nivel de Japón con respecto a otros países Limitaciones para su desarrollo

Una vez confeccionados los cuestionarios se determinó el grado de experiencia de los encuestados y el carácter que debían tener los mismos.

Finalmente se seleccionaron, por parte de los subcomités, los expertos a los que se iba a dirigir el cuestionario, atendiendo a que existiese un equilibrio lo más alto posible entre representantes del mundo académico, del industrial y del Gobierno.

Las áreas tecnológicas seleccionadas para este estudio fueron las que aparecen en la tabla que a continuación aparece.

TABLA: ÁREAS SELECCIONADAS PARA EL ESTUDIO DEL DELPHI JAPONÉS DE 1991

N° Área Tecnológica N° Temas1 Materiales 1082 Electrónica y tecnologías de la información 1063 Ciencias de la vida 984 Espacio exterior 485 Física de partículas elementales 406 Ciencias de la tierra y el mar 827 Recursos minerales e hidrológicos 398 Energía 519 Medio ambiente 5010 Agricultura, pesca y recursos forestales 7411 Producción 7212 Urbanismo y construcción 6513 Transporte 6214 Medicina y salud 10915 Ocio y cultura 8216 Comunicaciones 65

1.2.2.2 Reino Unido

El primer Programa Nacional de Prospectiva fue iniciado en 1.993, habiendo sido publicados sus resultados en 1995. El organismo encargado de su realización ha sido la Office of Science and Technology (OST) ayudado por diferentes ministerios, centros de investigación públicos y privados, así como otras organizaciones privadas. La OST se creó en 1992 a partir de estructuras del


Ministerio de Educación y del Gabinete del Primer Ministro, siendo su misión fundamental la de desarrollar y coordinar la política científica y tecnológica nacional e internacional del Reino Unido.

El estudio desarrollado constó de las siguientes fases:

De junio de 1993 a inicios de 1994. Designación de un Comité de Dirección, nombrado por el Ministro de Educación y Ciencia, con el encargo de determinar las áreas de ciencia y tecnología que iban a ser analizadas, así como seleccionar los expertos que serían posteriormente involucrados en el proceso.

En 1994. El año entero se dedicó al estudio prospectivo. Se examinaron 15 áreas, que en total sumaban 1.207 sectores, analizándose su posible evolución en un período comprendido entre 15 y 20 años. Estos sectores reflejaban, en la mayor parte de los casos, una orientación claramente dirigida hacia el mercado, estando un 50 % de ellos relacionados con la forma de alcanzar amplios mercados, un 20 % hacía referencia a un primer uso de un servicio o un producto innovador, un 15 % se interesaba por la fase de desarrollo y tan solo un 2% incidía sobre cuestiones de tipo básico, como fenómenos o principios físicos.

En la primera ronda se recibieron un total de 2.585 contestaciones, lo que suponía el 31% de los cuestionarios enviados. El resumen de esta ronda volvió a remitirse a los que habían mostrado interés con el tema, indicándoles la posibilidad de modificar sus respuestas. En este caso, el 41% de los encuestados accedió a esta nueva fase. En paralelo, y desde un punto de vista más regional, se efectuaron sesiones de trabajo de las que se obtuvieron 375 respuestas. El total de ambos procesos, cuestionarios más sesiones de trabajo, fueron la base para el posterior análisis.

De cada uno de los sectores se responsabilizó en su análisis a un panel de expertos, cuyo número variaba entre 15 y 20. El número inicial de personas de que disponía el banco de datos de la OST estaba próximo a 7.000, lo que implica un amplio abanico de puntos de vista. Como ya se ha dicho, a la primera ronda solo respondieron 2.585 de ellos.Para la identificación de los sectores a analizar, la base de partida no fue el trabajo previo realizado en Japón, aunque en muchos casos los temas coincidían, sino un estudio más orientado a las condiciones del Reino Unido. Un conjunto de paneles fue el que determinó estas líneas y elaboró un primer cuestionario, remitido a entre 50 y 80 expertos por panel, en el que algunas de las preguntas que se hacían eran las siguientes:


Dar cuatro líneas o tendencias, así como sus causas, que puedan tener incidencia en el sector considerado, hasta el año 2.015.

Identificar posibles oportunidades de mercado entre las líneas o tendencias anteriores.

Identificar nuevos productos, procesos y/o servicios basados en los anteriores puntos que puedan ser objetivo de futuros mercados.

Identificar qué tecnologías, avances científicos o innovaciones serían precisas para conseguir lo anterior.

Del conjunto de todo ello se elaboró el primer cuestionario para la primera ronda del Delphi.

Las grandes áreas analizadas aparecen en la tabla que a continuación se anexa. En ella se muestra, asimismo, la situación en la que, según las respuestas recibidas, se encuentran los sectores incluidos en cada una de ellas. Así, por ejemplo, en el caso de la "Salud y Ciencias de la Vida", aparecen 10 sectores que todavía se encuentra en una fase Inicial (IN) 5 están en fase de Desarrollo (DE) 17 en la de Uso incipiente (UI) 39 en Uso Extendido o Generalizado (UE) y 9 en Otras situaciones (OT) El total de sectores analizados fue así, en este caso concreto, de 80.

TABLA: ÁREAS ANALIZADAS EN EL ESTUDIO REALIZADO EN GRAN BRETAÑA

Área temática IN DE UI UE OT TotalAgricultura, recursos naturales y medio ambiente

1 42 29 31 10 113

Productos químicos 2 24 14 33 7 80Comunicaciones 0 2 4 68 6 80Construcción 0 8 6 41 25 80Defensa y sector aerospacial 0 24 39 22 1 86Energía 1 8 26 43 2 80Servicio Financieros 0 8 4 35 21 68Alimentarios 6 9 7 24 27 73Salud y ciencia de la vida 10 5 17 39 9 80Tecnologías de la información y electrónica

0 1 8 60 11 80

Educación y ocio 0 6 17 42 5 70Tecnologías de la producción 0 6 30 40 6 82Materiales 0 32 19 25 4 80Venta y distribución 0 1 5 49 25 80Transporte 0 2 21 50 2 75Total 20 178 246 602 161 1207

El resultado del Delphi fue hecho público en 1995, divulgándose sus resultados a industrias, entornos académicos, organismos estatales y otros sectores involucrados en temas relacionados con las tecnologías estudiadas.


1.2.2.3 Estados Unidos

Los estudios realizados en USA en este campo se han centrado, preferentemente, en el análisis e identificación de "tecnologías críticas" para los próximos años. Estas tecnologías críticas son las que se consideran esenciales para mantener y mejorar la competitividad industrial, el crecimiento económico, la creación de puestos de trabajo y una mejor calidad de vida. En 1991, el primer Panel Nacional de Tecnologías Críticas presentó la lista de las 22 tecnologías que consideraba esenciales para lograr los ante dichos fines. En grandes bloques, estas tecnologías se centran en los siguientes grupos: Materiales, Producción, Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, Biotecnología, Ciencias de la Vida, Aeronáutica, Transporte por superficie, Energía y Medio Ambiente.

Dado el carácter de los análisis que se llevan a cabo en USA y que en cierta manera se salen de la orientación que aquí se ha adoptado, no dedicaremos más espacio a este país, aunque los resultados sean muy análogos a los obtenidos en otros estudios.

1.2.2.4 Holanda

Las actividades de Prospectiva Tecnológica se iniciaron en Holanda en 1989 por parte del Ministerio de Asuntos Económicos, responsable en ese país de la coordinación de la Política Tecnológica. Por otro lado, el Ministerio de Educación y Ciencia, responsable de la Política Científica, inició actividades equivalentes en su campo en 1986, de acuerdo con la planificación bianual que lleva a cabo. En 1991, el Gobierno decide la creación de OCV ("Overlegcommissie verkenningen") Comité de Prospectiva Tecnológica y con él la decisión de mantener un ejercicio continuado y sistemático en este tipo de estudios. De acuerdo con esta diferenciación de acciones, aparecen dos tipos de Prospectiva muy diferenciadas: la Científica y la Tecnológica. La primera dependiente del Ministerio de Educación y Ciencia, a través del OCV y la segunda, coordinada por el Ministerio de Asuntos Económicos.

La misión del OCV es la de organizar y supervisar las actividades de Prospectiva Científica a través del consenso con los diferentes participantes con un análisis de la posible oferta y la previsible demanda bajo una perspectiva internacional. Igualmente se encarga de elaborar estudios sectoriales demandados por distintas instituciones, de confeccionar informes finales con conclusiones, propuestas y recomendaciones que son remitidas al Parlamento y finalmente, de impulsar y supervisar las actividades de Prospectiva en organismos de investigación, tanto públicos como privados.


El método de trabajo no se basa, como en el caso japonés o el británico, en la realización de un Delphi, sino que se apoya en comités creados expresamente para el tema considerado. La selección del mismo es, o bien por iniciativa propia, o bien bajo demanda del Parlamento u otra institución estatal. La primera etapa consiste en la elaboración de un documento base que se denomina "Notas introductorias" y en el que se recogen todos los antecedentes y la información relevante disponible. Tras su estudio y en ocasiones, la celebración de seminarios para su discusión, se determina si se inicia la siguiente fase. Esta consiste en la determinación, por parte del OCV, de las bases del estudio, de quién debe participar en él y las especificaciones técnicas para su realización. Finalmente se procede ya al estudio sectorial.

Este estudio sectorial está compuesto de las siguientes partes:

Análisis de la situación presente y tendencias de futuro. Situación de Holanda en dicha disciplina. Tendencias científicas y sociales.

Definición de escenarios sectoriales por disciplinas. Estos escenarios contemplan los tres niveles posibles: mundial, europeo y nacional.

Formulación de opciones y propuestas.

Por lo que se refiere a la Prospectiva Tecnológica, es gestionada por un Comité de Gestión Permanente de alto nivel formado por los directores de los departamentos involucrados en este tema del Ministerio de Asuntos Económicos, más tres consultores externos. Su metodología de trabajo es la siguiente:

En una primera fase se elabora una lista de tecnologías emergentes, para 75 áreas, normalmente definidas por un consultor externo y siguiendo las experiencias de otros países como USA, Alemania, Japón y Gran Bretaña. Esta lista es analizada por expertos del propio ministerio, por empresas, tanto de producción como de servicios, y por institutos de investigación, que dan sus opiniones. Las bases para las opiniones emitidas deben guiarse por su importancia económica, por el potencial innovador, por su madurez y aplicación potencial y finalmente, por su accesibilidad por parte de los sectores correspondientes holandeses. El último punto a analizar es el de su relevancia para la pequeña y mediana empresa. De acuerdo con los resultados, se seleccionan aquellas tecnologías en las que procede realizar un estudio en mayor profundidad.

La segunda fase es la de la elaboración de un estudio pormenorizado de las tecnologías seleccionadas. Este estudio lo lleva a cabo un consultor externo independiente y ha de identificar la posición de Holanda con relación a otros países, así como los posibles actores en el desarrollo de la tecnología, las debilidades que puede tener el sistema Ciencia - Tecnología holandés para


llevarla a cabo y las oportunidades de dicha tecnología y cómo puede ser desarrollada. Los resultados son analizados por un Comité de unas 10 personas pertenecientes a segmentos relacionados con la misma.

En una tercera fase se presentan los resultados en una Conferencia a la que asisten unas 100 personas de todos los sectores potencialmente involucrados. Además de exponer los resultados, se analizan los mismos y se contrastan con las opiniones de los asistentes.

La última fase es la de aplicación de las conclusiones.

Los estudios realizados hasta el presente, desde 1990, se han centrado en seis campos:

Mecatrónica Adhesivos Tarjetas Inteligentes Materiales Compuestos Procesado de señales Tecnologías para la separación de productos.

1.2.2.5 Alemania

La década de los 80 determinó en Alemania, entre otras cosas, un fuerte incremento del interés por estudios de Prospectiva Tecnológica, ya en los 90 y como resultado de la reunificación, se consolidaron de manera completa. El organismo encargado de llevarlos a cabo ha sido, en la mayor parte de los casos, el Fraunhofer Institute für Systemtechnik und Innovationsforschung (ISI) por encargo del Ministerio Federal de Investigación y Tecnología (BMFT)

El trabajo se dividió en tres horizontes perfectamente delimitados. Uno primero, a corto plazo, abarcaba tan solo los próximos 5 años. El segundo, a medio plazo, alcanzó 10 años y finalmente, el tercero a largo plazo alcanzó un horizonte de entre 20 y 30 años.

Para el primer horizonte, el que cubría los próximos 5 años, la única herramienta adoptada fue la del análisis de patentes y la pregunta básica a la que se trató de responder fue la de cómo la productividad tecnológica se relaciona con las cuotas de mercado. Uno de los principales resultados obtenidos de este estudio fue el de que esta técnica tenía mayor o menor validez dependiendo del sector objeto de análisis. Entre los sectores para los que parece que su utilidad es menor se encuentran los de comunicaciones y espacio, mientras que en los que sí parece que pueden tener más validez los resultados es en aquellos en los que existe un mercado relativamente abierto, hecho este que no ocurre en los sectores


anteriores. Algo similar, en lo que se refiere a la incertidumbre de los resultados, puede decirse de aquellos otros sectores en los que existe un desfasaje apreciable entre la presentación de la patente y su introducción en el mercado.

Por lo que se refiere a la perspectiva a medio plazo, 10 años, la base tomada fue la de confeccionar árboles de relevancia, identificando los problemas existentes y las posibles necesidades futuras, así como las tecnologías que son capaces de solventarlas. En el estudio realizado, se elaboró una primera lista de 100 tecnologías clave con las que se estructuró el conjunto de relaciones horizontales entre ellas, otro de relaciones jerárquicas de subcampos con los principales y, finalmente, las condiciones previas y las posibles aplicaciones. En cada tecnología se analizó su situación con respecto a las ocho fases existentes entre la investigación y el desarrollo y que habían sido definidas previamente.

El horizonte a más largo plazo, entre 20 y 30 años, se basó en la realización de un Delphi totalmente análogo al realizado por Japón. De hecho su realización fue casi paralela a la del de éste publicándose simultáneamente ambas versiones para evitar influencias mutuas. Dada la escasa experiencia alemana de una Prospectiva Tecnológica basada en este método, la referencia japonesa resultó obligada y por ello la metodología fue idéntica. En el caso alemán, se emplearon unos 3.354 expertos, siendo el nivel de 12.

Las ocho fases son:

investigación básica investigación estratégica orientada desarrollo y primeros resultados técnicos transferencia de resultados estancamiento temporal y reorientaciones identificación de nuevas oportunidades primeras aplicaciones comerciales y difusión amplia penetración en el mercado.

La comparación entre los resultados de ambos estudios se publicó en un documento en el que se analizaron las coincidencias y las discrepancias, así como otros aspectos de tipo sociológico que hicieron que las respuestas obtenidas en uno y otro país fueran en apariencia diferentes. Es de señalar que una de las principales dificultades con las que se encontraron los responsables del Delphi realizado en Alemania fue el de la traducción del idioma japonés al alemán, no por el idioma en sí, sino por esos aspectos de carácter sociológico.


1.2.2.6 Australia

El organismo responsable en este país de los temas de Prospectiva Tecnológica es el ASTEC ("Australian Science and Technology Council") Fue creado en 1979 y asesora al Gobierno en las decisiones de Política Científica y Tecnológica, así como a universidades y empresas privadas. Ha finalizado un estudio denominado "Matching Science and Technology to Future Needs", con un horizonte de 15 años. Los objetivos que ha planteado son los siguientes:

Posibles cambios de tipo político y social a escala nacional y mundial. Futuras necesidades y oportunidades para Australia derivadas del empleo de

Ciencia y Tecnología en diferentes sectores. Realizaciones de otros países para acomodarlas a los objetivos australianos.

Este estudio ha sido hecho, esencialmente, a través de organizaciones independientes y colaboraciones de ASTEC con otras instituciones.

1.2.27 Francia

A finales de 1993 se aprobó la realización de un estudio de Prospectiva Tecnológica mediante el método Delphi, que fue coordinado por los Ministerios de Educación Superior e Investigación y el de Defensa y coordinado por un Comité de Seguimiento designado específicamente para tal misión. Este Comité fue el encargado de seleccionar las tecnologías objeto de estudio así como de la definición de los criterios por los que debía realizarse el Delphi.

Los principales resultados que se trataron de conseguir fueron los siguientes:

¿Qué tecnologías son importantes para la industria nacional francesa? ¿Cuál es la posición francesa, e indirectamente europea, en estas tecnologías? ¿Qué esfuerzos deben llevarse a cabo para mejorar la posición, en el ámbito

mundial, de las mismas?

El horizonte temporal que se planteó fue, dependiendo del sector, de entre 5 y 10 años y la perspectiva para su análisis fue doble; estudiar qué tecnologías era necesario desarrollar para alcanzar determinados mercados y ver qué tecnologías podrían surgir en los próximos años, que fueran determinantes para el futuro desarrollo industrial.

El Comité designó a una serie de expertos que realizaron un inventario de las tecnologías más significativas para cada uno de los 10 subgrupos científico - tecnológicos formados. Cada uno de ellos estuvo compuesto por entre 15 y 20


personas escogidas tanto del entorno académico como del industrial. Estas tecnologías, una vez estudiadas por el Comité de Seguimiento, pasó a formar parte de la lista definitiva de tecnologías objeto de estudio.

Los criterios para su elección fueron, entre otros de menor entidad:

Los mercados de referencia actuales y potenciales El impacto sobre el comercio exterior La aceptabilidad o la demanda social y cultural La posición competitiva de los productos La vulnerabilidad y los riesgos de dependencia industrial La contribución a las necesidades nacionales, centradas esencialmente en los

sectores estratégicos de Defensa, Energía, Medio Ambiente, Salud y Cultura La articulación de la industria nacional La capacidad de difusión de la industria francesa Finalmente, y como criterio global de priorización, se consideró el impacto

global sobre la competitividad.

En total se consideraron 105 tecnologías, de las cuales casi la mitad se localizaron en los sectores de Salud y Biotecnología, 22, y en el de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, 32.

La realización práctica del Delphi se encargó a una empresa privada que utilizó las opiniones de unos 4.300 expertos y abarcando un número aproximado de 1.000 temas científico - técnicos agrupados en 15 áreas.

Resulta significativo hacer referencia aquí a los factores que se consideraron clave para alcanzar éxito en un sector. Estos factores fueron:

Voluntad expresa de los componentes del mismo Posibilidad de alianzas entre ellos Existencia de un líder Sensibilidad de los poderes públicos Alto grado de aceptabilidad social

Finalmente y como conclusiones generales, aparte de las propias que determinan en qué sectores se encuentra Francia en una posición ventajosa y en cuáles en desventaja, se señala la importancia de los siguientes aspectos:

Necesidad de un esfuerzo constante en I+D Promoción de la difusión de los resultados Sensibilización de la opinión pública


Necesidad de iniciativas industriales Desarrollo autónomo de determinados sectores

1.2.2.8 Unión Europea

El Instituto de Estudios de Prospectiva Tecnológica, creado como parte de los Joint Research Centers de la UE, tiene su sede en Sevilla desde 1993. Desde su creación, en 1989 hasta esa fecha, ha centrado sus actividades en los siguientes campos:

Energía por Fusión Transporte (trenes de alta velocidad) Espacio y Medio Ambiente.

En todos ellos ha realizado una serie de seminarios con participación internacional. Las áreas prioritarias del instituto son:

Crecimiento, competitividad y empleo Energía, medio ambiente y empleo Transporte Energías renovables Energía - recursos hidrológicos - empleo.

Como puede apreciarse, el objetivo primordial se diferencia de los anteriores estudios presentados en el sentido de que no son aquí las tecnologías a emplear en los próximos años la raíz de los estudios, sino cómo esas tecnologías pueden repercutir sobre conceptos sociales, como por ejemplo, el empleo o la competitividad de las empresas.

Dada la fecha de su instalación en España, aún parece un poco pronto para que haya podido alcanzar resultados en cierta forma significativos.

1.2.2.9 Comparación de los temas analizados por diferentes países

Unicamente, como resumen final de los apartados anteriores, parece oportuno sintetizar en un cuadro cuáles han sido las tecnologías estudiadas en los diferentes países y sobre todo, en los más importantes. Como puede verse, en casi todos ellos aparecen las mismas y si se analizara con un mayor detalle, se vería que los subsectores son también muy semejantes. Este hecho no debe, en modo alguno, sorprender, ya que los principales estados basan su desarrollo en unos entornos tecnológicos y en unas tecnologías que son, aproximadamente, las mismas en el ámbito mundial.


Este hecho ha de ser muy tenido en cuenta por los países de nivel medio, como España, ya que implica el tener precondicionadas unas líneas y unas políticas. Pero este es otro tema que requiere una mayor atención y que por ello no va a ser tratado aquí.

1.2.2.10 España

La Prospectiva Tecnológica en España ha seguido, desde sus inicios, una trayectoria que podría denominarse irregular. Se la ha tenido en cuenta de manera casi constante, en la forma que luego veremos, en muchas de las etapas iniciales que han ido configurando las sucesivas políticas de Ciencia y Tecnología desarrolladas. Pero su uso reiterado y lo que es más importante, el empleo de una metodología establecida que se fuera perfeccionando año tras año, no ha sido la norma habitual.

La razón de lo anterior es que no ha existido, al menos en los entornos de las diferentes administraciones del estado, tanto nacionales como autonómicas, una estructura que tuviera a la Prospectiva Tecnológica como su único fin. El primer paso significativo que se dio fue la creación, tras la aprobación de La Ley de Fomento y Coordinación de la Investigación Científica y Técnica, conocida como Ley de la Ciencia, de una Agencia Nacional de Evaluación y Prospectiva, la ANEP, dependiente de la Comisión Interministerial de Ciencia y Tecnología, que incluyó como parte de su nombre esa "P" que jamás había aparecido hasta entonces en ninguna institución pública. Ese paso, aunque tímido, significó la intención política de llevar al funcionamiento de los organismos encargados de las diferentes etapas y las posibles planificaciones de la I+D una cierta estructura que soportara lo que en otros lugares era ya un hecho asentado. Las prioridades del Sistema Ciencia y Tecnología en aquel momento, que imponían conocer en primer lugar cuáles eran las bases sobre las que se podía asentar el mismo, así como la calidad y la capacidad de grupos, instituciones e infraestructuras, determinó que las tareas más significativas se dirigieran hacia la Evaluación. Con ello, la Prospectiva Tecnológica quedó un tanto relegada a un segundo plano y por ello el establecimiento de una metodología y un trabajo continuo en este campo quedó postergado para otra ocasión.

Primeros trabajos de Prospectiva Tecnológica

Casi coincidiendo con la aprobación de la Ley de la Ciencia, se iniciaron una serie de estudios en determinados campos de la Ciencia y la Tecnología destinados a conocer cuál era la situación de España en ellos. En la mayor parte de los casos se trató de análisis, más o menos pormenorizados, de la situación del correspondiente sector, tanto en lo que se refería a su potencial de investigación,


como a las realizaciones más significativas que se hubieran llevado a cabo en los últimos años. Se profundizó en los grupos existentes y en sus infraestructuras. Estos estudios fueron coordinados por el Gabinete de Estudios de la Comisión Asesora de Investigación Científica y Técnica, CAICYT, del Ministerio de Educación y Ciencia, y en ellos participaron un gran número de especialistas en cada uno de los temas considerados como prioritarios.

Algunos de ellos son:

1985 Tendencias actuales en Química CAICYT - CSIC Seminario 1987 Prospectiva en producción Animal CAICYT - CSIC Encuentros UIMP 1987 El futuro de la gestión de los recursos naturales en España FAST - CSIC

Seminario 1987 Prospectiva en Física ANEP - CSIC Estudio Bibliométrico y Económico 1987 Prospectiva en Oceanografía CAICYT - CSIC Encuentros UIMP 1987 Comunidad Científica en las tecnologías de la Información (2 vols.)

FUNDESCO - CSIC Estudio de tendencias y encuesta 1988 Tendencias en Historia ANEP - CSIC Encuentros UIMP

Como puede apreciarse, el Consejo Superior de Investigaciones Científicas fue en todos los casos, uno de los participantes en los trabajos. A partir del año 1988 y tras la creación de la Secretaría General del Plan Nacional de I+D y de la ANEP, ésta última tomó el lugar que previamente había estado asignado al antes dicho Gabinete de Estudios de la CAICYT.

Aunque la importancia de los anteriores documentos no puede por menos de ser resaltada, no pueden considerarse claramente estudios de Prospectiva Tecnológica, al menos con el sentido que aquí se ha dado a dicha palabra. No estaban planteados los posibles caminos que los sectores estudiados podían seguir en el futuro y mucho menos se intentaba ofrecer una panorámica de cuál podía ser la situación de los mismos al cabo de un período de tiempo suficientemente largo.

Por otra parte, en el intervalo de tiempo comprendido entre 1985 y 1988 se efectuó también otro trabajo que, aunque no respondió en ningún momento a la intención de realizar una tarea Prospectiva, sí podría acercarse a lo que se entiende por tal. La Ley de la Ciencia determinó la puesta en marcha de un primer Plan Nacional de Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico, para cuya configuración se establecieron una serie de grupos de trabajo que, durante ese tiempo, se dedicaron a establecer las líneas prioritarias que deberían seguir los diferentes Programas Nacionales. Para ello se volvieron a analizar los diferentes sectores tomados, sus potencialidades y cuáles podían ser los segmentos de


mayor incidencia futura, tanto en los centros de I+D, como en las industrias. De cada uno de los potenciales Programas Nacionales se editó, con carácter restringido, un volumen en el que se recogían los datos recolectados, los estudios efectuados y cuáles podían ser las líneas preferentes para el futuro. Estos trabajos, de los que solo se hizo una edición muy limitada destinada a los diferentes miembros de la CICYT, constituyen así la segunda serie de estudios con un cierto contenido de Prospectiva Tecnológica realizados por la administración española.

Dentro de este mismo carácter, es preciso señalar también otras dos obras. La primera, "Nuevas Tecnologías, Economía y Sociedad en España", es el resultado de un informe elaborado para el Gabinete de la Presidencia del Gobierno en 1986 y en el que se analizan, como su nombre indica, las principales tecnologías con previsible impacto en el desarrollo futuro de nuestro país y sus posibles repercusiones económicas sobre la sociedad, en general, sobre la Industria y los Servicios, en particular. Con este trabajo, así como con los estudios anteriormente citados, puede considerarse que se asentaron las bases para la confección del Primer Plan Nacional de I+D y por tanto, de la política científico - tecnológica española desde entonces.

El segundo estudio que es preciso también mencionar es "Ciencia, tecnología e industria en España. Situación y perspectivas". Este libro fue el resultado de los documentos, análisis y conclusiones del II Seminario de Buitrago sobre Nuevas Tecnologías, que se celebró en la Estación Terrena de Comunicaciones por Satélite de Buitrago de Lozoya, Madrid, los días 7, 8 y 9 de Marzo de 1991. Contiene una serie de artículos redactados por especialistas en los correspondientes campos, con una orientación análoga en cierta forma a la de la obra anterior. La diferencia esencial con aquella estriba en que los datos analizados aquí proceden de los dos años posteriores a la implantación del Primer Plan Nacional de I+D y en consecuencia, se podía determinar en parte cuál había sido el impacto de la política adoptada en el año 1987. Ningún otro estudio equivalente, salvo los datos y análisis que aparecen en las Memorias anuales de resultados del Primer Plan Nacional, con las correspondientes revisiones del mismo, así como las de los siguientes Segundo y Tercer Plan Nacional de I+D, ha vuelto a realizarse de manera sistemática en la Administración española, al menos desde un punto global. Distintos departamentos ministeriales han llevado a cabo estudios sectoriales realizados con el objetivo de determinar sus políticas para los próximos años. En la mayor parte de los casos, estos estudios han sido realizados por expertos de los correspondientes departamentos y en algunas ocasiones, por asesorías externas. Dado el carácter de estos trabajos, que no guardan una relación directa con el concepto de Prospectiva Tecnológica aquí desarrollado, no van a ser detallados en este curso.


1.2.2.11 Actividades en Prospectiva Tecnológica desde 1994

Vista la necesidad de establecer un pequeño núcleo que actuase como embrión de un futuro trabajo de carácter global en Prospectiva Tecnológica, en 1995 se creó en la ANEP un Gabinete de Prospectiva que iniciara las bases para estructurar una metodología propia para nuestro país en este campo. Para ello se nombraron dos coordinadores que, conjuntamente con una muy pequeña parte del personal de plantilla de la misma, planificaran unos primeros estudios comparativos de lo que se hacía en otros países y planteasen posibles estrategias para el nuestro.

Una de las bases de partida fue la de, a la vista de la escasa experiencia existente entre los expertos españoles en estos temas, plantear dos enfoques diferentes de análisis prospectivo y ver cuál de ellos encontraba mejor respuesta entre los expertos. Estos dos enfoques han tenido, a su vez, dos raíces también por completo diferentes; una raíz más asentada en los objetivos finalistas de las tecnologías y otra en las bases científico - técnicas de las mismas. Las dos líneas seguidas han sido así:

Estudiar unas determinadas tecnologías, analizar su estado actual, tanto en España como en los países más avanzados, estimar su posible desarrollo con un horizonte aproximado de 5 años y determinar sobre qué sectores específicos podrán incidir con más fuerza.

Analizar unos ciertos sectores de aplicación o mercados, ver qué tecnologías emplean en la actualidad y cuál es su cobertura e incidencia. Determinar cuál puede ser su evolución en los próximos años y, en consecuencia, prever qué tipo de tecnologías será necesaria.

Estos dos enfoques pueden resumirse en dos grandes bloques: Análisis desde el mercado o el sector de aplicación Análisis desde la Tecnología.

En el primer caso, los sectores estudiados fueron "Comunicaciones Móviles" y "Multimedia", y en el segundo "Óptica" y "Materiales Avanzados". Los trabajos se llevaron a cabo por grupos reducidos de expertos que, bajo la dirección de un especialista en el tema, prepararon cuatro documentos de carácter general en los que se analizaron aquellos aspectos más significativos de cada uno de ellos. Sin entrar en detalles concretos de los mismos, ya que no es este el momento para hacerlo, solo procede hacer aquí un breve comentario sobre el resultado global de los dos enfoques adoptados. Por razones que no se van a analizar, parece que el primer método, el del enfoque desde el sector de aplicación, ha sido más fácil de


llevar a cabo que el segundo, en contra de lo que en un principio podría haber sido intuido.

Es preciso mencionar, como última acción relacionada con la Prospectiva Tecnológica, una iniciativa tomada por la ANEP en el año 1994 y que trataba de obtener información sobre la situación de nuestro país en los distintos campos de la Ciencia y la Tecnología. Se aprovechó para ello la etapa de Evaluación de los proyectos presentados a los distintos Programas del Plan Nacional de I+D, tanto los Nacionales como el de Promoción General del Conocimiento. Al mismo tiempo que se remitían a los correspondientes "pares" para que fueran evaluados, se les adjuntaba un breve cuestionario con preguntas referentes a la situación del proyecto a evaluar y el tema del mismo, con respecto al contexto internacional y sus posibles aplicaciones en otros campos diferentes. Se recibieron un total de 2.714 respuestas de las que se extrajeron algunas consecuencias relativas a la opinión de los investigadores con respecto a sus áreas de especialización y las líneas de futuro. Esta iniciativa no ha tenido continuidad a pesar de que podía, con una serie de mejoras, constituir una especie de Delphi particularizado a áreas y temas muy concretos.

1.2.3 ¿Por qué realizar Prospectiva Tecnológica?

Resultaría bastante poco justificado el realizar una pregunta como la anterior referida a la realización de cualquier tipo de previsión ante situaciones posibles en un futuro inmediato. Prever es intentar situarse en una posición adecuada ante posibles hechos que puedan acaecer próximamente. De igual forma que los estrategas militares intentan estudiar todos los posibles movimientos del enemigo antes de desplegar sus fuerzas, o los jugadores de ajedrez meditan concienzudamente sus jugadas ante las diversas variantes que pueden adoptar sus contrincantes, el establecer cómo puede evolucionar una tecnología o cómo va a repercutir en las ventas futuras es algo consustancial con cualquier política que se pretenda hacer.

De una forma general podría resumirse en los siguientes puntos el porqué realizar Prospectiva Tecnológica:

1. Maximizar las ganancias a partir de factores externos.2. Maximizar las ganancias a partir de las decisiones tomadas de antemano.3. Minimizar las pérdidas asociadas con sucesos externos incontrolados.4. Reducir los efectos de competidores externos.5. Predecir demandas con fines productivos.6. Predecir demandas para el desarrollo interno.7. Predecir demandas para asegurar los medios necesarios para satisfacerla.


8. Desarrollar planes de organización.

Es evidente que la mayor parte de estos apartados pueden ser aplicados tanto desde un punto de vista que podríamos denominar “macro” como desde otro “micro”. Cualquiera de ellos admite un planteamiento de carácter muy particular, como pueden ser los intereses de una gran compañía u otro mucho más amplio, como podrían ser los de una cierta región geográfica o incluso, de un conjunto supranacional. Los competidores externos, por ejemplo, a que se alude en uno de ellos, pueden ser compañías rivales, dentro de un mismo mercado o naciones que desarrollan un mismo tipo de producto o servicio. Como es lógico, las bases para el planteamiento del trabajo de Prospectiva Tecnológica serán muy diferentes en un caso y en otro.

Por otra parte, la Prospectiva Tecnológica juega un papel significativo en la toma de decisiones. Entre los papeles que desempeña, pueden a su vez, señalarse los siguientes:

1. Identifica los límites que no pueden ser sobrepasados.2. Establece una velocidad de progreso adecuada, impidiendo que se demanden

velocidades imposibles de conseguir.3. Describe alternativas a tomar.4. Indica posibilidades que podrían conseguirse si se desearan.5. Proporciona un marco de referencia para el desarrollo deseado. Las

desviaciones pueden ajustarse en tiempo real según se va progresando.6. Proporciona señales de aviso que alertan sobre la toma o no de decisiones

previstas.

1.3 Naturaleza y Epistemología de la Prospectiva Tecnológica

1.3.1 Definición y concepto

Se define la Prospectiva Tecnológica como el conjunto de tentativas sistemáticas para observar a largo plazo el futuro de la ciencia, la tecnología, la economía y la sociedad, con el propósito de identificar las tecnologías emergentes que probablemente produzcan los mayores beneficios económicos y/o sociales. Se trata, por consiguiente, de una herramienta de apoyo a la estrategia y de observación del entorno a largo plazo que tiene como objetivo la identificación temprana de aquellos aspectos y tecnologías que pueden tener un gran impacto social, tecnológico y económico en el futuro.


La Prospectiva Tecnológica es una disciplina con visión global, sistémica, dinámica y abierta que explica los posibles futuros, no sólo por los datos del pasado sino fundamentalmente teniendo en cuenta las evoluciones futuras de las variables (cuantitativas y sobretodo cualitativas) así como los comportamientos de los actores implicados, de manera que reduce la incertidumbre, ilumina la acción presente y aporta mecanismos que conducen al futuro aceptable, conveniente o deseado.

La Prospectiva Tecnológica es una mirada al porvenir dirigida a esclarecer la acción presente.

Jordi Serra

La Prospectiva es la ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poderlo influir. Aunque de hecho es, paradójicamente, una ciencia sin objeto que se mueve entre la necesidad de predecir lo que puede ocurrir y el deseo de inventar el mejor futuro posible. Porque aunque el devenir no puede predecirse con exactitud, si podemos imaginar nuestro mañana preferido. Y los últimos suspiros del siglo veinte son un buen momento para ello.

Pero reducir la distinción entre "futures studies" y Prospectiva a una cuestión semántica sería un grave error, ya que designan áreas que no son completamente coincidentes. En Europa, Prospectiva tiene un sentido muy preciso, es la "ciencia que estudia el futuro para comprenderlo y poder influir en él" (Gaston Berger)

Para un prospectivista la búsqueda de conocimientos sobre el futuro está siempre orientada a dirigir la acción para conseguir un efecto deseado; de hecho, no se entiende el estudio de los futuros posibles si no es para poder realizar/evitar posteriormente aquel que se considere deseable/rechazable. En cambio, en la órbita anglosajona "futures studies" designa todo tipo de indagación tendente a mejorar nuestro conocimiento del futuro, pero separado del uso posterior que se pueda dar a esa información, que se considera un acto posterior y sin ninguna relación con la investigación propiamente dicha.

Como se ha comentado antes, la Prospectiva podría considerarse como una forma razonada, y asentada sobre bases lo más sólidas posibles, de tener un cierto conocimiento de cómo y cuál puede ser el futuro. El DRAE1 indica que Prospectiva es "El conjunto de análisis y estudios realizados con el fin de explorar o predecir el futuro, en una determinada materia". Como se desprende de esta definición, la Prospectiva no debe realizarse desde un punto de vista global, sino que es mucho más prudente centrarse únicamente en un determinado terreno. El terreno en el que aquí vamos a centrarnos es el tecnológico.


Y continuando con el apoyo que nos puede proporcionar el DRAE, parece procedente también fijar cuáles son los límites de la Tecnología o mejor aún, qué debemos entender por Tecnología y sobre ese concepto intentar construir el edificio de la Prospectiva Tecnológica. Las definiciones que allí aparecen son las siguientes: "Conjunto de los conocimientos propios de un oficio mecánico o arte industrial". Tratado de los términos técnicos. ½ 3. Lenguaje propio de una ciencia o arte. “Conjunto de los instrumentos y procedimientos industriales de un determinado sector o producto".

Resulta evidente que la única que aquí nos puede ser válida es la última. Y a pesar de ello, no creemos responde al concepto que, en realidad, tenemos hoy en nuestra sociedad, de lo que es y representa la Tecnología. Quizás es más adecuada a nuestro actual propósito la definición que ofrece "The American Heritage Dictionary of the English Language" y que, convenientemente traducida, dice lo siguiente: "Conjunto de métodos y materiales empleados para obtener unos determinados objetivos industriales o comerciales". Como comenta J.P. Martino, esta definición es la más concordante con la situación actual, dado que están incluidos en ella tanto los bienes como los servicios que se desean obtener. No queda reducida así tan solo a los instrumentos o a las técnicas, sino que también se tiene en cuenta a los intangibles y al cómo se hacen las cosas o los productos; esto es, al "saber hacer".

Si aunamos las dos anteriores definiciones llegamos así a lo que podría ser la definición de Prospectiva Tecnológica. Sería el "Conjunto de análisis y estudios realizados con el fin de explorar o predecir el futuro mediante el empleo de determinados métodos y herramientas que permitan la consecución de unos ciertos objetivos industriales o comerciales".

Como resulta evidente, paralela a esta clase de Prospectiva puede haber otra, que podría designarse como "Científica", que estaría relacionada con aquellos nuevos descubrimientos, invenciones o desarrollos relacionados directamente con la Ciencia y que, en contraposición con la anterior, no tendría nada que ver con las aplicaciones inmediatas, tanto en el campo industrial como en cualquier otro segmento de la sociedad. En la mayor parte de las ocasiones, este tipo de Prospectiva no es, como veremos más adelante, objeto de estudios metodológicos del mismo carácter que la tecnológica. Los avances en Ciencia poseen unas características muy diferentes de las existentes en Tecnología. Así como en el caso de esta última sus avances tienen como objetivo, por lo general, el satisfacer unas necesidades demandadas por la sociedad, los avances en Ciencia son fruto de una serie de factores mucho más sutiles, como pueden ser las intuiciones de un determinado grupo de personas o los razonamientos casi abstractos realizados por otras. Y estos factores son todavía mucho más difíciles de prever que los


tecnológicos. Por ello, aunque el avance de la Tecnología está íntimamente ligado al de la Ciencia, la Prospectiva Tecnológica no tiene apenas en cuenta a la Científica.

Si se plantean, como veremos más adelante, una serie de desarrollos que se prevé tengan lugar en un determinado intervalo de tiempo, en la mayor parte de los casos se toma como punto de partida la situación de la Ciencia en el momento actual y a lo sumo, se hace una somera interpretación de cómo seguirá avanzando en los años venideros. En algunos casos, la previsión para el futuro puede anticipar alguna demanda de tipo científico que debería alcanzarse para lograr la meta propuesta. Pero la Prospectiva Tecnológica no hace, en la mayoría de las ocasiones, previsiones de cómo serán esos avances científicos ni cómo podrán conseguirse. Solo indicará que deberían alcanzarse.

Podíamos así, volviendo al terreno de la Prospectiva Tecnológica, indicar una serie de conceptos que marcan lo que debe ser y cuál es su objetivo final. La Prospectiva Tecnológica, a partir de ahora, debe entenderse como un proceso de estudio que ha de ayudar a comprender mejor cuáles son las fuerzas que pueden modelar el futuro a largo plazo. Estas fuerzas son esenciales para tomar decisiones en temas como la planificación y la articulación de los sistemas de Ciencia y Tecnología, tanto a niveles superiores, como pueden ser los estatales o los regionales, como a niveles inferiores, esto es, dentro de empresas de un tamaño significativo o en sectores de carácter estratégico. Este planteamiento implica, de hecho, una cierta función activa sobre la determinación del futuro, ya que éste puede ser modulado en cierta forma a través de actuaciones realizadas en un instante de tiempo anterior. A modo de ejemplo y aunque sobre casos equivalentes volveremos más adelante, un estudio sobre la posible factoría del siglo próximo puede repercutir en las medidas que se tomen para ir adaptando métodos de trabajo a lo que puede ser ese futuro. Si los avances tecnológicos se producen sin haber tomado medidas sobre sus consecuencias, la adopción de éstas en el momento en el que la tecnología está ya presente puede conducir a la imposibilidad de llevarlas a cabo de forma efectiva.

Hay que señalar, por otra parte, que la Prospectiva Tecnológica no debe proponer una única solución o un único escenario futuro. En una Prospectiva Tecnológica realista deben estar presentes varias posibles soluciones e irse modificando, hasta quizás quedar reducida a una única, según vaya avanzando el tiempo. En algunos casos, algunos de estos escenarios posibles pueden no ser una opción deseable y, consecuentemente, tomarse todas las medidas posibles para que no llegue a ser una realidad en el futuro.


Finalmente y en línea con lo anterior, la Prospectiva Tecnológica debe estar animada de una cierta capacidad de cambio casi en tiempo real. Ninguna predicción hecha hoy para un mañana más o menos lejano ha de considerarse como algo estático. Toda Prospectiva Tecnológica ha de poseer elementos que pueden irse modificando según vayan cambiando las condiciones de contorno que se tengan en cada momento. La Prospectiva Tecnológica es así un proceso continuo, que no debe detenerse una vez iniciado. Los resultados de hoy son sólo los parámetros que deberán contrastarse con los que se obtengan mañana, y de esta comparación obtener consecuencias para modificar o no las previsiones para el futuro.

1.3.2 Bases conceptuales de la Prospectiva Tecnológica

¿Ciencia o saber?

¿La Prospectiva Tecnológica es una ciencia? Sobre ello no hay consenso. ¿Cómo puede existir una ciencia que no tiene objeto? Para muchos la respuesta es simple, no puede, el futuro no existe y por definición no puede existir, ya que en el momento en que se concreta deja de serlo. El futuro es un concepto mental, una constructor social (algunas culturas carecen de sustantivo para él), por tanto, la Prospectiva Tecnológica puede aspirar a ser una disciplina humanística, como la filosofía, por ejemplo, pero no una ciencia. Todo esto es cierto, pero se pueden hacer ciertas matizaciones; en primer lugar, esta crítica que se hace a la Prospectiva Tecnológica se puede extender a la mayoría de las ciencias sociales. La economía, con toda su tradición y peso académico y profesional, tendría problemas para pasar un examen estricto de su objeto. Al fin y al cabo, ¿Qué es la economía?, ¿Existe realmente la economía más allá de la teoría? La ciencia política, a pesar de su nombre, tiene un objeto que resulta, cuando menos, nebuloso. Si tomamos la historia hemos de aceptar que su objeto, el pasado, tampoco existe y eso no es impedimento para que se estudie; la historia analiza documentos, restos y registros que han llegado hasta hoy, pero no el pasado en sí. Vemos, pues, que el criterio del objeto no puede ser determinante.

En segundo lugar, la pretensión a la cientificidad de la Prospectiva Tecnológica tiene más que ver con su empeño en estudiar el futuro mediante el método científico que con el cumplimiento estricto de todos los criterios para merecer el calificativo de ciencia.

Si bien es cierto que el futuro no existe, no lo es menos que no carecemos de información sobre él. De hecho, sabemos bastante. Por un lado, conocemos la naturaleza cíclica de muchos fenómenos, como las estaciones, o los ciclos de actividad solar. Somos capaces de proyectar informaciones pasadas y/o presentes


en el futuro (extrapolación de tendencias) cuyo caso más obvio son las previsiones demográficas. Nosotros mismos hemos situado en el futuro balizas que guían nuestra actividad, en el año 1998, la Unión Europea tendrá moneda única y en el año 2000 se celebrarán los Juegos Olímpicos de Sidney. Esta clase de información es contingente, pero es lo suficientemente real como para que influya en las decisiones que tomamos en el presente. Por último y más importante, contamos con nuestros propios proyectos, sueños, esperanzas y temores, que guían toda nuestra actividad presente, son nuestras imágenes de futuro, todos las tenemos y la Prospectiva Tecnológica las estudia, clasifica y procesa. Son el verdadero objeto de estudio de la Prospectiva Tecnológica de forma análoga a lo que son los vestigios históricos para la historia.

Para zanjar el asunto de la cientificidad se puede decir que, si bien la Prospectiva Tecnológica carece de objeto real, sí dispone de pseudo objetos que le permiten emprender el estudio de los futuros posibles con el rigor y la sistemática que se suponen en la ciencia.

Idealmente, todos los prospectivistas o futuristas deberían combinar los tres enfoques. Si hay que investigar el futuro de un sector concreto no es suficiente proyectar la información que tenemos, hay que reflexionar sobre conceptos y categorías de ese sector y ver en qué medida influyen en su desarrollo, valorar distintos futuros en circunstancias cambiantes y ser consciente de que no se puede dar nada por sentado. La experiencia muestra que el futuro menos posible es aquel en el que nada cambia.

¿Por qué es importante la Prospectiva?

Los cambios que se están produciendo en el ámbito socioeconómico son tan importantes, tan profundos y algunos a tal ritmo, que ya han comenzado a sentirse los efectos en las instituciones, organizaciones y empresas. En éste contexto de incertidumbre no son suficientes los análisis convencionales que se alimentan desde y con datos exclusivos del pasado; se hace imprescindible disponer, además, de nuevas herramientas que exploren e iluminen las posibles evoluciones futuras de problemáticas complejas en las que se ven inmersos tanto administraciones públicas como organizaciones privadas y empresas. Sólo así podrán adoptarse las estrategias más adecuadas para competir o servir eficientemente en un mundo cada día más interrelacionado. Esto es válido tanto para empresas como para la acción pública y política.

Nuestra propuesta de análisis cuando se trata de hacer nuevos planteamientos o modificar aquéllos que se consideran obsoletos en organizaciones y empresas es la Prospectiva Tecnológica.


La Prospectiva la aplicamos a explorar las posibles y/o probables evoluciones futuras de empresas, grupos, sectores, organizaciones, instituciones, temáticas o problemáticas de toda índole (políticas, económicas, tecnológicas, sociológicas, etc.) a medio y largo plazo, mediante el análisis de las variables que más influirán en su evolución y teniendo en cuenta los comportamientos de los actores implicados. Se elaboran escenarios probabilizados, a partir de los cuáles se obtienen inputs que nos servirán para definir, desarrollar e implantar las estrategias más adecuadas. La metodología se aplica en los países más importantes del ámbito OCDE y UE., aunque en España todavía supone una innovación.

Este planteamiento incorpora un bagaje doctrinal importante adquirido a lo largo de muchos años de formación continuada y se llega a él después de trayectorias profesionales en el mundo económico - empresarial de más de veinticinco años de experiencias; son, por tanto, éstas las que han inducido a reflexionar y proponer la Prospectiva Tecnológica.

El hombre siempre se ha sentido fascinado por el futuro a lo largo de la historia. La necesidad psicológica de conocer por anticipado lo que pueda ocurrir ha sido una constante en la naturaleza humana para contrarrestar el miedo y la inquietud ante lo desconocido, o incluso para satisfacer la curiosidad. Los tiempos que nos ha tocado vivir, caracterizados por tantos y tan rápidos cambios tecnológicos, económicos, políticos, sociales, etc., acrecientan todavía más si acaso la complejidad y la incertidumbre sobre "lo que vendrá" y nos impulsan a explorar el porvenir, no ya por curiosidad sino para pertrecharnos de una adecuada capacidad de respuesta ante los cambios que se producirán en el entorno.

En el mundo económico y de los negocios también se intenta "capturar" el futuro. Ahí están todas las técnicas de previsión empresarial, las predicciones sobre ciclos, los pronósticos sobre la bolsa, los análisis de mercados, las programaciones de producción, la planificación económica y financiera, el análisis de tendencias, la mercadotecnia, etc. Todas ellas tratan de enjaretar un futuro incierto con más o menos éxito; muchas de ellas fracasan estrepitosamente porque parten de un grave error: pretenden predecir o prever el futuro, cuando el futuro no está escrito en ninguna parte, "está por hacer". Además, muchas técnicas de previsión pretenden construir el futuro como prolongación del pasado ("sucederá lo mismo o algo parecido con algunas variaciones") Otro grave error, ya que el futuro no es único, sino múltiple e indeterminado.

Este es precisamente nuestro punto de partida; el futuro está por hacer, es múltiple y podemos influir en él. Este es el sentido de la Prospectiva Tecnológica que proponemos a las empresas y a las organizaciones. La


Prospectiva Tecnológica es una reflexión para iluminar la acción presente a la luz de los futuros posibles. Ahora bien, ¿tiene esto valor?

1.3.3 Elementos básicos

Los ejercicios de Prospectiva Tecnológica nacionales están afectados de limitaciones que en su mayor parte proceden de la misma naturaleza de estos ejercicios. Algunas de ellas son las siguientes:

Estos ejercicios tienen un coste elevado. Coste elevado en sentido estricto, en recursos y presupuesto y coste elevado en tiempo. Son aspectos que deben ser tenidos muy en cuenta al principio del proceso. No se improvisan estudios de Prospectiva Tecnológica en seis meses al servicio de exigencias políticas coyunturales. Por otra parte, el método DELPHI, el más utilizado, es seguramente más costoso en recursos y plazos, pero también el que garantiza más amplio efecto movilizador.

La identificación de los temas o hipótesis a evaluar es uno de los momentos más delicados y complejos del proceso. De esta correcta identificación y de una precisa expresión de los significados de estos temas depende en gran medida el éxito de la reflexión colectiva que es el ejercicio de Prospectiva Tecnológica, como se ha dicho anteriormente. En este plano, ha de considerarse que los ejercicios se ajustan a objetivos distintos de acuerdo con las características de las sociedades en que se desarrollan y de los contextos concretos en que quieren aplicarse las políticas a las que sirven de ayuda. Así, por ejemplo, son diferentes los tipos de hipótesis a establecer cuando se trata de ciencia más básica y cuando se trata de tecnología más aplicada. Y, si se pone el acento en la industria, habrá de considerarse la estructura industrial real del país. Cuanto más próximos a la industria se quieran los resultados, a mayor nivel de detalle habrán de descender los temas.

La movilización de gran número de expertos alrededor del ejercicio de Prospectiva Tecnológica, es uno de los mayores beneficios de éste. Como ya se ha dicho, se persigue conseguir así una mayor vertebración del sistema nacional de innovación. Generalmente, esta movilización se realiza en dos niveles: un primer nivel, el de los paneles de expertos que colaboran en la definición de hipótesis, preparación de cuestionarios y definición de líneas generales de los estudios y posteriormente, en el análisis de sus resultados; un segundo nivel está constituido por las personas a las que se invita a cumplimentar los cuestionarios DELPHI. Esto plantea dificultades de consideración, por las reservas, o claro rechazo, de muchos profesionales a prestar esta colaboración, que supone dedicación de tiempo y esfuerzo no desdeñable y la asunción de un cierto compromiso. No por casualidad se utiliza a veces en tono festivo la palabra víctimas para referirse a los destinatarios de


una encuesta DELPHI. En consecuencia, el seguimiento de los expertos ha de ser muy intenso y personalizado, exigiendo una gran dedicación.

El consenso entre los expertos que participan en paneles y grupos de trabajo no es fácil. Un ejercicio de Prospectiva Tecnológica tiene mucho de cruce de culturas y de experiencias y desde luego, de confrontación entre opiniones. Incluso los aspectos puramente metodológicos son frecuentemente objeto de desavenencia. A esto ha de añadirse que no pocas veces los expertos pueden estar influidos por sus lógicos (y por otra parte, legítimos) intereses, ya que son profesionales que están desarrollando su labor en el mundo real.

Otro riesgo real es el de concentrar la atención y las prioridades en ciertas áreas tecnológicas o industriales, perdiendo de vista o minusvalorando oportunidades que pueden existir en otras. Por ejemplo, la preocupación por las nuevas tecnologías de la información o por la biotecnología puede ocultar que la base productiva del país está en otros sectores, aparentemente menos intensivos en necesidades de incorporación de tecnología.

Finalmente, es conveniente llamar la atención sobre las limitaciones que existen en relación con la comparabilidad de los resultados de los estudios de Prospectiva Tecnológica realizados en diferentes países. El hecho de que se trate de un movimiento bastante universal, coincidente en el tiempo y de que se estén utilizando metodologías básicas comunes, enmascara la realidad de que cada ejercicio está diseñado en función de la realidad del país y de la voluntad política que subyace a su puesta en marcha. Igualmente, las metodologías se ajustan a las características de cada uno. Por todo ello, los resultados no son tan comparables como podría creerse, aunque, una vez tenido esto en cuenta, es muy útil el análisis de las coincidencias y diferencias entre diferentes estudios nacionales.

No sé si con lo dicho hasta aquí se ha conseguido transmitir una idea más o menos precisa de lo que es la Prospectiva Tecnológica. En cualquier caso, me parece necesario hacer algunas consideraciones sobre lo que no es:

La Prospectiva no aporta recetas, sino materiales para la reflexión. Se equivocan quienes esperen que las conclusiones de un estudio de Prospectiva Tecnológica sirvan de guía para que responsables de pequeñas organizaciones tomen decisiones a corto plazo.

La Prospectiva Tecnológica no es un sustituto, ni un procedimiento, ni siquiera un input directo a los procesos de planificación. Aporta conocimiento para mejorar estos procesos, pero las decisiones las tienen que tomar quienes son responsables de ellas.

Quizá parezcan obviedades estas precisiones, pero la experiencia muestra que no lo son. No pocos contratiempos y malas interpretaciones han tenido su origen en


ignorarlas. Por eso es aconsejable que los responsables de la toma de decisiones, los "decision makers" tanto públicos como privados, participen en alguna forma en los ejercicios de Prospectiva Tecnológica. En primer lugar, para una mejor comprensión del significado de éste, que evite errores de interpretación como los comentados. Pero, además, para un acceso más completo al conocimiento generado, porque, como ya se dijo, los resultados publicados no contienen la totalidad del conocimiento generado, ya que una gran parte de éste está asociada al proceso. De hecho, los informes que todos los países publican (y desde luego es irrenunciable hacerlo así, porque estas publicaciones son la forma de que el notable esfuerzo realizado esté a disposición de todos) recogen la parte formalizada de los estudios, pero no la riqueza de la reflexión realizada en los diversos niveles de participación que han tenido lugar.

Para finalizar, dos conclusiones:

1. Es lícita la pregunta ¿La Prospectiva Tecnológica, para qué? La respuesta aceptada es que constituye una herramienta estratégica. Es cierto. Pero antes de utilizar la herramienta, hay que tener la voluntad política de establecer una estrategia y definir los grandes objetivos de la misma.

2. La Prospectiva Tecnológica tiene sentido en un contexto nacional o regional, pero siempre referida a un espacio socio - económico y cultural concreto. Parte de un buen conocimiento de las realidades de ese espacio, y una profundización en este conocimiento es una premisa previa indispensable en cualquier ejercicio de Prospectiva Tecnológica. Puede afirmarse, sin riesgo a exagerar, que la Prospectiva Tecnológica debe ser lo contrario de la abstracción.


Capítulo 2 – PERSPECTIVAS DE LA PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

2.1 La Prospectiva Tecnológica y la política de innovación

Prospectiva Tecnológica es un término de moda en los medios preocupados por la innovación de todo el mundo desarrollado. No siempre se emplea con propiedad y muchas veces se confunde con conceptos cercanos, como previsión, pronóstico, o en el extremo, adivinación. Existe, sin embargo, un amplio consenso en considerar que se trata de un ejercicio colectivo de análisis y comunicación para identificar los componentes probables de escenarios futuros: las proyecciones tecnológicas, sus efectos sociales y económicos, los obstáculos y las fuerzas que operan a favor. Habrá que volver sobre estas ideas, pero baste ahora constatar que la mayor parte de los países industrializados han puesto en práctica en alguna forma este tipo de ejercicios.

Efectivamente, los años noventa del siglo XX han contemplado cómo un gran número de gobiernos ponían en marcha ambiciosos programas de Prospectiva Tecnológica con el propósito explícito de que sus resultados sirvieran de apoyo a la definición de sus estrategias. Exceptuando el caso de Japón que inició la realización de ejercicios regulares de Prospectiva Tecnológica a principios de los años setenta, el fenómeno es reciente y puede localizarse a partir de la segunda mitad de los ochenta, aunque los conceptos relacionados con la Prospectiva Tecnológica y las técnicas y metodologías empleadas existen y son conocidos hace varias décadas. Las técnicas DELPHI, con las que se confunde frecuentemente el concepto de Prospectiva Tecnológica (equivocadamente, puesto que sólo son una metodología más entre las varias que se pueden utilizar) fueron desarrolladas por la RAND Corporation en los años cincuenta, y aplicaciones de la Prospectiva Tecnológica con objetivos parciales han sido realizadas en diversas latitudes a partir de los sesenta. Lo que es nuevo es que los estados dediquen esfuerzos y recursos a utilizarla como una herramienta privilegiada para la definición de sus políticas de innovación tecnológica.

No es ocioso hacerse la pregunta de ¿Por qué ahora? ¿Por qué esta explosión y este interés, precisamente en la década final del siglo?

Para intentar responder a esta pregunta, puede ser útil volver la mirada atrás, e incluso hacer un poco de historia. Seguir por ejemplo la pista de cómo la política científica de los estados va cediendo protagonismo ante la política de innovación y


cómo este proceso se desarrolla a lo largo de aproximadamente cuatro décadas. Y es hora, para empezar, de subrayar que no se está planteando un problema puramente terminológico, sino algo mucho más profundo. Efectivamente, no es lo mismo hablar de política científica, cuyo objetivo es aumentar el conocimiento acumulado al servicio de la sociedad, que hablar de política de innovación, cuyo objetivo es mejorar la competitividad de las empresas. Son dos mundos diferentes; sin duda interrelacionados, pero diferentes. Hoy se intenta simbolizar esta diferencia, así como la voluntad de establecer estrategias confluyentes, en la sigla I+D+I (Investigación Científica + Desarrollo Tecnológico + Innovación) Pero la historia comienza mucho antes.

A raíz de la segunda guerra mundial, durante los años cincuenta y sesenta, los gobiernos ponen en marcha políticas científicas ambiciosas, basadas en la identificación de la inversión científica como fuente de potencia e independencia de los países. Es la época de las grandes inversiones públicas en grandes instalaciones relacionadas con la ciencia básica. Es también la época en que se cree firmemente que el conocimiento acumulado a través del esfuerzo en investigación básica, repercutirá automáticamente en el desarrollo de tecnología aplicada y, en definitiva, en utilización industrial, de una forma natural, casi por la fuerza de las cosas. Posteriormente se ha acuñado el término modelo lineal para denominar esta interpretación del desarrollo tecnológico.

Sin embargo, el empeño de los países tropieza con la realidad de que estas políticas son muy costosas. No sólo es que las barreras de entrada sean altas, que lo son, sino que la continuidad del esfuerzo es prohibitiva para las economías de buena parte de las sociedades. La identificación de las políticas científicas con un cierto tipo de nacionalismo encuentra sus primeros obstáculos en la limitación de recursos disponibles, aún en el marco expansivo de la economía de los sesenta.

Las sensibilidades empiezan a cambiar en la década siguiente y lo hacen, como ocurre casi siempre, bajo la presión del ciclo económico. A partir de la crisis del petróleo de 1973 se puede considerar concluida la larga etapa expansiva de la posguerra y la competitividad adquiere el protagonismo que le corresponde en las fases recesivas. La competencia se hace cada vez más dura y la tecnología, el conocimiento aplicado, es identificada como un factor clave de ella.

Como consecuencia, comienzan a aplicarse políticas tecnológicas que presentan diferencias sustanciales con las políticas científicas anteriores: la más importante y significativa de estas diferencias es que se instrumentan ayudas económicas directas para las empresas industriales en sus actividades de investigación y desarrollo. Es decir, se inyecta dinero público en actividades de desarrollo


tecnológico puramente empresariales. Si se tiene en cuenta que esto ocurre en los años ochenta, es fácil percibir una cierta contradicción entre estas ayudas públicas directas y el liberalismo en alza en aquellos años en los países más industrializados. Tan evidente era la contradicción que en los foros económicos se tuvo buen cuidado de elaborar justificaciones que hicieran compatibles las prácticas de protección de la actividad de desarrollo tecnológico con la doctrina ortodoxa.

La más extendida de estas justificaciones es la que hace referencia al llamado fallo del mercado. Se entiende por tal el hecho de que cuando una empresa realiza un esfuerzo y aplica unos recursos a realizar una actividad de desarrollo tecnológico, no puede apropiarse de la totalidad de los resultados conseguidos; ocurre esto así por la misma naturaleza del fruto de la actividad tecnológica, que siempre trasciende a un mayor o menor grado de utilización social a través de mecanismos de difusión de todo tipo. Entre estos mecanismos se cuentan la movilidad laboral del personal técnico, la expansión del conocimiento aplicado por los medios naturales de comunicación, la llamada ingeniería inversa, etc. Por unas razones o por otras hay evidentes limitaciones a la apropiabilidad por la empresa de la totalidad del producto tecnológico y ello se reconoce como un argumento para justificar que el estado financie una parte del esfuerzo realizado, parte que en buena lógica debería ser equivalente a la parte del producto no apropiable, aunque en la práctica este criterio sea de imposible aplicación.

Otra línea de justificación de las ayudas públicas al I+D empresarial es el reconocimiento del elevado nivel de riesgo de fracaso asociado a esta actividad y la evidencia de que una buena parte de los factores de este riesgo son exteriores a la empresa, no teniendo ésta ninguna posibilidad de actuar frente a ellos. En este caso la intervención pública tendría el carácter de una compensación por la asunción de estos riesgos de origen exógeno, primando a las empresas que así lo hacen frente a las que eluden tal compromiso.

Sean unas u otras las justificaciones teóricas a las que se recurra, hay una razón de fondo para aplicar ayudas públicas directas a la financiación del I+D de las empresas: todos los países lo hacen, de forma que el que renuncie a estas prácticas se encontrará en una situación desventajosa.

En los años ochenta se extiende y profundiza la reflexión sobre las relaciones entre ciencia y tecnología y entre tecnología y sistema productivo, con aportaciones importantes entre las que hay que destacar el concepto de Sistema Nacional de Innovación. Es el Profesor Freeman, del SPRU de la Universidad de Sussex quien lo introduce, en un texto de 1987 Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan, donde dice: “la red de instituciones del sector


público y el sector privado cuyas actividades e interacciones contribuyen a lanzar, a importar, a modificar y a difundir nuevas tecnologías puede ser calificada de sistema nacional de innovación”...”El sistema nacional de innovación puede permitir a un país dotado de recursos muy limitados progresar muy rápidamente gracias a combinaciones apropiadas de tecnologías importadas y de trabajos de adaptación y de desarrollo realizados nacionalmente. En contrapartida, las debilidades del sistema nacional de innovación pueden llevar a una dilapidación de los recursos más abundantes mediante la persecución de objetivos inadecuados o la utilización de métodos ineficaces”.

Algo más tarde, Pavel y Pavitt definen estos sistemas como “las instituciones nacionales, sus sistemas de incitación y sus competencias que determinan el ritmo y la orientación del aprendizaje tecnológico (o el volumen y la naturaleza de las actividades generadoras de cambio) en un país”. (Nature et importance economique des systemes nationaux d´innovation. STI Revue. 1994)

Finalmente, según Metcalfe: “el conjunto de distintas instituciones que conjunta e individualmente contribuyen al desarrollo y difusión de nuevas tecnologías y que proporcionan el marco dentro del cual el gobierno formula e implanta políticas para influenciar el proceso de innovación. Es un sistema de instituciones interconectadas para crear, almacenar y transferir el conocimiento, habilidades y equipos que definen nuevas tecnologías.” (The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives. 1995)

2.1.1 Elementos de la política de innovación

De acuerdo con las definiciones ya presentadas, los elementos que constituyen el sistema nacional de innovación son:

Los centros de investigación y desarrollo públicos, las universidades, y las entidades con capacidad tecnológica sin ánimo de lucro.

Los recursos de innovación de las empresas, incluyendo, naturalmente, sus laboratorios y centros de I+D, pero no sólo ellos, puesto que el concepto de innovación es más amplio que el de tecnología.

Los establecimientos de formación y enseñanza. Los organismos gubernamentales encargados de la promoción y control de

actividades científicas y tecnológicas y su coordinación con las empresas. Los mecanismos de financiación.

En todas las definiciones mencionadas se insiste en la importancia de la forma en que se relacionan entre sí las instituciones y subyace la idea de que la comprensión de estas relaciones entre los agentes involucrados en la innovación


es la clave para mejorar el rendimiento tecnológico de una sociedad. Lo que se propone es un análisis desde el punto de vista de la teoría de sistemas, en el que se tenga en cuenta que la eficacia del conjunto depende tanto de los contenidos de estos elementos, como de la forma en que se relacionan entre sí. Es más, la naturaleza e intensidad de las interrelaciones llega a ser más importante que el peso absoluto de cada elemento y la idea central es la de red, en la que la eficacia de cada nodo resulta potenciada por las interactuaciones de los restantes nodos sobre él.

En resumen, el concepto de sistema nacional de innovación sirve para relativizar la potencia de un país como término de referencia absoluto, y resalta en cambio la adaptación a las condiciones concretas y las necesidades realmente existentes. Es en esta óptica en la que hay que situar la aportación de la Prospectiva como herramienta estratégica.

Una consecuencia de este proceso de reflexión que se está mencionando es la toma de conciencia de que lo que antes se ha llamado modelo lineal de interpretación de las relaciones entre ciencia, tecnología e industria no se ajusta a la realidad y que es más adecuado para comprender la génesis y el desarrollo de la innovación tecnológica atenerse a un modelo interactivo en el que todas las partes implicadas en el proceso se relacionan constantemente entre sí y dónde la realidad socio - económica es un término de referencia permanente. Cabe preguntarse, sin embargo, si es totalmente cierto que ha sido generalmente aceptada la superación del modelo lineal. Desde luego, lo que es un hecho es la pervivencia de la tensión ciencia - tecnología.

En los años noventa, como culminación lógica de la evolución que se está describiendo, la tendencia manifiesta en los gobiernos es poner en práctica políticas de innovación. Esto no quiere decir que se abandone la promoción de la ciencia básica, pero sí que se identifica y se instrumenta un nuevo vector estratégico, conceptualmente autónomo respecto a aquella. La innovación tiene como marco de referencia el mercado y si bien uno de sus elementos clave (posiblemente el más importante) es la tecnología, su éxito también depende de otros: la situación de la competencia, el ciclo de vida de los productos, la capacidad de financiación, la calidad del personal (de todo el personal, no sólo del personal tecnólogo), la capacidad de localizar y utilizar información, etc.

2.1.2 Componentes de la política de innovación

En una política de innovación pierden importancia relativa las ayudas directas a los proyectos de desarrollo empresariales, y en cambio la adquieren otros componentes como los siguientes:


El marco jurídico y reglamentario. La creación de infraestructuras tecnológicas de utilización colectiva. La disponibilidad de mecanismos ágiles y específicos de financiación. La aplicación de una fiscalidad adecuada (no restringida a la protección de la

actividad estricta de I+D) La formación de personal, con atención muy preferencial al reciclaje o

formación permanente. El apoyo a la proyección en el extranjero de las empresas, especialmente las

pequeñas y medianas. Etc.

Todo ello implica la adopción de decisiones complejas, en muy diversos ámbitos de actuación, con consecuencias a largo plazo y movilizando (directamente o por sus efectos inducidos) un volumen muy considerable de recursos.

El contexto en que es preciso tomar estas decisiones está afectado por unos factores que, si bien vienen de más antiguo, se hacen patentes con gran visibilidad en esta década. El primero de ellos es la globalización de la economía. No es éste el momento de insistir en este fenómeno a cuyo análisis se han dedicado tal cantidad de millones de litros de tinta y miles de horas de ordenador, pero sí de recordar dos connotaciones del mismo: la primera es que los términos de referencia de la competitividad se convierten en mundiales, o si se prefiere, que desaparece el concepto de mercado local. La segunda, que la globalización afecta también a la tecnología, de forma que cualquier desarrollo que se emprenda ha de hacerse en el convencimiento de que su éxito está en función de los desarrollos sobre esa materia que se llevan a cabo en cualquier otro lugar del mundo. Un esfuerzo bien intencionado e inteligente en unas coordenadas locales puede ser invalidado por los resultados de otro esfuerzo paralelo realizado en las antípodas.

Un segundo factor a tener en cuenta es la evolución de la tecnología, caracterizada por una parte por el vertiginoso ritmo de avance que se produce, especialmente en los elementos más críticos, y por otra, por el volumen de recursos necesarios para hacer posible este avance. Las inversiones son cada vez más cuantiosas si se quiere mantener la posición en la carrera de la competición tecnológica. Al mismo tiempo y no por casualidad, sino parcialmente como consecuencia de dicho ritmo acelerado de innovación y de la presión de un mercado ávido de novedades y regido por la omnipotente presencia de la oferta publicitaria, es patente el acortamiento de los ciclos de vida de los productos, que obliga a amortizar en plazos cada vez más cortos esfuerzos de innovación que han exigido dedicación cada vez mayor de recursos. La contradicción entre ambos términos es evidente.


Un tercer factor afecta sobre todo a la toma de decisiones públicas en este terreno y es la tensión presupuestaria a que está sometida la gestión de las administraciones en estos tiempos y prácticamente en todas las latitudes. La necesidad de aplicar criterios estrictos a la dedicación de fondos públicos, y la pugna entre las legítimas prioridades que para ello se definen, en un contexto en el que la restricción de los presupuestos es un objetivo generalmente aceptado, hace que las decisiones sobre ciencia y tecnología sean más delicadas que nunca.

En resumen, se está hablando de decisiones que tienen una considerable trascendencia a medio y largo plazo, aunque se adoptan en el marco de las condiciones objetivas inmediatas y la evolución de cuyas consecuencias se sitúa en un clima de una gran incertidumbre. Quizá conviene recordar el concepto de incertidumbre, bien distinto del de riesgo. Mientras éste (el riesgo) es evaluable en términos de probabilidad de ocurrencia en el marco de un escenario de futuro razonablemente conocido, la incertidumbre consiste, precisamente, en el desconocimiento del escenario en que se van a producir los acontecimientos.

Todo lo que sea avanzar en el conocimiento de los posibles escenarios de futuro contribuye a reducir el nivel de incertidumbre en el que se producen las decisiones estratégicas, si bien, es evidente, la idea de reducir la incertidumbre es siempre relativa y no existe la posibilidad de hacerlo en una forma científicamente valorable. No obstante, la reducción, en la medida que sea posible, es un objetivo importante para mejorar la calidad de las decisiones estratégicas adoptadas. Es aquí donde se sitúa la utilidad de la Prospectiva tecnológica. Su objeto es proporcionar información útil frente a un futuro incierto debido a la celeridad de los cambios sociales y económicos, la rápida evolución de la tecnología, el acortamiento de los ciclos de vida de los productos, el impacto de las tecnologías de la información y las telecomunicaciones y la globalización de los mercados.

La definición más usual de Prospectiva Tecnológica es la que se debe al Profesor Ben Martin, y que ha sido adoptada por la OCDE: Tentativas sistemáticas para observar a largo plazo el futuro de la ciencia, la tecnología, la economía y la sociedad con el propósito de identificar las tecnologías emergentes que probablemente produzcan los mayores beneficios económicos y sociales.

Hay que destacar varias cosas en esta definición:

en primer lugar, se trata de tentativas sistemáticas, lo que presupone la aceptación de una disciplina metodológica y una voluntad de continuidad ordenada en el tiempo;


en segundo, está proyectada y referida al largo plazo, lo que quiere decir que no se está hablando de Prospectiva cuando se hacen previsiones sobre lo que puede ocurrir dentro de unos meses;

finalmente, se tiene en cuenta la evolución y los condicionamientos de la economía y la sociedad, lo que hace que los ejercicios de Prospectiva tengan un carácter multidisciplinar.

Una segunda definición puede contribuir a precisar más el concepto de Prospectiva Tecnológica. Ejercicio colectivo de análisis y comunicación entre expertos para identificar las componentes probables de escenarios de futuro: las proyecciones tecnológicas de los mismos, sus efectos sociales y económicos, obstáculos y fuerzas a favor.

Conviene destacar aquí varios aspectos:

El carácter de ejercicio colectivo. La Prospectiva Tecnológica es siempre un proceso de reflexión compartida, independientemente de las metodologías que se utilicen para propiciar esa reflexión. Esta es precisamente su mayor riqueza. No es Prospectiva, pues, el trabajo de gabinete de previsión de futuro realizado por una persona, por muy elevados que sean sus conocimientos y perfecto el material de consulta y estudio empleado.

Ya se ha comentado la importancia del largo plazo. 10, 15, a veces 20 años son los horizontes habituales de los ejercicios de Prospectiva Tecnológica. Además, los plazos deben ser concretos. A la hora de evaluar una hipótesis de futuro no es válido hablar de más o menos pronto, más o menos tarde, en un plazo razonable, etc., sino de antes de cinco años, en un plazo de entre cuatro y ocho años, no antes de diez años, etc.

Las proyecciones tecnológicas se valoran en el marco de sus efectos sociales y económicos. Esto conduce a situar el conocimiento aplicado en las coordenadas reales de la sociedad en la que se va a aplicar. Un buen número de las hipótesis a contemplar y evaluar no son tecnológicas sino que tienen que ver con el entorno social y económico en que se desarrolla y aplica la tecnología.

Igualmente, se analizan y valoran los obstáculos que se oponen a la materialización de las proyecciones tecnológicas, y las fuerzas que pueden facilitarla. Como en el punto anterior, y en mayor medida aún, estos obstáculos y fuerzas a favor dependen mucho de la realidad del país.

Los ejercicios de Prospectiva Tecnológica realizados bajo estas premisas permiten identificar campos de desarrollo y aplicación de la tecnología y objetivos importantes a largo plazo, establecer prioridades entre dichos campos de aplicación de la tecnología, establecer prioridades y nexos de unión entre ciencia y


tecnología, identificar campos que pueden ser pasados por alto (inadvertidos) por estar en la frontera entre varias disciplinas, etc. Ciertamente, contribuyen a reducir el nivel de incertidumbre, y éste es su primer objetivo.

Al mismo tiempo, hay que subrayar la diferencia sustancial que existe entre Prospectiva Tecnológica y previsión o pronóstico. Por medio de la Prospectiva Tecnológica no se pretende conocer lo que va a ocurrir, ni lo que debe ocurrir, sino lo que puede ocurrir. A través de la reflexión colectiva en el contexto y condiciones descritas lo que se hace es dibujar diversas posibilidades de evolución que alimentan la preparación de decisiones, decisiones que a su vez van a influir en que se materialicen unas u otras de dichas posibilidades. Se identifican igualmente hitos e indicadores que permiten, a medida que van discurriendo los acontecimientos, vislumbrar las mayores o menores probabilidades de las diferentes posibilidades identificadas, y modificar las decisiones en consecuencia. En definitiva, la Prospectiva Tecnológica permite, cuando se explotan adecuadamente sus resultados, interactuar con el futuro, puesto que las decisiones que se van tomando contribuyen a hacer más probables unos u otros de los escenarios posibles.

En otro orden de cosas, ha de mencionarse una característica muy importante de los ejercicios de Prospectiva Tecnológica que es su efecto movilizador. Como ya se ha dicho, para llevarlos a buen fin es necesario consultar y pedir su cooperación activa a gran número de expertos procedentes de diferentes disciplinas y orígenes, que se integran en mayor o menor medida en el proceso que así adquiere una gran relevancia en sí mismo. Se dice que en Prospectiva Tecnológica el proceso es tan importante como el producto. Utilizando diversas metodologías, pero siempre de una forma sistemática, estos expertos ponen en común sus percepciones del futuro, llegando a consensos sobre ellas. Todo ello provoca un fructífero cruce de culturas y experiencias que enriquece a los participantes y fortalece esos vínculos e interrelaciones que, como se decía más arriba, constituyen los aspectos más críticos del sistema nacional de innovación.

2.1.3 Mecanismos de la política de innovación

A veces se resumen en el término las cinco Cs los mecanismos que se ponen en juego:

Se ponen en comunicación grupos de diferentes colectivos (distintos campos científicos y tecnológicos, industriales, administración pública...) que trabajan juntos a lo largo del ejercicio intercambiando información y opiniones en una forma sistemática.


Se obliga a esta población selecta a concentrarse en el largo plazo, lo que no es fácil en la vida profesional habitual, siempre sometida a la feroz presión de lo inmediato.

Se sientan las bases para una coordinación de las actividades científicas y tecnológicas futuras de los distintos grupos.

Se consigue un consenso sobre las tendencias futuras y las prioridades de la investigación y desarrollo.

Se llega a un compromiso de los participantes con los resultados conseguidos.

En resumen, este proceso contribuye a la vertebración del sistema nacional de innovación y éste es un segundo objetivo, que algunos autores, como se acaba de decir, consideran tan importante como el principal de reducir la incertidumbre. Es hora de advertir que las metodologías empleadas no son neutrales en relación con este efecto movilizador ya que inciden mucho con la necesidad de recurrir a un número mayor o menor de expertos y en la forma e intensidad en que éstos participan en los trabajos.

En definitiva, con este doble objetivo de reducir en lo posible la incertidumbre que rodea a las decisiones estratégicas a largo plazo y vertebrar el sistema nacional de innovación mediante la movilización de sus componentes, muchos países han abordado en la última década ejercicios de Prospectiva Tecnológica de amplio alcance. La excepción notable es el caso de Japón, donde su gobierno comenzó este tipo de tareas en 1970. Hay algunas características comunes en los planteamientos de la mayor parte de los países, como son la creación de algún tipo de estructura permanente, por ligera que esta sea, para dar continuidad a las actividades de Prospectiva Tecnológica y el hecho de que la dirección es asumida por algún organismo gubernamental, aunque la ejecución, en general, descanse en entidades independientes de prestigio.

A partir de estas bases más o menos comunes, la forma en que se realizan los ejercicios nacionales son muy variadas. Ya se ha dicho que es amplio el espectro de metodologías que es posible utilizar: encuestas DELPHI, listas de tecnologías críticas, construcción de escenarios, árboles de relevancia, etc. A distintos países corresponden distintas metodologías, aunque es frecuente que se empleen combinaciones de varias de ellas. En cualquier caso, la más generalizada es la encuesta DELPHI.

Respecto a este método es conveniente advertir que sus resultados no son el final del estudio, sino que exigen una tarea posterior de análisis, discusión y difusión a la que ha de dedicarse esfuerzo, tiempo y recursos no desdeñables. De la misma forma, el éxito de un DELPHI depende en gran medida de cómo se hayan elaborado y redactado las hipótesis que componen el cuestionario y que han de


ser validadas por los expertos consultados. En realidad, este trabajo previo es la verdadera clave de un estudio de Prospectiva Tecnológica y exige una primera movilización de expertos de diferentes perfiles para su correcta realización. Con esto se quiere poner de relieve la trascendencia que tienen los trabajos anteriores (preprospectiva) y posteriores (postprospectiva) a la realización del estudio propiamente dicho.

2.2 Los Estudios del Futuro

La importancia de los Estudios del Futuro ha crecido gradualmente en las últimas décadas, hasta el punto que puede constatarse que casi todos los países desarrollados tienen uno o más centros dedicados a este tipo de reflexión y elaboración intelectual. Los estudios sobre el futuro son multidisciplinarios por naturaleza y aunque no constituyen en si una disciplina autónoma, se ha desarrollado un cuerpo de conocimientos que, a partir de metodologías específicas, ofrece importantes consideraciones sobre diversas áreas de la actividad humana, entre las que se destacan el creciente rol del conocimiento en la sociedad, el futuro de la educación, la evolución predecible del orden político internacional, las tendencias previstas en cuanto al desarrollo tecnológico, la salud en el futuro próximo y los retos fundamentales de la humanidad al comienzo de un nuevo milenio.

La futurología se desarrolló con mayor auge en la década 1960-1970 como resultado de tres poderosos impulsos:

1. La percepción de que el crecimiento poblacional conduciría a la humanidad a una situación de escasez de recursos y limitaciones en el crecimiento económico, con sus adversas consecuencias.

2. El acelerado desarrollo tecnológico y en especial, los progresos de la informática.

3. Como un factor contribuyente, la proximidad del fin del milenio, lo que generó curiosidad y preocupación sobre los cambios y potenciales amenazas que se presentarían con el inicio del nuevo siglo.

El pensamiento sobre el futuro será cada vez más necesario, más relevante y práctico. Para ello, se requiere un mayor trabajo teórico y conceptual, hacer más efectiva la interdisciplinaridad y mejorar la base del conocimiento que garantice calidad a los estudios prospectivos.


2.2.1 Origen y evolución de los estudios del futuro

El ser humano siempre ha tenido entre sus inquietudes el deseo de conocer su porvenir y con base en esta inquietud se han desarrollado negocios o actividades exitosas, aunque de dudosa condición ética, tales como la quiromancia, la astrología, la lectura de cartas y otras similares. Sin embargo, los esfuerzos más serios para tratar de determinar tendencias o efectuar pronósticos más o menos acertados se revelan en algunas elaboraciones teóricas del siglo XIX y primera mitad del siglo XX.

Los pronósticos efectuados en el pasado han sido exitosos en casos importantes pero también han tenido grandes desaciertos. El pronóstico equivocado de mayor trascendencia para la humanidad es sin duda el de Karl Marx que, basado en el materialismo histórico y dialéctico, predijo la desaparición del capitalismo y el desarrollo de la sociedad sin clases, como fin de la evolución histórica. Por otra parte, algunas visualizaciones de Herman Kahn en la década de los sesenta, tales como la acumulación de conocimiento científico y tecnológico y el aumento de la brecha entre poblaciones pobres y ricas, tienden a ser confirmadas por la realidad.

Los estudios focalizados, sistemáticos y formales sobre el futuro se han desarrollado realmente en las últimas cuatro décadas y su inicio se asocia con el más conspicuo pionero en ese campo: el norteamericano Herman Kahn, quien trabajando en la Corporación Rand (establecida por la Douglas Aircraft Co. en 1945) creó la técnica de escenarios para examinar posibles e hipotéticos desarrollos futuros. En Francia los esfuerzos iniciales se atribuyen a Michel Godet, en la década de los 50, quien veía necesario desarrollar “la conciencia de un futuro que es al mismo tiempo determinista y libre, que se padece pasivamente pero que se desea fuertemente”. Teilhard de Chardin, sacerdote católico, teólogo y científico, en la década de los 50 y a partir del análisis de las implicaciones del Renacimiento en la futura evolución de la especie humana, destacó que la acumulación del conocimiento con el paso del tiempo estaba cambiando y que algo que hoy llamaríamos “la inteligencia global” y él denominó “Tecnosfera” estaba empezando a emerger. Anticipó el fenómeno de difusión planetaria de la información y participación gradualmente mayor de toda la humanidad en una especie de sabiduría compartida y lo llamó “Noosfera”.

A pesar de que algunas destacadas individualidades y grupos ven con cierto pesimismo el éxito pasado y presente de los estudios del futuro, porque constatan que algunos eventos pronosticados no ocurrieron, perciben que entre los futurólogos más importantes no hay acuerdos en áreas fundamentales y observan


alguna parcialidad ideológica de algunos de los especialistas del área, el crecimiento de la actividad es de todas maneras notable y el volumen de producción intelectual aumenta cada día en cantidad y calidad. La realidad es que ésta es una actividad con características propias, reconocida por amplios sectores a escala global, a la cual se dedica un gran número de académicos, investigadores y consultores en todo el mundo y que ha desarrollado un importante cuerpo de conocimientos y un capital intelectual innegablemente útil.

2.2.2 Aporte de destacados autores

En las décadas de los años cincuenta y sesenta sobresalieron tres nombres en la creación intelectual dedicada a visualizar el futuro: Willis Harman (1918-1997), John McHale (1922-1978) y Herman Kahn (1922-1983), el más conocido y prolífico de los tres.

Willis Harman nació en Seattle, EEUU y estudió ingeniería eléctrica (BS y PhD) y Física (MSc) en la Universidad de Washington y la de Stanford, respectivamente. Como investigador orientó su excepcional talento al análisis de las políticas sociales en el Stanford Research Institute, en el cual se desempeñó como Director del Centro de Investigación en Política Educacional, desde 1967 y posteriormente Director del Centro para el Estudio de Política Social, hasta 1978. En ese período elaboró estudios dirigidos a estructurar “Futuros Alternativos” y en 1979 escribió “Una Guía Incompleta para el Futuro”, uno de los primeros intentos de sistematización de los estudios prospectivos.

Harman anticipó los cambios fundamentales que se han venido dando en valores y estilos de los norteamericanos y predicó el criterio de que el desarrollo tecnológico y el crecimiento económico, por si solos, eran insuficientes para sustentar los fundamentos del progreso en todas sus dimensiones y en especial el desarrollo humano. Identificó patrones de ordenamiento de la sociedad contemporánea y predijo las tendencias siguientes:

Disminución del espíritu de comunidad Aumento de la sensación de alienación y falta de propósito Incremento en la ocurrencia de crímenes violentos Aumento de la incidencia de desórdenes mentales Creciente necesidad de usar la policía para controlar el comportamiento social Aumento generalizado de la aceptación de actitudes hedonísticas e

individualistas Aparición de organizaciones religiosas no institucionalizadas


John McHale nació en Glasgow, Escocia, y estudió en Gran Bretaña y Estados Unidos (Yale University) hasta el nivel de PhD en sociología. Ha sido descrito como un “Demógrafo social y cultural”, sin embargo su actividad incluyó contribuciones en diseño gráfico, cine, televisión, consultoría organizacional y aportes conceptuales en la vinculación entre el arte y la cultura de masas. En 1962 participó en la creación del programa “Inventario de recursos mundiales para las tendencias y necesidades humanas”, en la Universidad del Sur de Illinois, del cual fue nombrado director y en el que se produjeron importantes contribuciones intelectuales sobre disponibilidad de recursos humanos, materiales y energéticos para el avance de la humanidad. En 1968 se mudó a la Universidad del Estado de Nueva York, donde estableció y dirigió el “Centro para Estudios Integrados”, dedicado a la investigación y el estudio sobre el cambio y las implicaciones a largo plazo para la sociedad global.

McHale desarrolló representaciones gráficas sobre el avance de la civilización y sus perspectivas y sobre la comprensión de la acción innovativa para el uso más efectivo e inmediato del conocimiento. Visualizó un rango de proyecciones sobre potenciales alternativas futuras y posibles trayectorias de transformación de la sociedad. Su tema predilecto y al que dedicó mayor devoción y estudio fue el de los efectos sociales y culturales del cambio a escala global.

Herman Kahn nació en Bayona, New Jersey. Se graduó de B.S. en Física y Matemáticas en la Universidad de California y de M.A. en Física en el Instituto de Tecnología de California. Después de Trabajar como matemático con la compañía Douglas Aircraft pasó a investigador de la Rand Corporation donde, entre otros desarrollos, creó la técnica de escenarios, la que definió como “una secuencia hipotética de eventos construida con el propósito de focalizar la atención en procesos casuales y puntos de decisión” y cuyo uso rápidamente se extendió por todo el mundo para describir y analizar posibles futuros alternativos. En 1961, Kahn dejó Rand y creó (con Max Singer y Oscar Ruebhousen) el Hudson Institute, el cual dirigió hasta el final de su vida.

Kahn definía su trabajo como “investigación del futuro” y todas sus obras reflejan un gran optimismo. Sirvió como consultor para la toma de decisiones de negocios y gobiernos de todos los continentes. Sus ideas, expresadas en libros y gran número de conferencias aún influyen en el pensamiento de los estudiosos del futuro, entre otras cosas porque pronosticó muchos de los avances tecnológicos de nuestro tiempo. Opuso sus hipótesis al maltusianismo, a los límites del crecimiento, a los pronósticos de agotamiento de las fuentes energéticas y a las profecías catastróficas sobre el deterioro del ambiente. Sostenía que hay una obligación para todos pero especialmente para las naciones más avanzadas de la tierra de identificar problemas futuros importantes y sugerir medios para


enfrentarlos. Puso enorme fe en la capacidad de la ciencia y la tecnología para resolver todos los problemas que se le presenten al hombre.

En general, Kahn vinculaba los estudios del futuro con la ciencia política. Su obra más famosa, “El Año 2000”, escrita en colaboración con Anthony Wilmer y publicada en 1967 se produjo como resultado de su participación en la “Comisión para el año 2000”, creada por la Academia Americana de Artes y Ciencias en 1965, la cual patrocinó el estudio “Baselines for the Future”. El libro “El Año 2000” ha sido considerado por algunos como el más influyente del siglo XX.Algunos de los pronósticos o tendencias anticipados por Kahn fueron:

Declinación de tabúes irracionales o sagrados en el mundo desarrollado. Concentración del poder político y económico en pocos. Cambios en las estructuras de autoridad políticas. Acumulación sin precedentes de conocimiento científico y tecnológico. Aumento de las áreas del mundo bajo la influencia de Occidente. Aumento de la influencia social de los intelectuales, incremento en las

necesidades de educación, aparición de la “industria del conocimiento”. Movimiento hacia una economía globalizada con empresas e instituciones

vinculadas mundialmente. Aumento de la brecha entre poblaciones ricas y pobres. Aumento del tiempo libre y su disfrute en el mundo desarrollado. Fenómeno de urbanización creciente y crecimiento de las ciudades hasta la

condición de megalópolis.

Los métodos de la Prospectiva Tecnológica

Como base metodológica para los estudios del futuro se han producido técnicas, sustentadas fundamentalmente en la estadística, la modelística y la dinámica de grupos, cuyo uso se ha extendido globalmente para la elaboración de pronósticos económicos, empresariales, organizacionales, sectoriales, políticos, sociales y tecnológicos.

En los primeros trabajos de Prospectiva Tecnológica podemos distinguir dos aproximaciones conceptualmente distintas que podrían denominarse el enfoque pragmático y el enfoque teórico - filosófico. El primero dirigido a aspectos prácticos asociados con la planificación y la previsión tecnológica, orientado hacia los negocios, el segundo más dirigido a la búsqueda de “lo no conocible”: la incertidumbre y la utopía. Un clásico en esta dirección es “La Civilización en la Encrucijada”, de L. Richta (1969) Rápidamente los dos enfoques se fusionaron en diversos trabajos con objetivos prácticos pero en un contexto teórico–conceptual


sólido. El ejemplo más conocido con esta aproximación es el libro de Herman Kahn, “The Next 200 Years: A Scenario for America and the World” (1976)

A un nivel un poco más conceptual se plantea dos visiones: la Prospectiva Tecnológica como un grupo de técnicas para tratar de pronosticar lo que pasará en un determinado horizonte de tiempo, en contraposición a la idea de un proceso de articulación y harmonización de las expectativas e intereses de un determinado grupo social para alcanzar un porvenir visto como deseable.

En todo caso, los estudios del futuro tienen su utilidad en áreas tales como anticipación del comportamiento de la economía nacional e internacional, análisis político, pronósticos de desarrollos científicos y tecnológicos, estudios de mercado, tendencias sociales e institucionales, análisis para la toma de decisiones estratégicas y visualización de eventos importantes por venir. Los estudios del futuro cercano se usan actualmente como un soporte indispensable de la planificación estratégica, desde el nivel gubernamental y en casi todos los países, hasta las empresas cuyo éxito económico e incluso su supervivencia dependen de una apropiada percepción de la evolución de variables sociales, económicas y políticas en el corto y el mediano plazo.

Las metodologías prospectivas abarcan desde la relativamente sencilla elaboración de una visión hasta los complejos modelos econométricos, incluyendo el análisis de tendencias, las extrapolaciones lineales o parabólicas, el diseño de escenarios, el juicio de expertos y el uso de la intuición. El desarrollo de la informática ha permitido que los métodos prospectivos basados en herramientas cuantitativas, tales como los modelos matemáticos, se difundieran a todo el mundo y a todos los niveles como instrumentos para la planificación estratégica. Los principales métodos se ubican dentro de tres grandes grupos afines:

Análisis de tendencias, basados en la premisa de que el futuro próximo será una continuación del pasado reciente, incluye métodos tales como el de extrapolación linear o parabólica, las estimaciones por series temporales, dinámica de sistemas y los estudios de regresión y econométricos. La mayoría de ellos pueden aplicarse con apoyo computarizado lo cual los hace muy prácticos.

Juicios de expertos, generados y procesados mediante dinámicas de grupos, tales como el “brainstorming” para generar ideas y opciones, el método Delfos, para elaborar pronósticos de consenso, el ábaco de Regnier y la técnica de grupo nominal, todos los cuales se orientan los cuales se orientan más hacia la elaboración de pronósticos cualitativos que cuantitativos. El análisis estructural, por ejemplo, es un método de reflexión sistemática, sustentado en la lógica y el sentido común, pero que también le da importancia a la intuición. Una matriz se


construye con todos los elementos constitutivos del sistema analizado y sus interrelaciones. A partir de ésta, se plantean las preguntas apropiadas para estructurar las ideas e identificar las variables clave y su potencial evolución.

Usados individualmente o en combinaciones de dos o más, estos métodos son empleados con efectividad para producir pronósticos y marcos de referencia sobre el desarrollo de las variables del entorno hacia el futuro más o menos lejano. En particular, los modelos econométricos y el diseño de escenarios, dirigidos a visualizar el mañana para focalizar los recursos de hoy, son de gran utilidad para la toma de decisiones tanto en las corporaciones mercantiles como en la administración pública y en organizaciones sin fines de lucro. Entre los desarrollos más recientes vale la pena resumir dos aproximaciones:

El Modelo econo – 2000 o Método de seis pasos, cuyo autor es Barry Howard Minkin (2), tiene tres objetivos centrales: primero, determinar los indicadores más importantes para el negocio, la inversión o el éxito deseado, segundo, identificar las tendencias que modificarán o influirán esos indicadores y tercero, hacer pronósticos basados en la interacción de las tendencias y los indicadores dentro de un modelo que abarque escenarios económicos alternativos.

Los seis pasos son:

1. Identificar los indicadores específicos que determinan cómo prosperará una compañía o se cumplirá un proyecto. Sólo los que tienen verdadera trascendencia (unos 2 ó 3)

2. Determinar cómo serán afectados esos indicadores por un escenario económico futuro (por ejemplo, crecimiento en descenso, crecimiento constante, crecimiento cero)

3. Hacer pronósticos basados en la interacción entre los indicadores y el escenario seleccionado.

4. Analizar los efectos variantes de las gráficas de otras compañías o industrias y de las tendencias.

5. Repetir el proceso para verificar. Si es el caso, evaluar sus efectos en cada uno de los países en consideración.

6. Integrar el agregado de los pronósticos para la empresa.

Consideraciones importantes:

1. En la aplicación del método un gran problema es decidir cuales tendencias actuales serán de larga duración y cuáles no. Algunas megatendencias están bien establecidas y son fácilmente rastreables: tendencias demográficas como el crecimiento poblacional, la escasez de recursos


previsible y la creciente inmigración. Otras, como el éxito futuro del control de la natalidad o el impacto de los avances en biotecnología y en nanotecnología, no son fácilmente descifrables.

2. Las extrapolaciones históricas, los pronósticos macroeconómicos y de megatendencias, útiles en el pasado reciente, no son exactos en muchos casos.

3. Los pronósticos deben combinar la técnica específica, el conocimiento práctico y la experiencia y una dosis de instinto o intuición.

4. Conviene planificar suponiendo lo peor y esperando lo mejor.5. Mapas conceptuales del futuro. Aplicado por Leon Wing Fatt y Chong Keng

Choy en una exploración sobre el futuro de Singapur, puede describirse como un proceso estructurado de conceptualización en grupo, para ayudar a sus integrantes a producir un marco conceptual con una representación pictórica de su pensamiento acerca de un tópico de interés. Se basa en un modelo creado por W. Trochim en 1989.

6. La formulación de los mapas sigue el siguiente esquema:7. Se invita a diferentes grupos de personas a generar enunciados de posibles

tendencias dentro del tema tratado.8. Se organizan sesiones de dinámica Delfos para identificar, entre las

propuestas, las que tienen mayor probabilidad de ocurrencia.9. Un tercer grupo participa en la jerarquización de los enunciados

seleccionados en la etapa anterior, con – por ejemplo - una calificación entre 1 y 5.

10.Para la estructuración del modelo se identifican las relaciones entre los diversos enunciados

11.En la representación gráfica se establecen dominios conceptuales y se ubican físicamente de acuerdo a similitudes y relaciones entre enunciados.

2.3 Los Métodos de la Prospectiva Tecnológica

Con el fin de tener una idea inicial de cuáles son las herramientas o los métodos de los que se vale la Prospectiva Tecnológica para realizar su trabajo, y aunque en capítulos posteriores los veamos con un cierto mayor detalle, vamos a plantear aquí cuáles son las técnicas más comunes empleadas. En realidad, son herramientas ya conocidas de otros campos y, por ello, su pormenorización resulta, en la mayor parte de los casos, innecesaria. Por ello únicamente se indicará aquí cuál es el uso que debe hacerse de ellas así como sus posibles limitaciones.

Extrapolación: Este método lleva consigo una visión determinista del comportamiento de la Prospectiva Tecnológica y, debido a ello, derivado del


concepto que de la Física se tenía hasta la aceptación de la Teoría de la Complejidad y del estudio de los sistemas no lineales con comportamientos complejos. Su base es, simplemente, el intento de extender al futuro pautas de comportamiento observadas hasta el momento presente. Igual que en la Física determinista, aquí se supone que, conocidos todos los datos del ayer, así como las condiciones de contorno del hoy, puede con todo ello confeccionarse un modelo posiblemente válido para conocer el comportamiento del tema bajo estudio en los próximos años. Es, en pocas palabras, la técnica de extrapolación matemática por la que, conocidos una serie de puntos, se confecciona a partir de ellos la curva que mejor se ajusta a los mismos, y posteriormente, se obtienen otros puntos fuera ya del margen conocido.

Si la sociedad, sus grupos y sus componentes se comportasen de acuerdo con leyes establecidas y determinadas, esta herramienta podría ser aplicada de forma directa. Pero una simple ojeada a la Historia muestra que la realidad es muy otra.

Uso de indicadores correlacionados: Hay muchos casos en los cuales surgen variables que, por unas circunstancias o por otras, se mantienen ligadas durante un determinado tiempo. Así, por ejemplo, el empleo de energía eléctrica en las industrias es, en ocasiones, un buen indicador de cuál es su actividad fabril e, incluso, de cuál es su situación económica. Este hecho de correlacionar fenómenos o situaciones constituye también otra posible herramienta empleada en la Prospectiva Tecnológica.

Conocida la serie temporal de un cierto parámetro y dando por supuesto que de dicha serie se conoce lo suficiente como para creer conocer cómo va a evolucionar en los próximos años, si este parámetro está ligado con otro que constituya el objeto de nuestra atención, de la relación entre ambos se puede inferir cuál va a ser el comportamiento del nuestro.

Las relaciones entre ambos no serán, en la mayor parte de los casos, lineales. Es seguro que las leyes o los modelos que unen unos con otros, si se conocen aunque solo sea aproximadamente, son de carácter complejo. Los comportamientos no podrán, en consecuencia, relacionarse directamente.

Empleo de modelos causales: Igual que en el caso anterior, hay ocasiones en las cuales se conoce la relación causa - efecto entre un conjunto de variables o parámetros y a partir de la misma, puede establecerse un determinado modelo matemático. En estas condiciones, del comportamiento conocido de un cierto entorno y sabiendo cuáles van a ser sus consecuencias sobre otro, puede establecerse una relación de comportamiento. Relaciones


como esta son ampliamente conocidas en el campo de la Economía y constituyen parte importante de su análisis. En el campo de la Tecnología, aunque quizás menos estudiadas, forman parte también de un comportamiento muy conocido por los involucrados en este campo.

A modo de ejemplo, podemos plantear el caso del mayor o menor desarrollo de un determinado tipo de energía y cómo este hecho se relaciona con, por ejemplo, la industria automovilística. Dependiendo de la abundancia o escasez de ciertas fuentes primarias, en este caso el petróleo, se puede pasar al desarrollo de motores basados en energías diferentes y más accesibles. En el caso de Brasil, por ejemplo, dada la abundancia de otro tipo de recursos energéticos, los motores de los automóviles se modificaron para adaptarlos a ellas. Si las reservas de petróleo hubieran descendido, en el ámbito mundial, a una situación realmente preocupante, o los suministradores hubieran cerrado sus exportaciones por la razón que fuera, es posible que hoy la industria del automóvil tuviera otro tipo de tecnología. Y es posible que cada entorno geográfico hubiera adaptado su industria a las condiciones energéticas que le hubieran sido más favorables.

Métodos probabilísticos: Como se ha dicho anteriormente, una de las características más significativas de una Prospectiva Tecnológica correctamente realizada es la de plantear diversas alternativas de evolución ante un único punto de partida. Los métodos probabilísticos implican la asignación de unas ciertas probabilidades a cada una de esas alternativas, de manera que el responsable de tomar la decisión sobre el camino a seguir puede optar por una o por otra en función de dichas probabilidades.

Este camino, de hecho, no es sino plantear diferentes escenarios posibles y determinar cuál tiene más posibilidades de hacerse realidad. La decisión final podrá tomarse luego en función de esa posibilidad, que sería una medida cuantitativa, o de otros factores subjetivos en modo alguno mensurables, pero que pueden ser más aconsejables desde un punto de vista social o político.

Métodos interactivos: Como es lógico, ninguno de los métodos anteriores puede constituir por sí solo una única herramienta de trabajo. El conjunto de todos constituye una base de partida que en ningún caso debe ser dejada de tener en consideración.

Pero además de las anteriores existe otra herramienta aparentemente menos objetiva y en ocasiones también difícil de extraer de ella conclusiones de carácter general, de la que en modo alguno puede prescindirse. Es la que se refiere al análisis de la información suministrada por expertos. Esta información


puede ser simplemente la dada en opiniones personales, sin discusión previa, o puede ser el resultado de un largo proceso de enfrentamiento de ideas, al principio dispares, pero que, tras una fase de contrastación, llegan a un punto de confluencia común.

La obtención de estas opiniones puede hacerse de muy diferentes maneras. Las dos más extendidas son las realizadas mediante la constitución de un panel de expertos en un determinado tema o mediante la realización de un Delphi. En el primer caso, bien en una única reunión y con la base de un documento inicial generado por algunos de los panelistas, o bien mediante una serie de ellas en las que se van definiendo, paso a paso, los puntos en los que existe acuerdo, el resultado es un documento que constituye la suma de las opiniones generales del grupo constituido. En el segundo, y también con la opinión de expertos, se llega a un documento análogo a través de un proceso por completo diferente. Aquí, los expertos, en algunos casos, no se conocen entre sí y sus respuestas van siendo transferidas de unos a otros por el agente responsable del Delphi. Mediante esta interacción y tras un análisis estadístico de las respuestas, se obtiene un documento que viene a ser como la síntesis de las opiniones de todos. Ambos métodos, el basado en paneles o en el método Delphi, tienen, como veremos, ventajas e inconvenientes pero, en algunas ocasiones, constituyen la única forma posible de llegar a un resultado globalmente aceptado. En un capítulo posterior analizaremos con mayor detalle estos dos métodos ya que constituyen la base más comúnmente aceptada para la realización de Prospectiva Tecnológica.

Exploración del entorno: Se da en la etapa inicial de un Estudio de Prospectiva Tecnológica y consiste en la identificación de un amplio rango de factores relevantes al tema de interés, y recolección y análisis de datos sobre esos factores o drivers.

Análisis de Tendencias: Extrapolación de datos históricos donde hay una base para asumir que la tendencia continuará o seguirá un comportamiento ya establecido (como una curva asintótica)

Análisis Morfológico: Al análisis morfológico le concierne el desarrollo de aplicaciones prácticas, que nos permitirán descubrir y analizar lo estructural o inter - relaciones morfológicas entre fenómenos, objetos o conceptos, para así usar los resultados obtenidos, en la construcción de nuevos sistemas o en la visualización de nuevas formas en los sistemas sociales, económicos y políticos de nuestras sociedades.


Árboles de Pertinencia: Es una herramienta normativa, basada en el análisis de sistemas, en las cuales se identifica el desempeño tecnológico requerido para satisfacer las necesidades futuras identificadas, en situaciones en las cuales pueden identificarse diferentes niveles de complejidad. Muestra todos los posibles caminos a seguir hacia el objetivo.

Encuestas Delphi: Es un cuestionario iterativo en el que el tema se somete como hipótesis de futuro a la opinión de los expertos del campo, esta hipótesis es apoyada por los resultados promedio de la ronda anterior a fin de generar convergencia de opiniones. Una vez analizada la respuesta obtenida es enviada de nuevo a la consideración de los que han respondido para que en una segunda ronda puedan variar su opinión en función de los resultados alcanzados. El proceso puede repetirse hasta alcanzar un grado de acuerdo suficiente. Se trata así de conseguir el mayor consenso posible en la respuesta sobre la base de la calidad del juicio del grupo cuya opinión es considerada igual o mejor que las opiniones individuales.

Planeamiento de Escenarios: Construcción de un número de visiones internamente consistentes de futuros posibles, combinando la información disponible y las posibilidades de futuro, expresadas como una narración.

Matriz de Impacto Cruzado: Su lógica básica subyacente, consiste en hacer una exploración del futuro (Prospectiva) sobre la base de una serie de eventos que pueden o no ocurrir dentro de un horizonte temporal considerado. En tal sentido "evento" se refiere aquí, a una hipótesis que puede o no ser cierta, según que tal evento ocurra o no en el marco temporal analizado.

Probabilidad de Bayes: Es la aplicación de las fórmulas derivadas del Teorema de Bayes a la determinación de las llamadas probabilidades revisadas, asociadas a un conjunto dado de hipótesis (escenarios factibles de presentarse) mutuamente excluyentes, como consecuencia de las evidencias (hechos) observados.

Análisis de Jerarquía de Procesos: Aunque la "AHP" es una técnica focalizada fundamentalmente como herramienta de apoyo a la toma de decisiones se la ha impulsado como una técnica que da apoyo también a otros problemas de naturaleza intrínsecamente no estructurada, como lo son la modelación y el análisis de conflicto y el análisis prospectivo, en particular, como técnica de pronóstico.


2.3.1 Pasos

Un Ejercicio de Prospectiva Tecnológica suele seguir los siguientes pasos:

1. Identificación de las áreas temáticas que serán objeto de estudio del Ejercicio.2. Identificación de Escenarios Futuros donde las empresas nacionales podrían

obtener las mejores oportunidades de crecimiento en el mercado global (Futuro Deseable)

3. Búsqueda de un Consenso Estado - Academia - Empresas que permita crear las sinergias necesarias para alcanzar dichos escenarios.

4. Diseño e implementación de Estrategias (Futuro Posible): Estado (Marco Legal de Promoción) Academia (Investigación Científica y Desarrollo Tecnológico) Empresas (Reingeniería, Inversiones, Capital Intelectual, Gestión)

5. Monitoreo permanente de los procesos de cambio global (Retroalimentación)6. Identificar los indicadores específicos que determinan cómo prosperará una

compañía o se cumplirá un proyecto. Sólo los que tienen verdadera trascendencia (unos 2 ó 3)

7. Determinar cómo serán afectados esos indicadores por un escenario económico futuro (por ejemplo, crecimiento en descenso, crecimiento constante, crecimiento cero)

8. Hacer pronósticos basados en la interacción entre los indicadores y el escenario seleccionado.

9. Analizar los efectos variantes de las gráficas de otras compañías o industrias y de las tendencias.

10.Repetir el proceso para verificar. Si es el caso, evaluar sus efectos en cada uno de los países en consideración.

11. Integrar el agregado de los pronósticos para la empresa.12.Consideraciones importantes:

En la aplicación del método un gran problema es decidir cuales tendencias actuales serán de larga duración y cuáles no. Algunas megatendencias están bien establecidas y son fácilmente rastreables: tendencias demográficas como el crecimiento poblacional, la escasez de recursos previsible y la creciente inmigración. Otras, como el éxito futuro del control de la natalidad o el impacto de los avances en biotecnología y en nanotecnología, no son fácilmente descifrables.

Las extrapolaciones históricas, los pronósticos macroeconómicos y de megatendencias, útiles en el pasado reciente, no son exactos en muchos casos.

Los pronósticos deben combinar la técnica específica, el conocimiento práctico y la experiencia y una dosis de instinto o intuición.


Conviene planificar suponiendo lo peor y esperando lo mejor. Mapas conceptuales del futuro. Aplicado por Leon Wing Fatt y Chong Keng

Choy en una exploración sobre el futuro de Singapur, puede describirse como un proceso estructurado de conceptualización en grupo, para ayudar a sus integrantes a producir un marco conceptual con una representación pictórica de su pensamiento acerca de un tópico de interés. Se basa en un modelo creado por W. Trochim en 1989.

La formulación de los mapas sigue el siguiente esquema: Se invita a diferentes grupos de personas a generar enunciados de posibles

tendencias dentro del tema tratado. Se organizan sesiones de dinámica Delfos para identificar, entre las

propuestas, las que tienen mayor probabilidad de ocurrencia. Un tercer grupo participa en la jerarquización de los enunciados

seleccionados en la etapa anterior, con –por ejemplo- una calificación entre 1 y 5.

Para la estructuración del modelo se identifican las relaciones entre los diversos enunciados

En la representación gráfica se establecen dominios conceptuales y se ubican físicamente de acuerdo a similitudes y relaciones entre enunciados.

Fases y Metodología del Ejercicio

Para elaborar la metodología de Prospectiva Tecnológica se debe proceder a analizar la literatura al efecto y los métodos utilizados en los diferentes ejercicios realizados en varios países, tanto de ámbito general como circunscritos al sector de Defensa.

Dentro de este análisis, se estudiaron metodologías bien documentadas, tales como “Delphi”, árboles de relevancia, análisis de escenarios, análisis estructural, análisis morfológico, planificación basada en hipótesis (ABP) “roadmapping”, etc.

Del análisis de las experiencias en los otros países, se concluyó que en la mayoría de los casos se aplicaron métodos mixtos de Prospectiva Tecnológica (mezcla de algunos de los mencionados anteriormente), y que en los casos más sólidos, no se realizó un único ejercicio, sino que se alternaron métodos complementarios, con enfoques de partida diferenciados (top-down / bottom-up, tendencial/no tendencial, etc.) y donde al final se cruzan y consolidan los resultados obtenidos por los distintos ejercicios en unas conclusiones finales.

Así, el desarrollo del ejercicio de Prospectiva Tecnológica nacional que se plantea, se basa en un procedimiento con periodicidad cuatrienal y revisable cada dos años. De acuerdo con el análisis realizado, se propone realizar un proceso con


dos ejercicios diferenciados y complementarios, de modo que los resultados del primero puedan realimentar con información de interés a las entradas del segundo. Por último, se consolidarán y contrastarán los resultados obtenidos con los distintos ejercicios para llegar a conclusiones finales.

El primer ejercicio o Ejercicio A tendrá un enfoque más general, realizando un análisis ascendente, en el que se partirá de tecnologías para llegar a identificar los desarrollos más prometedores en áreas concretas de especialización (tipo bottom-up) En este análisis primará el enfoque de las novedades tecnológicas y la identificación de tecnologías emergentes, provengan o no del campo de la defensa (technology push) Se propondrá una participación lo más amplia posible de la industria, así como de organismos públicos de investigación y universidad, sin necesidad de que éstos estén relacionados con proyectos de defensa.

El Ejercicio B estará enfocado fundamentalmente hacia el área de la Defensa, contado con grupos o paneles reducidos de expertos que realizarán un análisis descendente (top-down) partiendo de los sistemas y capacidades actuales, para conocer las futuras necesidades tecnológicas de Defensa (technology pull) En este ejercicio se contará con la participación de miembros de la industria de defensa, así como de departamentos universitarios relacionados con ella.

Finalmente, se realizará un ejercicio de fusión y consolidación donde se compararán los resultados obtenidos mediante los dos procesos y se elaborarán unas conclusiones afianzadas. De esta forma, se intentan equilibrar las dos grandes fuerzas que determinan las tecnologías a incluir en los sistemas, aquellas tecnologías que avanzan con mayor empuje y las necesidades operativo - tecnológicas demandadas por los propios sistemas de defensa, según conceptos clave de trabajo.

2.3.2 Direcciones relevantes para el siglo XXI

Entre un gran número de escenarios, tendencias y pronósticos, vale la pena resumir algunos aportes importantes.

Economía y sociedad

Los extremos de riqueza y pobreza afectarán la forma de ver el consumidor del mañana. La brecha continuará ampliándose mundialmente por las próximas décadas.

La intensificación de las comunicaciones y la profundización de la globalización, tendrán un profundo impacto sobre la manera en que se realiza el trabajo y sobre cómo nos mantenernos en contacto. Por ejemplo, la


velocidad a la que se conducen los negocios continuará aumentando y se necesitará menos personal para efectuar la mayor parte de los trabajos, especialmente los de oficina donde el concepto de productividad tiene que ser modificado.

Se vislumbran cambios en el comportamiento humano. Por ejemplo, en el campo de la visualización o representación visual. Dentro de 50 años podemos tener una ficha implantada que nos ayude a entender los sentimientos y a compartir el dolor, el placer y otras sensaciones.

Salvo que se descubra alguna nueva tecnología más efectiva, la humanidad no podrá continuar desarrollando las cadenas alimentarias con proteínas de carne para satisfacer las necesidades de la creciente población. No habrá suficientes granos disponibles para alimentarse y la cultura carnívora de los piases desarrollados exacerbará la tendencia a la disminución de granos disponibles (en la actualidad la producción de carne consume cerca del 37% de la producción mundial de granos) Desafortunadamente, el mayor índice de crecimiento se manifiesta en los países más pobres y dentro de éstos, entre las capas de menores recursos.

Para el año 2020 es probable que la población mundial supere los 7.800 millones de habitantes. África tendrá 1.400 millones, la población de América Latina se duplicará para alcanzar unos 750 millones y la de Asia pasará de 3.000 a 4.300 millones. Sin embargo, los estudios de las Naciones Unidas prevén que entre los años 2050 y 2075, el crecimiento poblacional disminuirá hasta lograrse una estabilización en el número de habitantes del planeta.

El acelerado crecimiento de la población es la semilla de los principales problemas futuros: necesidad de nuevas fuentes de alimentos, cómo generar nuevos empleos, qué hacer para suministrar servicios a todos, cómo desarrollar la infraestructura necesaria y producir energía para satisfacer las necesidades incrementales.

La inmigración a EEUU, Canadá y Europa está llegando a niveles record y su tasa de crecimiento (asiáticos y latinoamericanos) es una de las más veloces. La mayoría son jóvenes. En el año 2000 la media de edad de los blancos en Estados Unidos es de 45 años mientras la de los latinos es de 28 años. Esto sumado a la diversidad racial puede ser un reforzamiento de la separación étnica que se visualiza como fenómeno emergente en diversas áreas del planeta.

Tendencias financieras y legales

La actividad bancaria experimentará un cambio espectacular: ampliación de reducción en el empleo relacionado con los bancos por altos niveles de productividad, préstamos y cobros automatizados, etc.


El papel de los bancos centrales cambiará al cambiar los mercados financieros: Sus funciones principales serán protegernos del riesgo sistémico y mantener la inflación controlada. Algunos consideran que la banca central desaparecerá por no ser necesaria.

Los negocios

La investigación de mercados incorporará la “asistencia sensorial”: con el uso de todos los sentidos se intensifica la capacidad de aprendizaje.

Continuará la tendencia a la publicidad individualizada. El conocimiento, la conciencia y la ética empresarial se percibirán como

recursos cada vez más valiosos de las compañías. Las grandes empresas no tendrán otra opción para crecer que ir donde esté el

mercado y la mayoría de los mercados potenciales está en el tercer mundo.

Negocios en crecimiento

Medicamentos contra el envejecimiento. Ya se están sometiendo a prueba fórmulas dirigidas a detener algunos de los procesos característicos de la vejez.

Telecomunicaciones: más rápido, más pequeño y red digital de servicios integrados. Video - texto en crecimiento.

Multimedia se impone, guiada por lo que pidan los clientes: herramientas intercambiables, más pequeñas, y rápidas.

Tecnología

Aplicaciones inéditas de la nanotecnología (lo muy pequeño) y la ingeniería genética. Mecanismos microscópicos. Nuevas plantas, métodos agrícolas más efectivos y económicos, etc.

Mercadotecnia

Los canales de distribución van a cambiar radicalmente: en adelante la telemercadotecnia será una realidad

La investigación de mercados incorporará la “asistencia sensorial”: con el uso de todos los sentidos se intensifica la capacidad de aprendizaje. Visualización. Modelos y metáforas. Representación visual. Dentro de 50 años podemos tener una ficha implantada que nos ayude a entender los sentimientos y a compartir el dolor, el placer y otras sensaciones.


Tendencia a la publicidad individualizada

Los extremos de riqueza y pobreza afectarán la forma de ver el consumidor del mañana y serán otra tendencia que sembrará las semillas de los problemas futuros. La brecha se ampliara mundialmente.

El conocimiento, la conciencia y la ética empresarial se percibirán como recursos valiosos de la compañía.

Telecomunicaciones: más rápido, más pequeño y red digital de servicios integrados.

Entretenimiento guiado por lo que pidan los clientes.


Capítulo 3 – LA PROSPECTIVA TECNOLÓGICA COMO CAMINO AL FUTURO

3.1 El Poder del Conocimiento y la Sociedad Futura

3.1.1 El Poder del Conocimiento y la Sociedad Futura

Aunque el conocimiento ha sido un factor fundamental de progreso desde que existe el ser humano, en la sociedad actual hemos llegado a la máxima validez de la afirmación de que “conocimiento es poder” y todos los indicadores señalan hacia una mayor importancia futura de lo que se ha dado en llamar “capital intelectual” (la suma integrada de información y capacidad para procesarla, talento, experiencia y dominio tecnológico que sustentan las ventajas competitivas de una organización)

En la consideración del conocimiento como factor determinante en la sociedad del futuro se identifica su influencia en dos niveles organizacionales clave a los que se dan nombres que singularizan el fenómeno.

La Economía del Conocimiento La Empresa del Conocimiento

No es fácil cuantificar cómo el conocimiento cambia a la economía, entre otras cosas porque éste se presenta como un “recurso heterogéneo”, es decir, en diferentes formas y a partir de diversas fuentes. Sin embargo, nadie duda de cada vez en mayor grado el incremento del valor agregado social proviene del impacto que la tecnología (forma más concreta del conocimiento) tiene sobre la eficiencia de procesos productivos, prestación de servicios y manejo de la información.

Gradualmente se incrementa el componente de conocimiento que compramos al adquirir bienes y servicios: el valor agregado de un microchip es básicamente diseño, puesto que el costo de los materiales es irrelevante; el 75% del costo de un avión moderno es investigación y desarrollo, tecnología, softwares, ingeniería, diseño, es decir, conocimiento. El valor agregado del conocimiento a la actividad empresarial no se limita a su contribución en los procesos productivos, sino que es ya usual la creación de negocios basados exclusivamente en el conocimiento como materia prima y como producto.


La tendencia de las empresas a hacerse intensivas en conocimiento puede comprobarse mediante el seguimiento a la estructura de sus costos de inversión y sus gastos operativos, en la que cada año aumenta la participación de las asignaciones para investigación y desarrollo, formación del personal y costo de la tecnología.

Por otra parte, los estudios del futuro tienen una base de conocimiento que evoluciona rápidamente y que todavía está abierta en cuanto a su definición. Esta base es transdisciplinaria y tiene un soporte en el análisis científico y otro en el estudio de la cultura. Esto hace más placentero el ejercicio de creación: hay más espacio para la experimentación, para cometer errores y para “jugar” con las ideas e hipótesis. Los estudios son acerca de posibilidades alternativas y no sobre la historia “fija”, lo cual permite interpretaciones diferentes y una auténtica apertura intelectual.

El conocimiento requerido para incursionar en el futuro puede caracterizarse en cinco tipos:

1. Conocimiento científico, que explique el mundo y la naturaleza de sus fenómenos;

2. Conocimiento tecnológico, práctico, sobre los modos de producción y el basamento técnico de la actividad humana;

3. Conocimiento experimental y la metodología de la experimentación;4. Conocimiento sobre las relaciones humanas, sobre la vinculación social y sus

consecuencias5. Conocimiento de si mismo y de los demás, de la naturaleza y el

comportamiento humano.

3.1.2 Perspectiva de los estudios del futuro

Para continuar el desarrollo de esta área del conocimiento, mejorar su imagen y hacer más efectivos sus resultados, los profesionales del estudio del futuro se proponen o recomiendan las siguiente acciones:

Producir más trabajo teórico y conceptual sobre las materias que integran el bloque de conocimientos del tema e incrementar la calidad de los estudios que se produzcan.

Explorar nuevas formas de aprender sobre el futuro y de efectuar pronósticos que sean crecientemente confiables.

Crear unidades o departamentos de estudios del futuro en Universidades de diversas regiones del mundo.


Asegurarse de que los trabajos de pronóstico para empresas y organizaciones sean prácticos y relevantes.

Propiciar asociaciones, prácticas y académicas, con centros de estudios de otras áreas del conocimiento.

Además del creciente énfasis en la investigación de posibles oportunidades comerciales o de negocios, favorecer la “investigación de ideas” sobre el futuro.

Una necesidad evidente en esta área del pensamiento es la formación de estudiosos del futuro con un enfoque más dirigido hacia el largo plazo pues la orientación actual pone el énfasis básicamente en el análisis del corto plazo. Se requiere producir profesionales de la Prospectiva para lo cual es importante incorporar a los planes de estudio materias asociadas con la formación del futurólogo y encontrar fórmulas para combinar el conocimiento práctico (visión de corto plazo) con el teórico - conceptual y de muy largo plazo.

3.1.3 Inteligencia empresarial

Llamamos Inteligencia empresarial o Inteligencia de negocios (business intelligence) al conjunto de estrategias y herramientas enfocadas a la creación de escenarios futuros mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa. Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las siguientes características:

Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de este concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos con independencia de la procedencia de estos.

Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la presentación de la información, de manera que los usuarios tengan acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y manipular sólo aquellos datos que les interesen.

Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar estas herramientas.

De acuerdo a su nivel de complejidad se pueden clasificar las soluciones de Business Intelligence en:

Consultas e informes simples Cubos Sistemas de previsión empresarial


Para que una empresa sea competitiva, las personas que toman las decisiones necesitan acceder rápida y fácilmente a la información de la empresa y esto se realiza por medio del Business Intelligence.

La inteligencia empresarial (BI) es el proceso de análisis de datos que se hace de la empresa para extraer conocimiento de ellos. Con BI se puede: crear una base de datos de clientes, prever ventas y devoluciones, compartir información entre diferentes departamentos, mejorar el servicio al cliente.Las áreas más comunes en las que son utilizadas son en ventas, mercadeo, finanzas, manufacturas y embarques. Algunas de las soluciones de BI más reconocidas en el mercado son:

Cubeware, Sagent solution plattform: Sistema integrado que extrae, transforma, distribuye y presenta la información clave para la toma de decisiones en la empresa.

Microstrategy: Ayuda en el conocimiento de la información manejada en una empresa.

MIS Decisionware, Cognos: Sorware que contiene una herramienta para modelación, pronóstico y simulación del negocio.

Bissantz, Bitam/artus business intelligence suite: Herramienta capaz de agrupar la información y utilizarla como un activo que ayudará a la empresa a identificar las oportunidades de negocio, optimizar las áreas de finanzas, clientes, procesos internos de aprendizaje e innovación.

Applix TM1: Es una herramienta orientada a las necesidades de planeamiento, presupuesto, pronóstico, consolidaciones financieras, reportes y análisis. Permite acceder, analizar y visualizar información corporativa que permite medir la gestión del negocio en cualquier momento en cualquier lugar.

La inteligencia empresarial (BI) se compone al menos de:

Multidimensionalidad: Esta información se encuentra en hojas de calculo. Reúne información dispersa en toda la empresa y en diferentes fuentes para proveer a los departamentos de la accesibilidad, poder y flexibilidad que necesiten para analizar información.

Data Mining: Las empresas suelen recabar información sobre producción, mercados y clientes, pero en realidad el éxito del negocio depende de la visión para intuir cambios o nuevas tendencias. Las aplicaciones de data mining identifican tendencias y comportamientos para extraer información y descubrir las relaciones en bases de datos que revelen comportamientos poco evidentes.

Agentes: Son programas que pueden realizar tareas muy básicas sin que intervenga el ser humano.


3.2 La economía del conocimiento

3.2.1 Conceptualización

Una economía basada en el conocimiento se soporta principalmente en el uso de las ideas más que en el de las habilidades físicas, o en las aplicaciones de la tecnología más que en la transformación de materias primas o la explotación de mano de obra barata. El conocimiento se está desarrollando y aplicando en nuevas formas. El ciclo de los productos es más corto y la necesidad de innovación mayor. El comercio se expande alrededor del mundo, lo que incrementa las demandas competitivas de los productores.

La economía de aprendizaje global está transformando, en todo el mundo, los requerimientos del mercado del trabajo. Esto también plantea nuevas demandas en los ciudadanos, quienes necesitan más habilidades y conocimientos para poder desempeñarse en su vida cotidiana.

Equipar a las personas para atender estas demandas, requiere un nuevo modelo de educación y de capacitación, un modelo de aprendizaje permanente (para toda la vida) La estructura del aprendizaje permanente incluye aprender a lo largo del ciclo vital, desde la temprana infancia hasta la jubilación. Esto abarca el aprendizaje formal (escuelas, instituciones de capacitación, universidades); el aprendizaje no formal (capacitación estructurada en el sitio de trabajo); y el aprendizaje informal (habilidades aprendidas de los miembros de la familia o de personas de la comunidad) Esto permite a las personas tener acceso a oportunidades de aprendizaje a medida que las necesitan en lugar de que las tengan por haber alcanzado una cierta edad.

El aprendizaje permanente es crucial para preparar a los empleados para competir en la economía global, pero también es importante por otras razones. Mediante el mejoramiento de las habilidades de la gente para funcionar como miembro de su comunidad, la educación y el entrenamiento incrementan la cohesión social, reducen el crimen, y mejoran la distribución de los ingresos.

Lo que están arriesgando tanto los países en desarrollo como los países con economías en transición, es aumentar más su marginalización en una competitiva economía global del conocimiento debido a que sus sistemas educativos y de capacitación no están equipando a los aprendices con las competencias que estos necesitan. Para responder a este problema, los encargados de establecer las políticas tienen que llevar a cabo cambios fundamentales. Deben reemplazar el aprendizaje mecánico basado en información que imparte el docente dentro de un sistema de educación formal administrado por directivos, por un nuevo tipo de


aprendizaje que se centre en generar, aplicar, analizar y sintetizar conocimiento y comprometerse en aprendizaje colaborativo durante la vida. Este reporte describe varias de las maneras en que esto puede llevarse a cabo.

3.2.2 Fuerza laboral hábil para competir en la economía

En las industrias tradicionales la mayoría de las labores requieren que los empleados aprendan a desempeñar tareas rutinarias, que en su mayoría no cambian con el paso del tiempo. Por lo general, el aprendizaje comienza cuando el trabajador se inicia en un nuevo empleo. En la economía del conocimiento el cambio es tan rápido que constantemente los trabajadores necesitan adquirir nuevas competencias. Las firmas ya no pueden confiar en que su fuente primaria de nuevas habilidades y conocimientos provenga de recién graduados o de personas recientemente enroladas. Lo que realmente necesitan son trabajadores que estén en capacidad y dispuestos para actualizar sus habilidades durante todo su ciclo vital. Los países deben responder a estas necesidades generando sistemas de educación y capacitación que equipen a las personas con las habilidades que necesitan.

El sector privado está jugando en todo el mundo un papel cada vez más importante. Tradicionalmente, el sector público ha sido el proveedor de la mayoría de los servicios educativos. Hoy eso está cambiando. En la mayoría de los países con ingresos medios, el sector educativo privado está creciendo, impulsado por la calidad y cobertura tan pobres de la educación pública; además, de la necesidad de buscar alivios a las cargas fiscales y promover la innovación. Desde 1995 el número de estudiantes registrados en educación superior en Brasil ha crecido en más de un 70% y la mayoría de este crecimiento se ha dado en institutos y universidades privadas que actualmente tienen el 71 % de esta matrícula. En China, 500 instituciones nuevas dedicadas a educación superior se establecieron entre 1995 y 1999.

La educación dada por el sector privado en países con economías de transición está creciendo de la misma manera. Solamente en Polonia existen 195 instituciones privadas de educación que atienden más de 377.000 estudiantes. Escuelas de negocios también privadas, impensables en Europa Oriental hace 10 años, están prosperando: en 1998 existían 91 escuelas de negocios privadas en Polonia, 29 en la República Checa, 18 en Rumania y 4 en Bulgaria.

Paralelamente han llegado para complementar y desafiar a las instituciones tradicionales, nuevos proveedores (capacitadores del sector privado, universidades virtuales, proveedores internacionales, universidades corporativas, corredores (brokers) de contenido, editoriales educativas y compañías de medios)


Este crecimiento del sector privado refleja la demanda creciente por una mayor y mejor educación así como la insatisfacción con los sistemas tradicionales de educación y capacitación.

El gasto en capacitación ha aumentado dramáticamente. Las corporaciones han aumentado cada vez más su gasto en capacitación para volverse o seguir siendo competitivas en esta economía global del conocimiento. En todo el mundo, la cifra del gasto en entrenamiento por parte de las corporaciones, alcanzó los 28 billones de dólares en el 2002 cuando en 1997 había sido de 18 billones.

3.2.3 ¿Cómo transformar la educación para atender las necesidades?

Tener éxito en la economía del conocimiento requiere dominar un nuevo conjunto de conocimientos y competencias. Estas incluyen habilidades académicas básicas tales como, alfabetismo, lenguas extranjeras, matemáticas, y habilidades científicas, y la habilidad para utilizar las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) Los trabajadores deben estar en capacidad de utilizar estas habilidades efectivamente, actuar de manera autónoma y reflexiva y de unirse y desempeñarse en grupos sociales heterogéneos.

Muchos países no han tenido éxito en suministrar a las personas conocimiento y competencias. La educación es inadecuada en la mayoría de los países en desarrollo. La cobertura es insuficiente, el acceso no es equitativo (especialmente en educación superior y en empleabilidad y capacitación adulta) además, la calidad de la educación es pobre. Las ratas de alfabetismo en adultos son bajas y muy pocos niños completan la educación básica. Las pruebas internacionales para estudiantes de secundaria en matemáticas y ciencias muestran que los países en desarrollo y con economías de transición tienen un retraso significativo, especialmente cuando se evalúa a los estudiantes en su habilidad para usar y aplicar el conocimiento.

En las economías en transición de Europa y Asia Central, la calidad de la educación es inadecuada y el sistema educativo muy rígido. El aprendizaje mecánico, la instrucción orientada a los exámenes y los costos cada vez más elevados de la educación privada, han sido las grandes preocupaciones entre los responsables de establecer políticas en algunos países asiáticos.

Los métodos de educación tradicional fallan en proveer a las personas con las habilidades que necesitan. El modelo tradicional de aprendizaje difiere de los métodos del aprendizaje para toda la vida, de maneras significativas.


Con el marco de políticas apropiado, las Tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) pueden apoyar los cambios en pedagogía y en capacitación de docentes. Las TIC pueden facilitar el aprendizaje; por ejemplo, haciendo uso de simulaciones de computador. Pueden aumentar de manera significativa los recursos disponibles para los aprendices, modificando así la relación entre el docente y el estudiante. Pueden facilitar el aprendizaje colaborativo y ofrecer una retroalimentación rápida a los aprendices.

Sin embargo, este tipo de resultados no aparecen simplemente con la introducción de computadores en el ambiente de aprendizaje. Se hace necesario un marco de políticas adecuado en el que las TIC se utilicen para afrontar problemas educativos; realizar inversiones significativas en la capacitación de docentes y administradores para cambiar su conocimiento y su conducta; disponer de técnicos calificados y de personal de soporte; y contar con fondos para mantenimiento, acceso a Internet y realizar mejoras (upgrading), que sea sostenible. Estas condiciones raramente se cumplen, especialmente en los países en desarrollo.

Las instituciones de educación formal deben volverse más flexibles. Un número creciente de instituciones de Educación Superior está ofreciendo cursos de tiempo parcial, nocturnos, los fines de semana y los veranos, para atender las necesidades de los adultos que trabajan. En Finlandia, el número de adultos inscritos en programas de educación continuada en el nivel superior, excede el número de persona jóvenes enroladas en los cursos tradicionales que ofrecen un título.

La educación a distancia es una de las formas en la que los países pueden ofrecer oportunidades de aprendizaje más flexibles. Muchos países usan en educación básica la instrucción interactiva por radio. México utiliza la televisión para educar alrededor de un 15% de sus estudiantes de secundaria más necesitados o de menores recursos. En los años 90s el Instituto Nacional de Maestros de Nigeria, graduó más docentes mediante sus programas de educación a distancia que todos los otros programas del país combinados. Internet está comenzando a transformar la educación superior y el entrenamiento corporativo. Por ejemplo, en 1999, el 92% de las grandes corporaciones estadounidenses promovieron programas piloto de capacitación basados en la Red.


3.3 La empresa del conocimiento

3.3.1 ¿Cómo financiar el aprendizaje permanente?

Ofrecer oportunidades más extensas de educación y capacitación permanentes y de calidad, va a requerir una mayor cantidad de recursos y utilizarlos en forma más eficiente y de distintas maneras. Estos recursos no pueden provenir únicamente de fondos públicos. Lo que se necesita es un menú de opciones equitativas y sostenibles que combinen financiación pública y privada.

Se hace necesario que los sectores público y privado trabajen de manera conjunta para financiar el aprendizaje

Es necesario que los gobiernos financien el aprendizaje permanente en los casos en que la rentabilidad social es mayor que la privada, por ejemplo en la educación Básica. El sector privado debe jugar un papel importante en la financiación de inversiones en las cuales el retorno privado es alto. Este es el caso de la mayoría de la educación superior y de la educación permanente. La intervención gubernamental más allá de la adquisición de conocimiento y habilidades básicas, debería orientarse a los aprendices que pertenecen tanto a grupos excluidos o de bajos recursos como a personas que enfrentan barreras importantes para el aprendizaje.

No existe un sistema de financiación único que pueda atender las necesidades de todos los estudiantes o aprendices

Los encargados de diseñar las políticas deben considerar un rango amplio de opciones financieras, que incluyan: subsidios, préstamos hipotecarios, contratos de capital humano, impuestos a los graduados, esquemas de repago sujetos a ingresos, esquemas de construcción de activos y cuentas para aprendizaje individual. Cualesquiera sean los mecanismos usados, la financiación del aprendizaje, más allá de las competencias básicas, debería incluir tanto componentes de costo compartido como de subsidio. Los subsidios deberían constituir la mayor fuente de financiación para los estudiantes de bajos recursos. Para grupos de ingreso alto, la mayor parte de la financiación debería tener la forma de préstamos sujetos al ingreso o a tasas de interés del mercado.

3.3.2 Agenda para el futuro

La demanda por sistemas de educación permanente son enormes. Y la mayoría de los países no van a estar en capacidad de implementar todos los elementos del


sistema simultáneamente. Por esto los países deben desarrollar una estrategia que les permita ir avanzando de manera sistemática y secuenciada. Un paso importante es identificar en qué lugar está ubicado el país, especialmente respecto a sus pares internacionales.

Los sistemas nacionales de aprendizaje permanente necesitan estándares

Una manera en la que los países pueden moverse hacia delante podría ser estableciendo estándares nacionales para evaluar los resultados del aprendizaje a lo largo de la vida. Estas medidas no se han desarrollado. Las valoraciones tradicionales del progreso educativo, tales como tasas brutas de matrícula e inversión pública como proporción del producto interno bruto, no recogen dimensiones importantes del aprendizaje permanente. Las tasas brutas de matrícula miden los insumos en lugar del logro de competencias básicas o de otro tipo. El gasto total en educación incluye más que el simple gasto público. Los indicadores tradicionales fallan también en captar el aprendizaje en los sectores no formales e informales, cada vez es más importante.

Se hace necesario un enfoque diferente en la reforma de la educación

Se necesita una reforma continua no solo para acelerar su ritmo sino también para profundizar el alcance de los logros de transformación fundamental del aprendizaje. Sin embargo, el modelo tradicional de reforma educativa no es receptivo al cambio constante: las corrientes de iniciativas y los cambios en políticas se perciben como abrumadores por los interesados en educación, ocasionando “fatiga” en la reforma y resistencia para que se establezca. La reforma y el cambio deben por lo tanto construirse dentro de los procesos propios de las instituciones. Adicionalmente, los cambios en las políticas requieren de amplio respaldo y de diálogo para facilitar los ajustes que se deban hacer durante la implementación.

El Banco Mundial continuará profundizando su comprensión en este campo y ayudando a los países a desarrollar estrategias concretas.

Los que establecen las políticas en el ámbito nacional y los demás interesados alrededor del mundo deben comprometerse en un diálogo respecto al aprendizaje permanente, ayudando a los gobiernos a formular visiones y a concretar planes de acción para establecer marcos tanto para el aprendizaje permanente como para la innovación que sean adecuados para el contexto de sus países. El Banco Mundial puede ayudar en este esfuerzo profundizando su comprensión sobre las implicaciones de la economía del conocimiento para los sistemas de educación y


entrenamiento, además de diseminar documentos de políticas y de análisis sobre educación para la economía del conocimiento.

3.3.3 Crédito

El informe explora los retos que la economía del conocimiento presenta tanto para la educación como para los sistemas de capacitación. Esquematiza las opciones de políticas para orientar estos retos y desarrollar sistemas viables de aprendizaje permanente en países en desarrollo y países con economías en transición.

El reporte está dirigido a responder cuatro preguntas:

¿Qué necesitan hacer la educación y los sistemas nacionales de capacitación, incluyendo sus componentes formales y no formales, para dar soporte al incremento o mejoramiento de la economía basada el conocimiento?

¿De qué manera los países en desarrollo y los países con economías en transición pueden promover el aprendizaje permanente, y cuales son los retos que se deben encarar al hacerlo?

Dados unos recursos limitados, ¿qué tipo de marco gubernamental promueve el aprendizaje permanente para las personas en general y en particular para los grupos en situación de desventaja?

¿Cómo puede financiarse el aprendizaje permanente para que sea inclusivo, pueda pagarse y sea sostenible en el tiempo?

El informe provee un marco conceptual para actividades de crédito del Banco Mundial relacionadas con educación que reflejan el conocimiento más actualizado y prácticas exitosas de planeación e implementación de la educación para el aprendizaje permanente. Esto motiva a los países a mirar mas allá de los enfoques tradicionales de la educación y la capacitación, y a comprometerse en un diálogo de políticas sobre las consecuencias pedagógicas y económicas del aprendizaje para toda la vida.


Capítulo 4 – ALCANCES DE LA PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

4.1 Bases para el inicio de una Prospectiva Tecnológica

Decía Lucrecio en "De Rerum Natura" (I. 155) que "Nil posse creari de nilo" (Nada puede crearse de la nada) La Prospectiva Tecnológica no es una excepción. Para llevarla a cabo no es suficiente con montar paneles de expertos o realizar encuestas a un número más o menos alto de especialistas en el tema objeto de estudio. En todos los casos, si el resultado a obtener se pretende que no sea tan solo un ejercicio académico, es preciso dotarlo de una base lo suficientemente sólida como para que pueda resistir el paso del tiempo de la mejor manera posible. Ni los expertos conocen la totalidad de los datos que tienen que ver con su área de actividad, ni los especialistas abarcan la totalidad del campo que puede ser cubierto con su conocimiento. Es necesario, en paralelo, disponer de una serie de elementos de juicio que puedan contrastar los resultados y un conjunto lo más amplio posible de datos que proporcionen un punto de partida lo más seguro posible. Toda esa información puede y debe ser dada a los participantes en paneles o Delphis, antes de que se inicien estos, o irse contrastando con lo que se vaya obteniendo y proporcionar, en cada momento, el dato preciso.

En muchas ocasiones estos datos forman parte del análisis que se ha debido ir haciendo en los años precedentes, para evaluar cuál ha sido el resultado de los posibles programas de I+D existentes.

4.1.1 Indicadores bibliométricos

Como se ha dicho antes y volverá a repetirse, este tipo de indicador es usualmente empleado para conocer los resultados de una acción previa de política científica o tecnológica en un cierto campo. También se emplea cuando se desea conocer la situación relativa de un país o un grupo con respecto al contexto mundial. No supone pues, en el sentido en el que normalmente se considera, una verdadera herramienta dirigida a la Prospectiva Tecnológica, sino que sirve esencialmente para proporcionar datos para realizarla.

La base de esta técnica es la de que solo puede ser aplicada a ejecutores de Ciencia y Tecnología (grupos, institutos, organizaciones, compañías ...) y a áreas temáticas (campos de investigación, áreas de conocimiento ...) para los que el soporte principal de intercambio de información son las publicaciones en revistas o las patentes. Y de estas publicaciones o de esas patentes se extrae una


información numérica que pasa a ser posteriormente analizada. Este hecho implica el principal carácter de dicha técnica: que aporta un valor cuantitativo a una parte de la I+D. Ya veremos después que el resultado puede ser a veces engañoso o de interpretación dificultosa, pero como en cualquier campo, es preferible poder tener una cierta medida de algo, aunque sea a veces ambigua, que no tenerla de ninguna manera.

Los indicadores bibliométricos que se confeccionan aparecen guiados por dos objetivos fundamentales:

Buscar los aspectos de la investigación científica y técnica que sean los más significativos y

Determinar de qué manera pueden expresarse adecuadamente de forma que pueda extraerse de ellos un dato cuantitativo.

De acuerdo con estos dos puntos, los tres principales indicadores son:

El valor y las características de la producción científico - técnica. El valor y las características de su impacto, y Las características estructurales de la Ciencia y la Tecnología.

Lo dos primeros constituyen el núcleo del análisis bibliométrico y suministran esos valores cuantitativos a que antes se aludía, que permiten conocer cuál es la situación de un país o un grupo en un entorno científico - técnico. El tercero, por el contrario, permite representar mapas bibliométricos de la Ciencia y la Tecnología. Por ello, los dos primeros están más ligados a la Evaluación, mientras que el último puede, como veremos después, servir ya de base estructural para la Prospectiva Tecnológica. Esto no quiere decir que los dos primeros no puedan tener un fin también de soporte a la Prospectiva Tecnológica, pero su relación con ella es más colateral y esencialmente de soporte.

El primer indicador se basa en el número de artículos publicados en revistas internacionales de un cierto nivel durante un período de, al menos, ocho años, por el grupo, nación o entorno objeto de estudio. Indica lo que podría denominarse su productividad.

El segundo se determina por el número de veces que los componentes del entorno han sido citados en otros artículos en el intervalo de tres años a partir de la fecha de publicación de sus trabajos. No son contabilizadas las autorreferencias. Indica, en consecuencia, el impacto del trabajo realizado.


Estos datos, como es lógico, han de ser referidos a una serie de parámetros adicionales para que adquieran un valor más objetivo. Entre estos parámetros se encuentran la calidad de las revistas, los valores medios de los artículos citados en estas revistas, el número de autores por artículo, las colaboraciones con otros grupos, etc. Este tema, que como se desprende de lo anterior es bastante complejo, constituye objeto de estudio en varias universidades, y no va a ser detallado más aquí ya que no debe ser objeto de atención preferente en esta ocasión. Será, tan solo, un dato a proporcionar a los expertos que van a realizar Prospectiva Tecnológica.

El tercer indicador, por el contrario, sí merece una atención más especial. En él se intentan representar las múltiples conexiones que tienen en nuestros días los distintos entornos de la Ciencia y la Tecnología. Como se ha dicho anteriormente, ninguna rama de la Ciencia o la Tecnología constituye hoy una isla separada por completo del resto. Entre todas hay puentes y caminos que permiten el transvase de conocimientos de unas a otras. Es como la realización de una cartografía la cual permite visualizar rápidamente las interrelaciones entre unas áreas y otras. Las palabras clave que aparecen en los artículos permiten llevar a cabo este trabajo. De acuerdo con la intensidad de esta relación, las conexiones aparecen con mayor o menor grosor en el "mapa".

Pero además de los mapas cartográficos de Ciencia y Tecnología a partir de métodos bibliométricos es posible extraer también una información relevante a la Prospectiva Tecnológica referida a las tendencias de los campos tecnológicos objeto de estudio. Esta información se refiere a cuál ha sido la evolución a lo largo del tiempo de un determinado tema, qué entornos han sido los que lo han tratado y cómo ha sido considerado en cada país. Un ejemplo, de nuevo, puede servirnos de ayuda más directa para el entendimiento de esta herramienta. El tema de la Computación Óptica, mencionado anteriormente, es también aquí válido.


El seguimiento constante de un determinado tema en la literatura no solo aporta información sobre cuál es la situación científico - técnica del mismo, cuáles son sus logros y qué resultados son los más relevantes. Existe otra información, parcialmente más oculta, que puede ser tan importante o más que la anterior. Es la que se refiere a qué organismo, institución o industria la está realizando y cuál es su evolución con el tiempo, así como sus fuentes de financiación. En un terreno puramente tecnológico, de una forma natural, los temas suelen aparecer primero en artículos exclusivamente firmados por autores pertenecientes al ámbito académico, posteriormente pasan a incorporarse industrias y, finalmente, son casi estas últimas las únicas que aportan información. Esto puede comprobarse en multitud de campos. El seguir, por ejemplo, cuáles son los temas predominantes en las publicaciones más significativas del campo, firmadas por autores pertenecientes a grandes industrias, da una indicación de qué intereses aparentemente les mueven. Asimismo, si una empresa que había publicado mucho en un tema durante un cierto tiempo deja de publicar, puede ser por dos motivos: o porque el tema deja de ser objeto de su interés o porque los resultados que están a punto de obtener son ya de tipo industrial.

4.1.2 Análisis de patentes

Las patentes constituyen la otra herramienta disponible para realizar un análisis de cuál es la situación de un sector o de un entorno. En este caso, así como la información de revistas proporcionaba información de tipo científico - técnico, con un mayor énfasis en el aspecto científico, las patentes aportan la vertiente más industrial y tecnológica.


Los métodos para su análisis son muy similares a los empleados en publicaciones. Datos como número de patentes, índice de impacto, distribución por sectores, relaciones entre las tecnologías en las que se emplean, son equivalentes a los ya vistos en Bibliometría. El único factor que aquí es significativo y que no aparece en el caso anterior, es el que se refiere al número de patentes en uso. Porque una patente solo puede decirse que ha tenido repercusión cuando ha sido empleada en la fabricación de un producto o cuando ha incidido de manera significativa en el nacimiento de otra.

No vamos a hacer hincapié más en este tema, puesto que, en parte, sería repetición de los conceptos mencionados en el apartado anterior.

4.1.3 Condiciones para la realización de una Prospectiva Tecnológica

De todo lo anterior dimana que la realización de Prospectiva Tecnológica no es indiferente del medio en el que se haga y para el que se haga. De la misma manera que un país puede y debe realizar Prospectiva Tecnológica para adaptar su sistema Ciencia - Tecnología a las condiciones más favorables para su futuro, una gran empresa ha de realizar también una cierta Prospectiva Tecnológica, si no igual, sí equivalente a la de aquél y adaptada a sus necesidades para amoldar su sistema productivo al posible mañana. Y al mismo tiempo, la Prospectiva Tecnológica realizada por un gran país, por una nación primera potencia mundial, no debe tener el mismo fin que la llevada a cabo por otra de menor entidad. Si en el primer caso es importante analizar prácticamente todos los sectores clave relacionados con las tecnologías emergentes y los nuevos servicios o necesidades que demandará la sociedad en los próximos diez o veinte años, en el segundo caso la situación es distinta. Habrá, posiblemente, un conjunto de tecnologías a las que de ninguna forma podrá acceder, bien por su coste, su complejidad o los recursos materiales y humanos que posee. Deberá, quizás, contar con su presencia en los próximos años. Pero en el estudio que lleve a cabo de Prospectiva Tecnológica únicamente deberá contar con su uso y no con su posible desarrollo. Algo similar puede decirse en el terreno industrial. Una empresa que es líder mundial en un cierto segmento tecnológico no puede hacer el mismo tipo de Prospectiva Tecnológica que otra que únicamente aspira a consolidar un mercado regional de volumen medio. Ambas deberán atender a las tecnologías que puedan surgir en los próximos años, pero el enfoque habrá de ser distinto. En un caso podrá ser para posicionarse en ellas y en el otro simplemente para usarlas o llevarlas a sus productos o a su proceso productivo.

De acuerdo con lo anterior, las condiciones de contorno podrían dividirse en los dos siguientes grandes grupos: "Condiciones Absolutas" y "Condiciones Relativas".


Igualmente, a modo de síntesis, y sin pretender ser exhaustivos, cada uno de los apartados presentes en la Tabla podrían desglosarse también en los que aparecen en las tablas que a continuación se presentan. Toda la información que aparece en ellas debe ser el punto de partida para la realización de cualquier tipo de Prospectiva Tecnológica. El contar con una base de datos lo suficientemente amplia y actualizada de los factores involucrados es un elemento esencial para ello. En ella, como se desprende de las Tablas, no ha de estar contenida solo la parte referente a la situación de las diferentes tecnologías, tanto en el ámbito mundial como del entorno considerado, sino todos aquellos otros factores que pueden ser de interés para la Prospectiva Tecnológica que se haga. Entre ellos pueden enumerarse el capital humano con el que se cuenta, el equipamiento de que se dispone, el esfuerzo previo realizado, bien derivado de políticas previas o de acciones puntuales de instituciones, etc.

Por todo lo anterior, cada una de las líneas que aparecen en estas Tablas, y más en concreto en la Tabla III, debería ser objeto de un mayor detalle en su exposición. Mas dado el objetivo de estas líneas, se ha optado por mencionarlas, dejando para una ulterior ocasión su desarrollo.


TABLA II: CONDICIONES ABSOLUTAS DE CONTORNO

4.2 Plan de Desarrollo

4.2.1 Lineamientos conceptuales

Con base en los lineamientos conceptuales acerca del círculo virtuoso que debe construir un centro de desarrollo tecnológico alrededor de las necesidades que demanda un sector que atiende, el resumen de resultados del proceso prospectivo y el lineamiento general declarado a partir de las simulaciones iniciales con un modelo dinámico, se elabora el plan de desarrollo.


Con base en el escenario deseado y la reflexión acerca de los elementos anteriormente indicados se elaboran textos correspondientes a la misión y la visión del estudio prospectivo. Estos textos son compartidos y ajustados tanto por miembros del comité especializado.

Las líneas de acción son establecidas teniendo en cuenta no sólo el resultado de la explicación del sistema mediante un ejercicio prospectivo, si no también las áreas estratégicas clave y más apoyadas por los actores.

Los productos y los proyectos a iniciar son definidos con base en las oportunidades que el centro teje paralelamente al ejercicio prospectivo mientras se nutre de la reflexión que dicho ejercicio proporciona.

De esta manera la descripción de los insumos utilizados para elaborar la misión y la visión renovadas, establecer las líneas de acción y para definir tanto los productos como los proyectos preliminares asociados a las mismas, son los siguientes:

El plan de desarrollo de un CDT (comité de desarrollo tecnológico) Lineamientos conceptuales

Para ser competitiva, una organización debe crear valor a sus usuarios. En el caso de CDTs sectoriales, su éxito puede ser medido por su eficiencia en satisfacer las necesidades de sus usuarios.

Esta situación pone de manifiesto la necesidad de tener claridad respecto a cuáles son los objetivos del sector al que está vinculado el CDT, para alinear su visión, misión y objetivos con los sectoriales. En este punto, será necesario recurrir no sólo al conocimiento sectorial profundo, sino a la búsqueda de objetivos compartidos, consensos y visiones comunes de futuro. Las herramientas de Prospectiva contribuyen a la discusión de temas prioritarios con miras a establecer consensos y encontrar futuros posibles y deseables para el sector.

En un CDT concebido como gestor de un portafolio de capacidades tecnológicas para el sector, la condición de que sus objetivos estén ligados con los del sector, se logra en la medida que las capacidades que desarrolla y ofrece, logran crear ventajas competitivas sostenibles para el sector: las empresas usuarias encontrarán valor en las capacidades que le ofrece el CDT, en tanto puedan incorporarlas en su proceso productivo para desarrollar una propuesta de productos o servicios que agreguen valor en el mercado. De esta manera, se consolidan dinámicas virtuosas entre el CDT, las empresas del


sector y el mercado de las empresas, que facilitarán el cumplimiento de los objetivos de todas las partes.

En la planeación en centros de desarrollo tecnológico sectoriales es necesario utilizar herramientas capaces de manejar la dinámica del cambio tecnológico y su incertidumbre inherente, para su estudio y gestión adecuados. En este sentido, la dinámica de sistemas y la Prospectiva tecnológica pueden ser herramientas adecuadas para el estudio de las dinámicas del cambio tecnológico, la previsión de trayectorias tecnológicas y la formulación de planes de desarrollo, para organizaciones involucradas con los procesos tecnológicos.

La Prospectiva Tecnológica puede ser un componente importante del proceso de planeación, debido a que se concentra justamente en la reflexión en torno al estado futuro de un sistema (en este caso: la empresa u organización, su mercado y su entorno) y al diseño interactivo (mediante consensos) de planes de acción para afrontar y para construir el futuro.

La indagación de futuros posibles, mediante enfoque prospectivo, es de utilidad para fijar un norte e identificar metas estratégicas promisorias. No obstante, no será suficiente con hacer tal previsión, sino que a continuación se debe formular un plan que dirija a la organización hacia la realización de las posibilidades visualizadas. Es necesario un proceso de desarrollo al interior, que genere las condiciones necesarias para que la organización pueda posicionarse estratégicamente en los escenarios futuros previstos.

4.2.2 Resumen de resultados

Los resultados tienen que ver con la respuesta a las dos preguntas iniciales del ejercicio prospectivo:

¿Cuáles son los desarrollos tecnológicos que demandará el sector en los próximos años para insertarse competitivamente en el mundo globalizado?

¿Cuál es el papel que debe desempeñar el CIDET para contribuir a que el sector logre lo anterior?

Estas preguntas se responden específicamente con las etapas intermedias del proceso prospectivo tal como se muestra a continuación.

Consulta a expertos mediante dos rondas Delphi Explicación del sistema mediante paneles de expertos


Dentro del conjunto de áreas temáticas más relevantes, las cuales son validadas como elementos prioritarios del sistema, se tienen las siguientes 10 áreas estratégicas desde la perspectiva:

Mercados y fortalecimiento del sector Diseño, consultoría y servicios técnicos Conocimientos y capacidades Tecnologías de gestión Inversión pública y privada Integración entre países. Poder de convocatoria Políticas publicas, regulación y normatividad. Posición económica Conflicto interno colombiano

Estas áreas sirven para promover el desarrollo de otras áreas como:

Equipos y dispositivos Control de perdidas Desarrollo de materiales Tecnología antiterrorista Formas no convencionales de suministro de energía Medio ambiente Software de vigilancia y control Telemedición y control Fuentes de energía Telecomunicaciones y servicios de mayor valor.

La principal competencia que debe desarrollar para impulsar estas áreas es el conocimiento.

Los actores claves son:

Las agremiaciones Los agentes del mercado de energía eléctrica.

Las áreas temáticas más apoyadas son:

Diseño, consultoría y servicios técnicos Tecnologías de gestión Inversión pública y privada Integración entre países


Políticas publicas, regulación y normatividad.

Las áreas donde debe enfocar su acción principalmente son:

Tecnologías de Gestión Diseño, consultoría y servicios técnicos Integración Eléctrica entre países.

Definición de escenarios mediante juego de hipótesis y talleres de Prospectiva Tecnológica.

El escenario más representativo y deseado se describe así:

LOS ILUMINADOS: El alto desarrollo de competencias tecnológicas y empresariales en el sector eléctrico y el acelerado crecimiento del mercado del sector han sido la base para que la mayoría de las organizaciones y entidades vinculadas al sector eléctrico colombiano tengan unos altos niveles de competitividad en su operación y venta de bienes, servicios y consultoría en el ámbito nacional e internacional. Se han penetrado con éxito los mercados del ALCA. Se han desarrollado proyectos de interconexión eléctrica, esto ha permitido que el mercado opere de manera integrada a nivel subregional y se tenga integrada la planeación de la expansión.

Otros escenarios posibles y probables son:

EL AGUJERO NEGRO: La capacidad de gestión de las empresas del sector es insuficiente y la gran mayoría de ellas tiene problemas eficiencia y eficacia lo que se traslada a la competitividad de toda la economía afectando el bienestar de la población. Esta situación se ve agravada por el bajo crecimiento de la demanda del sector eléctrico. Se ha deteriorado el portafolio de productos de las empresas de bienes, servicios y consultoría y se incrementa el nivel de dependencia externa del sector. Se da una integración incipiente dirigida a mejorar el suministro en áreas fronterizas.

LOS NERDOS: La mayoría de las organizaciones y entidades vinculadas al sector eléctrico colombiano han adquirido altos niveles de gestión y grandes competencias en las tecnologías de gestión. Las empresas de bienes, servicios y consultoría adquieren también un nivel internacional. No obstante, el mercado eléctrico interno tiene poco dinamismo y el nivel de interconexión del mercado regional es solo marginal.


LAS CAJAS NEGRAS: La economía se ha expandido y con ello la demanda al sector eléctrico. También se ha desarrollado el mercado regional de energía eléctrica con proyectos adelantados por extranjeros. Las empresas locales no han sido protagonistas ni en lo interno ni en lo externo dado que su capacidad de gestión es insuficiente y la gran mayoría de ellas tiene problemas de competitividad. Las empresas proveedoras de bienes y servicios han deteriorado su portafolio de productos y se incrementó el nivel de dependencia externa del sector.

4.2.3 Resumen de simulación

En el ámbito de un país la acción central debe ser el desarrollo de capacidades para hacer nuevos productos y servicios de mayor valor para nuevos mercados. Se traduce esto en un mayor ingreso per cápita. Esta estrategia es válida para todos los sectores. Si este desarrolla capacidades por decisión directa de sus actores, evitará los escenarios más indeseables.

Para las organizaciones es pertinente y necesario, actuar en cualquiera de los escenarios, adelantar una estrategia de:

Desarrollo de competencias empresariales, innovación y capacidades tecnológicas basadas en tecnologías de gestión.

Teniendo en cuenta el marco de integración eléctrica entre países. Impulsando su principal capital, es decir el intelectual, a través del diseño, la

consultoría y los servicios técnicos.

Esto tendrá efectos positivos tanto para el sector en el ámbito interno y externo como para el país.

4.3 Errores posibles en la realización de Prospectiva Tecnológica

Como en la mayor parte de los casos en los que son necesarios unos determinados puntos de partida o unas condiciones de contorno para llegar a un resultado, el cómo se hace la elección de estas condiciones o esos puntos iniciales puede repercutir de forma drástica en el resultado final que se obtenga. En ciertos casos puede ser simplemente que no se conocen con la suficiente exactitud cuáles son los valores reales existentes. Pero en otras ocasiones es la utilización de forma incorrecta de los datos de que se dispone lo que hace que el resultado final pueda alejarse del verdadero. Por lo que respecta a los primeros, poco es lo que puede hacerse para subsanarlos. Pero los segundos constituyen realmente uno de los principales problemas con los que tienen que enfrentarse


aquellos que deseen llevar a cabo una Prospectiva Tecnológica lo más acertada posible.

Los errores más comunes que aparecen son los derivados de dos grandes grupos de factores: los de carácter personal y los relacionados con el medio en el que se encuentra el objeto de estudio, tanto sean de tipo tecnológico como económico o social. Para obtener una idea concreta de cuáles pueden algunos de esos problemas vamos a proceder a una rápida revisión de algunos de los más comunes.

4.3.1 Factores personales

Resulta evidente que, en toda tarea realizada por personas, siempre estarán presentes las ideas personales o los sentimientos que tengan referidos a la tarea que se va a realizar. En algunos casos esas ideas pueden ser fruto de una larga experiencia en el campo en cuestión y en otros son simples intuiciones que dejan a un lado lo que la razón quizás dicta. En cualquiera de estos casos, el resultado, malo o bueno, no impide que la buena intención del que lo ha hecho quede por encima de toda duda.

Sin embargo hay otras ocasiones en que esto no es así. Por un cúmulo de factores, que aquí vamos a enumerar brevemente, los resultados obtenidos en una cierta Prospectiva Tecnológica que se realice puede que no se correspondan con lo que una total objetividad precisaría. Como se ha comentado en anteriores páginas, la Prospectiva Tecnológica tiene, en ocasiones, la tarea de determinar cuál puede ser el escenario tecnológico en los próximos años y en función de ello, adoptar una serie de decisiones. O lo que es lo mismo, los resultados de hoy pueden afectar a lo que pueda pasar mañana. Una objetividad lo más completa que sea posible sería en consecuencia obligada en este tipo de acciones.

Entran aquí, por lo tanto, lo que podríamos denominar "intereses ocultos" que, algunas veces guían los estudios de Prospectiva Tecnológica que se hagan. Si una cierta compañía o un determinado estado efectúa un estudio de una tecnología en la que su situación actual es, por ejemplo, o muy buena o muy mala, puede surgir la tentación de encauzar las preguntas o los estudios que se hagan de modo que el resultado tenga la orientación más conveniente para los intereses de esa compañía o ese estado. Y si esa compañía o ese estado poseen un cierto peso en el contexto mundial, sus conclusiones pueden ser tomadas como pauta de actuación por los demás. De igual manera, si los resultados ofrecen consecuencias que no están en concordancia con los intereses existentes, esos resultados pueden ser convenientemente modificados para adaptarlos a las conveniencias actuales. Asimismo, el resultado del estudio puede estar


enmascarado por el énfasis dado a una cierta tecnología, dejando a un lado los posibles cambios que pueda tener en futuro u otras alternativas que puedan surgir en los próximos años. En todos los casos presentados aparecen lo que hemos denominado "intereses ocultos" que condicionan de forma drástica los resultados. El prospector, aunque pueda ser independiente de la organización o del estado, ha de estar seguro en todo su trabajo de que en ningún momento está siendo polarizado por fuerzas que no son objetivas.

El segundo posible caso de Prospectiva Tecnológica errónea sucede cuando ésta se realiza con un enfoque excesivamente limitado. Es el caso de intentar ver el camino que se seguirá en un determinado entorno y centrarse tan solo en una única tecnología, con olvido de otras que, al menos potencialmente, podrían ser empleadas. Este caso ha sido bastante común en fabricantes de productos con un cierto éxito en un cierto momento, pero que en sus previsiones para el futuro se limitan a seguir las pautas marcadas por la tecnología que habían empleado hasta entonces. Un ejemplo lo tenemos en los fabricantes de las antiguas reglas de cálculo que, ignorando lo que la microelectrónica podría hacer, siguieron con sus productos hasta que las calculadoras de bolsillo dieron al traste con sus ventas. Ninguna de las marcas que eran populares en los años sesenta figura hoy como fabricante de instrumentos de cálculo.

Este caso puede ponerse en paralelo con otro equivalente, que es el de tratar de mantener la posición actual independientemente de que la situación externa cambie o no. Es la fijación en una postura que hasta el momento actual ha resultado exitosa, pero que se ignora cuál será su evolución posterior. En esta ocasión, entre las variables que pueden intervenir, además de la tecnológica mencionada anteriormente, se encuentran por ejemplo las condiciones sociológicas o ambientales.

En una situación equivalente, pero en el margen opuesto, se halla la que se refiere a intentar ver el futuro, pero moviéndose por caminos por completo diferentes a los que se habían seguido con anterioridad. Es como si, por ejemplo, tras una etapa de uso de tecnologías de tipo mecánico, por el mero hecho de cambiar, y quizás guiado por unas ciertas modas en otros entornos, se abandonase por completo el camino anterior y se siguiera el opuesto, el de las electrónicas. La medida puede ser acertada con vistas a un futuro más o menos lejano, pero la transición debe hacerse con un grado de equilibrio que no altere lo obtenido hasta entonces. La Prospectiva Tecnológica ha de marcar no solo cuál es el posible escenario futuro, sino también el camino para llegar a él. Y en una gran parte de los casos, cambios drásticos y no demasiado meditados pueden no ser los más aconsejables en un determinado momento.


Ligado al hecho anterior se encuentra el dar un excesivo peso a lo acontecido en otros entornos. El aplicar la revolución microelectrónica es un hecho incuestionable en la mayor parte de los sectores productivos, mas eso no quiere decir que su aplicación sea obligada en todos. Al mismo tiempo que ocurre esto, los problemas surgidos en un sector determinado, con unas ciertas circunstancias, no quieren decir que tengan que ser las mismas en otros. Ni tampoco que el camino seguido hasta entonces haya de ser por fuerza necesariamente reconducido a otro. Las variables de contorno pueden variar de un sector a otro y, consecuentemente, variar también los resultados, que de ser desfavorables en uno puedan resultar beneficiosos en otro. El cambio puede ser, en este caso, tan erróneo como la adopción de una medida incorrecta.

Todos los anteriores hechos, y muchos otros que podrían también sacarse a la luz, son solo el reflejo de que las opiniones personales, en algunas ocasiones, han de ser tomadas con un cierto cuidado y, al mismo tiempo, ser medidas si es posible de la misma forma con la que se medirían hechos objetivos.

4.3.2 Factores relacionados con el medio

De la misma forma que los factores personales pueden afectar a los resultados de una Prospectiva Tecnológica, los factores externos, esto es, los relacionados con el medio en el que se lleva a cabo, pueden influir también en gran medida sobre los resultados obtenidos.

Entre los más significativos, dado el tipo de Prospectiva Tecnológica a que nos estamos refiriendo aquí, se encuentran los tecnológicos. Como veremos en un capítulo posterior, la Prospectiva Tecnológica no puede realizarse ya de una forma localizada, en lo que se refiere a una tecnología o a un lugar. El estado de coordinación y comunicación que existe en el ámbito global es tan absoluto que muy difícilmente pueden encontrarse entornos que puedan considerarse totalmente autóctonos. Si los desarrollos en un país no afectan solo a éste, sino que también pueden hacerlo a muchos otros de su entorno, igual ocurre con las tecnologías. No existe un campo de la técnica en el que los desarrollos de otros sean ajenos a él. La Biotecnología, por ejemplo, no puede quedar aislada de lo que ocurre en Electrónica o en Informática, ya que los avances que puedan lograrse en estas, tarde o temprano repercutirán en aquella, bien en las técnicas de medida o en las de producción o en cualquier otra etapa de su desarrollo. Y eso mismo sucede entre países. Los avances que se producen en otros estados, a corto o a largo plazo, alcanzarán al país objeto de la Prospectiva Tecnológica. Los desarrollos actuales, por ejemplo, en pantallas planas que se realizan en Japón, pueden en muy poco tiempo dejar obsoletas las producciones de industrias únicamente centradas en pantallas basadas en tubos de rayos catódicos. Y si esto


puede aplicarse a desarrollos de productos ya muy próximos a su comercialización, no menos importante es el conocer lo que está ocurriendo, también en otros países o en otras industrias, en productos aún en su primera fase de desarrollo. El que un producto esté todavía muy lejos de poder ser llevado al mercado no quiere decir que haya que esperar para situarse en él a que esté próxima su fase comercial. Ignorar lo que está ocurriendo en unas muy embrionarias fases de desarrollo o de innovación puede ser uno de los mayores errores cuando se realiza Prospectiva Tecnológica.

Por otro lado, y esto forma parte también de otro entorno importante de modelización de comportamientos, surge el hecho de los límites alcanzables por una tecnología. Límites que es preciso recalcar aquí una vez más, no tienen nada que ver con los límites científicos que existen en cualquier área que se analice. Existen numerosos casos en los que se ha llegado a la conclusión de que una determinada técnica o una cierta tecnología había alcanzado ya el límite máximo al que podía, razonablemente, llegar. Ello implicaba el que fuera preciso iniciar las etapas necesarias para desarrollar una nueva que satisficiera los nuevos requisitos que se avecindaban. La realidad, en algunos casos, no era así. La "vieja" tecnología, gracias a nuevos desarrollos, conseguía un nuevo empuje y alcanzaba cotas antes inimaginables. Y como consecuencia de ello, todo lo que se había planteado para los próximos años, basándose en su desaparición, quedaba sin objetivo. Un caso muy concreto de esto se encuentra en la tecnología de los compuestos III-V para la fabricación de dispositivos electrónicos de alta velocidad.

En el año 1988, los Proceedings del IEEE publicaban un número monográfico dedicado exclusivamente a estos compuestos y a cómo, en los próximos años, desbancarían a los empleados entonces, que estaban basados en el silicio. El título de la sección era "Galium Arsenide VLSI", y casi al principio de su último artículo, "The application of Gallium Arsenide Integrated Circuit Technology to the Design and Fabrication of Future Generation Digital Signal processors: Promises and Problems", escrito por B.K. Gilbert y Guang-Wen Pan, podía leerse: "Sufficient progress has been achieved in both research and manufacturing that the digital signal processor design community is beginning to consider whether GaAs technology is mature enough to form the basis of new families of digital computers and signal processors".

La realidad fue muy otra. El estado de madurez que tenía la tecnología microelectrónica del si hizo que, en muy poco tiempo se obtuvieran resultados que en ese año parecían impensables y, como resultado, el silicio ha seguido siendo el verdadero protagonista de este segmento. Este hecho no hay que asimilarlo, como es obvio, con el que marcan los límites físicos de una técnica o una tecnología y que son los que antes se han designado como límites científicos. De esos sí que


es imposible pasar. La resolución obtenida, por ejemplo, con fotolitografía hecha con luz visible no puede bajar de una cierta cantidad. Para conseguir mayores resoluciones es preciso pasar a longitudes de onda más cortas y, entonces sí, para ello es preciso cambiar de tecnología.

Un hecho por completo diferente al anterior es el que se relaciona con factores económicos o sociales. Una confianza excesiva por parte del prospector, y consecuentemente en la forma en la que encamina y realiza la Prospectiva Tecnológica, puede llevarle a pensar que la introducción de una cierta tecnología será plenamente aceptada en el mercado y por ello, alcanzarse una situación determinada, tanto económica como social.

Los factores subjetivos están aquí otra vez en juego. La realidad puede ser otra. En los años setenta, por ejemplo, se pensaba que la introducción de la fibra óptica en los hogares conllevaría la presencia masiva de videoteléfonos. Una experiencia piloto llevada a cabo a principios de los ochenta en Estados Unidos indicó que, en la mayor parte de los casos, los usuarios usaban la imagen que podía transferir el sistema en muy contadas ocasiones. En conversaciones de carácter informal, en las que el abonado está realizando otras cosas al mismo tiempo que habla, únicamente empleaba el teléfono convencional. Lo que se presuponía un mercado seguro resultó un fiasco. En estos días estamos viendo, por el contrario, para lo que sí puede ser válida la fibra óptica si llega hasta el hogar: para cosas tan alejadas del videoteléfono como la TV interactiva, el teletrabajo o la teleeducación. Aunque todavía estemos bastante lejos de ello, sí parece que esos segmentos llegarán a constituir líneas activas en el futuro. Pero el videoteléfono, si se implanta, no será como elemento básico del equipo.

Otro conjunto de factores externos puede aparecer también dentro de este grupo y, en líneas generales, podría centrarse en torno a entornos como factores políticos, sociales, culturales, empresariales, políticos, intelectuales, religiosos, éticos o ecológicos. Tras el breve comentario que se ha hecho en los párrafos anteriores de los factores tecnológicos o económicos, creemos que estos pueden ser identificados fácilmente sin mayores problemas. De todos ellos quizás sean los políticos lo que pueden tener una mayor incidencia sobre el desarrollo de determinadas áreas tecnológicas. La presencia, por ejemplo, de un presidente en Estados Unidos como Ronald Reagan, cambió drásticamente el tipo de preferencias impuestas sobre aquellos productos fabricados por las industrias que trabajaban en contacto directo con el departamento de Defensa. El fin del mandato Reagan supuso la reorientación de la mayor parte de las anteriores empresas, que tuvieron que dedicarse a buscar aplicaciones civiles para unos productos esencialmente militares. En niveles diferentes, el cambio de altos ejecutivos en las empresas o en las administraciones regionales o nacionales puede implicar


también ligeras diferencias con respecto a políticas anteriores y, consecuentemente, sobre los caminos seguidos. Un cierto margen de seguridad ha de darse en consecuencia a la Prospectiva Tecnológica que se haga para poder tener en cuenta factores como los aquí apuntados.

A pesar de ello, la presencia de hechos como los mencionados no es, en algunos casos, un factor determinante para la presencia o no de un cierto tipo de tecnología en el futuro. Si las necesidades sociales lo demandan, la tecnología en cuestión podrá aparecer en un instante más o menos próximo de tiempo, pero al final, si no surge otra más efectiva, terminará por lograr asentarse en el terreno para el que estaba prevista. Pero este es otro tema que no parece oportuno tratar aquí.


Capítulo 5 – EJEMPLO PRÁCTICO DE APLICACIÓN DE PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

5.1 Estructuración

5.1.1 Definición

La Prospectiva Tecnológica comprende la exploración de una manera sistemática de posibles futuros a largo plazo de los avances científicos y tecnológicos, así como su potencial impacto en la sociedad. Esta exploración hace especial hincapié en la identificación de los factores emergentes que producen y originan cambios e innovación, además también presta atención a la identificación de las áreas de investigación científica y desarrollo tecnológico que probablemente y posiblemente influenciarán y producirán innovación y beneficios económicos y sociales durante los próximos 15 - 20 años.

5.1.2 Presentación

Esta página recoge la información referente a la iniciativa del Ministerio de Defensa, a través del Sistema de Observación y Prospectiva Tecnológica, para el desarrollo del Primer Ejercicio de Prospectiva Tecnológica en Defensa.

5.1.3 Contenido

La información contenida en esta página comprende:

Información general sobre los objetivos, participantes, fases y metodología del Ejercicio de Prospectiva.

Una breve introducción a la Prospectiva y la Vigilancia Tecnológica. Documentación e información de apoyo para los participantes en las dos fases

del ejercicio de Prospectiva. Información sobre el progreso del Ejercicio. Información de contacto con el Sistema de Vigilancia y Prospectiva

Tecnológica.


5.2 Fundamento del estudio prospectivo

5.2.1 Características

Explorar y ayudar a construir el futuro al establecer prioridades para la inversión y fomento de determinadas líneas de investigación y actividades innovadoras.

Escaparate de la vitalidad del sistema científico y tecnológico. Además, se presentan también en este escaparate las oportunidades de innovación y las posibilidades del sistema científico e industrial para aprovechar estas oportunidades.

Proceso participativo que involucra a diferentes actores, incluyendo gestores gubernamentales, representantes industriales, miembros de instituciones científicas e investigadoras y, en este caso particular, destacados miembros del ámbito de defensa y seguridad.

Este proceso ayuda a generar redes de expertos heterogéneas con participación en los ámbitos antes indicados y favorece el establecimiento de relaciones de intercambio de conocimiento entre entornos con tendencia al estancamiento.

5.2.2 Vigilancia tecnológica

Se considera importante diferenciar entre vigilancia, seguimiento tecnológico y Prospectiva, siguiendo el esquema de la figura siguiente:

En la figura se puede apreciar las distintas formas de llegar al planeamiento del I+D, bien desde la simple pero importante actividad de vigilancia tecnológica (Technological Watching), bien desde la más elaborada actividad del seguimiento


tecnológico (Technological Tracking o según otros autores Forecast) o finalmente mediante la utilización de técnicas avanzadas de Prospectiva (Foresight) El seguimiento tecnológico se plantea como una actividad continua que apoyándose en la actividad de vigilancia tecnológica, permitirá a los Observatorios estar en condiciones tanto de analizar las tendencias de las distintas tecnologías, como de realizar predicciones sobre la evolución de las tecnologías emergentes, prioritarias y criticas, así como su aplicabilidad a los objetivos de la defensa.

Es necesario resaltar que las tres actividades se complementan y que cada actividad se apoya en la anterior. Es por ello que la vigilancia tecnológica resulta esencial para el seguimiento y la Prospectiva Tecnológica.

5.2.3 Iniciativa del ejercicio de Prospectiva Tecnológica

La iniciativa del Ejercicio de Prospectiva Tecnológica tiene por objetivo apoyar y mejorar el planeamiento de I + D + i del Ministerio de Defensa.

Mediante el desarrollo de este ejercicio se pretenden consensuar las opiniones sobre el futuro y la evolución científico - tecnológica, de destacados miembros de la comunidad investigadora nacional y de los actores directamente involucrados en el desarrollo tecnológico - industrial español.

5.3 Ejecución

5.3.1 Material de trabajoEn este apartado se ponen a disposición de los participantes aquellos documentos y material de trabajo de libre distribución.

Cuestionario: en formato Word listo para ser contestado. Por favor, no olvide leer el cuestionario modelo.

Cuestionario modelo: cumplimentado de acuerdo a las expectativas del desarrollo del Ejercicio de Prospectiva.

La fecha límite para la recepción de los cuestionarios será el 30 de enero de 2006

5.3.2 Progreso del ejercicio

Diciembre de 2005

En diciembre de 2005, comenzó la primera fase del Ejercicio de Prospectiva del Ministerio de Defensa. Esta fase comenzó con la distribución del


cuestionario a escogidos miembros de la comunidad científica, industrial y de defensa. Este cuestionario sirve de base para la realización de un análisis ascendente, en el que se parte de tecnologías para llegar a identificar los desarrollos más prometedores en áreas concretas de especialización (tipo bottom-up) En este análisis prima el enfoque de las novedades tecnológicas y la identificación de tecnologías emergentes, provengan o no del campo de la defensa (technology push) Tal y como se ha indicado se propone una participación lo más amplia posible de la industria, así como de organismos públicos de investigación y universidad, sin necesidad de que éstos estén relacionados con proyectos de Defensa.

Enero - marzo 2006

El periodo de recepción de los cuestionarios comenzó en enero de 2006, ampliándose hasta marzo del mismo año. Se han recibido más de 250 cuestionarios, y cabe destacar la amplia participación de la universidad y centros de investigación, aún sin estar relacionados directamente con la defensa.

Abril - mayo 2006

Periodo de clasificación de los cuestionarios recibidos y mecanización de las respuestas.

Junio 2006 – actualmente

Se está finalizando el análisis pormenorizado de los cuestionarios, por parte de los Técnicos de los Observatorios Tecnológicos. Además, se está preparando el informe conclusión de este análisis, en el que se incluirán los resultados de la primera fase del Ejercicio de Prospectiva Tecnológica del Ministerio de Defensa.


RESUMEN DE LA 1er UNIDAD

¿Qué es Prospectiva?

La Prospectiva (foresight) es una de las herramientas más utilizadas para tratar de vislumbrar el futuro. Consiste en reunir las opiniones de diferentes personas con el fin de identificar diferentes tendencias que se proyectan en el área de análisis.

La Prospectiva Tecnológica es por tanto una herramienta que permite, en función de la situación actual, tomar las decisiones necesarias para diseñar el futuro más favorable para nuestros intereses en el marco de la planificación estratégica.

Esta herramienta constituye un conjunto de técnicas destinadas al establecimiento de prioridades de largo plazo, teniendo en cuenta los aspectos científicos, tecnológicos, sociales y económicos involucrados.

Su objetivo es el de reducir el nivel de incertidumbre que afecta toda decisión de medio y largo plazo. Esta incertidumbre proviene de factores tales como la acelerada evolución de las tecnologías, las cuantiosas inversiones necesarias para llevarlas a cabo, el acortamiento de los ciclos de vida de las mismas, la globalización de las actividades, la contaminación ambiental, el incremento de las desigualdades, etc.

El proceso no pretende predecir el futuro, sino crear una visión consensuada del medio y largo plazo, para identificar las líneas de que deben seguirse si se quiere estar mejor preparado para afrontar los acontecimientos que se produzcan.

Prospectiva Tecnológica

La Prospectiva Tecnológica permite detectar las áreas científicas que deben servir de soporte para impulsar estas tecnologías emergentes y localizar las carencias y obstáculos que pueden aparecer en su desarrollo.

La compleja interrelación que existe entre ciencia, tecnología e innovación, dificulta la elaboración de políticas de actuación. Como resultado de la Prospectiva Tecnológica se dispone de gran cantidad de información que puede ser utilizada por los responsables de las políticas científicas, para decidir las líneas de actuación prioritarias.


La información obtenida de las opiniones de los expertos, los que conocen el tema, y de los que se verán afectados por ellas, permite construir un proceso de debate que proporciona grupos de opiniones diversas y mutuamente contrastadas y consensuadas entre si.

Utilizando esta información, es posible concentrar el esfuerzo en I+D en las actividades más prometedoras, es decir priorizar con un criterio objetivo inversiones y actuaciones que respondan a las inquietudes sociales. El conocimiento generado en el proceso se puede utilizar para conseguir nuevos productos, procesos, servicios o mejoras tecnológicas para ser introducidas en la sociedad anticipadamente, impulsando así la innovación tecnológica la eficacia y la eficiencia.

Para combatir la incertidumbre y la conciencia de precariedad se han aplicado tradicionalmente una serie de técnicas que se diferencian entre si en el horizonte temporal considerado y en las bases en que se apoya la percepción del futuro.

Entre ellas se puede identificar:

Identificación de la demanda tecnológica: que se basa en la opinión de expertos empresariales que utilizan la tecnología para sus fines industriales;

la vigilancia tecnológica: que se basa en la observación de acontecimientos relacionados con la evolución de la tecnología, tales como patentes, anuncios y presencias en ferias y

la previsión tecnológica: que se apoya en las expectativas de desarrollo expresadas por expertos tecnólogos que usan su profundo conocimiento de las líneas de desarrollo de los proyectos y líneas de investigación presentes.

Con el avance en la necesidad de mejorar la predictibilidad se ha hecho evidente la necesidad de ir más allá del hecho tecnológico o científico en sí y considerar los marcos económicos y sociales que rodean la aplicación de esas tecnologías.

Para eso se necesita la opinión de expertos que basan sus opiniones no solo en el estricto marco científico tecnológico, sino que tienen el conocimiento necesario para evaluar las consecuencias sociales y económicas relacionadas con las tecnológicas que se aplican. En este entorno es que han nacido las técnicas Prospectivas. Allí se realizan tentativas sistemáticas que involucran a un conjunto grande de expertos aplicando metodologías bien definidas.


Antecedentes y estado del arte

Los países del denominado primer mundo han incrementado significativamente sus acciones en este campo a partir de los 90 y lo utilizan en sus procesos de toma de decisiones.

En el ámbito mundial el país con mayores antecedentes en este tipo de estudios es Japón. Desde 1951 ha llevado adelante estudios que hoy día se calificarían como de tipo prospectivo. En 1971 se llevó adelante el primer estudio sistemático habiéndose repetido 4 veces hasta 1991. En el último caso fueron 16 las áreas en que se trabajó, incluyendo la energética. Se utilizó una técnica de tipo Delphi con diversos grupos de expertos.

En EEUU se realizan estudios desde hace varios, aunque tienen un sesgo algo diferente dedicándose a la determinación de las llamadas “áreas críticas” esenciales para mejorar la competitividad industrial, el crecimiento económico, la creación de puestos de trabajo y la mejora del nivel de vida. En 1991 el Primer Panel Nacional de Tecnologías críticas eligió 22 tecnologías esenciales entre las cuales figura la energía.

En el Reino Unido el Primer Programa Nacional de Prospectiva fue iniciado en 1993 publicándose en1995. Fue organizado por la Office of Science and Technology. Para el estudio se utilizó la técnica Delphi utilizando una base de expertos de alrededor de 7000 personas analizándose 15 áreas, que incluye la de energía, constituida por cerca de 80 sectores.

Alemania realizó trabajos iniciales en la década del 80, los que se organizaron en forma más sistemática a partir de los 90. Allí se aprovechó la experiencia japonesa siguiendo muy aproximadamente los pasos de dicho país. Se establecieron 3 horizontes a 5, 10 y 20 años, utilizando una base de 3300 expertos. La tarea ha sido realizada por el Instituto Fraunhofer por encargo del Ministerio Federal de investigación y Tecnología.

La Unión Europea ha puesto en marcha un Instituto de Estudios de Prospectiva Tecnológica en 1993,el que ha sido instalado en Sevilla. El Instituto hace mucho énfasis en las consecuencias sociales de los cambios tecnológicos. Los temas de Energía, medio ambiente, empleo y energías renovables constituyen prioridades muy importantes dentro de su trabajo.


Predecir / Construir el futuro

La Prospectiva Tecnológica estudia el futuro para comprenderlo y poderlo influir. Se mueve entre la necesidad de predecir lo que puede ocurrir y el deseo de inventar el mejor futuro posible. Porque aunque el devenir no puede predecirse con exactitud, si podemos imaginar nuestro mañana preferido.

Sitúense veinticinco años en el pasado, imaginen por un momento que retornan a esa época, pero sin saber lo que ha sucedido en este lapso de tiempo, y que se les pronosticara cómo serán los años siguientes hasta ahora.

Si en les hubiesen dicho que España tendría una democracia parlamentaria; que gobernaría un partido socialista durante trece años y que después habría un gobierno conservador (todo ello sin grandes disturbios sociales); que caería el muro de Berlín y que la URSS se desintegraría acabando con décadas de guerra fría de un plumazo; que Sudáfrica elegiría como presidente a Nelson Mandela; que podrían disponer en su casa de un ordenador de dimensiones reducidas, pero con capacidad y potencia superior a cualquier super ordenador de 1971; que con ese ordenador doméstico podrían conectar con todo un mundo de información, entretenimiento y posibilidades comerciales; que se podrían concebir bebés en probetas; que se podría cambiar de sexo; que los discos de vinilo serían sustituidos por discos compactos leídos por láser; que dispondrían de teléfonos móviles; que la televisión tendría más de dos canales y más de veinte, y que cocinarían con microondas.

Si les hubiesen dicho todo esto en 1971, lo más probable es que no lo hubieran creído, aunque todo se ha cumplido; quizá se hubieran preguntado si no les estaban tomando el pelo, sobre todo si les hubiesen dicho que para hacer estos pronósticos habían empleado métodos de Prospectiva Tecnológica. Y es que de todas las actividades, conocimientos y prácticas que ha desplegado la humanidad para conocer el futuro la Prospectiva es la más joven y desconocida; con apenas medio siglo de vida la Prospectiva aspira a descubrir los hechos del futuro mediante los métodos y el rigor que se le supone a la actividad científica.

Optimismo vs. pesimismo, think tanks

La Prospectiva, denominada por algunos “ciencia de la esperanza”, permite construir hipótesis coherentes sobre el futuro e identificar fuerzas en movimiento que al ser encadenadas lógicamente dan dirección y sentido al pensamiento y al plan del estratega. Las crisis obligan a pensar en el futuro, hacen imperativo abrir un espacio donde los diferentes sectores descubran sus competencias básicas y la especialización ofrece hacerlo desde la academia y la investigación. “Poner en


práctica los principios de la Prospectiva Estratégica equivale a diseñar y edificar el porvenir. No hacerlo, es vivir supeditado a la tiranía de los hechos y permitir que el futuro nos sorprenda en el marco estrecho de la inmediatez”.

Reconocer las tendencias, potencialidades y rupturas que afectaran el desarrollo futuro del mundo.

Manejar conocimientos y habilidades necesarias para interpretar entornos, visualizar escenarios y desarrollar alternativas viables para el desarrollo de una organización productora de bienes o servicios.

Comprender y ejecutar diferentes propuestas gerenciales orientadas a la implementación de Sistemas Estratégicos de Gestión a través de trabajo de campo, casos y simulaciones.

Crear y realizar análisis de Prospectiva estratégica regional y empresarial. Apoyar los procesos de reconversión productiva y modernización tecnológica

de la organización como unidad socioeconómica.

Evolución de los enfoques en Prospectiva Tecnológica

Hay tres grandes planteamientos y cada uno responde a un momento histórico completo, pero todos cuentan con representantes en la actualidad.

1. El primero es el de la Prospectiva Predictiva: La que más trata de moverse dentro de los parámetros de cientificidad; su premisa básica dice que es posible comprender los mecanismos que provocan la ocurrencia de ciertos hechos y evitan la de otros abriendo así la posibilidad de conocer el futuro. Ello es consecuencia del optimismo de los años60 sobre la capacidad humana de conquistar el futuro, de la fe inquebrantable en el progreso y su promesa de llevarnos a un mañana mejor, la visión de la Prospectiva como herramienta para colonizarla última frontera, el futuro. Determinismo suavizado con el paso de los años su determinismo original se ha suavizado con la incorporación de aportaciones como la teoría de sistemas, la termodinámica, la teoría del caos y otras, que han permitido tratar la complejidad de forma menos rígida. Con todo, es un enfoque que prima los pronósticos lineales y tiene una visión continuista del futuro con respecto al presente. Es el más utilizado en el mundo profesional ya que busca la obtención de conocimientos tangibles sobre el futuro, lo que lo convierte en la opción más apta para uso profesional.

2. Prospectiva Cultural: Alternativas. Los años setenta rompieron la imagen del futuro como tierra de promisión. Si la Prospectiva había fallado en predecir la crisis del petróleo y la consiguiente depresión, ¿cómo se podía confiar en ella? Se inició un periodo en que un amplio sector de la Prospectiva dejó de intentar predecir lo que podría ocurrir y se concentró en pronosticar futuros alternativos. Es la Prospectiva interpretativa, o cultural, y su principal objetivo es desvelar


las alternativas de futuro, para mejorar la calidad de las decisiones que tomamos en el presente e incrementar nuestra capacidad de reacción ante lo inesperado. Otro rasgo de este planteamiento es su relativismo cultural: la verdad depende del contexto en que se enuncia, la realidad está construida socialmente; por ello es importante que los estudios de futuro sean sensibles a los múltiples entornos sociales.

3. Prospectiva Crítica: Los noventa son tiempos de escepticismo y de cierta desesperanza. El posmodernismo ha hallado terreno fértil y ha creado condiciones propicias para que la de construcción sea una de las actividades intelectuales con más practicantes. Su traducción en Prospectiva es el corriente crítico. La Prospectiva crítica surge primero como oposición a cualquier intento de colonizar el futuro, de imponer determinada visión de cómo debe ser. La idea básica sería que cada persona, cada colectivo, cada nación tenga la máxima libertad para decidir cómo encauzar su futuro. Una de las formas más frecuentes de colonización temporal es proyectar el presente, sus estructuras y sus valores disminuyendo así las alternativas de futuro. Como respuesta, la Prospectiva crítica crea problemas en el presente ¿por qué las cosas son como son y no de otra forma? Demasiado a menudo tomamos el statu quo actual de las cosas como su forma natural. De ahí paso a decir que ciertas situaciones o aspectos no deberían cambiar es como han sido siempre, son lo natural, por tanto, deben continuar en el futuro, hay un paso. La historia demuestra que lo que se ha considerado natural ha sido diferente en cada época, que la normalidad ha dependido de circunstancias coyunturales y de las estructuras sociales. Por tanto es profundamente erróneo proyectar el presente pensando que es lo natural. La mayor virtud de la Prospectiva crítica es su capacidad de ofrecer alternativas, de evidenciar que nada ha sido igual, que hay que mirar al futuro con una perspectiva amplia y sin prejuicios.

Idealmente, todos los prospectivistas o futuristas deberían combinar los tres enfoques. Si hay que investigar el futuro de un sector concreto no es suficiente proyectar la información que tenemos, hay que reflexionar sobre conceptos y categorías de ese sector y ver en qué medida influyen en su desarrollo, valorar distintos futuros en circunstancias cambiantes y ser consciente de que no se puede dar nada por sentado. La experiencia muestra que el futuro menos posible es aquel en el que nada cambia.

Parece que el interés en el futuro y la Prospectiva se acrecienta. Uno sospecha que este fin de milenio puede que persiga en la Prospectiva lo que buscó en la religión, y que los prospectivistas nos convirtamos en profetas que ofrecen certezas contingentes y dudas sistemáticas. Sin embargo, no puedo evitar pensar que es una lástima que solamente nos preocupe el futuro cada mil años.


Visiones del futuro

Cuando miramos hacia el futuro, podemos elegir nuestro punto de vista de entre dos alternativas, del mismo modo que al estudiar al momento presente. La vista en el futuro puede así ser o desinteresado o normativo. La diferencia está que en el caso anterior aceptamos el futuro como viene y en el último caso deseamos lo cambiar.

La vista desinteresada al futuro apunta generalmente a descubrir el futuro más probable. Esta vista es normal cuando usted no puede afectar el futuro. Usted apenas desea saberlo de modo que usted pueda prepararse al inevitable, como al tiempo que hará mañana. Este acercamiento tradicionalmente se ha llamado pronóstico, o predicción. Intenta contestar a la pregunta: ¿Qué ocurre al objeto A en el tiempo B si la evolución se deja continuar sin interferir?

Otro variante menos común del acercamiento descriptivo es la utopía, una narrativa detallada de un futuro posible o hipotético que no necesita ser el más probable. Los escritores de utopías, comenzando de Platón y de Thomas More, dejan generalmente la cuestión de la probabilidad a la discreción de su público. Las novelas de Jules Verne han demostrado que la ficción puede a veces emitir ideas constructivas a los diseñadores de productos nuevos. Algunas compañías grandes han descubierto recientemente que no necesitan depender de los escritores de ciencia - ficción en la creación de utopías. Ellos mismos han comenzado proyectos de diseño de concepto que no apuntan a crear productos verdaderos pero apenas generen las ideas para productos originales imaginables en el futuro, que se utilizarán en el planeamiento estratégico, para la educación interna de personal y para la publicidad. Estas visiones incluyen a menudo utopías de maneras futuras potenciales de vivir, donde productos de la compañía completamente novedosos pueden encontrar un mercado a su debido tiempo.

Una utopía se puede también escribir como advertencia, un ejemplo ofendedor para ser evitado, en el estilo de la novela de pesadilla 1984 por George Orwell.

El acercamiento normativo al futuro significa que usted piensa que usted puede afectar el desarrollo. Usted quizás sabe cuál clase de futuro usted desea, pero usted no está seguro del mejor método de obtenerlo. Un estudio normativo del futuro intenta contestar a preguntas tales como:

1. ¿Qué sigue si el objeto A se somete a la manipulación B?2. ¿Qué manipulaciones son necesarias para obtener el estado de las cosas A

hasta el tiempo B?


El pronóstico normativo del último tipo arriba continúa a menudo como planeamiento detallado de la actividad futura (véase Desarrollo de una actividad) o como diseño de los objetos que se utilizarán en futuro.

La vista normativa implica necesariamente evaluaciones, y llega a ser necesario definir a la gente cuyo punto de vista será utilizado en la evaluación, cf. ¿Cuyo punto de vista se usa? o Puntos relevantes de la visión. Generalmente sólo el estado final del desarrollo predicho o planeado se evalúa, en otras palabras los procedimientos internos del pronóstico normativo incluyen raramente evaluaciones subjetivas. Estas fases del pronóstico normativo se asemejan así al acercamiento desinteresado, y los mismos métodos se pueden utilizar en ambos tipos de pronóstico.

La Prospectiva es una técnica participativa e integradora. Los diversos actores que colaboran en un ejercicio de Prospectiva intercambian conocimientos y posiciones, y se esfuerzan en llegar a consensos que luego les obligan a todos. A esos efectos se aplican las conocidas reglas consideradas como la base de la cultura de la Prospectiva, y con la que se resume el efecto vertebrador que un ejercicio de Prospectiva tiene sobre los agentes del sistema nacional de innovación.

Ellas son:

1. Comunicación entre diferentes actores del sistema de I+DT. En condiciones normales esta comunicación muchas veces no se produce, o no con la fluidez deseable.

2. Concentración en el largo plazo, mientras se está atendiendo a las tareas de la Prospectiva.

3. Coordinación de acciones y políticas conjuntas.4. Consenso sobre prioridades y visión compartida del futuro. La obtención de

consenso sobre las proyecciones de futuro, no importa que el consenso sea de mínimos, es el objeto de las metodologías empleadas en Prospectiva.

5. Compromiso con los resultados obtenidos y los objetivos a alcanzar.

Como resumen de esta aproximación al concepto de Prospectiva tecnológica, se menciona a continuación qué es lo que aporta o puede aportar:

1. Desarrolla visiones de futuro sobre tecnologías y aspectos clave del desarrollo.2. Proporciona fuentes de conocimiento.3. Posibilita el diálogo entre actores.4. Fomenta la creación de redes de colaboración.5. Proporciona información para el desarrollo de políticas tecnológicas.6. Moviliza un amplio colectivo y le obliga a reflexionar sobre el futuro.


Resumiendo en pocas palabras, loa aplicación de las técnicas prospectivas procura: reducir el nivel de incertidumbre, mejorar el conocimiento y facilitar la interacción y la comunicación entre los agentes del sistema nacional de innovación.

Las metodologías más empleadas en Prospectiva son las que se describen someramente en las líneas que siguen:

1. paneles de expertos2. encuestas Delphi3. identificación de tecnologías críticas4. construcción de escenarios.

La primera observación que resulta necesario hacer es que, casi siempre, lo que se utiliza son combinaciones de estas metodologías que resultarán de un análisis detallado de la situación argentina. Lo habituales que la fase preparatoria de una encuesta Delphi la realice un panel de expertos, y no pocas veces, los resultados de una encuesta de este tipo sirven de base para un proceso de construcción de escenarios. Así, una característica de los responsables de un ejercicio de Prospectiva, sobre todo si éste reviste una cierta complejidad y diversificación de ámbitos temáticos, es la flexibilidad metodológica, lo que siempre ha de ser compatible con el rigor a la hora de aplicar un método concreto.

Diseño experimental

La Prospectiva es un proceso sistemático utilizado para explorar el futuro a largo plazo de la ciencia, la tecnología, la economía, el medio ambiente y la sociedad mediante el desarrollo de visiones alternativas de lo que puede suceder. En la primera parte de esta sección se da un breve resumen de las características técnicas de los estudios de Prospectiva que se llevará a cabo y sus aspectos más relevantes. A continuación se explica la metodología a seguir para agrupar los resultados en grandes tendencias tecnológicas, identificando las tecnologías asociadas a su desarrollo y estableciendo una serie de criterios para seleccionar cuáles son los que se consideran de mayor importancia. Finalmente, se enumeran cuáles son estas tecnologías, con una breve descripción del papel que desempeñarán en el futuro del sector.

Cabe indicar que esta es una descripción tentativa de la tarea a realizar. Por la propia naturaleza de la actividad Prospectiva que se propone, la misma deberá ser ajustada en una primera fase de acción de los participantes del proyecto una vez que el mismo se ponga en marcha y se analicen en detalle la aplicación de estas técnicas al caso particular de la Argentina.. Por otro lado es importante destacar


que este es un estudio de envergadura que se trata de llevar a cabo con los fondos propuestos en el llamado a proyectos. Los integrantes del proyecto tratarán de llevar a cabo la tarea que se encomienda con la mayor amplitud aunque es posible que los resultados se vean limitados por los montos disponibles para llevarlo a cabo. La tarea que se inicia con esta propuesta deberá ser considerada como una primera fase del emprendimiento que se encara.

Contenidos

Competitividad, Pensamiento Estratégico, Habilidades Gerenciales, Formación Conceptual Básica en Estrategia y Prospectiva, Escenarios y Tendencias Geopolíticas Mundiales y Nacionales, Prospectiva Tecnológica, El Modelo Prospectivo Estratégico, Propuestas Estratégicas, Simuladores de Gestión Estratégica y Trabajo de Campo, Estudio Prospectivo Estratégico de Empresas.

1. Método Delphi2. Método de analogía3. Extrapolación4. Aplicar un modelo estadístico5. Aplicar un modelo causal6. Determinar el límite7. Evaluar y describir la incertidumbre


TALLER DE APLICACIÓN DE LA UNIDAD

1. ¿El criterio que debe prevalecer cuando se tiene la intención de iniciar un estudio prospectivo o plan prospectivo es?

2. ¿Cuándo se mencionó el término Prospectiva Tecnológica se quiso aludir a una técnica que consiste básicamente en?

3. Existen diversos tipos de Prospectiva ¿Cuales son las más conocidas?

4. Cuándo se va a diseñar una estrategia enmarcada al futuro ¿Qué se debe tener en cuenta?

5. ¿Cuáles medidas aconsejaría Usted tomar para evitar la reacción generalmente negativa, que los empleados toman frente a los trabajos que se pretende iniciar con miras a implantar nuevas metodologias?

6. ¿En que forma podría regularizarse el volumen de trabajo de la organización, con miras a evaluar y dinamizar el futuro próximo?

7. ¿Cómo es posible identificar la situación de la empresa en un futuro ideal? y ¿Quién es responsable por esta gestión?

8. ¿Cuál procedimiento de proyección podría establecer o recomendar Usted, para eliminar factores negativos que impiden proyectar, programar y preparar una empresa con miras al futuro?

9. Con base en las temáticas abordadas en los capítulos 1, 2 y 3, trate de separar la información que le sirve al administrador para planear el futuro, de aquella que le sirve para controlar el desarrollo de las actividades programadas.

10.¿Cuál es la diferencia existente entre Prospectiva y Diseño? ¿Se puede emplear estos términos indistintamente?


LECTURAS RECOMENDADAS

Estudio Prospectivo “Biotecnología aplicada a la Industria Hortofrutícola”Estudio Prospectivo “Biotecnología aplicada a la Industria Forestal”Estudio Prospectivo “La industria Chilena de Software”Estudio Prospectivo “La industria de la Acuicultura”Diagnóstico de la Industria Chilena de SoftwareEstudio Prospectivo “La industria de la Educación: TIC aplicadas a la industria de la educación”Diagnóstico de la Industria Chilena de la Biotecnología aplicada a los sectores Hortofrutícola y Forestal

Nota: Todos estos estudios los ubica en el Programa de Prospectiva Tecnológica – www.ppt.cl.


1er AVANCE

Por favor siga la siguiente estructura inicial del plan prospectivo y desarrolle cada uno de los ítems propuestos.

Estructura metodológica del plan propectivo

PortadaContraportadaResumenTabla de contenidosIntroducción

1. Selección y definición del tema de investigación1.1 Tema de investigación1.2 Delimitación del tema2. Problema objeto de investigación2.1 Planteamiento del problema2.2 Formulación del problema2.3 Sistematización del problema3. Objetivos3.1 Objetivo general3.2 Objetivos específicos4. Justificación de la Investigación5. Bases a considerar en el plan prospectivo5.1 Indicadores5.2 Condiciones deseables para el plan prospectivo6. Identificación de factores que pueden afectar el plan prospectivo6.1 Factores personales6.2 Factores del intorno6.3 Factores del entorno


UNIDAD 2

MÉTODOS EMPLEADOS EN PROSPECTIVA TECNOLÓGICA

Objetivo: Reconocer y profundizar los diferentes métodos, herramientas y técnicas Prospectivas.


EVALUACIÓN INICIAL

Objetivo de la evaluación inicial:

Se pretende identificar el nivel de conocimientos previos que posee el estudiante al iniciar la segunda unidad del curso académico de Prospectiva Tecnológica.

1. Trabajo individual:

A conciencia y de la más sincera conteste a las preguntas que a continuación se formulan.

1. ¿Para Usted, qué es método?2. ¿Para Usted, qué es visión a largo plazo?3. ¿Para Usted, qué son actores?4. ¿Para usted, qué es Delphi?5. ¿Para Usted, qué es Lluvia de ideas?6. ¿Para Usted, qué es DOFA?7. ¿Para Usted, qué es Análisis de escenarios?8. ¿Para Usted, qué es Árboles de decisión?9. ¿Para Usted, qué es hipótesis?10.¿Para Usted, qué son escenario?

Trabajo en pequeño grupo colaborativo:

1. Luego de desarrollar la evaluación inicial reúnase con su pequeño grupo colaborativo y debatan todas las respuestas y como resultado planteen una respuesta grupal para cada una de las preguntas propuestas.

2. Taller Lluvia de ideas: Trabajando en pequeños grupos colaborativos, cada estudiante retoma el problema seleccionado (al que se le viene aplicando el plan prospectivo) para que evalúe y proponga la metodología que se podría aplicar en el estudio prospectivo.


Luego de presentar cada estudiante su idea, debatan y seleccionen la metodología que más les llame la atención teniendo en cuenta la facilidad de recolectar información, el desarrollo del ejercicio, la pertinencia del método.

Una vez seleccionado el método, en 5 diapositivas preséntelo al tutor dando respuesta a cada una de las siguientes preguntas:

1. ¿Por qué este método?2. ¿Qué buscan o se pretende con esta metodología?3. ¿Cuál es le pasado del problema?4. ¿Qué sucede en la actualidad?5. ¿Adónde se quiere llegar con el plan prospectivo?6. ¿A qué solución se espera llegar?7. ¿Para cuándo se quiere tener solucionado el tema?


UNIDAD 2

Introducción

Visión: Servir como punto de referencia en el tema de Prospectiva Tecnológica.

Misión: Construir una plataforma de generación e intercambio de conocimiento, experiencias y mejores prácticas, utilizando modernas técnicas de gestión del conocimiento y comunicación (sistemas de información, revistas electrónicas, materiales en multimedia, software de simulación, juegos de cooperación, etc.) para estimular e incentivar el desarrollo de capacidades nacionales en Prospectiva Tecnológica e industrial, así como generar aplicaciones y ejercicios concretos y exitosos.

Objetivo General: Orientar las capacidades nacionales en Prospectiva Tecnológica e Industrial para el desarrollo de áreas estratégicas de la ciencia, la tecnología y innovación aplicadas a la economía del conocimiento, a través de la puesta en marcha de ejercicios concretos y exitosos al nivel sectorial, territorial y de las cadenas productivas y de un Programa de Formación de Formadores, que sean líderes en términos de calidad, pertinencia, innovación, participación social y productividad.

Objetivos Específicos:

Contribuir a la construcción de una visión a largo plazo de nuestro país, a partir de la sustentación de prioridades en áreas temáticas y/o sectores productivos de interés estratégico para Colombia en los campos de ciencia, tecnología e innovación. Identificar oportunidades para la consolidación de ventajas competitivas nacionales de primer orden en un contexto mundial.



Profundizar el trabajo en las regiones, mediante ejercicios de fortalecimiento de cadenas, clusters regionales, y en última instancia de la construcción de los sistemas regionales de innovación.

Fortalecer la capacidad de formación de formadores de primer nivel en Prospectiva y Vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva, con base en la actuación de la Universidad, como agente de cambio para multiplicar el radio de acción del Programa.

Actores del Programa: Las entidades principales del Programa son COLCIENCIAS, la Corporación Andina de Fomento (CAF) y el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo. Existe un Comité Nacional, donde se encuentran entidades que representan los principales públicos estratégicos, es decir, la Red Colombia Compite, los centros de productividad y de desarrollo tecnológico, los grupos de investigación en gestión tecnológica y Prospectiva, etc., mediante los cuales se espera llegar a la comunidad en general.

En el marco del Plan Nacional de Desarrollo y la Política Nacional de Ciencia y Tecnología, el Comité Nacional debe trazar directrices para la realización de la Agenda de Actividades del Programa, mantener un compromiso de respaldo institucional de convocatoria conjunta y de garantía de los efectos multiplicatorios del Programa, y promover la continuidad del mismo a través del tiempo para que tenga un ciclo de vida suficiente para producir impactos en la sociedad colombiana.

La Gerencia del Programa se concibe como un equipo de gestión y una infraestructura tecnológica que integra y estructura los múltiples aportes y esfuerzos que realizan los diferentes agentes del Programa: nodos multiplicadores, públicos estratégicos y la comunidad en general. Fundamentalmente la Gerencia opera una plataforma de aprendizaje, entendida como una red abierta, de membrecía incremental, que funciona con base en el desarrollo de instrumentos con validación práctica. Genera y comunica conocimiento, conecta agentes interesados, sirve de memoria de proceso y espacio de encuentro, integración y animación para la masificación del conocimiento y las aplicaciones de la Prospectiva Tecnológica.

La Gerencia y el Comité Nacional manejan una agenda de actividades interactivas, tanto presenciales como virtuales, que facilitan la articulación y el trabajo conjunto entre la comunidad empresarial, los sectores económicos del país y los agentes del Sistema Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación. Al efecto cuenta con el apoyo de un equipo interdisciplinario de profesionales y una infraestructura tecnológica conformada por un sistema de información, un banco de herramientas y materiales, y un sitio web en Internet.


Las instituciones ancla son aquellas entidades que desarrollan ejercicios con el Programa, luego de vencer en las convocatorias públicas. Se busca estrechar lazos con ellas para que se conviertan en verdaderos brazos articulados y articuladores del mismo. Se espera que las entidades ancla pueden diseñar y ejecutar con el Programa actividades tales como la realización de eventos, la formulación de proyectos, la gestión de recursos y proyectos complejos, el desarrollo del banco de métodos, casos y herramientas del Programa, la elaboración de materiales, la asistencia a eventos internacionales, etc.


Capítulo 6 – MÉTODOS BASADOS EN FUNCIÓN DEL CONOCIMIENTO

6.1 Delphi Temático

6.1.1 Objetivo

El método Delphi tiene como finalidad evaluar por medio de un método tipo encuesta las opiniones y consensos en torno a temas precisos, mediante preguntas a expertos por medio de cuestionarios sucesivos.

El objetivo del método Delphi es determinar las zonas de incertidumbre a fin de tomar decisiones.

6.1.2 Descripción

El método Delphi, cuyo nombre se inspira en el antiguo oráculo de Delphos, parece que fue ideado originalmente a comienzos de los años 50 en el seno del Centro de Investigación estadounidense RAND Corporation por Olaf Helmer y Theodore J. Gordon, como un instrumento para realizar predicciones sobre un caso de catástrofe nuclear. Aunque su desarrollo en el ejército americano comenzó hacia 1944. Desde entonces, ha sido utilizado frecuentemente como sistema para obtener información sobre el futuro.

Por su parte, Linston y Turoff definen la técnica Delphi como un método de estructuración de un proceso de comunicación grupal que es efectivo a la hora de permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar un problema complejo.

La capacidad de predicción de la Delphi se basa en la utilización sistemática de un juicio intuitivo emitido por un grupo de expertos sobre eventos o cuestiones referidas al futuro.

Es decir, el método Delphi procede por medio de la interrogación a expertos con la ayuda de cuestionarios sucesivos, a fin de poner de manifiesto convergencias de opiniones y deducir eventuales consensos. La encuesta se lleva a cabo de una manera anónima (actualmente es habitual realizarla haciendo uso del correo electrónico o mediante cuestionarios web establecidos al efecto) para evitar los efectos de "líderes". El objetivo de los cuestionarios sucesivos, es "disminuir el espacio intercuartil precisando la mediana".


Las preguntas se refieren, por ejemplo, a las probabilidades de realización de hipótesis o de acontecimientos con relación al tema de estudio (que en nuestro caso sería el desarrollo futuro del sector que estamos analizando) La calidad de los resultados depende, sobre todo, del cuidado que se ponga en la elaboración del cuestionario y en la elección de los expertos consultados.

Por lo tanto, en su conjunto el método Delphi permitirá prever las transformaciones más importantes que puedan producirse en el fenómeno analizado en el transcurso de los próximos años.

En la familia de los métodos de pronóstico, habitualmente se clasifica al método Delphi dentro de los métodos cualitativos o subjetivos.

Aunque, la formulación teórica del método Delphi propiamente dicho comprende varias etapas sucesivas de envíos de cuestionarios, de vaciado y de explotación, en buena parte de los casos puede limitarse a dos etapas, lo que sin embargo no afecta a la calidad de los resultados tal y como lo demuestra la experiencia acumulada en estudios similares.

Como es sabido, el objetivo de los cuestionarios sucesivos, es "disminuir el espacio intercuartil, esto es cuanto se desvía la opinión del experto de la opinión del conjunto, precisando la mediana", de las respuestas obtenidas.

El objetivo del primer cuestionario es calcular el espacio intercuartil.

El segundo suministra a cada experto las opiniones de sus colegas, y abre un debate transdisciplinario, para obtener un consenso en los resultados y una generación de conocimiento sobre el tema. Cada experto argumentará los pro y los contra de las opiniones de los demás y de la suya propia. Con la tercera consulta se espera un todavía mayor acercamiento a un consenso.

6.1.3 Fases

De manera resumida los pasos que se llevarán a cabo para garantizar la calidad de los resultados, para lanzar y analizar la Delphi deberían ser los siguientes:

Fase 1: formulación del problema

Se trata de una etapa fundamental en la realización de un Delphi. En un método de expertos, la importancia de definir con precisión el campo de investigación es muy grande por cuanto que es preciso estar muy seguros de


que los expertos reclutados y consultados poseen toda la misma noción de este campo.

La elaboración del cuestionario debe ser llevada a cabo según ciertas reglas: las preguntas deben ser precisas, cuantificables (versan por ejemplo sobre probabilidades de realización de hipótesis y/o acontecimientos, la mayoría de las veces sobre datos de realización de acontecimientos) e independientes (la supuesta realización de una de las cuestiones en una fecha determinada no influye sobre la realización de alguna otra cuestión)

Fase 2: elección de expertos

La etapa es importante en cuanto que el término de "experto" es ambiguo. Con independencia de sus títulos, su función o su nivel jerárquico, el experto será elegido por su capacidad de encarar el futuro y posea conocimientos sobre el tema consultado.

La falta de independencia de los expertos puede constituir un inconveniente; por esta razón los expertos son aislados y sus opiniones son recogidas por vía postal o electrónica y de forma anónima; así pues se obtiene la opinión real de cada experto y no la opinión más o menos falseada por un proceso de grupo (se trata de eliminar el efecto de los líderes)

Fase 3: Elaboración y lanzamiento de los cuestionarios (en paralelo con la fase 2)

Los cuestionarios se elaborarán de manera que faciliten, en la medida en que una investigación de estas características lo permite, la respuesta por parte de los consultados.

Preferentemente las respuestas habrán de poder ser cuantificadas y ponderadas (año de realización de un evento, probabilidad de realización de una hipótesis, valor que alcanzará en el futuro una variable o evento,...

Se formularán cuestiones relativas al grado de ocurrencia (probabilidad) y de importancia (prioridad) la fecha de realización de determinados eventos relacionados con el objeto de estudio: necesidades de información del entorno, gestión de la información del entorno, evolución de los sistemas, evolución en los costes, transformaciones en tareas, necesidad de formación, ...

En ocasiones, se recurre a respuestas categorizadas (Si - No; Mucho – Medio - Poco; Muy de acuerdo - De acuerdo – Indiferente - En desacuerdo - Muy en


desacuerdo) y después se tratan las respuestas en términos porcentuales tratando de ubicar a la mayoría de los consultados en una categoría.

Fase 4: desarrollo practico y explotación de resultados

El cuestionario es enviado a cierto número de expertos (hay que tener en cuenta las no - respuestas y abandonos) se recomienda que el grupo final no sea inferior a 25.

Naturalmente el cuestionario va acompañado por una nota de presentación que precisa las finalidades, el espíritu del Delphi, así como las condiciones prácticas del desarrollo de la encuesta (plazo de respuesta, garantía de anonimato) Además, en cada cuestión, puede plantearse que el experto deba evaluar su propio nivel de competencia.

El objetivo de los cuestionarios sucesivos es disminuir la dispersión de las opiniones y precisar la opinión media consensuada. En el curso de la 2ª consulta, los expertos son informados de los resultados de la primera consulta de preguntas y deben dar una nueva respuesta y sobre todo deben justificarla en el caso de que sea fuertemente divergente con respecto al grupo. Si resulta necesaria, en el curso de la 3ª consulta se pide a cada experto comentar los argumentos de los que disienten de la mayoría. Un cuarto turno de preguntas, permite la respuesta definitiva: opinión consensuada media y dispersión de opiniones (intervalos intercuartiles)

6.2 Panel de Expertos

6.2.1 Objetivo

El método de análisis de juego de actores, Mactor busca valorar las relaciones de fuerza entre los actores y estudiar sus convergencias y divergencias con respecto A un cierto número de posturas y de objetos asociados.

A partir de este análisis, el objetivo de la utilización del método Mactor es el de facilitar a un actor una ayuda para la decisión de la puesta en marcha de su política de alianzas y de conflictos.

6.2.2 Descripción

Aunque no siempre es llevado a cabo de manera sistemática e incluso a menudo es obviado, el análisis estratégico del juego de los actores constituye una etapa


importante en el análisis prospectivo. La solución o intensificación de los conflictos existentes entre grupos que persiguen proyectos diferentes condiciona la evolución futura del sistema estudiado.

Concretamente, el análisis del juego de actores, la confrontación de sus proyectos, el examen de sus valoraciones de fuerzas (experiencias y medios de acción) es esencial a la hora de evaluar los retos estratégicos y las cuestiones clave para el futuro (resultados y consecuencias de los conflictos previsibles)

La teoría de los juegos ofrece un conjunto de herramientas de análisis suficientemente amplio, pero con aplicaciones limitadas debido a las limitaciones matemáticas y a las hipótesis frecuentemente restrictivas.

Como con razón se indica a menudo, el futuro nunca está totalmente determinado. Sea cual sea el peso de las tendencias que provienen del pasado, cualquier sistema, sector, organización, empresa, territorio... se encuentra abierto a varios futuros posibles. De hecho, los actores del sistema estudiado disponen de múltiples grados de libertad que podrán ejercitar a través de acciones estratégicas para alcanzar los fines propuestos a fin de realizar su proyecto o tratar de impedir el de un potencial competidor.

Los teóricos de la Prospectiva coinciden han llegado a un doble consenso respecto al análisis del juego de los actores:

Por un lado, se reconoce que se trata de una etapa crucial para la construcción de la base de reflexión que permitirá la elaboración de los escenarios. Sin un análisis afinado del juego de los actores los escenarios adolecerán de falta de pertinencia y coherencia;

por otra parte, los mismos denotan la notable ausencia de herramienta sistemática para analizar los juegos de actores. Ausencia que se echa tanto más en falta, cuanto que el análisis de los juegos de los actores va precedido por un análisis estructural bastante fuerte en el que se utilizan herramientas de gran rendimiento (como por ejemplo el método MICMAC) para ayudar a identificar variables claves, formular las buenas preguntas, en resumen mejorar la pertinencia de la reflexión.

Conviene recordar que en el juego de actores se trata de interesarse por los actores que de cerca o de lejos mandan sobre las variables claves que surgieron del análisis estructural.

El método MACTOR (Matriz de Alianzas y Conflictos: Tácticas, Objetivos y Recomendaciones) propone un método de análisis del juego de los actores y


algunas herramientas sencillas, que permiten tener en cuenta la riqueza y la complejidad de la información que se debe tratar, facilitando al analista resultados intermedios que orientan sobre algunas vertientes del problema estudiado.

Tras la realización del análisis estructural que permite conocer las variables claves que condicionan el futuro de un sistema determinado, se tratará de identificar aquellos actores que ejercen una influencia y controlan de una u otra manera las citadas variables.

Paralelamente, se tratará de identificar los principales objetivos ligados a las variables clave que son perseguidos por los actores anteriormente descritos. Una vez concretados tanto actores como objetivos, se procederá a completar el cuadro de relaciones entre actores por un lado, lo que permitirá calibrar la posición de fuerza de cada actor en el sistema y, por otro, el cuadro de posicionamiento de los actores frente a los objetivos, a favor o en contra de ellos, para tratar de conocer las posibilidades de alianzas o conflictos entre los actores.

6.2.3 Fases

El método MACTOR comprende 7 fases:

Fase 1: construir el cuadro “estrategias de los actores”

La construcción de este cuadro se refiere a los actores que controlan las variables clave surgidas del análisis estructural: el juego de actores “motores” es lo que explica la evolución de las variables controladas.

La información que se debe recolectar sobre los actores es la siguiente:

Identificación y descripción de cada actor Influencia de actores sobre actores

Esta fase permite conocer e identificar aquellos actores que pueden tener alguna influencia sobre el desarrollo futuro del sistema.

El objetivo es obtener un listado de actores, más o menos exhaustivo, pero que por razones de operatividad y claridad en el análisis conviene que no supere los 12 o 15 actores.

Fase 2: Identificar los retos estratégicos y los objetivos asociados


Se formulan los retos estratégicos sobre los que los actores tienen objetivos convergentes o divergentes.

Fase 3: Situar cada actor en relación con los objetivos estratégicos (matriz de posiciones)

Se debate en esta etapa una representación matricial actores x Objetivos la actitud actual de cada actor con relación a cada objetivo indicando su acuerdo (+1), su desacuerdo (-1) o bien su neutralidad (0)

El peso o fuerza de los actores del sistema puede ser diferente. Algunos de los actores poseerán una importante influencia sobre el resto de actores y sobre el sistema en sí, mientras que la influencia de otros será más limitada. El objetivo de esta fase es conocer el grado de influencia de cada uno de ellos y jerarquizarlos en función de dicha influencia.

Para ello será necesario establecer un cuadro de influencias entre actores (MAA o Matriz de Actores x Actores), que nos permitirá conocer la influencia de cada actor sobre todo el resto de actores y, viceversa, la dependencia o influjo que el conjunto de actores ejerce sobre cada uno de ellos.

En la práctica se trata de conocer si un actor Ai influye sobre otro actor Aj y de ponderar el grado en el que influye, sobre la base de la siguiente ponderación:

4: el actor Ai puede cuestionar la existencia del actor Aj 3: el actor Ai puede cuestionar las misiones del actor Aj 2: el actor Ai puede cuestionar los proyectos del actor Aj 1: el actor Ai puede cuestionar, de manera limitada (durante algún tiempo o

en algún caso concreto) la operativa del actor Aj. 0: el actor Ai no tiene ninguna influencia sobre el actor Aj Plano de influencia - dependencia de actores

Fase 4: Conocer el posicionamiento de los actores respecto a los objetivos

Una vez completo el cuadro de influencias entre actores y cerrada la lista de los objetivos estratégicos, se trata de describir la actitud actual de cada actor respecto a cada objetivo (opuesto, neutro, indiferente o favorable)

En la práctica, el método MACTOR® propone una representación matricial Actores x Objetivos que permite resumir sencillamente el conjunto de las posiciones de los actores sobre el conjunto de los objetivos. En este estadio


del análisis pueden ya extraerse un cierto número de conclusiones, como son: la implicación global de cada actor, los objetivos más conflictivos,

En la práctica se trataría de conocer en primer lugar si el actor es favorable o desfavorable al objetivo y en segundo término, de determinar la intensidad del posicionamiento de un actor sobre el objetivo, es decir, caracterizar el grado de prioridad del objetivo (en su realización o no - realización) y de conocer la intensidad del desacuerdo o del acuerdo: Indicador función del grado de prioridad del objetivo para ambas partes.

De forma genérica:

Signo positivo: +1, el actor es favorable al objetivo.Signo negativo: -1, el actor es desfavorable al objetivo.Punto 0: el actor, es neutro cara al objetivo.

4: el objetivo cuestiona la existencia del actor o es imprescindible para la existencia del actor;

3: el objetivo cuestiona el cumplimiento de las misiones del actor o es imprescindible a sus misiones;

2: el objetivo cuestiona el éxito de los proyectos del actor o es imprescindible para estos proyectos;

1: el objetivo cuestiona, de una forma limitada en el tiempo y espacio los procesos operativos (gestión, etc.) del actor o es imprescindible para estos procesos operativos;

0: el objetivo tiene poca o ninguna incidencia.

Fase 5: Conocer el grado de convergencia y de divergencia entre los actores

De esta manera, cada actor puede verse conducido al conflicto o a la alianza con los otros para llevar a bien su proyecto. Es posible así conocer a fondo los retos estratégicos descubiertos en múltiples lugares de debate o campos de batalla posibles, en los cuales los actores se encuentran en alianza o en conflicto con otros o son neutros entre sí. En este punto estaremos en condiciones de determinar la posible política de alianzas o confrontaciones para cada uno de los actores con respecto al sistema.

Las posibilidades de evolución de las relaciones entre actores, ligadas o no al juego de estos actores, condicionan el futuro del sistema y los futuros posibles. Antes de retener las hipótesis y construir los escenarios es preciso plantearse un cierto número de cuestiones clave.


Se trata especialmente de hacer la lista de los factores que pueden afectar a las relaciones entre actores, como pueden ser: la emergencia y desaparición de actores; el cambio de rol en el seno del sistema; la influencia de variables clave no controladas en la aparición de conflictos y fenómenos de todo tipo.

Este conjunto de factores conduce a la detección de los atisbos de cambio en las relaciones de fuerza entre los actores; ello permite localizar las reglas de juego posibles en el futuro.

Fase 6: Integrar las relaciones de fuerza en el análisis de convergencias y de divergencias entre actores

Decir que un actor pesa dos veces más que otro en la relación de fuerza global, es dar implícitamente un doble peso a su implicación sobre los objetivos que le interesan.

Fase 7: Formular las recomendaciones estratégicas y las preguntas clave del futuro

El Método Mactor contribuye a la formulación de preguntas claves de la Prospectiva y de recomendaciones estratégicas.

6.3 Lluvia de Ideas

La lluvia de ideas o Brainstorming, también denominada tormenta de ideas es una herramienta de trabajo grupal que facilita el surgimiento de nuevas ideas sobre un tema o problema determinado. La lluvia de ideas es una técnica de grupo para generar ideas originales en un ambiente relajado.

Esta herramienta fue creada en el año 1941, por Alex F. Osborne, cuando su búsqueda de ideas creativas resultó en un proceso interactivo de grupo no estructurado que generaba más y mejores ideas que las que los individuos podían producir trabajando de forma independiente; dando oportunidad de sugerir sobre un determinado asunto y aprovechando la capacidad creativa de los participantes.

6.3.1 Objetivo

Se trata de poner en juego la imaginación y la memoria de forma que una idea lleve a otra. El método trata de fomentar las asociaciones de ideas por semejanzas o por oposición.


La principal regla del juego es aplazar el juicio. Habitualmente, en una reunión para resolución de problemas, muchas ideas, tal vez aprovechables, mueren precozmente ante una observación "juiciosa" sobre su inutilidad o carácter disparatado. De ese modo se impide que las ideas generen, por analogía, más ideas, y, además, se inhibe la creatividad de los participantes. En un brainstorming se busca tácticamente la cantidad sin pretensiones de calidad y se valora la originalidad. Cualquier persona del grupo, podrá aportar cualquier idea de cualquier índole, que crea conveniente para el caso tratado. Un análisis ulterior explotará estratégicamente la validez cualitativa de lo producido con esta técnica.

6.3.2 Descripción

La tormenta de ideas es una reunión o dinámica de grupo que emplea un moderador y un procedimiento para favorecer la generación de ideas. La producción de ideas en grupo puede ser más efectiva que individualmente.

El fundamento del método es que muchas ideas mueren por la crítica destructiva a que se ven sometidas antes de que maduren o se perfeccionen. Mediante este sistema se trata primero de generar las ideas y luego de evaluarlas.

La reunión trata de crear un clima distendido que favorezca la comunicación y la participación de los asistentes. Crear un ambiente que favorezca la comunicación y la libre exposición de las ideas es fundamental. La motivación de los miembros de grupo es imprescindible por lo que la reunión debe resultar relajada, amena e incluso divertida.

Por tanto, es fundamental el entorno en el que se desarrolla la sesión y el crear un clima que facilite a la exposición de ideas sin cortapisas. Se fomenta la participación de todos los miembros del equipo y en un principio las ideas de los demás no se critican por muy descabelladas que puedan parecer.

Se trata de poner en juego la imaginación y la memoria de forma que una idea lleve a otra. El método trata de fomentar las asociaciones de ideas por semejanzas o por oposición.

Los miembros del grupo deben encontrase motivados y relajados para exponer ideas sin cortapisas ni prejuicios. Se debe generar una cultura de innovación que no se limite a las ideas preconcebidas. Hay que seguir cuatro reglas básicas:

Ninguna crítica: Es preciso evitar las ideas preconcebidas y las expresiones que puedan bloquear la generación y expresión libre de las ideas. Evitar los


bloqueos que los hábitos, los procedimientos establecidos, la cultura, las normas ponen a la generación de ideas.

No ser convencional: No todo esta inventado. Los procedimientos actuales pueden cambiar por otros que requieran menos tiempo, menores gastos, menos recursos o que contaminen menos. No dar nada por sentado.

Cuantas más ideas mejor Apoyarse en otras ideas: Aprender a partir de unas ideas para llegar a otras.

Trabajar con ideas visuales

Los Componentes del grupo

Un moderador: Se trata de una dinámica de grupo efectuada en un ambiente relajado y propiciando la comunicación de todos pero es imprescindible la existencia de un moderador que motive y que encauce la sesión. El director o moderador tiene que mantener la fluidez de la reunión, evitar las críticas a las ideas en las primeras fases del proceso y favorecer la participación de todos

Luego la técnica es complementada con otras como clasificación de ideas, selección de ideas y cuantificación de ideas, diagramas de ishikawa, paleto.

Pareto

En la economía, el índice de Pareto, nombrado en honor al economista y sociólogo italiano Vilfredo Pareto, es una medida de la amplitud de la distribución de los ingresos. Es uno de los parámetros que especifican la distribución Pareto e incorpora el principio de Pareto, que consistía en una observación de que el 20% de los miembros de la sociedad italiana poseían el 80% de la riqueza.

Una de las caracterizaciones más simples de la distribución de Pareto, cuando se usa para modelar la distribución de riqueza, dice que la proporción de la población cuya riqueza excede cualquier número positivo x > xm es:

Xm &

------ X

donde xm es la riqueza de la gente más pobre (el subíndice m significa mínimo) El índice de Pareto es el parámetro &. Cuanto más grande es el índice de Pareto, más pequeña es la proporción de gente muy rica.

Regla 80/20. La regla mide el porcentaje de desequilibrio entre la entrada y la salida. El principio de Pareto no es una ley, sino una regla genérica que puede


aplicarse para muchos aspectos de la vida. Uno de los ejemplos en negocios más usado comúnmente es cuando el 80 por 100 de beneficio de una compañía es generado por el 20% de sus clientes.

Principio de Pareto

El Principio de Pareto es también conocido como La Regla de 80/20. Se llama así por su descubridor.

Pareto observó que la gente en su sociedad se dividía naturalmente entre los "pocos de mucho" y los "muchos de poco". Observaba que el 20% de la gente tenía 80% de poder político y la abundancia económica, mientras que el otro 80%, "las masas" compartía el 20% restante de la riqueza y tenía poca influencia política. (Por supuesto, estos porcentajes son aproximaciones, no cifras rígidas)

Descubierto el principio, se ha observado que se aplica a muchas cosas.

El Principio dice que el 20% de cualquier cosa producirá el 80% de los efectos, mientras que el 80% restante sólo cuenta para el 20% de los efectos.

El Principio de Pareto sirve para elegir entre varias opciones. Imaginemos que hay tres opciones y dos sujetos:

Opción A: 30 monedas para el sujeto 1 y 20 para el sujeto 2 Opción B: 30 monedas para el sujeto 1 y 10 para el sujeto 2 Opción C: 30 monedas para el sujeto 1 y 15 para el sujeto 2

La opción A es Pareto Superior a la B, porque el sujeto 1 se queda igual y el 2 está mejor.La opción A es Pareto Superior a la C, porque el sujeto 1 se queda igual y el 2 está mejor.La opción C es Pareto Superior a la B, porque el sujeto 1 se queda igual y el 2 está mejor.

Tras esta ordenación, podemos decir que la opción A es Pareto Óptima, puesto que no hay ninguna opción Pareto Superior a ella.

6.3.3 Fases

Las fases de la tormenta de ideas son:


1. Precalentamiento: Se comienza por crear un clima relajado tratando durante unos minutos un tema sencillo y no comprometido. Importante cuando existen miembros sin experiencia en la técnica con ciertas inhibiciones para expresarse.

2. El moderador platea el problema: Utilizando preguntas como ¿Por qué? ¿Como?. Se determina el problema, precisándolo y delimitándolo. Brevemente se expone el punto de partida, la situación actual y las experiencias que se poseen.

3. Los componentes reflexionan y escriben cada uno una amplia lista de soluciones o alternativas.

4. Cada miembro expone sus soluciones en alto sin debatirlas. No se permite en esta fase rebatir o enjuiciar las alternativas de los demás.

5. Una vez terminada la primera ronda de exposiciones el grupo partiendo de las primeras ideas de forma conjunta va proponiendo nuevas soluciones o alternativas. Las ideas se anotan en un lugar visible. Las imágenes y los gráficos visuales ayudan a fomentar la creatividad y a definir posteriormente las ideas.

6. Se analiza la forma de combinar las distintas alternativas y se generan nuevas ideas. Se trata de analizar como pueden relacionarse las ideas anteriormente dispersas. Se agrupan las ideas y se relacionan.

7. Se enumeran todas las ideas seleccionadas.

8. Una etapa posterior que puede realizar el mismo grupo o un grupo distinto es la evaluación de las ideas seleccionadas. Se trata de descubrir soluciones. Se seleccionan las ideas más útiles y si es necesario se ponderan.

9. Enriquecimiento: Hay que definir con detalle la idea, mediante un esquema o dibujo.


6.4 Análisis de Escenarios

6.4.1 Objetivo

Este método busca construir representaciones de los futuros posibles, teniendo en cuenta que herramientas, competencias, técnicas se debe utilizar para llegar a ellos.

6.4.2 Descripción

No existe un único método de escenarios, fueron utilizados en Prospectiva Tecnológica inicialmente por Herman Kahn en los EE.UU y por la DATAR en Francia, este método tiene la ventaja que busca construir los futuros posibles.

¿Qué es un escenario?

Un escenario es un conjunto formado por la descripción de una situación futura y de la trayectoria de eventos que permiten pasar de una situación origen a una situación futura.

Tipos de Escenarios

Exploratorios: Se originan en tendencias pasadas y nos conducen a futuros verdaderos.

De anticipación o normativos: Construidos a partir de imágenes alternativas del futuro, pueden ser deseables o rechazables. Se conciben de un modo retrospectivo.

Estos escenarios pueden por otra parte llegar a ser de tipo:

Escenario tendencial: Es el futuro más probable en todos los momentos que se impone la elección, teniendo en cuenta las tendencias existentes dentro de una situación origen.

Escenario contrastado: Es la exploración de un tema voluntariamente extremo, la determinación a priori de una situación futura.

Escenario de referencia: Es el escenario más probable tendencia o no

6.4.3 Fases

Fase 1. Construir la base


Consiste en construir un conjunto de representaciones del estado actual del sistema constituido por la empresa y su entorno.

Conviene determinar.

1. Delimitar el sistema y su entorno2. Determinar las variables esenciales3. Analizar la estrategia de actores

Fase 2. Análizar el campo de los posibles y reducir la incertidumbre

Después de identificar las variables claves, analizar el juego de actores se puede ya preparar los futuros posibles a través de una lista de hipótesis. Se puede utilizar para tal fin el análisis morfológico para descomponer el sistema por medio de las posibles combinaciones.

Fase 3 Elaborar los escenarios

En esta fase los escenarios todavía están a punto de prueba y se limita a:

1. Juego de hipótesis: Para consultar sobre hipótesis estructuradas de futuro, se realiza un ejercicio de consulta a expertos el cual se denomina Taller de Juego de Hipótesis. En dicho taller se logra la presencia de 15 expertos del sector, miembros del grupo monitor del ejercicio prospectivo.

Como insumo principal para el taller se considera que desde el proceso seguido en el ejercicio prospectivo se obtiene una base conceptual de tres áreas temáticas y dos actores claves para la formulación de hipótesis, sin omitir en ningún momento a las demás. Esas tres áreas temáticas corresponden a las áreas sobre las cuales debe actuar el comité o entidad prioritariamente y los dos actores corresponden a los agentes que deben constituirse en principales aliados del centro para su labor en el sector.

Con las áreas temáticas de tecnología de gestión, diseño, consultoría y servicios técnicos e integración eléctrica entre países, así como, con los actores Agremiaciones y los Agentes del mercado, se elabora una decantación de las opciones de redacción de hipótesis, donde las siguientes son las tres ilustraciones de hipótesis generadas para la consulta a expertos correspondiente:


H1, Tecnología de gestión: “La mayoría de las organizaciones y entidades vinculadas al sector eléctrico colombiano adquirirán grandes competencias en las tecnologías de gestión”

H2, Diseño, consultoría y servicios técnicos: “Se obtendrá un reconocimiento de competitividad, en el diseño, consultoría y servicios técnicos de las organizaciones colombianas, que permitirá después de cubrir el mercado nacional, penetrar agresivamente en los mercados del ALCA.”

H3, Integración eléctrica entre países: “Se desarrollará un mercado latinoamericano de energía eléctrica que incluirá: el desarrollo de numerosos proyectos de interconexión eléctrica, la operación - administración de este mercado y la planeación integrada de la expansión”

Después de consultar a los 15 expertos sobre el sistema de probabilidades se obtuvieron las medias de probabilidades:

Tabla: Media de Probabilidades

EVENTOH1

EVENTOH2

EVENTOH3

Probabilidad media 73% 65% 82%Probabilidad suceda H1 y se dé 75% 69%Probabilidad suceda H2 y se dé 75% 65%Probabilidad suceda H3 y se dé 62% 65%Probabilidad suceda H1 y no se dé 50% 53%Probabilidad suceda H2 y no se dé 27% 43%Probabilidad suceda H3 y no se dé 66% 55%

De esta manera se obtiene:

El escenario más representativo. Los escenarios con mayor probabilidad de ocurrencia (con más del 50%

de probabilidad acumulada) Los escenarios con una probabilidad de al menos el 80% de

probabilidad acumulada de ocurrencia. El escenario deseado. El escenario más similar a la situación actual. El mapa de escenarios.

En este mismo taller, adicional al ejercicio de juego de hipótesis y obtención de escenarios posibles, probables y deseable, se realiza un ejercicio con el fin de identificar las fuerzas halonadoras (drivers) para la construcción de escenarios.


Se indaga entonces por los factores de cambio de los que dependerá el desarrollo del sector a futuro más próximo, se definen las fuerzas halonadoras o impulsoras y con ellas se construyen los escenarios, mediante la combinación del + y el – de los ejes que representaron dichas fuerzas.

Los escenarios obtenidos mediante juego de hipótesis fueron asimilados a los que se obtuvieron mediante el método de los ejes y ambos proceso sirvieron para la descripción de los escenarios.

2. Situación actual: Con la misma metodología del método MACTOR.

6.5 Análisis FODAS

El Análisis DAFO o Análisis FODA (en inglés SWOT - Strenght, Weaknesses, Opportunities, Threats) es una metodología de estudio de la situación competitiva de una empresa dentro de su mercado y de las características internas de la misma, a efectos de determinar sus Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades. Las debilidades y fortalezas son internas a la empresa; las amenazas y oportunidades se presentan en el entorno de la misma.

Esta herramienta fue creada a principios de la década de los setenta y produjo una revolución en el campo de la estrategia empresarial. El objetivo final del análisis DAFO es poder determinar las ventajas competitivas que tiene la empresa bajo análisis y la estrategia genérica a emplear por la misma que más le convenga en función de sus características propias y de las del mercado en que se mueve.

6.5.1 Objetivo

El análisis estructural es una herramienta de estructuración de una reflexión colectiva. Ofrece la posibilidad de describir un sistema con ayuda de una matriz que relaciona todos sus elementos constitutivos.

Partiendo de esta revisión, este método tiene por objetivo, hacer aparecer la revisión variables influyente y dependientes y por ello las variables esenciales a la evolución del sistema.

6.5.2 Descripción

”Plantear las buenas preguntas e identificar las variables clave El análisis estructural”


El análisis estructural se realiza por un grupo de trabajo compuesto por actores y expertos con experiencia demostrada, pero ello no excluye la revisión de “consejeros” externos.

Las diferentes fases del método son los siguientes: listado de las variables, la descripción de relaciones entre variables, la identificación de variables clave y determinación de la estrategia a emplear.

6.5.3 Fases

Fase 1: listado de las variables

La primera etapa consiste en enumerar el conjunto de variables que caracterizan el sistema estudiado y su entorno (tanto las variables internas como las externas) en el curso de esta fase conviene ser lo más exhaustivo posible y no excluir a priori ninguna pista de investigación. Utilizando los talleres de Prospectiva Tecnológica u otros métodos es aconsejable alimentar el listado de variables mediante conversaciones libres con personas que se estima son representantes de actores del sistema estudiado.

Fase 2: Descripción de relaciones entre las variables

El análisis estructural se ocupa de relacionar las variables en una matriz de doble entrada o matriz de relaciones directas.

Lo efectúa un grupo de una docena de personas expertos, que hayan participado previamente en el listado de variables y en su definición, que rellenan a lo largo de dos o tres días la matriz del análisis estructural.

El relleno es cualitativo. Por cada pareja de variables, se plantean las cuestiones siguientes: ¿existe una relación de influencia directa entre la variable i y la variable j? si es que no, anotamos 0, en el caso contrario, nos preguntamos si esta relación de influencia directa es, débil (1), mediana (2), fuerte (3) o potencial (4)

Fase 3: identificación de las variables clave (con el Micmac)

Esta fase consiste en la identificación de variables clave, es decir, esenciales a la evolución del sistema, en primer lugar mediante una clasificación directa (de realización fácil), y posteriormente por una clasificación indirecta (llamada MICMAC* para matrices de impactos cruzados Multiplicación Aplicada para


una Clasificación) Esta clasificación indirecta se obtiene después de la elevación en potencia de la matriz.

La comparación de la jerarquización de las variables en las diferentes clasificación (directa, indirecta y potencial) es un proceso rico en enseñanzas. Ello permite confirmar la importancia de ciertas variables, pero de igual manera permite desvelar ciertas variables que en razón de sus acciones indirectas juegan un papel principal (y que la clasificación directa no ponía de manifiesto)

Fase 4: determinación de la estrategia a emplear.

6.5.4 Variables

Las variables que se miden son:

Oportunidades: son situaciones o factores socioeconómicos, políticos o culturales que están fuera del control de la organización, y son factibles de ser aprovechados favorablemente si se cumplen determinadas condiciones en el ámbito de la organización.

Amenazas: son aquellos factores externos y que podrían perjudicar y/o limitar el desarrollo de la organización.

Fortalezas: son los recursos humanos y materiales con las que cuenta la organización para adaptarse y aprovechar las ventajas que ofrece el entorno y enfrentar con mayores posibilidades de éxito las posibles amenazas.

Debilidades: son las limitaciones o carencias de habilidades, conocimientos, información, tecnología y recursos financieros que padece la organización, y que impiden el aprovechamiento de las oportunidades que se consideran ventajosas en el entorno y no le permiten defenderse de las amenazas.

El análisis externo, permite fijar las oportunidades y amenazas que el contexto puede presentarle a una organización. De acuerdo a Porter existen cinco fuerzas que determinan las consecuencias de rentabilidad a largo plazo de un mercado o de algún segmento de éste. La idea es que las empresas deben evaluar su posición frente a éstas cinco fuerzas que rigen la competencia industrial:

Amenaza de entrada de nuevos competidores

Existencia de barreras de entrada. Economías de escala. Diferencias de producto en propiedad. Valor de la marca. Costes de cambio.


Requerimientos de capital. Acceso a la distribución. Ventajas absolutas en coste. Ventajas en la curva de aprendizaje. Represalias esperadas. Políticas gubernamentales.

La rivalidad entre los competidores

Poder de los compradores. Poder de los proveedores. Amenaza de nuevos competidores. Amenaza de productos sustitutivos. Crecimiento industrial. Sobrecapacidad industrial. Barreras de salida. Diversidad de competidores. Complejidad informacional y asimetría. Valor de la marca. Cuota de coste fijo por valor añadido

Poder de negociación de los proveedores

Coste relativo de cambio del proveedor vs. Coste de cambio de la compañía.

Grado de diferenciación de los suministros. Existencia de suministros sustitutivos. Concentración de proveedores vs. Ratio de concentración de la firma. Amenaza de concentración de proveedores en relación con integración

vertical de las compañías. Coste de los suministros con relación a precio de venta del producto. Importancia del volumen para el proveedor.

Poder de negociación de los compradores

Cuota de concentración del comprador vs. concentración de la empresa. Apalancamiento de la negociación. Volumen del comprador. Coste de cambio del comprador vs. coste de cambio de la compañía. Disponibilidad de información del comprador. Habilidad para integrarse verticalmente. Disponibilidad de productos sustitutivos existentes.


Sensibilidad del comprador al precio. Precio total de la compra.

Amenaza de ingreso de productos sustitutos

Propensión del comprador a sustituir. Precios relativos de los productos sustitutivos. Coste de cambio del comprador. Nivel percibido de diferenciación de producto.

Ejemplo de manifestación de variables ocultas

Este ejemplo ha sido tomado de un estudio prospectivo de la energía nuclear en Francia emprendido en el seno de la C.E.A. en 1972.

Adoptando diferentes puntos de vista (político, económico, tecnológico, etc.) el grupo de reflexión constituido con ocasión del estudio retuvo una lista de 51 variables que convenía tener en cuenta.

La variable "sensibilidad ante efectos externos" pasa del quinto al primer puesto. De esta forma, desde 1972 el análisis estructural nos ha permitido presentir la importancia de la psicología colectiva y de las reacciones de opiniones en el desarrollo de la energía nuclear.

La evolución es aún más chocante cuando se considera la variable problemas de ubicación para la implantación de centrales nucleares que del puesto 32º en la primera clasificación se convierte en el 10º en la segunda. De esta forma casi con 10 años de adelanto se pusieron de manifiesto los problemas de este tipo que EDF conoció en Plogoff.

Los resultados anteriormente anunciados en términos de influencia y de dependencia de cada variable pueden estar representados sobre un plano (el eje de abscisas corresponde a la dependencia y el eje de ordenadas a la influencia) Así, otro punto de referencia de las variables más influyentes del sistema estudiado, dan interés a las diferentes funciones de las variables en el sistema, donde en el siguiente plano se presenta una tipología.


Análisis de subsistemas

La interpretación del plano influencia y dependencia permite una lectura que completa la efectuada anteriormente según resulten ser las variables motrices o dependientes.

La combinación de ambos resultados es la que definitivamente define a las variables según tipologías. Su disposición en el plano con relación a las diagonales nos ofrece una primera clasificación, tal y como queda reflejado en el gráfico:

La primera diagonal es la diagonal de entradas/salidas y aporta el sentido de lectura del sistema.

En la parte superior izquierda se sitúan las variables de entrada, fuertemente motrices, poco dependientes, éstas determinan el funcionamiento del sistema.

En el centro se sitúan las variables de regulación que participan en el funcionamiento normal del sistema.

Abajo y a la derecha figuran las variables de salida. Dan cuenta de los resultados de funcionamiento del sistema, estas variables son poco influyentes y muy dependientes. Se les califica igualmente como variables resultado o variables sensibles. Se pueden asociar a indicadores de evolución, pues se traducen frecuentemente como objetivos.


La segunda diagonal es la diagonal estratégica, ya que cuanto más se aleja del origen más carácter estratégico tienen las variables. Reparte el plano entre las variables motrices y las dependientes.

El reparto de las variables según se sitúen el plano, nos permite establecer la siguiente clasificación por tipologías de variables:

En la zona próxima al origen, se sitúan las variables autónomas, son poco influyentes o motrices y poco dependientes, se corresponden con tendencias pasadas o inercias del sistema o bien están desconectadas de él. No constituyen parte determinante para el futuro del sistema. Se constata frecuentemente un gran número de acciones de comunicación alrededor de estas variables que no constituyen un reto.

En el estudio de los subsistemas, aparece el grupo de variables u objetivos integrado por aquellas que combinan un reducido nivel de motricidad y de dependencia. El nombre le viene dado porque queda un tanto al margen del comportamiento del sistema, siempre en relación con las restantes. Sin embargo, es preciso remarcar que no es que carezcan de importancia sino que, comparativamente, los esfuerzos que se destinen ofrecerán mejores frutos en variables situadas en los otros grupos, fundamentalmente en las variables clave.

En la zona superior derecha, se encuentran las variables clave o variables reto del sistema muy motrices y muy dependientes, perturban el funcionamiento normal del sistema, estas variables sobre determinan el propio sistema. Son por naturaleza inestables y se corresponden con los retos del sistema.

Situadas en la parte superior derecha del plano de motricidad - dependencia, cuentan con un elevado nivel de motricidad y de dependencia, lo que las convierte en variables de extraordinaria importancia e integrantes, como se verá más adelante, del eje estratégico. Las actuaciones que sobre ellas se vayan a tomar han de ser sopesadas con esmero, así como las que se tomen sobre aquellas que de manera indirecta se relacionan con ellas.

En la zona superior izquierda, se encuentran las variables determinantes, son poco dependientes y muy motrices, según la evolución que sufran a lo largo del periodo de estudio se convierten en frenos o motores del sistema, de ahí su denominación.

Variables de entorno, se sitúan en la parte izquierda del plano, lo que demuestra su escasa dependencia del sistema, hay que analizarlas como variables que reflejan un "decorado" del sistema a estudio.

Variables reguladoras, son las situadas en la zona central del plano, se convierten en "llave de paso" para alcanzar el cumplimiento de las variables


clave y que estas vayan evolucionando tal y como conviene para la consecución de los objetivos del sistema.

Las variables reguladoras son aquellas que determinan el funcionamiento del sistema en condiciones normales.

Palancas secundarias, complementarias de las anteriores, actuar sobre ellas significan hacer evolucionar sus inmediatas anteriores: Reguladoras, que a su vez afectan a la evolución de la variable clave.

Se trata de variables, que igual que las reguladoras combinan el grado de motricidad y dependencia, pero que se sitúan en un nivel inferior. Es decir, son menos motrices que las anteriores y, por lo tanto, menos importantes cara a la evolución y funcionamiento del sistema, sin embargo, si las actuaciones que se acometen con ellas sirven para provocar un movimiento en las variables reguladoras, la importancia que estas variables adquieren para una adecuada evolución del sistema es evidente.

Variables objetivo, se ubican en la parte central son muy dependientes y medianamente motrices, de ahí su carácter de objetivos, puesto que en ellas se puede influir para que su evolución sea aquella que se desea. Se caracterizan por un elevado nivel de dependencia y medio de motricidad. Su denominación viene dada porque su nivel de dependencia permite actuar directamente sobre ellas con un margen de maniobra que puede considerarse elevado, ayudando a su vez a la consecución de las variables clave.

Variables resultado: se caracterizan por su baja motricidad y alta dependencia, y suelen ser junto con las variables objetivo, indicadores descriptivos de la evolución del sistema. Se trata de variables que no se pueden abordar de frente sino a través de las que depende en el sistema.

El eje de la estrategia

Tras la descripción realizada de la distribución de las variables en función de su ubicación en el plano, el siguiente paso lo constituye el análisis del eje estratégico. Este eje está compuesto por aquellas variables con un nivel de motricidad que las convierte en importantes en el funcionamiento del sistema combinado con una dependencia que las hace susceptibles de actuar sobre ellas.

El análisis que se efectúa en el eje estratégico es complementario al realizado en los subsistemas.


El análisis de subsistemas nos aclara la relación que existe entre las variables y permite conocer que la actuación sobre unas variables u objetivos, conlleva la consecución de otras o al menos provoca un efecto de arrastre hacia las situadas por encima, así hasta alcanzar a la variable clave.

El eje de la estrategia, que es una proyección de la nube de variables sobre una bisectriz imaginaria que partiendo de la base se lanza hacia el vértice opuesto donde se sitúan las variables clave, nos ofrece una visión plástica de cuáles son los retos estratégicos del sistema.

La combinación de la motricidad o arrastre hacia el futuro con el valor de dependencia que origina el que actuar sobre ellas conlleva efectos de evolución en el resto, en función de su tipología (clave, reguladora, objetivo...), es lo que le otorga el concepto de reto o variable estratégica.

En el centro se sitúan las variables de regulación que participan en el funcionamiento normal del sistema.

Abajo y a la derecha figuran las variables de salida. Dan cuenta de los resultados de funcionamiento del sistema, estas variables son poco influyentes y muy dependientes. Se les califica igualmente como variables resultado o variables sensibles. Se pueden asociar a indicadores de evolución, pues se traducen frecuentemente como objetivos.

La segunda diagonal es la diagonal estratégica, ya que cuanto más se aleja del origen más carácter estratégico tienen las variables. Reparte el plano entre las variables motrices y las dependientes.

El reparto de las variables según se sitúen el plano, nos permite establecer lasiguiente clasificación por tipologías de variables:

En la zona próxima al origen, se sitúan las variables autónomas, son poco influyentes o motrices y poco dependientes, se corresponden con tendencias pasadas o inercias del sistema o bien están desconectadas de él. No constituyen parte determinante para el futuro del sistema. Se constata frecuentemente un gran número de acciones de comunicación alrededor de estas variables que no constituyen un reto.

En el estudio de los subsistemas, aparece el grupo de variables u objetivos integrado por aquellas que combinan un reducido nivel de motricidad y de dependencia. El nombre le viene dado porque quedan un tanto al margen del comportamiento del sistema, siempre en relación con las restantes. Sin embargo, es preciso remarcar que no es que carezcan de importancia sino que, comparativamente, los esfuerzos que se destinen ofrecerán mejores


frutos en variables situadas en los otros grupos, fundamentalmente en las variables clave.

En la zona superior derecha, se encuentran las variables clave o variables reto del sistema muy motrices y muy dependientes, perturban el funcionamiento normal del sistema, estas variables sobre determinan el propio sistema. Son por naturaleza inestables y se corresponden con los retos del sistema.

Situadas en la parte superior derecha del plano de motricidad/dependencia, cuentan con un elevado nivel de motricidad y de dependencia, lo que las convierte en variables de extraordinaria importancia e integrantes, como se verá más adelante, del eje estratégico. Las actuaciones que sobre ellas se vayan a tomar han de ser sopesadas con esmero, así como las que se tomen sobre aquellas que de manera indirecta se relacionan con ellas.

En la zona superior izquierda, se encuentran las variables determinantes, son poco dependientes y muy motrices, según la evolución que sufran a lo largo del periodo de estudio se convierten en frenos o motores del sistema, de ahí su denominación.

Variables de entorno, se sitúan en la parte izquierda del plano, lo que demuestra su escasa dependencia del sistema, hay que analizarlas como variables que reflejan un "decorado" del sistema a estudio.

Variables reguladoras, son las situadas en la zona central del plano, se convierten en "llave de paso" para alcanzar el cumplimiento de las variables clave y que estas vayan evolucionando tal y como conviene para la consecución de los objetivos del sistema.

Las variables reguladoras son aquellas que determinan el funcionamiento del sistema en condiciones normales..

Palancas secundarias, complementarias de las anteriores, actuar sobre ellas significa hacer evolucionar sus inmediatas anteriores: reguladoras, que a su vez afectan a la evolución de la variable clave. Se trata de variables, que igual que las reguladoras combinan el grado de motricidad y dependencia, pero que se sitúan en un nivel inferior. Es decir, son menos motrices que las anteriores y, por lo tanto, menos importantes cara a la evolución y funcionamiento del sistema, sin embargo, si las actuaciones que se acometen con ellas sirven para provocar un movimiento en las variables reguladoras, la importancia que estas variables adquieren para una adecuada evolución del sistema es evidente.

Variables objetivo, se ubican en la parte central son muy dependientes y medianamente motrices, de ahí su carácter de objetivos, puesto que en ellas


se puede influir para que su evolución sea aquella que se desea. Se caracterizan por un elevado nivel de dependencia y medio de motricidad. Su denominación viene dada porque su nivel de dependencia permite actuar directamente sobre ellas con un margen de maniobra que puede considerarse elevado, ayudando a su vez a la consecución de las variables clave.

Variables resultado: se caracterizan por su baja motricidad y alta dependencia, y suelen ser junto con las variables objetivo, indicadores descriptivos de la evolución del sistema. Se trata de variables que no se pueden abordar de frente sino a través de las que depende en el sistema.


2do AVANCE



7. Taller de Prospectiva7.1 Futuro probable7.2 Futuro posible7.3 Futuro deseable8. Diagnóstico estratégico de la empresa8.1 Árbol de competencias8.2 Análisis FODAS9. Análisis de escenarios9.1 Análisis del intorno del problema9.2 Análisis del entorno del problema10.Análisis estructural prospectivo10.1 Método MIC MAC10.2 Delimitación del sistema y búsqueda10.3 Fases del análisis estructural10.4 Matriz de análisis estructural11.Análisis del juego de actores11.1 Método MACTOR11.2 Análisis de relaciones11.3 Fases de análisis del juego de actores11.4 Matriz del juego de actores12.Selección y evaluación de escenarios prospectivos12.1 Método Lluvia de ideas12.2 Análisis de posibilidades12.3 Fases de la selección


Capítulo 7 – MÉTODO DELPHI

Por ser este el método que más se usa en los estudios prospectivos, se dedica un capítulo en el cual se entregan nuevos detalles y características del modelo.

7.1 Descripción del método

7.1.1 Descripción

El método Delphi consiste en la utilización sistemática del juicio intuitivo de un grupo de expertos para obtener un consenso de opiniones informadas (Valdés, 1999), (Moráguez, 2001) Resulta imprescindible que estas opiniones no se encuentren permeadas o influenciadas por criterios de algunos expertos. Este método resulta más efectivo si se garantizan: el anonimato, la retroalimentación controlada y la respuesta estadística de grupo.

El método puede ser aplicado:

1. Como previsión del comportamiento de variables conocidas; es decir, para evaluar el comportamiento de una variable conocida y así se pueda inferir posibles formas de comportamiento.

2. En la determinación perspectiva de la composición de un sistema, en el caso que los elementos del sistema a estudiar no sean conocidos, o nunca hayan sido aplicados al objeto de estudio y se orienta la muestra a la determinación de la estructura posible del sistema o modelo a aplicar. Este último caso constituye el ejemplo que ilustramos.

7.1.2 Ventajas

Al igual de Zayas (1998), Campistrous (1998), Valdés (1999), Moráguez (2001), se coincide en que las ventajas del método están dadas por:

Permite la formación de un criterio con mayor grado de objetividad. El consenso logrado sobre la base de los criterios es muy confiable. La tarea de decisiones, sobre la base de los criterios de expertos, obtenido por

éste tiene altas probabilidades de ser eficiente. Permite valorar alternativas de decisión.


Evita conflictos entre expertos al ser anónimo, (lo que constituye un requisito imprescindible para garantizar el éxito del método) y crea un clima favorable a la creatividad.

El experto se siente involucrado plenamente en la solución del problema y facilita su implantación. De ello es importante el principio de voluntariedad del experto en participar en la investigación.

Garantiza libertad de opiniones (por ser anónimo y confidencial) Ningún experto debe conocer que a su igual se le está solicitando opiniones.

7.1.3 Desventajas

Sus desventajas más significativas están dadas en que:

Es muy laborioso y demanda tiempo su aplicación, debido a que se requiere como mínimo de dos vueltas para obtener el consenso necesario.

Es costoso en comparación con otros, ya que requiere del empleo de: tiempo de los expertos, hojas, impresoras, teléfono, correo...

Precisa de buenas comunicaciones para economizar tiempo de búsqueda y recepción de respuestas.

Debe ser llevado a cabo por un grupo de análisis: los expertos como tales. Se emiten criterios subjetivos, por lo que el proceso puede estar cargado de

subjetividad, sometido a influencias externas. De aquí la necesidad de aplicar varias vueltas, buscar técnicas variadas de análisis para obtener un consenso y pruebas estadísticas para determinar su grado de confiabilidad y pertinencia.

7.2 Selección de expertos

7.2.1 Selección

Para la aplicación práctica del método es necesario considerar metodológicamente dos aspectos fundamentales:

Selección del grupo de expertos a encuestar. La elaboración del cuestionario o los cuestionarios.

Pero ante todo: ¿A quiénes se pueden considerar expertos?

Se define como experto el individuo en sí, grupo de personas u organizaciones capaces de ofrecer valoraciones conclusivas de un problema en cuestión y hacer recomendaciones respecto a sus momentos fundamentales con un máximo de competencia (Valdés, 1999) (Moráguez, 2001) De esta definición se infiere, como


requisito básico para la selección de un experto, que éste tenga experiencia en el tema a consultar, dado por sus años de trabajo (praxis) y que puedan ser complementados con:

Conocimientos teóricos adquiridos a través de las distintas formas de superación.

Grado académico o científico alcanzado con relación al tema, entre otros.

7.2.2 Desarrollo

La explicación se basará en la forma que el autor lo realizó en su tesis de maestría (puede consultarse en la biblioteca)

Se confecciona una “bolsa de posibles expertos” o relación de éstos, en función de las características siguientes:

Experiencia Competencia Creatividad Disposición a participar en la encuesta Capacidad de análisis y de pensamiento Interés colectivista Autocrítico.

Al tener en cuenta las características anteriores, luego se considera un número de posibles expertos (generalmente es de 50 probables candidatos) de acuerdo a la estimación del jefe del proyecto; también se hacen consultas a otros factibles expertos, de quiénes se considera pudieran ser (la decisión de hacerlo o no se mantiene en anonimato con estos posibles expertos)

Al determinar el coeficiente de competencia se define el número de personas que integrarán la bolsa de expertos a considerar en la temática a partir del coeficiente de competencia (K), en la que:

El coeficiente de competencia (K) del experto se determina como:

(Kc + Ka)K = -------------

2

Kc: coeficiente de conocimiento sobre el tema que se le pide opinión. Este coeficiente se autovalora por el posible experto, se multiplica por 0,1 y se


obtiene una puntuación. Si el posible experto marcó el número 8, éste se multiplica por 0,1 y se obtiene 0,8; luego, Kc = 0,8.

Ka: coeficiente de argumentación. Este coeficiente se autoevalúa en alto (A), medio (M) o bajo (B) como el grado de influencia de las fuentes siguientes: análisis teóricos realizados por el posible experto, su experiencia obtenida, trabajos de autores nacionales, trabajos de autores extranjeros, su propio conocimiento del estado del problema en el extranjero y su intuición (tabla anexa)

Veamos la tabla 2 de este anexo:

Fuentes de argumentaciónGrado de influencias de cada una de las fuentes

A (alto) M (medio) B (bajo)Análisis teóricos realizadas por Usted (0,4) (0,3) (0,2)Su experiencia obtenida (0,5) (0,4) (0,2)

Trabajos de autores nacionales(0,025) (0,025) (0,025)0,025 0,024 0,022

Trabajos de autores extranjeros(0,025) (0,025) (0,025)0,025 0,024 0,022

Su propio conocimiento del estado del problema en el extranjero

(0,025) (0,025) (0,025)0,025 0,024 0,022

Su intuición(0,025) (0,025) (0,025)0,025 0,024 0,022

Fuente: Campistrous, 1998.

Al observar la tabla, en el aspecto: fuentes de argumentación, las propuestas revisadas (Campistrous, 1998), (Valdés, 1999)..., no distinguen entre las categorías de Alto, Medio y Bajo, a partir del indicador: trabajos con autores nacionales (observe los valores que aparecen en la parte superior entre paréntesis y no marcados en negrita, a partir del indicador trabajos de autores nacionales), adjudicándole la misma puntuación a cada rubro; por lo que se propone su diferenciación a partir de los valores que aparecen debajo de la barra en negrita, para que queden bien diferenciadas cada una de las categorías de las fuentes de argumentación.

De acuerdo con los puntos obtenidos, este coeficiente recibe el valor de 0.796, (suma de cada rubro de este indicador) Entonces el coeficiente de competencia de este experto estará dado por: K = ½ (0,8 + 0,796) = 0, 798 ≈ 0,8, que en este caso es alto, debido a que:

Sí 0,8 < K < 1; entonces, el coeficiente de competencia es alto. Sí 0,5 < K < 0,8; entonces el coeficiente de competencia es medio. Sí K < 0,5; entonces el coeficiente de competencia es bajo.


Es importante aclarar que los valores de cada uno de los rubros de la segunda tabla del anexo 1 son de interés del investigador, por lo que no deben de aparecer en la misma.

Para los efectos de la encuesta se determina excluir al número de personas como posibles expertos por alcanzar un bajo coeficiente de competencia.

7.2.3 Método Torgerson

Existen distintas técnicas y modelos para la valoración de consensos para los expertos, que pueden ser estudiados en el Folleto del Grupo de Técnicas de Dirección (Getedi) (Zayas, 1990) y otros manuales, por lo que se considera conveniente explicar un método y modelo matemático muy útil, cuando las escalas empleadas en los instrumentos aplicados a los expertos sean ordinales: Modelo Matemático Torgerson, que es una variante del método Thurstone (Moráguez, 2001)

Ya se analizó que una de las desventajas del método (Delphi) radica en la subjetividad de los criterios emitidos, por lo que para tratar de resolver este problema, se opta por emplear este modelo matemático, que permite, no sólo asignar un valor de escala a cada indicador, sino determinar límites entre cada categoría y, de esta forma, se pueden obtener los límites reales (asignado por un número real) entre las categorías ordinales y sus correspondientes a escala de intervalo (números reales) entre cada uno de los rangos que componen los criterios evaluativos dados por los expertos y de esta forma se pueden conocer con precisión cuáles son los límites reales de cada categoría; es decir, hasta qué valores reales se puede considerar que la variable es indispensable, muy útil, etc.

Con el modelo Torgerson se trata de dar objetividad a los criterios de los expertos u otro personal encuestado, al convertir la escala ordinal en escala de intervalo (de cualitativo a cuantitativo) Para lograr la objetividad, a partir de los criterios subjetivos, el modelo se apoya en dos leyes de la psicología social:

Ley de los Juicios Comparativos Ley de los Juicios Categóricos (Campistruos, 1998), (Moráguez, 2001)

Además se sustenta en los presupuestos siguientes:

1. Cada objeto (indicador) se corresponde con la dimensión subjetiva de una variable aleatoria distribuida normalmente, cuya media, m, es el valor de escala de ese objeto. Todas las varianzas son iguales.


2. Cada límite de categoría se corresponde con la dimensión subjetiva de una variable aleatoria distribuida normalmente, cuya media, t, es el valor de escala de ese límite. Todas las variables son iguales.

3. Las variables aleatorias que representan tanto a los objetos como a los límites, son independientes. Una variable no puede contener valores de otra.

4. Regla de decisión: un objeto a pertenece a la k-ésima categoría cuando su valor de escala x, está entre los valores de los límites de orden k-1 y k. Esta regla deja bien definida la frontera entre cada una de las categorías asumidas para los indicadores. (Campistrous, op. cit.), (Moráguez, op. cit)

Este modelo permite convertir los juicios ordinales, emitidos por expertos independientes, acerca de los indicadores, en un instrumento que expresa su posición relativa en un continuo; o sea, permite llevar las escalas ordinales a escala de intervalo (números reales) y de esta forma conocer los límites, en valores reales, en que se encuentra cada categoría; por ejemplo: Excelente, Muy Bien...; o de 5, 4, 3...

7.3 Metodología

7.3.1 Operacionalización de las variables a emplear

Es importante aclarar que cuando se solicite información a los expertos acerca de estimar la posible categorización de cada uno de los indicadores o variables propuestas, es necesario que el investigador deje bien definidos los conceptos que asume para cada variable, así como establecer su operacionalización, que no es más que disponer los distintos parámetros e indicadores que permitan medir la variable en el sujeto (Tena, 1996), para posibilitar una mejor comprensión y evaluación de los juicios emitidos por los expertos.

Para comprender mejor el método, se toma como referente la propuesta de un autor, que por el método de expertos determinó los 24 indicadores, distribuidos en seis dimensiones, sugeridos para evaluar la eficiencia externa o el impacto educacional de las escuelas politécnicas (Moráguez, 2001) De estos indicadores se tomó como referente de análisis la dimensión Efecto Académico, constituida por seis indicadores. Le recordamos al lector que las palabras que aparecen subrayadas y en color azul son hipervínculos creados para que el mismo haciendo control + clic pueda ir directamente al anexo, tabla, etc.


7.3.2 Compilación de la frecuencia absoluta

Como resultado de la compilación de los instrumentos aplicados a los expertos se hace una tabla y en ella se lleva los criterios de los expertos en relación con los indicadores correspondientes a la dimensión Efecto Educativo. Las columnas reflejan los totales de cada categoría.

7.3.3 Determinación de la frecuencia acumulada

A cada indicador se le determina su frecuencia acumulada, por consiguiente están incluidos los expertos que lo ven como Indispensables.

7.3.4 Determinación de la frecuencia relativa acumulada o probabilidad acumulada

Se determina la matriz de probabilidades acumulada con cuatro cifras decimales que resulta de dividir cada acumulado entre el número de la muestra.

7.3.5 Cálculo de los puntos de cortes y escala de los indicadores

Para determinar los valores normales estándar inverso de las probabilidades acumuladas de cada indicador, se localizan los valores acordes con la probabilidad asociada y se procede como sigue:

Se busca el valor más próximo de la curva Normal Estándar de la probabilidad acumulada.

Se procede de igual forma para el resto de los posibles expertos. Es importante saber que cuando la probabilidad acumulada sea igual a 1, le corresponde el valor estándar inverso de 3,5 y que este valor se hace asintótico a partir de 3,49, por lo que en la práctica se toma igual a 3.5, para trabajar con ambos extremos iguales; es decir, si por el contrario la probabilidad acumulada es igual a 0, entonces el valor estándar inverso se asume igual a -3,5.

Luego si Z = -3.5, la probabilidad para este valor = 0 (La mínima); por el contrario, si Z = 3.5, la probabilidad asociada a este valor es 1 (la máxima) Resulta oportuno aclarar que los valores máximo y mínimos de la función normal muchos autores difieren en ellos; por ejemplo: Murray (1961) toma como valor máximo 3,99 y mínimo -3,99; Freud (1977) asume 3,09 y -3.09; Douglas (1996) toma ± 3, 99; Devore (2000) asume ± 3,49.

De esta forma se pueden encontrar los valores de esta función de forma manual y llenar la tabla. Método automático para buscar los valores de la función estándar inversa. Estos valores se hallan de forma automática a través del Microsoft Excel


del Windows. Para determinar de forma automática cada uno de dichos valores se debe situar en la casilla donde se va a insertar el valor de la Función Normal Estándar Inversa.

Después se debe especificar en la barra de cálculo, buscar la Función Estándar Inversa correspondiente a la probabilidad acumulada, pero se debe especificar que cuando la probabilidad acumulada sea igual a 0, la función inversa tome el valor -3,5; por el contrario, si la probabilidad acumulada tomase el valor de 1, entonces su Función Estándar Inversa asumirá el valor de 3, 50. Esto se programa en la barra de fórmula del Excel: =SI(B23=0,-3.5,SI(B23=1,3.5,(DISTR.NORM.ESTAND.INV(B23))))

7.3.6 Determinación del nivel de consenso de la primera vuelta

El nivel de consenso (C) se determina por la expresión:

Vn

C = 1 - ------ * 100 Vt

donde:

C = coeficiente de concordancia.

Regla de decisión: Sí C ³ 75 %, se considera que hay consenso.

Vn = Votos negativosVt = Votos totales.

En caso de que no haya consenso entre los expertos C< 75 %, se deberá hacer otra vuelta de consulta, realizándose las modificaciones y aclaraciones necesarias que permitan obtener consenso a las nuevas modificaciones y adecuaciones de la nueva propuesta de estos expertos.

A manera de conclusión se puede expresar que el método Delphi o método de expertos, es muy valioso para la toma de decisiones, y que en la actualidad se emplea ampliamente en las empresas líderes como método de dirección e investigaciones de índole general, debido a la participación que se le conceden a toda una serie de expertos, lo que permite obtener opiniones informadas con un alto nivel de competencia, para finalmente arribar a consensos con relación a las problemáticas planteadas.


Uno de los elementos más importantes de este método radica en la minuciosa selección de los posibles expertos a partir de una bolsa o relación, de los que se supone pudieran serlos, con la aplicación de los instrumentos ya analizados y que permitan garantizar el anonimato: que cada experto no sepa quién es su igual, para así evitar efectos de halo, entre otros.

Por lo general, cuando se trata de evaluar o determinar la pertinencia de indicadores expresados en escala ordinal, se debe aplicar el modelo matemático Torgerson, (ya explicado su empleo en este trabajo) modificación del modelo Thurstone, que permite llevar las escalas ordinales a escala de intervalo y así conocer en qué intervalo numérico se encuentran cada una de dichas categorías cualitativas para conocer el grado de pertinencia de los indicadores, variantes metodológicas, y en general las propuestas realizadas.

Este no es el único método que existe para compilar los resultados de las opiniones de los expertos; al contrario, este método puede, y debe ser combinado con otros que coadyuven a obtener un mejor consenso de las formulaciones efectuadas. Sugerimos a los interesados consultar al respecto al Folleto del Grupo de Técnicas de Dirección (Getedi) (Zayas, 1990) Por último, se propone al interesado que consulte la aplicación de este modelo, a partir de un ejemplo dado, más otros ejercicios, propuestos por el autor, en el ambiente de Excel.


Capítulo 8 – MÉTODOS CUANTITATIVOS

8.1 Extrapolación de Tendencias

8.1.1 Objetivo

Identificar proyectos coherentes, es decir, opciones estratégicas compatibles a la vez con la identidad de la empresa y los escenarios probables.

También debe seleccionar las acciones elementales u operacionales en vista de satisfacer los objetivos generales.

8.1.2 Descripción

Se trata jerarquizar un problema del nivel superior al nivel inferior, este método comprende dos fases:

8.1.3 Fases

Fase 1: Construcción del árbol de pertinencia

En esta fase se determinan, las finalidades en el nivel superior que contienen:

La política Las misiones Los objetivos

Y los medios niveles inferiores que contienen:

Los medios Los subsistemas Subconjuntos de acciones Acciones elementales

Los árboles de pertinencia se descomponen por l general en 5 a 7 niveles.

Fase 2: La notación del gráfico y la evaluación de las acciones


Esta fase busca mediar los resultados de cada acción a los objetivos del sistema.

8.2 Modelos de Simulación

Thomas Naylor

Estos modelos requieren de operaciones lógicas y matemáticas necesarias para descubrir el comportamiento y la estructura de sistemas complejos del mundo real a través de largo período de tiempo.

Robert Shannon

La simulación es el diseñar y desarrollar un modelo computarizado de un sistema o proceso y conducir experimentalmente con este modelo con el propósito de entender el comportamiento del sistema del mundo real o evaluar varias estrategias con los cuales puedan operar el sistema.

Shubik

Es un modelo, dice que la simulación de un sistema o de un organismo es la operación de un modelo lo cual se va a llamar simulador el cual es una representación del sistema. Este modelo o simulador estará sujeto a diversas manipulaciones, las cuales serían imposibles de realizar, demasiado costosas o imprácticas. La operación de un modelo puede estudiarse y con ello conocer las propiedades concernientes al comportamiento del sistema o subsistema real - costoso.

Modelo de simulación

Es una representación de un objeto, sistema o idea de forma diferente a la de identidad misma. Por lo general el modelo nos ayuda a entender y mejorar un sistema. El modelo de un objeto puede ser una réplica exacta de este. Con la diferencia del material que lo compone o de su escala, inclusive puede ser una abstracción de las propiedades dominantes del objeto.

8.2.1 Objetivo

Con los modelos de simulación se busca:

1. Descubrir el comportamiento de un sistema


2. Postular teorías o hipótesis que expliquen el comportamiento observado3. Usar esas teorías para predecir el comportamiento futuro del sistema, es decir

mirar los efectos que se producirían en el sistema mediante los cambios dentro de él o en su método de operación (tiempo en minutos)

Funciones

Comparar Predecir

8.2.2 Descripción

Los modelos se pueden escribir de la forma E = F(Xi, Yi)

Donde

E: Es el efecto del comportamiento del sistemaXi: Son las variables y parámetros que nosotros podemos controlarYi: Las variables y los parámetros que nosotros no podemos controlarF: Es la función con la cual relacionamos Xi con Yi con el fin de modificar o dar origen a E

Propiedades de los modelos

Componentes: Son las partes de un conjunto que forman el sistema. Variables: Pueden ser de dos tipos (Exógenos, Endógenos)

Exógenas: Entradas son originadas por causas externas al sistema. Endógenas: Son producidas dentro del sistema que resultan de causas

internas, las cuales pueden ser de Estado (muestran las condiciones iniciales del sistema) o de Salida (Son aquellas variables que resultan del sistema)Estadísticamente a las variables exógenas se las denomina como variables independientes.

Parámetros: Son cantidades a las cuales el operador del modelo puede asignarle valores arbitrarios lo cual se diferencia de las variables.Los parámetros una vez establecidos se convierten en constantes.

Relaciones funcionales: Describen a los parámetros de tal manera que muestran su comportamiento dentro de un componente o entre componentes de un sistema.Las relaciones funcionales pueden ser de tipo:


Determinísticas: Sus definiciones que relacionan ciertas variables o parámetros donde una salida del proceso es singularmente determinada por una estrada dada.

Estocásticas: Cuando el proceso tiene una salida indefinida, para una entrada determinada las relaciones funcionales se representan por ecuaciones matemáticas y salen del análisis estadístico matemático.

Restricciones: Estas son limitaciones impuestas a valores de las variables las cuales pueden ser de dos formas: Autoimpuestas: O sea asignadas por el mismo operador o Impuestas: O sea cuando son asignadas manualmente por el mismo

sistema Funciones de objetivo: Son las metas del sistema o el cómo evaluar al

sistema, existen retentivas por ejemplo: la conservación de tiempo, energía y adquisitivas ejemplo: Ganancia en algo.Ejemplo de aplicación: Determinar las propiedades de un colegio, una fábrica de zapatos, un restaurante, un grupo de investigación.

Clasificación de los modelos

Los modelos se pueden clasificar en forma general, pero los modelos de simulación se pueden clasificar en forma más específica.

Modelos físicos: Son los que más se asemejan a la realidad, se encargan de modelar procesos los cuales pueden ser:

Modelos analógicos: Se encargan de representar una propiedad determinada de un objeto o sistema.

modelos denominados juegos administrativos: Ya empieza a involucrarse al ser humano el comportamiento del ser humano. Ej: modelos de planeación, estrategias militares.

Modelos abstractos (simulación): Viene hacer una herramienta ya que se convierte en algo abstracto.

Modelos matemáticos: Se tiene en cuenta las expresiones materiales y lógicas. Ej: representar un objeto. Aquí se debe hacer muchas suposiciones dentro de un modelo matemático.

Clasificación de los modelos de simulación

Dentro de los modelos de simulación están:


Modelos determinísticos: Ni las variables endógenas y exógenas se pueden tomar como datos al azar. Aquí se permite que las relaciones entre estas variables sean exactas o sea que no entren en ellas funciones de probabilidad. Este tipo determinístico quita menos de cómputo que otros modelos. Ejemplo: Modelos Estocásticos.

Modelos estocásticos: Cuando por lo menos una variable es tomada como un dato al azar las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en los computados, son muy utilizados en investigaciones científicas.

Modelos estáticos: Es que en ellos no se toma en cuenta el tiempo dentro del proceso, por ejemplo: los modelos de juegos, modelos donde se observa las ganancias de una empresa. Ejemplo: Arquitectónicos: líneas de teléfono, tubos de agua.

Modelos dinámicos: Si se toma en cuenta la variación del tiempo, ejemplo: la variación de la temperatura, del aire durante un día, movimiento anual de las finanzas de una empresa. Ejemplo: Laboratorio de química: reacción entre elementos. En estos modelos físicos podemos realizar modelos a escala o en forma natural, a escala menor, e escala mayor, sirven para hacer demostraciones de procesos como para hacer experimentos nuevos.

Modelos a escala: Son los modelos sencillos de maquetas (casa, baño, cuartos, etc.) También se pueden tener a tamaño natural a menor o mayor escala, bidimensional, tridimensional.

Ventajas y desventajas de la simulación

1. Una de ellas es que al empezar a simular podemos interferir en las operaciones del sistema.

2. Sistemas entran a jugar las personas, cambiar el comportamiento natural de las personas que se relacionan con el sistema.

3. No todas las condiciones son continuas para el sistema.4. Difícil obtener siempre el mismo tamaño de muestra, estos sistemas toman

muestras tan grandes que pueden ser mucho más costosos.5. Explorar todas las alternativas o todas las variantes que pueden existir dentro

del sistema.6. Los modelos de simulación no generan soluciones ni respuestas a ciertas

preguntas.

¿Cuándo es necesario simular y cuando no es necesario simular? ¿Cuándo se debe utilizar la simulación?

1. Cuando no se tiene el modelo matemático definido.


2. Formulación exacta del sistema.3. Cuando se tienen las fórmulas analíticas y se necesita un modelo para

ponerlas a funcionar.4. El coso o la corrida de un modelo no es costosa.5. Cuando al ver un proceso físico, el cual nosotros queremos conocer, la

simulación es la única forma (posibilidad) que tenemos para conocer el comportamiento de un proceso real, ejemplo: fenómeno del niño (climático)

6. Cuando se requiere acelerar o retrasar el tiempo de los procesos dentro de un sistema.

7. Cuando se quiere por medio de la simulación encontrar o hacer estudios y/o experimentos.

8. Los modelos de simulación se utilizan en las cuestiones administrativas.

Criterios que se debe tener en cuenta para que un modelo de simulación sea bueno

1. Fácil de entender por el usuario.2. Tenga el modelo metas y objetivos.3. Modelo no me dé respuestas absurdas.4. Que sea fácil de manipular, la comunicación entre el usuario y la computadora

debe ser sencilla.5. Que sea completa, tenga por lo menos las partes o funciones más importantes

del sistema.6. Sea adaptable que podamos modificar, adaptarlo, actualizarlo.7. Que sea evolutiva que al principio sea simple y poco a poco empezamos a

volverla compleja dependiendo de las necesidades de los usuarios.

Método de medios cuadrados para generar números aleatorios

Ejemplo:

Se coge un número al azar de 4 dígitos ejemplo (2152) Lo elevamos al cuadrado (4631104) Al número que de cómo resultado se le van a aumentar hacia la izquierda

todos los ceros posibles hasta que éste número se convierta en un número de 8 dígitos

8 7 6 5 4 3 2 10 4 6 3 1 1 0 44. Se escoge los 4 números del medio0 4 6 3 1 1 0 4Xo = 2152


X1 = 6311

8.2.3 Fases

En la práctica existen 4 métodos para generarlos

Métodos manuales: Es la manera más fácil de generar números aleatorios Tablas de biblioteca: Son unas tablas, la ventaja de este método es que estos

números siempre se pueden reproducir además hay muchos modelos de simulación en los cuales se necesitan mayores números aleatorios.

Métodos de computación: Vienen de procesos físicos, este método en más rápido que los anteriores, el problema es que estos números no se los puede reproducir.

Métodos de computación digital: Hay 3 maneras de trabajar con este método:1. Provisión Externa: Se refiere a grabar en un disco o en una cinta algunas

de las tablas de números aleatorios y trabajar con ellas, este método es muy lento debido que se puede hasta formar 10 veces más el tiempo que haciendo la operación aritmética de un solo carácter.

2. Generación Interna: Es a través de un proceso físico aleatorio con este se presenta el problema de la reproducibilidad de la secuencia.

3. Generación Interna de Secuencias: Los dígitos que se generan surgen por medio de una función recursiva, se realiza teniendo un número inicial, se transforma ese número por medio de una ecuación y después nos va dando una secuencia de números aunque se agranden en forma arbitraria.

8.3 Impacto Cruzado

8.3.1 Objetivo

Un camino, un recorrido es una combinación asociada por la coherencia de una hipótesis (tendencial, alternativa o ruptura) de respuesta para cada variable que se ha tenido en cuenta. El espacio morfológico define muy exactamente el abanico de los futuros posibles. Es sin duda el miedo a quedarse atrapado por la combinatoria lo que ha frenado el recurso al análisis morfológico para la construcción de escenarios.

El análisis morfológico ha sido poco utilizado por los prospectivistas hasta finales de los años ochenta. Antes la construcción de los escenarios se limitaba generalmente a algunas combinaciones que parecían las más probables partiendo de las hipótesis de las variables clave del análisis: cuatro o cinco como máximo.


La cuestión de la elección de las dimensiones y las variables clave en orden a examinar las hipótesis asociadas es determinante para la pertinencia, la coherencia, la verosimilitud y la transparencia de los escenarios. Estas dimensiones pueden ser identificadas a partir de los resultados del análisis estructural MICMAC para la identificación de las variables clave y el análisis del juego de actores MACTOR.

8.3.2 Descripción

"Método de impactos cruzados" es el término genérico de una familia de técnicas que intentan evaluar los cambios en las probabilidades de un conjunto de acontecimientos como consecuencia de la realización de uno de ellos.

Hablaremos aquí de uno de estos métodos, SMIC (Sistemas y Matrices de Impactos Cruzados) que ha dado pruebas de su valía por el significativo número de aplicaciones concretas a las que ha dado lugar. En la práctica, si se considera un sistema de N hipótesis, el método SMIC, a partir de las informaciones facilitadas por los expertos, posibilita elegir entre las 2N imágenes posibles (juegos de hipótesis) aquellas que deberían (habida cuenta de su probabilidad de realización) ser estudiadas muy particularmente. El método consiste por tanto en vigilar estrechamente los futuros más probables que serán recogidos por el método de los escenarios.

8.3.3 Fases

Fase 1: formulación de hipótesis y elección de expertos

Una encuesta SMIC tiene como base de partida cinco o seis hipótesis fundamentales y algunas hipótesis complementarias: ahora bien no es fácil estudiar el futuro de un sistema complejo con un número de hipótesis tan limitado, por lo que son de gran interés métodos del tipo del análisis estructural reflexión acerca de la estrategia de los actores, que permiten identificar mejor las variables clave y una mejor formulación de las hipótesis de partida.

La encuesta se realiza generalmente por vía postal (la tasa de respuestas se sitúa en niveles bastante satisfactorios: 25 a 30%) es preciso contar con 1 mes y ½ aproximadamente para la realización de un SMIC. El número de expertos consultados debe superar 100 (los criterios de selección son los mismos que los del Delphi) lo que se les pide es:


evaluar la probabilidad simple de realización de una hipótesis desde una probabilidad 1 (muy débil) hasta una probabilidad 5 (acontecimiento muy probable)

evaluar bajo forma de probabilidad condicional la realización de una hipótesis en función de todas las demás (en este caso la nota 6 significa la independencia de las hipótesis); habida cuenta de todas las preguntas que el experto debe plantearse, se le exige revelar la coherencia implícita de su razonamiento.

Fase 2: Probabilización de escenarios

El programa SMIC (programa clásico de minimización de una forma cuadrática con límites lineales) permite el análisis de estos grupos de expertos:

corrigiendo las opiniones de los expertos de forma que se obtengan resultados netos coherentes (es decir que satisfagan las limitaciones clásicas que imponen las probabilidades),

afectando una probabilidad a cada una de las 2N combinaciones posibles de las N hipótesis.

Gracias a la media, las probabilidades acordadas para cada una de estas imágenes dada por el cómputo de expertos, se puede determinar una jerarquía de estas imágenes, y en consecuencia, de los escenarios más probables. Es conveniente entonces realizar en el seno de los escenarios una selección de 3 ó 4 entre los cuales debe figurar al menos un escenario de referencia (con una fuerte probabilidad media) y escenarios contrastados.

La etapa posterior se centra en la redacción de los escenarios: camino del presente hacia las imágenes finales, comportamiento de los actores. Este es el método denominado de escenarios.

8.4 Sistemas Dinámicos

Sistemas Dinámicos o Teoría del Caos es la rama de las matemáticas que trata acerca del comportamiento cualitativo a largo plazo de un sistema. No se trata de encontrar soluciones exactas a las ecuaciones que definen dicho sistema dinámico (lo cual suele ser imposible) sino más bien el poder contestar preguntas como:

¿A largo plazo, se estabilizará el sistema? ¿Y si lo hace, cuáles serán los estados posibles?


¿Variará el estado a largo plazo del sistema, si cambian las condiciones iniciales?

Uno de los objetivos importantes aquí es describir los puntos fijos, o puntos estables de un sistema dinámico dado; son los valores de la variable que son constantes en el tiempo. Algunos de estos puntos son atractores, lo que significa que si el sistema 'arranca' en un estado cercano, convergerá hacia este punto fijo.

También nos interesan los puntos periódicos, o estados del sistema que se repiten una y otra vez. Los puntos periódicos también pueden ser atractores. El teorema de Sarkovskii describe el número de puntos periódicos en un sistema dinámico discreto unidimensional.

Incluso sencillos sistemas dinámicos no lineales suelen comportarse de forma complicada y completamente impredecible; esto se suele llamar caos. La rama de los sistemas dinámicos que trata con la definición e investigación del caos se llama teoría del caos.

No hay una única definición para un sistema dinámico caótico, pero en todo caso el comportamiento complicado del sistema se refleja en la existencia de puntos periódicos en cualquier pequeña porción del espacio en el que toma valores la variable, y la existencia de condiciones iniciales que al paso del tiempo toman valores muy cercanos a cualquiera de los valores que puede tomar la variable.

Hay una novísima investigación, alrededor de mediados de la anterior década, dedicada al encuentro entre las Ciencias sociales y la Teoría del caos. Encontrando la vía de los sistemas dinámicos de las matemáticas con la estructura de los sistemas sociales. Este tercer paradigma de las matemáticas y las probabilidades ha tomado el método de crear series aleatorias y analizarlas como distribuciones normales. Las series que pasen las pruebas de normalidad y que eran pseudoaleatorias, ahora son predictoras y obviamente caóticas, porque se hace la hipótesis de que también pasan la prueba de las propiedades de caoticidad y serían aplicables a muestreos en sistemas sociales con conductas caóticas.

8.4.1 Objetivo

Un sistema dinámico es un sistema complejo que presenta un cambio o evolución de su estado en un tiempo, el comportamiento en dicho estado se puede caracterizar determinando los límites del sistema, los elementos y sus relaciones; de esta forma se puede elaborar modelos que buscan representar la estructura del mismo sistema.


8.4.2 Descripción

Al definir los límites del sistema se hace, en primer lugar, una selección de aquellos componentes que contribuyan a generar los modos de comportamiento, y luego se determina el espacio donde se llevará a cabo el estudio, omitiendo toda clase de aspectos irrelevantes.

En cuanto a la elaboración de los modelos, los elementos y sus relaciones, se debe tener en cuenta:

1. Un sistema está formado por un conjunto de elementos en interacción. 2. El comportamiento del sistema se puede mostrar a través de diagramas

causales. 3. Hay varios tipos de variables: variables exógenas (son aquellas que afectan al

sistema sin que éste las provoque) y las variables endógenas (afectan al sistema pero éste sí las provoca)

Un ejemplo de un sistema dinámico se puede ver en una especie de peces que se reproduce de tal forma que este año la cantidad de peces es X, el año próximo será Xk + 1. De esta manera podemos poner nombres a las cantidades de peces que habrá cada año, así: año inicial X0, año primero X1, ... ..., año k Xk.

Como se puede observar: Xk+1 = f(Xk) se cumple para cualquier año k; lo cual significa que la cantidad de peces se puede determinar si se sabe la cantidad del año anterior. Por consiguiente esta ecuación representa un sistema dinámico.

Tipos de sistemas dinámicos

Un sistema dinámico se dice discreto si el tiempo se mide en pequeños lapsos; éstos son modelados como relaciones recursivas, tal como la ecuación logística:

Xt+1 = aXt (1 – Xt)

donde t denota los pasos discretos del tiempo y x es la variable que cambia con éste.

Si el tiempo es medido en forma continua, el sistema dinámico continuo resultante es expresado como una ecuación diferencial ordinaria; por ejemplo:

dx ------ = aX (1 – X)

dt


donde x es la variable que cambia con el tiempo t. La variable cambiante x es normalmente un número real, aunque también puede ser un vector en Rk.

Sistemas lineales y no lineales

Se distingue entre sistemas dinámicos lineales y sistemas dinámicos no lineales. En los sistemas lineales, el lado derecho de la ecuación es una expresión que depende en forma lineal de x, tal como:

Xn+1 = 3Xn

Si se conocen dos soluciones para un sistema lineal, la suma de ellas es también una solución; esto se conoce como principio de superposición. En general, las soluciones provenientes de un espacio vectorial permiten el uso del álgebra lineal y simplifican significativamente el análisis. Para sistemas lineales continuos, el método de la transformada de Laplace también puede ser usado para transformar la ecuación diferencial en una ecuación algebraica.

Los dos ejemplos dados son sistemas no lineales. Éstos son mucho más difíciles de analizar y a menudo exhiben un fenómeno conocido como caos, con comportamientos totalmente impredecibles; ver también no lineal.

Teoría del Caos: es la denominación popular de la rama de las matemáticas y la física que trata ciertos tipos de comportamientos impredecibles de los sistemas dinámicos. Los sistemas dinámicos se pueden clasificar básicamente en:

estables inestables caóticos (caos determinista)

Un sistema estable tiende, según transcurre el tiempo, a un punto u órbita, según su dimensión (atractor) Un sistema inestable se escapa de los atractores, y un sistema caótico manifiesta los dos comportamientos. Por un lado, existe un atractor por el cual el sistema se ve atraído, pero a la vez, hay "fuerzas" que lo alejan de éste. De esa manera, el sistema permanece confinado en una zona de su espacio de estados, pero sin tender a un atractor fijo.

Una de las mayores características de un sistema inestable es que tiene una gran dependencia de las condiciones iniciales. De un sistema del que se conocen sus ecuaciones características, y con unas condiciones iniciales fijas, se puede conocer exactamente su evolución en el tiempo. Pero en el caso de los sistemas caóticos, una mínima diferencia en esas condiciones hace que el sistema


evolucione de manera totalmente distinta. Ejemplos de tales sistemas incluyen la atmósfera terrestre, el sistema solar, las placas tectónicas, los fluidos en régimen turbulento y los crecimientos de población.

Por ejemplo, el tiempo atmosférico, según describió Edward Lorenz, se describe por 3 ecuaciones diferenciales bien definidas. Siendo así, conociendo las condiciones iniciales se podría conocer la predicción del tiempo en el futuro. Sin embargo, al ser éste un sistema caótico, y no poder conocer nunca con exactitud los parámetros que fijan las condiciones iniciales (en cualquier sistema de medición, por definición, siempre se comete un error, por pequeño que éste sea) hace que aunque se conozca el modelo, éste diverja de la realidad pasado un cierto tiempo. Por otra parte, el modelo atmosférico es teórico y puede no ser perfecto, y el determinismo, en el que se basa, es también teórico.

Movimiento caótico

Para poder clasificar el comportamiento de un sistema como caótico, el sistema debe tener las siguientes propiedades:

debe ser sensible a las condiciones iniciales debe ser transitivo sus órbitas periódicas deben ser densas

Sensibilidad a las condiciones iniciales significa que dos puntos en tal sistema pueden moverse en trayectorias muy diferentes en su espacio de fase incluso si la diferencia en sus configuraciones iniciales son muy pequeñas. El sistema se comportaría de manera idéntica sólo si sus configuraciones iniciales fueran exactamente las mismas. Un ejemplo de tal sensibilidad es el así llamado "efecto mariposa", en donde el aleteo de las alas de una mariposa puede crear delicados cambios en la atmósfera, los cuales durante el curso del tiempo podrían modificarse hasta hacer que ocurra algo tan dramático como un tornado. La mariposa aleteando sus alas representa un pequeño cambio en las condiciones iniciales del sistema, el cual causa una cadena de eventos que lleva a fenómenos a gran escala como tornados. Si la mariposa no hubiera agitado sus alas, la trayectoria del sistema hubiera podido ser muy distinta.

La sensibilidad a las condiciones iniciales está relacionada con el exponente Lyapunov. El exponente Lyapunov es una cantidad que caracteriza el radio de separación de trayectorias infinitesimalmente cercanas.


Transitividad significa que la aplicación de las transformaciones de cualquier intervalo dado I1 se expanden hasta que se superpone con otro intervalo dado I2, o equivalentemente que hay condiciones iniciales cuyas órbitas son densas.

Atractores

Una manera de visualizar el movimiento caótico, o cualquier tipo de movimiento, es hacer un diagrama de fases del movimiento. En tal diagrama el tiempo es implícito y cada eje representa una dimensión del estado. Por ejemplo, un sistema en reposo será dibujado como un punto, y un sistema en movimiento periódico será dibujado como un círculo.

Algunas veces el movimiento representado con estos diagramas de fases no muestra una trayectoria bien definida, sino que ésta se encuentra errada alrededor de algún movimiento bien definido. Cuando esto sucede se dice que el sistema es atraído hacia un tipo de movimiento, es decir, que hay un atractor.

De acuerdo a la forma que sus trayectorias evolucionen, los atractores pueden ser clasificados como periódicos, cuasi - periódicos y extraños. Estos nombres se relacionan exactamente con el tipo de movimiento que provocan en los sistemas. Un atractor periódico, por ejemplo, puede guiar el movimiento de un péndulo en oscilaciones periódicas; sin embargo, el péndulo seguirá trayectorias erráticas alrededor de estas oscilaciones debidas a otros factores menores.

Atractores extraños

La mayoría de los tipos de movimientos mencionados arriba sucede alrededor de atractores muy simples, tales como puntos y curvas circulares llamadas ciclos limitados. En cambio, el movimiento caótico está ligado a lo que se conoce como atractores extraños, atractores que pueden llegar a tener una enorme complejidad como, por ejemplo, el modelo tridimensional del sistema climático de Lorenz, que lleva al famoso atractor de Lorenz. El atractor de Lorenz es, quizá, uno de los diagramas de sistemas caóticos más conocidos, no sólo porque fue uno de los primeros, sino también porque es uno de los más complejos y peculiares, pues desenvuelve una forma muy peculiar más bien parecida a las alas de una mariposa.

Los atractores extraños están presentes tanto en los sistemas continuos dinámicos (tales como el sistema de Lorenz) como en algunos sistemas discretos (por ejemplo el mapa Hénon) Otros sistemas dinámicos discretos tienen una estructura repelente de tipo conjunto de Julia la cual se forma en el límite entre las cuencas de dos puntos de atracción fijos. Julia puede ser sin embargo un atractor


extraño. Ambos, atractores extraños y atractores tipo Conjunto de Julia, tienen típicamente una estructura fractal.

El teorema de Poincaré - Bendixson muestra que un atractor extraño sólo puede presentarse como un sistema continuo dinámico si tiene tres o más dimensiones. Sin embargo, tal restricción no se aplica a los sistemas discretos, los cuales pueden exhibir atractores extraños en sistemas de dos o incluso una dimensión.

Sistemas dinámicos y teoría del caos

Los Sistemas dinámicos y teoría del caos son una rama de las matemáticas, desarrollada en la segunda mitad del Siglo XX, que estudia lo complicado, lo impredecible, lo que no es lineal. A veces se la llama "Matemática de lo no lineal".

Para los no iniciados en matemáticas, el nombre "Teoría del Caos" puede inducir a error por dos motivos:

1. No necesariamente es una teoría sino que puede entenderse como un gran campo de investigación abierto, que abarca diferentes líneas de pensamiento.

2. Caos está entendido no como ausencia de orden, sino como cierto tipo de orden de características impredecibles, pero descriptibles en forma concreta y precisa. Es decir, un tipo de orden de movimiento impredecible.

La idea de la que parte la Teoría del Caos es simple: en determinados sistemas naturales, pequeños cambios en las condiciones iniciales conducen a enormes discrepancias en los resultados. Este principio suele llamarse efecto debido a que, en meteorología, la naturaleza no lineal de la atmósfera ha hecho afirmar a muchos científicos que es posible que el aleteo de una mariposa en determinado lugar y momento, pueda ser la causa de un terrible huracán varios meses más tarde en la otra punta del globo.

Un ejemplo claro sobre el efecto mariposa es soltar una pelota justo sobre la arista del tejado de una casa varias veces; pequeñas desviaciones en la posición inicial pueden hacer que la pelota caiga por uno de los lados del tejado o por el otro, conduciendo a trayectorias de caída y posiciones de reposo final completamente diferentes. Cambios minúsculos que conducen a resultados totalmente divergentes.

En Teoría del Caos los sistemas dinámicos son estudiados a partir de su “Espacio de Fases”, es decir, la representación coordenada de sus variables independientes. En estos sistemas caóticos, es fácil encontrar trayectorias de movimiento no periódico, pero cuasi - periódicas.


En este esquema se suele hablar del concepto de Atractores Extraños: trayectorias en el espacio de fases hacia las que suelen tienden todas las trayectorias normales. En el caso de un péndulo oscilante, el atractor sería el punto de equilibrio central.

Los atractores extraños suelen tener formas geométricas caprichosas y, en muchos casos, parecidos o similitudes a diferentes escalas. En este caso, a estas formas que son iguales a sí mismas en diferentes escalas, se les ha dado en llamar fractales.

La llamada Teoría del Caos es un nuevo paradigma matemático, tan amplio y tan importante como pudo ser en su época la unión entre geometría y cálculo, surgida del pensamiento cartesiano aunque, quizás, por su inmadurez aún no se tenga claro todo lo que puede dar de sí esta nueva forma de pensamiento matemático, que abarca campos de aplicación tan dispares como la medicina, la geología o la economía.

La teoría no tiene un solo padre fundador, sino muchos. Entre ellos destacan Lorenz (meteorólogo), Benoit Mandelbrot (ingeniero de comunicaciones), Mitchell Feigenbaum (matemático), Libchaber (físico), Winfree (biólogo), Mandell (psiquiatra), y otros muchos, la mayoría de ellos vivos actualmente.

Aplicaciones y atractores

La Teoría del Caos y la matemática resultaron ser una herramienta con aplicaciones a muchos campos de la ciencia y la tecnología. Gracias a estas aplicaciones el nombre se torna paradójico, dado que muchas de las prácticas que se realizan con la matemática caótica tienen resultados concretos porque los sistemas que se estudian están basados estrictamente con leyes deterministas aplicadas a sistemas dinámicos. Por esta razón la Teoría del Caos ya no es en sí una teoría: tiene postulados, fórmulas y parámetros recientemente establecidos con aplicaciones, por ejemplo, en las áreas de la meteorología o la física cuántica.

Teoría del caos, aplicación meteorológica

El clima, además de ser un sistema dinámico, es muy sensible a los cambios en las variables iniciales, es un sistema transitivo y también sus órbitas periódicas son densas, lo que hace del clima un sistema apropiado para trabajarlo con matemática caótica. La precisión de las predicciones meteorológicas es relativa, y los porcentajes anunciados tienen poco significado sin una descripción detallada de los criterios empleados para juzgar la exactitud de una predicción.


Al final del siglo XX se ha vuelto común atribuirles una precisión de entre 80 y 85% en plazos de un día. Los modelos numéricos estudiados en la teoría del caos han introducido considerables mejoras en la exactitud de las previsiones meteorológicas en comparación con las predicciones anteriores, realizadas por medio de métodos subjetivos, en especial para periodos superiores a un día. En estos días es posible demostrar la confiabilidad de las predicciones específicas para periodos de hasta cinco días gracias a la densidad entre las órbitas periódicas del sistema, y se han logrado algunos éxitos en la predicción de variaciones anormales de la temperatura y la pluviosidad para periodos de hasta 30 días. No es posible contradecir la confiabilidad de las previsiones para periodos de tiempo más largos debido a que no se han adoptado aún modelos de verificación; no obstante, los meteorólogos profesionales tienden a ponerla en duda.

Algo más de atractores

Los atractores extraños son curvas del espacio de las fases que describen la trayectoria de un sistema en movimiento caótico. Un sistema de estas características es plenamente impredecible, saber la configuración del sistema en un momento dado no permite predecir con veracidad su configuración en un momento posterior. De todos modos, el movimiento no es completamente aleatorio.

En la mayoría de sistemas dinámicos se encuentran elementos que permiten un tipo de movimiento repetitivo y, a veces, geométricamente establecido. Los atractores son los encargados de que las variables que inician en un punto de partida mantengan una trayectoria establecida, y lo que no se puede establecer de una manera precisa son las oscilaciones que las variables puedan tener al recorrer las órbitas que puedan llegar a establecer los atractores. Por ejemplo, es posible ver y de cierta manera prever la trayectoria de un satélite alrededor de la Tierra; lo que aparece en este caso como algo indeterminado, son los movimientos e inconvenientes varios que se le pueden presentar al objeto para efectuar este recorrido.


3er AVANCE



13.Escenarios de la fase Prospectiva14.Diagnóstico DAFO14.1 Diagnóstico externo14.2 Diagnóstico interno15.Aplicabilidad del plan prospectivo15.1 Método impacto cruzado16.Clasificación y selección de las acciones prospectivas16.1 Método multicriterio MULTIPOL17.Plan de contingencia18.Definición de recursos para la implantación del plan prospectivo18.1 Recursos legales18.2 Recursos físicos18.3 Recursos tecnológicos18.4 Recursos humanos


Capítulo 9 – MÉTODOS PARA IDENTIFICAR PUNTOS CLAVES

9.1 Tecnologías Críticas

Michel Godet ha realizado algunos aportes interesantes a la técnica de modelización de las decisiones. Su método de Tecnologías Críticas o MULTIPOL supone un entorno de futuros alternativos en lugar del único futuro valorado de la mayoría de las decisiones. Godet implementa esta noción ajustando las consideraciones de la decisión de acuerdo con el entorno pronosticado. Al comprar un auto, por ejemplo, el criterio de eficiencia del combustible sería más importante en un futuro con energía escasa que en uno con mucha energía. Esta flexibilidad hace posible la discusión sobre las ventajas relativas de diferentes políticas o estrategias a lo largo de un espectro de futuros alternativos.

9.1.1 Objetivo

Como todo método multicriterio, el método Multipol pretende comparar diferentes acciones o soluciones a un problema en función de criterios y de políticas múltiples. El objetivo del Multipol es también aportar ayuda a la decisión construyendo un tablero de análisis simple y evolutivo de las diferentes acciones o soluciones que se le ofrecen al que debe tomar la decisión.

9.1.2 Descripción

El método MULTIPOL (Multicriterio y Política) es realmente el más simple de los métodos multicriterios, pero no el menos útil. Responde a la evaluación de acciones teniendo en cuenta la mediación de una media ponderada, al igual que la evaluación de los alumnos de una clase se realiza en función de unas materias ligadas a unos coeficientes.

Se encuentran en el Multipol las fases clásicas de un proceso multicriterio: la relación de las acciones posibles, el análisis de consecuencias y la elaboración de criterios, la evaluación de acciones, la definición de políticas y la clasificación de acciones. La originalidad del Multipol viene dada por su simplicidad y su flexibilidad de utilización. Así, en Multipol, cada acción es evaluada a la vista de cada criterio por medio de una escala simple de notación. Esta evaluación se obtiene por medio de cuestionarios o de reuniones de expertos, siendo necesaria la búsqueda de un consenso.


Por otro lado, el juicio que se emite sobre las acciones no se realiza de forma uniforme: es preciso tener en cuenta los diferentes contextos ligados al objetivo del estudio. Una política es un juego de pesos acorde a criterios que traduce uno de estos contextos. Esta ponderación de criterios podrá así corresponder a diferentes sistemas de valores de los decisores, a opciones estratégicas no determinadas, o incluso a diferentes escenarios y a evaluaciones que toman en consideración el factor tiempo. En la práctica, los expertos reparten para cada política un peso dado al conjunto de criterios.

Para cada política, el procedimiento Multipol atribuye una puntuación media a las acciones. Calculamos de este modo un gráfico de perfiles de clasificaciones comparadas de las acciones en función de las políticas.

La toma en consideración de los riesgos relativos a la incertidumbre o a las hipótesis conflictivas, se efectúa por medio de un plano de estabilidad de las clasificaciones de las acciones a partir de la media y de la desviación típica de las puntuaciones medias obtenidas por cada política. Podemos de este modo testar la fortaleza de los resultados de cada acción, una acción con una media elevada pero una desviación típica fuerte puede ser considerada como arriesgada.

El comportamiento de un gran número de sistemas está determinado, en gran medida, por las decisiones que adoptan personas o grupos dentro de esos sistemas. En los sistemas demográficos, el comportamiento de las parejas en edad fértil determina las dinámicas del sistema; en los sistemas de mercado, las decisiones colectivas de los consumidores determinan el comportamiento del mercado; en las industrias, como la industria de servicios eléctricos, las decisiones de los ejecutivos de las empresas sobre la expansión de los generadores determina muchas de las características de ese sistema. Por lo tanto, para entender el comportamiento de los sistemas, es importante comprender la naturaleza del proceso de toma de decisiones dentro del sistema.

La modelización de las decisiones intenta desarrollar un modelo del proceso de decisión aplicado por quienes deben adoptar decisiones importantes dentro del sistema. Este enfoque supone que las personas responsables de tomar decisiones consideran una serie de diversos factores al comparar distintas alternativas y que algunos de estos factores son más importantes que otros. Aunque estas personas no hagan una lista de estos factores de decisión ni consideren su importancia de manera consciente, están implícitos en el valor percibido de las alternativas. Para elegir la "mejor" alternativa, la persona debe juzgar qué es lo que constituye mucho valor y poco valor. Una alternativa de bajo costo puede ser considerada más valiosa que otra con un costo más elevado, mientras que una alternativa con mayores beneficios puede ser más valiosa que una con menos beneficios. ¿Cómo


se compara una tecnología de costo elevado y grandes beneficios con una metodología de investigación de futuros modelización de las decisiones, alternativa de bajo costo y escasos beneficios? Para contestar esta pregunta, la persona que tomará las decisiones debe determinar cuán importantes son los costos y beneficios. La alternativa de bajo costo y escasos beneficios quizá se perciba como la "mejor" alternativa, si el costo es mucho más importante que los beneficios; o, a la inversa, si los beneficios son más importantes.

Se han desarrollado muchos otros enfoques para modelizar o analizar las decisiones de los consumidores; uno de los más comunes es la medición conjunta. La medición conjunta se basa en la capacidad de los encuestados de emitir opiniones sobre sus preferencias respecto de combinaciones de atributos predeterminadas (Churchill 1987) El objetivo de este enfoque consiste en determinar las características que los encuestados más prefieren. El análisis conjunto se basa en la idea de que si los encuestados fueran interrogados directamente, podría resultarles difícil analizar de qué modo combinaron los atributos para formar una opinión general. De hecho, los sistemas de valor de los encuestados se infieren a partir del comportamiento que se refleja en sus opciones, más que por su identificación de la importancia de cada atributo.

Al construir un proyecto de análisis conjunto, es fundamental tener en cuenta una serie de consideraciones para que el proyecto sea exitoso: selección de los atributos; niveles de cada atributo; determinación de las combinaciones; selección de la forma de presentación ante quienes emiten sus opiniones; naturaleza de las opiniones; y selección de la técnica de análisis. Algunos analistas prefieren aplicar un enfoque de perfil completo para recabar opiniones; es decir, cada combinación contiene cada uno de los atributos. Otros simplifican el juicio emitido utilizando un procedimiento mediante el cual se solicita a las personas que indiquen sus preferencias por pares. En este procedimiento, se analizan dos atributos al mismo tiempo, pero se consideran todos los pares posibles.

Diversos métodos de análisis de decisión también han sido incorporados en la planificación estratégica tal como lo ejemplifica la Grilla de Análisis Estratégico de Jerome Glenn (Glenn 1989) Esta grilla está diseñada para ilustrar el rango de opciones estratégicas generales. Glenn afirma que las estrategias que se ubican en el cuadro superior izquierdo son más fáciles de implementar pero menos efectivas que las que se encuentran en los cuadros inferiores de la derecha. Las estrategias ubicadas en el cuadro inferior derecho tienden a ser difíciles de poner en práctica.

Supongamos por ejemplo que el objetivo es reducir el ruido en las bibliotecas. La celda 1 utilizaría como solución la información dentro del sistema, colocando por


ejemplo un cartel en la pared que diga "Silencio". La celda 2 incluiría un refuerzo positivo y negativo en la biblioteca para lograr el objetivo (por ejemplo, solicitando a las personas ruidosas que se retiren) La celda 3 correspondería a una modificación del entorno para crear un nuevo sistema (por ejemplo, los usuarios podrían utilizar una red informática que permita el acceso remoto a la biblioteca para eliminar el ruido)

Con esta grilla es posible examinar los enfoques estratégicos que se utilizaron en el pasado e identificar ventajas comparativas entre estrategias más efectivas y el grado de dificultad.

Robert Bundy, quien trabajó anteriormente en el Centro de Investigación de Políticas Educacionales de la Universidad de Siracusa, desarrolló otro enfoque para la planificación que también se basa en el formato de grilla. En ésta, las necesidades de los individuos (necesidades psicológicas, de seguridad, estima, etc.) se organizan en filas, y cada columna está encabezada por tendencias tales como urbanización, pluralismo y automatización. Las celdas están diseñadas para realizar preguntas, como por ejemplo, de qué manera la necesidad de seguridad influirá sobre la urbanización, de qué forma la urbanización podría satisfacer o frustrar esta necesidad, y cuáles son las políticas que podrían elaborarse.

En una derivación de esta grilla, Glenn ha construido una matriz que ayuda a analizar los efectos humanizadores o deshumanizadores de las opciones de políticas. Cada celda se completa preguntando cómo podría satisfacer y/o frustrar una necesidad humana la mínima condición de cada opción de política.

Ventajas y desventajas

La modelización de las decisiones resulta bastante útil para identificar los componentes esenciales involucrados en la adopción de una nueva tecnología. Como se señaló anteriormente, la ecuación Fisher / Pry presentaba algunas limitaciones. Entre ellas se mencionó:

La consideración de sustituciones de sólo dos elementos; es decir, un elemento sustituido por otro;

La suposición de que una vez comenzada la sustitución, ésta continuará en forma unidireccional hasta el último nivel de saturación /desplazamiento; y

La necesidad de contar con algunos datos históricos sobre las primeras etapas de la sustitución, que todavía no ha comenzado pero que puede considerarse por analogía.


En muchos casos estas restricciones impiden aplicar el análisis de sustitución tradicional:

Son sustituciones múltiples, que incluyen más de dos elementos; La sustitución puede revertirse con el tiempo en respuesta a cambios externos;

y La sustitución puede ocurrir muchos años después en el futuro.

Típicamente, la aplicación del análisis de sustitución tradicional da por sentado que las dinámicas de sustitución están determinadas únicamente por los precios de las tecnologías competitivas. Lamentablemente, esta presunción muchas veces es incorrecta. En la sustitución pueden intervenir significativamente otras características tales como la facilidad de uso, flexibilidad de uso, prestigio, apoyo de marketing, entre otros factores.

El método de modelización de las decisiones, como enfoque al análisis de sustitución, que describe en este curso resuelve estos inconvenientes articulando la verdadera fuerza que impulsa la sustitución. En otras palabras, se analiza el proceso de decisión de aquellos que adoptarían una de las alternativas, evaluando el resultado. La modelización de las decisiones se utiliza para simular el proceso de toma de decisiones de los actores importantes en una sustitución. Por medio de esta simulación, es posible considerar un número de productos o políticas alternativas que compiten entre sí, tanto aquellas sustituciones que pueden ocurrir en forma irregular o incluso a la inversa como las sustituciones que no forman parte del escenario actual.

Una importante ventaja de este método es la posibilidad de aceptar como entrada datos de investigación de mercado. En una encuesta, por ejemplo, podría preguntarse a los consumidores qué productos tuvieron en cuenta cuando realizaron su compra, qué factores los llevaron a esa opción, y qué importancia tuvieron los factores en el proceso de selección. Contando con estos datos, se puede completar la matriz de decisión. Si los datos no se ajustan a la curva en forma de S, es probable que se haya omitido algún factor de decisión. Además, una vez establecido un buen modelo, los comercializadores pueden identificar los atributos que deben destacarse o mejorarse para aumentar la participación en el mercado.

Aplicaciones

Un modelo de planificación de las empresas de servicios públicos (energía) para la generación de carga de base *Las empresas de electricidad suministran energía eléctrica a sus consumidores. La energía puede ser producida de distintas


maneras, de modo tal que las empresas de servicios públicos tratan de elegir la "mejor" alternativa degeneración cada vez que se planifica una nueva capacidad. Sin embargo, determinar la "mejor" alternativa no siempre es una tarea fácil, ya que cada empresa debe cumplir con ciertos criterios. El rendimiento de las inversiones de los accionistas es un criterio importante para las empresas privadas de servicios públicos. Otro criterio puede ser alcanzar precios bajos en la electricidad, dado que esto puede generar una mayor demanda. Para garantizar un servicio ininterrumpido a todos los consumidores es necesario que el sistema sea altamente confiable. Las empresas de servicios públicos deben considerar asimismo otros criterios diversos, tales como: conveniencia de los sitios disponibles para la construcción de plantas, seguridad de una suficiente provisión de combustible para la vida útil de una nueva planta, aceptación de los planes de la empresa por parte de las comisiones reguladoras, y acciones de otras empresas de servicios públicos en la misma región.

9.1.3 Fases

El primer paso consiste en enumerar los criterios de decisión utilizados para juzgar las alternativas. Luego se asigna a cada criterio un valor de importancia relativa. Después se calcula el grado en el cual cada alternativa responde a cada criterio.

Una vez especificados estos datos, se computa el valor que tiene cada alternativa para la persona que debe tomar las decisiones, sumando los productos de los valores correspondientes a la importancia de las decisiones y la evaluación de las alternativas. Entonces, Vi = ∑n (Pnx Ain)

donde: Vi = valor percibido de la alternativa iPn = importancia (peso) del criterio nAin = grado en el que la alternativa i satisface al criterio n

Como el valor Vi calculado de esta manera depende de la escala utilizada para estimar la importancia de los criterios y evaluar las alternativas, estos valores se convierten en números relativos dividiéndolos por el valor promedio.

VRi = Vi / VP

VP=(ΣiVi) / NAD

donde: VRi = valor relativo de la alternativa iVP = valor promedio de todas las alternativasNAD = número de alternativas disponibles


La alternativa con el valor relativo más alto es la opción prevista para la persona que debe tomar decisiones. Sin embargo, cuando se utiliza este método para simular los resultados de un gran número de decisiones, la alternativa de mayor valor posiblemente no sea la opción elegida en todos los casos. Aquí, los valores de importancia y la evaluación de las alternativas representan valores promedio percibidos por quienes deben tomar decisiones. Por lo tanto, si bien la alternativa de más valor debería ser elegida en un mayor número de decisiones que en el caso de cualquier otra alternativa, quizá no sea elegida en todas las decisiones. (Debido a diferencias en las percepciones regionales o individuales, una alternativa puede ser la más valiosa para una persona pero no para todo el grupo, cuando se utilizan valores promedio.)

Por consiguiente, los valores relativos percibidos que se calculan para cada alternativa deben convertirse en penetraciones de mercado. Este paso se cumple graficando el valor relativo percibido en comparación con la penetración en el mercado durante algún período histórico para el cual se dispone de información. El resultado generalmente es una curva en forma de S a la que pueden ajustarse los datos históricos aplicando una ecuación logística.

Una vez establecida la relación a partir de los datos del pasado, puede ser utilizada con valores futuros de valor percibido para determinar la penetración en el mercado. Dado que no existe ninguna garantía de que las penetraciones así calculadas sumen el 100 por ciento del mercado, los valores deben ajustarse hasta sumar 100.

Cuando la persona que tiene la responsabilidad de tomar decisiones dispone de nuevas alternativas que históricamente eran inaccesibles, estas alternativas se pueden introducir en el modelo describiéndolas en función de los criterios de decisión. Para la mayoría de estas nuevas alternativas, se requiere un periodo de aprendizaje. Las personas que deben tomar decisiones muchas veces se muestran reticentes a elegir una nueva alternativa con la cual no tienen ninguna experiencia. Además es posible que tengan dudas sobre el costo y otras cifras y no se decidan a considerar de lleno una nueva alternativa. Sin embargo, a medida que se adquiere mayor experiencia con la nueva alternativa, estos problemas desaparecen. Para analizar este comportamiento de aprendizaje, en los primeros años debe efectuarse un ajuste a la curva de aprendizaje que reduzca el valor percibido de una nueva alternativa.

En síntesis, la modelización de las decisiones describe el proceso de decisión como una opción elegida entre alternativas que compiten entre sí según el grado


en que cada alternativa responde a diversos criterios de distinta importancia. Estas percepciones de ninguna manera son estáticas. La importancia que se atribuye a cada criterio y la evaluación de las alternativas pueden variar y generalmente lo hacen con el tiempo. Al incorporar este tipo de modelo de decisión en una descripción de la totalidad del sistema que rodea a dicha decisión(posiblemente un modelo de simulación de todo el sistema), debería alcanzarse una mejor comprensión del comportamiento del sistema.

9.2 Árboles de Decisión

Los árboles de decisión constituyen probablemente el modelo de clasificación más popular y utilizado. El conocimiento obtenido durante el proceso de aprendizaje inductivo se representa mediante un árbol en el cual cada nodo interno contiene una pregunta acerca de un atributo particular (con un nodo hijo para cada posible respuesta) y en el que cada hoja se refiere a una decisión (etiquetada con una de las clases del problema)

Un árbol de decisión puede utilizarse para clasificar un ejemplo concreto comenzando en su raíz y siguiendo el camino determinado por las respuestas a las preguntas de los nodos internos hasta que se llega a una hoja del árbol. Su funcionamiento es análogo al de una aguja de ferrocarril: cada caso es dirigido hacia una u otra rama de acuerdo con los valores de sus atributos al igual que los trenes cambian de vía según su destino (las hojas del árbol) en función de la posición de las agujas de la red de ferrocarriles (los nodos internos)

9.2.1 Objetivo

Los árboles de decisión pretenden representar a la empresa en su totalidad sin reducirla únicamente a sus productos y mercados a continuación determinaremos cada una de sus partes:

El objetivo de los árboles de competencia es establecer una radiografía de la empresa a fin de tener en cuenta, sus competencias distintivas y su dinámica, en la elaboración de las opciones estratégicas.

Las Ramas: Líneas de productos, mercados

El Tronco: Capacidad de producción

Las Raíces: Corresponde a las competencias técnicas y el saber hacer.


9.2.2 Descripción

El diseño y elaboración del árbol de competencias es un trabajo considerable, que implica la recolección exhaustiva de los datos de la empresa (desde el saber hacer hasta las líneas de productos y mercados) y de su competencia. Esta información es indispensable para la elaboración del diagnostico estratégico del árbol de competencias: fortalezas y debilidades de las raíces, del tronco y de las ramas. Este diagnostico debe ser retrospectivo antes que ser prospectivo. Para saber a donde se quiere ir, es preciso saber de donde se viene.

Los árboles de decisión son útiles siempre que los ejemplos a partir de los que se desea aprender se puedan representar mediante un conjunto prefijado de atributos y valores, ya sean estos discretos o continuos. Sin embargo, no resultan demasiado adecuados cuando la estructura de los ejemplos es variable. Tampoco están especialmente indicados para tratar con información incompleta (cuando aparecen valores desconocidos en algunos atributos de los casos de entrenamiento) y pueden resultar problemáticos cuando existen dependencias funciónales en los datos del conjunto de entrenamiento (cuando unos atributos son función de otros)

En principio, se busca la obtención de un árbol de decisión que sea compacto. Un árbol de decisión pequeño nos permite comprender mejor el modelo de clasificación obtenido y, además, es probable que el clasificador más simple sea el correcto, de acuerdo con el principio de economía de Occam (también conocido como navaja de Occam) Este principio, si bien permite la construcción de modelos fácilmente comprensibles, no garantiza que los modelos así obtenidos sean mejores que otros aparentemente más complejos.

Por desgracia, no podemos construir todos los posibles árboles de decisión derivados de un conjunto de casos de entrenamiento para quedarnos con el más pequeño. Dicho problema es completo. La construcción de un árbol de decisión a partir del conjunto de datos de entrada se suele realizar de forma descendente mediante algoritmos.

Los árboles de decisión se construyen recursivamente siguiendo una estrategia descendente, desde conceptos generales hasta ejemplos particulares. Esa es la razón por la cual el acrónimo TDIDT, que proviene de “Top-Down Induction on Decision Trees", se emplea para hacer referencia a la familia de algoritmos de construcción de árboles de decisión.

Una vez que se han reunido los datos que se utilizaran como base del conjunto de entrenamiento, se descartan a priori aquellos atributos que sean irrelevantes


utilizando algún método de selección de características y, finalmente, se construye el árbol de decisión recursivamente. Si existen uno o más casos en el conjunto de entrenamiento y todos ellos corresponden a objetos de una misma clase, el árbol de decisión es una hoja etiquetada con la clase c. Hemos alcanzado un nodo puro. Si no encontramos ninguna forma de seguir ramificando el árbol o se cumple alguna condición de parada (regla de parada), no se sigue expandiendo el árbol por la rama actual. Se crea un nodo hoja etiquetado con la clase más común del conjunto de casos de entrenamiento que corresponden al nodo actual. Si el conjunto de casos de entrenamiento queda vacío, la clasificación adecuada ha de determinarse utilizando información adicional. Cuando en el conjunto de entrenamiento hay casos de distintas clases, este se divide en subconjuntos que sean o conduzcan a agrupaciones uniformes de casos (instancias de una misma clase) Utilizando los casos de entrenamiento disponibles, hemos de seleccionar una pregunta para ramificar el árbol de decisión.

Dicha pregunta, basada en los valores que toman los atributos predictivos en el conjunto de entrenamiento, ha de tener dos o más respuestas alternativas mutuamente exclusivas. Generalmente, el árbol se ramificara evaluando el valor de algún atributo concreto. De todas las posibles alternativas, se selecciona una empleando una regla heurística a la que se denomina regla de división. El árbol de decisión resultante consiste en un nodo que identifica la pregunta realizada de la cual cuelgan tantos hijos como respuestas alternativas existan. El mismo método utilizado para el nodo se utiliza recursivamente para construir los subárboles correspondientes a cada hijo del nodo, teniendo en cuenta que al hijo H i se le asigna el subconjunto de casos de entrenamiento correspondientes a la alternativa Ri.

En resumen, cuando se construye un nodo se considera el subconjunto de casos de entrenamiento que pertenecen a cada clase (estadísticas del nodo) Si todos los ejemplos pertenecen a una clase o se verifica alguna regla de parada, el nodo es una hoja del árbol. En caso contrario, se selecciona una pregunta basada en los atributos predictivos del conjunto de entrenamiento (usando una regla de división heurística), se divide el conjunto de entrenamiento en subconjuntos (mutuamente excluyentes siempre y cuando no existan valores desconocidos) y se aplica el mismo procedimiento a cada subconjunto.


9.2.3 Fases

Cualquier pregunta que divida el conjunto de casos de entrenamiento en al menos dos subconjuntos no vacíos conducirá a la construcción de un árbol de decisión. No obstante, el objetivo del proceso de construcción de árboles de decisión es obtener un árbol que revele información interesante a la hora de realizar predicciones. Cada posible pregunta ha de evaluarse mediante alguna heurística y, dado que los algoritmos suelen ser greedy, esta desempeña un papel esencial en la construcción del árbol: una vez que se ha escogido una pregunta para un nodo no se vuelven a considerar otras alternativas.

Los criterios de división o ramificación utilizados generalmente están basados en medidas de la impureza de un nodo. La bondad de una partición es el decrecimiento de impureza que se consigue con ella. La maximización de la bondad de una partición, por tanto, equivale a la minimización de la impureza del árbol generado por la partición (ya que el árbol de partida cuya impureza se quiere reducir es el mismo para las distintas particiones analizadas)

Una función de impureza Á mide la impureza de un nodo del árbol. Dado un problema de clasificación con J clases diferentes, la función de impureza suele ser no negativa y se define sobre el conjunto de las J-tuplas (p1; p2; ::; pJ), donde cada pj indica la probabilidad de que un caso pertenezca a la clase j en el sub-árbol actual. Obviamente, Ppj = 1. Cualquier función Á ha de poseer las siguientes propiedades. La función Á tiene un único máximo en (1=J; 1=J; ::; 1=J) La impureza de un nodo es máxima cuando el número de ejemplos correspondientes a cada una de las clases del problema es el mismo para todas ellas; es decir, la distribución de las clases es uniforme. La función Á alcanza sus J mínimos en Á(1; 0; ::; 0), Á(0; 1; ::; 0) ... Á(0; 0; ::; 1)

Además, Á es igual a 0 en esos puntos. En otras palabras, un nodo es puro cuando solo contiene ejemplos de una clase dada. La función Á es simétrica respecto a p1, p2, ... pJ. La impureza de un árbol de decisión T puede obtenerse a partir de la impureza de sus hojas o nodos terminales ñ T de la siguiente manera:

Á(T) = Xt2 ñ Tp(t)Á(t)


donde p(t) es la probabilidad de que un ejemplo dado corresponda a la hoja t y Á(t) es la impureza del nodo terminal t.

Criterios

López de Mantaras propuso una alternativa a la normalización del criterio de proporción de ganancia utilizando una métrica de distancia que también evita la fragmentación del conjunto de entrenamiento característica de la regla de división. Por otra parte, Taylor y Silverman presentaron el criterio MPI como alternativa al índice de Gini. Si bien este criterio de definió para árboles de decisión binarios (como los de CART) se puede generalizar de forma que sea aplicable a árboles de decisión.

Como algunas de las reglas de división anteriores, tanto MaxDif como el Indice Generalizado de Gini realizan una suma ponderada de las medidas de impureza de cada uno de los sub-árboles resultantes de ramificar el nodo actual del árbol. No obstante, a diferencia de propuestas anteriores, ambos criterios dependen únicamente de la estimación de la probabilidad de la clase más común en cada sub-árbol. De hecho, dicha estimación es la única evidencia tangible de la que disponemos al comparar ramificaciones alternativas para construir árboles de decisión.

En el mismo trabajo, también se propone el uso de un umbral de soporte mínimo con el objetivo de mejorar el comportamiento de los algoritmos TDIDT clásicos en presencia de claves y de ruido en el conjunto de entrenamiento. Si bien todos los criterios expuestos hasta ahora hacen énfasis en la pureza de los nodos resultantes de ramificar el árbol de decisión, existen otros criterios que se pueden clasificar en diferentes categorías.

Algunos miden la diferencia entre los distintos subconjuntos generados utilizando distancias o ángulos. De esta forma se acentúa la disparidad de tales subconjuntos. Este tipo de criterios suele definirse para árboles binarios. Otros son medidas estadísticas de independencia entre las proporciones de las clases y los subconjuntos de entrenamiento, de manera que se intenta subrayar la facilidad de las predicciones. Se puede encontrar un estudio exhaustivo sobre distintas reglas de división, la correlación entre ellas y resultados experimentales con árboles de decisión binarios.

Los criterios de división existentes para árboles de decisión también se analizan en:


Reglas de parada: Cuando se detiene la construcción del árbol de decisión, se construye una hoja a la que se le puede asignar una distribución de probabilidades (según los casos que recoja) o simplemente la clase más común de las existentes en los casos recogidos. Empíricamente se ha demostrado que esta ultima técnica es mejor a la hora de minimizar el error de clasificación.

Las reglas de parada tratan de predecir si merece la pena seguir construyendo el árbol por la rama actual o no. Estas reglas también se denominan reglas de pre-poda porque reducen la complejidad del árbol durante su construcción, en contraste con las reglas usuales de post-poda usuales que simplifican el árbol de decisión una vez este ha sido construido por completo.

Lo usual es detener la construcción del árbol de decisión cuando se ha llegado a un nodo puro, entendiendo por nodo puro aquel que únicamente contiene ejemplos de una clase. No obstante, se pueden utilizar otros criterios de parada además del anterior. A continuación se describen tres posibles reglas de pre-poda:

Pureza del nodo: Cuando un nodo solamente contiene ejemplos de una clase, obviamente, el proceso de construcción del árbol de decisión ha finalizado. Sin embargo, también puede utilizarse un umbral de pureza para detener la construcción del árbol de decisión cuando la ramificación del árbol no suponga una disminución significativa de la impureza del mismo (según alguna medida estadística de impureza) En la practica, esto no suele resultar totalmente satisfactorio y se suele optar por construir el árbol de decisión completo para después realizar una poda a posteriori.

Cota de profundidad: Independientemente de lo anterior, se puede establecer de antemano una cota de profundidad para no construir árboles excesivamente complejos. Cuando un nodo se halle a más de cierta profundidad, se detiene el proceso de generación del árbol de clasificación.

Umbral de soporte: Por otro lado, cuando nos encontramos un nodo con menos de X ejemplos también podemos detener el proceso de construcción del árbol de decisión, ya que no consideramos fiable una clasificación avalada por menos de X casos de entrenamiento. En otras palabras, menos de X ejemplos se consideran insuficientes para estimar probabilidades adecuadamente.


Reglas de poda: Los algoritmos TDIDT usualmente presuponen que no existe ruido en los datos de entrada e intentan obtener una descripción perfecta de tales datos. A veces, esto resulta contraproducente en problemas reales, donde se requiere un tratamiento adecuado de la incertidumbre y de la información con ruido presentes en los datos de entrenamiento.

Por desgracia, el método recursivo de construcción de árboles de decisión continua dividiendo el conjunto de casos de entrenamiento hasta que encuentra un nodo puro o no puede encontrar ninguna forma de seguir ramificando el árbol actual. La presencia de ruido suele ocasionar la generación de árboles de decisión muy complejos que sobre ajustan los datos del conjunto de entrenamiento. Este sobre aprendizaje limita considerablemente la aplicabilidad del modelo de clasificación aprendido. Para evitarlo, las técnicas de poda han demostrado ser bastante útiles. Aquellas ramas del árbol con menor capacidad de predicción se suelen podar una vez que el árbol de decisión ha sido construido por completo.

Por lo tanto, el clasificador más sencillo posible es el mejor cuando la clase y los atributos de los casos son estadísticamente independientes. En casos reales esto sucede cuando los atributos no recogen toda la información necesaria para realizar la clasificación o cuando se ha dividido el conjunto de entrenamiento en conjuntos tan pequeños que la elección de un test u otro no supone ninguna mejora notable. Un árbol de decisión se puede simplificar eliminando un sub-árbol completo en favor de una única hoja. También se puede sustituir un sub-árbol por una de sus ramas.

La poda se suele aplicar después de construir el árbol completo (post-poda), ya que la correcta estimación a priori del beneficio obtenido al simplificar un árbol durante su construcción (pre-poda) es muy difícil. La poda ha de realizarse en función de algún estimador honesto (no sesgado) del error de clasificación del árbol de decisión.

A continuación se comentan algunos de los métodos de poda de árboles de decisión más comunes:

Poda por estimación del error: Un nodo se poda si el error de restitución del nodo considerado como hoja es menor que el error de restitución del sub-árbol cuya raíz es el nodo.

Este método requiere reservar un conjunto de casos para evaluar cuando es necesaria la poda, por lo cual no se podrán utilizar todos los casos disponibles para construir el árbol de decisión.


Cuando no se dispone de muchos datos, no obstante, aun se puede emplear la poda por estimación del error recurriendo a algún tipo de validación cruzada con el fin de obtener mejores resultados.

Poda por coste-complejidad: Esta técnica de poda, utilizada en CART, intenta llegar a un compromiso entre la precisión y el tamaño del árbol. El árbol podado será el sub-árbol de mínimo error, aquel que minimice la medida de coste-complejidad. Hay que resaltar que conforme el parámetro de complejidad crece, el tamaño del árbol que minimiza decrece.

La poda por coste-complejidad se puede realizar utilizando un conjunto de prueba independiente del conjunto de entrenamiento o bien validación cruzada.

Poda pesimista: La poda pesimista utiliza solo el conjunto de casos de entrenamiento con los que se construye el árbol, con lo que nos ahorramos tener que reservar casos para realizar la simplificación del árbol.

Cuando una hoja del árbol cubre N casos de entrenamiento, de los cuales E casos son clasificados incorrectamente, su error de restitución es E=N. El estimador del error de restitución asociado a un sub-árbol será, como es lógico, la suma de los errores estimados para cada una de sus ramas.

La probabilidad real del error cometido no se puede determinar con exactitud pero sí se puede establecer un intervalo dado un grado de confianza CF, a partir del cual se estima la probabilidad del error UCF (E;N) usando una distribución binomial.

Se poda un sub-árbol si el intervalo de confianza del error de restitución (generalmente de amplitud dos veces el error estándar) incluye el error de restitución del nodo si se trata como una hoja. De esta forma se eliminan los sub-árboles que no mejoran significativamente la precisión del clasificador. El método es tan cuestionable como cualquier heurística pero suele producir resultados aceptables.

Reglas de asociación: Las reglas de asociación constituyen un mecanismo de representación del conocimiento simple y útil para caracterizar las regularidades que se pueden encontrar en grandes bases de datos.

La extracción de reglas de asociación se ha aplicado tradicionalmente a bases de datos transaccionales. En este tipo de bases de datos, una transacción T es un conjunto de artículos o ítems, junto a un identificador único y algún que otro


dato adicional (fecha y cliente, por ejemplo) Una transacción contiene un conjunto de ítems I si I esta incluido en T. Un conjunto de ítems se denomina itemset o k-itemset, siendo k el número de ítems en el conjunto.

Una regla de asociación es una implicación X)Y en la cual X e Y son itemsets de intersección vacía (esto es, sin ítems en común) El significado intuitivo de una regla de asociación X)Y es que las transacciones (o duplas) que contienen a X también tienden a contener a Y.

La confianza de una regla de asociación X)Y es la proporción de las transacciones que, conteniendo a X, también incluyen a Y. El soporte de la regla es la fracción de transacciones en la base de datos que contienen tanto a X como a Y.

La extracción de reglas de asociación también puede realizarse en bases de datos relacionales. En ellas, un ítem es un par (atributo, valor) Además, se puede añadir una restricción adicional como consecuencia directa de la Primera Forma Normal: todos los ítems de un itemset deben corresponder a atributos diferentes. La Primera Forma Normal establece que todo atributo de una relación debe contener únicamente valores atómicos.

Dada una base de datos, el proceso habitual consiste en extraer todas las reglas de asociación que tengan un soporte y una confianza por encima de unos umbrales establecidos por el usuario, MinSupport y MinConfdence respectivamente. Este problema de extracción de reglas de asociación se suele descomponer en dos subproblemas utilizando la estrategia "Divide y Vencerás":

Encontrar todos los itemsets frecuentes que son aquellos itemsets cuyo soporte es mayor que un umbral de soporte mínimo establecido por el usuario. Este problema puede resolverse construyendo un conjunto candidato de itemsets potencialmente frecuentes e identificando, en dicho conjunto de candidatos, aquellos itemsets que realmente lo son. El tamaño de los itemsets considerados se va incrementando progresivamente hasta que no quedan itemsets frecuentes por descubrir.

Generar las reglas de asociación que se derivan de los itemsets frecuentes se verifica si el cociente entre el soporte tan grande como el umbral de confianza mínima. La regla superara el umbral de soporte porque es frecuente.

El descubrimiento de los itemsets frecuentes es la parte del proceso de extracción de reglas de asociación más costosa computacionalmente, mientras


que la generación de las reglas de asociación a partir de los itemsets frecuentes es casi inmediata. Por lo tanto, las principales investigaciones han centrado sus esfuerzos en la enumeración de los itemsets frecuentes.

9.3 Análisis Morfológico

9.3.1 Objetivo

El objetivo del análisis morfológico evidencia la conducta de los nuevos productos en previsión tecnológica pero también la construcción de escenarios.

9.3.2 Descripción

El análisis morfológico tiende a explorar de manera sistemática los futuros posibles a partir del estudio de todas las combinaciones resultantes de la descomposición de un sistema.

Con esta situación los participantes se familiarizan con la utilidad de la Prospectiva Tecnológica para identificar y jerarquizar en común los principales retos de futuro, las principales ideas recibidas y localizar pistas para la acción frente a estos retos e ideas.

En Prospectiva Tecnológica el método Análisis Morfológico, es frecuentemente utilizado para designar sesiones organizadas de reflexión colectiva. Se desarrollan hace varios años.

Utilidad y limites

Este método constituye una verdadera formación - acción, que da a las organizaciones, los elementos indispensables para toda reflexión Prospectiva participativa.

Conclusiones prácticas

El modelo puede reunir todos los grupos de personas que tengan una “vida común” que deseen reflexionar juntos sobre los cambios posibles y deseables para el entorno a fin de poder controlarlos y orientarlos.

Constituye un buen precedente casi indispensable a toda reflexión Prospectiva. Su puesta en marcha es simple y el trámite apropiable. Debe de antemano servir de rampa de lanzamiento de un proceso de reflexión y de dominio del cambio.


Métodos y programas

Cinco problemas, Cinco herramientas

Si la Prospectiva Tecnológica es una indisciplina intelectual, necesita también de rigor en los métodos para esclarecer la acción de los hombres y orientarla hacia un futuro deseado. Las herramientas de la Prospectiva Tecnológica permiten plantear las buenas preguntas y reducir las incoherencias del razonamiento.

La Prospectiva es también un arte que para ejercerlo necesita de talentos tales como el inconformismo, la intuición y el sentido común.

9.3.3 Fases

Un camino, un recorrido es una combinación asociada por la coherencia de una hipótesis (tendencial, alternativa o ruptura) de respuesta para cada variable que se ha tenido en cuenta. El espacio morfológico define muy exactamente el abanico de los futuros posibles. Es sin duda el miedo a quedarse atrapado por la combinatoria lo que ha frenado el recurso al análisis morfológico para la construcción de escenarios.

El análisis morfológico ha sido poco utilizado por los prospectivistas hasta finales de los años ochenta. Antes la construcción de los escenarios se limitaba generalmente a algunas combinaciones que parecían las más probables partiendo de las hipótesis de las variables clave del análisis: cuatro o cinco como máximo.

La cuestión de la elección de las dimensiones y las variables clave en orden a examinar las hipótesis asociadas es determinante para la pertinencia, la coherencia, la verosimilitud y la transparencia de los escenarios. Estas dimensiones pueden ser identificadas a partir de los resultados del análisis estructural MICMAC para la identificación de las variables clave y el análisis del juego de actores MACTOR.

El método hace uso de la convención internacional de los colores de tránsito vehicular, para facilitar la discusión estructurada de temas con el fin de priorizarlos, ponderarlos o discutirlos en un consenso de comprensión detallada. Esto último se logra si el objetivo es conocer cuál es la percepción que cada uno de los participantes en el ejercicio tiene sobre las áreas temáticas determinadas.

Los resultados se presentan en tres secciones:


Los resultados de la primera encuesta, es decir la validación de los elementos prioritarios del sistema de acuerdo con su importancia, teniendo en cuenta la participación del panel de expertos correspondiente. Aquí el resultado se mostrará por subetapa de proceso.

Se presentará la gráfica donde se muestra la capacidad que principalmente debe desarrollar la organización, aquí la presentación del resultado también es por subetapa de proceso.

Por último se presentan las conclusiones que desde los resultados se tienen para esa subetapa del proceso. Es esta sección se discrimina adicionalmente el resultado por subsector.


RESUMEN DE LA 2da UNIDAD

Varios métodos alternativos se utilizan en el pronóstico, dependiendo de la naturaleza de la información que está disponible para sostener el pronóstico. Generalmente dos tipos de información se necesitan simultáneamente como una base de un pronóstico:

Datos que describen el estado actual del objeto. Un modelo general del desarrollo normal o usual de esta clase de objetos o fenómenos. Especialmente útiles son los modelos que definen una invariante dinámica del fenómeno.

Los modelos que se necesitan en predecir tienen que ser detectados por investigación anterior de este fenómeno o de otros fenómenos similares, pero esta investigación no necesita siempre ser hecha por el mismo científico que produce el pronóstico. En efecto, la mayoría de las predicciones se hacen en base de teoría general, es decir con las invariaciones bien conocidas mucho antes o descubiertos y publicados ya por otros investigadores.

Método Delphi

El método más primitivo de pronóstico es adivinar. El resultado puede ser calificado de aceptable si la persona que hace la adivinación es un experto en el asunto. Una cosa importante que hay que hacer notar es que la adivinación es el único método que puede hacer uso del conocimiento tácito que el especialista no ha sido capaz de expresar en palabras o cifras exactas. El mejor método para obtener tal pronóstico del experto es la entrevista no estructurada. El método de la entrevista nos permite inquirir sobre las razones y explicaciones para el pronóstico presentado, que podría optar por criticar y así intentar llegar a un pronóstico mejorado. Cuando entrevistamos a un experto puede que también aprendamos algo que más tarde podamos usar si preferimos construir nuestros propios pronósticos con otros métodos.

Podemos en ocasiones conseguir nombres y direcciones de expertos que vivan lejos y a los que sería difícil entrevistar.

Para consultar a tales expertos, podemos recurrir a un cuestionario en lugar de a la entrevista. Si deseamos preguntar a varias personas simultáneamente, podríamos considerar el uso del método Delphi.


En al método Delphi, el investigador dirige preguntas idénticas a un grupo de expertos, pidiéndoles queden sus suposiciones sobre el futuro desarrollo del tema específico. En el siguiente paso, el investigador hace un sumario de todas las respuestas que ha recibido, las envía a sus correspondientes y les pregunta si algún experto quiere revisar su respuesta original. Puesto que es difícil hacer sumarios de algo distinto de respuestas cuantitativas, las preguntas que se usan en el procedimiento Delphi suelen ser cuantitativas, como "¿Cuál será el precio del crudo en dentro de 20 años? "Sobre la base de este tipo de respuestas, el investigador será capaz de calcular por ejemplo las medias y los rangos. Una ventaja del método es que siempre se puede usar el rango como una medida de la fiabilidad del pronóstico. Por supuesto, nada impide que se usen preguntas cualitativas o de cualquier otro tipo si la naturaleza del objeto así lo exige.

Si los encuestados se prestan al esfuerzo suplementario, se les puede pedir que justifiquen su opinión, especialmente si difiere de la de la mayoría.

El procedimiento Delphi se repite normalmente hasta que los encuestados ya no tengan intención de ajustar sus respuestas.

El método Delphi no es muy fiable. Después, con los resultados de cuestionarios, suele que se había predicho el curso real de los acontecimientos notablemente mal. La mayoría de incluso eminentes especialistas puede equivocarse, y aquellas pocas personas que podrían haber hecho una predicción correcta, tal vez nunca se habrían seleccionado para el grupo Delphi de expertos. "Si hubieras predicho el colapso del muro de Berlín un año antes de que ocurriera, habrías mostrado que no eres un experto en política.

La mayoría de los métodos de pronóstico utilizan algún tipo de modelo que se supone reproduce las relaciones entre los diversos aspectos, atributos, y variables de los acontecimientos que se predicen. El más simple y probablemente el más viejo método de adquirir tal modelo está disponible cuando el sistema que se predirá pertenece a una clase de sistemas comparables cuyos miembros siguen normalmente los patrones similares del desarrollo que se saben. Por ejemplo, la vida de un animal sigue generalmente el mismo patrón que es típico para la especie. Si usted sabe este patrón, puede incluso ser posible pronosticar sin tener ninguna formulación teórica explícita del patrón: usted considera simplemente un espécimen observado anterior de la clase pertinente como modelo del desarrollo. Ya en el tiempo de Hippocrates los médicos sabían el proceso típico de muchas enfermedades, y cuando observaba los síntomas iniciales de tal proceso en un paciente el médico podría predecir el progreso de la enfermedad.


En el método de la analogía

Elegimos un sistema "foráneo" que ha alcanzado un estadio relativamente posterior o más maduro en el desarrollo que el sistema "doméstico" sobre el que estamos pronosticando (esto es el punto crucial en la lógica)

Habitualmente el sistema foráneo, o su entorno, tiene varios rasgos que difieren del que se va a predecir, lo que va en detrimento de la credibilidad de nuestra predicción. Así que tendremos probablemente que hacer cierto número de correcciones. Una diferencia típica entre los sistemas se refiere a su tamaño (junto ala obvia diferencia de que el sistema "foráneo" ha sido medido en el pasado y el sistema "doméstico" ha de continuar en el futuro)

El proceso de pronosticar con analogía es:

1. Explora el desarrollo reciente del sistema doméstico.2. Encuentra un sistema extranjero que ha experimentado el desarrollo similar.

Consiga los datos de él.3. Descubra el punto del tiempo t cuando el sistema extranjero estaba en un

estado semejante que el sistema doméstico ahora está.4. Compense para las diferencias entre los sistemas caseros y extranjeros,

eliminando e.g. la diferencia del tamaño multiplicando los datos del sistema extranjero por la proporción de los tamaños.

5. Los datos del sistema extranjero, a partir del tiempo t hasta presente, se pueden ahora tomar como pronóstico para el sistema doméstico, comenzando del presente.

Casos típicos del método de la analogía son las predicciones de economías nacionales. El sistema foráneo se toma de los EE.UU o cualquier otro país "desarrollado", y este modelo se aplica entonces para predecir la economía nacional de un país "menos desarrollado". Las variables típicas pronosticadas de este modo están vinculadas a la producción industrial, el Producto Nacional Bruto, y a cifras que describan el consumo, como el número de coches y la cantidad de tráfico.

En los ejemplos de más arriba los sistemas se describen con variables cuantitativas; sin embargo, podemos igualmente usar el método de la analogía incluso cuando nuestros modelos son cualitativos. En hecho, puede manejar cualquier formato de la descripción de un desarrollo temporal. Un ejemplo del pronóstico cualitativo se puede encontrar en el libro de Oswald Spengler (1880 - 1936), Untergang des Abendlandes (1918, 1922) - La decadencia de Occidente -, que explica el desarrollo típico de las culturas antiguas de China, de Egipto, de


Roma y de algunos otras que han prosperado en su tiempo y después se han marchitado. Spengler encontró que las culturas son procesos que comparten un modelo común del desarrollo. Él entonces hizo la predicción que la cultura occidental que todavía está en el desarrollo seguirá el mismo patrón. En esta parte de su tratado, Spengler creó así una analogía entre los objetos de la misma categoría(es decir entre las culturas)

Por otra parte, Spengler (y además Arnold J. Toynbee en el libro A Study of History, 1935-39) dibujó la analogía más lejos y afirmó que el patrón del desarrollo cultural es también análogo a la sucesión de las estaciones del año, es decir la primavera, el verano, el otoño y el invierno, e incluso a las vidas de plantas y de animales que nacieron, crecieron, florecieron, declinaron y murieron; Spengler hizo la predicción de que la cultura occidental, de forma análoga, seguiría el mismo patrón. [En otras palabras, Spengler amplió la analogía de una especie de sistemas (las culturas) a otra (animales y plantas)

Otro ejemplo de una analogía entre objetos de categorías diferentes es el libro de Alvin Toffler Thethird Wave - La tercera ola - (1980), donde la analogía de la ola es usada para describir la evolución desde la sociedad agrícola a la industrial, y más tarde a la sociedad de la información.

De hecho, las analogías bravas entre objetos de tipos diferentes (véase ejemplos de éstos) pueden generara veces las hipótesis fértiles para la discusión, pero si usted deseo justo hacerla un pronóstico plausible es generalmente más seguro restringir la analogía a una sola clase de objetos. ¿Piense si usted intentó predecir el desarrollo de coches haciendo una analogía a las computadoras? ¿Quizás concluya usted que los coches deben pronto funcionar en 10,000 millas por hora, mientras que su peso disminuyó a unos pocos gramos?

Incluso esas analogías que mantienen a una clase sola de objetos sufren a menudo de varios factores irregulares que afectan el sistema casero diferentemente que el extranjero. Usted puede intentar disminuir su influencia usando más que un sistema extranjero, si está disponible. Es decir usted hace unos pronósticos paralelos y combina los resultados. Todavía mejore, si usted puede encontrar el patrón general que todos los sistemas siguen. Si es posible usted puede avanzar a métodos más confiables del pronóstico como Aplicar un modelo estadístico o Aplicar un modelo causal.

Una más debilidad del método de la analogía es que es difícil determinar la incertidumbre de sus resultados.


Extrapolación

La extrapolación es el método más habitual de pronóstico. Se basa en suponer que el curso de los acontecimientos continuará en la misma dirección y con velocidad constante (o con una velocidad creciente o decreciente a un ritmo constante = una extrapolación logarítmica)

La base para una extrapolación será el conocimiento sobre el reciente desarrollo del fenómeno. Necesitaremos al menos dos (aunque habitualmente tenemos más) observaciones secuencias hechas en puntos conocidos en el tiempo. El principio se muestra en la figura a la derecha.

1. comenzamos con dos o más observaciones que se hicieron en distintos puntos en el tiempo, (t= -1 y t= 0, en el diagrama)

2. nos fijamos en las diferencias entre ellas (cuantitativas o cualitativas)3. añadimos estas diferencias al informe de la última observación4. y aquí tenemos nuestro pronóstico (la línea roja en el diagrama)

Usted tendrá la opción de medir la diferencia d como valor absoluto o como progreso proporcional. La medida absoluta significa que el cambio continúa en velocidad constante. La evolución proporcional, por ejemplo "el aumento 10% a la observación precedente" significa que el paso del cambio está aumentando(o disminuyendo) Este alternativa a veces se llama "extrapolación logarítmica ", ve la figura abajo. Si tenemos más de dos observaciones, tenemos la opción de elegir el número de observaciones sobre el que basaremos la extrapolación.

Si sentimos que las últimas observaciones tienen mejor capacidad predictiva que las anteriores, puede que prefiramos hacer caso omiso de las primeras observaciones. Una alternativa es dar más peso a las últimas observaciones que a las primeras. Si decidimos usar un amplio número de observaciones (en otras palabras, estamos extrapolando la tendencia) probablemente desearemos hacer los cálculos con un programa de análisis de regresión si los datos son cuantitativos.

El método de extrapolación se aplica típicamente a las variables cuantitativas. Además, la predicción muchas veces se desarrolla también en términos verbales cualitativos, para hacer más fácil que sea aprehendida. Un ejemplo es el libro Megatrends de Naisbitt (1982)

No obstante, nada impide extrapolar tendencias que se describan enteramente en términos cualitativos. Suele ser práctico el describir los artefactos existentes con ayuda de imágenes y otros modelos icónicos y esta forma de presentación es


práctica incluso para las extrapolaciones. El libro Industrial Design, Raymond Loewy combinó dos enfoques: el histórico y el predictivo. En la página 74 del libro encontramos el "gráfico de evolución del diseño" que muestra el desarrollo de 1900 a 1942 (a la derecha) La última imagen es el pronóstico de Loewy que éste creó sobre la base de la tendencia de la serie entera, siendo aquí la tendencia principal el movimiento gradual hacia un diseño más aerodinámico.

La debilidad innata de toda extrapolación estriba en que éstas sólo pueden atender a aquellos procesos o fuerzas que están ya interviniendo. Siempre ignoran los impactos nuevos que empiezan a actuar sólo en el presente o en el futuro. Con frecuencia se da una situación en que gradualmente habrá más y más nuevos impactos. En tales circunstancias, el método de la extrapolación suele dar resultados útiles sólo para periodos relativamente de corto plazo.

Otra debilidad es que es casi imposible estimar el error probable de una extrapolación. Una noción áspera puede ser obtenida estudiando la consistencia y la homogeneidad de la serie de las observaciones originales.

La escala del instrumento tradicional de predecir de tiempo, el barómetro, incluye dos pronósticos: "Buen tiempo" en el fin alto de la gradación, y "Tormenta y lluvia" en la parte más baja. Estos pronósticos se basan en la experiencia de largo plazo que podríamos comprimir en un modelo como la tabla a la derecha. Tal modelo puede ser llamado descriptivo porque representa solamente la relación aparente de los fenómenos (presión de aire y tiempo) sin dar ninguna explicación o causa a este lazo. El modelo no nos dice cuál de los fenómenos depende del otro, o aunque hay tal dependencia. No obstante, tal modelo puede ser usado a predecir.

Un modelo estadístico se basa en una serie de observaciones en el fenómeno, y delinea la asociación entre los varios factores o variables del fenómeno que están de interés. Esta asociación necesita no ser absoluta; un número pequeño de anomalías a la regla general reduce pero no estropea enteramente la capacidad pronostica del modelo.

Los modelos descriptivos que se utilizan en el pronóstico son a menudo cuantitativos, pero cualitativos se utilizan también. De hecho, cualesquiera de varios lenguajes de modelo pueden ser utilizados.

Por ejemplo, los aforismos verbales fueron utilizados como la base del pronóstico de tiempo ya largo antes barómetros: "El cielo rojo en la noche es placer de un marinero; el cielo rojo por la mañana, marineros deben tomar una alerta”. Y además: "El anillo alrededor de la luna trae una tormenta pronto”. Hoy, la tendencia entra en la dirección cuantitativa, pero observa que en el desarrollo y


pronóstico de artefactos hay muchos aspectos que se pueden expresar solamente cualitativamente o gráficamente. Prospectiva El método de predecir en base de un modelo descriptivo es simple, como puede ser visto en el diagrama a la derecha. Si una de las variables en el modelo es tiempo, es solamente necesario insertar cualquier punta futura elegida del tiempo y después leer el "valor" de la variable deseada en el modelo. (El "valor" está en citas aquí porque en modelos cualitativos su contenido no es numérico.)

Hay también otra manera de usar el modelo, y es posible aún cuando el modelo no incluye tiempo como variable. Este método se usó ya en el caso del barómetro, arriba.

En este método el foco está en la dirección del cambio de las variables, como en la tabla a la derecha. Necesitamos una observación reciente en la dirección ahora que prevalece del cambio del factor que no se está prediciendo (aquí es la presión aérea) De estos datos podemos deducir el cambio anticipado del factor que se predirán y finalmente de su estado a fines del período predicho. Observa que este método incluye la extrapolación del factor que no se está prediciendo, que significa si se asume que su cambio seguirá siendo constante durante el período del pronóstico.

Predecir sobre la base de modelos estadísticos suele ser factible y exitoso incluso cuando no sabemos la razón o explicación de la asociación matemática que hemos encontrado en los datos históricos. ¡El método podría dar una predicción correcta incluso en un caso en que la explicación que hemos supuesto para la asociación estadística existente estuviera bastante equivocada!

Ejemplos históricos famosos de predicción sobre la base de modelos matemáticos fueron sólo los cálculos astronómicos en la antigua Mesopotamia, y los de Ptolomeo en Grecia. Los más, tal vez todos, de estos primeros científicos creían que la tierra era el centro del universo y que el sol, la luna y los planetas simplemente se movían en torno a ella. Sin embargo, los modelos matemáticos de estos movimientos aparente serán acertados y produjeron predicciones correctas de las salidas y puestas del sol y de la luna, así como de eclipses.

Cuantitativos

Los modelos descriptivos cuantitativos se componen de las variables y una expresión que defina su relación el uno al otro. Esta relación se llama asociación estadística para acentuar que origina de una serie de observaciones. Para los modelos cuantitativos esta asociación se expresa normalmente como una ecuación, e.g. del tipo y = ax + b. En la sección en extrapolación discutimos ya dos


tipos de asociaciones: las tendencias lineares y logarítmicas. Debajo, hay algunos otros tipos usuales de relaciones.

La Curva de Gauss es una opción posible si esperamos que el fenómeno tenga lugar sólo una vez.

La curva de seno cíclico es algo habitual cuando el fenómeno tiene lugar varias veces secuencialmente, como pueda ser cuando tiene lugar un ritmo anual.

La curva de seno decreciente, cuya oscilación disminuye su intensidad con el tiempo, aproximándose a una línea recta hacia su final.

Algunas veces la serie cronológica que deseamos extrapolar incluye simultáneamente varios tipos de variación. Junto a la tendencia, que se trató más arriba, suele haber uno o varios tipos de variación estacional. Si este es el caso, el método normal es analizar primero la serie cronológica, dividiéndola en sus componentes discernibles. Tras esto, continuamos haciendo pronósticos separados para todos los componentes (la tendencia y las distintas variaciones estacionales, si procede) y solamente en la última fase recombinamos los componentes.

Si, por ejemplo, deseamos pronosticar, el consumo de energía para calefacción de un edificio industrial, nuestro análisis de datos pasados revelará probablemente que la variación del consumo ha estado siguiendo simultáneamente varios patrones. Algunos patrones se deben al ritmo de trabajo de la empresa, que normalmente varía con tres frecuencias: a lo largo del año, semanalmente y con un ritmo diario, y quizás con respecto a las coyunturas del negocio. Por otra parte, puede haber tendencias lineales, causadas quizás por un cambio gradual a máquinas mayores, o alternativamente a métodos y máquinas con ahorro energético. –El pronóstico se hace ahora estimando todas las variaciones cíclicas, una por una, calculando entonces sus continuaciones, y finalmente combinando todas estas a la vez con una extrapolación de la tendencia.

Hay grandes riesgos en pronosticar sin saber las razones de las asociaciones estadísticas. La mayor parte de los pronósticos científicos de las economías nacionales son bien conocidos por su baja fiabilidad, lo que, desde luego, es un resultado de la falta de comprensión de las conexiones f actuales de las variables de la economía. Hablando de modo general, debemos siempre tratar de descubrir la explicación racional que hay tras la asociación estadística que vamos a usar como base de nuestros pronósticos. Siempre es más seguro pronosticar sobre la base de un modelo causal (descrito más adelante), que pronosticar solo sobre la base de la asociación estadística.


Aplicar un modelo causal

Weather Map El método más exacto de predicción, es decir, el modelo causal, es posible si hemos obtenido - mediante investigación -, un modelo [que no sólo describe (como en la sección previa) el desarrollo del fenómeno que se predirá, pero también lo explica. La explicación puede ser o causal, o puede indicar el motivo o la función de la actividad, de modo que sepamos las invariantes dinámicas en el desarrollo. Generalmente (aunque no siempre) tales invariantes que hemos encontrado en datos pasados permanecen válidos también en el futuro, y en tal caso nos dan buenos argumentos para hacer predicciones. Las predicciones normales del tiempo, por ejemplo, se hacen no más en base de la presión de aire solamente. Sabemos hoy la estructura invariable de los ciclones móviles (fig. a la derecha) que explica los cambios en la presión aérea y en el tiempo. Incluso el proverbio sobre el cielo rojo ahora se ha dado una explicación:

"Porque las estructuras meteorológicas en Norteamérica se mueven generalmente desde el oeste al este, cuando las nubes llegan de arriba en la salida del sol que el cielo aparecerá rojo, señalando una tormenta que se acerca. Cuando la tormenta pasa eventualmente, el cielo limpiará en el occidente. Si ocurre la puesta del sol simultáneamente, la luz lanzará un resplandor rojo en las nubes arriba, ahora moviéndose hacia el este."

El método de pronóstico en base de un modelo causal no diferencia mucho del uso de un modelo estadístico. En el mejor caso una de las variables en el modelo es el tiempo: entonces introducimos el año correcto en el modelo, e inmediatamente se convierte en el pronóstico deseado. Si el tiempo no se incluye en el modelo causal, el modelo puede seguir siendo de ayuda, porque solemos poder predecir el desarrollo de sus variables más fácilmente que el futuro del sistema entero. Además, cuando usted sabe las relaciones causales usted puede modificar el modelo según los requisitos de la situación. Esto es particularmente útil cuando usted desea no sólo pronosticar pero también cambiar el futuro. Con la ayuda de un modelo causales fácil de localizar esos cambios en las variables independientes que son necesarias para causar el cambio deseado en las variables dependientes.

El método que se discute arriba puede parecerse conveniente para el uso con los modelos cuantitativos solamente; sin embargo el mismo principio puede ser aplicado al predecir en base de los modelos cualitativos que tienen potencia explicativa. Ejemplos de tales modelos se encuentran en la Historia que Explica.

El modelo causal suele ser tan complicado que se maneja mejor usando un ordenador. Incluso entonces, necesitaremos habitualmente una presentación


ilustrativa de nuestro modelo para clarificar nuestro pensamiento y finalmente presentarlo en el informe. En dicha ilustración necesitaremos un sistema de notación para describir las distintas relaciones lógicas entre las variables. El programa de ordenador normalmente será capaz de mostrar el modelo, usando sus notaciones incorporadas. Si no podemos encontrar sistemas de notación ya listos para usar, podemos idear uno.

Un famoso ejemplo de modelo causal amplio fue creado por el llamado Club de Roma en 1972. Este modelo, publicado en el libro Los límites al crecimiento, consiste en docenas de variables, incluyendo la población mundial, tasa de nacimientos, producción industrial y agrícola, los recursos no renovables y la contaminación. En el modelo, los niveles, o cantidades físicas que pueden ser medidas directamente, se indicaron con rectángulos, las tasas que influyen en esos niveles con válvulas, y las variables auxiliares que influyen en las ecuaciones de las tasas con círculos. Los lapsos de tiempo se indicaron con secciones dentro de rectángulos. Los flujos reales de gentes, bienes, dinero, etc. se representaron por flechas continuas y las relaciones causales con flechas discontinuas. Las nubes representan fuentes o "pilas" (salidas de material) que no son importantes para el comportamiento del modelo.

El Club de Roma comenzó a formar su "Modelo mundial construyendo primero cinco submodelos. Éstos se concentraron en las cinco cantidades básicas": población, capital, alimento, recursos no renovables restantes (medidos fracción restante ahora de las reservas de 1900), y polución. Uno de los subsistemas incluyó las relaciones causales y los bucles de respuesta entre población, capital, agricultura y polución(fig. de la derecha) Finalmente los investigadores combinaron los cinco submodelos y así crearon el modelo mundial final, parte del cual se ilustra abajo.

Cuando se usa un modelo causal como base de nuestra predicción, debemos tener en mente que el modelo normalmente ha sido producido estudiando cierta población, lo que significa que el modelo es válido sólo en ese contexto. No debemos generalizar de forma demasiado poco escrupulosa y afirmar que el modelo será también válido en el entorno futuro que estamos pronosticando. Si, no obstante, pretendemos simplemente hacer eso, debemos considerar cuidadosamente lo siguiente:

¿Qué aspectos del entorno futuro van probablemente o posiblemente a diferir del contexto del objeto original de estudio?

si estas diferencias pueden influir nuestros resultados


Determinar el límite

Es a menudo ventajoso el usar un método para el pronóstico para el corto plazo y otro para los periodos de largo plazo. Para el futuro próximo, se usa con frecuencia la extrapolación lineal, mientras que ocurre con frecuencia que el sentido común, la investigación, u otra fuente de conocimiento general, nos dicen que la evolución que estamos pronosticando está sujeta a límites preestablecidos que dictan los acontecimientos más próximos, sino más bien un futuro más distante. Podemos, por ejemplo, estar estudiando el crecimiento de una planta sabiendo que el crecimiento constante alcanzará en su momento un fin. Si este es el caso, podemos combinar dos métodos de pronóstico: extrapolamos sólo los valores más cercanos, mientras que basamos el pronóstico de los valores posteriores sobre una ley general. Un ejemplo típico de tales desarrollos a largo plazo es:

Las curvas, es habitual si el crecimiento tiene límites naturales, como es el caso de las plantas, y con los recursos naturales de la tierra,

La “curva de catástrofe” describe el fin de un desarrollo que ha tenido un comienzo gradual, suave, pero para el que, sin embargo, se prevé que irá al final hacia una completa extinción, tal vez abrupta.

Evaluar y describir la incertidumbre

No hay demasiados métodos para predecir la fiabilidad de nuestras predicciones. Uno de los mejores es la triangulación: hacer predicciones paralelas con distintos métodos si ello es posible. Si distintos métodos llevan a pronósticos distintos, ello nos da una idea del rango de incertidumbre. El análisis de sensibilidades otro método que, sin embargo, funciona sólo con modelos numéricos. La mayor parte de los métodos de pronóstico nos permiten calcular cuál será el resultado si una de nuestras suposiciones del comienzo o un elemento en los datos de entrada varía. O, si creemos saber el error probable de una de nuestras suposiciones, podemos usar este conocimiento para calcular el error probable del pronóstico resultante.

Una vez que el investigador ha desarrollado para él mismo una aproximación de la probabilidad del pronóstico, la próxima tarea es revelar esta probabilidad igualmente a su público. Muchos métodos habituales de presentación del pronóstico (como los diagramas) son muy exactos, de hecho su exactitud con frecuencia se corresponde mal con la incertidumbre del pronóstico. En lugar de ello, el investigador debe seleccionar una presentación del pronóstico que de la impresión correcta del grado de incertidumbre. Hay, de hecho, varios métodos que


pueden usarse para describir el error probable o la posibilidad de que llegue a cumplirse un pronóstico:

La variación probable. Esta es de hecho la manera normal cuando se usa el método Delphi, que prácticamente siempre produce un amplio conjunto de distintas profecías hechas con varios métodos. Si las preguntasen cuestionario del método Delphi son cuantitativas, podremos calcular una expresión para la dispersión de las respuestas, como puede ser su rango. A veces, será también posible calcularla probabilidad de que el resultado f actual no exceda el rango.

Una curva difusa. Esto puede realizarse dibujando la curva como una línea gruesa o hecha a mano.

Una escala difusa. Por ejemplo, el Club de Roma deliberadamente escogió el omitir las escalas de las variables y también hizo la escala horizontal un tanto vaga (consistiendo sólo de los valores 1900 y2100) Esto era porque querían indicar que los valores numéricos eran aproximados.

Explicación verbal, incluso cuando el pronóstico ha sido cuantitativo, puede ser usada para describirla probabilidad del pronóstico. El inconveniente es que la gente tiene distintas nociones de lo que pueda significar “probable”, por ejemplo.

Escenarios paralelos.

Los escenarios paralelos son bastantes fáciles de montar si tenemos un modelo matemático como base para el pronóstico: todo lo que se necesita es alimentar al modelo con varios conjuntos alternativos de datos. Por ejemplo, el ya mencionado Club de Roma hizo una serie de escenarios introduciendo distintos en un único modelo causal de las relaciones pertinentes, mostrado anteriormente.

1. Su escenario “estándar”, supone que todas las variables siguen sus valores históricos de 1900 a 1970. Alimento, producción industrial, y población crecen exponencialmente hasta que la disminución repentina de recursos fuerza una paralentización en el crecimiento industrial. El crecimiento poblacional finalmente se detiene por una subida en la tasa de mortalidad debida a la alimentación y servicios médicos que se han reducido.

2. Otro escenario en el que las reservas supuestas de recursos fueron duplicadas, mientras que todas las otras suposiciones se mantuvieron idénticas al escenario “estándar”. La industrialización puede ahora alcanzar un nivel más alto. Las grandes plantas industriales emiten polución en tales tasas, sin embargo, que los mecanismos de absorción del entorno llegan a estar saturados. Entonces la polución causa un inmediato incremento en la tasa de mortalidad y una caída en la producción de alimentos.

3. Un tercer escenario de Los límites al crecimiento es idéntico al “estándar”, excepto en que la población se supone que permanece constante tras 1975. La


producción industrial continúa creciendo exponencialmente hasta que la reducción de los recursos no renovables lleva a un repentino colapso del sistema industrial.


TALLER DE APLICACIÓN DE LA UNIDAD

1. ¿Por qué la Prospectiva Tecnológica debe asociarse con métodos de trabajo?

2. Cite por lo menos cuatro fines que se persiguen con la aplicación de cada uno de los métodos utilizados en Prospectiva Tecnológica.

3. ¿Qué ventajas espera Usted obtener al aplicar la metodología definida para hacer un estudio de Prospectiva Tecnológica?

4. Aunque la organización disponga de buenas prácticas de programación ¿Pro qué se justifica un plan prospectivo? ¿Cuáles serían los factores a considerar?

5. ¿Cuáles son algunas de las fallas o advertencias más comunes que indicarían la necesidad de adelantar un plan prospectivo? ¿Cómo podrían ubicarse o identificarse dichas advertencias?

6. ¿Por qué las organizaciones deben familiarizarse con la Prospectiva Tecnológica?

7. ¿En qué campos de la administración puede ser aplicada la Prospectiva Tecnológica?

8. Establezca la diferencia entre cada uno de los métodos definidos en la unidad 2, para diseñar un plan prospectivo.

9. ¿Qué es Prospectiva Tecnológica y porque se emplea?

10.Usted ha sido seleccionado para diseñar un plan prospectivo, en la empresa donde actualmente labora, en donde se ha detectado una baja participación en el mercado. Explique que procedimiento seguirá para tratar de mejorar dicha participación de la empresa en el mercado.


LECTURAS RECOMENDADAS

Métodos de planificación de ACKOFR R.La planificación por escenarios de BENASSOULI P.Manual de prospectiva estratégica de GODET M.Los ejercicios futuristas, reflexión metodológica de LESOURNE J.La técnica de escenarios de REIBNITZ U.La prospectiva estratégica en perspectiva de ROUBELAT F.La planificación estratégica por escenarios de SCHWARTZ P.La planificación por escenarios de WACK P.


BIBLIOGRAFIA

Textos universitarios:

CHAVARRO PORRAS, Luz Dary y MARTINEZ BAUTISTA, Carmen Elisa. Prospectiva. Bogotá, UNAD, 2002.MOJICA, José Francisco. Análisis del siglo XXI Concepto de Prospectiva, México. Alfaomega, 1998.GODET, Michel. De la anticipación a la acción, Manual de Prospectiva y estrategia. España, Alfaomega marcombo, 1995.MIKLOS – TELLO. Planeación Prospectiva, Una estrategia para el diseño del futuro. México, Limusa, 1999.BERGER G. Etapas de la Prospectiva. Puf, 1964ACUÑA ECHEVERRIA. Hernán y KONOW HOTT, Irene. Métodos y técnicas de investigación Prospectiva para la toma de decisiones. Santiago. Fundación de estudios prospectivos. Funfuturo, 1990.GABIÑA, Juanjo. El futuro revisitado, Edit. Alfaomega, Marcombo, 1997.MOJICA SASTOQUE, Francisco. La Prospectiva. Técnicas para visualizar el futuro, Bogotá, Colección manuales prácticos para gerentes. Legis Editores, S.A. 1991.GODET Michel. De la anticipación a la acción: Manual de Prospectiva y estrategia., Marcombo Boixareu. 1993.VARIOS. Futuribles: Prospective et strategique., Revista Futuribles. nº especial.BAS, Enric, Prospectiva; herramientas para la gestión estratégica del cambio. Ariel. Barcelona. 1999.GODET, Michel; PROSPEKTIKER; FUTURIBLES. Problemas y métodos de Prospectiva: Caja de Herramientas. Unesco. 1990.ASTIGARRAGA, Eneko. “La función Prospectiva en la empresa”. Apuntes de Prospectiva para el Módulo de Dirección Estratégica.LANDETA, Jon. El método Delphi Una técnica de previsión para la incertidumbre, Ariel, Barcelona, 1999.IPTS. Scenarios Building. Convergences and differences. Prodeedings of Profutures Workshop. 1995 Profutures Meeting IPTS.OBSERVATORIO DE PROSPECTIVA TECNOLÓGICA INDUSTRIAL (OPTI), “Primer Informe de Prospectiva Tecnológica Industrial: Futuro Tecnológico en el horizonte del 2015”. Miner. Madrid, 1999.


SCHWARTZ, Peter: La planification stratégique par scénarios, Revista Futuribles, nº176, mai 1993.

Web sites:

www.aulafacil.com.mxwww.elprisma.com.

Bibliotecas y Hemerotecas Virtuales:

http://juriscol.banrep.gov.co:1025/home.htmlhttp://library.unad.edu.cowww.banrep.gov.co/blaavirtualwww.bibliored.gov.cowww.cepis.ops-oms.org/

Cibergrafía:

www.pucp.edu.pewww.opti.orgwww.foresight.ics.trieste.it/Libran/libran/s/FOPwww.calibrumwww.gwForecast.gwu.eduwww.Concytec.gob.pewww.apectf.nstda.or.thwww.europrospective.orgwww.futurovenezuela.orgwww.wfs.orgwww.clubofrome.orgwww.club-of-Budapest.orgwww.c-electronico.com/prospectivawww.stateofthefuture.orgwww.gen-es.org www.cenm.orgwww.cimat.clwww.eafit.edu.cowww.programalban.orgwww.britishcouncil.org.es fisica.univalle.edu.co

http://www.stateofthefuture.org/

http://www.c-electronico.com/prospectiva

http://www.club-of-Budapest.org/

http://www.clubofrome.org/

http://www.wfs.org/

http://www.futurovenezuela.org/

http://www.europrospective.org/

http://www.apectf.nstda.or.th/

http://www.Concytec.gob.pe/prospectiva

http://www.gwForecast.gwu.edu/index.asp

http://www.calibrum/

http://www.foresight.ics.trieste.it/Libran/libran/s/FOP

http://www.opti.org/

http://www.pucp.edu.pe/invest/prospectiva/quees.htm


www.ap.concytec.gob.pewww.colciencias.gov.cowww.dnp.gov.co www.inasmet.es www.calima.univalle.edu.cowww.getec.etsit.upm.es www.eslee.orgwww.futurocolombia.org.co


CONCLUSIONES

Con el curso de PROSPECTIVA TECNOLÓGICA y los datos disponibles, el estudiante ya puede iniciar a trabajar a partir de un juego de actores, el cual se plantea con tres enunciados de fondo, a saber:

El soporte

El Actor 1: Actores armados, es un desestabilizante para el sistemaEl Actor 2: Estatal, es vital para el sistema de la región o nación

Estos dos actores son el soporte estructural en el contexto del estudiante, así como lo son el conflicto interno y la posición económica de la organización. Existen ambos como materia disponible para el futuro

El puente

De acuerdo con el mapa de poderes, los actores unifican una posición de criterio para poder identificar cual será el futuro más próximo de la organización.

El impulso

El estudiante debe ser halonador del proceso de construcción del futuro.

Recapitulando de acuerdo con lo anterior y volviendo a los objetivos del curso se tiene:

Los actores con mayor influencia y dependencia son las agremiaciones sectoriales y los agentes del mercado.

Dada su relación de convergencia y divergencia, los actores se constituyen en piezas claves para el diseño de un modelo prospectivo.

La relación de los actores con las áreas de la organización muestra que las más influenciadas y apoyadas por ellos, son la de mayor crecimiento y proyección a partir de nuevas tecnologías de gestión, consultoría y servicios técnicos.


De esta manera el contexto lo provee la integración entre actores, en el cual se tejen relaciones a la luz de las políticas organizaionales, la regulación y la normatividad, transformando a su vez dichas políticas, en bases de un modelo prospectivo. Como ya se dijo, el tejido de relaciones promueve la consolidación del contexto de integración, en el cual se toman decisiones que promueven el flujo de bienes, servicios y de bienestar, para el bien de la organización en un futuro cercano.

Las Prospectiva Tecnológica y el diseño, no sólo conforman la base tecnológica sobre la cual se crea el futuro, sino que también constituye la base de la armonía organizacional.

Siendo entonces percibida la Prospectiva Tecnológica y el diseño, como las áreas temáticas que dentro de la estructura organizacional dinamizan una proyección, deben ser impulsadas para que se constituyan posteriormente en el insumo para un ejercicio de escenarios prospectivos; siendo este último el marco de actuación para el administrador del futuro.

Prospectiva Tecnologica - Modulo

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