TIPOS DE MODELOS Y SUS APLICACIONES

MODELOS MENTALES

Los modelos mentales son un reflejo de nuestra historia personal. Los modelos mentales son los modelos del mundo que cada persona usa para hacer comprensible lo que sucede en la sociedad y en la naturaleza. Lo que hemos estudiado, las personas con que hemos vivido y trabajado y nuestras experiencias emocionales, entre otras, definen el tipo de modelos mentales con que operamos. Cada persona ha construido un conjunto de modelos mentales que le es propio. Los modelos mentales le sirven a las personas para tomar decisiones, para dialogar y en ocasiones para no hacerlo – con los otros y para comprender los acontecimientos del mundo.

El concepto de modelos mentales se remonta a la antigüedad, pero la frase la acuñó el psicólogo escocés Kenneth Craik en los años 40. Según éste y otros autores los cambios a corto plazo de los modelos mentales rutinarios y diarios, se acumulan a lo largo del tiempo y se convierten en cambios en las creencias a largo plazo, profundamente arraizadas.

Este mismo fenómeno puede ser frecuente en las empresas: disminuciones graduales de cuotas de mercado; menores tasas de productividad que, a corto plazo, inciden escasamente en los resultados; creciente descontento en la plantilla que se achaca a acontecimientos recientes sin analizar si se debe a actuaciones concretas y limitadas en el tiempo, o a situaciones estructurales; y así podríamos pasar por todas las funciones empresariales. Añade Senge que aprender de la experiencia puede ser una ilusión, porque a veces no percibimos las consecuencias de nuestros actos, que transcienden el horizonte de aprendizaje de años e incluso décadas.

Algunos ejemplos de modelos mentales relacionados con el trabajo.

El trabajo está hecho para sufrir: Es una idea fundamental que determina lo que se debe y lo que no se debe hacer en el trabajo. El tiempo en que no trabajo es para gozar. Por tanto, en el trabajo no me conviene invertir demasiadas expectativas personales. Allí se hace lo imprescindible, pero la conexión emocional es harina de otro costal. Las empresas han desarrollado mecanismos muy elaborados para tratar de conectar con sus empleados. Hay que esta alerta. No, el trabajo no es, ni de lejos, el lugar para disfrutar. Por eso conviene definir límites, para evitar que el trabajo invada la vida personal. Vida profesional y vida personal deben estar nítidamente diferenciadas.

La empresa me va a explotar porque su objetivo es maximizar resultados: Digan lo que digan, lo vistan como lo vistan, el gran objetivo del beneficio está por encima de todos los demás. Soy un recurso del que tratan de extraer lo máximo. Tengo innumerables ejemplos de que eso es así, tanto personales como de amistades.

El conocimiento es importante y, por tanto, tengo que protegerlo: Este modelo mental trata el conocimiento como otros elementos físicos valiosos. Cuando algo tiene valor, se encierra en una caja de seguridad. Y en tanto que hay poco, su valor se mantiene o incluso crece. Si mucha gente supiera lo que yo sé, entonces yo perdería valor relativo en la sociedad que me rodea. Así que es necesario proteger lo que sé.

La aplicación que se les puede dar a los modelos mentales puede ser a beneficio de la empresa valiéndonos de que son ideas arraigadas en la psique del cliente, que cambia, pero a largo plazo, lo podemos usar en el área de marketing de la empresa o para vender un producto relacionándolo con algo para hacerle pensar al usuario que es imprescindible para él.

MODELOS MATEMÁTICOS

UTILIDAD DE LOS MODELOS MATEMÁTICOS PARA LA EMPRESA

La Teoría Matemática aplicada al management proporciona modelos capaces de simular posibles escenarios y de valorar la probabilidad de que ocurran. Esos modelos suponen un valioso instrumento de trabajo para estudiar los problemas que se presenten, tanto estructurados como no estructurados.

Se considera un problema estructurado aquél que puede ser perfectamente definido, pues se conocen sus principales variables. Es susceptible de pertenecer a una de estas tres categorías:

a) Decisiones bajo certeza: las variables son conocidas y la relación entre acción y consecuencias es determinística.

b) Decisiones bajo riesgo: las variables son conocidas y la relación entre acción y consecuencias se conoce en términos probabilísticos.

c) Decisiones bajo incertidumbre: las variables se conocen pero las probabilidades para establecer las consecuencias de una acción se desconocen y no pueden determinarse con un grado de certeza.

El problema no estructurado, por otra parte, es aquel que no puede ser claramente definido, pues una o más de sus variables se desconoce o no puede ser determinada con un mínimo grado de confianza.

El modelo matemático permite tratar tanto problemas estructurados como no estructurados con las siguientes ventajas sobre los otros modelos:

1. Descubre y analiza los hechos relacionados con una situación dada mejor que una descripción verbal.

2. Descubre relaciones existentes entre los diversos aspectos del problema que no aparecerían por si solas en una descripción verbal.

3. Indica qué datos deben conseguirse para tratar cuantitativamente el problema que se pretende resolver.

4. Establece medidas sobre la eficacia.

5. Explica situaciones que en el pasado no se aclararon, al proporcionar relaciones de causa y efecto.

6. Trata el problema en su conjunto y considera todas las variables principales simultáneamente.

7. Es susceptible de ampliación por etapas, hasta llegar a incluir factores ignorados en las descripciones verbales.

8. Hace posible la utilización de técnicas matemáticas que de otra manera parecerían ajenas al problema.

9. Con frecuencia, conduce a una solución que se puede descubrir y justificar adecuadamente con base en las descripciones verbales.

Como los factores que integran un problema complejo son tan numerosos, sólo los modelos de procesamiento de datos permiten proporcionar respuestas inmediatas y en gran escala.

MODELO ESTADÍSTICO

Un modelo estadístico es una ecuación matemática que reproduce los fenómenos que observamos de la forma más exacta posible. Para ello tiene en cuenta los datos suministrados y la influencia que el azar tiene en estas observaciones.

APLICACIÓN: PUBLICIDAD

Cuando en la administración de los negocios existen dos o más variables que pueden estar relacionadas entre sí, como pudiera ser la publicidad y las ventas nos interesa conocer si se relacionan (correlación), como se relacionan (métrica), y como en base a este modelo se puede pronosticar el efecto de la publicidad sobre las ventas (pronóstico).

Iniciemos la idea:

Considerar que puede existir relación entre la inversión en publicidad de un producto y los beneficios de las ventas de este, si se puede determinar cómo se relacionan, podemos entonces decidir si aumentamos los costos de publicidad, los reducimos o los eliminamos.

Se parte del siguiente modelo: Y = f(x)= ax + b

Si suponemos que este modelo se aplica a los gastos en publicidad y el total de ventas, entonces:

b= Ventas que se realizan, con o sin publicidad

a= Si es Positiva aumenta publicidad, aumenta ventas

Si es Negativa aumenta publicidad, disminuye ventas

Entonces todo se resume a preguntarnos:

1) ¿Se relacionan publicidad y ventas?

2) ¿Cuánto vale “a” y “b”?

3) ¿Cómo pronosticar ventas con gasto de publicidad?

Cualquier respuesta a estas útiles preguntas tiene un origen en común, DATOS ESTADISTICOS.

Estos datos son información disponible en el ámbito de la administración de las empresas, por lo que no hay problema para obtenerlas.

Ejemplos de datos estadísticos:

Con solo datos estadísticos se elabora la gráfica de dispersión:

Agregando línea de tendencia:

MODELOS FÍSICOS

En ocasiones los fenómenos que se desean estudiar son tan complejos, que no basta analizarlos desde el punto de vista matemático; entonces es necesario hacer uso de técnicas experimentales para obtener soluciones prácticas.

Una de las dificultades que presenta la modelación matemática, es la idealización de los fenómenos, en la cual se realizan simplificaciones importantes; estas sólo pueden ser valoradas por medio de pruebas experimentales aplicadas a modelos físicos de escala reducida (o de tipo analógico).

Las instrumentaciones apropiadas de los ensayos en los modelos construidos, suelen arrojar óptimos resultados en cuanto a funcionalidad, estabilidad y economía, dentro de un rango aceptable de certidumbre. Estos resultados son producto de un programa amplio de investigación experimental sobre todas las variables que intervienen.

Lo anterior se realiza para verificar la validez de las soluciones analíticas, determinar relaciones entre las variables involucradas y con ello optimizar la eficiencia de cada elemento del sistema modelo-prototipo cuando es posible establecer modelos matemáticos complementarios.

El uso de los modelos físicos a escala reducida, implica que éstos deben ser semejantes al prototipo, para el cual debe satisfacerse las leyes de similitud Geométrica, Cinemática y

Dinámica, que en conjunto relacionan las magnitudes físicas homólogas definidas entre ambos sistemas, el prototipo Ap y el modelo Am.

Características:

a) Debe cumplir con similitud geométrica: igualdad de relación entre longitudes homólogas

b) Debe cumplir con similitud cinemática: relación invariante entre los desplazamientos en puntos homólogos.

c) Debe cumplir con similitud dinámica: implica igual relación de las fuerzas dinámicas en puntos homólogos.

Esto basado en la teoría de similitud, establecida por Kline: “Si dos sistemas obedecen al mismo grupo de ecuaciones y condiciones gobernantes, y si los valores de todos los parámetros y las condiciones se hacen idénticas, los dos sistemas deben de exhibir comportamientos similares con tal de que exista una solución única para el grupo de ecuaciones y condiciones”.

MODELOS ECONOMÉTRICOS

Un modelo econométrico se define a partir de un modelo económico (descripción y explicación de un sistema económico, social y político con interés práctico), complementado con los aspectos particulares del sistema en estudio. A diferencia de los modelos económicos los modelos econométricos poseen una mejor generalidad en las conclusiones a las que se puede llegar, estando su validez limitada tanto por sistema de referencia como por el período temporal en que el modelo en sí tiene vigencia, como consecuencia de la evolución del sistema. Los modelos econométricos son utilizados generalmente para alguna de las siguientes actividades:

• Análisis estructural: Cuantificación de las relaciones que en el periodo analizado ha existido entre las variables implicadas, a través del conocimiento del signo y valor de los parámetros estimados. Es decir, como inciden en la variable endógena las variaciones de las variables explicativas.

• Predicción: Predecir los valores que tomará a futuro la variable objeto de estudio.

• Simulación: Efectos que tienen sobre la endógena diferentes estrategias que se planteen de las variables explicativas.

Un modelo econométrico está formado por una o varias ecuaciones en las que la variable explicada o endógena depende de una o varias variables explicativas (Caridad, 1998), pudiendo ser expresado en forma genérica como:

La producción de carne de cordero (PC) en Aragón, sirve como ejemplo para mostrar una forma particular de la función de producción, donde la variable dependiente PC puede ser expresada en función de los costos de alimentación (CA), la depreciación de capital (DC) y los costos de mano de obra (MO) por medio de la siguiente ecuación (Pérez et al., 2007): Modelos econométricos, como el anterior, planteados con el objetivo de determinar la relación que existe entre el producto obtenido y la combinación de factores que se utilizan en su obtención, son conocidos como funciones de producción. La función de producción se encuentra enmarcada en el entorno de la empresa y/o explotación y las condiciones técnicas reinantes, por lo que, cualquier modificación en el proceso productivo va a modificar esta función. En general, los modelos econométricos y específicamente la función de producción son utilizados como una herramienta de análisis que ayuda en la toma de decisiones tanto a nivel económico general (macro) como en el ámbito de la dirección de empresas (micro).