viernes, 25 de mayo de 2012

4.- INTRODUCCION.


4.- INTRODUCCION

La toma de decisiones es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las alternativas o formas para resolver diferentes situaciones de la vida, estas se pueden presentar en diferentes contextos: a nivel laboral, familiar, sentimental, empresarial.
La toma de decisiones a nivel individual es caracterizada por que una persona haga uso de su razonamiento y pensamiento para elegir una decisión a un problema que se le presente en la vida; es decir, si una persona tiene un problema, ésta deberá ser capaz de resolverlo individualmente a través de tomar decisiones con ese especifico motivo.
La toma de decisiones estratégicas se presenta a nivel corporativo, a nivel de unidad de negocio y a nivel funcional. Al termino de esta regresión se encuentran los planes operativos para poner en practicas la estrategia La toma de decisiones es también una ciencia aplicada que ha adquirido notable importancia y es el tema básico de la Investigación Operativa.


http://dmjo.wordpress.com/2009/03/30/unidad-4-el-proceso-de-toma-de-decisiones-en-los-sistemas/

4.1.- EL PROCESO ADMINISTRATIVO.


4.1.- EL PROCESO ADMINISTRATIVO

La toma de decisiones es un proceso en el que uno escoge entre dos o más alternativas. Todos y cada uno de nosotros nos pasamos todos los días y las horas de nuestra vida teniendo que tomar decisiones. Algunas decisiones tienen una importancia relativa en el desarrollo de nuestra vida, mientras otras son gravitantes en ella. La toma de decisiones en una organización se circunscribe a todo un colectivo de personas que están apoyando el mismo proyecto. Debemos de empezar por hacer una selección de decisiones, y esta selección es una de las tareas de gran trascendencia en el trabajo del mando.

La toma de decisiones en una organización, invade cuatro funciones administrativas, que son: Planeación, Organización, Dirección y Control.

Planeación:

¿Cuáles son los objetivos de la organización a largo plazo?

¿Qué estrategias son mejores para lograr este objetivo?

¿Cuáles deben ser los objetivos a corto plazo?

¿Cómo de altas deben ser las metas individuales?

Organización:

¿Cuánta centralización debe existir en la organización?

¿Cómo deben diseñarse los puestos?

¿Quién está mejor calificado para ocupar un puesto vacante?

¿Cuándo debe una organización instrumentar una estructura diferente?


 Dirección:

¿Cómo manejo a un grupo de trabajadores que parecen tener una motivación baja?

¿Cuál es el estilo de liderazgo más eficaz para una situación dada?

¿Cómo afectará un cambio específico a la productividad del trabajador?

¿Cuándo es adecuado estimular el conflicto?

 Control.-

¿Qué actividades en la organización necesitan ser controladas?

¿Cómo deben controlarse estas actividades?

¿Cuándo es significativa una desviación en el desempeño?

¿Cuando está la organización desempeñándose de manera efectiva?


El tomador de decisiones debe ser totalmente objetivo y lógico a la hora de tomarlas. Tiene que tener una meta clara y todas las acciones en el proceso de toma de decisiones llevan de manera consistente a la selección de aquella alternativa que maximizará la meta. Vamos a analizar las tomas de decisiones de una forma totalmente racional:

Orientada a un objetivo.- Cuando se deben tomar decisiones, no deben existir conflictos acerca del objetivo final. El lograr los fines es lo que motiva que tengamos que decidir la solución que más se ajusta a las necesidades concretas.

Todas las opciones son conocidas.- El tomador de decisiones tiene que conocer las posibles consecuencias de su determinación. Así mismo tiene claros todos los criterios y puede enumerar todas las alternativas posibles.

Las preferencias son claras.- Se supone que se pueden asignar valores numéricos y establecer un orden de preferencia para todos los criterios y alternativas posibles.

EL PROCESO RACIONAL DE LA TOMA DE DECISIONES

A pesar de la existencia de modelos alternativos, la mayoría de los cuales son mucho más exactos, el modelo racional sigue siendo dominante en el proceso administrativo. El proceso administrativo presupone que el tomador de decisiones es del todo racional, ya sea que ofrezca guías sobre cómo hacer una planeación estratégica, cómo diseñar la estructura de una organización o como medir la efectividad organizacional.




1. Identificación y diagnostico del problema

2. Generación de soluciones alternativas

3. Evaluación de alternativas

4. Selección de la mejor alternativa

5. Implantación de la decisión

6. Evaluación de la decisión



1. Identificación y diagnóstico del problema: Reconocemos en la fase inicial el problema que deseamos solucionar, teniendo en cuenta el estado actual con respecto al estado deseado. Una vez que el problema es identificado se debe realizar el diagnóstico y luego de esto podremos desarrollar las medidas correctivas.



2. Generación de soluciones alternativas: La solución de los problemas puede lograrse por varios caminos y no sólo seleccionar entre dos alternativas, se pueden formular hipótesis ya que con la alternativa hay incertidumbres.



3. Evaluación de alternativas: La tercera etapa implica la determinación del valor o la adecuación de las alternativas que se generaron. ¿Cuál solución será la mejor? Los gerentes deben considerar distintos tipos de consecuencia. Por supuesto que deben intentar predecir los efectos sobre las medidas financieras u otras medidas de desarrollo. Pero también existen otras consecuencias menos definidas que hay que atender. Las decisiones establecen un precedente y hay que determinar si este será una ayuda o un obstáculo en el futuro. Por supuesto, no es posible predecir los resultados con toda precisión. Entonces pueden generar planes de contingencia, esto es, curso alternativo de acción que se pueden implantar con base en el desarrollo de los acontecimientos.

4. Selección de la mejor alternativa: Cuando el administrador ha considerado las posibles consecuencias de sus opciones, ya está en condiciones de tomar la decisión. Debe considerar tres términos muy importantes. Estos son: maximizar, satisfacer y optimizar.

5. Implementación de la decisión: El proceso no finaliza cuando la decisión se toma; esta debe ser implementada. Bien puede ser que quienes participen en la elección de una decisión sean quienes procedan a implementarla, como en otras ocasiones delegan dicha responsabilidad en otras personas. Debe existir la comprensión total sobre la elección de la toma de decisión en sí, las razones que la motivan y sobre todo debe existir el compromiso de su implementación exitosa. Para tal fin, las personas que participan en esta fase del proceso, deberían estar involucradas desde las primeras etapas que anteriormente hemos mencionado



A continuación citaremos los pasos que los gerentes deben considerar durante la planeación de su ejecución:



Ø  Determinar cómo se verán las cosas una vez que la decisión esté funcionando completamente.

Ø  Orden cronológico (de ser posible con un diagrama de flujo) de los pasos para lograr una decisión totalmente operativa.

Ø  Considerar recursos disponibles y actividades necesarias para poner cada paso en práctica.

Ø  Considerar el tiempo que tomará cada una de las etapas.

Ø  Asignación de responsabilidades a personas específicas para cada etapa.

Podemos estar seguros de que cuando una toma de decisión es tomada, ésta probablemente generará ciertos problemas durante su ejecución, por lo tanto los gerente deben dedicar el tiempo suficiente al reconocimiento de los inconvenientes que se pueden presentar así como también ver la oportunidad potencial que estos pueden representar. De esta manera, podríamos decir que es fundamental que los gerentes se pregunten:



Ø  ¿Qué problemas podría causar esta acción, y qué podríamos hacer para impedirlo?

Ø  ¿Qué beneficios u oportunidades no intencionales podrían surgir?

Ø  ¿Cómo podremos asegurarnos de que sucedan?

Ø  ¿Cómo podemos estar preparados para actuar cuando se presenten las oportunidades?

6. Evaluación de la decisión: "Evaluar la decisión", forma parte de la etapa final de este proceso. Se recopila toda la información que nos indique la forma como funciona una decisión, es decir, es un proceso de retroalimentación que podría ser positiva o negativa.

Si la retroalimentación es positiva, pues entonces nos indica que podemos continuar sin problemas y que incluso se podría aplicar la misma decisión a otras áreas de la organización. Si por el contrario, la retroalimentación es negativa, podría ser que: 1) tal vez la implementación requiera de más tiempo, recursos, esfuerzos o pensamiento o 2) nos puede indicar que la decisión fue equivocada, para lo cual debemos volver al principio del proceso (re)definición del problema. Si esto ocurriera, sin duda tendríamos más información y probablemente sugerencias que nos ayudarían a evitar los errores cometidos en el primer intento.

LA TOMA DE DECISIONES APLICADA A LOS SISTEMA

La toma de decisiones se presenta en nuestras vidas a todo momento en el que necesitemos escoger el mejor camino en el tema o actividad que estemos desarrollando, ya que se basa en el analisis de varias alternativas que se nos van presentando durante el proceso, y estas posibilidades pueden llevarnos a terminar el proceso ya sea de la mejor manera o conducirnos al error.

Como todo proceso, la toma de decisiones tiene unos pasos o recomendaciones que se podrían tener en cuenta, como lo es el analizar y tener un buen conocimiento del problema o incógnita que se tiene para saber de verdad cual es la mejor manera de resolverlo; y también sería importante evaluar cada una de las alternativas que se irán a presentar, ya que así se sabrá escoger la que más le convenga al problema en análisis.

Este proceso, aplicado al análisis de los Sistemas, considero que siempre se va a presentar, quizás más frecuente de lo que uno piensa, ya que, primero que todo, al tratar de resolver alguna entropía o problema que presente el sistema, se van a presentar de seguro, varias alternativas o vías, que pueden ser viables o no, de acuerdo a las características del proceso, y analizar cada una puede tomar un buen tiempo, porque se debe optar por lo que más le convenga a todas las partes que tengan relación con dicha entropía.

Un sistema, para que sea exitoso, debe tener varias relaciones de acuerdo al medio en el que se encuentre, por consiguiente, va a tener entradas de información o energía, que pueden ser, tanto de gran utilidad para todas sus partes, como también pueden ser perjudiciales para el proceso que se tenga en desarrollo, y en algunos sistemas se puede presentar que a varias de sus partes (subsistemas) estos datos pueden ser muy provechosos, pero para otras, puede incluso, llevar a la destrucción.

Por eso, es importante usar la toma de decisiones para saber cual es la información que le va a servir, y le va ayudar a tener una regularidad, no constante pero si a menudo estable a todo el sistema en general, teniendo en cuenta las necesidades de cada una de sus partes. En un sistema social, como los que se presentan en las empresas, se puede demostrar como interviene el proceso de toma de decisiones en el trabajo grupal, que en muchas ocasiones puede resultar más beneficioso que el trabajo individual, ya que se puede experimentar con las diferentes opciones que den cada uno de los miembros de dicha organización, y así llegar a una unanimidad, que va a llevar al sistema por el mejor camino.

Pero si cuando el trabajo lo realiza uno, se toma un determinado tiempo, en una organización se incrementa mucho más, por las teorías o decisiones que tengan cada una de las personas, y por supuesto, en este tipo de sistemas se debe tener muy en cuenta la posición en la que se encuentre cada uno.

En conclusión, la toma de decisiones se presenta en todo momento en nuestras vidas, cuando debamos seleccionar entre varias opciones o caminos, y este proceso se va a presentar mucho más para un analista de sistemas, ya que para realizar un sistema, o modificar errores (entropías) que encuentre en estos, va a tener que optar por la forma más eficaz de resolverlo, teniendo en cuenta, tanto las necesidades que tenga, como todas las partes que lo constituyen. Además, la eficacia y eficiencia en tomar la decisión que al final va a ser la acertada, ya sea en un sistema, o cualquier problema que se nos presente, se forma en la objetividad y claridad que nos puedan mostrar los datos o la información que se tiene, porque si se conoce bien lo que se está realizando, no vamos a tener inconvenientes que sean perjudiciales.



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4.2 OBJETO DE ESTUDIO DEL MODELO CONCEPTUAL.


4.2.-OBJETO DE ESTUDIO MODELO CONCEPTUAL

Modelos conceptuales

Es aquella representación del sistema por medio de definiciones organizadas en forma estructurada. Ejemplo: un diagrama causal.

Los modelos de sistemas de actividad humana son una clase particular de modelo conceptual y son los más usados, sin embargo para los modelos cualitativos en general podemos hacer referencia a cuatro clases de usos:

a) Como una ayuda para aclarar las consideraciones de un área de interés;

b) como una ilustración de un concepto;

c) como una ayuda para definir la estructura y la lógica;

d) como un prerrequisito del diseño.

Un modelo de datos es una serie de conceptos que puede utilizarse para describir un conjunto de datos y las operaciones para manipularlos. Hay dos tipos de modelos de datos: los modelos conceptuales y los modelos lógicos. Los modelos conceptuales se utilizan para representar la realidad a un alto nivel de abstracción. Mediante los modelos conceptuales se puede construir una descripción de la realidad fácil de entender. En los modelos lógicos, las descripciones de los datos tienen una correspondencia sencilla con la estructura física de la base de datos.

En el diseño de bases de datos se usan primero los modelos conceptuales para lograr una descripción de alto nivel de la realidad, y luego se transforma el esquema conceptual en un esquema lógico. El motivo de realizar estas dos etapas es la dificultad de abstraer la estructura de una base de datos que presente cierta complejidad. Un esquema es un conjunto de representaciones lingüísticas o gráficas que describen la estructura de los datos de interés.



Los modelos conceptuales deben ser buenas herramientas para representar la realidad, por lo que deben poseer las siguientes cualidades:

Expresividad: deben tener suficientes conceptos para expresar perfectamente la realidad.

Simplicidad: deben ser simples para que los esquemas sean fáciles de entender.

Minimalidad: cada concepto debe tener un significado distinto.

Formalidad: todos los conceptos deben tener una interpretación única, precisa y bien definida.

En general, un modelo no es capaz de expresar todas las propiedades de una realidad determinada, por lo que hay que añadir aserciones que complementen el esquema.

¿Qué es un Modelo conceptual?

Un Modelo conceptual es un diagrama que ilustra una serie de relaciones entre ciertos factores que se cree impactan o conducen a una condición de interés.

Un buen Modelo conceptual:

Ø  Presenta un cuadro de la situación en el sitio del proyecto.

Ø  Muestra supuestos vínculos entre los factores que afectan a la condición de interés.

Ø  Muestra las principales amenazas directas e indirectas que afectan a la condición de interés.

Ø  Presenta sólo factores relevantes.

Ø  Está basado en datos e información sólidos.

Ø  Es el resultado de un esfuerzo de equipo.

Antes de hablar sobre los pasos involucrados en el desarrollo de un modelo conceptual, vale la pena comentar lo que estas características significan en términos generales.

Un buen Modelo conceptual muestra la forma en la que se piensa que ciertos eventos específicos, situaciones, actitudes, creencias o comportamientos afectarán el estatus de alguna otra situación que se está interesado en influenciar.

El proceso de elaboración de un Modelo conceptual puede dividirse en dos fases generales.

La primera fase involucra la creación de un Modelo conceptual inicial que muestre lo que está ocurriendo en el sitio de proyecto antes de iniciar el proyecto. Este modelo describe la condición de interés, los factores y las relaciones del sitio antes de iniciarse el proyecto.

La segunda fase, utiliza su Modelo conceptual inicial como una base y le añade las actividades del proyecto que se llevará a cabo para alcanzar los objetivos y las metas del proyecto. Una vez que se ha completado esta segunda fase, se tendrá un Modelo conceptual del proyecto que muestre la forma en la que se espera que su proyecto influya sobre la situación en el sitio.

Un Modelo conceptual es la base para una buena planificación de un proyecto y además  permite ver explícitamente la forma en que distintos factores están vinculados entre sí y por consiguiente la mejor forma de planificar y manejar un proyecto. También muestra los posibles obstáculos o dificultades que puede encontrar en su camino e ilustra la forma en que las intervenciones planificadas pueden afectar la condición de interés.

Un buen modelo también hace evidentes todas las suposiciones sobre el proyecto y las suposiciones fundamentales que existen para todos aquéllos involucrados en el proyecto. Finalmente, un buen Modelo conceptual le permite identificar los datos apropiados y necesarios que se requerirán para un monitoreo efectivo y eficaz de el proyecto. El desarrollo de un Modelo conceptual es similar a la forma en que se genera una hipótesis en la investigación científica básica.

Al ir conectando los factores entre sí, las actividades de proyecto a los factores y los factores a la condición de interés, se está suponiendo (o está formulando una hipótesis) que esas relaciones son verdaderas. El modelo le proporciona una oportunidad de enunciar formalmente las relaciones que se cree afectan a su condición de interés y que se comprobará más adelante durante los esfuerzos de monitoreo.

Un buen Modelo conceptual ayudará a determinar por qué un proyecto tiene éxito o fracasa.

1.-Éxito: Si su modelo conceptual verdaderamente refleja la forma en que las actividades de su proyecto influirán sobre la condición de interés, entonces la implementación de su proyecto conducirá a los resultados deseados.

2. Fracaso teórico: Si su modelo es impreciso, entonces iniciar el proyecto propuesto probablemente no conducirá a los resultados deseados.

3. Fracaso del programa: Si su modelo es preciso pero la implementación de las actividades del proyecto es fallida, entonces es probable que no alcance los resultados deseados.

4. ¡Fracaso total!: Finalmente, si usted tiene un modelo conceptual impreciso y las actividades del proyecto son llevadas a cabo pobremente, entonces es muy poco probable que logre resultados positivos.

Un buen Modelo conceptual no intenta explicar todas las posibles relaciones o incluir todos los posibles factores que influyen sobre la condición de interés, sino que trata de simplificar la realidad al contener sólo la información más relevante para quien ha creado el proyecto. Una de las dificultades en la creación de modelos es la de incluir suficiente información para explicar lo que influye sobre la condición de interés sin incluir tanta información que los factores o las relaciones cruciales queden oscurecidos.

El exceso de información puede encubrir aspectos importantes del modelo, mientras que la falta de información en el modelo conduce a la sobre simplificación, la que a su vez conduce a una mayor probabilidad de que la representación no sea precisa. Por lo tanto, un reto perpetuo en la construcción de buenos modelos es hallar el equilibrio entre presentar demasiada información y no presentar suficiente.

El esbozo de un Modelo conceptual es tanto un arte como una ciencia. Primero se necesita tener información adecuada y confiable (la ciencia) para después ordenarla en un diagrama (el arte) que represente su interpretación de la situación en el sitio del proyecto. Sea lo que sea que haga, no se le debe restar importancia al aspecto artístico del desarrollo de su Modelo conceptual, frecuentemente ésta es la parte más difícil de lograr. Al igual que un gran rompecabezas, la parte más fácil es conseguir todas las piezas (los diferentes fragmentos de información compuestos por la condición de interés, los factores, las actividades). La parte difícil es poner todas esas piezas en un cierto orden. A diferencia de un rompecabezas de verdad, el cual tiene sólo una posible solución, un Modelo conceptual puede organizarse de varias maneras que pueden estar todas correctas. Además, el modelo, en el mejor de los casos, es sólo nuestra mejor aproximación de la realidad, la cual debe ser cambiada y revisada conforme se va adquiriendo más información y desarrollando nuevas ideas.

Al final, un Modelo conceptual es sólo tan bueno como los datos y la información en los que está basado. Los modelos conceptuales están compuestos de información existente y de información primaria, el primer paso en el desarrollo de su modelo es la revisión de toda la información existente que se encuentra disponible.

La información existente es útil porque ya ha sido compilada y en muchos casos es fácilmente accesible. Sin embargo, usted puede hallar que en algunos casos la información existente es difícil de obtener, porque por ejemplo, los documentos originales ya no existen o las personas que los tienen no están dispuestas a compartirlos con usted.

La información existente es generalmente más útil cuando se usa como material de fondo. Una vez que haya desarrollado un primer esbozo de su Modelo conceptual, necesitará ir al campo a recopilar información primaria para seguir desarrollando su modelo. La recopilación de datos primarios le permite diseñar el formato, planteamiento e instrumentos necesarios para obtener la información directamente de los residentes del sitio del proyecto, de los expertos relevantes o de sus propias observaciones.

Con los datos primarios se tiene un mayor control sobre el tipo y calidad de la información recopilada. Si usted no reside en el sitio donde se lleva a cabo su proyecto, entonces la recopilación de datos primarios requiere de visitar a las comunidades locales y pasar tiempo con los residentes para comprender de primera mano la situación en el campo. En el caso de los proyectos de conservación, también se requiere la visita a las áreas naturales a ser conservadas para observar su composición biológica, dinámica e importancia, y para ver cómo se relacionan estos lugares con las personas que viven dentro y en los alrededores.







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4.3 ESTRUCTURACION DE MODELOS DE SISTEMA


4.3.-ESTRUCTURACION MODELOS DE SISTEMAS

En el mundo actual, tanto en el área de los negocios, como en la industria y el gobierno, los proyectos en gran escala y de gran complejidad son la regla y no la excepción. Estos proyectos complejos requieren estudios previos a su construcción o modificación, denominados estudios pilotos. Tales estudios pilotos se realizan utilizando la técnica llamada Modelización, es decir, construcción de modelos donde se realiza el estudio con el fin de obtener conclusiones aplicables al sistema real.

Construido el modelo, el proceso de ensayar en él una alternativa se llama simular. El conjunto de alternativas que se definen para su ensayo constituye la estrategia de la simulación. Los objetivos del proyecto definen cuál es el sistema y cuál el medio ambiente que lo rodea.

La simulación de sistemas implica la construcción de modelos. El objetivo es averiguar que pasaría en el sistema si acontecieran determinadas hipótesis. Desde muy antiguo la humanidad ha intentado adivinar el futuro. Ha querido conocer qué va a pasar cuando suceda un determinado hecho histórico. La simulación ofrece, sobre bases ciertas, esa predicción del futuro, condicionada a supuestos previos. Para ello se construyen los modelos, normalmente una simplificación de la realidad. Surgen de un análisis de todas las variables intervinientes en el sistema y de las relaciones que se descubren existen entre ellas.

A medida que avanza el estudio del sistema se incrementa el entendimiento que el analista tiene del modelo y ayuda a crear modelos más cercanos a la realidad. En el modelo se estudian los hechos salientes del sistema o proyecto. Se hace una abstracción de la realidad, representándose el sistema/proyecto, en un modelo.

El modelo que se construye debe tener en cuenta todos los detalles que interesan en el estudio para que realmente represente al sistema real (Modelo válido). Por razones de simplicidad deben eliminarse aquellos detalles que no interesan y que lo complicarían innecesariamente. Se requiere pues, que el modelo sea una fiel representación del sistema real.

No obstante, el modelo no tiene porqué ser una réplica de aquél. Consiste en una descripción del sistema, junto con un conjunto de reglas que lo gobiernan.

La descripción del sistema puede ser abstracta, física o simplemente verbal. Las reglas definen el aspecto dinámico del modelo. Se utilizan para estudiar el comportamiento del sistema real. Como ejemplo de modelo físico se pueden citar los túneles de viento donde se ensayan los aviones, los simuladores de vuelo, los canales de experiencia donde se ensayan los barcos, etc.

Como ejemplo de modelo abstracto, se pueden citar los modelos econométricos donde, entre otras cosas, se pueden ensayar las consecuencias de medidas económicas antes de aplicarlas.

Dado un sistema, son muchas las representaciones que se pueden hacer de él. Depende de las facetas del sistema que interesan en el estudio, de la herramienta que se utiliza en el mismo e incluso de la modalidad personal del que lo construye. En los modelos deben estar identificadas perfectamente las entidades intervinientes y sus atributos. Las mismas pueden ser permanentes (Ej.: empleados atendiendo) o transitorias (Ej.: clientes). Las acciones provocan cambios de estado, es decir, se modifican los atributos de las entidades; se producen los eventos.

C. WEST CHURCHMAN en su obra “The Systems Approach” nos resalta que “Todo diseño de sistema se orienta hacia el futuro, especialmente hacia un futuro cercano. Los diseños y modelos que habitualmente se consideran versan sobre la etapa siguiente a la actual.”

Por otro lado existe un Axioma: “el futuro es menos cierto que el presente”

También nos hace una aguda observación: “el pasado es tan difícil de conocer con certeza como el futuro, cosa digna de reflexión en cuanto nos fundamos en datos del pretérito para averiguar el porvenir”



El Planeamiento estático comprende una sola etapa. El planeamiento dinámico contempla múltiples etapas.

Para predecir el futuro se postula lo siguiente:

La actividad de estimar lo sucedido en lo pasado es separable de la actividad a estimar de lo que ha de suceder en lo futuro. Es decir, el análisis del futuro es separable del análisis del pasado.

Cualquier estimación específica de lo ocurrido en el pasado puede ser evaluada conforme a una escala que va desde valores negativos pasando por cero a valores positivos (hay hechos que inciden negativamente, otros que no inciden y otros que inciden positivamente para que ocurra algo).

El conocimiento del futuro es posible



John W. SUTHERLAND señala que prácticamente todos los fenómenos del mundo real pueden ser modelizados según cuatro direcciones de análisis:



El nivel de las variables de estado, donde se trata de investigar los principales aspectos estructurales o cualitativos del sistema

El nivel paramétrico, que implica la asignación de valores numéricos específicos a las variables de estado

El nivel de las relaciones, que implica establecer la naturaleza de las relaciones entre las variables de estado, y

El nivel de los coeficientes en que se asignan valores numéricos específicos a los conjuntos de las variables de estado.

El que va a tomar la decisión percibe en forma real, o aparente, una identidad efectiva entre el estado real del sistema y el postulado. Al percibirla toma la decisión, de lo contrario comienza el análisis para lograr esa identidad. A posteriori se hace un análisis de informaciones comparando lo previsto con lo real para el instante t y el instante t-1. Mientras perciba una diferencia entre lo postulado y lo real continuará el proceso de análisis.

Cuando logre la identidad procederá a tomar su decisión. Tenemos un planteo teórico general que nos permite inferir el futuro en base al conocimiento del presente y la influencia del pasado en un modelo válido (identificación entre lo real y lo postulado).

En las decisiones existen sistemas donde prima:
El determinismo. La base de datos y las relaciones causales son altamente específicas y precisas respecto del fenómeno contemplado. Sólo se espera que haya uno y sólo un acontecimiento probable, que repetirá situaciones anteriores. Se tiene una identidad efectiva entre los estados a priori y los que realmente se producen. Los instrumentos de análisis correspondientes son: modelos de análisis de estados de los sistemas finitos; programación lineal y modelos de máx. Y mín.; análisis de la regresión, de la correlación, análisis de series temporales y espectrales, con tratamiento exógeno del error, si es que lo hay.

Una Estocasticidad moderada: la variación de las variables y parámetros intervinientes tienen un margen pre-especificado y manejable. El error es manejado endógenamente ya que la estructura de nuestras formulaciones es esencialmente determinista. Las técnicas de análisis correspondientes son: procesos de Markov; procesos de inferencia estadística; procesos de estimación bayesiana; procesos de estimación dentro de un margen; técnicas de aproximación numérica (funciones de Taylor); análisis del estado del sistema finito; “shock models”: los econométricos y psicométricos que no tratan el error específicamente.

Una Estocasticidad intensa: Acontecimientos significativamente diferentes cada uno de los cuales pueden suceder y conducir a futuros altamente diferenciados. Se emplean modelos basados en teoría de juegos, técnicas de análisis de estados de sistemas estocásticos, algoritmos de programación adaptativa o dinámica (usualmente bayesianos), modelos de redes neuronales y técnicas de simple simulación.

Indeterminismo: No se pueden establecer a priori las relaciones causales. No existen datos relevantes. Para avanzar el estudio se basa en construcciones teóricas generales que no hayan sido invalidadas por la experiencia. Se emplea un análisis deductivo, la simulación estocástica y la programación heurística para dar disciplina a las investigaciones empíricas (ver “La teoría general de sistema” de Pedro Voltes Bou).

Son muchos los tipos de modelos en que se pueden representar los sistemas reales. A continuación se dará una clasificación al sólo efecto de ejemplificar con tipos de modelos de uso común.

CLASIFICACION DE LOS MODELOS

Existen múltiples tipos de modelos para representar la realidad. Algunos de ellos son:

Ø  Dinámicos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el tiempo.

Ø  Estáticos: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo.

Ø  Matemáticos: Representan la realidad en forma abstracta de muy diversas maneras.

Ø  Físicos: Son aquellos en que la realidad es representada por algo tangible, construido en escala o que por lo menos se comporta en forma análoga a esa realidad (maquetas, prototipos, modelos analógicos, etc.).

Ø  Analíticos: La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de ecuaciones).

Ø  Numéricos: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.

Ø  Continuos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas.

Ø  Discretos: Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables Varian en forma discontinua.

Ø  Determinísticos: Son modelos cuya solución para determinadas condiciones es única y siempre la misma.

Ø  Estocásticos: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución equiprobable dentro del intervalo).Es interesante destacar que algunas veces los modelos y los sistemas no pertenecen al mismo tipo.


Construido el modelo, se ensaya una alternativa en él con el fin de aplicar las conclusiones al sistema. Los resultados obtenidos no tienen valor si no son aplicables al sistema.






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