UNA VISIÓN DIFERENTE DE LOS MODELOS

Autor: Lic. Patricio Rodriguez Valiente

Gestión del conocimiento

06-2005

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A continuación, vamos a llevarlo por un camino que nos permite ver la manera que
usted interpreta el concepto de modelo y la acción del modelado para entonces
poder introducirlo en otra visión diferente de la que usted seguramente está
acostumbrado.
1. ¿Qué entiende Usted por modelo?
2. ¿Cómo interpreta el proceso del modelado?
3. ¿Cuál es el propósito del modelado?
4. ¿Qué resultados espera del modelo construido?
El modelado con computadora de sistemas sociales y económicos tiene ya más de
tres décadas de antiguedad. En todo este tiempo se ha desfilado frente a modelos
que se han utilizado para analizar infinidad de temas tales como administración de
inventarios, la performance de las economías nacionales hasta la optima
distribución de las estaciones de bomberos en Nueva York, o bien la interrelación
de la población global, recursos, comida y polución por citar algunos. Ciertos
modelos han llegado a ser título de diarios como sucedió con The Limits to Growth
(Meadows et al. 1972) generando grandes polémicas y malas interpretaciones.
El modelado con computadora se ha transformado en una importante industria,
generando cientos de millones de dólares de ingresos anuales.
Durante nuestras vidas, cada uno de nosotros se habrá enfrentado con el resultado
de modelos y habrá realizado juicios sobre la relevancia y validez de los mismos.
Muchas personas, desafortunadamente, no pueden hacer estas decisiones de una
manera informada e inteligente, porque para ellos los modelos son como "cajas
negras" (black boxes): dispositivos que operan de una manera completamente
misteriosa. Porque los modelos de computadora son pobremente comprendidos
por la mayoría de las personas, es fácil en consecuencia que los mismos sean mal
utilizados, ya sea de manera accidental como intencional. De esta manera han sido
muchos los casos en los cuales los modelos de computadora han sido utilizados
para justificar una decisión ya tomada y acciones previamente ya decididas.
Si estos malos usos se detienen y si el modelado se transforma en una herramienta
más racional para la generalidad de las personas, los mismos estarán lejos de ser
elementos tecnologicos con una magia especial, para entonces transformarse en
una herramienta más ampliamente utilizada.
Los modelos de computadora que se estan describiendo son del tipo utilizado para
mirar hacia el futuro y para realizar análisis de políticas.
Modelos Mentales y Modelos de Computadora
Afortunadamente, todo el mundo está familiarizado con los modelos. Las personas
utilizan los modelos ­modelos mentales ­ diariamente. Nuestras decisiones y
acciones no están basadas en el mundo real, sino en nuestras imágenes mentales de
ese mundo, de las relaciones entre las partes, y de la influencia que nuestras
acciones tienen sobre el mismo.


Los modelos mentales poseen algunas ventajas poderosas. Un modelo mental es
flexible; puede tener en cuenta un amplio rango de información no solamente datos
numéricos: puede adaptarse a nuevas situaciones y puede ser modificado en tanto
existe nueva información. Los modelos mentales son filtros a través de los cuales
interpretamos nuestras experiencias, evaluamos planes, y seleccionamos entre
posibles cursos de acción.
Pero los modelos mentales también tienen desventajas. No son fácilmente
comprensibles por terceros; las interpretaciones de los mismos difieren. Las
suposiciones sobre las cuales se basan son usualmente difíciles de examinar, y las
ambiguedades y contradicciones pueden no detectarse, no ser cuestionadas, y no
resueltas.
En teoría, los modelos de computadora ofrecen mejoras sobre los modelos
mentales en varios aspectos:
v Son explícitos; sus suposiciones están prefijadas en la documentación escrita y
abiertas para la consulta o revisión.
v Infaliblemente pueden computar las consecuencias lógicas de los supuestos
planteados.
v Son comprensibles y son capaces de interrelacionar muchos factores
simultáneamente.
Un modelo de computadora que contiene estas caracterísiticas posee poderosas
ventajas sobre los modelos mentales. En la práctica, los modelos están lejos del
ideal:
v Pueden estar tan pobremente documentados y con tal nivel de complejidad que
nadie puede examinar sus supuestos. Son los denominados "cajas negras".
v Son tan complicados que el usuario no confía en su consistencia o realidad de
sus supuestos.
v No son capaces de enfrentar las interrelaciones y factores que son difíciles de
cuantificar, para los cuales no existen valores numéricos, o que están fuera de la
especialidad de quienes construyen el modelo.
Tipos de Modelos: Optimización vs. Simulación.
Existen muchos tipos de modelos, y los mismos pueden ser clasificados de muchas
maneras. Los modelos pueden ser estáticos o dinámicos, matemáticos o físicos,
estocásticos o determinísticos. Sin embargo una clasificación útil es aquella en la
cual dividimos los modelos entre aquellos que optimizan y aquellos que simulan.
La distinción entre optimización y simulaciones es particularmente importante
porque estos tipos de modelos son adecuados para propósitos fundamentalmente
diferentes.
Optimización
El diccionario define como optimizar: "obtener lo mejor de ; desarrollar para
obtener lo máximo." El resultado de un modelo de optimización es la declaración
de la mejor manera para obtener alguna meta. Los modelos de optimización no le
dicen que podría pasar en una cierta situación. En su lugar los mismos le dicen qué
hacer con el objetivo de obtener los mejor de una situación; los mismos son
modelos normativos o descriptivos .
Un modelo de optimización toma como ingresos los siguientes tres tipos de
información ­las metas a ser alcanzadas, las elecciones a ser realizadas y las
restricciones a ser satisfechas.
Simulación
El verbo latin simulare significa imitar o remedar. El propósito de un modelo de
simulación es copiar el sistema real de tal manera que su comportamiento pueda
ser estudiado. El modelo es una réplica de laboratorio del sistema real, un
micromundo (Morecroft 1988).
Con la creación de una representación del sistema en el laboratorio, un modelador
puede realizar experimentos que serían imposibles, no éticos, o prohibitivos por los
costos involucrados en el mundo real. Existen muchas técnicas muy diferentes,
incluyendo modelado estocástico, dinámica de sistemas, simulación discreta y
juegos role play.
Los modelos de optimización son prescriptivos, pero los modelos de simulación
son descriptivos. Un modelo de simulación no calcula qué puede hacerse para
alcanzar una meta en particular, pero clarifica qué puede pasar en una situación
determinada. El propósito de las simulaciones es, predecir cómo los sistemas
pueden comportarse en el futuro bajo las condiciones asumidas o bien diseñar
politicas (diseño de nuevas estrategias de toma de decisiones o estructuras
organizacionales y evaluar sus efectos en el comportamiento del sistema).
En otras palabras, los modelos de simulación son herramientas para ver Qué pasa
si?. Con frecuencia la información obtenida de un Que pasa si? es más importante
que el conocimiento de una decisión óptima .
Modelado como Aprendizaje
El modelado puede ser utilizado sólo para analizar procesos físicos tangibles? El
modelado puede ser utilizado únicamente por técnicos expertos en quienes es
necesario confiar? No hay lugar para quienes toman las decisiones?
La respuesta a todas estas preguntas puede ser un categórico NO.
El Modelado como Aprendizaje es una metodología de consultoría para soporte a la
toma de decisiones que involucra el uso de herramientas analíticas en completa
vinculación con los clientes. Los consultores actúan como facilitadores del proceso
grupal. Los mismos proveen el enfoque interactivo para la captura de las ideas y
supuestos de los clientes (gerentes u administradores) de una forma que es
comprensible y amena para la aplicación de las herramientas analíticas adecuadas.
Los modelos resultantes le dan a los clientes la habilidad de chequear la coherencia
de sus ideas considerando su consistencia y consecuencias. Estos modelos se
constituyen en una representación del sistema de negocio con el cual pueden
experimentar con la estrategia a realizar. El objetivo del proceso es mejorar la
comprensión de los temas de negocios apropiados, poner foco en la discusión y
generar nuevas opiniones e ideas las cuales en definitiva mejoran la toma de
decisiones.

Los aspectos claves de este proceso son:
v El Modelado es parte integral de la discusión gerencial.
v Los facilitadores (consultores) proveen las herramientas que capturan y
expresan los modelos mentales de los clientes.
v Los temas soft son considerados (tales como el valor de la marca, la moral, etc.)
v Los clientes tienen pertenencia sobre los modelos.
v Los modelos son ejecutados y utilizados por los clientes.
Conclusión
De manera incremental se está viendo que los modelos tienen un rol como
instrumentos para soportar el pensamiento estratégico, la discusión grupal, y el
aprendizaje de temas de gerenciamiento. Los modelos pueden ser vistos como
mapas que capturan y activan el conocimiento, los modelos pueden ser vistos como
enfoques que filtran y organizan el conocimiento y los modelos pueden ser vistos
como micromundos para la experimentación, cooperación y aprendizaje.
Patricio Rodriguez Valiente director de CACIT Group
(www.cacitgroup.com), experimentado e innovador consultor que
ayuda a las empresas a resolver problemas complejos, a potenciar
decisiones de negocios inteligentes con sistemas de medición de
performance (balanced scorecard, dashboards,etc.) habilidades
sofisticadas de modelado (cualitativo y cuantitativo) y facilitación (grupal
y visual).

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Lic. Patricio Rodriguez Valiente

patrodvalarrobacacitgroup.com