Reflexiones sobre modelos mentales y por computadora. Ensayo

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:

  • Son explícitos; sus suposiciones están prefijadas en la documentación escrita y abiertas para la consulta o revisión.
  • Infaliblemente pueden computar las consecuencias lógicas de los supuestos planteados.
  • Son comprensibles y son capaces de interrelacionar muchos factores simultáneamente.

Un modelo de computadora que contiene estas características posee poderosas ventajas sobre los modelos mentales. En la práctica, los modelos están lejos del ideal:

  • Pueden estar tan pobremente documentados y con tal nivel de complejidad que nadie puede examinar sus supuestos. Son los denominados “cajas negras”.
  • Son tan complicados que el usuario no confía en su consistencia o realidad de sus supuestos.
  • 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:

  • El Modelado es parte integral de la discusión gerencial.
  • Los facilitadores (consultores) proveen las herramientas que capturan y expresan los modelos mentales de los clientes.
  • Los temas soft son considerados (tales como el valor de la marca, la moral, etc.)
  • Los clientes tienen pertenencia sobre los modelos.
  • 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.

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Rodriguez Valiente Lic. Patricio. (2005, junio 21). Reflexiones sobre modelos mentales y por computadora. Ensayo. Recuperado de https://www.gestiopolis.com/reflexiones-sobre-modelos-mentales-y-por-computadora-ensayo/
Rodriguez Valiente, Lic. Patricio. "Reflexiones sobre modelos mentales y por computadora. Ensayo". GestioPolis. 21 junio 2005. Web. <https://www.gestiopolis.com/reflexiones-sobre-modelos-mentales-y-por-computadora-ensayo/>.
Rodriguez Valiente, Lic. Patricio. "Reflexiones sobre modelos mentales y por computadora. Ensayo". GestioPolis. junio 21, 2005. Consultado el 16 de Agosto de 2018. https://www.gestiopolis.com/reflexiones-sobre-modelos-mentales-y-por-computadora-ensayo/.
Rodriguez Valiente, Lic. Patricio. Reflexiones sobre modelos mentales y por computadora. Ensayo [en línea]. <https://www.gestiopolis.com/reflexiones-sobre-modelos-mentales-y-por-computadora-ensayo/> [Citado el 16 de Agosto de 2018].
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