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KTN02-ORIGENES, ANTECEDENTES Y SUPUESTOS DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS

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LECTURA INTRODUCTORIA. NOTAS SOBRE:
ORIGENES, ANTECEDENTES Y SUPUESTOS DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS

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KTN02-ORIGENES, ANTECEDENTES Y SUPUESTOS DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS

  1. 1. Lectura introductoria NOTAS SOBRE ORIGENES, ANTECEDENTES Y SUPUESTOS DE LA DINÁMICA DE SISTEMAS Material preparado por: Lic. Ma. Angélica Martínez Medina, MTI Monterrey, N.L. Enero 2005 INTRODUCCIÓN1 “En la década de los años 30 se desarrolló la teoría de los servomecanismos, ingenios cuya característica fundamental es la existencia en los mismos de una realimentación de información. Se entiende por realimentación el proceso en virtud del cual, cuando se actúa sobre un determinado sistema, se obtiene (realimenta) continuamente información sobre los resultados de las decisiones tomadas, información que servirá para tomar las decisiones sucesivas… tiene dos características particularmente interesantes: el estudio sistemático del concepto de realimentación y un amplio desarrollo del estudio del comportamiento dinámico de los sistemas, en el cual se encuentra el germen de la noción de sistema dinámico”. Javier Aracil Introducción a la DS Con esta cita de Javier Aracil iniciamos el recorrido para conocer que hay entorno a la dinámica de sistemas, la cuál surge como una metodología para la aplicación a los procesos socioeconómicos, abarcando también sistemas ecológicos, los cuales muestran un comportamiento dinámico y una fuerte interacción entre sus partes. Es decir, según pasa el tiempo, las variables con que Se mide su estado; tales como ventas, habitantes, producción, población, etc., fluctúan considerablemente, como consecuencia de las interacciones que se producen entre ellas. La dinámica de sistemas está íntimamente ligada al área de conocimiento a la que pertenecen la teoría general de sistemas, la teoría de la automática y la cibernética. Constituye el estudio de cómo la estructura de realimentación de un sistema produce su comportamiento dinámico.1 En términos de sistemas sociales trata de describir, de una forma peculiar, las fuerzas que surgen en el interior del sistema para producir sus cambios a través del tiempo, y cómo se interrelacionan estas fuerzas entre sí en un modelo unitario. 1 2.1. Pasos para desarrollar un estudio en Dinámica de Sistemas. 1 Para realizar un estudio empleando la dinámica de sistemas se requiere desarrollar algunos pasos: Primero. Observar los modos de comportamiento del sistema real para tratar de identificar los elementos fundamentales del mismo. Por ejemplo, los síntomas de una perturbación. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 1
  2. 2. Lectura introductoria Segundo. Se buscan las estructuras de realimentación que puedan producir el comportamiento observado. Tercero. A partir de la estructura identificada, se construye el modelo matemático de comportamiento del sistema en forma idónea para ser tratado sobre un computador. Cuarto. El modelo se emplea para simular, el comportamiento dinámico implícito en la estructura identificada. Quinto. La estructura se modifica hasta que sus componentes y el comportamiento resultante coincidan con el comportamiento observado en el sistema real. Sexto. Se modifican las decisiones que pueden ser introducidas en el modelo de simulación hasta encontrar decisiones aceptables y utilizables que den lugar a un comportamiento real mejorado. 2.2. Modelos y ayuda a la toma de decisiones.1 La idea de emplear modelos para representar los sistemas sociales no tiene nada esencialmente nuevo. Todo el mundo emplea instintivamente modelos cuando toma decisiones. Al tomar una decisión se elige entre varias alternativas posibles, a producir cada una de las acciones, en función del efecto que vaya a producir cada una de las acciones. La relación que liga a las posibles acciones con sus efectos es el modelo del sistema. Por lo tanto, cuando al tomar una decisión se elige entre distintas posibles acciones, en función de los resultados que de cada una de ellas se va a obtener, se está empleando un modelo del sistema. Toda toma de decisión implica una predicción, que se hace con ayuda de un modelo. El acierto de una decisión depende, prescindiendo de factores aleatorios involucrados, de la bondad del modelo que se emplee para realizar la predicción. El proceso de toma de decisiones El proceso de toma de decisiones se puede esquematizar como se hace en la figura 2.1. En ella se indica, en el bloque superior, el aspecto de la realidad sobre el que se actúa por medio de las variables u, y del que se tienen unos resultados representados por las variables y (observaciones). La decisión sobre qué valor asignar a las variables u se adopta a partir del conocimiento de los valores tomados por las variables y. REALIDAD (u) u1 y1 TOMA DE DECISIONES (y) Figura 2.1. Proceso de toma de decisiones.i El tomar una decisión implica la elección entre distintas alternativas; es decir, la asignación de un valor u1 de entre un conjunto de valores posibles para la variable i Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Figura 1.1. Estructura de realimentación de la toma de decisiones”. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 2
  3. 3. Lectura introductoria u. A cada una de estas alternativas u está ligado un resultado y. Es decir, existe una relación que liga a u con y. Esta relación puede escribirse formalmente y = R (u). Las variables u e y pueden representar evoluciones en el tiempo, en cuyo caso se escriben u(t) e y(t). El conocimiento de esta relación, es necesario para el que toma una decisión, porque esta relación es la que permite predecir qué resultados se obtendrán de cada una de las posibles acciones que puede decidir tomar; la decisión definitiva recaerá sobre aquella que permita un mayor ajuste al objetivo propuesto. La relación R constituye la representación formal del modelo. 2.3. Modelos mentales y modelos formales. 1 Modelos mentales: Son los que utilizamos más comúnmente, en la mayoría de las veces no tienen un carácter nítido, suelen ser incompletos y no estar enunciados de una forma precisa. En consecuencia, los modelos mentales no son completamente eficaces como útil para la toma de decisiones. No quiere con ello indicarse que el instrumento con el que tradicionalmente se han tomado decisiones, es decir, el modelo mental, fruto de la experiencia y de la intuición, deba ser desdeñado. Es obvio que sería absurdo hacerlo. Sin embargo, uno de los objetivos de la dinámica de sistemas, es formalizar el proceso de construcción de modelos de suerte que en él se empleen útiles formales objetivos. En lo que sigue se verá cómo la dinámica de sistemas intenta incluir en sus modelos formales (matemáticos), aspectos subjetivos de los modelos mentales tradicionalmente empleados. Modelos formales: Están basados en hipótesis como aquellas que se hacen en los modelos mentales que se emplean en el razonamiento ordinario, y son programables en un computador. Sin embargo, en general, la mente humana no está especialmente capacitada para proyectar en el tiempo las interrelaciones que se producen entre todas las partes que componen un modelo. La capacidad del computador es justamente complementaria, pues aunque no está dotado para establecer la estructura de relaciones que forman el modelo, sí está especialmente capacitado para desarrollar las consecuencias del conjunto de interrelaciones que constituyen el mismo. Modelos para computador: Pueden mostrar las consecuencias dinámicas de las interacciones entre los componentes del sistema. Cuando se trata de extraer las consecuencias de ciertas acciones, empleando modelos mentales, se corre el peligro de extraer unas conclusiones erróneas. La intuición no es fiable cuando se abordan problemas complejos. Una posible razón de ello es que se tiende a pensar en términos de relaciones de causa a efecto unidireccionales, olvidando la estructura de realimentación que ciertamente existe. Modelos matemáticos: Se enuncian de una manera explícita; el lenguaje matemático que se emplea para la descripción del modelo no deja lugar a la ambigüedad y son programables en un computador. Modelos de dinámica de sistemas: Son más explícitos que un modelo mental y, por lo tanto, pueden ser comunicados sin ambigüedad. Las hipótesis sobre las que se Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 3
  4. 4. Lectura introductoria realiza el modelo, así como las interrelaciones entre los elementos que lo forman, aparecen con toda claridad en el mismo, y son susceptibles de discusión y revisión. La proyección futura del modelo puede hacerse de forma completamente precisa. Por lo tanto es un útil fundamental para tomar decisiones. Características de la construcción de modelos La esencia de la construcción de modelos reside en la simplificación. Un modelo se construye para mejorar la comprensión de un cierto aspecto de la realidad, así como para hacer explícitas las implicaciones de las complejas relaciones que existen en el mundo real. Todo modelo de un sistema social debe omitir algunos detalles del mundo real que trata de modelar. Respecto a la cuantificación de las variables que intervienen en un modelo debe indicarse que no se trata sólo de una cuestión de simplicidad sino del establecimiento del modelo de una forma precisa, es decir, sin ambigüedades. No debe negarse, sin embargo, la existencia de aspectos difícilmente cuantificables que pueden tener una gran influencia en determinados procesos reales de toma de decisiones 2.4. Simulación de problemas.ii, 1 Ciertos aspectos de los problemas pueden ser estudiados con ayuda de modelos matemáticos. Aspectos en los que se encuentran involucrados elementos que son fácilmente caracterizables con ayuda de variables cuantitativas; por ejemplo, aspectos demográficos en los que la población es claramente cuantificable. Aún cuando sea posible establecer variables cuantitativas para describir los distintos elementos que intervienen en un problema de tipo social, por ejemplo, la complejidad de las interrelaciones que presentan estos elementos hace especialmente compleja la construcción y posterior tratamiento de estos modelos, que ha sido posible sólo con la ayuda del computador. Y es a través de la construcción de un modelo de simulación que podemos hacer esto, se requiere disponer de una lista de interacciones hipotéticas entre las variables del problema e intentar dar validez a estas relaciones con ayuda de datos tomados del problema real. (Es importante tener presente que una única hipótesis incorrecta puede invalidar el conjunto de un modelo.) Una simulación se refiere al proceso mediante el cual se realizan experiencias sobre el modelo, y no sobre la realidad, y he aquí que el computador tiene una potencialidad casi ilimitada para la simulación. En lugar de emplearse en los experimentos la realidad misma, se emplea un modelo de ella. Se observa el comportamiento del modelo y se realizan experimentos mediante los que se responde a cuestiones específicas acerca del sistema real que se ha representado por el modelo. En los estudios de simulación no se buscar predecir el futuro, sino comprender cómo los posibles cambios que se pueden realizar sobre el sistema están asociados con distintos modos de comportamiento en el tiempo. ii Aracil, Javier. (1983). En el libro corresponde al apartado titulado: ”3 Estudio por simulación de sistemas sociales”. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 4
  5. 5. Lectura introductoria 2.5. Problemas y complejidad dinámica. 2 “Complejidad, o lo que es lo mismo: ‘Las mujeres son de Venus y los hombres de Marte’ ”… Ing. Gloria Pérez Salazar Los problemas que se confrontan desde la perspectiva de Dinámica de Sistemas tienen al menos tres características en común: 1. Son dinámicos. Esto es que involucran variables cuantitativas y cualitativas que cambian con el tiempo. Además, pueden expresarse en términos de gráficas de estas variables en el tiempo. EJEMPLOS: Enfermedades degenerativas, crecimiento poblacional, ecología y niveles de contaminación. 2. Involucra del concepto de “feedback” o retroalimentación. “Feedback” es la transmisión y regreso de información. Los sistemas de retroalimentación y control son fundamentales y están presentes en diferentes sistemas de la vida humana. Ejemplos de feedback: • Un termóstato. • Una persona siente que se va a caer y balancea su cuerpo. • La competencia lleva a una organización a realizar investigación para nuevas líneas de productos. 3. Tiene un nivel de complejidad del sistema, a la que se le denomina Complejidad Dinámica (CD). La complejidad dinámica no está en función del número de componentes de un sistema, o del número de combinaciones que se pueden dar al momento de tomar una decisión. ¿Cómo lidiar con la Complejidad Dinámica? El uso de mundos virtuales y la creación de modelos de simulación son dos de las formas que tenemos para lidiar con esta complejidad. • Mundos Virtuales: Implican la creación de laboratorios de aprendizaje en los cuales los tomadores de decisiones pueden experimentar sus decisiones. Esta opción nos permite entender la complejidad de las acciones realizadas obtenidas por la experiencia que se obtiene de tomar decisiones y ver el impacto que tienen dentro del mundo virtual. Con esta experiencia el tomador de decisión tendrá una mayor conciencia de las acciones a realizar en el mundo real. MUNDO REAL Mundo Virtual DECISIONES INFORMACIÓN REALIMENTADA ESTRATEGIA, ESTRUCTURA, MODELOS REGLAS DE MENTALES DECISION Figura 2.2. Mundos virtuales. (Basado en el libro: Sterman, John; Business Dynamics, página 34). Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 5
  6. 6. Lectura introductoria • Modelos de simulación: Dado que la complejidad de nuestros modelos mentales excede nuestra capacidad de entender sus implicaciones, el uso de modelos de simulación, sirven como apoyo para acelerar el proceso de aprendizaje. MUNDO REAL DECISIONES INFORMACIÓN REALIMENTADA ESTRATEGIA, ESTRUCTURA, MODELOS REGLAS DE MENTALES DECISION Figura 2.2. Barreras para el aprendizaje. (Basado en el libro: Sterman, John; Business Dynamics, página 20). Factores asociados a la Complejidad Dinámica Al analizar problemas complejos, veremos que se presenta bajo un comportamiento contraintuitivo el cuál es propiciado por factores que están asociados a la complejidad dinámica presente en este tipo de problemas. Factores asociados: • Tienen “delays” o retardos. Estos generan inestabilidad en el sistema. Si agregamos un delay a un ciclo estabilizador se generan oscilaciones. Este comportamiento lo podemos ver en la regadera. • La distorsión producto de filtrar información. Esto como consecuencia del mapa mental que cada individuo tiene de su entorno. Podemos corroborarlo con la frase siguiente: “El ojo ve solo lo que la mente está preparada para comprender”. • Visión limitada. Tenemos una racionalidad limitada al procesar la información e identificar los ciclos de retroalimentación. –“The capacity of the human mind for formulating and solving complex problems is very small compared with the size of the problem whose solution is required for objectively rational behavior in the real world or even for a reasonable approximation to such objective rationality”. Simon, 1957 Comportamientos contraintuitivos Se ha determinado que existen tres comportamientos “contraintuitivos” en los sistemas complejos: 1. Los sistemas sociales complejos son insensibles a la mayoría de los cambios en las políticas que la gente implementa en un esfuerzo por mejorar el comportamiento de dicho sistema. Por contrario, tenemos que en los sistemas simples, la causa de un problema está cercana en tiempo y espacio a los síntomas de un problema. Ejemplo: Tocas la estufa caliente, luego te quemas. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 6
  7. 7. Lectura introductoria Por otro lado, en los sistemas dinámicos complejos, las causas están muy lejos en tiempo y espacio de los síntomas, y pueden surgir de partes muy diferentes a las que se pensaba. Por lo tanto, para un observador de un sistema complejo, las causas y síntomas están aparentemente cercanas en el tiempo y espacio, lo que contribuye a que tome decisiones que solo empeorarán el sistema. 2. Los sistemas sociales pueden tener algunos puntos sensibles a través de los cuales su comportamiento se puede cambiar. Estos puntos sensibles se no se encuentran donde la gente esperaría que estuvieran normalmente. Por ello, hay más peligro de que una persona, al detectar un punto de influencia importante (guiado por su intuición y juicio), altere el sistema de una manera equivocada. Ejemplo: En un sistema urbano, la vivienda es un punto sensible. Si se deseara hacer de una ciudad un mejor lugar para personas de todos los recursos económicos. ¿Debería reducirse la vivienda para gente de bajos recursos? ¿Cómo se generan los cinturones de miseria en las grandes ciudades? 3. Los sistemas sociales presentan un conflicto entre consecuencias a corto y largo plazo, al proponer un cambio en una política. Esto se da porque una política que produce mejoras a corto plazo generalmente degradará al sistema a largo plazo. Por otro lado, las políticas que producirán resultados a largo plazo inician con una baja en el desempeño del sistema. Si vemos, muchos de los problemas que se viven actualmente son producto de soluciones a corto plazo de épocas pasadas. Entonces debemos preguntarnos: ¿Por qué optamos por políticas de corto plazo en lugar de largo plazo? 2.6. Dinámica de sistemas Definición2 Jay Forrester, considerado el padre de esta metodología define la dinámica de sistemas de la siguiente manera: “System Dynamics deals with how things change through time, which includes most of what most people find important. It uses computer simulation to take the knowledge we already have about details in the world around us and to show why our social and physical systems behave the way they do. … demonstrates how most of our own decision policies are the cause of the problems that we usually blame others, and how to identify policies we can follow to improve our situation.” Característica principal de la dinámica de sistemas y el Club de Roma La dinámica de sistemas permite una fácil accesibilidad al modelo por parte de especialistas en el problema bajo estudio, aún cuando no lo sean expertos en dinámica de sistemas. Esta accesibilidad se da en tres formas de cuerdo como esté el modelo: diagramas causales, diagramas de Forrester y ecuaciones.1 En esta accesibilidad reside la mayor garantía contra los posibles falseamientos que se introduzcan al construir el modelo. Esto permite que el modelador presente un Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 7
  8. 8. Lectura introductoria modelo en un lenguaje que permita ser comprendido, y criticado, por el especialista en el proceso modelado. Se puede decir que la dinámica de sistemas es básicamente honesta.1 La ventaja que presenta la dinámica de sistemas como metodología, fue visualizada por un grupo de especialistas altamente cualificado del Club de Roma, la cuál utilizaron para construir el primer modelo del mundo.1 El Club de Roma fue una agrupación de connotados individuos de todas las áreas del conocimiento, que se reunieron con el propósito de hacer un modelo del mundo que resolviera los siguientes cuestionamientos: ¿Qué tan cerca estamos de acabarnos los recursos mundiales? ¿Podría el mundo sostener el ritmo de ese crecimiento poblacional?2 Donella Meadows concentró los resultados de ese esfuerzo en un libro llamado “Límites del crecimiento”, Posteriormente, los resultados fueron actualizados en un libro más reciente llamado “Mas allá de los límites del crecimiento”.2 La conclusión a la que se llegó en este estudio es la siguiente: “Es cierto que la contaminación, la sobrepoblación, las enfermedades, la escasez de comida, la guerra, o alguna otra fuerza igualmente poderosa, pondrá n un límite al crecimiento de la población si la persuasión o factores psicológicos no lo hacen. El crecimiento exponencial no puede continuar por siempre. De seguir creciendo al ritmo actual, habrá solo un metro cuadrado por persona antes de 400 años.”2 En la misma línea del pensamiento encontramos la siguiente reflexión de Jay Forrester:2 “Nuestro gran reto es guiar la transición del crecimiento al equilibrio. A menos que el mundo entienda y comience a actuar pronto, la civilización será sobrepasada por fuerzas que nosotros mismos hemos creado, pero que ya no podremos controlar nunca más”. La dinámica de sistemas pretende construir modelos dinámicos, complejos y comprehensivos, capaces de predecir los impactos a largo plazo de decisiones alternativas. La elección de las variables que deben incluir los modelos, su estructura y los valores de los parámetros que aparecen en los mismos reflejan, en gran medida, la imagen que el constructor del modelo ha desarrollado con relación a los elementos que intervienen en el mismo. De esta manera los juicios o hipótesis subjetivos prevalecen en los modelos desarrollados con ayuda de la dinámica de sistemas; lo cual no debe considerarse negativo, porque estos juicios subjetivos no están ocultos, sino que son explícitos en el modelo.1 iii,1 2.7. Origen de la dinámica de sistemas Ya hemos mencionado que la dinámica de sistemas aparece en un momento histórico en el que se desarrollan importantes movimientos de tipo científico y tecnológico. Y esta pretende resolver una clase determinada de problemas prácticos. La informática, la cibernética y la teoría general de sistemas1 En torno a la Segunda Guerra Mundial se desarrollan los computadores que son unas máquinas electrónicas de calcular llamadas a tener una influencia considerable en múltiples aspectos del quehacer humano y, especialmente, en el científico. En torno al computador se desarrolla un cuerpo de doctrina, denominado informática, en el iii Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Origen histórico y fundamentos de la dinámica de sistemas”. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 8
  9. 9. Lectura introductoria cual se integran tanto los avances tecnológicos específicos como una cierta herencia intelectual de matemáticas aplicadas. La informática se puede considerar como la ciencia y el arte de hacer fácil, cómodo y fecundo el empleo del computador. En la postguerra, y en la época del nacimiento de la informática, aparece otra realización científica, de singular influencia y alcance, a la que Wiener bautizó como cibernética. Para este autor, la cibernética tiene por objeto el estudio de la comunicación y el control tanto en el animal como en la máquina. Otros autores definen a la cibernética como “<el estudio de los mecanismos de realimentación> en los sistemas físicos, biológicos y sociales “, o bien, como “el «estudio de los sistemas complejos, normalmente empleando un computador»”. Las aportaciones más notables de Wiener pueden resumirse en dos puntos: 1. Resaltó la importancia de los estudios interdisciplinarios, mostrando el gran interés que presentan para cada una de las disciplinas consideradas. 2. Advirtió la presencia de procesos realimentados de control en una amplia clase de sistemas, tanto naturales como sociales. A un nivel de mayor de la cibernética se desarrolla, en los años de la postguerra, un movimiento, de amplio espectro filosófico y científico, en torno a la llamada teoría general de sistemasivv. El principal representante de este movimiento, y acuñador de la denominación con que se lo conoce, es el biólogo Von Bertallanfy. De acuerdo con este autor la teoría general de sistemas surge de la confluencia de las siguientes consideraciones: 1. Existe una tendencia general hacia la integración en todas las ciencias, tanto naturales como sociales. 2. Esta integración parece centrarse en una teoría general de 1os sistemas. 3. Esta teoría puede ser un medio importante para conseguir una teoría exacta en los campos no-físicos de la ciencia. 4. Esta teoría conduce a la unidad de la ciencia, al desarrollar principios unificadores que integran, verticalmente, el universo de las ciencias individuales. 5. Todo ello puede conducir a una integración, ampliamente necesitada, en la educación científica. La teoría general de sistemas pretende capitalizar la existencia de paralelismo entre diferentes campos científicos y suministrar las bases para una teoría integrada de la organización y de la complejidad. En el contexto histórico definido por la aparición de disciplinas como la informática, la cibernética y la teoría general de sistemas, hace su aparición la dinámica de sistemas. A esta última cabe considerarla como una metodología específica inmersa en el movimiento filosófico, científico y técnico que representan aquellas tres disciplinas mayores. El conjunto de todas estas disciplinas constituye la manifestación del llamado paradigma de sistemas, en el sentido dado por empleando el término paradigma Kuhnvi en su teoría de las revoluciones científicas. Un paradigma es, en cierta forma, un punto de vista respecto a la realidad, una forma de entender el quehacer científico. El paradigma de sistemas está formado por los métodos científicos de iv Bertalanfy, Ludwig von; General System Theory; George Braziller, 1968 (versión española en el Fondo de Cultura Económica). v Klir, G. J. (Ed.); Trends in General Systems Theory. Wiley-Interscience, 1972. vi Khun, T.; La estructura de las revoluciones científicas; Fondo de Cultura Económica. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 9
  10. 10. Lectura introductoria estudio de los problemas del mundo real que adoptan una óptica globalizadora (holística) por oposición a los métodos de tipo analítico y reduccionista. Es decir, se centra en los métodos de estudio de la realidad para los que lo importante es la consideración de las unidades que resultan de la interacción entre las partes, y no del análisis de las partes aisladas. 2.8. Fundamentos de la dinámica de sistemas1 En la dinámica de sistemas se combinan tres líneas de desarrollo científico-técnico: 1. Las técnicas tradicionales de gestión de sistemas sociales (privados o públicos). La gestión implica una serie de toma de decisiones que se pretende sean óptimamente racionales y consistentes. Aquí interesa solamente recordar que en los procesos normales de toma de decisión, empleados en la gestión pública o privada, se hace uso de factores tales como la intuición, la experiencia y la información de base, factores que se integran en los modelos mentales. Los modelos mentales han servido de base tradicional para la toma de decisiones. Los métodos tradicionales de gestión están basados en la experiencia acumulada por el que toma la decisión. Tal experiencia, se reduce a una información, recogida más o menos directamente, sobre situaciones previas. De la ingente cantidad de información que constituye la experiencia personal se extraen aquellas pautas repetitivas a partir de las cuales es posible hacer predicciones. De esta forma se van construyendo modelos mentales de las situaciones habitualmente encontradas. Estos modelos se corrigen y perfeccionan, por un proceso de aprendizaje. Cualquier intento de establecer de una forma sistemática modelos formales para facilitar la toma de decisiones deberá partir del hecho histórico de que los métodos tradicionales de gestión están basados en una acumulación de experiencia ampliamente contrastada. 2. La teoría de sistemas realimentados y cibernética, La teoría de sistemas realimentados suministra estructuras básicas que permiten generar una amplia variedad de comportamientos dinámicos y que pueden emplearse para describir las formas de comportamiento dinámico encontradas en la realidad. 3. La simulación por computador. Permiten conseguir a un bajo costo, y en tiempos muy cortos, los cálculos implícitos en un modelo, pudiéndose realizar diferentes pasadas del modelo, correspondientes a las distintas condiciones que se quieren analizar. En la figura 2.2, se muestran de forma esquemática las interrelaciones entre estos conceptos. De acuerdo con estas tres corrientes, la dinámica de sistemas trata de construir, basándose en la opinión de expertos, modelos dinámicos en los que juegan un papel primordial los bucles de realimentación, y empleando el computador como útil básico de simulación. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 10
  11. 11. Lectura introductoria De acuerdo con estas tres corrientes, la dinámica de sistemas trata de construir, basándose en la opinión de expertos, modelos dinámicos en los que juegan un papel primordial los bucles de realimentación, y empleando el computador como útil básico de simulación. Figura 2.2. Esquema del origen de la dinámica de sistemas.vii El hecho de que los modelos de la dinámica de sistemas traducen, fundamentalmente, la opinión de expertos es absolutamente crucial para la comprensión del significado de la misma. A la dinámica de sistemas cabe considerarla como un lenguaje para la expresión de modelos de sistemas. REFERENCIAS UTILIZADAS: 1 Aracil, Javier. Introducción a la Dinámica de Sistemas. Capítulo 1. Modelos matemáticos en las ciencias sociales. (1983) Ed. Madrid: Alianza Universidad. Primera Edición. ISBN: 8220680583 2 Notas del profesor 2. Autor de contenido: Ing. Gloria Pérez Salazar. Año 2000. vii Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Figura 1.2.Esquema de la génesis de la dinámica de sistemas”. Derechos Reservados. Se prohíbe la reproducción total o parcial de este documento sin la debida autorización de los autores 11

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