Aplicación de Multi-Metodologías para la Gestión y Evaluación de Sistemas Sociales y Tecnológicos. Tomo I

Asociación Cooperadora Facultad de Ciencias Económicas. UNC

Lugar: Córdoba; Año: 2012 p. 262

978-987-1436-73-6

En la compilación de estos aportes subyacen una cierta cantidad de valores y convencimientos que creemos conveniente plantear de manera explícita. Para explicarlos, resulta apropiado reflexionar sobre la compleja realidad en la que vivimos y considerar los posibles aportes que pueden hacerse desde la Investigación de Operaciones, para contribuir a resolver los problemas que nos ocupan. Existe en nuestra opinión, una gran distancia entre los variados requerimientos que en materia de toma de decisiones, plantea nuestra sociedad y las aplicaciones de Investigación Operativa que se realizan para responder a esas necesidades. Pero también entendemos que esa distancia puede y debe ser reducida a la brevedad. Por ese motivo, dedicamos el primer tramo de esta Introducción a plantear nuestra visión sobre los requerimientos que plantea el sistema socio-productivo. A continuación recordamos algunas estrategias que pueden ser utilizadas porque han resultado exitosas en las organizaciones que las adoptaron y analizamos el modo en que la Investigación Operativa puede contribuir con las mismas. Finalmente, dedicamos la última parte de este apartado, a enumerar los contenidos del libro. La problemática que nos plantea la realidad Tanto nuestro país como otras regiones de Latinoamérica se encuentran envueltos en un proceso de readaptación y expansión económica. Sucede que se mantienen algunas ventajas de la economía global implementada en los años noventa, como es la apertura de nuevos y mejores mercados, en tanto que se ha logrado construir una cierta independencia, lo que pone a nuestros sistemas económicos relativamente a salvo de los vaivenes y crisis de la globalización. Este es, sin dudas, un ambiente que parece propicio para las nuevas ideas, donde herramientas de auxilio a la decisión como son las que integran la Investigación Operativa deberían ser de gran utilidad. Sin embargo, el emprendedorismo y la innovación muy a menudo confían más en la intuición o la experiencia, que en los recursos de la IO. En este particular se puede recordar una reflexión formulada en el clásico texto de Prawda (1976). En la introducción de su libro, el autor asegura que los métodos y modelos de la IO fueron desarrollados y aplicados en los países avanzados, con la finalidad de racionalizar el uso de los recursos. A continuación plantea la paradoja de que Latinoamérica, una región donde los recursos son siempre muy escasos, no utiliza estas metodologías, al extremo de que sus aplicaciones son realmente reducidas. En cambio, aquellos países donde la disponibilidad de recursos es elevada, donde habitualmente no se plantean privaciones, realizan un aprovechamiento masivo de estas herramientas. Cuarenta años después, la afirmación de Prawda sigue teniendo validez, sólo que la cuestión es no solo aplicable a los países en desarrollo. Muy por el contrario, autores que trabajan en Europa como Rosenhead (2003), plantean que la cantidad de aplicaciones de Investigación Operativa es muy reducida en todo el mundo, al menos si se compara dicha cantidad con el número de problemas reales que deberían analizarse. Por su parte, Franco (2011) va un poco más allá y asegura que frecuentemente ocurre que las herramientas de la IO permiten arribar a soluciones teóricas, pero que estas soluciones no se implementan posteriormente en la práctica. Para explicar estas contradicciones, debemos tener en cuenta que aún cuando las condiciones parecen favorables, el mundo en que se mueven nuestras organizaciones es complejo e incierto. La incertidumbre se evidencia en el hecho de que las principales variables que deben considerarse al analizar un problema son siempre cambiantes. En efecto, cambian los protagonistas, las condiciones del entorno, las opiniones y las preferencias. Ante esas circunstancias, los estudios o análisis se encuentran obligados a prever cuáles son las variantes posibles y de qué modo estas variaciones pueden afectar al sistema, por ende, tanto al problema que se analiza como a las posibles soluciones. Claro que, esto requiere un esfuerzo adicional para identificar las variables fundamentales, las relaciones entre las mismas y los mecanismos de cambio. Por otra parte, el entorno es complejo porque además de los elementos físicos o económicos, hay una fuerte incidencia de las personas que participan. De hecho, los autores prefieren hablar de Sistema Socio-Técnico; término con el cual se hace referencia a sistemas donde los resultados alcanzados dependen tanto de las cuestiones tecnológicas (medios, recursos, métodos e incluso medio ambiente), como de las personas o grupos humanos que los operan. Esto es, en condiciones muy similares una línea de producción puede trabajar con un 25% de rechazos de productos terminados o con un 1%. Una organización puede operar con una elevada tasa de accidentología o puede lograr que esta sea aceptablemente baja. Una Universidad puede tener en primer año, un 70 % de deserción o un 15 %, incluso la misma unidad académica puede pasar de una condición a la otra. El origen de esas notables diferencias puede buscarse en el modo en que el grupo de personas que administra el proceso, se organiza para gestionarlo. Por supuesto, el problema de estos sistemas complejos ha sido analizado desde diferentes áreas del conocimiento. Desde el punto de vista técnico, es habitual por ejemplo, aplicar los denominados sistemas de gestión, que pueden ser para la calidad, para el mantenimiento o para el medio ambiente, por citar algunos muy conocidos. El modo en que operan las organizaciones avanzadas En las entidades dedicadas a la producción, tanto de bienes como de servicios, es frecuente encontrar modalidades de organización y estrategias de trabajo, que se inspiran en los principios originales de la primera mitad del siglo veinte. Así entonces, los conceptos de Taylor, Fayol y el propio Ford continúan vigentes, pese a que han evidenciado una cantidad importante de debilidades. Como contrapartida, existen una variedad de propuestas metodológicas que han demostrado ser superadoras de aquella estrategia inicial, en tanto mejoran desde las condiciones de trabajo hasta la productividad. En particular pueden recordarse algunas que si bien se impusieron en los noventa, en pleno auge del neoliberalismo, tienen validez en cualquier espacio y circunstancia. Apenas caída el Muro de Berlín, las Universidades estadounidenses realizaron propuestas concretas acerca del modo en que convenía trabajar de allí en más. Por ejemplo, desde el MIT (Massachusetts Institute of Technology), se lanzó el concepto de Lean Production, mediante el cual se recomienda que las organizaciones sean esbeltas y flexibles, con capacidad para adaptarse rápidamente a los cambios que es necesario enfrentar, originados tanto en el ambiente como en la competencia. En efecto, en el libro “La máquina que ha cambiado el mundo”, bajo la excusa de revisar la historia del automóvil, Womack J, Jones D, Roos D (1991) enumeran las cuestiones que deben cumplir las automotrices para tener éxito. El libro resume un estudio de cinco años de duración, donde se comparan las estrategias productivas occidentales con las exitosas empresas japonesas. La Lean propone una estructura organizacional con muy pocos niveles jerárquicos, donde la base está formada por células relativamente independientes que actúan como pequeñas empresas, es decir, para cumplir su misión se ocupan de sus insumos, utilizan de la mejor forma posible sus recursos, dominan sus procesos, se asocian con sus proveedores. De este modo, se aprovecha mejor la posibilidad de trabajar en grupo (células), porque los grupos tienen una capacidad de respuesta más rápida que los individuos y de hecho, se transfiere la responsabilidad por las decisiones precisamente a estos grupos. Pese a los veinte años que pasaron desde la propuesta original, estos conceptos conservan un elevado nivel de vigencia, como lo muestran los numerosos artículos científicos que en la actualidad se orientan a su tratamiento (Angelis, Conti, Cooper, Gill, 2011; Wilson, Roy, 2009). Además, se han extendido casi sin excepción, a todos los sectores de la actividad económica. Como prueba de ello, resulta apropiado revisar las aplicaciones a la industria farmacéutica (Chowdary y George, 2012), o a la misma gestión del gobierno (Radnor, 2010). Otra propuesta que continúa vigente fue planteada en el libro “La quinta disciplina” (Senge, 2007), mediante el concepto de “organizaciones que aprenden” (Learning Organization). Dicho texto asegura que las entidades exitosas en el futuro serán aquellas que adquieran capacidad para aprender en forma continua. A continuación se enumeran y discuten cinco disciplinas que facilitan el crecimiento permanente: pensamiento sistémico, crecimiento personal, visión compartida, modelos mentales y aprendizaje en grupo. En este caso, buena parte del planteo original pasa por la posibilidad de operar y construir en pequeños equipos de trabajo, como lo destaca GarvinD, Edmonsom A, Gino G (2008). Hay equipo porque se requiere un buen ejercicio de liderazgos que sean capaces de compartir y mejorar la visión de la organización. Lo hay porque se estimula el crecimiento individual de los integrantes, sabiendo que con ello se mejoran las potencialidades del grupo. Hay equipo por otra parte, porque los métodos que permiten analizar los problemas mediante el pensamiento sistémico deben ser aplicados en grupo. Hay equipo también porque se reconoce la existencia de verdaderos campos mentales, dado que los miembros de la comunidad organizativa comparten necesariamente una cierta cantidad de valores y creencias. Pero además, la adaptación de la organización, los cambios y mejoras en los campos mentales, la vigencia de la visión, se consiguen gracias a la capacidad de aprender en grupo. Senge destaca que los grupos aprenden mucho más rápidamente que los individuos aislados y que cuando operan en condiciones apropiadas, son capaces de obtener resultados muy superiores a los individuales. Es justo precisar que si bien el concepto se impuso en las empresas cuando fue propuesto desde la Universidad de Harvard, lo que en nuestra opinión hace Senge es condensar conocimientos y fundamentos desarrollados por diferentes autores. Entre los aportes que pudo haber considerado se encuentran los de Pichon-Riviere, experto argentino orientado a la Psicología Social, que trabajó en Buenos Aires hasta los años setenta. Dicho autor planteó que el concepto de grupo es el de un conjunto de personas enfocado en una tarea compartida. En su obra se distingue entre grupos y grupos operativos, donde los últimos son los logran los mejores resultados. El trabajo de Pichon-Riviere evidenció que para poder operar en conjunto de manera eficiente, es conveniente que los grupos se enfoquen en la tarea mediante la aplicación de dinámicas con objetivos y reglas muy precisas (Pichón-Riviere, 1975; Quiroga, 1998). Ahora bien, hagamos un resumen de estos conceptos. Por un lado se tiene que las organizaciones deben trabajar en grupo y que es necesario que esos grupos tomen decisiones con una perspectiva sistémica. Por el otro se afirma que el aprendizaje colaborativo y el trabajo conjunto se tornan eficientes si se apoyan en objetivos y reglas adecuados. Un modo simple de trabajar con objetivos y reglas compartidas es aplicar técnicas o métodos. Sobre esta base, parece evidente que apoyar los procesos de toma de decisiones grupales con métodos adecuados, puede y debe ser un recurso muy efectivo para potenciar el aprendizaje en equipo. Esto se verifica frecuentemente en la práctica, dado que existen en otros campos del conocimiento métodos que satisfacen este requisito. Como ejemplo, dentro de los denominados Sistemas de Gestión de Calidad, son muy conocidos el Análisis de Modos de Falla y sus Efectos (AMFE), los diagramas de flujo o el diagrama causa efecto de Ishikawa (Gryna, Chua y De Feo, 2007 ). Cabe preguntar entonces sobre el aporte que puede hacer la Investigación de Operaciones en este aspecto. Una primera cuestión en este sentido es determinar cuáles son los métodos de la IO que pueden utilizarse para potenciar el trabajo de los grupos operativos. Si bien la respuesta es amplia, un supuesto base de este libro es que los métodos de Apoyo Multicriterio a la Decisión tienen un elevado potencial para sostener los procesos de aprendizaje y crecimiento grupal en las organizaciones. Diferentes tipos de Investigación Operativa En Vidal (2006) se define la IO del siguiente modo: “Una disciplina de consulta basada en la investigación de una situación problemática real, usando métodos que dan soporte al grupo de trabajo en la elaboración de un plan de acción para la solución de los problemas”. Cabe rescatar de la misma el empleo de tres términos importantes: métodos; grupo de trabajo y solución de problemas. Es decir, la responsabilidad por la toma de decisiones se deposita generalmente en grupos que deben seleccionar planes de acción. Claro que no todos los métodos de la IO tienen cualidades similares a la hora de facilitar el trabajo grupal; los métodos de optimización, por ejemplo, no resultan tan naturales para los no especialistas, como los métodos de la DMD. Por otra parte, Sorensen y Vidal (2003) agrupa los métodos de la Investigación Operativa (IO), en IO Dura y en IO Blanda. El primer conjunto incluye aproximaciones como la Programación Lineal o la Simulación, donde se estructuran los problemas a partir de hechos medibles y cuantificables. Bajo esa óptica, se construyen modelos matemáticos y los problemas se analizan sin considerar a los actores. En cuanto a la IO Blanda, Sorensen y Vidal (2003) destacan que la fase de estructuración de problemas incluye tanto información cualitativa como cuantitativa, los modelos no se apoyan en formulaciones matemáticas y el objetivo central es facilitar las búsquedas de acuerdos entre los miembros del grupo de decisores. En esta línea de trabajo se pueden mencionar distintas aproximaciones como los mapas cognitivos y en particular el Strategic Option Development and Analysis (SODA) de Eden (2004), la Soft System Methodology propuesta por Checkland (2000) y reformulada por Georgiou (2006, 2008) Sin embargo, para analizar problemas complejos como los que presentan los Sistemas Socio-Técnicos, Mingers (2011) recomienda la utilización de combinaciones creativas de los métodos Duros y Blandos y plantea el concepto de Multi-metodología. Por su parte, Franco y Lord (2011) señala que no existe una “mejor manera” de realizar dicha combinación de métodos, pero que una intervención multi metodológica debería atender las tres dimensiones claves del problema: personal, social y material. Es decir que al analizar un problema es necesario caracterizar, además de lo estrictamente técnico, a los individuos y a las relaciones entre los mismos. Más aún, Franco y Montibeller (2011) plantea que es posible postular cuatro actividades básicas en una intervención: apreciación; análisis, evaluación y acción. Ahora bien, los métodos de la Decisión Multicriterio Discreta (DMD), si bien están comprendidos dentro de la IO Dura, se distinguen porque en general permiten considerar a los actores y representar la complejidad de sus puntos de vista. En Dias y Clímaco (2005), por ejemplo, se destaca que la discusión de las restricciones de un problema DMD, genera un incremento en el nivel de aprendizaje interactivo entre los miembros del grupo, producto de sus diferentes experiencias y raíces culturales, a la vez que permite reducir la incertidumbre y la ambigüedad. Con este razonamiento, parece conveniente que las organizaciones con capacidad para aprender (Learning Organizations), que adoptan estructuras flexibles (Lean Production), utilicen de manera masiva los métodos DMD para analizar sus problemas y establecer líneas de acción. De acuerdo a este enfoque, decisiones tácticas u operativas como las que surgen del tratamiento de no conformidades o la selección de proveedores, por ejemplo, deberían ser analizadas con DMD. Es posible aún hacer un planteo más fuerte, dado que si la organización necesita que alguno de sus grupos adquiera un conocimiento nuevo, puede utilizar la Decisión Multicriterio Discreta para favorecer el proceso formativo. Esto es, en vez de organizar una capacitación tradicional con un profesor que explica y alguna práctica posterior, es conveniente plantear un problema de toma de decisiones, de modo que los miembros del grupo se dediquen a investigar y experimentar con el problema, con un rol fuertemente activo, en tanto que el formador actúa como facilitador del proceso. Con base en las reflexiones anteriores, consideramos que los métodos de la DMD pueden ser utilizados como un punto intermedio entre la perspectiva Dura y la Blanda. De hecho, estas metodologías se apoyan en elementos objetivos y utilizan métodos matemáticos, pero a la vez facilitan la estructuración del problema y favorecen tanto la comprensión, como la integración de los miembros del grupo de trabajo. Contenidos y organización del libro Como se anticipó, después de la presente Introducción los capítulos se agrupan en las siguientes dimensiones:  Procesos de decisión para decisores individuales  Procesos de toma de decisiones en grupos La primera dimensión, se compone de seis capítulos. Los primeros tres relacionados al estudio de medidas de performance de sistemas sociales, en los siguientes capítulos se presentan aplicaciones de métodos de decisión multicriterio discreta y de un modelo de optimización de flujo de costo mínimo. En el capítulo 1 se describe un análisis de eficiencia en investigación y desarrollo experimental en países latinoamericanos mediante la utilización de tres metodologías –DEA, TOPSIS y Mapas Auto organizados – se realiza además una comparación de los resultados y aportes de cada método. En el siguiente capítulo se realiza una evaluación global de gestión de la Administración de Justicia Ordinaria en la República Argentina. Se obtiene un ordenamiento de los poderes judiciales provinciales de acuerdo a los diferentes criterios que sustentan la eficiencia y la eficacia. Para su resolución se aplicó el método multicriterio de apoyo a las decisiones TOPSIS. El capítulo tercero evalúa el bienestar social de los países latinoamericanos, contemplando el conjunto de indicadores empleados en el cálculo del IDH, e incorporando otros que aportan más información sobre los aspectos medidos y captan otras dimensiones no consideradas en el cálculo de este índice, como el impacto en el medio ambiente, el acceso a la tecnología y la calidad de la gobernabilidad. Se utilizaron métodos de clasificación no supervisada y el método TOPSIS. En el capítulo 4 el lector se encuentra con un acabado análisis de la forma de resolver un problema de decisión multicriterio en el que, por las caracteristicas del problema, se hace necesario la incorporación de variables lingüísticas. Se muestan la aplicación de la metodología propuesta mediante dos casos en el campo empresarial. El capítulo siguiente también presenta una aplicación de un modelo de DMD, en este caso del Proceso Analítico Jerárquico utilizado como herramienta para la determinación del candidato presidencial a votar en las elecciones presidenciales. Por último, en esta primera parte del libro se utiliza un modelo de programación matemática sobre la base del problema de flujo de costo mínimo, desarrollado para resolver un problema de asignación de encuestadores a diferentes destinos en los que debían realizarse un número determinado de encuestas y determinar sus recorridos óptimos. La segunda dimensión, referida a la toma de decisiones en grupos de trabajos, una primera parte se orienta a la estructuración de problemas y la otra, más dura, a los modelos que asisten en la decisión propiamente dicha. En efecto, en la primera fracción se utilizan diversos métodos que permiten identificar las características generales de las problemáticas analizadas. Esto incluye desde la especificación de los objetivos que se desea alcanzar, los sectores de interés, las restricciones impuestas por el entorno o las transformaciones necesarias, hasta el plan de acciones concretas que es preciso implementar. En este tramo, uno de los capítulos analiza la gestión de residuos patógenos en el ámbito de la Universidad Nacional de Córdoba, en Argentina. Los autores utilizan distintas herramientas para delimitar mejor la problemática, entre las que se encuentran la Rejilla de Kelly y los denominados mapas cognitivos. De este modo logran caracterizar los diferentes tipos de residuos que es preciso operar, los volúmenes, los riesgos inherentes a cada tipo e incluso, las alternativas de tratamiento más convenientes. Es decir, generan la información necesaria para que sea posible decidir por uno de los posibles sistemas de gestión. Una segunda aplicación de estructuración de problemas, presenta un estudio que busca mejorar un sistema de recolección de alimentos destinado a cubrir las necesidades de personas carenciadas. Sucede que pese a perder su valor comercial, diversos productos pueden ser consumidos y aprovechados por las personas. Para el estudio se aplica la Soft System Methodology, con las adaptaciones propuestas por Georgiou. Entre los resultados se encuentran acciones cuya implementación puede aumentar la seguridad de los alimentos gestionados y reducir al mínimo las pérdidas de productos. Otro de los capítulos destinados a la estructuración de problemas, analiza el caso de una empresa orientada a ofrecer servicios de outsourcing en desarrollos informáticos. La empresa en cuestión desea identificar mejoras convenientes en su sistema de gestión, que le permitan ganar confiabilidad en la permanencia de los programadores con qué trabaja e incrementar el nivel de compromiso de los empleados. En el análisis de este caso se utilizan la Rejilla de Kelly y la Soft System Methodology. El siguiente capítulo se dedica a explorar la denominada Rejilla de Kelly (Repertory Grid), herramienta que no se utiliza frecuentemente en la estructuración de problemas, pero que puede ser de gran utilidad a la hora de identificar tanto criterios como alternativas de decisión. En este caso, se busca identificar algunos factores que pueden ser relevantes en el momento de la elección vocacional. El trabajo verifica que las motivaciones son diferentes según sea la carrera elegida. En el segmento dirigido a procesos de toma de decisiones en grupo, si bien se analizan diversos enfoques, se pone énfasis en los denominados Procesos DRV (Decisión con Reducción de Variabilidad), debido a que se trata de una metodología desarrollada por el grupo de autores. En efecto, la misma fue diseñada en el Laboratorio de Ingeniería y Mantenimiento Industrial de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. La característica clave de los Procesos DRV es que se orientan a lograr que la tarea de análisis sea eficiente. Al mismo tiempo, el método estimula el intercambio de conocimientos, percepciones y experiencias entre las personas participantes, a la vez que obliga a redoblar el esfuerzo para comprender el problema y los valores y criterios que se ponen en juego en su resolución. Dicho de otro modo, convierte la tarea de tomar una decisión en una intensa actividad de aprendizaje grupal. Un primer capítulo de este segmento, se destina a una presentación resumida del método en cuestión. Esto es, se consideran los supuestos y objetivos fundamentales, además se describen brevemente las fases o etapas de los Procesos DRV. El capítulo cierra con la enumeración de algunas de las situaciones prácticas donde esta aproximación ha sido aplicada. Un segundo capítulo se destina a comparar los Procesos DRV con otras aproximaciones, que utilizan la Teoría de Utilidades Multiatributo Aditiva. Concretamente la comparación se efectúa con dos propuestas: agregación de los valores individuales con la media geométrica; aplicación de los métodos SMAA 2 (Stochastic Multicriteria Acceptability Analysis). La gran diferencia entre estas aproximaciones y los DRV, es que estas últimas propuestas se orientan a lograr una decisión, aún cuando la información aportada por los participantes se encuentre afectada por la incertidumbre o la imprecisión, en tanto que los DRV conceden especial importancia a estimular una convergencia de opiniones y evitan agregar hasta no haber conseguido algunos acuerdos básicos. Otro de los capítulos del tramo orientado a la toma de decisiones en grupo, revisa una aplicación de la fase de estabilización de los Procesos DRV, realizada en la Biblioteca Mayor de la Universidad Nacional de Córdoba. Dicha entidad, que tiene su Sistema de Gestión de Calidad certificado bajo Normas ISO 9001:2008 gestiona un conjunto de indicadores que reflejan tanto la marcha de los proyectos de la organización, como la evolución de los procesos y de la satisfacción de los clientes. Entre los productos de esta aplicación se encuentran una identificación actualizada de las necesidades de los usuarios, la jerarquización y priorización de las mismas y un menú de indicadores compuestos que simplifican el seguimiento de los procesos. En el siguiente capítulo se analiza una aplicación de los Procesos DRV en una importante entidad productora de medicamentos, el Laboratorio de Hemoderivados de la Universidad Nacional de Córdoba. La misma tuvo por objeto establecer prioridades para el mantenimiento preventivo de equipos y la atención temprana de fallas. Lo destacable en este caso es que la aplicación contribuyó significativamente para que el Laboratorio pudiera superar históricas diferencias entre las áreas de Producción, Técnica y Calidad, lo que permitió iniciar la implementación efectiva de un Sistema de Gestión de Mantenimiento ajustado a sus necesidades.