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 El papel de la investigación en la práctica de la gestión.

Hola mi nombre es donal Sandro Noblejas Huamán de Lima Perú 🇵🇪 hoy vengo con otro artículo de  Gestión de personal como siempre y en cada uno de ellos completamente solo y me agrada porque se aprende, y como siempre sin empresas, personas, familiares, ni el estado ni ningún tipo de ayuda cuidado con los estafadores solo en mis tiempos libres redactando jejeje, bueno ahí vamos.

Hoy en día, una de las principales funciones de gestión es también la función de investigación.

Es una consecuencia del creciente dinamismo y diversificación de la gestión, un factor importante en la gestión anticrisis, y del creciente papel e importancia del profesionalismo en la gestión.

Hoy en día no existen soluciones simples en la gestión, las condiciones de gestión son cada vez más complejas y la persona se vuelve más compleja en sus características socio-psicológicas. Hoy en día es imposible tomar decisiones basadas únicamente en la experiencia y la intuición, el sentido común o los conocimientos formalmente adquiridos. Es necesario estudiar situaciones, problemas, condiciones, factores de la efectividad de la actividad humana, es necesaria una elección razonable de soluciones entre la variedad y número cada vez mayor de sus opciones.

Cada empresa está en constante desarrollo. Su desarrollo es un conjunto de problemas que se suceden uno tras otro, que deben solucionarse y resolverse en el momento oportuno. Muchas situaciones y problemas surgen inesperadamente, se manifiestan de forma aguda y no dan tiempo para pensar. No resolverlos a tiempo o no resolverlos en absoluto puede provocar una crisis y tal vez incluso una catástrofe. En la gestión moderna, la previsión y la previsión desempeñan un papel cada vez más importante. Hoy en día, hacer predicciones basadas únicamente en la intuición o en la simple extrapolación de acontecimientos actuales hacia el futuro es sencillamente impensable.

La necesidad de la investigación como función de gestión, para predecir crisis, cambios repentinos, para prepararse para las paradojas del futuro, para evaluar las posibilidades de éxito, que no deben perderse, verse, evaluarse, realizarse. Sólo se puede ver el futuro basándose en una visión clara y una comprensión profunda de todas las tendencias del presente, pequeñas y grandes. No puede haber pronósticos exitosos y confiables sin investigación.

La investigación sobre gestión hace que la propia gestión sea exploratoria y, por tanto, eficaz, sostenible, viable y adaptable a cualquier cambio.

La investigación no es solo una función de la gestión moderna, sino también el estilo de funcionamiento de todo el sistema de gestión, un cierto tipo de organización de las actividades del personal (requisitos, responsabilidad, motivación, estándares).

Un directivo moderno no debe ser un científico en el sentido tradicional de la palabra, pero debe dominar las técnicas básicas de la actividad investigadora y ser capaz de organizarla en busca de nuevos factores para aumentar la eficiencia de la gestión.

Así, hoy la investigación actúa como una de las principales funciones de la gestión, como un enfoque de la gestión que asegura la calidad de las decisiones de gestión y como un medio para mejorar la gestión (profesionalismo, innovación, motivación, etc.).

La investigación sobre gestión refleja una tendencia positiva en el desarrollo del pensamiento profesional. No puede haber profesionalismo sin creatividad, no puede haber creatividad sin investigación y la investigación en sí no puede existir sin dominar sus técnicas, métodos y enfoques.

3. Concepto de investigación en el estudio de problemas de gestión: competencia e implementación.

El trabajo de un investigador se puede identificar con el trabajo de un diseñador que diseña un nuevo dispositivo y cuenta con los métodos de diseño adecuados para ello.

El investigador también diseña, pero el tema de su diseño puede ser no solo la solución de un problema o tarea de investigación en particular, sino también la creación de un nuevo concepto de desarrollo o un concepto para resolver un conjunto de problemas, un nuevo concepto de explicación. ciertos fenómenos incomprensibles y anticipando sus cambios futuros.

Se sabe que un concepto es un conjunto de disposiciones unidas por una idea inicial común, que definen la actividad humana (investigación, gestión, diseño, funcional, etc.) y encaminadas a lograr un objetivo específico.

Existen, por ejemplo, los conceptos estadounidense y ruso de exploración espacial, existen varios conceptos de uso pacífico de la energía atómica, conceptos de reforma económica, etc.

En el ámbito de la ciencia, un concepto ayuda a explicar fenómenos y, al ser un conjunto de ideas y enfoques fundamentales, a organizar la investigación.

En el ámbito de la actividad humana práctica, refleja las premisas y actitudes iniciales, el objetivo y los medios para lograrlo. En particular, en el campo de la gestión, el concepto refleja enfoques de gestión, el sistema de valores mediante el cual se seleccionan las opciones de decisión, la selección de factores para el análisis práctico de situaciones, etc. Y en esta capacidad, el concepto de gestión ciertamente determina su efectividad. y éxito general. Condicionalmente podemos dar varios nombres a varios conceptos de gestión: el concepto de calidad, el concepto de capital humano, el concepto de cultura de gestión, el concepto de gestión informal, etc. Todos ellos se distinguen por acentos sistematizados en las actividades de gestión, factores de apoyo. para su organización e implementación.

El concepto de gestión puede ser el tema y el resultado de la investigación sobre gestión y del diseño basado en evidencia.

DE LA INVESTIGACIÓN DE MERCADO.

Desarrollar un concepto de investigación incluye definir la hipótesis, el método de recopilación de datos y el tamaño de la muestra.

El vínculo central es la formulación de una hipótesis teórica, supuesto que requiere confirmación como resultado de la investigación. Una hipótesis contiene explicaciones preliminares para un evento particular. Debe ser cuantificable.

La formulación de una hipótesis es necesaria, en primer lugar, por dos razones: en primer lugar, para las pruebas estadísticas posteriores; en segundo lugar, limitar las posibilidades de manipulación del investigador. La hipótesis debe cumplir los requisitos de categórica, inequívoca y verificable. Las fuentes de hipótesis incluyen el pensamiento lógico y creativo, las analogías y el estudio de la literatura relevante.

El siguiente paso en el desarrollo de un concepto de investigación es elegir un método de recopilación de datos. En la investigación de campo, estos son: encuesta, observación, experimento, panel, evaluación de expertos. Para los estudios documentales se utilizan diversos métodos de modelización económica y matemática.

Una condición necesaria para organizar un estudio es un estudio preliminar de la población general y una evaluación de su homogeneidad. Dado que un estudio completo es demasiado caro y a veces imposible, nos limitaremos a una muestra para que represente una ilustración representativa de la población general.

MÉTODOS DE DISEÑO CONCEPTUAL

La divergencia es una técnica para ampliar los límites del tema de investigación, que es necesaria para proporcionar espacio suficiente para la búsqueda de una solución eficaz.

El uso más eficaz de la divergencia es cuando el objetivo de la investigación es inestable o incierto, o cuando el objetivo es condicional y aproximado. Se aceptan posibles opciones de solución: contradictorias, ajenas al problema, lejanas, inexactas, lo que amplía el campo de búsqueda. La dirección de la investigación puede cambiar durante su implementación. El investigador intenta liberarse de las decisiones tradicionales, motivar el sentimiento de su propia inseguridad.

La divergencia es una prueba de la estabilidad de ideas, enfoques, direcciones en la investigación, una búsqueda de paradigmas y puntos de referencia. En esta etapa no se toman decisiones; ésta es la etapa de vagancia libre en el problema.

Lo más importante aquí es plantear preguntas que reflejen la esencia de los problemas.

Los métodos de divergencia incluyen métodos de resumen de la literatura, visualización del problema, discusión, análisis de formulaciones, acumulación y sistematización de información, inventario de puntos de vista y enfoques, cuestionamiento, análisis de limitaciones.

El resultado inmediato de la divergencia es la formulación más correcta del problema, la definición de enfoques y objetivos para resolverlo, así como la escala de calificación de las opciones de solución.

La siguiente etapa de la investigación, que caracteriza los métodos específicos de su implementación, es la etapa de transformación. La transformación es cambiar el problema y presentarlo en la forma más aceptable para la investigación y que satisfaga mejor las necesidades y objetivos del estudio. La transformación consiste en estructurar, transformar el problema y presentarlo en forma de un diagrama claro que refleje el contenido y las características de las tareas de investigación. Se trata de la construcción de un modelo para la resolución de un problema de acuerdo con los enfoques y valoraciones elegidos, estableciendo los límites de la investigación, separando lo principal de lo secundario. La transformación incluye la descomposición del problema, el establecimiento de herramientas para resolverlo y la formulación de conceptos clave que deben utilizarse al realizar una investigación. Este debería ser el resultado de la transformación. Este resultado ya sienta las premisas de la decisión final, pero su formalización se realiza en la siguiente etapa.

Los métodos de transformación incluyen métodos de clasificación, cambio de restricciones, eliminación de direcciones sin salida, identificación de nuevas propiedades, diseño de investigaciones, establecimiento de interacciones, clarificación de la estructura del problema, análisis morfológico, selección de criterios y clasificación.

La tercera etapa se denomina convergencia, que consiste en la resolución secuencial de problemas alternativos y secundarios hasta determinar la solución final que caracteriza el logro del objetivo de la investigación.

Una característica de la convergencia es el uso de técnicas estrictas de selección lógica, la eliminación de la incertidumbre y la exclusión de alternativas basadas en criterios establecidos. El papel principal aquí debería desempeñarlo una fórmula de toma de decisiones que reduzca consistentemente su diversidad. La convergencia es la especificación y detalle de las soluciones de investigación, la reducción del campo de búsqueda, la determinación de una combinación de diversas características y propiedades, la transformación de un conjunto de ideas en el concepto de una nueva gestión.

Los métodos de convergencia son métodos de especificación práctica, selección de la opción óptima, cálculo y análisis cuantitativo, análisis de costos de recursos, ordenamiento conceptual, establecimiento de interacciones y discusión del valor práctico.

Así, repetimos: en la etapa de divergencia se amplía el área o campo de búsqueda tanto de los problemas como de sus propiedades y características; 

en la etapa de transformación: buscar la formulación más precisa del problema, estableciendo su contenido y enfoques para la solución; 

en la etapa de convergencia: construir un concepto de nueva gestión basado en resaltar lo principal, determinar la combinación necesaria de propiedades y características.

Estas etapas reflejan la secuencia de procesos de pensamiento racional al realizar una investigación. Es fácil ver que incluyen tanto el pensamiento intuitivo, que es inherente en un grado u otro a todo investigador, como el pensamiento lógico, que determina criterios estrictos para la evaluación y selección de opciones. Además, estas etapas del pensamiento también incluyen problemas de procedimiento de la investigación: aprender durante el proceso de investigación cuál es la mejor manera de investigar los problemas. Finalmente, estos son métodos de investigación racionales y prácticos.

Métodos básicos para el estudio de problemas de gestión.

La eficacia de la investigación sobre sistemas de control está determinada en gran medida por los métodos de investigación elegidos y utilizados.

Los métodos de investigación son métodos y técnicas para realizar investigaciones. Su uso competente contribuye a la obtención de resultados confiables y completos del estudio de los problemas que han surgido en la organización. La elección de los métodos de investigación, la integración de varios métodos al realizar la investigación está determinada por el conocimiento, la experiencia y la intuición de los especialistas que realizan la investigación.

Todo el conjunto de métodos de investigación se puede dividir en tres grandes grupos: 

métodos basados ​​​​en el uso del conocimiento y la intuición de especialistas;

métodos de representación formalizada de sistemas de control (métodos de modelado formal de los procesos en estudio) y métodos integrados.

El primer grupo : los métodos basados ​​​​en identificar y resumir las opiniones de expertos experimentados, utilizando su experiencia y enfoques no tradicionales para analizar las actividades de la organización incluyen: el método de “lluvia de ideas”, el método del tipo “escenario”, el método de evaluaciones de expertos ( incluido el análisis FODA), métodos como “Delphi”, métodos como “árbol de objetivos”, “juego de negocios”, métodos morfológicos y muchos otros métodos.

El segundo grupo son los métodos para la representación formalizada de sistemas de control, basados ​​​​en el uso de métodos y modelos matemáticos, económicos y matemáticos para estudiar sistemas de control. Entre ellos se pueden distinguir las siguientes clases:

analítico (incluye métodos de matemáticas clásicas: cálculo integral, cálculo diferencial, métodos para buscar funciones extremas, cálculo de variaciones y otros, métodos de programación matemática, teoría de juegos);

estadístico (incluye secciones teóricas de matemáticas (estadística matemática, teoría de la probabilidad) y áreas de matemáticas aplicadas que utilizan representaciones estocásticas (teoría de colas, métodos de prueba estadística, métodos para plantear y probar hipótesis estadísticas y otros métodos de modelado de simulación estadística);

representaciones semióticas, lógicas, lingüísticas y de teoría de conjuntos (secciones de matemáticas discretas que forman la base teórica para el desarrollo de varios tipos de lenguajes de modelado, automatización del diseño, lenguajes de recuperación de información);

gráfico (incluye teoría de grafos y varios tipos de representaciones gráficas de información, como tablas, gráficos, histogramas, etc.).

La programación matemática y los métodos estadísticos son actualmente los más extendidos en economía . Es cierto que para presentar datos estadísticos y extrapolar tendencias en ciertos procesos económicos, siempre se han utilizado representaciones gráficas (gráficos, diagramas, etc.) y elementos de la teoría de funciones (por ejemplo, la teoría de las funciones de producción). Sin embargo, el uso intencionado de las matemáticas para plantear y analizar problemas de gestión, tomar decisiones económicas de diversos tipos (asignación de trabajo y recursos, carga de equipos, organización del transporte, etc.) comenzó con la introducción de métodos de programación matemática lineal y de otro tipo. en economía. El atractivo de estos métodos para resolver problemas formalizados, que suelen ser los problemas anteriores y otros problemas económicos en la etapa inicial de su formulación, se explica por una serie de características que distinguen los métodos de programación matemática de los métodos de las matemáticas clásicas.

Al intentar reflejar más adecuadamente una situación problemática, en algunos casos es recomendable utilizar métodos estadísticos , con la ayuda de los cuales, a partir de un estudio muestral, se obtienen patrones estadísticos y se extienden al comportamiento del sistema como tal. entero. Este enfoque es útil al representar situaciones como organizar la reparación de equipos, determinar el grado de desgaste, configurar y probar instrumentos y dispositivos complejos, etc. Se utilizan cada vez más modelos de simulación estadística de procesos económicos y situaciones de toma de decisiones.

Recientemente, con el desarrollo de herramientas de automatización, ha aumentado la atención a los métodos de las matemáticas discretas: el conocimiento de la lógica matemática, la lingüística matemática y la teoría de conjuntos ayudan a acelerar el desarrollo de algoritmos, lenguajes para automatizar el diseño de complejos y dispositivos técnicos complejos. , lenguajes para modelar situaciones de toma de decisiones en sistemas organizacionales.

Actualmente, casi todos los grupos de métodos para la representación formalizada de sistemas se utilizan en economía y organización de la producción. Para facilitar su selección en condiciones reales, se desarrollan métodos aplicados sobre la base de direcciones matemáticas y se proponen sus clasificaciones.

El tercer grupo incluye métodos integrados: combinatoria, modelado situacional, topología, grafosemiótica, etc. Se formaron mediante la integración de métodos expertos y formalizados.

Los métodos para estudiar los flujos de información quedan un poco al margen.

 Métodos de estructuración para la investigación de sistemas de control.

Un analista de sistemas debe comprender que cualquier clasificación es condicional. Es solo una herramienta que le ayuda a navegar por una gran cantidad de métodos y modelos diferentes. Por lo tanto, es necesario desarrollar una clasificación, pero esto debe hacerse teniendo en cuenta las condiciones específicas, las características de los sistemas que se están modelando (procesos de toma de decisiones) y las preferencias que se pueden solicitar para elegir una clasificación.

Métodos basados ​​en el uso del conocimiento y la intuición de especialistas.

El desarrollo del análisis de sistemas está indisolublemente ligado a conceptos como “lluvia de ideas”, “escenarios”, “árbol de objetivos”, métodos morfológicos, etc. Los términos enumerados caracterizan uno u otro enfoque para mejorar la identificación y generalización de las opiniones de especialistas experimentados (el término “experto” traducido del latín significa “experimentado”). A veces, todos estos métodos se denominan “expertos”. Sin embargo, también existe una clase especial de métodos relacionados directamente con la encuesta de expertos, el llamado método de evaluación de expertos (ya que en las encuestas se acostumbra dar calificaciones en puntos y rangos), de ahí que los enfoques anteriores y similares a veces se combinan con el término “cualitativo” (tenga en cuenta la convención de este nombre, ya que cuando se procesan opiniones recibidas de especialistas, también se pueden utilizar métodos cuantitativos). Este término (aunque algo engorroso) refleja en mayor medida que otros la esencia de los métodos a los que los especialistas se ven obligados a recurrir cuando no solo no pueden describir inmediatamente el problema en consideración con dependencias analíticas, sino que tampoco ven cuál de los métodos. La representación formalizada de los sistemas discutidos anteriormente podría ayudar a obtener un modelo para la toma de decisiones.

La aparición de los términos enumerados suele estar asociada con condiciones de investigación específicas, o incluso con el nombre del autor del enfoque. Sin embargo, las opciones para la aplicación posterior de los métodos son tan diversas que ahora es difícil hablar sobre el uso inequívoco de estos términos.

Demos una breve descripción de los métodos expertos.

El concepto de lluvia de ideas ha ganado una amplia aceptación desde principios de la década de 1950 como un “método de entrenamiento sistemático del pensamiento creativo” destinado a “descubrir nuevas ideas y lograr acuerdos entre un grupo de personas basándose en el pensamiento intuitivo”. Los métodos de este tipo también se conocen como lluvia de ideas, conferencias de ideas y generación colectiva de ideas (CGI).

Por lo general, cuando se lleva a cabo una sesión de lluvia de ideas o sesiones CGI, se intenta seguir ciertas reglas, cuya esencia se reduce a garantizar la mayor libertad de pensamiento posible para los participantes del CGI y la expresión de nuevas ideas; Para ello, se recomienda acoger con agrado cualquier idea, incluso si al principio parece dudosa o absurda (la discusión y evaluación de las ideas se realiza más adelante), no se permite la crítica, no se declara falsa una idea y no se discute ninguna idea. está parado. Se requiere expresar tantas ideas como sea posible (preferiblemente no triviales), tratar de crear reacciones en cadena de ideas.

Dependiendo de las reglas adoptadas y la rigidez de su implementación, existen lluvias de ideas directas, métodos de intercambio de opiniones, métodos como comisiones, tribunales (cuando un grupo hace tantas propuestas como sea posible y el segundo intenta criticarlas tanto como sea posible). posible), etc Últimamente, a veces la lluvia de ideas se lleva a cabo en forma de juego de negocios.

En la práctica, varios tipos de reuniones son similares a las sesiones de la OCG: reuniones de diseño, reuniones de científicos y consejos científicos, comisiones temporales especialmente creadas.

En condiciones reales, es bastante difícil garantizar la estricta implementación de las reglas requeridas, crear una “atmósfera de lluvia de ideas”; la influencia de la estructura oficial de la organización interfiere con los equipos y consejos de diseño: es difícil reunir especialistas en comisiones interdepartamentales. Por tanto, es aconsejable utilizar métodos para atraer especialistas competentes que no requieran su presencia obligatoria en un lugar determinado y en un momento determinado ni la expresión verbal de sus opiniones.

Métodos como “scripts”. Los métodos para preparar y coordinar ideas sobre un problema o un objeto analizado, expuestos por escrito, se denominan escenarios. Inicialmente, este método implicaba la elaboración de un texto que contenía una secuencia lógica de acontecimientos o posibles soluciones a un problema desarrollado en el tiempo. Sin embargo, posteriormente se eliminó el requisito obligatorio de las coordenadas de tiempo, y se empezó a denominar guión a cualquier documento que contenga un análisis del problema considerado y propuestas para su solución o para el desarrollo del sistema, independientemente de la forma en que se presente. presentado. Como regla general, en la práctica, las propuestas para la preparación de dichos documentos las redactan primero los expertos individualmente y luego se elabora un texto acordado.

El escenario proporciona no solo un razonamiento significativo que ayuda a no perder detalles que no se pueden tener en cuenta en el modelo formal (ésta es, de hecho, la función principal del escenario), sino que también contiene, por regla general, los resultados de análisis cuantitativos. análisis técnico-económico o estadístico con conclusiones preliminares. El grupo de expertos que prepara el escenario suele tener derecho a obtener los certificados necesarios de empresas y organizaciones y realizar las consultas necesarias.

En la práctica, los pronósticos en los sectores industriales se desarrollaron en función del tipo de escenarios. Se pueden considerar una variedad de escenarios programas complejos de progreso científico y tecnológico y sus consecuencias socioeconómicas.

El papel de los especialistas en análisis de sistemas en la preparación de un escenario es ayudar a los principales especialistas involucrados en los campos de conocimiento relevantes a identificar patrones generales del sistema; analizar los factores externos e internos que influyen en su desarrollo y formación de metas; identificar las fuentes de estos factores; analizar las declaraciones de destacados expertos en revistas, publicaciones científicas y otras fuentes de información científica y técnica; crear fondos de información auxiliar (preferiblemente automatizados) que contribuyan a la solución del problema correspondiente.

Recientemente, el concepto de escenario se ha ido expandiendo cada vez más hacia áreas de aplicación y formas de representación y métodos para su desarrollo: se introducen parámetros cuantitativos en el escenario y se establecen sus interdependencias, métodos para preparar un escenario utilizando computadoras ( escenarios de máquinas), se proponen métodos para la gestión específica de la preparación de escenarios.

El guión le permite crear una idea preliminar del problema (sistema) en situaciones en las que no es posible visualizarlo de inmediato con un modelo formal. Pero aún así, un guión es un texto con todas las consecuencias consiguientes (sinonimia, homonimia, paradojas) asociadas a la posibilidad de su interpretación ambigua por parte de diferentes especialistas. Por lo tanto, dicho texto debe considerarse como una base para desarrollar una idea más formalizada del sistema futuro o del problema que se está resolviendo.

Métodos de valoración de expertos. Se han dedicado muchos trabajos al estudio de las posibilidades y características del uso de evaluaciones de expertos . Discuten formas de encuestas de expertos (varios tipos de cuestionarios, entrevistas), enfoques de evaluación (clasificación, normas, varios tipos de ordenamiento, etc.), métodos para procesar los resultados de las encuestas, requisitos para los expertos y la formación de grupos de expertos, cuestiones de formación de expertos, evaluaciones de su competencia (al procesar las evaluaciones, se introducen y tienen en cuenta los coeficientes de competencia de los expertos y la confiabilidad de sus opiniones), métodos para organizar encuestas de expertos.

Selección de formas y métodos para realizar encuestas de expertos, enfoques para procesar los resultados de las encuestas, etc. Depende de la tarea específica y de las condiciones del examen. Sin embargo, existen algunas cuestiones comunes que el analista de sistemas debe tener en cuenta. Veámoslos con más detalle.

La posibilidad de utilizar valoraciones de expertos y la justificación de su objetividad suele basarse en el hecho de que la característica desconocida del fenómeno en estudio se interpreta como una variable aleatoria, cuyo reflejo de la ley de distribución es la valoración individual de un experto. sobre la confiabilidad y la importancia de un evento en particular. Se supone que el valor real de la característica en estudio está dentro del rango de estimaciones obtenidas de un grupo de expertos, y que la opinión colectiva generalizada es confiable.

Sin embargo, algunos estudios teóricos cuestionan esta suposición. Por ejemplo, se propone dividir en dos clases los problemas para los que se utilizan evaluaciones de expertos. La primera clase incluye problemas que están bastante bien provistos de información y para los cuales se puede utilizar el principio de un “buen medidor”, considerando al experto como el poseedor de una gran cantidad de información, y la opinión grupal de los expertos lo más cercano a el verdadero. La segunda clase incluye problemas para los cuales el conocimiento es insuficiente para confiar en la validez de los supuestos anteriores; Los expertos no pueden ser considerados “buenos medidores”, y es necesario tener cuidado al procesar los resultados del examen, ya que en este caso se considera la opinión de un (único) experto, que presta más atención al estudio de un tema poco estudiado. problema, puede resultar ser el más importante y durante el procesamiento formal se perderá. En este sentido, para los problemas de segunda clase se debe aplicar principalmente el procesamiento cualitativo de los resultados. El uso de métodos de promediación (válidos para “buenos contadores”) en este caso puede dar lugar a errores importantes.

Las tareas de toma de decisiones colectivas para formular objetivos, mejorar métodos y formas de gestión suelen clasificarse como de primera clase. Sin embargo, al desarrollar previsiones y planes a largo plazo, es aconsejable identificar opiniones “raras” y someterlas a un análisis más exhaustivo.

Otro problema que hay que tener en cuenta al realizar un análisis de sistemas es el siguiente: incluso en el caso de resolver problemas de primera clase, no debemos olvidar que las valoraciones de los expertos no sólo conllevan características estrictamente subjetivas inherentes a los expertos individuales, sino también colectivamente -características subjetivas que no desaparecen al procesar los resultados de la encuesta (y al utilizar el procedimiento Delphi pueden incluso intensificarse). En otras palabras, las evaluaciones de expertos deben verse como un cierto “punto de vista público”, dependiendo del nivel de conocimiento científico y técnico de la sociedad sobre el tema de investigación, que puede cambiar a medida que se desarrolla el sistema y nuestras ideas al respecto. Por lo tanto, una encuesta de expertos no es un procedimiento único. Este método de obtener información sobre un problema complejo caracterizado por un alto grado de incertidumbre debería convertirse en una especie de “mecanismo” en un sistema complejo, es decir, es necesario crear un sistema regular de trabajo con expertos.

También cabe señalar que utilizar el enfoque clásico de frecuencia para evaluar la probabilidad al organizar encuestas de expertos puede resultar difícil y, a veces, imposible (debido a la imposibilidad de demostrar la legitimidad del uso de la representatividad de la muestra). Por ello, actualmente se están realizando investigaciones sobre la naturaleza de la probabilidad de la evaluación de expertos, basándose en la teoría de los conjuntos difusos de Zadeh, sobre la idea de la evaluación de expertos como el grado de confirmación de una hipótesis o como la probabilidad de lograr un objetivo. Una de las variedades del método experto es el método de estudiar las fortalezas y debilidades de una organización, las oportunidades y amenazas a sus actividades: el método de análisis FODA.

Métodos tipo Delphi. El método Delphi, o método del “oráculo de Delfos”, fue propuesto originalmente por O. Helmer y sus colegas como un procedimiento iterativo durante la lluvia de ideas, que ayudaría a reducir la influencia de los factores psicológicos al repetir reuniones y aumentaría la objetividad de los resultados. Sin embargo, casi simultáneamente, los procedimientos Delphi se convirtieron en un medio para aumentar la objetividad de las encuestas de expertos utilizando evaluaciones cuantitativas para evaluar el “árbol de objetivos” y desarrollar “escenarios”.

El principal medio para aumentar la objetividad de los resultados cuando se utiliza el método Delphi es el uso de retroalimentación, familiarizar a los expertos con los resultados de la ronda anterior de la encuesta y tener en cuenta estos resultados al evaluar la importancia de las opiniones de los expertos.

En técnicas específicas que implementan el procedimiento Delphi, esta herramienta se utiliza en diversos grados. Así, de forma simplificada, se organiza una secuencia de ciclos iterativos de lluvia de ideas. En una versión más compleja, se desarrolla un programa de encuestas individuales secuenciales utilizando cuestionarios que excluyen los contactos entre expertos, pero permiten familiarizarlos con las opiniones de los demás entre rondas. Los cuestionarios pueden actualizarse de una ronda a otra. Para reducir factores como la sugerencia o la adaptación a la opinión de la mayoría, a veces se requiere que los expertos justifiquen su punto de vista, pero esto no siempre conduce al resultado deseado, sino que, por el contrario, puede potenciar el efecto de la adaptación. En los métodos más desarrollados, a los expertos se les asignan coeficientes de ponderación de la importancia de sus opiniones, calculados sobre la base de encuestas anteriores, refinados de una ronda a otra y tenidos en cuenta al obtener resultados de evaluación generalizados.

Debido a la complejidad del procesamiento de los resultados y al importante gasto de tiempo, las técnicas Delphi inicialmente previstas no siempre se pueden implementar en la práctica. Recientemente, el procedimiento Delphi, de una forma u otra, suele acompañar a otros métodos de modelado de sistemas: morfológico, de red, etc. En particular, una idea muy prometedora para el desarrollo de métodos de evaluación de expertos, propuesta en un momento por V.M. Glushkov, consiste en combinar una encuesta específica de varias etapas con un “desarrollo” del problema en el tiempo, lo que resulta bastante factible en las condiciones de algoritmización de un procedimiento tan (bastante complejo) y el uso de tecnología informática.

Para aumentar la eficacia de las encuestas y activar a los expertos, a veces combinan el procedimiento Delphi con elementos de un juego de negocios: se pide al experto que realice una autoevaluación, poniéndose en el lugar del diseñador, que en realidad tiene la tarea de realizar la investigación. proyecto, o en lugar de un empleado de la dirección, un gerente en el nivel apropiado del sistema de gestión organizacional, etc.

La idea del método del árbol de objetivos fue propuesta por primera vez por W. Cherman en relación con los problemas de la toma de decisiones en la industria.

El término “árbol” implica el uso de una estructura jerárquica que se obtiene dividiendo el objetivo general en submetas, y éstas, a su vez, en componentes más detallados, que pueden denominarse submetas de niveles inferiores o, a partir de un determinado nivel, funciones. Por regla general, el término “árbol de objetivos” se utiliza para estructuras jerárquicas que tienen relaciones estrictamente similares a las de un árbol, pero el método en sí se utiliza a veces en el caso de jerarquías “débiles”. Por eso, últimamente la propuesta de V.M. se ha generalizado cada vez más. El término de Glushkov “gráfico de pronóstico”, que se puede representar tanto en forma de una estructura jerárquica en forma de árbol como en forma de una estructura con conexiones “débiles”.

Cuando se utiliza el método del árbol de objetivos como herramienta para la toma de decisiones, a menudo se introduce el término “árbol de decisiones”. Cuando utilizan un “árbol” para identificar y aclarar funciones de gestión, hablan de un “árbol de objetivos y funciones”. Al estructurar los temas de una organización de investigación, es más conveniente utilizar el término “árbol de problemas”, y al desarrollar pronósticos, el término “árbol de direcciones de desarrollo (o pronóstico de desarrollo)” o el término antes mencionado “gráfico de pronóstico”. .

El método del “árbol de objetivos” tiene como objetivo obtener una estructura completa y relativamente estable de objetivos, problemas y direcciones, es decir una estructura que ha cambiado poco durante un período de tiempo con los cambios inevitables que ocurren en cualquier sistema en desarrollo. Para lograr esto, al construir opciones estructurales, se deben tener en cuenta los patrones de formación de metas y utilizar los principios y métodos para formar estructuras jerárquicas de metas y funciones.

El término “morfología” en biología y lingüística define la doctrina de la estructura interna de los sistemas en estudio (organismos, lenguas) o la estructura interna de estos sistemas en sí. La idea de un estudio morfológico del pensamiento se remonta a Aristóteles y Platón, al famoso modelo medieval de mecanización del pensamiento de R. Lull. Sin embargo, de forma sistemática, los métodos para el análisis morfológico de problemas complejos fueron desarrollados por el astrónomo suizo F. Zwicky, y durante mucho tiempo el enfoque morfológico para el estudio y diseño de sistemas complejos se conoció como método de Zwicky.

La idea principal del enfoque morfológico es encontrar sistemáticamente el mayor número, y en el límite, todas las opciones posibles para resolver un problema determinado o implementar un sistema combinando los elementos estructurales principales (identificados por el investigador) del sistema o sus características. En este caso, el sistema o problema se puede dividir en partes de diferentes maneras y verse desde diferentes aspectos.

F. Zwicky considera que los puntos de partida de la investigación morfológica son:

1) igual interés en todos los objetos de modelado morfológico;

2) la eliminación de todas las restricciones y estimaciones hasta obtener la estructura completa del área de estudio;

3) la formulación más precisa del problema planteado.

Además de estas disposiciones generales, Zwicky propuso una serie de métodos (métodos) individuales de modelado morfológico: el método de cobertura sistemática de campo (MSFC), el método de negación y construcción (MOC), el método de caja morfológica (MMB), el método de situaciones extremas (MES); método de comparación perfecto con defectuoso (MCSD), método de generalización (GM). Los primeros tres métodos son los más famosos.

El MSPP supone que existe una serie de los llamados “puntos fuertes” de conocimiento en cualquier campo bajo estudio. Estos puntos pueden ser posiciones teóricas, hechos empíricos, leyes abiertas según las cuales tienen lugar diversos procesos, etc. A partir de un número limitado de bases de conocimiento y un número suficiente de principios de pensamiento, se buscan todas las soluciones posibles al problema planteado utilizando el método morfológico de cobertura de campo.

Los métodos más eficaces para dominar nuevos conocimientos, métodos comerciales y de gestión son los juegos de negocios. Juegos de negocios: un método de simulación desarrollado para tomar decisiones de gestión en diversas situaciones jugando según reglas dadas por un grupo de personas o una persona y una computadora. Los juegos de negocios permiten, con la ayuda del modelado y simulación de procesos, analizar, resolver problemas prácticos complejos, asegurar la formación de una cultura mental, habilidades de gestión, comunicación, toma de decisiones y la expansión instrumental de las habilidades de gestión.

Los juegos de negocios actúan como un medio para analizar los sistemas de gestión y formar especialistas.

El desarrollo de un juego de negocios debe comenzar con una formulación clara de su propósito. Después de esto, puedes comenzar a formular el esquema del juego y sus reglas básicas. En el esquema operativo elegido, es necesario reflejar con precisión la experiencia operativa de sistemas reales, prestando especial atención a la estructura del sistema, las funciones objetivo de los subsistemas y del sistema en su conjunto, la elección de las acciones de control, etc. Una de las principales dificultades en la construcción de un modelo de la situación en estudio es que el deseo del reflejo más completo de la situación en estudio puede conducir a un detalle excesivo del modelo, lo que a su vez implicará una complicación del soporte informativo del modelo construido. Como resultado, el tiempo dedicado al juego aumenta y resulta difícil comprender los procesos que tienen lugar. Todo esto lleva a que se reduzca la efectividad del juego. La mejor manera de evitar este tipo de peligro es tener siempre presente el propósito específico del juego que estás diseñando. Pero hay que tener en cuenta que las situaciones analizadas en el juego no deben simplificarse hasta tal punto que se pueda encontrar directamente la solución necesaria sin un análisis en profundidad de los procesos en curso, ya que en este caso los resultados obtenidos de la El análisis de la actividad económica será de carácter superficial.

La formación de las reglas del juego debe incluir una descripción de los métodos para evaluar el grado en que se logran los objetivos del juego. Si un juego de negocios modela sistemas en los que los objetivos solo pueden formarse cualitativamente, o en términos cuantitativos es difícil indicar explícitamente la conexión entre el grado de logro de los objetivos y las verdaderas capacidades de los subsistemas, entonces al construir el juego se debe prestar especial atención. Se debe prestar especial atención al desarrollo de métodos para evaluar el grado de consecución de los objetivos.

La experiencia en el desarrollo y realización de juegos de negocios demuestra que es aconsejable presentar un juego de negocios como una descripción de una determinada secuencia de secciones. Normalmente, la descripción del juego incluye nueve secciones:

1. Características generales

2. Descripción de la situación

3. Objetivo del juego

4. La tarea del centro

5. La tarea de los participantes del juego.

6. Modelo formal

7. Análisis del modelo formal

8. Guía para los participantes del juego.

9. Resultados del juego

Autor Donal Sandro Noblejas Huamán

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