Politicas para la integracion del juicio experto y los pronosticos estadisticos en el Marco organizacional.
| Autor | Vel |
ABSTRACT
It has been long recognized, the importance of prediction in decision making, and evidences have been found about the one of most effective methods is the adjustment of forecasts based on mathematical models using judgement. Notwithstanding, it exists an amount of factors that might affect the quality and credibility of the predictions; in this work, the factors related with the organization politics are examined, and several strategies are proposed for their mitigation.
KEYWORDS
Forecasting, Organizational Strategies, Judgement, Mathematical Modeling
RESUMEN
Ha sido ampliamente reconocida la importancia de la predicción en la toma de decisiones, y se han encontrado evidencias de que uno de los métodos más efectivos es el ajuste de los pronósticos obtenidos a partir de modelos matemáticos usando juicios informados. No obstante, existe una amplia cantidad de factores que pueden afectar la calidad y credibilidad de las predicciones; en este trabajo se examinan aquellos factores relacionados con las políticas organizacionales, y se proponen varias estrategias para su mitigación.
PALABRAS CLAVE
Predicción, Estrategia Organizacional, Juicio Experto, Modelado Matemático
Clasificación Colciencias: B
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INTRODUCCIÓN
Dentro de la estructura organizacional de una empresa, la importancia de cada cargo es medida en virtud del impacto empresarial de las decisiones que enfrenta, de manera, que cada vez se presta una mayor atención a la forma en que se realizan las decisiones, y a los insumos de información requeridos para tomarlas (Figura 1). Dentro de este contexto, la predicción ha jugado un rol fundamental en aspectos como el marketing, la planeación de la producción, la definición de niveles de inventario, la programación de compras o el Top Management (Makridakis, Wheelwright y McGee, 1983); más aún, Sanders (2005) señala que existe una presión creciente por tener cada vez pronosticos más precisos en respuesta a la competitividad del mercado, por lo que la capacidad para obtenerlos se ha vuelto más una tarea crítica que una ventaja competitiva (Armstrong, 2001; Fildes y Hastings, 1994). Esta presión ha impulsado el desarrollo de métodos cada vez más sofisticados especialmente en el campo de la estadística y la econometría [véanse, por ejemplo, las recopilaciones realizadas por Hamilton (1994) o Granger y Terasvirta (1993)], aunque contradictoriamente, Bunn y Wright (1991) han encontrado evidencias indicando que en las organizaciones existe una mayor credibilidad en las opiniones de los expertos, que en los pronósticos obtenidos por métodos estadísticos o matemáticos. Ello puede ser explicado, en parte, por la brecha existente entre los pronosticadores, quienes poseen usualmente un énfasis técnico en el pronóstico, y los usuarios, quienes usan los pronósticos con un énfasis empresarial para la toma de decisiones. En este sentido, existe poca comprensión por parte de los gerentes y administradores sobre las técnicas de predicción, y el proceso de construcción de pronósticos, que es una tarea compleja cuyo éxito depende de una adecuada integración de sus diferentes fases, entendiéndola como una aproximación científica que busca construir una suposición sobre un evento futuro, a partir de eventos pasados y otras evidencias. En el sentido contrario, los pronosticadores toman una posición lejana respecto a las necesidades de información de los administradores y gerentes, y del problema real de la predicción desde un punto de vista empresarial.
[FIGURA 1 OMITIR]
Aunque se han realizado muchas investigaciones en el campo académico sobre el tema, este trabajo presenta la problemática de la predicción de variables económicas y financieras desde un punto de vista gerencial y administrativo, buscando que el lector novicio en esta problemática, gane una comprensión global sobre los diferentes aspectos prácticos que influyen de forma crítica sobre su calidad; asimismo, que se tenga una mayor comprensión sobre las ventajas y limitaciones de la opinión experta y el modelado matemático, así como de las formas más efectivas en que pueden ser integrados.
Para lograr este objetivo, este documento se encuentra organizado de la siguiente forma: en la Sección 2 se discuten las dificultades inherentes a la predicción de variables económicas y financieras, mientras que en la Sección 3 se plantean las principales fortalezas y desventajas del juicio experto, los modelos matemáticos, y las técnicas usadas para combinarlos respectivamente; seguidamente en la Sección 4, se sugieren políticas empresariales basadas en las falencias que han encontrado distintas investigaciones, las cuales permiten la obtención de pronósticos más precisos al interior de la organización. Las conclusiones son presentadas finalmente en la Sección 5.
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DIFICULTADES DE LA PREDICCIÓN DE VARIABLES ECONÓMICAS Y FINANCIERAS
La predicción como una actividad intelectual humana, puede definirse como un juicio sobre el futuro, el cual está basado en las experiencias personales pasadas, la información histórica disponible y los mecanismos de razonamiento que utiliza la mente humana para emitir sus juicios (Hogarth, 1994). Ya sea realizada a través del juicio informado o mediante el uso de técnicas estadísticas, la predicción implica el uso de un modelo mental o matemático que representa el conocimiento que el modelador/ pronosticador ha adquirido sobre el funcionamiento de un sistema real (que puede representar un mercado o una industria) a través de su experiencia, para determinar cuál es la evolución más probable en un determinado momento. No obstante, dicho comportamiento es dictaminado por diversos factores que se relacionan de forma compleja (Sterman, 2000), haciendo que el modelo usado para la predicción sólo pueda ser construido a través de un proceso de agregaciones, simplificaciones y conjeturas sobre la dinámica que gobierna el sistema real, dificultando la tarea de elaborar los pronósticos, así como comprometiendo su precisión.
Ha sido ampliamente aceptado que existen diferentes barreras de aprendizaje que dificultan o imposibilitan el descubrimiento de las leyes que gobiernan el comportamiento de los sistemas reales; ellas han sido objeto de estudio de diferentes disciplinas tales como la dinámica de sistemas, la psicología y las ciencias de la decisión. Particularmente, Sterman (2000) indica que, en general, las barreras que dificultan el aprendizaje sobre el funcionamiento de los sistemas reales (y dentro de ellos los mercados financieros y los sistemas económicos) están relacionadas con el hecho de que ellos exhiben una complejidad dinámica debido a su cambio constante; las fuerzas que gobiernan su comportamiento interactúan constantemente entre sí, y a causa de ello se presenta un proceso de realimentación que modifica constantemente el sistema; las acciones de un actor inducen usualmente no-linealidades en el sistema, ya que los efectos ocasionados raramente son proporcionales a ellas; existe igualmente una dependencia de la historia reciente, en el sentido de que muchas de las acciones de los actores son irreversibles, y es imposible dar una completa marcha atrás; consecuentemente, y debido a los procesos de realimentación y a la dependencia de los hechos pasados, las acciones de los distintos actores sufren un proceso de amplificación que cambia el mundo real en alguna forma, usualmente en algún punto distante en el tiempo; la adaptación, entendida como el proceso de cambiar los propios hábitos para sacarle el mejor partido al entorno, causa que diferentes actores posean una posición dominante sobre el rumbo de comportamiento que el sistema toma, de acuerdo con las condiciones particulares del mundo en un momento determinado.
Consecuentemente, las dificultades inherentes a la comprensión del mundo real se reflejan en los modelos usados para representarlos, de tal forma que ellos (los modelos) sólo son imitaciones imperfectas, realizadas a partir de simplificaciones, agregaciones, abstracciones y datos medidos de forma inexacta, lo que implica la imposibilidad de modelar, y por ende, predecir de forma perfecta el comportamiento de los sistemas reales.
A modo de clasificación, las barreras que impiden y limitan la predicción de variables financieras y económicas podrían agruparse según los siguientes aspectos:
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La complejidad del mercado y las limitaciones para el procesamiento de la información que tiene la mente humana.
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Las políticas organizacionales sobre la preparación de pronósticos.
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Los procesos de pronóstico.
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La socialización de experiencias
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Las falencias conceptuales y las limitaciones propias de los métodos de pronóstico.
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ASPECTOS METODOLÓGICOS
Sobre condiciones estables del sistema en el corto plazo y baja incertidumbre, los pronósticos son una aproximación robusta que permite la reducción de incertidumbre necesaria para tomar decisiones (Lindgren y Bandhold, 2003, pág 23). Pueden definirse como una aproximación cuantitativa a un futuro probable, que es construido de forma condicional a la permanencia de las condiciones actuales del sistema estudiado, convirtiéndose en una perspectiva parcial y pasiva de un futuro basado en el pasado. No obstante, en la medida en que la predicción es más lejana en el tiempo, su incertidumbre se hace mayor hasta carecer de valor práctico, ya que oculta los riesgos inherentes del sistema modelado, los cuales están relacionados con la falta de comprensión sobre las interacciones entre sus distintos actores y las acciones que ellos pueden tomar como agentes autónomos en sus decisiones dentro del sistema. En el campo del planeamiento estratégico, los pronósticos pueden ser usados como un insumo para la construcción de escenarios.
3.1 Fortalezas y debilidades del juicio experto
Una de las formas más eficaces de producir pronósticos es a través de los juicios informados. Han gozado de una amplia credibilidad empresarial, debido especialmente a que el experto incorpora en el juicio emitido sus...
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