Durante los últimos treinta años, las matrices de impacto se han
convertido en una de las herramientas que más se utilizan en el campo de
futuros. Con el objetivo de investigar sistemas y sus dinámicas, las
matrices de impacto se pueden dividir en tres categorías: análisis
estructural, estrategias de los actores y matriz probabilística de
impacto cruzado. En el análisis estructural, estos impactos se
relacionan con variables (método KSIM de Kane o MICMAC de Godet, ambos
creados a comienzos de los setenta). La matriz de estrategias de los
actores incluye actores y sus objetivos (el gráfico de poderes de
Teniere-Buchot, el MACTOR de Godet, a fines de los ochenta). En los
modelos probabilísticos, desarrollados a fines de los sesenta y
mejorados en los setenta, se combinan eventos e hipótesis (modelo
original de Gordon y Dalkey, EXPLOR-SIM de Battelle, SMIC-PROB-EXPERT de
Godet o MAXIM de Martino) y a veces tendencias que parecen ser
variables (INTERAX de Enzer).
Los escenarios y la caja de herramientas de prospectiva, el lugar del análisis estructural y estrategias de los actores:
Basada principalmente en matrices de impacto, la caja de herramientas
de prospectiva desarrollada a mediados de los setenta por Michel Godet y
los equipos franceses de asesoramiento e investigación prospectiva, es
una combinación de técnicas orientada a la construcción de escenarios.El
proceso de prospectiva estratégica comprende tres etapas principales:
construcción de las bases, identificación de cuestiones principales en
juego, y construcción de escenarios.
1) Construcción de las bases e identificación de variables esenciales: En
esta etapa, el método consiste en establecer y analizar el sistema
objeto de estudio. El propósito de esto es identificar los puntos y
cuestiones fundamentales que representan apuestas para el futuro y en
torno a los cuales los actores podrían elaborar sus estrategias. El
análisis estructural es la herramienta principal en este etapa del
proceso.
2) Identificación de las cuestiones principales en juego y preguntas claves para el futuro:
En esta segunda etapa, el punto es descifrar los verdaderos mecanismos
que regulan la existencia y evolución de ciertas variables. Si tomamos
en cuenta la estrategia de los actores podremos comprender mejor las
evoluciones observadas, y ampliar el rango de futuras evoluciones. Es
posible que ciertas cuestiones en juego parezcan estar generando
potencialmente alianzas o conflictos. Serán determinantes en el futuro.
Por lo tanto, es importante formular preguntas claves que se relacionen
con la evolución a largo plazo del sistema estudiado.
3) Elaboración de escenarios exploratorios: Un
escenario se construye a partir de una serie de hipótesis plausibles
sobre cada una de las preguntas claves. El objetivo será en primer
lugar, explorar y luego reducir el "espacio de escenarios" (análisis
morfológico), teniendo en cuenta las exclusiones que derivan, por
ejemplo, de posibles incompatibilidades entre ciertas hipótesis. Luego
deberá analizarse el grado de coherencia de los escenarios
preseleccionados. El método utilizado (SMIC PROB-EXPERTS) consiste en
preguntar a los participantes sobre las probabilidades de ocurrencia
simple y condicional de estas hipótesis. Sus respuestas permitirán
deducir las probabilidades generales de los diversos escenarios.
Consecuentemente, se elegirán los escenarios exploratorios entre los más
probables.
Estos escenarios se construyen entonces sin ningún objetivo a priori.
No obstante, permitirán delinear el espacio de libertad a largo plazo
de un actor principal como el que conduce el estudio. Por lo tanto,
serán cruciales para la elaboración y determinación de opciones
estratégicas. Por otra parte, las opciones estratégicas transmitirán una
intención, ciertos objetivos, como así también la búsqueda de un futuro
deseado. Es necesario tener presente que a cada etapa del proceso
corresponden herramientas específicas. Primero que todo, éstas actúan
como un medio para el desarrollo del proceso. Además, poseen un carácter
modular y pueden ser reorganizadas y aplicadas (o no) dependiendo del
caso.
1. IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CLAVES: EL MÉTODO MICMAC
1.1 Antecedentes históricos del análisis estructural
El análisis estructural, además del método de escenarios, es una de
las herramientas más usadas en el estudio de futuros. El análisis
estructural, inspirado en el enfoque sistémico, experimentó un verdadero
impulso recién a fines de la década de los sesenta. Probablemente fue
Jay Forrester, a través de sus trabajos sobre modelos de dinámicas
industriales y luego, dinámicas urbanas (1961), quien dio origen a las
primeras justificaciones del análisis estructural. Este enfoque alcanzó
su apogeo con la publicación de los informes "Club of Roma (Club de
Roma)", y en particular "Limits of Growth (Límites del crecimiento)"
cuyo carácter maltusiano sería profundamente desmentido por los hechos.
Al mismo tiempo, la necesidad de analizar variables múltiples y
homogéneas, cualitativas y cuantitativas, impulsó a los precursores del
análisis estructural a utilizar otros modos de representación basados en
matrices y gráficos.
Con esta perspectiva, Wanty y Federwish (en "Global Models for
Business Economics (Modelos Globales para la Economía de Negocios)")
aplicaron este enfoque en los casos de una compañía de hierro y acero y
una empresa de transporte aéreo. Poco después Teniere-Buchot (1973),
bajo la supervisión de Wanty, analizó el sistema de "agua" y publicó un
artículo sobre un modelo referido a la Política de Polución del Agua. En
el mismo periodo, Kane introdujo el modelo KSIM que si bien está
íntimamente relacionado con las dinámicas industriales de Forrester es,
no obstante, un método de análisis estructural.
Por su parte, Robets condujo trabajos para la Fundación Nacional de
Ciencias de Estados Unidos a fin de descubrir relaciones indirectas, con
aplicaciones en la energía y la polución relacionada con la energía en
el área del transporte. En 1974 Godet y Duperrin sugirieron un método
operacional para clasificar los elementos de un sistema, en el marco de
un estudio de futuros sobre la energía nuclear en Francia. Este método
conforma casi en su totalidad el análisis estructural. Además, a pesar
de los numerosos estudios realizados a partir de entonces, este método
originó un cierto modelo standard en este campo.
Desde mediados de 1980 el análisis estructural experimentó un
creciente número de aplicaciones en varias esferas, tanto en empresas
como en temas relacionados con la sociedad.
1.2 Presentación del método
1.2.1. Objetivo y etapas
El análisis estructural es una herramienta diseñada para vincular
ideas. Permite describir el sistema gracias a una matriz que une todos
sus componentes. Mediante el análisis de estas relaciones, el método
permite destacar las variables que son esenciales para la evolución del
sistema. Tiene la ventaja de estimular la reflexión dentro del grupo, y
hacer que las personas analicen ciertos aspectos que algunas veces son
poco intuitivos. Se aplica al estudio cualitativo de sistemas
extremadamente diferentes.
El sistema estudiado se presenta como un conjunto de elementos
interrelacionados (variables/factores). La red de interrelaciones de
estos elementos, es decir, la configuración del sistema (estructura),
constituye la clave de sus dinámicas y es bastante permanente.
El análisis estructural, que intenta sacar a la luz esta estructura,
comprende tres etapas:
1: inventario de variables / factores
Esta etapa, que es la menos formal, es crucial para el resto del proceso.
Esta etapa, que es la menos formal, es crucial para el resto del proceso.
2: descripción de las relaciones entre variables
Durante esta segunda etapa, el punto es reconstituir y describir la red de relaciones entre las variables / factores.
Durante esta segunda etapa, el punto es reconstituir y describir la red de relaciones entre las variables / factores.
3: identificación de variables esenciales
Esta última etapa consiste en identificar las variables esenciales y los factores que son claves para las dinámicas globales del sistema.
Esta última etapa consiste en identificar las variables esenciales y los factores que son claves para las dinámicas globales del sistema.
1.2.2. El inventario de variables
La primera
tarea consiste en definir el alcance del estudio, y por lo tanto el
alcance del sistema a ser estudiado. La segunda etapa será entonces
realizar un inventario de todas las variables y/o factores, internos o
externos, que caracterizan al sistema. En esta etapa es conveniente ser
lo más exhaustivo posible, teniendo cuidado de no dejar nada sin
explicar al describir el sistema. Además de las reuniones de reflexión y
brainstorming, es conveniente estimular y afianzar la determinación de
variables por medio de entrevistas con expertos. También deberían
realizarse otras entrevistas a profesionales que conozcan muy bien a las
personas que presumiblemente forman parte del sistema. En una segunda
etapa, debe elaborarse la lista de variables, completarla si es
necesario y, posiblemente, agrupar, separar o incluso eliminar algunas
de ellas para obtener una lista homogénea. Esta lista normalmente
debería tener como máximo 80 variables.
Después de una primera clasificación de variables en categorías que
permitan establecer una distinción más clara entre variables internas y
externas, es necesario elaborar un glosario (listado) con el objeto de
formalizar el significado consensual de las variables dentro del grupo.
Si bien las denominaciones deben ser lo suficientemente simples como
para evitar interpretaciones erróneas, también deben ser fácilmente
entendibles por las personas ajenas al grupo. Para cada variable, el
glosario debe incluir al final: la definición según el punto de vista
del grupo, una mención de los problemas que ocasiona, algunas
indicaciones sobre sus tendencias evolutivas en el pasado y posiblemente
en el futuro, y una evaluación de las posibles interrupciones en las
tendencias supuestas, deseadas o temidas.
Si bien los elementos que describen las variables son esenciales
antes de abordar las últimas etapas del proceso, es importante resaltar
que la lista todavía no está "congelada" en esta etapa, dado que la
elaboración del glosario dura hasta la finalización del estudio de
futuros. Menos aún, ya que cualquier discusión sobre inconvenientes que
pudieran surgir durante el listado de las variables podrá enriquecer el
glosario. Esta etapa es fundamental en el sentido que representa una
oportunidad excepcional para crear dentro del grupo una referencia en
común para representar, y luego comprender el sistema. Además, evita las
divisiones, y favorece el enriquecimiento mutuo de las opiniones de los
participantes. La identificación de las relaciones entre las variables
mejorará considerablemente, estimulando así el proceso de aprehensión
dentro del grupo.
1.2.3. Descripción de las relaciones entre variables
El método consiste en vincular las variables en una tabla de doble entrada, la matriz de análisis estructural, preparada especialmente para el caso. Las filas y columnas en esta matriz corresponden a las variables que surjan de la primera etapa. A los fines didácticos, pueden ser clasificadas, por ejemplo, en tres subgrupos, correspondiendo respectivamente a: el entorno global; el contexto específico; el sistema interno. La distinción entre estos tres subgrupos es indicativa. Revela diferentes bloques dentro de la matriz, lo que permite entender y completar la matriz con facilidad. Por lo tanto:
El método consiste en vincular las variables en una tabla de doble entrada, la matriz de análisis estructural, preparada especialmente para el caso. Las filas y columnas en esta matriz corresponden a las variables que surjan de la primera etapa. A los fines didácticos, pueden ser clasificadas, por ejemplo, en tres subgrupos, correspondiendo respectivamente a: el entorno global; el contexto específico; el sistema interno. La distinción entre estos tres subgrupos es indicativa. Revela diferentes bloques dentro de la matriz, lo que permite entender y completar la matriz con facilidad. Por lo tanto:
∗ los bloques diagonales incluyen las relaciones de las variables de
cada subgrupo entre sí (influencias intragrupales). Estos bloques
representan entonces la descripción de los subsistemas en cuestión.
∗ los bloques no diagonales corresponden a las relaciones entre variables de diferentes subsistemas (influencias intergrupales).
∗ los bloques no diagonales corresponden a las relaciones entre variables de diferentes subsistemas (influencias intergrupales).
El trabajo consiste en analizar solamente las influencias directas
entre variables tomadas por pares. Intentaremos no sólo detectar la
existencia de influencias, sino también evaluar su intensidad por medio
de apreciaciones cualitativas tales como: intensa (grado 3), media
(grado 2), leve (grado 1) o potencial. Más exactamente, cada elemento
aij en la matriz se califica de la siguiente manera:
∗ con un grado (del 1 al 3) en el cuadro que se encuentra en la
intersección de la fila número "i" y la columna número "j", si la
variable i tiene influencia directa sobre la variable j.
∗ si no, el cuadro queda vacío. Por lo tanto los cuadros diagonales deben, por convención, permanecer vacíos.
∗ si no, el cuadro queda vacío. Por lo tanto los cuadros diagonales deben, por convención, permanecer vacíos.
La matriz se completa línea por línea. Por ejemplo, para la variable
número "i" (fila número "i"), deberá evaluarse sistemáticamente si actúa
directamente sobre cada una de las otras variables. Esto significa que
una matriz con 70 variables generará un total de aproximadamente 5000
preguntas, algunas de las cuales probablemente se hubieran eludido de no
haberse realizado una reflexión sistemática y exhaustiva como ésta.
Antes de concluir que existe una relación entre dos variables, el grupo
de investigación de prospectiva estratégica debe evitar en particular:
∗ la existencia de una relación directa de la variable i con la
variable j y viceversa. En este caso, el grupo deberá privilegiar la
relación que parezca más directa y/o más operacional (es decir, de un
modo inductivo más que deductivo), la relación directa doble sólo podrá
contemplarse en el análisis final;
∗ registrar una relación directa de i con j, cuando la influencia de i sobre j se produce a través de otra variable de la lista;
∗ considerar una supuesta influencia de i sobre j, o viceversa, si la supuesta co-linealidad (evolución correlativa) de estas dos variables se debe sólo al hecho de que una tercera variable actúa al mismo tiempo sobre ellas.
∗ registrar una relación directa de i con j, cuando la influencia de i sobre j se produce a través de otra variable de la lista;
∗ considerar una supuesta influencia de i sobre j, o viceversa, si la supuesta co-linealidad (evolución correlativa) de estas dos variables se debe sólo al hecho de que una tercera variable actúa al mismo tiempo sobre ellas.
Este proceso de interrogación no sólo permite evitar errores sino
también ordenar y clasificar las ideas mediante la creación de un
lenguaje común y un entendimiento compartido dentro del grupo. Ofrece
asimismo la posibilidad de redefinir (si es necesario) ciertas
variables, y por consiguiente refinar el análisis del sistema.
La
experiencia demuestra que la matriz debe completarse aproximadamente en
un 20% para obtener un índice satisfactorio. No obstante, este índice es
bastante más elevado para los bloques diagonales de la matriz, y
particularmente para el que corresponde al sistema interno.
El método MICMAC, finalizado por Michel Godet, que consiste en elevar
la matriz de análisis estructural a una potencia de valores sucesivos
(de 1, 2... hasta n), contribuye a resolver este problema. Para aclarar
esto, supongamos que la matriz de análisis estructural A sólo comprende
ceros y unos, es decir, que no se tiene en cuenta la intensidad de las
relaciones. El término genérico aij de esta matriz permite identificar
la existencia de una flecha de influencia (línea de longitud 1) desde la
variable i a la variable j. Podemos demostrar, por analogía con el
comentario anterior, que el elemento genérico situado en la intersección
de la fila número i y la columna número j en la matriz A elevado a la
enésima potencia, es igual al número de líneas de longitud n que unen
estas dos variables.
El software MICMAC calcula entonces la matriz elevada a potencias
sucesivas (1, 2... hasta n) de A. Al final del proceso, obtenemos una
nueva matriz en la que cada uno de sus elementos corresponde al número
de líneas de propagación (cuya longitud es menor o igual a n) y por lo
tanto, la influencia directa e indirecta que la variable i ejerce sobre
la variable j.
De este modo, se identifican y analizan miles, posiblemente millones
de líneas en la mayoría de sistemas concretos. Esto va mucho más allá de
nuestra capacidad mental. Así, la suma de los elementos de las filas y
columnas de esta nueva matriz indica, con respecto a la matriz inicial
de análisis estructural, la respectiva capacidad de influencia y de
dependencia de las correspondientes variables. Sin embargo, esta vez, se
pueden considerar no sólo las relaciones directas (flechas simples)
sino también las indirectas (efecto feedback a través de líneas y
curvas).
En general, la clasificación de las variables de acuerdo con
indicadores de influencia o dependencia tiende a ser estable cuando se
consideran líneas de longitud 4 o 5. Por esta razón las multiplicaciones
de la matriz que realiza el método MICMAC no superan la novena
potencia.
1.2.6. Interpretación del gráfico de influencia x dependencia y tipología de variables:
Las variables que caracterizan el sistema estudiado y su entorno
pueden proyectarse sobre el gráfico de influencia x dependencia. La
distribución de la nube de puntos en este plano y en particular con
respecto a los diversos cuadros que se forman alrededor de su centro de
gravedad permite identificar cuatro categorías de variables. Estas
categorías se diferencian entre sí dependiendo de la función específica
que pueden desempeñar en las dinámicas del sistema las variables que
incluye cada una.
⇒ Variables determinantes o "influyentes". Son todas
muy influyentes y un tanto dependientes. La mayor parte del sistema
depende entonces de estas variables, ubicadas en el cuadro superior
izquierdo del gráfico de percepción. Las variables influyentes son los
elementos más cruciales ya que pueden actuar sobre el sistema
dependiendo de cuánto podamos controlarlas como un factor clave de
inercia o de movimiento. También se consideran como variables de entrada
en el sistema. Entre ellas, existen muchas veces variables del entorno
que condicionan fuertemente el sistema, pero en general no pueden ser
controladas por éste. Actúan más bien como un factor de inercia.
⇒ Variables relé. Son al mismo tiempo muy
influyentes y muy dependientes. Estas variables ubicadas en el cuadro
superior derecho del gráfico son, por naturaleza, factores de
inestabilidad puesto que cualquier acción sobre ellas tiene
consecuencias sobre las otras variables, en el caso que se cumplan
ciertas condiciones sobre otras variables influyentes. Pero estas
consecuencias pueden tener un efecto boomerang que amplifica o bien
detiene el impulso inicial.
Además, en este grupo de variables conviene
realizar una distinción entre:
∗ las variables de riesgo, situadas más precisamente
a lo largo de la diagonal, que tendrán muchas chances de despertar el
deseo de actores importantes, ya que, dado su carácter inestable, son un
punto de ruptura para el sistema;
∗ las variables blanco, ubicadas por debajo de la diagonal más que a lo largo del límite norte-sur, son más dependientes que influyentes. Por lo tanto, se pueden considerar, en cierta medida, como el resultado de la evolución del sistema. Sin embargo, es posible actuar deliberadamente sobre ellas para que evolucionen en la forma deseada. Por consiguiente, estas variables representan posibles objetivos para el sistema en su totalidad, más que consecuencias absolutamente predeterminadas.
∗ las variables blanco, ubicadas por debajo de la diagonal más que a lo largo del límite norte-sur, son más dependientes que influyentes. Por lo tanto, se pueden considerar, en cierta medida, como el resultado de la evolución del sistema. Sin embargo, es posible actuar deliberadamente sobre ellas para que evolucionen en la forma deseada. Por consiguiente, estas variables representan posibles objetivos para el sistema en su totalidad, más que consecuencias absolutamente predeterminadas.
⇒ Variables dependientes o variables de resultado:
Estas variables, situadas en el cuadro inferior izquierdo del gráfico,
son al mismo tiempo un tanto influyentes y muy dependientes. Por
consiguiente, son especialmente sensibles a la evolución de las
variables influyentes y/o las variables relé. Son variables de salida
del sistema.
⇒ Variables autónomas o excluidas, que son al mismo
tiempo poco influyentes y poco dependientes. Estas variables están
ubicadas en el cuadro inferior derecho, y parecieran en gran medida no
coincidir con el sistema ya que por un lado no detienen la evolución del
sistema, pero tampoco permiten obtener ninguna ventaja del mismo. No
obstante, en este grupo de variables es conveniente hacer una distinción
entre:
∗ las variables desconectadas ubicadas cerca del eje de las
coordenadas, cuya evolución parece estar bastante excluida de las
dinámicas globales del sistema.
∗ las variables secundarias, que si bien son bastante autónomas, son más influyentes que dependientes. Estas variables están ubicadas en el cuadro inferior izquierdo, sobre la diagonal, y pueden ser utilizadas como variables secundarias o como puntos de aplicación para posibles medidas adicionales.
∗ las variables secundarias, que si bien son bastante autónomas, son más influyentes que dependientes. Estas variables están ubicadas en el cuadro inferior izquierdo, sobre la diagonal, y pueden ser utilizadas como variables secundarias o como puntos de aplicación para posibles medidas adicionales.
Finalmente, debemos mencionar un último tipo de variables, no tanto
por su definición intrínseca sino más bien por su situación original con
respecto a los otros tipos de variables analizadas anteriormente. Son
las variables reguladoras, ubicadas en su mayoría en el centro de
gravedad del sistema. Pueden actuar sucesivamente como variables
secundarias, débiles objetivos, y variables secundarias de riesgo.
Referencias: ANÁLISIS ESTRUCTURAL con el método MICMAC, y ESTRATEGIA DE LOS ACTORES con el método MACTOR, Por: Jacques ARCADE, Sirius - Michel GODET, CNAM Francis MEUNIER, CNAM - Fabrice ROUBELAT, CNAM. Los autores trabajan para el Laboratorio de Investigación en Prospectiva y Estrategia (LIPS), rue Cont, 75003 Paris
Link en SLIDESHARE de nuestra matriz DOFA y PEEA de la empresa seleccionada como caso de estudio AMC Aviation Consulting:
http://es.slideshare.net/amucci66/amc-aviation-consulting-matriz-dofa-y-peea
VIDEO DE LA SEMANA:
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