El Analisis Estructural y el Proceso MICMAC: Planificacion Estrategica

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.

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.

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.

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:

∗ 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).

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.

 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.

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.

⇒ 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.

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: 
Operaciones AMC Aviation Consulting SVCS

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