A partir del establecimiento del concepto de Administración Científica a inicios del siglo pasado, donde se buscaba aplicar la metodología de la ciencia a los problemas de la empresa, con la finalidad de alcanzar la eficiencia industrial por medio de la medición y la observación (Taylor, 1984), se han utilizado los métodos cuantitativos como una herramienta eficiente para la toma de decisiones. Su uso dentro del campo empresarial se remonta a la Segunda Guerra Mundial, cuando Inglaterra diseñaba herramientas cuantitativas para soluciones de abastecimiento militar. Al final de la guerra, estas aplicaciones fueron utilizadas en el mundo empresarial (Investigación de Operaciones, 2015). Dicho de otra manera, los modelos se elaboran con la finalidad de solucionar problemas, entendiendo este proceso como la identificación de una diferencia entre el estado ideal de las cosas y el estado deseado. Se emprenden entonces las acciones para reducir o eliminar esta diferencias (Anderson et al, 2010).
De manera paralela se han desarrollado los pronósticos; su definición viene del griego prognôstikon, expectativa de lo que pueda suceder (Modelos de Pronóstico, 2014). Con la elaboración de los mismos se busca reducir la incertidumbre sobre los acontecimientos que se pueden desarrollar en el futuro, proporcionando información más cercana a la realidad, con base en modelos numéricos y estadísticos. La finalidad es que las organizaciones cuenten con mayor certeza en el comportamiento de las variables, para tomar decisiones a corto y largo plazo. Entonces, ¿cómo se da este proceso en las organizaciones? Éste se desarrolla en 7 pasos:
Figura 1 Proceso de toma de decisiones en las organizaciones.
A continuación se presenta un esquema de los tipos de métodos de elaboración de pronósticos (figura 2):
Figura 2. Métodos de elaboración de pronósticos
Fuente: Anderson, D, Sweeney, D, Williams, T, Camm, J y Martin, K. (2011). Métodos cuantitativos para negocios (11ª ed.) México: Cengage Learning.
6.1 Definición de modelo
Necesitas ahora obtener mayor información con respecto a las características de los modelos y su relación con los pronósticos. Desde la antigüedad se ha buscado establecer guías para la solución de problemas. En 1637 René Descartes presenta su libro Discurso del Método, donde establece las bases para lo que actualmente se conoce como metodología de la investigación. Explica las reglas del método, las cuales se presentan en cuatro enunciados: el primero, la evidencia, señala que no se debe dar por hecho nada hasta no determinar que no hay ningún evento que ponga en duda el hecho. El segundo (análisis) indica que hay que dividir la situación en tantas partes como sea posible o según se necesite, para solucionarla mejor. El tercer enunciado (síntesis) establece que se debe pasar de lo particular a lo general, suponiendo que hay un orden entre los que se preceden naturalmente unos a otros. El cuarto enunciado (comprobar) significa revisar de manera completa todos los resultados, sin dejar de considerar nada (Descartes, 2009).
Ahora conocerás los principios teóricos para la elaboración de modelos. Anderson et al. (2011) señalan que los modelos son representaciones de abstractas de la realidad, los cuales se pueden representar de diferentes maneras. A continuación te presentamos cada uno de ellos:
Modelos icónicos
Cuando se elabora una representación física como un modelo a escala de un automóvil o un avión
Modelos análogos
Son aquellos que tienen la misma forma física pero no la misma apariencia que el objeto modelado.
Un termómetro representa la temperatura ambiente, o el velocímetro de un automóvil representa la rapidez a la que se mueve.
Modelos matemáticos
Son la representación de un problema, utilizando un sistema de símbolos y relaciones o expresiones matemáticas.
Entonces, para efecto de las empresas, ¿qué es un pronóstico? Es una herramienta que puedes utilizar para obtener un estimado numérico acerca de la probabilidad de eventos que van a suceder en el futuro. Se hace de acuerdo a información histórica relevante, con la finalidad de tomar decisiones (Pindyck y Rubinfeld, 2013). Entonces, ¿cómo se puede definir el concepto de modelo de pronóstico? Es una expresión matemática que representa de manera simple un fenómeno, por medio del cual se obtienen los valores ideales de acuerdo a una variable aleatoria en un periodo determinado (Modelos de Pronóstico, 2014).
Como puedes ver, la finalidad de elaborar un modelo es ver el comportamiento de las diversas variables de una situación o proceso en un ambiente controlado, así como los resultados a obtener; adicionalmente se debe considerar que trabajar con modelos requiere menos tiempo y es mucho más barato que comprobarlo en una situación real. Un modelo matemático cuenta con variables de decisión y factores del entorno, las cuales nutren el modelo matemático. Una vez procesadas, llevan a los resultados estimados (figura 3).
Figura 3. Flujo de información de un modelo matemático
Fuente: Anderson, D, Sweeney, D, Williams, T, Camm, J y Martin, K. (2011). Métodos cuantitativos para negocios (11ª ed.) México: Cengage Learning.
6.2 Construcción de modelos cuantitativos de pronósticos
En el tema anterior revisaste los conceptos teóricos de modelo, ahora se describirá la manera en que se deben elaborar. Para solucionar problemas administrativos, financiero o económicos, entre otros, se deben elaborar modelos cuantitativos (Alemán y González, 2004). Esto se puede hacer una vez que el problema se encuentra estructurado, para lo cual se requiere imaginación, trabajo en equipo y un enfoque hacia la solución (Anderson et al, 2011). Es muy complicado transformar el problema conceptual en un problema bien definido que puede solucionarse por medio del análisis cuantitativo. A continuación se presenta una descripción gráfica de la importancia de este análisis en la solución del problema (figura 4):
Figura 4. Métodos para solucionar problemas
Fuente: Anderson, D, Sweeney, D, Williams, T, Camm, J y Martin, K. (2011). Métodos cuantitativos para negocios (11ª ed.) México: Cengage Learning.
Para elaborar modelos cuantitativos es necesario contar con personal especializado que tenga facilidad de abstracción, con la finalidad de que refleje fielmente las interrelaciones de las variables que lo definen y poder interpretar los resultados obtenidos a partir de la construcción y aplicación del modelo.
Para Alemán y Gónzalez (2004) el procedimiento para la construcción de un modelo cuantitativo presenta los siguientes pasos:
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Es el resultado de la identificación y definición de las variables, relacionadas con el problema. Se clasifican de la siguiente forma:
- Variables independientes. Su comportamiento no depende de otras variables. Se consideran los valores de entrada a partir de los cuales se construye el modelo; las principales son las siguientes:
- Variables de decisión: el modelador puede manipular las variables.
- Variables exógenas: son relativas al entorno y el modelador no las puede controlar.
- Políticas y restricciones: son las limitaciones físicas, legales o de producción que deben tomarse en cuenta para la mejor solución.
- Variables dependientes. Su comportamiento depende de una o más variables independientes. Generalmente representan los resultados del modelo.
Es la construcción del modelo como tal. En él se establecen las relaciones lógicas y se consideran las restricciones establecidas por las variables utilizadas.
Es la relación de las variables que mejor satisfaga los criterios de decisión establecidos.
Es poner en marcha la solución propuesta por el modelo.
A continuación se presenta de manera gráfica este concepto (Figura 5):
Figura 5. Relación entre las variables independientes y dependientes
Fuente: Alemán y González (2011), citando a Bierman (1994).
Considera que el modelo se debe revisar periódicamente, asimismo observar su funcionamiento y en su caso realizar los ajustes que requiera, para que el modelo cumpla con los objetivos para los cuales fue elaborado.
Para mayor información de la elaboración de modelos de pronósticos, revisa el video Introducción a los modelos de pronóstico, disponible en la sección de videos.
6.3 Importancia de los modelos de pronóstico para la solución de problemas
Hasta este momento has visto que por medio de un modelo es posible determinar cuáles son las variables importantes que intervienen en un problema determinado, así como las relaciones entre las mencionadas variables.
Alemán y González (2004) señalan que los modelos ofrecen diversos enfoques para resolver problemas relacionados con diferentes campos del conocimiento, en especial los modelos cuantitativos, que son útiles en las ciencias económico-administrativas; proporcionan un método objetivo y lógico para analizar las alternativas cuando se vayan a tomar decisiones, relacionadas con la maximización de beneficios o la minimización de costos, en las áreas de logística interna, operación y logística externa de la entidad.
Anderson et al. (2011) puntualizan que la planeación del futuro es de suma importancia para la organización; pues mientras se realice adecuadamente la posibilidad de éxito para la compañía será mayor, por lo que se podrán desarrollar las estrategias a largo plazo más convenientes que permitan alcanzar los objetivos organizacionales. Asimismo señalan que en algunas empresas, los criterios de decisión son el buen juicio, la intuición y tener una idea amplia del macroentorno, sin embargo es difícil traducir estos conocimientos en datos duros como el importe de las ventas de los próximos periodos o el costo de los insumos para el próximo periodo.
Actualmente el desarrollo de las herramientas computacionales ha permitido que quienes toman esas decisiones interactúen directamente con modelos que representan situaciones reales en los negocios. Los modelos pueden utilizarse para estudiar el comportamiento de una empresa como un sistema y mejorar el desempeño, ya que permite identificar una estructura óptima en función de las interrelaciones que existen entre sus componentes (Alemán y González, 2004).
Finalmente, se debe considerar que la evaluación de los modelos depende de los usuarios, ya que ellos evalúan los modelos con base en los resultados obtenidos; éstos varían dependiendo lo amigable del modelo y la capacitación que tengan sobre el mismo, por lo que en muchas ocasiones la evaluación no se fundamenta en el poder que realmente tienen los modelos para solucionar problemas, sino en la capacidad que tienen los usuarios para trabajar con ellos. Sin embargo, el uso de modelos para analizar y solucionar problemas es más sencillo, seguro y menos costosos que el experimento en situaciones reales.
