TEMA 2: ANÁLISIS DE LA RACIONALIDAD

1.- INTRODUCCIÓN.

2.- TIPOS DE RACIONALIDAD: Sustantiva y Procesal.

3.- LÍMITES A LA RACIONALIDAD.

3.1.- Complejidad.

3.2.- Incertidumbre.

3.3.- Límites del decisor.

3.4.- Escasez de recursos.

4.- PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES.

4.1.- Fases: Identificación, desarrollo y selección.

4.2.- Aprendizaje organizativo: Simple y complejo.

4.3.- Simulación y aprendizaje.

Introducción:

En la medida en que la organización aparece como elemento en las transacciones hay que tratar de extrapolar el concepto de racionalidad individual analizado en el tema anterior al plano colectivo de la organización.

Tipos de racionalidad:

RACIONALIDAD SUSTANTIVA: Se define como aquella que está relacionada con el grado de consecución de los objetivos, se es racional desde el punto de vista sustantivo si se cumplen los objetivos.

RACIONALIDAD PROCESAL: Se centra en la forma en la que se toman las decisiones, ser racional es decidir de una forma adecuada.

El decisor, los objetivos y el entorno son los elementos básicos de un problema de decisión (en la empresa la decisión la toma la organización). Al incluir la racionalidad procesal hay que tener en cuenta la forma en la que se toman las decisiones (en el caso de la empresa se refiere a las estrategias).

EJEMPLO: Supongamos una cafetería en la que hay dos máquinas de refrescos una de limón y otra de cola. Vamos a suponer un estudiante cuyo objetivo es obtener un refresco de cola y dos entornos uno en el que las máquinas son transparentes y se ven los botes que contienen y otro entorno en el que no se puede observar el tipo de refresco que contiene cada máquina. Supongamos también que el encargado de rellenar las máquinas se equivoca y coloca refrescos de limón en la máquina de cola y viceversa.

Si el estudiante se encuentra en el entorno 1 con información perfecta será racional cuando vuelva con el refresco de cola ya que observará en qué máquina está el refresco que quiere por el contrario en el escenario 2 lo sería cuando vuelva con el refresco de limón ya que lo racional será que vaya a la máquina de refrescos de cola y obtenga uno de limón, en este caso será racional cuando no cumple el objetivo.

Cuando hay información perfecta desde el punto de vista de ser racional es indiferente utilizar un criterio u otro. Cuando no hay limitaciones a la racionalidad ambos conceptos son iguales pero cuando aparecen los límites debemos mejorar el concepto procesal de racionalidad. A la hora de tomar decisiones en la empresa estas deben ser racionales. Hay que tener en cuenta que la racionalidad procesal incorpora un mecanismo de aprendizaje lo cual implica que el decisor debe aprender de sus errores y corregir su actuación. En todo aprendizaje es necesario el error, se trata de una lógica de prueba y error y vamos a ir subsanando los errores a medida que se vayan produciendo.

En una racionalidad procesal podemos elegir varias formas de tomar decisiones y elegiremos aquella que nos resulte más eficiente dados una serie de recursos. No buscamos soluciones óptimas sino satisfactorias, no se busca en beneficio máximo sino el beneficio aceptable considerando los límites que tenemos, vamos a pasar de una óptica maximizadora a otra de niveles de satisfacción.

Limites a la racionalidad:

Cuando aparecen los límites a la racionalidad el cumplimiento de los objetivos se mide en términos relativos y para considerar un resultado como satisfactorio habrá que compararlo con el resto del sector, no es lo mismo sacar un aprobado cuando el resto de la clase suspende o cuando todos los demás sacan matrícula.

Complejidad:

A mayor complejidad, más límites presentará la racionalidad. El elemento fundamental de la complejidad va a ser la interdependencia entre las variables, cuando hay muchas variables interdependientes el problema sería más complejo.

La interdependencia depende de varios aspectos: que las relaciones entre las variables no sean lineales (aumenta la complejidad) ; cuando existen retrasos entre causa y efecto o retardos en las variables (aumenta la complejidad) ; cuando existen bucles de retroalimentación es decir que tus decisiones afecten a las decisiones futuras (la existencia de bucles aumenta la complejidad).

Lo normal en la práctica es que existan relaciones no lineales entre las variables, que existan retrasos y bucles de retroalimentación, con lo cual para hacer muchos análisis se establezcan supuestos simplificadores sobre estos aspectos.

Xm+1 = K*Xm (1 - Xm) = KXm - KXm2 bucle y relación no lineal.

Partimos por ejemplo que K=4 y X0=0,2, al obtener la serie de datos no da la impresión de que estos son algo aleatorio, esto es lo que se denomina caos determinista; pero si consideramos X0=0,21 a partir de un determinado instante temporal los valores que obtenemos no se parecen en nada y cada vez se alejan más, esto se conoce como sensibilidad a las condiciones iniciales y en este supuesto pueden surgir comportamientos emergentes que aparecen en sistemas complejos.

Suponemos las ventas de la empresa, la necesidad de tomar decisiones aparece cuando el decisor perciba que va a aparecer un problema aunque este no exista. Va a ser la percepción del problema la que desencadena el proceso de decisión. En el caso de las ventas para que el gerente piense que hay un problema (la detección anticipada del problema es fundamental en este ejemplo de la empresa ya que de no corregirlo de forma anticipada no habrá posibilidad de corrección) radica en que una determinada variable se salga de sus valores normales, por ejemplo que las ventas se reduzcan por debajo de unos determinados valores.

Vamos a suponer que las ventas caen, hay una determinada relación entre el gasto en publicidad y el volumen de ventas, si incrementamos la publicidad se incrementará el volumen de ventas con un retraso. Si incorporamos el bucle de alimentación puede ocurrir que la decisión que tomemos reduzca el problema a corto plazo pero lo agrave a largo plazo, en nuestro caso el incremento de la publicidad provoca como efecto secundario el incremento de gastos y el incremento de las ventas a corto plazo, con lo cual se reduce el inventario con lo cual se va a tardar más en servir al cliente (aumenta el plazo de entrega) lo cual ocasionará que disminuyan las ventas (bucle de alimentación), el problema radica en analizar que será mayor si el incremento o la disminución de las ventas. Otros ejemplos de bucles pueden ser: la relación precio - salarios, la relación población - recursos, etc.

A nivel empírico se comprueba que casi todas las relaciones presentan estos aspectos que afectan a la complejidad de la misma (no lineales, bucles y retardos).

DIAGRAMA CAUSAL: DETECTAR VBLES Y ANALIZAR LA INTERDEPENDENCIA.

Vamos a suponer que pretendo modelizar la evolución de una empresa en función de sus beneficios, estos dependen de las ventas de forma directa, para vender hay que producir y para esto hay que tener pedidos ya que las ventas dependen de los pedidos que tengamos, para tener pedidos hay que hacer que el producto sea atractivo para el consumidor y además hay que intentar que sea más atractivo que el de nuestros competidores, el atractivo del producto depende de las variables competitivas (precio, calidad, plazo de entrega, etc.) que son fruto de un conjunto de decisiones que se han tomado y que se integran en la política de empresa y que se toman para alcanzar unos objetivos y esto depende de la adquisición y asignación de recursos (financieros y económicos).

Lo importante para funcionar son los recursos económicos ya que los recursos financieros son obtenibles fácilmente y aunque son necesarios recursos financieros para obtener recursos económicos se tratará de asignar una serie de recursos para obtener más recursos.

Si tengo pérdidas voy a tener que dotar más recursos y aunque después los recupere voy a tener que anticiparlos hasta la fecha de recuperación y se produce un bucle en el cual si las cosas empiezan a ir mal cada vez a ir a peor ya que si las cosas van mal voy a tener que invertir pero si las cosas van mal no voy a tener recursos con lo cual el problema se acentúa.

Podemos añadir más información indicando el signo en el cual una variable afecta sobre las demás, por ejemplo a mayor nivel de ventas, mayor beneficio y viceversa siempre que se cumpla que los ingresos cubran los costes. La relación entre los pedidos y las ventas tiene signo positivo si tienes capacidad de vender el producto en el plazo de tiempo que el cliente está dispuesto a esperar, además más pedidos implicará una mayor asignación de recursos para hacer frente a esos pedidos.

En nuestro ejemplo se detecta claramente un bucle, pueden existir relaciones no lineales entre las variables así como retrasos. Uno de los elementos básicos de la complejidad son las propiedades emergentes.

Incertidumbre:

Si existe incertidumbre tengo que emplear la racionalidad procesal ya que cuantos más límites existan más me tengo que preocupar por la forma de alcanzar los objetivos y no por la consecución de los mismos. En la medida en que la racionalidad es más procesal y al tener problemas de incertidumbre trataremos de analizar como debo tomar decisiones para que las cosas salgan relativamente bien.

Para llevar a cabo esto necesito información (información histórica) la cual debe ser analizada ya que nos interesa valorar el riesgo y para ello es necesario conocer distribuciones de probabilidad, una vez conocidas podemos calcular el valor esperado y si este es positivo el riesgo es asumible, el problema de esto radica en que la estadística se basa en la posibilidad de repetir la operación varias veces. El problema aparece cuando no existe información histórica y tengamos que utilizar probabilidades subjetivas y a medida que estas van apareciendo reviso las decisiones tomadas, esta revisión es costosa y además en muchas ocasiones difícil de realizar.

Si no sabemos como actuar, por ejemplo antes de invertir 1M y no hay información histórica lo que puedo hacer es acudir a la experiencia y analizar como realizan las inversiones otros agente en condiciones similares a la nuestra, vamos a realizar un análisis empírico de la toma de decisiones ya que no tengo otra solución.

En términos de incertidumbre hay limitaciones de los planteamientos estadísticos que se dan cuando no hay información histórica o bien cuando no puedo acudir a ella; en segundo lugar aparecen limitaciones cuando en el futuro no se produzca regularidad estadística. Si no se dan estas dos condiciones el aparato estadístico es adecuado de lo contrario lo único que me queda es realizar un análisis empírico de cómo se toman decisiones analizando lo que hacen otras empresas en condiciones similares a la nuestra.

Límites del decisor:

Si los problemas son muy complejos hay que especializar los problemas de decisión con lo cual desaparece la figura del decisor único y van a existir un conjunto de decisores que toman decisiones parciales con lo cual es muy importante coordinar todas estas decisiones parciales y la racionalidad procesal ahora ya no incumbe al decisor individual sino que afecta a la organización en su conjunto.

Cuando hablemos de límites del decisor nos vamos a referir es estos casos a a la organización y los límites que tiene para resolver determinado tipos de problemas, ahora los límites son un atributo de la organización y por lo tanto las variables organizativas son importantes a la hora de analizar los límites del decisor, esto explica que en un mismo sector dos empresas distintas obtengan distintos resultados si las decisiones tomadas son distintas

Escasez de recursos:

Hasta ahora más límites a la racionalidad probablemente implicarán peores decisiones con lo cual los límites a la racionalidad están relacionados inversamente con la eficiencia. Los límites a la racionalidad están relacionados con la complejidad de forma directa y la complejidad dependía de la interdependencia de forma directa. Vamos a tratar de demostrar que a mayor escasez de recursos mayor será la interdependencia entre las variables con lo cual mayor escasez implicará mayores límites a la racionalidad y menor eficiencia y si esta disminuye aumentará la escasez de recursos con lo cual aparece un bucle de realimentación.

La escasez de recursos se traduce en una mayor interdependencia en la medida por ejemplo en que dos operaciones como comprar libros o ir al cine si existe incapacidad adquisitiva, el hecho de comprar un libro muy caro se traduce en no poder ir al cine, estas dos acciones tienen interdependencia en la medida en que hay escasez de recursos ya que de no haber escasez el hecho de comprar el libro no influye en que vaya o no al cine.

La escasez de recursos permite diferenciar entre decisiones implícitas y explícitas. Vamos a suponer que la decisión es hacer un plan de producción y hay que producir 1000 unidades por semana, para hacer esto tuve que haber tenido en cuenta las necesidades de materias primas, mano de obra, equipamiento, etc. La decisión explícita es 1000 unidades por semana; empiezo a producir y me quedo sin materias primas con lo cual solo voy a poder producir 800 unidades, esta es la decisión implícita. La diferencia radica en que toda decisión empresarial está marcada por los recursos disponibles y siempre es el recurso más escaso el que limita la producción.

Al limitar la producción porque no tengo materias primas, vendo menos con lo cual obtengo menos ingresos lo que se traduce en que o bien pago más tarde a los proveedores o bien cobro antes a los clientes con lo cual el proveedor tiene menos incentivos a atenderme lo cual acentúa la escasez de materias primas. La interdependencia entre las variables es mayor ahora que antes, la escasez de recursos provoca que las decisiones ahora ya no las toma el directivo sino que son automáticas.

Vamos a suponer una empresa que se crea, si hay escasez de recursos es importante que no tenga mercado ya que si hay escasez de recursos y mercado esto puede ser nefasto para la empresa. Esto se explica porque la falta de recursos te impide atender de forma eficiente a los clientes y esto provocará la pérdida de los mismos. Si tienes poca demanda con los recursos escasos quizá puedas atenderla e incluso salvar o corregir esa escasez. Para resolver esta escasez o bien se inyectan recursos (incrementan recursos) o bien se reduce la demanda subiendo el precio. La solución sería entrar en un mercado con abundante demanda y precios elevados.

Un segundo problema aparece cuando al hablar de recursos podemos diferenciar entre recursos financieros (dinero), económicos (mano de obra, equipo) y humanos. El problema radica en la falta de recursos aparte de los financieros ya que hay un retraso en la obtención de recursos económicos y humanos porque se trata en formar al personal por ejemplo. El hecho de tener recursos financieros no implica que haya recursos económicos y humanos. La clave está en que la materialización de esos recursos financieros está sujeta a retrasos muy importantes.

PROCESO EMERGENTE: Aquel que no se deriva de una decisión sino que surge del conjunto de decisiones que se toman en conjunto.

PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES.

Vamos a distinguir entre problema objetivo o real y problema percibido. La necesidad de decidir no la provoca la existencia del problema sino la percepción del mismo exista o no el problema.

Fases: Identificación, desarrollo y selección.

Las fases que vamos a analizar no son secuenciales puede ocurrir que una vez identificado el problema y haciendo el desarrollo nos damos cuenta que hay que volver atrás porque el problema está mal planteado. Esto es importante cuando planteamos un problema fundamental L/P y para solucionar esto, lo que se hace es actuar en un modelo de simulación en lugar de actuar en el mundo real.

Identificación - diagnóstico:

Para identificar un problema, lo primero es localizarlo y ver cuales son las causas del mismo. El problema está en que un mismo síntoma puede deberse a distintas causas lo cual dificulta el análisis de las causas del problema. Si montamos un negocio la variable que más nos interesa va a ser el volumen de ventas y cualquier síntoma de caída de las mismas se va a percibir como un problema y las causas de esto son múltiples y probablemente se considera como causa la que se repite en más ocasiones.

A una empresa le interesa mantener la cuota de mercado, para conocer la cuota de mercado necesito conocer mi volumen de ventas y el volumen de ventas total del mercado y estos últimos datos no los tiene la empresa directamente. Puede ocurrir que si incremento mis ventas se reduzca la cuota de mercado y puede ocurrir que un directivo diga que como sus ventas aumentan todo va bien y no se de cuenta de que se reduce su cuota de mercado y al cabo del tiempo puede encontrarse en situaciones difíciles y no se de cuenta de que el problema viene de atrás.

Toda decisión se puede expresar de la siguiente forma esquemática: el decisor utiliza información y a raíz de esta toma decisiones que una vez aplicadas se traducen en acciones determinadas que proporcionan nueva información provocando un bucle de decisión:

Información Decisión Acción Información Decisión ....

Para identificar un problema hay que tener información adecuada para detectarlo en caso de no tenerla el problema puede llegar a ser inevitable y difícil de corregir. Cuanto más estratégico sea el problema menos asequibles son los datos para detectarlos y además más tiempo necesito para solucionarlo, es decir cuanto más difícil sea el problema menos información mayor anticipación.

No hay que confundir datos con información, una información es un dato que alguien interpreta, si el que posee los datos los interpreta eso es información par el que los procesa. La información es filtrar datos para quedarnos con lo fundamental.

Si la decisión aparece a partir de la información, todo problema se detecta a partir de una pistas que vamos a denominar síntomas. La identificación del problema ha de tener lugar antes de que sea evidente ya que entonces no es solucionable.

Es importante que la organización tenga los instrumentos necesarios para poder detectar los síntomas de los problemas importantes y lo normal es que cuanto más grave sea el problema del cual queremos obtener los síntomas, menos instrumentos de medida puede obtener la organización.

Hay que tener en cuenta que los competidores pueden lanzar al mercado síntomas de su situación que pueden ser falsos ya que las condiciones de producción de cada empresa constituyen una información privada y no está a disposición del resto de competidores con lo cual aparece el problema de asimetría de la información y la posibilidad de que las señales que lancen al entorno no sean reales. En el caso de que la empresa no pueda competir en costes una solución podría ser diferenciar el producto.

Cualquier problema empresarial hay que ver cuales son los datos necesarios para analizarlo y una vez obtenida esa información hay que tener en cuenta la capacidad de interpretación por parte del decisor con lo cual son importantes los límites a la racionalidad del decisor, la racionalidad se puede ver desde el contexto individual (incapaz de interpretar datos) o desde el punto de vista organizativo (el modelo que toma datos es insuficiente)

Hay que tener en cuenta el proceso político ya que a medio y largo plazo cada grupo dentro de la empresa va a tratar de orientar la solución hacia el lugar donde se vea más beneficiado y la solución del problema dependerá de la fuerza que tenga cada grupo.

Desarrollo: Búsqueda y diseño:

Vamos a distinguir entre problemas estructurales y no estructurales (suma de números frente a la suma de letras), en los estructurales el desarrollo de la solución es un tema rutinario, no hay raciocinio ninguno, esto es la búsqueda; Identifico el problema y de forma automática la solución, estoy buscando soluciones que ya están elaboradas. Estos procesos de decisión los harán especialmente bien las organizaciones rutinarias o burocráticas. Este tipo de problemas son peligrosos cuando no se pueden encasillar de forma adecuada y no encaja ninguna de las soluciones de las que disponemos.

En esta situación tenemos que buscar una solución a medida para el problema, esto es lo que denominamos diseño en donde se trata de encontrar una solución a medida para el problema, en el ejemplo de las sumas se tratará de encontrara un método que me permita resolver las sumas de letras.

Los problemas estructurales se tratan muy bien en organizaciones burocráticas porque es aplicable una rutina mientras que los problemas no estructurales se resuelven muy bien en organizaciones orgánicas. En el primer caso la clave es la eficiencia mientras que en el segundo caos lo importante esa la invención. Cuando predominan los procesos rutinarios aplico organizaciones burocráticas, es decir para cada tipo de problema necesito un tipo de organización diferente.

En lo que hace referencia al desarrollo de las decisiones es importante distinguir entre innovación (diseño) y eficiencia (búsqueda). Por ejemplo en la fase en la cual lanzamos un producto es importante la innovación, en la fase dos de producción es importante la eficiencia y en la tercera fase vuelve a ser importante la innovación. En la fase 1 necesito organizaciones innovadoras (orgánicas), en la fase dos organizaciones burocráticas y en la tres de nuevo las orgánicas.

La misma empresa a lo largo del tiempo habrá de ir pasando de una forma de organización a otra con lo cual es fundamental la metamorfosis de la organización, si el cambio es muy difícil deberán existir dos organizaciones distintas que se vayan pasando el problema.

Fase 1 y 3 Importante innovación Organización orgánica Basan trabajo equipo.

Fase 2 Importante eficiencia Organización burocrática Basan en normas.

Los mecanismos de solución en caso de organizaciones distintas han de ser diferentes ya que dependiendo del tipo de organización, los requerimientos del individuo han de ser distintos ya que en el caos de organizaciones orgánicas necesitan un individuo creativo y que sepa trabajar en equipo mientras que en el caso de organizaciones burocráticas necesito individuos que sepan aplicar rutinas.

En los problemas reales es difícil clasificarlos como rutinarios o de búsqueda o como un problema innovador o de diseño. Todo el mundo trata de aprovechar la experiencia que tiene y siempre tenderá a extrapolar las últimas soluciones a los nuevos problemas si los síntomas se parecen. Par evitar esta situación tengo que ir añadiendo datos que me permitan identificar correctamente el problema con lo cual la capacidad de discriminar depende de la capacidad del sistema de información para proporcionarme síntomas. Toda empresa que no tenga un sistema eficiente de análisis del mercado, casi todos sus problemas se tratarán como operativos y no estará capacitada para enfrentarse a problemas estratégicos.

Al final vamos a tener soluciones pero nunca van a ser únicas y dependerán del departamento de la empresa que consideremos y cada solución tenderá a favorecer al grupo que la diseña de ahí la importancia del proceso de selección de soluciones.

Selección: Evaluación, negociación, elección y autorización:

Suponemos una empresa que pierde ventas porque tarda mucho en servir el producto y se le plantean dos soluciones: el responsable de producción que la producción debe responder con más rapidez mientras que el responsable de inventario opina que este debe aumentar. El responsable de finanzas fija unos objetivos de costes de producción e inventario a cada agente, si se opta por la solución de incrementar el inventario, esto va a incrementar los costes de inventario mientras que si implanto la alternativa uno van a subir los costes de producción. Se produce un conflicto entre los dos agentes ya que a ninguno de los dos le va a interesar incrementar los costes de su departamento. Vamos a llegar a un proceso de negociación entre las partes, va a ser un problema de conflicto que se resuelve en función de la capacidad de cada grupo.

Van a existir conflictos no solo en decisiones operativas sino también en decisiones estratégicas.

Una vez escogida la solución se piensa que ya se acabó el problema pero no es así ya que todavía queda la tarea de autorizar esa solución, en la medida en que el directivo decide solo sobre esa autorización habría centralización. La fase de autorización es el último punto formal de la decisión y una vez autorizadas las decisiones hay que llevarlas a cabo. Una vez autorizada si no hay un sistema de incentivos adecuados para llevarla a cabo, la solución puede incluso agravar el problema aunque la solución sea adecuada.

Aprendizaje organizativo: Simple y complejo.

Se trata de conseguir en función de una nueva información que vamos recibiendo ir variando las condiciones poco a poco para ver que ocurre. En una burocracia lo importante es no hacer cambios radicales ya que se fundamenta en hacer las cosas rutinariamente.

En primer lugar se toman decisiones que afectan al problema real y provocan consecuencias que se traducen en nueva información (realimentación informativa) y en función de esa información corrijo las decisiones. Esto pasa en la medida en que el problema resulte mínimamente desconocido.

Esto es lo que se conoce como aprendizaje simple y con él consigo mejorar la aplicación de las soluciones que conozco, es un aprendizaje que mejora la eficiencia, en ningún momento se plantea cambiar la forma de hacerlo sino mejorar la forma, esto es fundamental en los problemas operativos y en la estructura burocrática.

Cuando la rutina no es la apropiada aparece el aprendizaje complejo cuando ante los resultados del problema te planteas cambiar la rutina de resolución del mismo, se cuestionan los modelos mentales del mundo real que se vana traducir en estrategias que vana a cambiar las decisiones.

EJEMPLO: El caso de aprendizaje simple podría ser cuando detecto que se reducen las ventas y pienso que es debido a la calidad, siguen reduciéndose las ventas y vuelvo a tratar de perfeccionar la calidad y así sucesivamente. El complejo aparece cuando me replanteo el hecho de que el problema esté en la calidad y cambio las rutinas que aplico empezando a actuar sobre otras variables.

El aprendizaje simple es aprender a utilizar las técnicas mientras que el complejo trata de saber escoger la técnica más adecuada. En la actualidad todo el contenido del aprendizaje simple está informatizada con lo cual el problema se encuentra en hallar la técnica adecuada.

El aprendizaje simple se instrumenta basándose en repeticiones para tratar de mejorar la técnica, el problema está en instrumentalizar el aprendizaje complejo.

La solución a este aprendizaje es la creación de algo que me permita experimentar, tratar de poder simular lo que pretendo analizar para ver si la nueva decisión que considero es la adecuada. La modelización tiene un efecto secundario que es que te obliga a replantear el modelo mental de una forma muy exhaustiva, se trata de elaborar un modelo muy exacto del problema que tenemos.

Dificultades reales para que haya aprendizaje:

Si cambiamos el enfoque del problema, cambia la solución y en términos políticos habrá colectivos que salgan perjudicados y estos se opondrán con lo cual la dificultad radica en la oposición de los colectivos que se vean perjudicados por el enfoque del problema (rutina defensiva).

Hay que tener en cuenta que hablamos de aprendizaje organizativo y no individual, hay que introducir mecanismos que introduzcan en la propia organización el aprendizaje. A escala individual aprendizaje significa incorporar conocimientos en la memoria del individuo, lo mismo se puede entender para la organización, es decir se trata de ir cristalizando el conocimiento individual mediante rutinas de solución de problemas que se incorporan a la organización. Con esto se asegura el mantenimiento del conocimiento frente a la posible rotación del personal.

Para conseguir que la organización aprenda, es más fácil cuando existe la lógica del trabajo en equipo que es un mecanismo de aprendizaje organizativo, por lo tanto para instaurar el conocimiento organizativo necesito mecanismos que me permitan compartir conocimientos de tal forma que si falta uno de los miembros del equipo el resto pueda suplirlo.

El problema aparece cuando surgen elementos como la no linealidad, bucles, etc. El problema no va a ser tratable analíticamente por lo tanto o cojo problemas irreales pero que puedo tratar o bien cojo el problema real y trato de resolverlo por aproximación. En nuestro caso esta última alternativa va a ser la preferible.

Si el problema es complejo la probabilidad de que una sola persona entienda la totalidad del mismo es reducida con lo cual cuanto más complejo sea el problema más necesario es el trabajo en equipo y más aprendizaje organizativo lo cual implica que cada vez el problema se vuelve más sencillo.

Vamos a dividir los problemas en tres bloques: operativos (muy a C/P y que se repiten mucho), Tácticos (a M/P y se repiten menos) y Estratégicos (a L/P y con poca frecuencia). En términos del decisor se aprende mejor lo que se hace más veces con lo cual suele haber un buen conocimiento de los problemas operativos y un conocimiento mucho menor de los estratégicos. Pero sin embargo es más importante el problema estratégico, además en este tipo de problemas si espero a obtener aprendizaje de la experiencia real, pasa un largo período de tiempo. Para corregir este problema vamos a tratar de reproducir el problema en un mundo real y nos enfrentaremos a él en numerosas ocasiones y esto se consigue a través de la simulación.

Simulación y aprendizaje.

Señalaremos en primer lugar los problemas del mundo real que dificultan el aprendizaje: aquellos aspectos que hacen que el problema tenga unos grandes límites a la racionalidad del decisor. Si consideramos un problema estratégico que tiene una estructura desconocida, esto dificulta el aprendizaje; aún conociendo la estructura, el problema aparece cuando pongo las variables en movimiento (complejidad dinámica); retrasos en las relaciones causa efecto; incapacidad de hacer experimentos controlados.

Con los fedback de información las dificultades aparecen en primer lugar a la hora de percibir los datos a interpretar ya que esta percepción es selectiva ya que dependiendo de quien la realice, el decisor percibe la información selectivamente; hay pérdida de realimentación, es decir hay datos que no se perciben; incluso los datos pueden llegar con un considerable retraso; hay errores, sesgos, distorsiones, etc; finalmente hay muchos datos que son ambiguos y no se tiene claro lo que ocurre

Con las decisiones lo que dificulta el aprendizaje es que si tomo una decisión y no sale bien no se sabe a que es debido si a que la decisión es mala o a que está mal aplicada, es decir fallo en la aplicación; oportunismo a la hora de aplicar la solución, se puede buscar conseguir lo contrario a lo que se pretendía con la solución (juego especulativo); puede ocurrir que las decisiones puedan ser inconsistentes porque la decisión global está compuesta por muchas decisiones más pequeñas; finalmente también puede ocurrir que el propio objetivo sea el resultado.

En la medida en la que esté viviendo problemas puedo potenciar el aprendizaje ya que la fuente del aprendizaje es la experiencia directa que va a ir apareciendo en la medida en la que van surgiendo problemas y trato de resolverlos. En problemas estratégicos la complejidad aumenta y disminuye en la medida en la que nos desplazamos hacia el ámbito operativo ya que se reduce la interdependencia entre las variables al ser problemas a C/P. El aprendizaje es mucho más importante en problemas estratégicos donde es difícil obtenerlo ya que al ser problemas más complejos, la frecuencia con la que se produce es mucho menor y la repetición es un pieza clave del aprendizaje.

Hay que introducir un mecanismo que me permita repetir el proceso y experimentar en un corto período de tiempo problemas estratégicos y esto es lo que me permite hacer la simulación.

Vamos a ir viendo como la simulación va a ir atenuando los problemas que hemos señalado:

• Estructura desconocidaestructura perfectamente conocida del modelo de simulación.

• Complejidad dinámicala complejidad la puedo ir introduciendo gradualmente.

• Imposibilidad de efectuar experimentos controlables experimentación controlada.

• Percepción selectiva, existencia errores o pérdidas en el modelo de simulación podemos meter todas las variables y en él no existirán errores.

• Defectos en la aplicación de la decisiónno hay errores en la aplicación de la solución.

• El decisor tratar de actuar sobre la decisiónen la simulación no hay incentivos al oportunismo.

Es importante diferenciar entre decisión y política, la política es un criterio, la búsqueda es aplicar políticas ya conocidas y en el diseño se cuestiona la política al buscar alternativas. Política significa aplicar un criterio y en estos criterios aparecen distintos objetivos.

Si el aprendizaje exige un modelo, ¿qué es más racional? Un modelo simplificado o uno más realista. El modelo simplificado permite tratar el modelo analíticamente y obtener la solución óptima del mismo (no la del problema). La alternativa es incorporar más realismo al modelo pero perdemos la posibilidad de tratarlo analíticamente y la alternativa que nos queda es utilizar la simulación con lo cual no obtenemos soluciones óptimas sino satisfactorias. La cuestión es definir cual es la solución más adecuada.

El modelo cuanto más simple sea mejor siempre y cuando la simplificación no deje fuera aspectos fundamentales del problema. Para explicar un problema hay que considerar las relaciones no lineales, los retrasos y los bucles de realimentación. El modelo puede ser lo simple que queramos pero no podemos dejar fuera de él estos aspectos y si lo incorporamos la posibilidad de tratar analíticamente es modelos se esfuma, con lo cual o dejamos aspectos fundamentales del problema o bien no podemos tratarlo analíticamente con lo cual la racionalidad procesal se inclina hacia el realismo del modelo y por lo tanto hacia la simulación.

Los modelos analíticos son válidos en aquellos problemas en los que estos tres aspectos (retrasos, bucles y relaciones no lineales) no son importantes y esto se produce en problemas a corto plazo u operativos. A M/P y L/P los modelos analíticos no me sirven ya que estos elementos tienen gran importancia.

EJERCICIO DE LA EMPRESA C.P

• Síntoma identificativo del problema Incapacidad de servir el exceso de pedidos de los clientes.

Diagnóstico del problema escasez de mano de obra.

• Soluciones Contratar más mano de obra o contratar más horas extras.

• Selección:

El incremento de plantilla podría solucionar el problema pero si el exceso de pedidos a M/P desaparece me voy a encontrar con un exceso de plantilla.

Por otro lado el incremento de las horas extraordinarias puede provocar a M/P efectos negativos como por ejemplo cansancio, reducción de la productividad, reducción de la producción, oportunismo del trabajador que reduce su producción en las horas normales para aumentar el número de horas extras (incentivo perverso).

Si el incremento de la cartera de pedidos es algo transitorio la mejor solución serían las horas extras y si fuese algo permanente se debería optar por el incremento de la plantilla. Vamos a tener que tratar de averiguar la naturaleza de este incremento.

Los pedidos dependen de la demanda y de la cuota de mercado, la demanda depende del mercado y será una variable exógena mientras que la cuota de mercado es endógena ya que depende de nuestra actuación frente a la de los competidores. Si el incremento de pedidos es derivado de la demanda será permanente.

Para tratar de analizar el cansancio de los empleados necesito conocer datos sobre la productividad en distintas situaciones (sin horas y con horas extras)

Trataremos de establecer la relación causal de la cartera de pedidos que es la variable fundamental del problema, si la cartera se incrementa quiere decir que hay mas entradas de pedidos que salidas. Las entradas serán los pedidos de los clientes y las salidas serán los pedidos producidos. Los pedidos producidos dependerán en este caso del número de trabajadores, del número de horas trabajadas y de la productividad por trabajador, esta última variable presenta el problema de la unidad de medida.

Vamos a tratar de que las partes implicadas en el problema entren en un sistema de aprendizaje complejo y cambien el modelo mental que sustentan. Hay que destacar la ambigüedad del enunciado y además el decisor conoce los datos pero desconoce cuales son importantes y habrá que pedirlos.

Cualquier problema que se detecte en una empresa, lo importante es observarlo dinámicamente, es decir hay que ver si la cartera está creciendo (no que sea alta o baja). Se trataría de representar en un eje de coordenadas el tiempo y una variable que en este caso sería la cartera de pedidos, en principio hay un incremento de la cartera de pedidos ya que el hecho de pagar horas extras en principio no ha resuelto el problema.

También es importante tener claro cual es la evolución adecuada de esa variable, en este caso la cartera de pedidos la forman aquellos pedidos que no se pueden atender, la evolución favorable sería una tendencia constante.

Un primer paso para tratar de resolver el problema sería buscar el número de trabajadores que debo contratar y para ello necesito conocer:

• Plantilla que tengo.

• Productividad de esa plantilla.

• Cartera de pedidos deseable: es importante tenerla porque me garantiza el futuro pero no debe ser muy elevada porque eso incrementaría el plazo de entrega del producto con lo cual la cartera deseable sería aquella que puedo mantener sin afectar negativamente al plazo de entrega.

• Plazo de entrega: vamos a suponer que el cliente no espera más de 3 meses.

Productividad * Plantilla = Producción por unidad de tiempo.

Por ejemplo si tenemos 1000 pedidos pendiente y la producción es 100 pedidos por semana (400 al mes) el plazo de entrega se calcularía como el cociente entre la cartera de pedidos y la producción.

Si se incrementa la cartera incrementa el plazo de entrega se te van los clientes se reduce la cartera, el problema no está en que se te vayan los clientes que te sobren sino en que se te van todos los clientes.

Una vez obtenida la cartera de pedidos que deseo tener el siguiente paso es determinar la plantilla que quiero contratar y para ello necesito conocer la productividad por trabajador.

• Cartera de pedidos deseada: 150, la calculamos en función del plazo de entrega.

• Cartera de pedidos real: 250

Al variar la cartera de pedidos se modifica el número de clientes ya que varía el plazo de entrega con lo cual para que no se modifique el número de clientes que poseemos debemos mantener estable el plazo de entrega. En este caso tenemos un exceso en la cartera de pedidos de 100 unidades con lo cual tengo que aumentar la producción semanal para compensar ese exceso en la cartera de pedidos.

Un problema que aparece es determinar el plazo en el cual se pretende reducir ese exceso , esto es indicativo de la importancia que tiene la velocidad a la cual reaccionamos.

Para regular la cartera debo actuar sobre los pedidos entregados ya que los pedidos de los clientes se regulan automáticamente. Los pedidos enviados dependen del número de empleados, de las horas trabajadas por semana (en función de la cartera de pedidos) y de la productividad semanal por empleado.

Las horas extraordinarias las calcularemos en función de la siguiente tabla proporcionada por la empresa:

Aparece 40 horas hasta un pedido de 500 porque esa es la jornada normal que se trabaja y es suficiente para cubrir pedidos de 500. A partir de un exceso en la cartera de pedidos, se empiezan a pagar horas extras con lo cual la cartera de pedidos deseada será 500 ya que para ese valor no es necesario incurrir en horas extras. Al final el número de horas se estabiliza en 70,5 porque no se puede trabajar más por motivos de cansancio. Parece que esta política de contratación de horas extras parece razonable.

Se puede apreciar la posible aparición de un bucle:

+ Horas contratadas + Entrega pedidos - Cartera pedidos - Horas contratadas

Si modelizamos la situación que nos presenta el enunciado y no se cumple podemos decir que el modelo planteado presenta algún error que se puede encontrar en el hecho de suponer la productividad por hora constante. Vamos a suponer las horas extras que dice contratar la empresa y ver lo que ocurre en el modelo que planteamos, este me dice que la cartera de pedidos se estabilizaría, sin embargo en la realidad esta estabilización no se produce con lo cual el modelo tiene algún error. Al principio al aplicar las horas extras el modelo funciona bien y se reduce la cartera de pedidos como predice el modelo pero al llegar a un determinado nivel vuelve a aumentar, esto puede ser debido a un descenso en la productividad por trabajador de ahí que vuelva a subir la cartera de pedidos. Habrá que tratar de encontrar una relación entre horas trabajadas y productividad del trabajador.

Las horas semanales no es un indicador del cansancio, a nosotros lo que nos interesa es ese cansancio de los trabajadores y este es función del número de horas trabajadas pero hay que considerar un factor de recuperación. El indicador del cansancio debería combinar el número de horas trabajadas con lo intervalos de descanso (trabajo por turnos reduce el cansancio). Es decir utilizando por ejemplo un sistema adecuado de trabajo por turnos el hecho de introducir horas extras no reduce la productividad de los trabajadores y el modelo que planteamos ahora ya indica lo que realmente pasó en la empresa.

En resumen la incorporación de plantilla debe ir combinada con horas extras ya que la incorporación de plantilla lleva asociado un retraso en la medida en que los nuevos empleados deben superar un período más o menos corto de formación y mientras se lleva a cabo este proceso de selección y formación de los nuevos empleados es necesario la utilización de horas extraordinarias. Además el incremento de plantilla es más adecuado cuando el incremento en la cartera de pedidos es M/P o a L/P mientras que si nos movemos en el C/P es más aconsejable el incremento en las horas extras.

La clave de todo el problema radica en que la productividad de los trabajadores depende de la actuación de la empresa y no es una constante.

El modelo de simulación me sirve de soporte para buscar soluciones las cuales se buscan en el modelo de simulación y no sobre el mundo real. Para ello debo de tratar de analizar la validez del modelo de simulación. Esta validación exige comprobar como el comportamiento del modelo se ajusta al comportamiento real.

En nuestro ejemplo, la variable que explicamos es la cartera de pedidos que depende de los pedidos de los clientes y de los pedidos entregados, cuando estas dos magnitudes son iguales la cartera de pedidos se mantiene constante (esto es el test de equilibrio). La cartera es constante cuantitativamente pero no cualitativamente ya que los pedidos no son siempre los mismos ya que nos encontramos en un equilibrio dinámico.

En segundo lugar introducimos en el modelo de simulación un comportamiento real y en nuestro problema nos dicen que la cartera de pedidos estaba estable y comienza a aumentar, aplicamos horas extras y se reduce para luego volver a aumentar. Si el modelo reproduce esta situación podemos decir que ha superado una segunda etapa de validación.

DECISIÖN: Determinar las horas extras a contratar, si fijo un valor la decisión ya está tomada pero la racionalidad procesal implica conocer como tomé la decisión, esto es la política, es decir el proceso en el cual se toma la decisión, el problema no es tomar la decisión sino tener una política para tomarla.

Para tomar esta decisión aparece el problema de determinar el número de variables de las cuales me interesa conocer datos para determinar la política de decisión más adecuada. En nuestro ejemplo me interesaría conocer la productividad por trabajador (20 unidades día por trabajador); el número de trabajadores (50); la cartera de pedidos (600); también es importante conocer en cuanto tiempo se pretende liquidar esa cartera de pedidos; El valor de los pedidos de los clientes nunca los voy a conocer y será siempre una previsión. Es importante considerar el valor de la cartera de pedidos ya que el hecho de tener una valor demasiado elevado va a implicar un mayor plazo de entrega a los clientes.

En base a todo esto es importante conocer la cartera de pedidos deseada, si tengo una cartera de pedidos superior voy a contratar más horas extras y si tengo menos no voy a contratar horas. La cartera de pedidos deseada se puede calcular como:

CPD = Plazo entrega * Producción por unidad de tiempo

Produzco 20 unidades a la semana y el cliente está dispuesto a esperar 3 semanas, la cartera de pedidos deseada será 60 unidades.

Una vez obtenido el modelo de simulación y aplicando los datos del ejemplo vemos que lo simulado no coincide con lo que ocurre en la realidad y el problema radica en el supuesto de que la productividad de los trabajadores es constante y esto en el mundo real no es correcto ya que la productividad se reduce a medida que aumentan las horas trabajadas y reduce el efecto beneficioso de las horas extraordinarias. Hay que incorporar al modelo de simulación datos referentes a la productividad que tiene la empresa con lo cual el modelo se convierte en fiable.

Finalmente habrá que incorporar datos referentes a la plantilla, llegando a la conclusión de que para resolver el problema de la cartera de pedidos y esta evoluciones de forma equilibrada y se estabilice incorporando los supuestos reales, la solución pasa por combinar horas extras con más plantilla.

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