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CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
1. Antecedentes de la Investigación
A continuación se presenta la revisión de estudios que constituyen los
antecedentes de la investigación, los cuales guardan estrecha relación con el
presente y a la vez representan aportes valiosos para el mismo.
Amador (2003), trabajó en la investigación para la “Determinación de
tendencias tecnológicas y oportunidades de negocio en el área de
nanotecnología” cuyo propósito principal fue determinar las tendencias
tecnológicas y oportunidades de negocio en el área de nanotecnología para
la identificación de un portafolio de oportunidades tecnológicas para la
industria petrolera. El método utilizado fue el descriptivo - documental -
bibliométrico y su diseño no experimental – transaccional descriptivo. Por
tratarse de un estudio documental bibliométrico, la población muestral estuvo
conformada por 220 trabajos patentados por la Oficina de Patentes y Marcas
Registradas de EE.UU. en el área de nanotecnología desde el año 1976
hasta el 31 de diciembre del año 2002.
En este estudio se analizaron cada uno de los trabajos patentados,
asimismo, se revisaron investigaciones y literatura asociada al área de
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nanotecnología, obteniendo de esta manera la información relacionada a las
tendencias tecnológicas y oportunidades de negocio en esta área, las cuales
básicamente se orientan a los campos de la electrónica/computación,
materiales y medicina. En este sentido, se proyecta un crecimiento
vertiginoso de la investigación y desarrollo en nanotecnología, ya que aunque
los primeros trabajos en esta área fueron patentados a finales de los años
80, el desarrollo sostenido se inició en el año 1994 y el crecimiento
vertiginoso en el periodo comprendido entre los años 1999 y 2002, siendo
este último el de mayor desarrollo.
Como resultado se obtuvo que, se detectaron 21 nichos de oportunidades,
a través de los cuales se visualizaron 32 oportunidades de negocio generales
y 13 para la industria petrolera. La autora acota, la nanotecnología es una
ciencia que se encuentra en una etapa embrionaria y representa para la
industria petrolera una oportunidad de creación de valor alta, así como
también un alto riesgo, el cual puede ser mitigado por la inversión en
Investigación y Desarrollo y materialización de alianzas estratégicas como
estrategias de posicionamiento tecnológico. Los resultados arrojaron que las
brechas de competitividad y tecnológicas se encuentran en un nivel bajo
debido al estado embrionario de la tecnología, por tanto las oportunidades de
negocio y posicionamiento vislumbrados eran prometedores.
Esta investigación apoya el desarrollo del presente estudio, siendo que la
misma hace referencia a la importancia de los proyectos tecnológicos en la
Industria Petrolera Nacional en la búsqueda de la creación de valor adicional.
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Adicionalmente a las teorías manejadas para sustentar el estudio, éste utiliza
una metodología que sirve de guía para alcanzar los objetivos propuestos.
Por otra parte, Chirinos (2002), desarrolló una investigación cuyo
propósito tuvo diseñar un “Modelo de Toma de Decisiones en la fase de
definición de una proyecto en la Industria Petrolera”. La misma se consideró
como descriptiva, de campo – no experimental - transaccional. La población
estuvo conformada por 25 supervisores de proyectos que conocían sobre
procedimientos a seguir para la toma de decisiones y el análisis de riesgo en
la Gerencia de Ingeniería de Proyectos de la División Occidente de PDVSA.
Para la recolección de datos, se utilizó un instrumento tipo cuestionario
diseñado por la autora contentivo de 52 items, para diagnosticar los procesos
de análisis de toma de decisiones en la fase de definición de proyectos y
para determinar los parámetros utilizados para esta toma de decisiones. Los
resultados obtenidos fueron contrastados con los aportes teóricos relevantes
para delimitar los lineamientos básicos que fueron considerados para el
diseño del modelo para la toma de decisiones en la fase de definición de
proyectos de la industria petrolera.
Este estudio reveló información significativa para la fundamentación
teórica, en virtud a los conceptos desarrollados con relación a modelo de
toma de decisiones y consideración del riesgo en los proyectos de la
industria petrolera. Asimismo, esta investigación tuvo aportes metodológicos
para el presente estudio, en particular las técnicas para la recolección de
datos y su posterior tabulación y análisis.
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Otro estudio revisado fue el desarrollado por Soler (2001), titulado
“Factores claves del éxito en proyectos tecnológicos de yacimiento en
PDVSA E&P”. El objetivo de este estudio fue recolectar información respecto
a los factores claves que inciden en el éxito de los proyectos tecnológicos de
yacimiento que desarrolla PDVSA en Occidente.
Esta investigación fue de tipo descriptivo documental, con diseño de
investigación no experimental. La población estuvo conformada por noventa
(90) expertos en tecnología de PDVSA. Como herramienta de recolección de
datos se utilizó la entrevista a través de un cuestionario. Los factores que
resultaron como claves en el éxito de la ejecución de proyectos tecnológicos
de yacimientos en PDVSA fueron el liderazgo, la estrategia, la planificación,
el manejo del riesgo, la rentabilidad, el compromiso gerencial, la
disponibilidad presupuestaria, los sistemas de información, la estructura
organizacional y el trabajo en equipo. La información obtenida permitió
establecer recomendaciones, y mejores prácticas en la materia.
Este trabajo apoya el desarrollo de esta investigación en cuanto a la
metodología implementada por el autor para alcanzar los objetivos
propuestos, siendo que ambas son del mismo tipo y se abocan al estudio del
uso de la tecnología en la exploración petrolera de PDVSA.
Por su parte, Salas (2001), desarrolló una investigación titulada
“Expansión Tecnológica en Telemetría para Operaciones de Producción
Petrolera en Occidente” cuyo objetivo fue el de determinar las mejores
alternativas para un proyecto de migración de la plataforma portadora en
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transmisiones inalámbricas de alto ancho de banda. El estudio fue de tipo
descriptivo y el diseño del mismo fue no experimental transeccional. La
población estuvo compuesta por siete (07) tecnologías inalámbricas y como
herramienta para la recolección de datos se utilizó el sistema de apoyo
automatizado al proceso de adopción de tecnologías (SATEC) de la industria
petrolera nacional (PDVSA), el cual realizó síntesis y proyección de la data
recolectada.
Adicionalmente, los resultados arrojados por el SATEC fueron sometidos
a los procedimientos de gestión tecnológica y normalización, en donde,
según las tablas que resumen el estado de las brechas tecnológicas y los
riesgos, se obtuvo como interpretación primaria la selección de las
tecnologías WLL, LMDS y 3G las cuales representaban las alternativas con
mayor beneficio para PDVSA.
Por ultimo, el estudio plantea un resumen de la exposición de la topología,
la disciplina de servicios, la arquitectura recomendada y los argumentos que
sustentan las especificaciones propuestas por el autor. Asimismo, presentó
un cronograma tentativo con los razonamientos de naturaleza ordinal y un
estudio basado en el modelo matemático creado por el autor para proyectar
los costos asociados a la redundancia y confiabilidad del sistema.
En cuanto al aporte de esta investigación al presente estudio, es
importante señalar que este también hace referencia al uso de la tecnología
en la industria petrolera Nacional y en él se cumple el proceso de adopción
de nuevas tecnologías. Este deja un precedente con relación a las decisiones
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que se deben tomar para la masificación de una nueva tecnología. Por otro
lado, la metodología implementada por el autor para la selección de las
mejores alternativas en telemática para operaciones de producción ofrece
herramientas que facilitan el desarrollo del presente estudio.
Asimismo, se revisó el estudio de Soto (2001), titulado “Metodología para
la incorporación de nuevas tecnologías en proyectos de explotación
petrolera”. El método utilizado fue el descriptivo - documental y su diseño no
experimental. Para ello, se revisaron las actividades claves para la gestión y
planificación tecnológica en PDVSA y literatura adicional. Por tratarse de un
estudio documental, la población de esta investigación estuvo formada por
ocho (08) metodologías, que fueron las siguientes: MARAVEN, LAGOVEN,
Research Institute (SRI), Yu y Yeh, Langabeer, Escorsa & González y
Wheelwright & Clark.
De este estudio se generó un modelo que incluye cuatro fases para la
ejecución de los proyectos: identificación, que era donde se iban a detectar
las oportunidades de negocios; evaluación, que era donde se compraba la
información; transferencia, que era donde se trasmitían los conocimientos
adquiridos al usuario final y masificación que era donde se obtenía la
creación de valor.
Esta metodología aportó como beneficio, agilizar el proceso de toma de
decisiones, disminuir la incertidumbre y facilitar el proceso de planificación y
control de adopción de tecnologías. Adicionalmente, se agruparon
sistemáticamente todos aquellos sistemas de información que pueden ser
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utilizados en la metodología, con la finalidad de facilitar el proceso y las
tomas de decisiones.
El estudio anteriormente referido, por una parte, ayuda a definir criterios
en cuanto al por qué de la necesidad de la incorporación oportuna de nuevas
tecnologías, y por otra, apoya en el diseño y la utilización de la estructura
metodológica a utilizar para alcanzar con éxito los objetivos planteados.
Otra investigación considerada fue la de García (2000), quien desarrolló
un Modelo del sistema socioeconómico de las empresas innovadoras, en la
Universidad Politécnica de Catalunya, España. El objetivo de este estudio fue
profundizar en el conocimiento de la problemática de las empresas
fuertemente innovadoras. Con este propósito, se creó un modelo que recoge
los elementos y las interacciones claves que se producen en las empresas
innovadoras. La técnica de recolección de datos fue básicamente la
documental y como instrumentos se utilizaron entrevistas estructuradas a
expertos en el tema y encuestas a personal de empresas innovadoras.
La metodología utilizada para la construcción del modelo fue la dinámica
de sistemas, cumpliendo con el proceso básico de construcción de esta clase
de modelos: Percepción clara del sistema, de los elementos esenciales y sus
relaciones; elaboración del diagrama causal, diseño del diagrama de flujos,
definición de ecuaciones, procesamiento en computador y simulaciones.
El modelo resultante se divide en tres grandes áreas, que son de
Investigación y Desarrollo, de Producción y Mercado, y Financiera y de
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Gestión. Así mismo, el modelo creado permitió observar comportamientos
que no se pueden apreciar en los organigramas, ni en las descripciones de
procesos, ni las distribuciones en planta. Adicionalmente, las simulaciones
realizadas pus ieron de manifiesto como la gestión de estas empresas ha de
ir encaminada hacia tres objetivos fundamentales: Aumentar el número de
clientes, mantener los precios y reducir el periodo de aparición de nuevas
líneas de productos.
Por su parte, esta investigación sirve de apoyo y guía en cuanto a todo lo
relacionado con el proceso de construcción del modelo de toma de
decisiones que se persigue diseñar en el presente estudio. De esta manera
queda claro la necesidad de la utilización de la metodología de dinámica de
sistema para alcanzar los resultados esperados. De igual forma, con base a
los resultados obtenidos en este estudio, las técnicas e instrumentos de
recolección de datos utilizados por el autor demuestran ser las más idóneas.
De igual manera, cabe resaltar que a pesar de la diversidad de
investigaciones planteadas anteriormente en su mayoría relacionadas con
proyectos tecnológicos, los resultados de las mismas permiten identificar con
facilidad el papel apalancador que éstos cumplen en una organización para
alcanzar el posicionamiento deseado en el mercado y el mantenimiento en el
mismo.
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2. Bases Teóricas
2.1. La Toma de Decisiones
León (2000) la define como el proceso por medio del cual la gerencia, al
enfrentarse a un problema, selecciona un curso de acción específico o
“solución”, de un conjunto de alternativas. Puesto que, por lo general, hay
incertidumbre con respecto al futuro, no es posible estar seguro de las
consecuencias de la decisión que se tome, y tampoco se puede asegurar
que la decisión que se elija produzca los mejores resultados.
Por su parte, Koontz y Weihrich (1998) y Robbins (1998), definen la toma
de decisiones como un proceso que consiste en elegir el curso de acción
más conveniente entre un grupo de alternativas posibles, para solventar una
situación planteada.
León plantea un proceso general común para todos los tipos de
situaciones de toma de decisiones que se presenta a continuación:
Identificación y diagnóstico del problema: Se reconoce en la fase inicial el
problema que se desea solucionar, teniendo en cuenta el estado actual con
respecto al estado deseado. Una vez que el problema es identificado se debe
realizar el diagnóstico y luego de esto se podrán desarrollar las medidas
correctivas.
Generación de soluciones alternativas: La solución de los problemas
puede lograrse por varios caminos y no sólo seleccionar entre dos
alternativas, se pueden formular hipótesis ya que con la alternativa hay
incertidumbres.
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Evaluación de alternativas: La tercera etapa implica la determinación del
valor o la adecuación de las alternativas que se generaron. ¿Cuál solución
será la mejor?.
Los gerentes deben considerar distintos tipos de consecuencia. Por
supuesto que deben intentar predecir los efectos sobre las medidas
financieras u otras medidas de desarrollo. Pero también existen otras
consecuencias menos definidas que hay que atender. Las decisiones
establecen un precedente y hay que determinar si éste será una ayuda o un
obstáculo en el futuro.
Por supuesto, no es posible predecir los resultados con toda precisión.
Entonces pueden generar planes de contingencia, esto es, cursos
alternativos de acción que se pueden implantar con base en el desarrollo de
los acontecimientos.
Selección de la mejor alternativa: Cuando el administrador ha considerado
las posibles consecuencias de sus opciones, ya está en condiciones de
tomar la decisión. Debe considerar tres términos muy importantes. Estos son:
maximizar, satisfacer y optimizar.
1. Maximizar: es tomar la mejor decisión posible.
2. Satisfacer: es la elección de la primera opción que sea mínimamente
aceptable o adecuada, y de esta forma se satisface una meta o criterio
buscado.
3. Optimizar: Es el mejor equilibrio posible entre distintas metas.
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Implementación de la decisión: El proceso no finaliza cuando la decisión
se toma; esta debe ser implementada. Bien puede ser que quienes participen
en la elección de una decisión sean quienes procedan a implementarla, como
en otras ocasiones delegan dicha responsabilidad en otras personas. Debe
existir la comprensión total sobre la elección de la toma de decisión en sí, las
razones que la motivan y sobre todo debe existir el compromiso de su
implementación exitosa. Para tal fin, las personas que participan en esta fase
del proceso, deberían estar involucradas desde las primeras etapas que
anteriormente se han mencionado.
A continuación se citan los pasos que los gerentes deben considerar
durante la planeación de su ejecución según León (2000):
1. Determinar cómo se verán las cosas una vez que la decisión esté
funcionando completamente.
2. Orden cronológico (de ser posible con un diagrama de flujo) de los
pasos para lograr una decisión totalmente operativa.
3. Considerar recursos disponibles y actividades necesarias para poner
cada paso en práctica.
4. Considerar el tiempo que tomará cada una de las etapas.
5. Asignación de responsabilidades a personas específicas para cada
etapa.
Se puede estar seguro de que cuando una toma de decisión es tomada,
ésta probablemente generará ciertos problemas durante su ejecución, por lo
tanto los gerentes deben dedicar el tiempo suficiente al reconocimiento de los
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inconvenientes que se pueden presentar así como también ver la
oportunidad potencial que estos pueden representar. De esta manera León
(1999), opina que es fundamental que los gerentes se pregunten:
1. ¿Qué problemas podría causar esta acción, y qué se puede hacer
para impedirlo?
2. ¿Qué beneficios u oportunidades no intencionales podrían surgir?
3. ¿Cómo poder asegurarse de que sucedan?
4. ¿Cómo se puede estar preparado para actuar cuando se presenten las
oportunidades?
Evaluación de la decisión: Esta etapa forma parte de la etapa final de este
proceso. Se recopila toda la información que indique la forma como funciona
una decisión, es decir, es un proceso de retroalimentación que podría ser
positiva o negativa. Si la retroalimentación es positiva, pues entonces indica
que se puede continuar sin problemas y que incluso se podría aplicar la
misma decisión a otras áreas de la organización. Si por el contrario, la
retroalimentación es negativa, podría ser que: 1) tal vez la implementación
requiera de más tiempo, recursos, esfuerzos o pensamiento o 2) puede
indicar que la decisión fue equivocada, para lo cual se debe volver al
principio del proceso (re)definición del problema. Si esto ocurriera, sin duda
se tendría más información y probablemente sugerencias que ayudarían a
evitar los errores cometidos en el primer intento.
Con relación al proceso de toma de decisión para la masificación de
nuevas tecnologías, en PDVSA se sigue uno en particular el cual es
explicado más adelante y en donde se identifican básicamente las mismas
fases.
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Terry (2001) afirma que las condiciones en las que se toman las
decisiones pueden clasificarse en términos generales como certidumbre,
riesgo e incertidumbre. Cuando los individuos pueden identificar
acontecimientos y hechos y su posible impacto con un alto grado de
seguridad, toman decisiones en condiciones de certidumbre. Cuando la
información escasea y es ambigua, la toma de decisiones se realiza en
condiciones de riesgo. En estas circunstancias, los individuos basan sus
decisiones en probabilidades (intuiciones y juicios) objetivas (claras) o
subjetivas.
La condición de incertidumbre se presenta cuando los individuos cuentan
con escasa o nula información sobre sucesos y hechos en la cual basar su
decisión. A causa de tal incertidumbre, los responsables de la toma de
decisiones quizá sólo pueden hacer suposiciones razonables, no tomar una
decisión informada.
En cuanto a las condiciones en las que se deben tomar las decisiones en
el proceso de masificación de nuevas tecnologías, este se cumple bajo
incertidumbre y riesgo. El manejo oportuno de este elemento es clave para el
éxito de los proyectos tecnológicos de exploración producción en PDVSA,
para lo cual se debe contar con una descripción de los mismos, el impacto de
éstos en los costos, la probabilidad de ocurrencia y un plan de mitigación.
Para esto se dispone de herramientas de apoyo para la toma de decisiones
automatizadas.
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2.1.1. Importancia de la toma de decisiones
El autor Moody plantea teorías sobre la toma decisiones y las técnicas
cuantitativas que se corresponden con el enfoque que se persigue en esta
investigación. En este sentido, las mismas son incluidas como soporte en las
bases teóricas ya que sustentan el estudio.
Así Moody (1991), establece que la importancia de la toma de decisiones
radica en que mediante el empleo de un buen juicio, ésta indica que un
problema o situación es valorado y considerado profundamente para elegir el
mejor camino a seguir según las diferentes alternativas y operaciones.
De igual forma Moody plantea que es de vital importancia para la
administración ya que contribuye a mantener la armonía y coherencia del
grupo, y por ende su eficiencia.
En la Toma de Decisiones, considerar un problema y llegar a una
conclusión válida, significa que se han examinado todas las alternativas y
que la elección ha sido correcta. Dicho pensamiento lógico aumentará la
confianza en la capacidad para juzgar y controlar situaciones.
Este proceso, se considera como parte importante para la planeación
cuando ya se conoce una oportunidad y una meta, el núcleo de la misma es
realmente el proceso de decisión ya que durante la gestión en las
organizaciones éste se repite constantemente.
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2.2. Técnicas Cuantitativas más Utilizadas para la Toma de Decisiones Gerenciales Bajo Riesgo o Incertidumbre
A continuación se revisan las técnicas empleadas con mayor frecuencia
en las organizaciones, para facilitar la toma de decisiones en las diferentes
áreas de la empresa cuando las condiciones son de riesgo e incertidumbre.
2.2.1. Teoría de Probabilidades
Bierman et al (1994) también opina sobre la teoría de la Probabilidad la
cual según el autor constituye la base o fundamento de la Estadística, ya que
las injerencias que se hacen sobre la población o poblaciones en estudio se
moverán dentro de unos márgenes de error controlado, el cual será medido
en términos de probabilidad.
La probabilidad de un suceso, es un número entre 0 y 1, de forma que si
éste es cercano a 0, el suceso tiene poca (mucha) probabilidad de ocurrir o
haber ocurrido.
Asimismo, el autor opina que la teoría de probabilidades en la toma de
decisiones se ha definido como el proceso de selección de una alternativa
entre un conjunto de dos o más de éstas, la teoría de la probabilidad permite
conocer el riesgo de cada alternativa. Las buenas decisiones son producto
de la buena y oportuna información y conocimiento.
Como bien lo hacen saber muchos autores, esta técnica es utilizada en
una gran cantidad de áreas como herramienta para la toma de decisiones.
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En el caso de PDVSA, la teoría de las probabilidades interviene en casi todos
los procesos incluyendo el de masificación de nuevas tecnologías, en donde
se conjuga con otras técnicas para ayudar a los decisores.
2.2.2. Teoría de Muestreo
Bierman et al (1994) explica que es la actividad por la cual se toman
ciertas muestras de una población de elementos de los cuales se van a
tomar algunos criterios de decisión, el muestreo es importante porque a
través de él se puede hacer análisis de situaciones de una empresa o de
algún campo de la sociedad.
Distribución en el muestreo: Cuando el tamaño de la muestra (n) es más
pequeño que el tamaño de la población (N), dos o más muestras pueden ser
extraídas de la misma población. Un cierto estadístico puede ser calculado
para cada una de las muestras posibles extraídas de la población.
Error Estándar: La desviación estándar de una distribución, en el
muestreo de un estadístico, es frecuentemente llamada el error estándar del
estadístico.
Error muestral o error de muestreo: La diferencia entre el resultado
obtenido de una muestra (un estadístico) y el resultado el cual se debería
haber obtenido de la población (el parámetro correspondiente) se llama el
error muestral o error de muestreo. Un error de muestreo usualmente ocurre
cuando no se lleva a cabo la encuesta completa de la población, sino que se
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toma una muestra para estimar las características de la población. El error
muestral es medido por el error estadístico, en términos de probabilidad, bajo
la curva normal. El resultado de la media indica la precisión de la estimación
de la población basada en el estudio de la muestra. Mientras más pequeño
el error muestras, mayor es la precisión de la estimación (Bierman et al,
1994).
Al igual que la teoría de cola, la de muestreo es utilizada para algunos
procesos en la industria, pero no es empleada en los proyectos tecnológicos
de exploración petrolera.
2.2.3. Teoría de Colas
Según Bierman et al (1994), el esfuerzo de A.K. Erlang por analizar la
congestión de tráfico telefónico, con objeto de satisfacer la demanda de
servicios surgida al azar del sistema telefónico automático de Copenhague
en 1909, produjo una nueva teoría que ha llegado a conocerse como teoría
de formación de cola o línea de espera. Esta teoría es uno de los
instrumentos más valiosos de la ciencia de administración de empresas,
porque muchos problemas de la gerencia pueden caracterizarse como
problemas de “llegada y partida”.
Gómez (1999), explica que en los problemas de formación de cola, a
menudo se habla de clientes, tales como personas que esperan la
desocupación de líneas telefónicas, la espera de máquinas para ser
reparadas y los aviones que esperan aterrizar y estaciones de servicios, tales
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como mesas en un restaurante, operarios en un taller de reparación, pistas
en un aeropuerto, entre otros casos. Los problemas de formación de colas
contienen una velocidad variable de llegada de clientes que requieren cierto
tipo de servicio, y una velocidad variable de prestación del servicio en la
estación de servicio.
Cuando se habla de líneas de espera, se refieren a las creadas por
clientes o por las estaciones de servicio. Los clientes pueden esperar en cola
simplemente porque los medios existentes son inadecuados para satisfacer
la demanda de servicio; en este caso, la cola tiende a ser explosiva, es decir,
a ser cada vez más larga a medida que transcurre el tiempo. Las estaciones
de servicio pueden estar esperando porque los medios existentes son
excesivos en relación con la demanda de los clientes; en este caso, las
estaciones de servicio podrían permanecer ociosas la mayor parte del
tiempo.
Los clientes puede que esperen temporalmente, aunque las instalaciones
de servicio sean adecuadas, por que los clientes llegados anteriormente
están siendo atendidos. Las estaciones de servicio pueden encontrar
temporal cuando, aunque las instalaciones sean adecuadas a largo plazo,
haya una escasez ocasional de demanda debido a un hecho temporal. Estos
dos últimos casos tipifican una situación equilibrada que tiende
constantemente hacia el equilibrio, o una situación estable.
En la teoría de la formación de colas generalmente se llama sistema a un
grupo de unidades físicas, integradas de tal modo que pueden operar al
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unísono con una serie de operaciones organizadas. La teoría de la formación
de colas busca una solución al problema de la espera prediciendo primero el
comportamiento del sistema. Pero una solución al problema de la espera
consiste en no solo en minimizar el tiempo que los clientes pasan en el
sistema, sino también en minimizar los costos totales de aquellos que
solicitan el servicio y de quienes lo prestan (Gómez, 1999).
Para PDVSA, esta teoría es de suma importancia para procesos en donde
la optimización del tiempo es elementos clave, pero no es em pleado en los
proyectos tecnológicos de exploración petrolera.
2.2.4. Teoría de Juegos
Según Palacios (2000), la teoría de los juegos fue desarrollada por los
científicos Neumann y Morgenster en 1944. Esta implica el uso de la
estrategia de mínimo pensar; se determina el curso de acción que causará a
la compañera A, el mínimo de molestias y puede seguirse siempre y cuando
sus competidores ejecuten la acción más astuta posible para ello. En esta
forma la planeación de la compañera A se hace más beneficiosa para la
compañera B. Pueden ser un tanto limitado y en consecuencia, la decisión se
basará en antecedentes demasiado estrechos, también es posible exagerar
la tradicional y mantener un estatus que sea demasiado rígido.
Aunque por lo general se les considera a manera de auxiliar en el
entrenamiento administrativo, los juegos de los negocios pueden
considerarse como un tipo de técnica cuantitativa para la toma de decisiones.
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Moody (1991), expone que las decisiones se expresan en términos
cuantitativos, tales como un determinado número de ventas obtenidas,
unidades compradas, entre otras. El juego proporciona al gerente, práctica,
conocimiento y la oportunidad de mejorar las acciones administrativas.
Esta técnica, a pesar de sus ventajas no es implementada en la industria
petrolera como apoyo para la toma de decisiones en los proyectos
tecnológicos de exploración producción.
2.2.5. Árbol de decisiones
De acuerdo con Heizeer y Render (1998), un árbol de decisión es una
presentación del proceso de toma de decisiones que indica las alternativas
de decisión, los estados de la naturaleza y sus respectivas probabilidades,
así como los resultados para cada combinación de cada alternativa y el
estado de la naturaleza. Los árboles de decisión son útiles para los
problemas que incluyen decisiones y estados de la naturaleza secuenciales.
Se emplean dos símbolos en los árboles de decisión:
1. Un cuadrado que representa un vértice de decisión en el que debe
seleccionarse una de las distintas alternativas.
2. Un circulo que representa un vértice de estado de la naturaleza, a
partir del cual se representa un estado de la naturaleza.
Como lo describe Moody (1991), el análisis de problemas mediante
árboles de decisión implica cinco pasos:
1. Definir el problema.
2. Estructurar o dibujar el árbol de decisión. Este procedimiento consiste
en trazar el diagrama del problema que en la forma de un árbol de decisión,
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mostrando la interacción cronológica de los posibles cursos de acción y
diferenciado entre un punto de hechos aleatorios y un punto de decisión. Es
buena idea colocar los nombres de los puntos con el fin de asignar y verificar
los cálculos en forma apropiada.
3. Asignar probabilidades a los estados de la naturaleza. Para
obtenerlas, es mejor basarse en estadísticas de hechos pasados. Sin
embargo, es posible, que tanto las probabilidades, como las utilidades
potenciales, tomen valores máximos y mínimos y en ese caso, el análisis se
efectúa dos veces.
4. Asignar las utilidades a las extremidades del árbol. Es mejor hacer
esto utilizando estadísticas de trabajos similares realizados en el pasado. Si
no es posible obtener ese tipo de información, entonces se realiza una
estimación. Sin embargo, cuanto más se tienda a una estimación, mayor será
el riesgo de basar la decisión en una información que pueda ser engañosa.
5. Seleccionar la mejor estrategia efectuando los cálculos necesarios. Al
promediar los datos se obtiene una identificación de qué rama seguir sin
tener en cuenta la preferencia subjetiva para evadir el riesgo. Si se considera
esta última, quien toma la decisión debe definir que cifra de las utilidades
potenciales está dispuesto a sacrificar con el fin de evitar el riesgo.
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Ventajas del análisis a través del árbol de decisión
Según Newendorp (2000), las ventajas de este tipo de análisis incluyen
los siguientes puntos:
1. Todas las contingencias y alternativas de solución posibles son
definidas y analizadas de una forma consciente. La decisión completa es
dividida en una serie de partes pequeñas, luego estas partes vuelven a ser
reunidas pieza por pieza a fin de proporcionar una base racional para la
decisión inicial.
2. El análisis permite alcanzar la mejor oportunidad de una serie de
decisiones. Es decir, cada paso en la secuencia del árbol ha sido analizado
adelantándose al tiempo.
3. Cualquier decisión, no importa cuan complicada sea, puede ser
analizada por este método.
4. La secuencia completa de un curso de acción parte de la decisión
inicial. Esta es buena forma de delegar autoridad.
5. El árbol de decisión puede ser utilizado para seguir el curso de
eventos. Para cualquier nodo de decisión, si las condiciones han sido
cambiadas, el resto de las alternativas pueden ser reutilizadas para
desarrollar una nueva estrategia que permita seguir adelante.
Utilizar el análisis de árbol de decisión efectivamente en decisiones para
la exploración de petróleo, requiere que el analista tenga un grado de
confianza y habilidad para construir el árbol de decisión. Sin embargo, es una
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de las herramientas que más se utilizan en el proceso de adopción de una
tecnología en PDVSA.
2.2.6. Teoría de Simulación (Técnica Monte Carlo)
Para Bierman et al (1994), es un método simplificado de simulación, pero
también incluye factores de probabilidad. La simulación es guiada por un
muestreo al azar para tomar en cuenta la probabilidad de que el evento
suceda.
El muestreo al azar se usa para simular sucesos naturales con el fin de
determinar la probabilidad de los eventos bajo estudio. Se emplea una tabla
de números al azar para obtener la muestra al azar. El Monte Carlo es un
medio de tanteo para ver que sucedería cuando ciertos eventos, normales y
anormales, se presenten.
Por su parte, Cohen (1998), define al método Monte Carlo como un
proceso de resolver un problema simulando datos originales con
generadores de números al azar. También plantea que su aplicación sólo
requiere dos cosas básicas:
1. Se debe tener un modelo que represente una imagen de realidad tal
como se ve. El modelo en este caso no es más que la distribución por
probabilidades de la variable que se considera. El mérito importante de la
simulación es que puede ser aplicada aunque las distribuciones de
probabilidades no puedan ser expresadas explícitamente en cualquiera de
las formas teóricas. Todo lo que se requiere es una tabla o un gráfico de una
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distribución de una variable directa o, indirectamente, por el uso de registros
pasados.
2. Es un mecanismo para simular el modelo. El mecanismo pudo ser
cualquier generador de números al azar, tal como un par de dados, un
puntero giratorio, una rueda de ruleta, una tabla de dígitos al azar o una
computadora de alta velocidad apropiadamente instruida.
3. El método Monte Carlo es para simular, mediante procedimientos al
azar, situaciones del mundo real de naturaleza probabílistica.
Este enfoque es productivo y dice lo que probablemente sucederá en los
eventos reales sin analizar los eventos comprobables existentes. Las
aplicaciones posibles son muy numerosas. Pueden usarse para resolver
problemas con estas preguntas típicas:
¿Cuál es la probabilidad de un evento o combinación de eventos, que
ocurran en un proceso dado?
¿Qué decisión debe tomarse en base a las alternativas posibles?
En PDVSA se utiliza esta técnica como herramienta para identificar el
riesgo de destrucción de valor asociado a un proyecto tecnológico con el
apoyo del Crystall Ball. Este es un paquete adicional de Excel que permite
determinar la distribución apropiada para un conjunto de datos, así como
también realizar simulaciones para obtener el valor más probable de un
rango de valores, a través del Método de Monte Carlo. Dicha definición de
esta herramienta es ampliada en otro punto de este mismo capítulo.
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2.2.7. Dinámica de Sistemas
Jay Forrester, ingeniero de sistemas del Instituto Tecnológico de
Masachussets (MIT) durante la década de los cincuenta, sentó las bases del
método que hoy se conoce como dinámica de sistemas (Forrester, 1995;
Aracil y Gordillo, 1998). La dinámica de sistemas usa conceptos del campo
del control realimentado para organizar información en un modelo de
simulación por ordenador. Un ordenador ejecuta los papeles de los individuos
en el mundo real. La simulación resultante revela implicaciones del
comportamiento del sistema representado por el modelo.
La dinámica de sistemas muestra de qué modo la estructura de
realimentación de una organización domina la toma de decisiones por parte
de los individuos. La estructura realimentada se puede definir, en otras
palabras, como aquellos procesos circulares en que las decisiones conllevan
cambios que influyen en decisiones ulteriores. Todas las acciones tienen
lugar dentro de tales estructuras circulares.
En los primeros desarrollos de la dinámica de sistemas se descubrieron
algunos hechos sorprendentes sobre las corporaciones, que se aplican a
todos los sistemas sociales (Forrester, 1998). Primeramente, la mayor parte
de los problemas se originan en causas internas, aunque generalmente se
culpa a causas externas. En segundo lugar, las acciones que se emprenden,
normalmente en la creencia de que son una solución para los problemas, son
a menudo la causa de los problemas que se están experimentando. En tercer
37
lugar, la propia naturaleza de la estructura dinámica realimentada de un
sistema social tiende a conducir, erróneamente, a acciones que son
ineficaces e incluso contraproducentes. En cuarto lugar, los individuos
disponen de suficiente información sobre un sistema como para permitir, con
éxito, su modelado.
En la presente investigación se utilizará como herramienta para el diseño
del modelo de toma de decisiones la Dinámica de Sistemas, de manera que
se alcancen los fines propuestos con base al cumplimiento de las etapas que
esta metodología ofrece.
A pesar de sus cuantiosos beneficios, la dinámica de sistemas aún no es
empleada en el proceso de toma de decisiones para la masificación de
nuevas tecnologías. Es preciso señalar que ya ha sido utilizada y con
grandiosos resultados en otras áreas de PDVSA, como la Gerencia de
Planificación Occidente, donde se desarrolló un modelo para la creación del
plan de negocios de esta área.
2.2.7.1. Modelado de Sistemas
Ossa (1996), afirma que para es tudiar un sistema es desde luego posible
experimentar con el mismo. Sin embargo, puede ser imposible o impráctico
experimentar con el sistema real o puede ser muy costoso y dilatado este
tipo de estudio. En consecuencia, por lo general los estudios de sistemas se
realizan con un modelo del mismo. Para fines de casi todos los estudios, no
es necesario tener en cuenta todos los detalles de un sistema, en
38
consecuencia, un modelo no sólo es el sustituto de éste, sino también una
simplificación del mismo.
Woods (1997), define un modelo como el cuerpo de información relativa a
un sistema recabado para fines de estudiarlo. La tarea de obtener un modelo
de un sistema se dividirá en forma genérica en dos sub-tareas: la
determinación de la estructura del modelo y proporcionar los datos. La
determinación de la estructura, fija la frontera del sistema e identifica las
entidades, atributos y actividades del sistema. Los datos suministran los
valores de los atributos que pueden tener y definen las relaciones
involucradas en las actividades.
No es posible suministrar reglas según las cuales se construyan modelos,
aunque si se puede expresar una diversidad de principios de guía. Según
Woods (1997), estos principios no describen los pasos claros que se realizan
en la construcción de un modelo, sino que describen los distintos puntos de
vista desde los cuales se puede juzgar la información a incluir en el modelo:
1. Formación de bloques: La descripción del sistema se debe organizar
en una serie de bloques, o subsistemas. El propósito de formar los mismos
es simplificar la especificación de las interacciones dentro del sistema. Luego
puede describirse al sistema como un todo en términos de las
interconexiones entre los bloques. En forma correspondiente, se puede
representar gráficamente al sistema como un diagrama simple de bloques.
2. Relevancia: El modelo sólo debe de incluir los aspectos del sistema
relevantes a los objetivos del estudio. Aunque la información irrelevante en el
39
modelo no perjudica, se debe de excluir debido a que aumenta la
complejidad del modelo y genera más trabajo en la solución del mismo.
3. Exactitud: Debe de tenerse en cuenta la exactitud de la información
que se recabe.
Harmon y Mayer (2000), proponen tres modelos o paradigmas del
comportamiento humano en las organizaciones:
1. El modelo instrumental rígido, centrado en la tarea;
2. El modelo sociológico, más flexible, orientado hacia la persona; y
3. El modelo decisional, orientado, como su nombre lo indica, hacia la
toma de decisiones gerenciales.
El modelo que se diseña en la presente investigación es decisional, con
miras a servir de apoyo a los decisores a la hora de masificar una nueva
tecnología considerando todos los aspectos que para ello se conjugan.
2.2.7.2. Simulación de Sistemas
Según Ossa (1996), la simulación se define como el proceso de diseñar
un modelo de un sistema real con el fin de conducir experimentos, bien sea
para entender el comportamiento del sistema o de evaluar varias estrategias
dentro de los limites impuestos, para la operación del mismo.
Se puede decir que la simulación puede ser usada para predecir los
posibles impactos que la variación de ciertos parámetros puede tener sobre
un fenómeno dado; también como para describir un sistema tal y como existe
40
en la actualidad, para modificarlo y diseñar uno nuevo según el tipo de
problema que se desee estudiar.
Asimismo, Ossa (1996) plantea que la simulación matemática es una
herramienta de la Teoría de Sistemas mediante la cual se puede postular,
estudiar, manipular y/o controlar un sistema a través del modelo cuantificable
que lo representa.
Si un proceso es transparente y de fácil comprensión, si sus resultados
son fácilmente predecibles no hay razón alguna para usar técnicas de
simulación matemática. Cuando un proceso presenta dificultades de
predicción de su comportamiento, debido a la complejidad de sus
interacciones, entonces el uso de esta herramienta está plenamente
justificado, de hecho esta es su razón de ser.
El auge de esta técnica se fundamenta en el hecho de que el modelo de
simulación se convierte en una especie de laboratorio sobre el cual se puede,
sin consecuencias dañinas para el sistema, realizar todo tipo de
experimentos conducentes a mejoras en la estructura y el manejo del mismo.
La técnica de la simulación no intenta específicamente aislar las
relaciones entre determinadas variables; en vez de ello, observa la manera
en que cambian todas las variables del modelo con el tiempo. Se tienen que
realizar muchas corridas de simulación para comprender las relaciones que
participan en el sistem a, por lo que debe de planearse la simulación en un
estudio como una serie de experimentos.
41
La manera en que se desarrollan los experimentos de simulación depende
de la naturaleza del estudio. Por lo general, los estudios de sistemas son de
tres tipos principales: análisis de sistemas, diseño de sistemas y la
postulación de sistemas.
El análisis de sistemas pretende comprender la manera en que opera un
sistema existente o propuesto. La situación ideal sería que el investigador
pudiera experimentar con el propio sistema, pero lo que realmente se hace
es construir un modelo del sistema, y mediante simulación se investiga el
comportamiento del mismo. Los resultados obtenidos se interpretan en
términos del comportamiento del sistema (Aracil y Gordillo, 1998).
La postulación del sistema es característica de la manera en que se
emplea la simulación en estudios sociales, económicos, políticos y médicos
en que se conoce el comportamiento del sistema pero no así con los
procesos que producen dicho comportamiento. Se establecen hipótesis de un
conjunto probable de entidades y actividades que pueden explicar el
comportamiento.
El estudio compara la respuesta del modelo con base en esas hipótesis
contra el comportamiento conocido. Una comparación razonablemente buena
conduce en forma natural a la suposición de que la estructura del modelo
semeja el sistema real, y permite postular una estructura del sistema. Con
mucha seguridad, el comportamiento del modelo da una mejor percepción,
que posiblemente ayude a formular un conjunto refinado de hipótesis.
42
La masificación de nuevas tecnologías involucra la interacción de una
gran cantidad de variables que ellas solas representan ya un proceso
engorroso, por lo que se puede entender al sistema que se persigue
desarrollar como complejo, lo que justifica la necesidad de utilización de la
simulación. Por otra parte, en cuanto a la naturaleza del estudio, se puede
decir que este serviría tanto para determinar el comportamiento del sistema
actual e identificar mejoras del mismo, como para predecir como actuará éste
bajo ciertas premisas de manera que sirva de apoyo en la toma de
decisiones.
2.2.7.3. Modelos en Dinámica de Sistemas
Un modelo es una representación de la realidad, o como mencionan Aracil
y Gordillo (1998), el modelo es un objeto que representa a otro, por lo tanto
con éste se describe un cierto fenómeno o proceso; es por eso que los
humanos tienen modelos mentales de la realidad. Estos modelos son
implícitos; pero los modelos mentales son confusos, incompletos e
imprecisos. Además, ya en tan sólo una persona los modelos mentales
cambian con el tiempo e incluso durante una conversación A diferencia de
los modelos mentales, los modelos de simulación de dinámica de sistemas
son más explícitos sobre las suposiciones y saben cómo éstas se
interrelacionan entre sí.
Cualquier concepto que se pueda describir claramente con palabras
puede incorporarse en un modelo computacional. La construcción de un
43
modelo de este tipo obliga a la clarificación de ideas. Las suposiciones
confusas y ocultas se exponen de tal manera que se puedan examinar y
discutir. La principal ventaja de un modelo de simulación computacional
sobre el modelo mental consiste en la forma en que un modelo de este tipo
pueda determinar con fiabilidad las consecuencias dinámicas futuras de
cómo interactúan entre sí las suposiciones en el modelo. Los modelos
automatizados están establecidos de manera explícita. La notación
"matemática" empleada para describir estos modelos no es ambigua.
El lenguaje de la simulación computacional es más claro, más sencillo y
más preciso que los lenguajes orales. Las instrucciones de este tipo poseen
claridad en el significado y sencillez en la sintaxis del lenguaje. Cualquier
persona puede entender el lenguaje de estos modelos, sin importar el nivel
académico. Además, cualquier concepto que se pueda establecer claramente
en el idioma común puede traducirse al lenguaje de este tipo (Forrester,
1995).
Los modelos de dinámica de sistemas no se derivan estadísticamente de
datos de series de tiempo. Por el contrario, son informes sobre la estructura
del sistema y las políticas que guían las decisiones. Dentro de los modelos
están las suposiciones que se hacen sobre un sistema. La efectividad del
modelo depende de cómo se lo formula. Un buen modelo computacional se
distingue de uno malo por el grado en el que captura la esencia de un
sistema que representa. Muchos otros tipos de modelos matemáticos son
limitados pues no aceptarán la naturaleza no - lineal y de lazo de
44
realimentación múltiple de los sistemas reales. Por otro lado, estos modelos
de dinámica de sistemas pueden reflejar el comportamiento de los sistemas
actuales.
Con respecto a los modelos, la clave no es computarizar un modelo, sino,
por el contrario, tener una estructura del modelo y políticas de toma de
decisiones que representen propiamente el sistema que está siendo
considerado.
Por otra parte, Forrester (1998, p. 67), se refiere a las políticas como a las
normas que gobiernan las decisiones. Plantea “las decisiones se adoptan
momento a momento a medida que progresa el tiempo”. Las decisiones
controlan la acción presente. No se puede actuar ayer ni mañana. Por
contraste, las políticas son las reglas que determinan la toma de decisiones.
Si se conoce la política que gobierna un punto en el sistema, se sabe qué
decisión se producirá a partir de cualquier combinación de entrada de
información.
A diferencia de las decisiones, las políticas son duraderas, independientes
del tiempo. Si una de ellas es lo suficientemente inclusiva, puede continuar
aplicándose a lo largo de un período de tiempo prolongado. Dependiendo de
los objetivos de un modelo, las políticas pueden permanecer inmutables y
seguir siendo efectivas durante años, décadas, e incluso siglos. La dinámica
de sistemas es muy útil a la hora de entender cómo las políticas afectan al
comportamiento. El énfasis se debería poner en el diseño de políticas
capaces de producir sistemas con un comportamiento más favorable.
45
Se construye un modelo de simulación partiendo de políticas que, a su
vez, generan decisiones. El modelo produce corrientes de decisiones
controladas por políticas incorporadas a él. Las políticas generan todas las
decisiones, paso a paso, a medida que se va desarrollando la simulación.
Consiguientemente, si el comportamiento resultante es indeseable, se busca
un mejor conjunto de políticas que produzcan una mejora en los resultados.
Forrester (1995, p. 145), indica que “muchos enfoques suponen que la
principal dificultad para entender los sistemas se debe a la escasez de
información y falta de datos”. Una vez que se recopilan los datos, la gente se
confía al interpretar las implicaciones. El problema no es la falta de datos
sino la falta de capacidad para percibir las consecuencias de la información
que ya se tienen.
Con base a todos los planteamientos hechos con relación al diseño de
modelos basados en dinámica de sistemas, surgió la inquietud del desarrollo
de un modelo para la masificación de nuevas tecnologías, de manera que
sirva de herramienta para la toma de decisiones a los decisores que mucho
tienen que enfrentar ante la posibilidad de incrementar la rentabilidad de las
reservas petroleras con el uso de esta herramienta.
2.2.7.4. Etapas en la Construcción de Modelos basados en Dinámica de Sistemas
En la construcción de un modelo de simulación usando la dinámica de
sistemas se pueden identificar las siguientes etapas (Aracil y Gordillo, 1998):
1. Determinación de las variables a usar en el modelo y de las relaciones
entre las variables.
46
2. Construcción de diagramas (causales y/o de flujo-tasa).
3. Determinación de la estructura matemática del modelo (ecuaciones).
4. Validación y Experimentación.
El primer paso (y parte del segundo) se puede realizar sin la necesidad de
construir la estructura matemática del modelo. La determinación de variables
se puede hacer usando técnicas de generación de ideas y/o recurriendo a los
conocimientos de expertos sobre el problema en estudio. El proceso puede
continuar con la determinación de una manera cualitativa de las posibles
relaciones entre las variables. En otras palabras, determinar si existen o no
relaciones entre pares de variables. Esto se puede hacer usando matrices de
interacciones, de alcanzabilidad, entre otros, o usando grafos como los de los
diagramas causales.
Asimismo estos autores plantean que, a veces el proceso puede terminar
con un análisis de la estructura cualitativa, conseguida en esta primera etapa
sin la necesidad de pasar a la determinación de la estructura matemática.
Para estos análisis, durante las décadas de los setenta y ochenta, se
elaboraron muchas técnicas, conocidas con el nombre general de modelado
estructural. Una vez obtenida la estructura cualitativa se puede pasar a la
determinación de la estructura matemática. En el caso de la Dinámica de
Sistemas este paso es facilitado por el uso de los Diagramas Causales y de
los Diagramas de Niveles - Flujos.
Diagramas Causales
De igual manera, los autores exponen que los diagramas causales sirven
para hacer un bosquejo de todos los elementos de una problemática sin
entrar en los detalles matemáticos del posible modelo. Para obtener un
47
diagrama causal de un problema hay que considerar los siguientes aspectos:
1. Pensar en términos de relaciones causa – efecto. Si se tienen dos
variables A, B y si A es capaz de influenciar a B, se representa la relación de
la siguiente manera:
Para denotar si la influencia causa variación en el mismo sentido (es
decir, si a un aumento de A se genera un aumento de B, y si a una
disminución de A se genera un reducción de B) se coloca el signo + sobre la
flecha:
Por otro lado, si a un aumento / disminución de A se corresponde una
disminución / aumento de B, entonces se denota:
2. Centrarse en las relaciones de retroalimentación entre los
componentes del sistema. Si se agrega una nueva variable C al sistema
anterior, la cual esté influenciada por B en el mismo sentido, y que sea capaz
de influenciar a A de manera positiva, se denotará:
48
Si A aumenta, inmediatamente B aumentará, ocasionándose entonces, un
incremento en C, lo cual aumentará nuevamente a A, y así sucesivamente.
En este caso, la variación de un elemento se propaga a lo largo del bucle de
manera que se refuerza la variación inicial. Este efecto se conoce como lazo
de retroalimentación positiva; se presenta cuando todas las relaciones son
positivas o cuando existe un número par de relaciones negativas. Por
ejemplo, supóngase que un aumento de A genera una disminución en B,
y que una disminución en B causa un aumento en C,
todo el sistema se representará:
Resumiendo, si A aumenta, se produce una disminución en B que genera
un incremento en C, lo que causa un nuevo incremento en A.
Si el número de relaciones negativas fuese impar, se tienen bucles de
retroalimentación negativa, los cuales tienden a autorregularse: si la variable
C afecta a la variable A negativamente,
49
a un aumento de A se corresponde una disminución en B que genera un
aumento en C, causando una disminución en A.
3. Determinar los límites apropiados para decidir los elementos a incluir
en el estudio.
El establecimiento de la relación causa – efecto entre dos (02) variables
se obtiene del conocimiento de expertos en el área, de estudios realizados o
de datos históricos sobre el comportamiento del sistema. De todas maneras,
durante este proceso puede ser que algunas de las variables que se
seleccionaron al inicio son eliminadas y otras nuevas son introducidas. El
proceso a pesar que se presenta de una manera lineal es un proceso
iterativo, ya que continuamente se pasa de la primera a la segunda fase del
proceso, hasta conseguir la lista definitiva de las variables y las ideas básicas
sobre sus interrelaciones, que se pueden presentar a través de los ciclos
causales.
Diagramas de Niveles - Flujos
Por otra parte, los autores señalan que la realización de estos diagramas
se puede hacer sin pasar por los diagramas causales. Se analizan las
variables en términos de acumuladores y de tasas de variación de los
acumuladores, como se ve en la figura 1.
50
Figura 1. Símbolos de las variables en términos de acumuladores y tasas de variación. Adaptado de Aracil y Gordillo (1998).
Las variables que acumulan (que se llaman niveles o "stocks")
representan la acumulación de distintas entidades del sistema, tales como
cantidad de empleados, kilogramos de trigo, pedidos no cubiertos, artículos
en inventario, entre otros. Mientras que las tasas son las variables que
determinan las variaciones en los niveles del sistema.
Además de los dos símbolos vistos arriba para las tasas (símbolo de una
válvula) y los niveles (símbolos de un rectángulo), en la dinámica de sistemas
se usan también los símbolos del cuadro 1.
La Estructura Matemática
La estructura matemática de un modelo de dinámica de sistemas es un
sistema de ecuaciones diferenciales (o en diferencia). Pero en lugar de
escribir directamente las ecuaciones diferenciales, se escriben ecuaciones
para cada uno de los símbolos vistos anteriormente, es decir para los niveles,
para las tasas, para las variables auxiliares, y el resto (Aracil y Gordillo,
1998).
51
En el caso de la presente investigación, no se llegará a la etapa de
determinación de las ecuaciones, pero es importante señalar que para ésto
sólo se necesita la implementación de un software de dinámica de sistemas
que automáticamente las genera.
Cuadro 1
Símbolos de los Diagramas de Flujo
Fuente: Adaptado de Aracil y Gordillo (1998).
Software de Dinámica de Sistemas
Todo el proceso de modelado (excepto la determinación de las variables)
puede ser realizado con software de dinámica de sistemas.
Entre los softwares de dinámica de sistemas están:
High Performance Systems, que produce Stella y I-Think.
PowerSim Corporation que tiene el software Powersim.
Ventana Systems, Inc., que comercializa a Vensim y Vensim PLE.
La nube que puede representar una fuente oun pozo; puede interpretarse como un nivelque es prácticamente inagotable o que no esde interés del científico.
Las variables auxiliares se utilizan para efectuar cálculos intermediosentre variables.
Las constantes son un elemento del modelo que no cambiará de valordurante la simulación
El canal de material indica que hay traspaso de material entre lasvariables conectadas mediante este canal; mientras que el canal deinformación indica que sólo se está traspasando información.
Los retardos, que se pueden usar sobre lazos de materiales o deinformación.
52
El presente estudio recomienda la utilización de I-Think como software
para la simulación y análisis de sensibilidad del modelo propuesto.
2.2.8. I – Think
Como ya se dijo, para la simulación del modelo propuesto se recomienda
la utilización del ithink, desarrollado por Barry Richmond en 1984, fundador
de la empresa High Performance Systems. Este programa fue elaborado
para trabajar con temas orientados a los negocios.
Dicho software permite interactuar con los expertos, y usuarios para la
realización, utilización y comunicación del modelo utilizando diferentes
interfaces según las necesidades de cada uno de los participantes.
El I-think ofrece una serie de ventajas entre las que se pueden nombrar
las siguientes:
1. Facilidad de construcción de modelos, en formato texto y con ayudas
gráficas mediante los diagramas de Forrester, que se traducen
automáticamente a ecuaciones, que son la expresión matemática del
conocimiento previo del sistema, obtenido de su información histórica
(mediante la econometría, el marketing, la biología, entre otros), y/ó de la
opinión del experto conocedor del sistema a analizar.
2. Facilidad de seguir un modelo de otro autor, dada su ordenada
estructuración, los conceptos únicos y uniformes (estructuras, moléculas,
tipología de variables,...) que forman el esqueleto de dichos modelos.
3. Mantenimiento del modelo, ó modificación y actualización, fácil y
rápido.
53
4. Cambio (interactivo ó no) de escenarios, análisis y seguimiento de
resultados de las simulaciones potenciados con distintas opciones que
facilitan su ejecución y comprensión inmediata.
5. Permite la construcción de modelos ó juegos guiados a través de
interfaces amigables (menús) y ventanas desplegables, ampliando su uso a
usuarios desconocedores de las técnicas de SD, ó incluso de las
herramientas (que permanecen en un segundo plano).
En este sentido, se recomienda el uso de este software para completar el
desarrollo del modelo propuesto y se simule el sistema tantas veces hasta
demostrar que el mismo se comporta como en la realidad, para luego hacer
los ajustes necesarios según los requerimientos de los usuarios
(http://ourworld.compuserve.com).
2.3. Aprendizaje Organizacional
Un estudio organizacional con Dinámica de Sistemas (DS) implica el
modelado de aquellos aspectos que inciden sobre su dinámica de
comportamiento. Este proceso de estudio puede ir desde la creación de
modelos cualitativos formales hasta la posible elaboración de modelos
matemáticos de simulación.
2.3.1. Aprendizaje Organizacional con Dinámica de Sistemas
La idea de aplicar la DS para fomentar el aprendizaje en las
organizaciones (AO) no es reciente. Se inicia con la aparición misma de los
planteamientos dinámico-sistémicos en el libro "Industrial Dynamics" de
54
Forrester (1995) el cual enuncia lo siguiente, "Es solamente a través de
errores y experiencias costosas que los administradores han sido capaces de
desarrollar un juicio intuitivo efectivo. Se necesita hacer expedito este
proceso de aprendizaje. Otras profesiones en circunstancias similares han
recurrido a experimentos en laboratorios" (p.43).
Forrester enuncia una situación problemática en la organización: el
proceso de aprendizaje organizacional es costoso, ineficiente, por ensayo y
error. Luego propone la correspondiente mejora: la experimentación con
laboratorios administrativos. Estos laboratorios, como lo menciona en su
libro, tienen como instrumento principal de experimentación un modelo
construido mediante la DS y simulable en el computador. La argumentación
de Forrester inicia caracterizando ciertas limitaciones del proceso "natural" de
aprendizaje organizacional que lo hacen ineficiente. Como solución plantea la
constitución de un proceso "diseñado", que se desarrolla en laboratorio, de
aprendizaje organizacional.
La DS es la metodología para el diseño del laboratorio y de sus
instrumentos, y para la experimentación simulada. Este proceso "diseñado"
debe de cierta manera superar algunas de las ineficiencias de su contraparte
"natural" y de este modo debe hacer más eficiente el aprendizaje en la
organización.
A partir de este esquema interpretativo sobre los planteamientos de
Forrester, la pregunta por las razones que hacen a la DS adecuada para
aplicaciones de AO puede ser desagregada en tres grupos de interrogantes
particulares:
55
1. ¿Cómo sucede el proceso "natural" de aprendizaje organizacional?,
¿Cuáles son sus limitaciones?
2. ¿Cómo sucede el proceso "diseñado" de aprendizaje organizacional?,
3. ¿Por qué la DS es la guía para ejercitar este proceso?
4. ¿De que manera el proceso "diseñado" al ser acoplado sobre el
proceso "natural" mejora la eficiencia del aprendizaje organizacional?
A continuación se abordan en este orden cada una de las interrogantes.
Aprendizaje Organizacional "Natural"
Forrester caracterizó el proceso "natural" de aprendizaje como la
constitución progresiva de una capacidad de juicio como resultado de
experiencias de decisión y de acción en situaciones organizacionales. A su
vez, esta capacidad de juicio actúa como orientadora de las decisiones y
acciones en situaciones futuras. En consecuencia, el aprendizaje
organizacional "natural" es un proceso cíclico (Sterman, 1994; Argyris, 2002).
En la figura 2, el ciclo interno representa un aprendizaje superficial, de
ensayo y error alrededor de unos objetivos determinados, el cual es definido
por Sterman (1994) de la forma siguiente:
El ciclo [interno] es un ciclo típico de realimentación negativa en donde quienes toman decisiones comparan información cualitativa y cuantitativa acerca del estado del mundo real frente a ciertos objetivos, perciben discrepancias entre el estado deseado y el actual, y toman acciones que provocarán que el mundo real se mueva hacia el estado deseado (p. 293).
Sin embargo, esta visión del aprendizaje organizacional como un solo
ciclo de realimentación es incompleta, por cuanto no presenta la manera
56
como se va constituyendo y modificando la capacidad de juicio para decidir.
Para Sterman, como para la generalidad de los investigadores en DS de la
actualidad, esta capacidad hace referencia a los modelos mentales (una de
las cinco disciplinas sengianas). El concepto de modelo mental engloba
todas aquellas nociones que un individuo puede tener sobre sus objetivos o
intereses y sobre la red de causas y efectos de una situación.
Es decir, el modelo mental se corresponde con una interpretación
individual de una realidad par ticular. En condiciones naturales de aprendizaje, estos modelos mentales permanecen implícitos. El individuo no tiene consciencia de sus modelos mentales. El concepto de modelo mental puede generalizarse para un colectivo de personas. En tal caso, el modelo mental simbolizaría aquellas nociones compartidas por el colectivo acerca de los intereses y de la causalidad.
El esquema de aprendizaje organizacional se completa entonces con el
ciclo externo de realimentación. Este contempla el reconocimiento explícito
Figura 2. Aprendizaje organizacional "natural”. Adaptado de Sotaquirá y otros (1998).
57
por parte de los miembros de la organización de los modelos mentales que
condicionan su percepción y su acción. En la medida que dicho
reconocimiento se logre, se puede acceder a un aprendizaje profundo, un
aprendizaje que modifique esos modelos mentales, esa capacidad de juicio.
La naturaleza compleja de los fenómenos organizacionales y limitaciones
humanas naturales restringen este aprendizaje profundo de doble ciclo.
Sterman menciona, entre otras, las siguientes barreras del aprendizaje
organizacional: la complejidad dinámica de las organizaciones, la
imposibilidad de obtener información perfecta sobre el estado del sistema, el
uso de variables confusas y ambiguas en el proceso de decisión, las
deficientes habilidades para el razonamiento científico, las dificultades
propias del trabajo colectivo, las fallas en la ejecución y las percepciones
incorrectas de la realimentación.
En síntesis, el aprendizaje organizacional "natural" es un proceso de
realimentación de ciclo doble que tiene a los modelos mentales de insumos
y, a la vez, como productos principales y cuya eficiencia está limitada por
ciertas condiciones inherentes a la realidad organizacional y a la naturaleza
de la toma de decisiones.
Mundos virtuales para el aprendizaje organizacional "diseñado"
Con el fin de superar o atenuar las limitaciones propias del aprendizaje
organizacional "natural", los dinámico-sistémicos, como lo señaló Forrester
en el fragmento citado, sugieren un proceso "diseñado". Este, como todo
58
proceso de aprendizaje a la luz de la DS, también está constituido por un
ciclo doble de realimentación (Figura 3), pero que a diferencia del "natural"
no sucede en la cotidianidad de la organización sino que ocurre en
laboratorio, Sterman (1994).
Para hacer posible un proceso de aprendizaje organizacional en
laboratorio, es necesario disponer de un modelo de la realidad organizacional
sobre el cual se pueda experimentar. Es decir, de manera análoga al
aprendizaje "natural" que sucede en la organización, el aprendizaje
"diseñado" ocurre alrededor de un modelo de la organización, que se
denomina micromundo o mundo virtual. Como se ilustra en la figura 3, el
aprendizaje "diseñado" en la organización es semejante al "natural", lo que
cambia es el objeto de aprendizaje y acción, ahora es un mundo virtual.
No cualquier modelo de la organización sirve como mundo virtual para el
aprendizaje en laboratorio. Sobre el mundo virtual debe ser posible
experimentar la toma de decisiones y, seguidamente, recibir información de
realimentación sobre sus consecuencias. El mundo virtual debe ser entonces
un modelo que simule el comportamiento dinámico de la organización ante
diferentes alternativas de acción y bajo diferentes escenarios
organizacionales y ambientales. Para tal fin, el modelo debe considerar los
posibles efectos que las decisiones generan sobre algunos elementos de la
organización y la consecuente reacción en cadena sobre la totalidad de este
sistema.
59
Un modelo en DS satisface los requerimientos planteados. Esto explica el
porqué la DS es la metodología adecuada para la creación del laboratorio
para el aprendizaje "diseñado" en la organización. En conclusión, para que
pueda suceder el proceso de aprendizaje "diseñado" en la organización, ésta
se debe modelar con DS.
La información referida al aporte de la dinámica de sistemas al
aprendizaje organizacional, es considerada en la investigación con el
propósito de mostrar otra de las tantas ventajas que ofrece esta metodología
dentro de las organizaciones, siendo una de las que más está en la palestra
ya que la tendencia en cuanto a la supervivencia de las organizaciones es
aquella en donde se tenga claro la importancia de la
información/conocimiento en todos los niveles.
Figura 3. Aprendizaje organizacional "diseñado". Adaptado de Sotaquirá y otros(1998).
60
2.3.2. Organización Inteligente y Aprendizaje Organizacional
En las secciones precedentes se esquematizó la naturaleza del
aprendizaje organizacional con Dinámica de Sistemas, la manera como
ocurre. En este apartado se indagará una concepción de organización
humana, la organización inteligente, que justifica la necesidad de realizar
aplicaciones dinámico-sistémicas para facilitar el proceso de aprendizaje
organizacional.
Una organización inteligente sería aquella en donde el enfoque de
aprendizaje planteado se difunda ampliamente, donde su mayor
potencialidad radique en su capacidad de aprender. Tal capacidad no estaría
concentrada en algún componente particular de la organización, por el
contrario, estaría distribuida a lo largo y ancho de su ser organizacional,
esparcida en forma de entes individuales con capacidades de aprendizaje:
los miembros de la organización.
Las funciones de aprendizaje no pueden entenderse entonces como
propias de un sistema central inteligente, de un cerebro, sino como producto
de un sistema de inteligencia distribuida. Bajo esta visión el concepto de
organización acorde con el AO dinámico-sistémico es el de un ser que
aprende en virtud a su sistema de inteligencia distribuida.
Bajo esta concepción de organización inteligente tiene sentido la
aplicación de técnicas basadas en Dinámica de Sistemas que hagan más
eficiente el proceso de aprendizaje en la organización.
61
2.4. Tecnologías y Nuevas Tecnologías
García (1998, p. 45) la define como:
El Conocimiento Tecnológico (Tecnología) es el conocimiento y experiencia de los medios eficaces para el logro de los fines. Es una forma de conocimiento que se interesa en el Cómo. Es erróneo pretender que solo es conocimiento organizado para la producción de bienes, o confundirlos con las máquinas, equipos, procesos que han sido producidos con ese conocimiento. Narayanan (2000) cita a Langmuir, ganador del premio Nobel Físico
Químico, quien la define como “el sistema por el cual una sociedad satisface
sus necesidades y deseos”.
Por otra parte, las nuevas tecnologías son aquellas que se encuentran en
estado embrionario, es decir, que no se tiene suficiente información acerca
de ellas, por lo que su aplicación tiene un alto grado de riesgo, pero su
implementación puede dar una creación de valor adicional a las tecnologías
maduras. Esto apoya la tesis de que la masificación de nuevas tecnologías
en Exploración Producción de PDVSA, sirve indiscutiblemente como
estrategia para aumentar la producción de barriles de crudo en el futuro y por
ende la creación de valor adicional a la corporación.
2.5. Gestión Tecnológica
Según PDVSA (1998) la gestión tecnológica podría definirse como la
actividad organizacional mediante la cual se define e implanta la tecnología
necesaria para lograr los objetivos y metas del negocio en términos de
calidad, efectividad, adición de valor y competitividad.
62
Las empresas exitosas y competitivas en el ámbito mundial son las que
alcanzan y se mantienen en el estadio de la excelencia. Muchas empresas
no logran pasar por todos los estadios sino que se quedan estancadas en
alguno de ellos o desaparecen cuando se encuentran en los primeros debido
a que dejan de ser rentables en un mercado globalizado.
En muchas ocasiones el estancamiento de las empresas ocurre cuando
no logran asimilar o apropiar tecnología que han adquirido mediante la
compra de equipos o por asistencia técnica recibida. El grado de asimilación
de una tecnología específica en una empresa es sencillamente el grado de
conocimiento y entendimiento que sus empleados logran acerca de ella. En
buena parte, esto depende del grado de educación del personal, de la actitud
de la gerencia hacia la aceptación de nuevas ideas, de los esquemas de
comunicación que se usan en la empresa, de la importancia que se da a la
capacitación y entrenamiento, entre otras (PDVSA, 1998).
La dificultad que se presenta en la asimilación de la tecnología se debe a
que, por lo general, no se entiende el proceso de asimilación como uno de
enseñanza-aprendizaje. No se tienen en cuenta los elementos que este
proceso requiere para que tenga éxito.
Cuando se describe la gestión tecnológica, normalmente se mencionan
algunas actividades tales como: prospección, selección, negociación,
adquisición, adaptación, modificación, generación (innovación).
63
En cada una de ellas está implícito el aprender por parte de los
empleados de la empresa. Frecuentemente los ejecutivos de las empresas
aprueban inversiones en "tecnología", sin tener en cuenta que deben estar
acompañadas con inversiones no menos importantes en el proceso de
asimilación de la misma. Esto implica crear las condiciones apropiadas para
que sus ingenieros y técnicos conozcan, entiendan y aprendan a utilizarla de
la manera más productiva. Cuando no se da la suficiente atención a este
asunto, es decir, cuando se pasa por alto que se trata de un proceso de
transferencia de conocimiento, la tecnología adquirida (equipos, software
entre otros) es subutilizada o mal utilizada y la productividad de la empresa
no mejora y en algunos casos, hasta empeora (PDVSA, 1998).
En relación con los planteamientos anteriores, cabe destacar la
importancia que tiene la tecnología hoy día dentro de las organizaciones que
desean alcanzar altos niveles de competitividad y para lo cual se requiere de
una gestión que permita planificar, gestionar y controlar los proyectos que se
estructuren. Asimismo, la gestión tecnológica también apoya la enseñanza
aprendizaje, la cual puede ser igualmente soportada por un modelo basado
en dinámica de sistemas como técnica que facilita tal proceso.
64
2.5.1. Ciclo de Vida de una Tecnología
Weizer et al (1995) representa la madurac ión de la tecnología con una
Curva S, la cual sirve de ayuda para identificar diferentes estrategias de
tecnología en los distintos estados de madurez, tal y como se muestra en la
figura 4.
Figura 4. Curva “S” en la cual se representa la Madurez de una Tecnología. Adaptado de Soto (2001)
La madurez de una tecnología se puede dividir en cuatro etapas,
embrionaria, en crecimiento, madura y obsoleta. En la porción inicial de la
curva “S” se representa el estado embrionario de la tecnología, caracterizado
por una alta incertidumbre en cuanto a desempeño y condiciones de
utilización, avances rápidos y esfuerzos de innovación en manos de pocos
actores (laboratorios, empresas e individuos) (Foster, 1996).
Embrionario
Crecimiento
Maduro
ObsoletoAvanceTécnico
Tiempo
65
La siguiente porción de la curva corresponde a la etapa de crecimiento, es
en esta etapa donde la tecnología es altamente confiable pues posee un
desarrollo ideal para ser probada y posteriormente adoptada y masificada
(Foster, 1996). Esto no necesariamente es una constante, ya que se pueden
encontrar tecnologías que estando aun en etapa de crecimiento estén en
prueba y tecnologías en innovación, es importante destacar que es en esta
etapa donde una tecnología es depurada y repotenciada por el usuario final.
Una tecnología comercial en innovación es aquella con un tiempo de
permanencia en el mercado suficiente para que los usuarios de la misma
modifiquen o innoven esta tecnología hasta un límite máximo de desarrollo,
ya cuando una tecnología se encuentra en este limite es que comienza a ser
madura (Hippel, 1997).
La tercera etapa de madurez de una tecnología es la madura, es en ésta
donde una tecnología ha llegado al límite máximo de desarrollo debido a que
no permite innovar o modificar más su diseño para obtener mejores
resultados. Ya cuando se encuentra una tecnología en etapa madura es que
se deben estar planificando el uso de tecnologías mejoradas y de punta que
arrojen mejores resultados y beneficios al negocio (Foster, 1996; Utterback,
1997).
Sin embargo, el hecho que se clasifique una tecnología de madura no
implica que se debe descartar, sino todo lo contrario está podría ser la
solución económica y efectiva a los problemas de la empresa.
La ultima etapa de madurez de una tecnología es la de obsolescencia. Se
puede decir que una tecnología se encuentra obsoleta cuando los resultados
66
que se obtienen con el uso de la misma son inferiores con respecto a los
avances tecnológicos que se encuentran en el mercado y los beneficios que
se obtienen con el uso de las nuevas tecnologías son superiores en
comparación con la tecnología que se venía utilizando (Foster, 1996).
De igual manera, el nivel de dominio de una tecnología se puede
representar en una curva “S” y este trata de identificar la experiencia del
usuario en la aplicación de una tecnología en particular, el nivel de dominio
se puede dividir en tres etapas, incipiente, uso masivo y dominio. La primera
etapa se corresponde con la maduración embrionaria, y es donde el usuario
no posee los conocimientos necesarios para adoptar una tecnología debido a
las fallas o errores que este posee al momento de usarla, lo cual se refleja en
un mayor riesgo e incertidumbre al momento de ser utilizada (Foster, 1996;
Utterback, 1997).
Se debe tener presente que un usuario (empresas o individuos) puede
estar en etapa incipiente aun utilizando tecnologías en etapa comercial o
madura, por lo que se recomienda realizar pruebas pilotos de las mismas
para obtener los conocimientos técnicos necesarios para su adopción y
masificación dentro de la empresa (Foster, 1996).
La porción media de la curva “S” representa la etapa del uso masivo. Es
en esta etapa donde el usuario ha adoptado y masificado una tecnología
teniendo los conocimientos técnicos necesarios para que esta tecnología no
presente las mismas fallas al momento de ser aplicadas y así llegar a obtener
67
los máximos beneficios y resultados que esta pueda arrojar al momento de
usarla (Foster, 1996).
La ultima etapa de dominio de una tecnología es la de dominio de la
misma, la cual se encuentra entre la maduración y la obsolescencia. Es en
esta etapa donde el usuario tiene experiencia en el uso de la tecnología y la
ha innovado hasta su punto máximo obteniendo las mejores prácticas y
beneficios en el uso de la misma (Foster, 1996).
La información referida anteriormente con relación al ciclo de vida de una
tecnología, presenta una idea clara de los tipos de tecnologías disponibles en
el mercado según el tiempo que tenga implementada y por ende de su
dominio. En este sentido, las tecnologías que se sugieren implementar en
PDVSA por el presente estudio son las que se encuentran en etapa
embrionaria y que están a punto de ser comercializadas y las que están en
etapa temprana de comercialización, ya que a pesar de la incertidumbre las
caracterizan son la herramienta disponible para obtener barriles adicionales y
alcanzar niveles deseados de competitividad en el mercado energético.
2.6. Proceso de Adopción de Nuevas Tecnologías en PDVSA
Según PDVSA (1998) el proceso de adopción de tecnologías está
conformado por 4 fases, como se muestra en la figura 5.
Este proceso consiste identificar las oportunidades tecnológicas teniendo
como marco de referencia los retos operacionales, necesidades
operacionales, mercado y las tendencias tecnológicas (identificación).
68
La segunda Fase de Evaluación consiste en los tres años de
experimentos con las tecnologías seleccionadas, con la finalidad de obtener
conocimientos acerca de la misma y comprar certidumbre.
Figura 5. Fases del Proceso de los Proyectos de adopción de tecnologías
en PDVSA. Fuente: PDVSA (1998). La tercera Fase de Transferencia consiste en la transmisión de los
conocimientos obtenidos en la Prueba Piloto, para que el personal este apto
para usar las nuevas tecnologías.
La cuarta Fase de Implantación o Masificación, consiste en la
implantación de las tecnologías para posteriormente con la sinergia entre
ellas obtener los beneficios pronosticados, como son el aumento del VPN,
cierre de brechas tecnológicas, cierre de brechas competitivas, mínima
incertidumbre, entre otros.
Considerar la información anterior es realmente importante, puesto que
estas fases representan la manera habitual que emplea la industria petrolera
Implantacióno
Masificación
Fase IIdentificación
Fase IIITransferencia
Fase IIEvaluación
69
nacional para masificar una nueva tecnología, y es en éstas donde se
identifican cada una de las variables que intervienen en el proceso y que son
utilizadas para construir el diagrama causal del modelo basado en dinámica
de sistemas que se persigue diseñar.
2.6.1. Masificación de Tecnologías
Siendo la masificación de tecnologías la razón que motiva el desarrollo de
esta investigación, se hac e pertinente la ampliación de la referencia teórica
de este punto.
En este sentido, la masificación de tecnologías es la que finalmente logra
generar los mecanismos que permiten asegurar la creación de valor a través
de la ejecución del nuevo plan de explotación (caso PDVSA).
Durante la masificación se ejecuta el plan de transferencia de tecnologías
a partir de las lecciones aprendidas, las mejores prácticas, plan de cierre de
brechas de competencias y la documentación relativa a procedimientos de
operabilidad, mantenibilidad y constructibilidad generada durante la ejecución
del proyecto tecnológico. La masificación es entonces la que permite hacer la
tecnología de uso extensivo (PDVSA, 1998).
De esto se deduce que la masificación no es más que la materialización
de una oportunidad a través de la adopción efectiva de tecnologías de punta
que agreguen valor adicional.
70
2.7. Curva de Valor Incremental de la Producción Petrolera con el uso de Nuevas Tecnologías
En PDVSA existe una gran cantidad de yacimientos que se encuentran en
alto grado de agotamiento, lo que implica la necesidad de incorporar
tecnologías de vanguardia para la recuperación rentable de los mismos. Los
Planes de Explotación de Yacimientos en PDVSA se estiman para una
duración aproximada de 20 años (PDVSA, 1998),
En este sentido, se ha diseñado una estrategia de incorporación de
tecnologías que apalanquen este desarrollo rentable. Por otra parte, el riesgo
que implica la incorporación de estas tecnologías es alto, al igual que el
beneficio esperado, es por eso entonces que la estrategia se basa en compra
de certidumbre o compra de información a través de la ejecución de
Proyectos Tecnológicos Pilotos (PTP), los cuales pueden tener una duración
máxima de cuatro años y permiten diseñar el nuevo plan de explotación de
estos yacimientos con una creación adicional de valor.
El comportamiento de la producción petrolera base, es decir, al no aplicar
ningún tipo de tecnologías, es decreciente, la producción disminuye declina a
medida que transcurre el tiempo.
Cuando se utilizan las tecnologías conocidas y manejadas perfectamente
(Crecimiento / Mantenimiento) la producción trata de mantener un plato, pero
eventualmente declina.
Al aplicar las nuevas tecnologías, resultado de los Proyectos Pilotos
tecnológicos, la producción debería ser bastante alta en comparación con la
71
de Crecimiento / Mantenimiento, que es lo que se espera como resultado del
aprendizaje durante la ejecución del Proyecto Tecnológico.
Todo lo anteriormente descrito puede verse representado en la figura 6.
Figura 6. Curva de valor incremental de la producción petrolera con el uso de Nuevas Tecnologías. Adaptado de PDVSA 1998.
2.8. Compra de Información
Los proyectos de inversión requieren una comprensión de la
incertidumbre económica, o riesgo, así como los mecanismos para
resolverlos. La Industria Petrolera tradicionalmente maneja estos riesgos
mediante la compra de información (sísmicas, pruebas en pozos, evaluación
de perforación, simulación de reservorio, capacidad de mercadeo y estudio
de precios, entre otros) acerca del proyecto, así como la creciente
interrogante de cómo la nueva información reduce la certidumbre a niveles
aceptables.
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30
AÑOS
PR
OD
UC
CIÓ
N
BASE
CRECIMIENTO /MANTENIMIENTO
MASIFICACIÓN DE NUEVAS
TECNOLOGÍAS
PTP
72
Como señala el lnstitute for Petroleum Development, el principio básico
del valor de la información es que la misma solo tiene valor si resulta en un
cambio luego de alguna acción tomada por el analista. Dicho principio es
empleado en los procesos de toma de decisiones para la reducción de la
incertidumbre debido a que:
La incertidumbre es la falta de conocimiento sujeta en distribuciones
probabilística.
La nueva información puede afectar la distribución de probabilidad a
través de la revisión bayesiana.
El efecto de la nueva información es para reducir la cantidad de
incertidumbre.
La información reunida es una actividad normal en el proceso de toma de
decisiones.
La información puede ser reunida a través de diversas fuentes entre las
cuales se encuentran:
1. Observación / Data empírica: resultado de pruebas, experimentos,
muestras, entre otros.
2. Opiniones de expertos: pronósticos, estimaciones, predicciones, entre
otros.
Pocas veces la información es perfectamente confiable y, por lo general,
no elimina completamente la incertidumbre. La información perfecta es
aquella que es completamente fiable, predice los resultados de manera
perfecta el 100% de las veces, y por lo tanto resuelve la incertidumbre.
73
2.8.1. Proyectos Tecnológicos Pilotos
Según Mc Carty (1996) el desarrollo de la calidad de las infraestructuras,
es importante para seleccionar, iniciar y terminar con éxito algunos proyectos
pilotos. El propósito de los proyectos pilotos es demostrar la calidad de los
procesos de trabajo de Investigación y Desarrollo (I&D) y los grandes
beneficios que puede producir esto. Otro objetivo de los proyectos pilotos es
aprender como mejorar los métodos de entrenamiento y soportes gerenciales
para impedir la estandarización y expansión de las infraestructuras
prematuras.
Asimismo, según Mc Carty, los siguientes criterios hay que tomarlos en
cuenta para mejorar la selección de los proyectos pilotos:
1. Deben representar un problema específico.
2. Deben ser de mediano o largo plazo.
3. Deben ser reconocidos como significativos.
4. Los resultados deben ser fácilmente medidos en términos de aportes
monetarios y tecnológicos.
Asimismo, un proyecto tecnológico comprende un conjunto de actividades
relacionadas y agrupadas alrededor de objetivos y destinados a generar
productos claramente definidos a través de la centralización, organización y
utilización de recursos durante un lapso determinado.
74
Los proyec tos tecnológicos según Mc Carty, contribuyen a mejorar la base
de recursos para aprovechar oportunidades, optimizar competitividad o cubrir
una brecha de tecnología a través de:
1. Agregar valor al negocio.
2. Hacer explícitos los esfuerzos en tecnología.
3. Proteger las actividades en mediano / largo plazo.
4. Fortalecer internalización de tecnologías.
5. Fomentar aplicación / masificación de tecnologías.
6. Mejorar seguimiento / evaluación de impacto – riesgo.
Estos dos últimos aspectos, describen lo que en la fase de evaluación
para la adopción de nuevas tecnologías se desarrolla.
2.9. Herramientas de Apoyo a la Toma de Decisiones en PDVSA
En la Industria Petrolera Nacional se utilizan una serie herramientas
automatizadas que permiten agilizar el proceso de toma de decisiones a los
gerentes.
2.9.1. Sistema de Apoyo Automatizado al Proceso de Adopción de Tecnologías (SATEC)
En PDVSA se desarrolló, desde el año 1986 el sistema de apoyo al
proceso de adopción de tecnologías "SATEC" el cual se ha convertido en la
herramienta para manejar la información relativa a las necesidades y las
oportunidades de negocio debido a la incorporación y adopción de nuevas
75
tecnologías de explotación de petróleo. Este sistema esta basado en tres
módulos:
1. Foro Electrónico de Tecnologías.
2. Base de Conocimientos.
3. Módulo de Diagnostico y Posicionamiento.
La información de inteligencia tecnológica recolectada en el SATEC es
utilizada por los distintos niveles gerenciales para la toma de decisiones. La
inteligencia tecnológica está basada en los juicios de valor de los distintos
especialistas de PDVSA y expertos tanto nacionales como internacionales.
Esta información se analiza utilizando una interfaz computarizada basada en
la utilización de la Técnica Delphi y la Lógica Difusa, los resultados se utilizan
para generar los posibles proyectos que en forma jerarquizada conforman
parte de la cartera tecnológica. Este sistema tiene otra ventaja y es la de
propiciar el aprendizaje organizacional y la gerencia del conocimiento puesto
que sirve de repositorio inteligente de la información y lecciones aprendidas
generadas durante la ejecución de los proyectos tecnológicos (PDVSA,
1999).
En este sentido, se percibe el papel que cumple este sistema dentro del
proceso de adopción de una nueva tecnología, el cual sólo interviene en
ciertas etapas del mismo y no se relaciona con el resto de los sistemas
automatizados que también participan y que sirven de apoyo a la toma de
decisiones.
76
2.9.2. Sistema Integrado de Planificación de Exploración y Producción (SIPEP)
Según PDVSA (1998) las funciones del SIPEP son:
1. Apoya el ciclo de planificación de PDVSA Exploración Producción en
la elaboración de la base de recursos y del plan de negocio.
2. Permite a los planificadores generar carteras de trabajo con los
paquetes o unidades de producción de crudo que deseen evaluar
económicamente, a fin de determinar su rentabilidad.
3. Realizar jerarquización de los paquetes o unidades de producción de
crudo, de acuerdo con criterios económicos seleccionados. La finalidad es
obtener el ordenamiento más conveniente hacia el logro de la mayor creación
de valor al negocio.
Como puede apreciarse, el SIPEP es un sistema que trata de evaluar
económicamente los diferentes proyectos alternativos en cuanto a la
generación de valor que ellos aportan. Por otra parte, al igual que el resto de
los sistemas automatizados participa sólo en algunas etapas del proceso de
adopción de nuevas tecnologías. También puede decirse, no interactua con
el resto de los sistemas automatizados que se emplean como herramientas
de apoyo dec isional en PDVSA.
2.9.3. Modelo de Análisis Económico de Producción (MAEP)
Según PDVSA (1999) el MAEP es un software amistoso realizado en
Microsoft Excel, el cual sirve para realizar evaluaciones económicas, análisis
de riesgos y sensibilidad por los métodos de Diagrama Tornado y Diagrama
77
de Araña. Este paquete se utiliza para las evaluaciones de proyectos a
realizar y se utiliza como una herramienta para la toma de decisiones.
El MAEP, al igual que el SIPEP, hace evaluaciones económicas de los
proyectos pero el primero los hace para formular presupuestos de
alternativas ya seleccionadas a ser incluidas en la cartera de negocios.
Adicionalmente, como puede verse, no participa en el resto de las etapas de
adopción de nuevas tecnologías y no interactua con el resto de los sistemas
automatizados.
2.9.4. Crystal Ball
Según el manual tutorial de Crystal Ball versión 4.0 para Microsoft Excel
versión 98, este es un software amistoso el cual está gráficamente orientado
al pronóstico y análisis de riesgo, así como también a la eliminación de
incertidumbre en la toma de decisiones.
Con él se puede responder preguntas tales como: ¿Quedará presupuesto
si se realiza este proyecto?, ¿Cuáles son las probabilidades de que este
proyecto termine a tiempo?, ¿Qué probabilidad se tiene de lograr este nivel
de rentabilidad?
El Crystal Ball utiliza una técnica llamada la simulación de Monte Carlo,
técnica con la cual pronostica todos los resultados posibles de una situación
dada, ya explicada en secciones anteriores.
Al igual que el resto de los sistemas automatizados, toma parte en ciertas
etapas del proceso de adopción de nuevas tecnologías y no posee interface
con el resto de los sistemas.
78
En otro orden de ideas, a continuación se hace una revisión de las bases
teóricas acerca de las presuntas variables que intervienen en el proceso de
masificación de nuevas tecnologías en exploración producción de PDVSA y
de las cuales se requiere determinar las relaciones que entre ellas existen.
2.10. Creación de Valor
La finalidad última que se persigue con la creación de una empresa es la
de Crear Valor. La creación de valor, que en principio puede entenderse
como generación de riqueza para los dueños, propietarios o accionistas (los
que arriesgan su patrimonio en la empresa, en definitiva) va mucho más allá
de esta visión simplista. Se trata de un concepto que abarca diferentes
dimensiones tanto empresariales como sociales (Peeters, 1999).
Así también, opina Peeters, que una empresa no puede sobrevivir si no
crea valor para sus clientes mediante la oferta de productos innovadores a
precios competitivos. Los empleados perciben valor mediante la creación de
puestos de trabajo estables, de entornos laborales agradables y con la
obtención de salarios que reflejen sus habilidades y contribución a los
objetivos empresariales. Los proveedores, incluidos los bancos, deben recibir
un trato y el precio adecuados por sus bienes y servicios. En definitiva: las
empresas crean valor para la sociedad, para toda la comunidad.
Si los clientes no están satisfechos, los precios y el volumen de ventas
sufren retrocesos; por lo tanto, también se ven mermados los intereses de los
propietarios o accionistas. Si son los trabajadores los que no están
contentos, bien con las labores que realizan o con las contraprestaciones
79
salariales, sus actividades se resienten, lo que evidentemente tiene
consecuencias inmediatas en la marcha de la empresa y en la remuneración
de los accionistas. Y si los proveedores no reciben un trato justo, la
continuidad de las operaciones empresariales puede verse seriamente
amenazada y, con ella, el patrimonio de los accionistas.
La riqueza que los propietarios obtienen de la empresa es siempre
residual. Reciben lo que queda después de que los demás colectivos con
intereses en la empresa hayan sido remunerados. La continuidad de la
empresa -resulta evidente- es beneficiosa para todos. Una relación a largo
plazo, en términos satisfactorios para todas las partes, se extinguiría si la
empresa viera amenazada su supervivencia. Y ello no estaría garantizado si
no se cumpliera la condición de creación de riqueza.
Dicha riqueza la perciben los accionistas a través de los verdaderos
resultados económicos de la empresa, generados en un periodo de tiempo,
preferiblemente durante varios años para evitar posibles distorsiones por
factores temporales. Para hallar esta riqueza deben tenerse en cuenta todos
los costes -incluido el coste de oportunidad que para el accionista supone el
depositar su capital en la empresa- y deducirlos de los ingresos.
Roos (2001) plantea que para Crear Valor en las Organizaciones es
necesario:
1. Mejorar su relación con clientes y proveedores con un incremento de
su satisfacción.
2. Aumentar la eficiencia y calidad de los procesos internos (su
capacidad operativa, mejora de costes, capacidad de respuesta).
80
3. Motivar y formar a sus trabajadores para que aporten sus ideas y sus
conocimientos y participen activamente en las actividades de innovación. Y
aquí es donde adquiere toda su dimensión el rol de los documentalistas y los
profesionales de la información en la determinación de políticas y la
organización de actividades para conseguir estos objetivos.
Microsoft bCentral (2001) hace referencia a que la creación de valor debe
hacerse desde cuatro perspectivas diferentes:
1. La financiera: la estrategia de crecimiento, rentabilidad y riesgo vista
desde la perspectiva del accionista.
2. La del cliente: la estrategia para crear valor y diferenciación desde la
perspectiva del cliente.
3. La del proceso interno: las prioridades estratégicas de los distintos
procesos del negocio que crean satisfacción para el cliente y los accionistas.
4. La del aprendizaje y el crecimiento: las prioridades para crear un clima
que soporte el cambio, la innovación y el crecimiento organizacional.
Vender exitosamente un producto o servicio significa que los clientes han
quedado satisfechos y lo prefieren a otras alternativas que les ofrezcan los
mismos servicios. Para ello, las empresas se esfuerzan en tener un personal
muy motivado para llevar adelante la producción del producto o la prestación
del servicio de calidad. Es usual que la causa de un cliente satisfecho es
tener empleados satisfechos y motivados. Esto lleva a un circulo virtuoso de
81
creación de valor, en el cual se crean oportunidades para los trabajadores y
esto conlleva a resultados exitosos para los accionistas y la sociedad.
Sobre la base de las ideas expuestas, el término de valor agregado a que
se hace referencia con la implementación de una nueva tecnología, es al de
perspectiva financiera, el cual se obtendría con los Bolívares que representan
los barriles adicionales que se generaran a un largo plazo como resultado de
la utilización de la misma.
2.10.1. Indicadores Económicos para el Análisis de Proyectos más Utilizados en PDVSA
Según PDVSA (1999), en las evaluaciones económicas de propuestas de
inversión de las Industrias Petrolera y Petroquímica, por lineamientos de
Petróleos de Venezuela, se aplica pare efectos de la decisión económica el
Valor presente Neto y la Tasa Interna de Retorno y como un indicador de
referencia el periodo de Recuperación de la Inversión (PayOut) y la Eficiencia
de la Inversión.
Valor Presente Neto
Conceptualmente, el “Valor Presente Neto” corresponde al valor actual de
105 flujos de Efectivo Neto (Ingresos - Egresos) determinados pare una
propuesta conforme a su horizonte económico.
Para calcular el valor actualizado del flujo efectivo, este se descuenta a
una tasa de interés dada (tasa de descuento). La sumatoria de los flujos de
82
efectivo descontados, que estructuran la propuesta, constituyen el Valor
Presente Neto.
Desde el punto de vista de la evaluación económica de propuestas el
Valor Presente Neto corresponde e la diferencia entre el valor de la Inversión,
el cual por definición es un valor actual y la sumatoria de los flujos de efectivo
de operación descontados a una tasa determinada.
VPN = Flujos Descontados – Inversiones Descontadas (1)
Si el VPN es = 0 significa que la propuesta satisface desde un punto de
vista económico las exigencias requeridas. Lo anterior significa también que
la inversión (que se genera en el Flujo 0) es recuperada a la tasa establecida
y en el periodo determinado como Horizonte Económico.
Por si contrario, si el VPN es < 0, significa que la sumatoria de los Flujos
de Efectivo descontados a la tasa establecida es insuficiente para recuperar
la Inversión en el horizonte Económico correspondiente. En este caso, la
decisión estrictamente económica debe ser “no invertir”.
Con respecto al Valor Presente Neto el criterio de decisión económica es
el siguiente: Si el Valor Presente Neto (ingresos menos egresos) es mayor o
igual a 0, la propuesta es aceptada.
Tasa Interna de Retorno (TIR)
Según el Manual de Finanzas de PDVSA (1999) se define como aquella
Tasa de Descuento (interés) que hace el Valor Presente Neto igual a cero,
es decir, que iguala el Valor Presente de los ingresos al Valor Presente de
los egresos. Desde el punto de vista de la Evaluación Económica de
83
Proyectos corresponde a la Tasa que a través del descuento de los Flujos de
Efectivo (Actualización de los Flujos) permite recuperar la inversión.
Como se puede apreciar, en este caso se trata de calcular la "Tasa" que
permite recuperar la inversión en el período definido como Horizonte
Económico. En el cálculo del Valor Presente Neto, los flujos se descuentan a
una Tasa mínima dada.
La tasa interna de retorno puede resultar igual, mayor o menor que la
tasa mínima establecida por PDVSA. En la actualidad y conforme a los
lineamientos financieros vigentes para la preparación de los planes a
mediano plazo, la tasa de retorno mínima exigida por PDVSA es de 10%. Sin
embargo, si de la Evaluación Económica de una propuesta resulta:
1. TIR > 15% La decisión económica es realizar el proyecto o programa.
2. TIR < 15% > 10% Se analizará la propuesta para determinar su
inclusión en el presupuesto de inversiones.
3. TIR < 10% La decisión económica es no realizar el proyecto o
programa.
El valor de la TIR como mínimo debe incluir en su estructura dos
renglones básicos que son: el interés sobre el capital invertido y el riesgo de
la inversión.
2.11. Productividad
Según Humphey (1995) “la productividad mide la relación entre lo que se
produce y los recursos incluidos en el proceso. Su valor consiste en que
permite comparar dos o más rendimientos entre sí o con un patrón
predeterminado” (p. 112). En este sentido, la productividad puede ser
84
considerada el pulso para mejorar el desempeño, ya que en ella está
implícito el logro de las metas trazadas.
Asimismo, Drucker (2002) señala, “la mala productividad se deriva de la
incapacidad de la organización para utilizar eficazmente sus recursos
humanos, técnicos y financieros” (p. 127). De esto, puede decirse que quizás
el factor más determinante es el recurso humano, por ser este la parte
dinámica involucrada en el proceso de producción.
Según Humphey (1995) la productividad es un factor determinante de la
competitividad internacional de un país y debe entenderse como el
mejoramiento de la capacidad productiva, y del entorno general, buscando la
eficiencia en el sentido de Pareto, es decir, mejorando el producto, la
eficacia, los salarios, entre otros elementos, sin desmejorar algún otro
indicador. Productividad puede definirse como la relación entre la cantidad de
bienes y servicios producidos y la cantidad de recursos utilizados.
En América Latina, antes de iniciarse la apertura económica, la
productividad estaba creciendo a bajo ritmo, y este fenómeno fue uno de los
principales argumentos para la liberalización tanto del comercio internacional
como del régimen de inversión extranjera. La productividad media de la
empresa latinoamericana es apenas un tercio de la correspondiente a las
empresas de los países desarrollados.
Cerrar esta brecha de productividad requiere de un gran esfuerzo hacia la
modernización tecnológica tanto de los equipos y de las tecnologías de
85
proceso, como de las formas de organización del trabajo y de la producción,
también sumamente atrasados. Sin embargo, se mira tal modernización con
recelo puesto que se teme que la contrapartida de tal aumento en la
productividad sea una disminución en el empleo.
La brecha entre las capacidades científicas y tecnológicas de los países
industrializados y los países en desarrollo es una de las manifestaciones
contemporáneas de la persistencia del subdesarrollo y también una de sus
causas mayores. Asimismo el potencial humano de un país es fundamental
en la implementación de esas nuevas afluencias de tecnología así como el
grado de capital foráneo es importante como propagador tecnológico.
Para Drucker (2002), los elementos importantes a considerar para
aumentar la productividad de la empresa son el capital humano como la
inversión realizada por la organización para capacitar y formar a sus
miembros y el instructor de la población trabajadora que son los
conocimientos y habilidades que guardan relación directa con los resultados
del trabajo.
El único camino para que un negocio pueda crecer y aumentar su
rentabilidad (o sus utilidades) es aumentando su productividad. En este
sentido, PDVSA desarrolla estrategias que persiguen aumentar los niveles de
barriles de crudo, entre los cuales se encuentra la adopción de nuevas
tecnologías que apalanquen estos incrementos en la productividad.
86
2.12. Competitividad
Para Robbins (1998, p. 34) la competitividad es, "el proceso mediante el
cual la empresa genera valor agregado a través de aumentos en la
productividad, y ese crecimiento en el valor agregado es sostenido, es decir,
se mantiene en el mediano y largo plazo"; "contender con empeño (lidiar,
pelear, batallar; disputar, debatir, altercar; discutir, contraponer opiniones o
punto de vista); igualar una cosa análoga en la perfección o en las
propiedades".
Se entiende por competitividad a la capacidad de una organización
pública o privada, lucrativa o no, de mantener sistemáticamente ventajas
comparativas que le permitan alcanzar, sostener y mejorar una determinada
posición en el entorno socioeconómico (Márquez, 2001).
El término competitividad es muy utilizado en los medios empresariales,
políticos y socioeconómicos en general. A ello se debe la ampliación del
marco de referencia de nuestros agentes económicos que han pasado de
una actitud autoprotectora a un planteamiento más abierto, expansivo y
proactivo.
La competitividad tiene incidencia en la forma de plantear y desarrollar
cualquier iniciativa de negocios, lo que está provocando obviamente una
evolución en el modelo de empresa y empresario.
La ventaja comparativa de una empresa estaría en su habilidad, recursos,
conocimientos y atributos, entre otros, de los que dispone dicha empresa, los
87
mismos de los que carecen sus competidores o que estos tienen en menor
medida que hace posible la obtención de unos rendimientos superiores a los
de aquellos.
El uso de estos conceptos supone una continua orientación hacia el
entorno y una actitud estratégica por parte de las empresas grandes como en
las pequeñas, en las de reciente creación o en las maduras y en general en
cualquier clase de organización. Por otra parte, el concepto de competitividad
hace pensar en la idea "excelencia", o sea, con características de eficiencia y
eficacia de la organización (Nieto, 2001).
La competitividad y la estrategia empresarial
Para Porter (1999) la competitividad no es producto de una casualidad ni
surge espontáneamente; se crea y se logra a través de un largo proceso de
aprendizaje y negociación por grupos colectivos representativos que
configuran la dinámica de conducta organizativa, como los accionistas,
directivos, empleados, acreedores, clientes, por la competencia y el mercado,
y por último, el gobierno y la sociedad en general.
Una organización, cualquiera que sea la actividad que realiza, si desea
mantener un nivel adecuado de competitividad a largo plazo, debe utilizar
antes o después, unos procedimientos de análisis y decisiones formales,
encuadrados en el marco del proceso de "planificación estratégica". La
función de dicho proceso es sistematizar y coordinar todos los esfuerzos de
las unidades que integran la organización encaminados a maximizar la
eficiencia global.
88
Para explicar mejor dicha eficiencia, considere los niveles de
competitividad, la competitividad interna y la competitividad externa. La
competitividad interna se refiere a la capacidad de organización para lograr el
máximo rendimiento de los recursos disponibles, como personal, capital,
materiales, ideas, entre otros, y los procesos de transformación. Al hablar de
la competitividad interna surge la idea de que la empresa ha de competir
contra sí misma, con expresión de su continuo esfuerzo de superación.
La competitividad externa está orientada a la elaboración de los logros de
la organización en el contexto del mercado, o el sector a que pertenece.
Como el sistema de referencia o modelo es ajeno a la empresa, ésta debe
considerar variables exógenas, como el grado de innovación, el dinamismo
de la industria, la estabilidad económica, para estimar su competitividad a
largo plazo. La empresa, una vez ha alcanzado un nivel de competitividad
externa, deberá disponerse a mantener su competitividad futura, basado en
generar nuevas ideas y productos y de buscar nuevas oportunidades de
mercado.
Para mejorar la productividad y la competitividad de las naciones, es
necesario pensar en la Ciencia y Tecnología en donde el conocimiento y sus
múltiples aplicaciones son elementos centrales para el desarrollo económico
y social de las sociedades contemporáneas (Porter, 1999).
Con relación a este factor, se puede señalar que las estrategias utilizadas
por PDVSA para aumentar los volúmenes de crudo van de la mano con las
que se diseñan para alcanzar ser una empresa competitiva en el ramo
89
energético, ya que ambas conllevan a un mismo fin, creación de valor.
Adicionalmente, Petróleos de Venezuela siempre ha estado en busca de un
posicionamiento competitivo ventajoso, siendo esta su visión corporativa.
2.13. Cultura Tecnológica
Moreno, Sandoval y Peña (2001) plantean que el desarrollo tecnológico
es un proceso complejo, que implica algo más que la aceptación manifiestos
de los adelantos materiales y técnicos. Es también un proceso cultural, social
y psicológico, al cual corresponden cambios de las actitudes, pensamientos,
valores, creencias y comportamientos humanos que afectan el cambio
técnico. Estos cambios que no tienen carácter físico, son más delicados, aún
y cuando con frecuencia sean ignorados o menospreciados por las políticas
de transferencia de tecnología. Sin embargo, el efecto que con el tiempo
están llegando a producir, se verifica por lo que influyen en otros aspectos
culturales, y por el grado de alteración que pueden producir en el contexto en
el cual se proyectan.
La tecnología integra técnicas con conocimientos científicos, valores
culturales y formas organizacionales de la sociedad, y está orientado a
objetivos sociales predeterminados. El proyecto o diseño abarca el planteo
de la situación problemática, la acción a realizar, la concertación de la
solución y la evaluación de la solución.
Los autores consideran que hoy la tecnología es la principal herramienta
de trabajo del hombre, pero como toda herramienta, para sacarle
90
racionalmente el máximo provecho y que no lo condicione, hay que conocerla
y utilizarla correctamente, siempre en función del impacto sociocultural de su
accionar, esto implica la construcción de una cultura tecnológica.
Así concluyen los autores diciendo que la cultura tecnológica es un amplio
aspecto que abarca teoría y práctica, conocimientos y habilidades, por un
lado conocimientos relacionados con el espacio construido en el que se
desarrollan nuestras actividades y con los objetos que forman parte del
mismo; y por otro lado las habilidades, el saber hacer, la actitud positiva que
posibilite no ser espectadores pasivos en este mundo tecnológico en el que
se vive. En resumen, los conocimientos y habilidades que permitan una
apropiación del medio en que se vive como una garantía para evitar caer en
la dependencia.
La cultura tecnológica brinda una visión integradora de todas las
modalidades de la conducta humana, superando la tradicional dicotomía de
lo manual y lo intelectual, y postula una concepción del hombre como una
unidad que se compromete con todas las potencialidades, en todos y cada
uno de sus actos.
De allí, de forma sencilla se conceptualizará cultura organizacional como
el repertorio de conductas y valores que adopta una empresa o institución y
cultura tecnológica, por ende, como la incorporación al proceso de gestión de
cambios e innovaciones en materia de tecnología.
Expresado de esa forma parecería sencillo, pero realmente es un proceso
que implica transiciones y cambios donde el clima organizacional se ve
afectado. Son situaciones de resistencias ante la novedad, lo cual hace que
91
los programas de innovación tengan necesariamente que estar
acompañados de un proceso de apoyo paralelo.
El lograr “vender” la idea de la tecnología no sólo como la adquisición de
un procesador de palabras - un equipo - sino como un medio, un escenario
para el mercadeo, la planificación, el comercio y el monitoreo de la
competencia, pasa por un camino de confianza y credibilidad donde la actitud
individual y organizacional pautan la diferencia (Moreno, Sandoval y Peña;
2001).
La cultura tecnológica es otro elemento que se debe considerar a la hora
de masificar una nueva tecnología, ya que esta apoya de manera
impresionante la aceptación a los posibles cambios que se generen en la
forma de hacer las cosas resultado de la adopción de la misma.
2.14. Liderazgo
Rudolph (2002), en su resumen de teorías e investigación del liderazgo,
señala que "existen casi tantas definiciones del liderazgo como personas que
han tratado de definir el concepto”. Aquí, se entenderá el liderazgo gerencial
como el proceso de dirigir las actividades laborales de los miembros de un
grupo y de influir en ellas. Esta definición tiene cuatro implicaciones
importantes.
En primer término, el liderazgo involucra a otras personas; a los
empleados o seguidores. Los miembros del grupo; dada su voluntad para
aceptar las órdenes del líder, ayudan a definir la posición del líder y permiten
92
que transcurra el proceso del liderazgo; sino hubiera a quien mandar, las
cualidades del liderazgo serían irrelevante.
En segundo, el liderazgo entraña una distribución desigual del poder entre
los líderes y los miembros del grupo. Los miembros del grupo no carecen de
poder; pueden dar forma, y de hecho lo hacen, a las actividades del grupo de
distintas maneras. Sin embargo, por regla general, el líder tendrá más poder.
El tercer aspecto del liderazgo es la capacidad para usar las diferentes
formas del poder para influir en la conducta de los seguidores, de diferentes
maneras.
El cuarto aspecto es una combinación de los tres primeros, pero reconoce
que el liderazgo es cuestión de valores. Freeman (1995), argumenta que el
líder que pasa por alto los componentes morales del liderazgo pasará a la
historia como un malandrín o algo peor. El liderazgo moral se refiere a los
valores y requiere que se ofrezca a los seguidores suficiente información
sobre las alternativas para que, cuando llegue el momento de responder a la
propuesta del liderazgo de un líder, puedan elegir con inteligencia.
Chiavenato (2000, p. 76), destaca “el liderazgo es la influencia
interpersonal ejercida en una situación, dirigida a través del proceso de
comunicación humana a la consecución de uno o diversos objetivos
específicos".
Cabe señalar que aunque el liderazgo guarda una gran relación con las
actividades administrativas y el primero es muy importante para la segunda,
93
el concepto de liderazgo no es igual al de administración. Warren y Nanus
(2002), al escribir sobre el liderazgo, a efecto de exagerar la diferencia, han
dicho que la mayor parte de las organizaciones están sobreadministradas y
sublideradas. Una persona quizás sea un gerente eficaz ( buen planificador y
administrador ) justo y organizado, pero carente de las habilidades del líder
para motivar.
Otras personas tal vez sean líderes eficaces con habilidad para desatar el
entusiasmo y la evolución, pero carente de las habilidades administrativas
para canalizar la energía que desatan en otros. Ante los desafíos del
compromiso dinámico del mundo actual de las organizaciones, muchas de
ellas están apreciando más a los gerentes que también tiene habilidades de
líderes.
Importancia del liderazgo
1. Es importante por ser la capacidad de un jefe para guiar y dirigir.
2. Una organización puede tener una planeación adecuada, control y
procedimiento de organización y no sobrevivir a la falta de un líder apropiado.
3. Es vital para la supervivencia de cualquier negocio u organización.
4. Por lo contrario, muchas organizaciones con una planeación deficiente
y malas técnicas de organización y control han sobrevivido debido a la
presencia de un liderazgo dinámico.
94
El líder para la empresa es como una brújula pues marca
permanentemente la verdadera dirección hacia la cual dirigirse, es creativo,
rompe lo establecido, cambia reglas, normas y las formas tradicionales de
hacer las cosas, la misión básica de todo Líder es de dirigir a un grupo hacia
metas deseadas y propuestas, entre dos variables: Saben motivar, promover,
orientar, negociar y relacionarse con las personas y son capaces al mismo
tiempo de definir, proponer y hacer lograr las tareas y objetivos (Casares,
1996, p. 27).
Características de un Líder (Freeman, 1995):
Se entiende al líder por las siguientes características.
1. El líder debe tener el carácter de miembro, es decir, debe pertenecer
al grupo que encabeza, compartiendo con los demás miembros los patrones
culturales y significados que ahí existen.
2. La primera significación del líder no resulta por sus rasgos individuales
únicos, universales (estatura alta, baja , aspecto , voz, entre otros).
3. Sino que cada grupo considera líder al que sobresalga en algo que le
interesa, o más brillante, o mejor organizador, el que posee más tacto, el que
sea más agresivo, más santo o más bondadoso. Cada grupo elabora su
prototipo ideal y por lo tanto no puede haber un ideal único para todos los
grupos.
4. En cuarto lugar. El líder debe organizar, vigilar, dirigir o simplemente
motivar al grupo a determinadas acciones o inacciones según sea la
necesidad que se tenga.
95
5. Por último, otra exigencia que se presenta al líder es la de tener la
oportunidad de ocupar ese rol en el grupo, si no se presenta dicha
posibilidad, nunca podrá demostrar su capacidad de líder.
Con relación al liderazgo, es importante recalcar que en PDVSA
representa un factor clave para el éxito de los proyectos tecnológicos y del
cual depende el desempeño de todo el proceso. En las manos del líder está,
desde la decisión de ejecutar el proyecto hasta la responsabilidad de
sostenerlo para alcanzar sus propósitos.
2.15. Evaluación de Tecnologías (ET)
La ET surge como método de investigación sobre las consecuencias
sociales de la tecnología y como forma de apoyo a la toma de decisiones en
política científico-tecnológica. Por tanto, asumir la necesidad de la ET supone
partir de una determinada concepción de la tecnología o, mejor dicho, de una
idea de qué no es la tecnología —puesto que, en función de lo que se
considera que es, existen diversas formas de entender cómo debe ser la
evaluación y, en especial, la forma de articular la participación social en ella.
Al menos, se debe suponer que la tecnología no es neutral y que no se
desarrolla de forma autónoma de la sociedad, por lo que su aplicación
práctica tiene una serie de consecuencias que van más allá de los objetivos
técnicos con que se diseñó (Moñux, 2000).
96
Fases de la Evaluación
Los pasos genéricamente admitidos en un proceso de ET son los
siguientes (González et al., 1997), (Sanmartín, 1999):
1. Identificación de impactos. Esta supone el aproximarse a la interacción
entre la tecnología y el contexto social en el que va a ponerse en práctica,
entendiendo los impactos, precisamente, como el resultado de dicha
interacción. Los impactos pueden ser directos e indirectos y se debe atender
a todos los tipos posibles: ambiental, psicológico, institucional o político,
social, tecnológico, legal y económico. Otros autores añaden otros: cultural,
internacional y sobre la salud, pero un entendimiento amplio de los primeros
puede contener a los segundos.
2. Análisis de impactos . En esta fase se determinan la importancia, la
probabilidad y el tiempo de difusión de los impactos directos identificados, así
como sus efectos sobre los grupos afectados y la probable respuesta de
éstos. También pretende establecer una caracterización de los indirectos.
Las técnicas de análisis contempladas suelen ser sondeos Delphi (de opinión
de expertos), modelos de simulación, análisis coste-beneficio, entre otros, es
decir, análisis especializados, en general.
3. Valoración de impactos. Se trata de determinar las interrelaciones de
los impactos, su significación y su aceptabilidad en un contexto de valores
sociales, supuestamente compartidos, que tienen que ver con la tecnología
97
en cuestión. El problema está sin duda en encontrar los métodos de
valoración que permitan establecer esa aceptabilidad. En el caso de la
valoración de riesgos (como puede ser el de cierto patrimonio natural en
peligro), los métodos utilizados son del tipo análisis riesgo-coste-beneficio,
preferencias reveladas o preferencias expresadas.
4. Análisis de gestión. Aunque para algunos autores la ET estrictamente
hablando concluiría en la fase 3, si se entiende que ésta está incluida en un
proceso de toma decisiones, es necesario añadir esta última fase que
consiste en suministrar los resultados de la valoración en forma de
asesoramiento para la toma de decisiones sobre política tecnológica.
En el proceso de adopción de nuevas tecnologías de PDVSA, la
evaluación se trata de la compra de información a través de proyectos
tecnológicos pilotos por medio de los cuales se determinan escenarios de
producción. Estos puntos fueron revisados en este mismo capitulo de la
presente investigación. Adicionalmente, se trata de otro elemento
determinante en el proceso para lograr la masificación de la tecnología que
se haya evaluado.
2.16. Recursos Presupuestarios
Para Burbano (1996) un presupuesto es un plan de acción dirigido a
cumplir una meta prevista, expresada en valores y términos financieros que,
debe cumplirse en determinado tiempo y bajo ciertas condiciones previstas,
este concepto se aplica a cada centro de res ponsabilidad de la organización.
98
Funciones de los Presupuestos (Brookson, 2002)
1. La principal función de los presupuestos se relaciona con el Control
financiero de la organización.
2. El control presupuestario es el proceso de descubrir qué es lo que se
está haciendo, comparando los resultados con sus datos presupuestados
correspondientes para verificar los logros o remediar las diferencias.
3. Los presupuestos pueden desempeñar tanto roles preventivos como
correctivos dentro de la organización.
Con relación a lo antes planteado, en el proceso de masificación de
nuevas tecnologías de PDVSA se determina el presupuesto a asignar a cada
proyecto tecnológico evaluando diferentes factores. El presupuesto es
bastante susceptible de recorte, en vista de la incertidumbre que acompaña
este tipo de proyectos para alcanzar los prometidos niveles de crudo
propuestos inicialmente al momento de la aprobación de su ejecución.
2.16.1. Front End Loading (FEL) como Herramienta para Optimizar el Presupuesto
Alfonzo (1994) cita a Tatum (1989), Nethery (1989) y Bowen (1985),
según estos autores en todo proyecto al finalizar la fase de ingeniería
conceptual e ingeniería de detalle estadísticamente se ha gastado
aproximadamente un 15% del costo total del proyecto como se puede
99
observar en la figura 6 y al finalizar la fase de procura aproximadamente el
75% del costo total del proyecto ya estaría comprometido.
Según estos investigadores un error durante ésta fase incrementaría tanto
el tiempo como el costo total del proyecto, ya que se está hablando de un
acumulado del 75% del costo total y por lo general el gerente de proyectos
tiende a perder el control de los costos en las fases más avanzadas del
mismo.
Caracterización de Yacimientos
Construcción de Pozos
Automatización
Infraestructura
comienzo final
costos bajos costos altos
TIEMPO
FEL Puesta en marcha, monitoreo
Figura 7. Desarrollo óptimo en paralelo de un proyecto. Adaptado de Alfonzo (1994).
Por otra parte, en la figura 7 también se puede observar la intersección
entre la curva de costos y costos acumulados, esta intersección define el
tiempo optimo y necesario para conceptualizar el proyecto tomando en
cuenta criterios de constructibilidad y operabilidad. Esta conceptualización
integrada de las distintas disciplinas se denomina Front End Engineering
(FEE) o Front End Loading (FEL).
100
Según Alfonzo (1994) el FEL de un proyecto se define como el lapso de
tiempo y costo necesario para la compra de información que garantiza el
éxito del proyecto.
Según lo expuesto anteriormente, es de preferencia hacer cualquier
cambio de ruta del proyecto durante el FEL, ya que tomar una decisión en
este período no afectaría tanto la inversión del proyecto porque tan solo se
ha gastado aproximadamente un 15% del costo total.
Figura 8. Curvas de costos del Proyecto Tecnológico Piloto. Adaptado de Construction Industry Institute (1995)
Análogamente, todo proyecto tiene su curva de costos, es decir que los
Proyectos Tecnológicos Pilotos también tienen su curva de costos como se
puede observar en la figura 8. A diferencia del Plan de Explotación, el
Proyecto Tecnológico Piloto esta conformado por dos fases principales
(véase figura 9).
comienzo final
costos bajos costos altos
AÑOS
FEL
Proyecto Piloto Tecnológico
1 2 3 4
101
comienzo final
Transferencia
Proyecto Piloto
FEL
AÑOS
1 2 3 4
Figura 9. Fases del Proyecto Tecnológico Piloto. Adaptado de Construction Industry Institute (1995).
La primera fase es donde se van a evaluar las tecnologías a estudiar, con
la finalidad de adquirir conocimientos acerca de las tecnologías evaluadas,
así como también comprar certidumbre (disminuir riesgo) y cerrar brechas
tecnológicas. Esta fase está conformada por 5 etapas, entre las cuales se
tiene la caracterización de yacimientos, construcción de pozos,
automatización, infraestructura y operación y monitoreo (véase figura 10).
La segunda fase del Proyecto Tecnológico Piloto es la de transferencia, la
cual consiste en transmitir al usuario final u operador los conocimientos
adquiridos en la primera fase del Proyecto Tecnológico Piloto para poder
masificar exitosamente y cerrar las brechas de competencia. Esta fase está
conformada por varias etapas también, como lo son la ingeniería de detalle,
procura, construcción y puesta en marcha, monitoreo y cierre de brechas de
competencia como se muestra en la figura 11.
102
comienzo final
Caracterización de Yacimientos
Construcción de Pozos
AutomatizaciónTransferencia
Puesta en marcha,monitoreo
AÑOS
1 2 3 4
FEL
Infraestructura
Figura 10. Curva de costos del Proyecto Tecnológico Piloto con la primera
fase detallada. Adaptado de Alfonzo (1994).
comienzo final
Ingeniería de Detalle
Procura
Construcción
Proyecto Piloto
Puesta en marcha,monitoreoy cierra de brechas de competencia
AÑOS
1 2 3 4
FEL
Figura 11. Curva de costos del Proyecto Tecnológico Piloto con la segunda fase detallada. Adaptado de Alfonzo (1994).
Los Proyectos Tecnológicos Pilotos también tienen su FEL, que al igual
que en el Plan de Explotación es el punto óptimo para tomar todas las
decisiones. En caso de que el Proyecto Tecnológico Piloto no tenga los
resultados esperados hasta ese momento, se procede a la suspensión del
mismo, lo cual no afecta tanto al plan de explotación, ya que se está
hablando de un 15% del 15% (2.25%) del costo total del proyecto. En el caso
de que el Proyecto Tecnológico Piloto tenga los resultados esperados se
continúa con la fase de transferencia.
103
La finalidad de los primeros 3 años de los Proyectos Tecnológicos Pilotos
es adquirir conocimientos acerca de las tecnologías para comprar
certidumbre y cerrar las brechas tecnológicas, por medio de estos
conocimientos adquiridos en los tres primeros años se va a realizar la
segunda fase del mismo o fase de transferencia, en la que se cierran las
brechas de competencias, posteriormente al finalizar el Proyecto Piloto se va
a la masificación. Al aplicar la masificación o nuevo plan de explotación, se
tiene mayor certidumbre para la materialización de los beneficios en función
del VPN adicional, en la figura 12 se puede ver claramente como es su
proceso.
1er año 2do año 3er año 4to año 16 años
Proyecto
Transfer
encia
Masificación
Parar
Parar
Parar
Adquisición de c
onocimien
tos
(Compra de c
ertidumbre) Parar
Crecimiento/Mantenimiento
Base
Proyecto Tecnológico Piloto Masificación
Creación de ValorAdicional
Crecimiento/Mantenimiento
Base
VPN Adicional Alto
Proyecto
Tecnológ
ico
Proyecto
Tecnológ
ico
Proyect
o
Tecnol
ógico
DesarrolloTradicional
Cierre d
e Brec
has
Tecnológicas
Cierre d
e
Brechas
de
Compet
encia
VPN Adicional Esperado
VPN Adicional Bajo
Figura 12. Plan de Explotación. Fuente: Morán y Quintero (2000)
Integrando la figura 7 y 8 se obtiene la figura 13, en esta se ven los dos
puntos óptimos para las tomas de decisiones, los cuales son el FEL del
Proyecto Tecnológico Piloto y el del Plan de Explotación. Luego de terminar
104
la fase de transferencia del Proyecto Tecnológico, se procede a la
masificación de las tecnologías para que con la sinergia de estas se
obtengan los beneficios esperados.
comienzo final
PTP
Masificación
comienzo
AÑOS
1 2 3 4 20
FEL del Plan de Explotación
FEL del PTP
Figura 13. Curvas de Costos del Proyecto Tecnológico en conjunto con el Proyecto Industrial. Adaptado de Alfonzo (1994).
2.17. Detección de Oportunidades
En el artículo Conversaciones sobre Entrepreneurship de SóloFranquicias
(2000), hacen referencia al tema de las oportunidades en los negocios. Así
se refieren a una oportunidad como a una situación o circunstancia generada
en los ámbitos del mercado, la competencia, el entorno sectorial, el entorno
macroeconómico y el entorno de la economía internacional, que favorece
significativamente el desarrollo de la organización.
Las oportunidades son detectadas para identificar-normar un criterio y
afinar la elección de las mejores alternativas y estrategias que impulsan a la
organización hacía una mayor participación en el mercado. La identificación
de éstas se lleva a cabo por medio de los miembros de la organización, se
105
detectan tomando en cuenta el mercado, la competencia, el sector
productivo, la macroeconomía y la economía mundial.
Las oportunidades pueden ser situacionales debido a la idiosincrasia de
un cierto segmento del mercado; pueden ser ambientales; cambio en las
leyes; la desregulación de una empresa monopólica abre camino a nuevos
proyectos y tendencias.
Asimismo, los cambios socioeconómicos, en la cual, por ejemplo, cuando
la población se empobrece se abren oportunidades para aquellos que
diseñen productos orientados a esta incrementada clase social empobrecida;
cambios de hábitos de consumo, en los cuales, por ejemplo, por razones de
inseguridad muchos miembros de la población evitan comprar en negocios
que tienen sus puertas a la calle o divertirse en lugares como los descritos,
dan la oportunidad para que surjan nuevos centros comerciales que, dentro
de la seguridad de tener estacionamiento propio y áreas más vigiladas,
atraen a este grupo de insatisfechos consumidores.
La apertura de las fronteras y el descenso de los aranceles
(globalización), revela también oportunidades de sustitución de manufacturas
globales "ineficientes" bajo estos parámetros.
Atractividad. A continuación, se señalan algunos criterios generales para
evaluar la atractividad de una oportunidad. Como se verá, existen algunos
criterios más fáciles de cuantificar que otros, sin embargo, la tarea también
sería permitir contrastar en forma cualitativa una idea frente a otra (“a” más
atractiva que “b”).
106
Los criterios serían: económicos, de mercado, de competitividad,
gerenciales y del "entrepreneur" (SóloFranquicias, 2002)
En el ámbito de interés de esta investigación, es decir, la tecnología en la
Industria Petrolera Nacional, la detección de oportunidades se genera en la
primera fase de la metodología implementada para la incorporación de
nuevas tecnologías en PDVSA, la cual incorpora el proceso de inteligencia
tecnológica.
Esta fase consiste en la recolección y análisis de información (nuevas
tecnologías), teniendo como marco de referencia los retos operacionales,
necesidades operacionales, el mercado y las tendencias tecnológicas, de lo
que se obtiene el análisis del entorno que no es más que el estudio
comparativo de como está PDVSA con respecto a sus competidores, así
como también las normativas ambientales y legales que puedan impactar
negativamente al proyecto. Asimismo, se debe hacer la detección de brechas
tecnológicas y oportunidades, la que consiste en identificar las nuevas
tecnologías necesarias para PDVSA y comparar el nivel de dominio con
respecto a sus competidores, está información posteriormente pasa por un
proceso de depuración (filtro), por medio de un juicio de expertos.
Asimismo, en este proceso de depuración se van a clasificar las
tecnologías estudiadas de acuerdo con su importancia, urgencia, riesgo,
creación de valor y probabilidad de éxito. Para realizar la depuración de toda
la información recolectada y analizada se utiliza como herramienta los mapas
107
tecnológicos, los que según Steele (1989) referido por PDVSA (1998)
permiten apreciar el posible impacto de una tecnología, tomando como
criterio las variables que se desean estudiar en cuanto a la misma. Estos
mapas tecnológicos permiten hacer una clasificación de la información,
tomando como referencia las variables que la empresa considere necesar ia
para el estudio de la misma.
Luego de someter la información a un juicio de expertos se procede a
desarrollar los casos de negocio, o dimensionamiento de la oportunidad en
los que se debe definir claramente el valor presente neto (VPN) y la tasa
interna de retorno (TIR). También, se debe hacer un análisis de
sensibilidades, el que consiste en cualquier riesgo de destrucción del VPN y
el de creación de valor. Luego estos casos se someten a un estudio de la alta
gerencia, para su posterior aprobación, su jerarquización según la necesidad
de la empresa y su asignación de recursos. Al obtener los casos de negocios
jerarquizados de la alta gerencia se procede a la ejecución de los Proyectos
Tecnológicos Pilotos (PDVSA, 1998).
2.18. Inteligencia Competitiva y Tecnológica
Según Escorsa y Maspons (2001) la inteligencia competitiva y tecnológica
(ICyT) es el proceso enfocado a monitorear el ambiente competitivo y
tecnológico de una organización (empresa, universidad, organismo...) con la
finalidad de que los ejecutivos (niveles altos y medios) tomen decisiones más
108
acertadas, sobre todo las relacionadas con el mercado, innovación, diseño
de productos, e investigación y desarrollo (I+D), y con la implementación de
tácticas que forman parte de las estrategias a largo plazo. La ICyT se lleva a
cabo en organizaciones de todos los tamaños a través de un proceso
continuo y sistemático que implica la recolección legal y ética de información,
análisis con conclusiones relevantes, y la obtención y difusión controlada de
resultados útiles (por ejemplo, las oportunidades y amenazas del entorno
externo) para los procesos de planeación estratégica.
Como consecuencia del rápido progreso tecnológico caracterizado por: la
competencia cada vez más intensa, la disminución en los ciclos de vida de
los productos, el aumento en los costos de la I+D y el empleo de tecnologías
genéricas; los esfuerzos de las empresas encaminados hacia la obtención de
ventajas competitivas han sufrido una transformación notable; sobre todo, en
años recientes ha aumentado la necesidad de poder tomar ventaja de la
información referente a las actividades científicas y tecnológicas que se dan
en el entorno.
En especial, los notables cambios acaecidos en la organización industrial
de la I+D sitúan a partir de los años 90 el inicio de una nueva generación en
la administración de la innovación, en donde el proceso de intercambio de
información en la formulación e implementación de estrategias es esencial
(Gerybadze, 1994). Para competir en esta nueva generación, los sistemas de
información del entorno tecnológico fiables y oportunos adquieren una
dimensión clave para dar respuestas proactivas a los cambios que se
generan a corto y largo plazo.
109
Para entender y adaptarse a la dinámica competitiva actual no sólo se
requiere de una exploración sistemática, profunda y continua del entorno,
sino también se precisa de incorporar los resultados obtenidos en la toma de
decisiones estratégicas. Siendo imprescindible identificar cuidadosamente las
necesidades de información, seleccionar las fuentes más adecuadas,
analizar rigurosamente los resultados y sobre todo, transformarlos en un
producto útil a nivel estratégico.
Recientemente, las actividades que se han enfocado hacia el
conocimiento sistemático del entorno competitivo han tenido su mayor
impulso a través de la denominada Inteligencia Competitiva (IC) definida
como: “un proceso analítico que transforma datos desagregados de los
competidores, industria y mercado, hacia conocimientos aplicables a nivel
estratégico, relacionados con las capacidades, intenciones, desempeño y
posición de los competidores” (Bernhardt, 1994, p. 54).
La IC tiene como finalidad básica determinar implicaciones para las
operaciones estratégicas de la empresa a partir de la identificación de
oportunidades y amenazas del entorno competitivo. La realización de un
sistema de IC implica llevar a cabo el ciclo de tratamiento de la información:
obtención de datos, análisis (transformación en un producto estratégico) y
difusión para la toma de decisiones. En virtud de que el volumen de la
información que se genera actualmente es excesivo, la IC enfoca sus
esfuerzos hacia la definición de las fuentes de información de mayor valor
para la empresa, especialmente las de carácter primario. Y traduce la
110
información en un producto dirigido explícitamente a satisfacer las
necesidades para la toma de decisiones.
Analistas reconocidos en este campo consideran que la IC aún en los
países más desarrollados “está en pañales”. Una de las razones que explican
esta situación es que existe confusión en identificar la diferencia, entre
información e inteligencia. Además, el diseño y aplicación de metodologías
de IC es variable, y más aún, no se ha alcanzado una concepción universal
de IC, mientras que algunos se refieren a este campo como Inteligencia
Competitiva (IC), otros lo hacen como Inteligencia del Competidor,
Inteligencia de Negocios, Inteligencia Económica, Vigilancia Estratégica, en
este aspecto, se ha optado por la concepción de IC porque se considera la
más apropiada.
La inteligencia competitiva enfocada hacia el conocimiento del entorno
estratégico del progreso en Ciencia y Tecnología (CyT), se denomina
Inteligencia de CyT o también Inteligencia Tecnológica (IT). Que se define
como: un sistema para detectar, analizar y emplear información sobre
eventos técnicos, tendencias y en general, actividades o aspectos claves
para la competitividad de la empresa, con el propósito de obtener una mejor
explotación de la tecnología (Ashton y Stacey, 1995).
Por su parte, la inteligencia tecnológica bajo su concepción actual es
también un campo emergente, no obstante durante años las empresas han
seguido de alguna forma u otra los cambios que se suscitan en el entorno
tecnológico.
111
Respecto a la polémica que las actividades de espionaje industrial
conllevan, un sistema de IC o IT no implica la realización de actividades
ilícitas, puesto que no se trata de descubrir secretos que hay en el entorno,
se trata más bien de saber “optimizar la información”, es decir, saber definir
los requisitos de información en función de los objetivos y características de
la empresa y entorno, cómo satisfacerlos (que fuentes consultar), y qué
herramientas analíticas emplear para obtener un resultado útil para el diseño
de estrategias; en pocas palabras, se trata de reconocer el valor que la
información disponible tiene en la toma de decisiones, que conducen a
acciones que permiten anticiparse a los cambios (tiempo de respuesta
rápido) y detectar oportunidades con vistas hacia la mejora de la
competitividad.
La inteligencia tecnológica en particular, representa un valioso apoyo para
la definición y aplicación del plan tecnológico de la empresa a través de sus
tres propósitos básicos: (Porter et al, 1998)
1. Proveer oportuno conocimiento de desarrollos técnicos o de
movimientos tecnológicos en los negocios, que pudieran tener efectos
adversos al éxito de la organización
2. Identificar nuevos productos, procesos u oportunidades de
colaboración.
3. En general, entender y determinar las implicaciones de eventos
técnicos o tendencias y su entorno competitivo para la toma de decisiones
estratégicas.
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Con relación al proceso de incorporación de nuevas tecnologías en la
industria petrolera, la inteligencia tecnológica juega un gran papel, puesto
que es a partir del diagnostico resultante de esta tarea que se inicia el
proceso de toma de decisiones en cuanto a la utilización de la tecnología.
2.19. Entorno Tecnológico
Para Rodríguez (1998) las empresas pasan por una serie de etapas que
se tipifican de acuerdo con el grado de asimilación que la empresa logra de
la tecnología en la cual se basa su negocio. Dichos estadios son:
independencia completa, independencia relativa, creatividad incipiente,
independencia, autosuficiencia y excelencia. Todo esto está sujeto al tiempo
de existencia de la empresa y al grado de presión al que se vea sometida por
el entorno.
El entorno es elemento impulsador de cambios, así Stoner y Freeman
(1999, p. 440) plantean tres razones principales por las cuales las empresas
emprenden programas de cambio, estas son:
1. Los cambios en el entorno amenazan la sobrevivencia de la
organización.
2. Los cambios en el entorno ofrecen nuevas oportunidades para
prosperar.
3. La estructura y forma de funcionamiento de la organización está
retrasando su adaptación a los cambios del entorno.
El entorno tecnológico se ha visto afectado en los últimos años por
cambios como:
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1. Velocidad en la generación y utilización de las nuevas tecnologías.
2. Nuevas materias primas (el desarrollo de nuevos productos ha
posibilitado la sustitución de materiales tradicionales, permitiendo la
reducción de los costos de los productos, así como la elaboración de
productos nuevos).
3. Grandes avances de las NTIC (el uso del correo electrónico, de
Internet, así como el uso de la fibra óptica en los cables telefónicos ha
permitido que pueda transmitirse información de un extremo al otro del
mundo en cuestión de segundos).
El entorno tecnológico representa otro de los elementos claves a ser
considerados durante el proceso de masificación de una nueva tecnología.
Para esto PDVSA cuenta con expertos o especialistas que bajan la
información de la data recopilada a sistemas automatizados de apoyo a la
toma de decisiones, específicamente al SATEC, para luego ser utilizada
como insumo para la evaluación de futuros proyectos.
2.20. Cierre de Brechas de Competencias
El cierre de brechas de competencia es aquel que se alcanza una vez
concluido el proceso de transferencia. En este sentido la transferencia de
tecnología, según el manual del proceso de la gestión tecnológica de PDVSA
(1999) es definida como la transmisión revisión (o adaptación) e implantación
114
(es decir, absorción) del conocimiento acumulado y tecnología referidos para
un uso productivo.
Por otra parte, Robbins (1998) señala que la transferencia de tecnología
internacional siempre implica el paso de algo de valor comercial. También la
describe como el desarrollo, por parte del recurso humano de un país, de la
capacidad del recurso humano de otro país para usar, adoptar, reproducir,
modificar e incluso expandir el conocimiento y las habilidades asociadas a un
modo de consumo o uso de un producto; o en a un método (diferente al
previamente establecido) de manufactura del producto o de ofrecer un
servicio.
3. Variable de Estudio
La variable de estudio a definir conceptual y operacionalmente en esta
investigación es la Necesidad del Modelo de Toma de Decisiones.
3.1. Definición Conceptual de la Variable
Según Bierman (1994) un modelo es una representación simplificada de
una situación empírica. Una vez que el decisor selecciona los factores
decisivos, o variables, de la situación empírica, estos se combinan de
manera lógica para que formen un modelo del problema real. De manera
ideal, elimina la complejidad abrumante de un fenómeno natural y resalta el
115
comportamiento básico del mismo a través de unas cuantas variables que se
relacionan de manera sencilla.
Así se tiene que un modelo de toma de decisiones según Harmon y Mayer
(2000) es aquel que está orientado hacia la consecución de este fin de
manera que sin consecuencias dañinas para el sistema, se pueda realizar
todo tipo de experimentos conducentes a mejoras en la estructura y el
manejo del mismo.
3.2. Definición Operacional de la Variable
Es una abstracción y representación simplificada del proceso de toma de
decisión en la masificación de nuevas tecnologías para los yacimientos de
crudo de PDVSA, donde se muestran los elementos y las interacciones
claves que se producen. De manera que se simule la estructura del proceso
apoyado en la dinámica de sistemas, se logren determinar las políticas que
guían las decisiones para la masificación de nuevas tecnologías, ajustar el
modelo de ser necesario y servir de apoyo decisional con relación a la
adopción de una tecnología.
En el cuadro 2 se presenta la dimensión e indicadores utilizados para la
medición de la variable en estudio.
3.3. Categorías del estudio
En el presente estudio se utilizaron dos categorías de análisis: Técnicas
cuantitativas utilizadas para la toma de decisiones bajo incertidumbre y
Herramientas de apoyo decisional en PDVSA.
116
3.3.1. Técnicas cuantitativas para la toma de decisiones bajo incertidumbre
Definición Conceptual: Según León (2000) estas son definidas como
una serie de herramientas y criterios para ejercer la administración, que
permiten representar sistemas en el mundo objetivo de las matemáticas, para
tomar decisiones que afectan a la organización y por ende al sistema al que
pertenece
Definición Operacional: Estas se definen como aquellas herramientas
que han sido utilizadas en los últimos años y que apoyadas en la informática
permiten plantear modelos de la vida real para facilitar la toma de decisiones.
Las mismas serán analizadas para determinar la tendencia de su uso en
modelos complejos según las subcategorías planteadas en el cuadro 3.
3.3.2. Herramientas de Apoyo Decisional en PDVSA
Definición Conceptual: Estas son definidas por PDVSA (1998) como
aquellas herramientas de apoyo para la predicción, medición de la madurez
tecnológica y la toma de decisiones acerca de cómo, dónde y cuándo alojar
los recursos financieros para el aprovechamiento de las oportunidades
tecnológicas.
Definición Operacional: Son todos aquellos sistemas de información que
emplea PDVSA en el proceso de adopción de una tecnología como apoyo a
la toma de decisiones, las cuales serán analizadas con la utilización de las
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subcategorías planteadas en el cuadro 3 para determinar la necesidad del
uso de la dinámica de sistemas como otra herramienta que apoye las
decisiones en el mismo proceso pero de manera integral.
Con relación a las ideas planteadas, la variable fue analizada, en primer
termino, en relación con la tendencia en el uso de técnicas cuantitativas que
resultó del estudio de las subcategorías correspondientes. En segundo
termino, según el resultado del análisis de cada una de las herramientas de
apoyo decisional de PDVSA. Por otra parte, la variable fue medida en
proporción al nivel de intervención de los indicadores en el modelo y la
relación que entre éstos existen. De lo anterior, se define la forma que
adquiere el diagrama causal del modelo de toma de decisiones resultante del
estudio.
Cuadro 2
Operacionalización de la Variable
Objetivo General: Diseñar un modelo de toma de decisiones basado en simulación de sistemas dinámicos para la masificación de nuevas tecnologías
OBJETIVOS ESPECIFICOS
VARIABLES DIMENSION INDICADOR
Definir las variables criticas y sus relaciones para la toma de decisiones en la masificación de nuevas tecnologías.
Necesidad del Modelo de Toma de Decisiones
Variables Criticas y relaciones
♦ Masificación de Tecnologías Creación de valor
♦ Productividad ♦ Competitividad ♦ Cultura Tecnológica ♦ Liderazgo ♦ Evaluación de tecnologías ♦ Recursos Presupuestarios ♦ Detección de Oportunidades ♦ Inteligencia Competitiva y
Tecnológica ♦ Entorno Tecnológico ♦ Cierre de Brechas de
Competencias Fuente: Ocando (2004)
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Cuadro 3
Tabla de Categorías y Subcategorías de Análisis
OBJETIVOS ESPECIFICOS
VARIABLES CATEGORIA SUBCATEGORIA
Identificar las tendencias en técnicas cuantitativas utilizadas para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
Técnicas cuantitativas para la toma de decisiones bajo incertidumbre
♦ Teoría de Probabilidades ♦ Teoría de Muestreo ♦ Teoría de Colas ♦ Teoría de Juegos ♦ Arbol de Decisión ♦ Teoría de Simulación ♦ Dinámica de Sistemas
Identificar las herramientas de apoyo decisional en la Industria Petrolera Nacional.
Necesidad del Modelo de Toma de
Decisiones Herramientas de apoyo para la Toma de Decisiones en PDVSA
♦ SATEC ♦ SIPEP ♦ MAEP ♦ Crystal Ball
Fuente: Ocando (2004)