Gruden: Simulador de fábrica de alfajores en Argentina con un modelo interdisciplinario



Introducción

El objetivo que perseguimos en este trabajo es el de transmitir la experiencia de trabajar en un proyecto de investigación con un grupo interdisciplinario para la confección de un simulador. Comenzamos con la definición del producto terminado, o sea, un simulador, la acción de simular como resultado final. Un resultado vinculado a un recurso pedagógico que se aplica en el aula universitaria, en el último año de la carrera de administración de empresas. El alumno no tiene otra posibilidad de tomar decisiones aproximadas a la realidad, porque no puede administrar, como estudiante, una empresa real. El simulador reemplaza esa realidad y el estudiante simula interactuando con el modelo, como si tomara decisiones reales que lo llevan al éxito o al fracaso.

¿Pero por qué hacer un simulador si ya estábamos trabajando con simuladores? Para responder esta pregunta es que explicamos los tipos de simuladores que existen y las consecuencias de su elección. ¿Es importante que la aproximación a la realidad tenga que ver con información de un entorno más cercano? Planteamos la situación problemática y las circunstancias anteriores al proyecto de investigación para dilucidar estos cuestionamientos.

Cuando pensamos en la tarea de armar un modelo, otra alarma nos alerta acerca de los modelos mentales y las metahipótesis de las disciplinas involucradas. Me explayo sobre estos conceptos y sus consecuencias, en el armado de un modelo, porque el reconocimiento de nuestra forma de pensar y la posibilidad de hacer cambios para identificar cómo piensan en otra disciplina, termina siendo la clave para lograr el objetivo de hacer un simulador y el objetivo secundario, de comunicarnos y, por ende, de unificar el lenguaje.

¿Qué empresa puede ser típica para tomar decisiones en Argentina y nos asegure una continuidad? Tiene que ser un sector que no nos sorprenda con cambios bruscos en la tecnología ya que nos acortaría el tiempo de uso de la herramienta. Un tipo de empresa que tenga un mercado asegurado con distintos participantes que nos permitan ver los movimientos estratégicos relacionados con la publicidad, nuevos diseños de producto, convivencia de distintos tipos de tecnología, exportaciones, para que las situaciones problemáticas no queden acotadas. Seleccionamos como producto el alfajor y, en consecuencia, una fábrica que representara el proceso productivo.

Por último, detallamos las etapas de la investigación para hacer el simulador comentando los desafíos encontrados en el camino y las conclusiones del proyecto.

Definición de simulación

Según Bertalanffy (Bertalanffy 2000) la tecnología y la sociedad modernas se han vuelto tan complejas que los caminos y los medios tradicionales no son ya suficientes, y se imponen actitudes de naturaleza holística e interdisciplinarias. Es indiscutible que son problemas de sistema, o sea, problemas de interrelaciones entre un gran número de variables. Para este autor, la percepción no es una reflexión sobre las cosas reales, ni el conocimiento es una mera aproximación a la realidad; este es una interacción entre conocedor y conocido, que depende de múltiples factores de naturaleza biológica, psicológica, cultural, lingüística, etcétera.

Según el diccionario, la realidad es la existencia efectiva de algo. Para estudiar la realidad con fines prácticos, es necesario simplificarla. Tal proceso de simplificación (Forrester 1999) se logra, primero, determinando con qué objeto se quiere conocer y estudiar esa realidad, y, segundo, como resultado de factores subjetivos y objetivos de la persona que realiza la simplificación, es decir, el investigador. El sistema abstraído, o conceptual, correspondiente a la realidad está construido con innumerables factores mentales que van desde la dinámica gestáltica y los procesos de aprendizaje hasta los factores culturales y lingüísticos que determinan en gran medida lo que, de hecho, vemos o percibimos.

Este sistema que se toma de la realidad es percibido por el ser humano que lo convierte en un modelo. Entonces, podemos definir el modelo como una abstracción simplificada de la realidad. Para lograr un modelo válido, debemos identificar las variables y las restricciones dominantes que deben ser incluidas e identificar la dependencia del modelo mental de la persona que intenta modelizar el sistema real supuesto.

Es muy importante que los modelos sean adecuados a los sistemas aplicados -pues se puede reducir la efectividad-, y que se transfieran a la computadora para poder manipularlos.

Si consideramos estos conceptos en una red conceptual realidad-sistema- modelo mental-modelo lógico matemático-computadora, concluimos con el concepto de simulación y determinamos que la existencia de este último concepto depende de todos los conceptos anteriores. No existe simulación si no es a través de un modelo computarizado que fue abstraído según el modelo mental de una persona que captó las relaciones causa-efecto de un sistema de la realidad.

Un simulador está constituido por un modelo con el cual se puede experimentar. Durante la simulación se toman decisiones que están relacionadas con la formulación y la ejecución de las principales acciones globales y por área que los directivos de las empresas llevan a cabo en un contexto de competencia y de cambio en las variables del entorno que las afectan, es decir, las decisiones que deben tomar los participantes en la simulación están relacionadas con los aspectos principales de la dirección general de un negocio o de un área específica de una empresa como las finanzas, recursos humanos, operaciones, logística, y mercadotecnia. En este sentido, estas decisiones están relacionadas con aspectos que comúnmente se toman en cuenta por la dirección general, así como por las gerencias funcionales durante el desempeño de las funciones que se realizan en el proceso de administración de un negocio.

Durante el desarrollo de la simulación, a los participantes se los agrupa en equipos de trabajo y se les asigna una empresa en una industria determinada. Luego se requiere que los miembros del equipo adopten el papel de un equipo de gerentes con el fin de analizar la información del área que les corresponda y finalmente tomen las decisiones más convenientes que correspondan a la administración del área que tienen a cargo considerando tanto las decisiones de las demás áreas, así como el objetivo general de la empresa.

Los objetivos que se persiguen con la utilización de los simuladores de negocios en el aula universitaria son: fortalecer la capacidad de toma de decisiones de los alumnos, incentivar el trabajo en equipo, entender las diferentes relaciones que se establecen entre las áreas de una empresa, comprender el efecto que tendrían las decisiones tomadas en la continuidad y desarrollo de la compañía y también el impacto social de las mismas.

Descripción de la situación problemática

En el año 2001, la Universidad Argentina de la Empresa decide cambiar el plan de estudio para la carrera de administración de empresas incorporando asignaturas que vinculen al alumno con la práctica en empresas y entre ellas está simulaciones de negocios. A pesar de estar trabajando con simuladores dentro de una materia de práctica profesional, el desafío se presentaba al tener que darle un contenido disciplinar. Nos decidimos por incorporar el pensamiento sistémico1 que abarca métodos y herramientas que examinan la interrelación de fuerzas en un proceso común. (Senge et al. 1995) Tiene un lenguaje con relaciones causales que ayudan a no tener pensamiento solo lineal, procesos que consideran el efecto de demora y situaciones típicas de cualquier sistema que llaman arquetipos sistémicos.

Con respecto al tipo de simulador, teníamos dos opciones: una era seleccionar simuladores de negocios en competencia que implicaban no poder manejar la administración de los resultados y por ende no poder explicar el porqué de las consecuencias de las decisiones o, la otra, seleccionar simuladores de tipo hombre-máquina,2 de pensamiento sistémico, para que el alumno interactúe con el modelo y pueda hacer un aprendizaje significativo (Ausubel y Novak 1983). Optamos por la segunda opción.

En sí mismos los simuladores son considerados recursos para estrategias didácticas activas, pero al dar contenidos de pensamiento sistémico con simuladores modelizados con este lenguaje los aprendizajes se enriquecen con la interpretación de las relaciones causales. Acordamos hacer una introducción a la dinámica de sistemas e incorporamos micromundos de simulación ingleses modelizados desde esta perspectiva teórica. Un micromundo es un ámbito de aprendizaje y con el tiempo este término significó simulación para vivenciar experiencias, hacer experimentos y elaborar una mejor comprensión del mundo (Senge y otros 1995).

Los micromundos que adquirimos trataban sobre diversos negocios (un banco, una línea aérea de bajo costo, telefonía, lanzamiento de una cerveza, consultora internacional, restaurante) pero estaban en libras esterlinas y más allá de considerarlos modelos y, por lo tanto, abstraídos de la realidad, siempre recibíamos la percepción de los alumnos acerca de la falta de parecido con nuestro quehacer cotidiano en las empresas. En Argentina uno de los temas que caracteriza al planeamiento es la inclusión de la inflación y el cambio del poder adquisitivo que, por ejemplo, trae aparejado, retracción de la demanda o implicar decisiones acerca de políticas de stock.

Otro inconveniente lo encontramos cuando intentábamos razonar las relaciones causales e inferir los cálculos involucrados porque son de caja negra (Ruiz del Castillo y Domínguez Machuca 1995) o sea, no muestran el modelo lógico-matemático. Por esta última razón necesitábamos un simulador de caja transparente donde pudiéramos explicar los cálculos de dinámica de sistemas, pues realiza frameworks, esto es, brinda símbolos para realizar mapeos de sistemas en términos de diagramas y ecuaciones y un lenguaje para la creación de simulaciones computarizadas y, por supuesto, información real de nuestro mercado.

Por las razones expuestas decidimos generar un proyecto de investigación para tener un recurso didáctico que resolviera los problemas antes mencionados y necesariamente tenía que estar formado por especialistas de distintas disciplinas involucradas con las empresas: producción, comercialización, finanzas, comercio internacional y recursos humanos además de contar con ingenieros en sistemas que se ocuparon de representar las relaciones causales.

Modelos mentales y meta hipótesis

Un modelo mental es un mapa tácito del mundo que la gente tiene en su memoria como las percepciones que elabora como parte de sus razonamientos cotidianos (Senge et al. 1995). Convocar a expertos de distintas disciplinas implicaba reunir diferentes modelos mentales. Era necesario entablar conversaciones para compartir abiertamente nuestros puntos de vista y conocer las premisas de los demás.

Nuestra biología y las modernas estructuras organizacionales alientan a la formación de estrechos filtros que restringen el contenido de nuestros modelos mentales. Y las metahipótesis que empleamos destinadas a representar el contenido no reflejan la realidad con la que trabajamos (Richmond y Peterson 2001). Si nosotros queremos mejorar la calidad de las representaciones de contenidos considerando nuestros modelos mentales necesitamos conocer mejor nuestras meta hipótesis. Sin darnos cuenta asumimos la independencia de eventos, un solo camino de causalidad y el impacto instantáneo y lineal de los efectos ante reacciones o soluciones de nuestra parte. Cuando cursamos nuestras carreras universitarias los docentes hemos resuelto problemas planteados hipotéticamente con fórmulas y procedimientos para dar una única solución, con efecto inmediato en la resolución del problema. Cuando damos clases replicamos esta forma de aprendizaje nuestro, dándole a los alumnos situaciones problemáticas para que resuelvan con métodos analíticos, pero estamos en tiempos donde no hay únicos resultados, no hay efectos rápidos cuando hablamos de sistemas complejos como una empresa.

En oposición a estas metahipótesis de linealidad, efecto instantáneo e independencia de eventos, necesitamos estimaciones que tengan: interdependencia, loops causa-efecto, demora y no linealidad. Solo cuando la representación en nuestros modelos mentales reúna estas características vamos a incrementar la probabilidad de que la iniciativa de los diseños que intentemos crear conduzca a los resultados deseados.

En este tema, tenemos un dilema: ¿cómo hacer para reconocer nuestras metahipótesis y lograr comunicación a pesar de nuestros modelos mentales para lograr un simulador que surja del conjunto? Decidimos armar un taller donde los ingenieros habituados al pensamiento sistémico nos proporcionen material de lectura y nos expliquen con ejemplos, situaciones reales modelizadas, simuladores con decisiones y su impacto en los resultados. Luego, intercambiar intentos de representación desde nuestras propias áreas de trabajo para arribar al objetivo secundario de tener un lenguaje común y poder comunicarnos.

Cómo empezar

La universidad aprobó el proyecto donde fue justificada la interdisciplinariedad y, en el plazo de un año, debíamos mostrar el simulador terminado.

Como responsable del proyecto, el primer paso fue determinar los especialistas de cada área que provenían de distintas unidades académicas y esperar no solo la autorización desde sus unidades académicas sino también la aprobación del objetivo de la investigación y la forma de trabajo que íbamos a adoptar. Esta selección implicaba una consecuencia en la dinámica del grupo ya que debían ser proclives a la reflexión y a la indagación, respetando la diversidad de opiniones para arribar a una discusión constructiva.

Para representar las relaciones causales y llevarlas al software Vensim,3 contamos con la asistencia de los ingenieros Andrés Caminos, Edgar Maimbil y Nahuel Romera. Contamos con la licenciada en marketing, Andrea Bárbaro; el licenciado en comercio internacional, Oscar Conde; el contador y licenciado en administración, Gustavo Gosiker, para ocuparse también del área financiera; el licenciado Omar Bulacio, para el área de operaciones, y, el licenciado en diseño David Ayala Velarde, quien nos ayudaría en el armado de una página web.

Formamos un equipo de 8 integrantes que en principio debíamos conocernos por lo que armamos círculos de Google, documentos compartidos en Google Drive, nos pasamos teléfonos, correos-e, y un cronograma de reuniones. Para comunicarnos en el mismo idioma los ingenieros nos dieron un taller sobre pensamiento sistémico y de esta forma nuestro nuevo lenguaje tenía que ver con relaciones causales, ciclos compensadores, de refuerzo, procesos de demora, arquetipos sistémicos, etcétera. Los problemas tenían que adquirir esta forma de representación en el software que seleccionamos porque era amigable y gratuito. Nos reuníamos en los laboratorios de computación para interpretar la teoría y en simultáneo intentar representaciones o descubrir distintos aspectos como los resultados sobre cuadros, gráficos en una línea de tiempo.

De esta forma, la estructura adoptada fue “pequeño ámbito académico” con menos de 10 integrantes, donde la investigación es lo primario y la capacitación un subproducto, además de que muchos de los participantes tienen compromisos de investigación en su disciplina (National Academy of Sciences 2015).

El siguiente punto a definir era qué empresa podía representar una situación real de nuestro país.

Cada uno llevó propuestas y justificaciones para quedarnos con la fábrica de alfajores.

Fábrica de alfajores en Argentina

¿Qué es un alfajor? El artículo 132 del Código Alimentario Argentino define como alfajor “al producto constituido por dos o más galletitas, galletas o masa horneada, separadas entre sí por rellenos como mermeladas, jaleas, u otros dulces, pudiendo tener un baño o cobertura exterior.”4 El alfajor es un producto alimenticio categorizado dentro de las llamadas golosinas dulces, compuesto por dos tapas redondas de galletitas de un diámetro variable que puede establecerse entre 3 y 8 centímetros, de distintos sabores. Cuenta con un relleno entre las galletitas de unos 5 milímetros aproximadamente, y su componente también puede ser variable, uno de los rellenos más habituales es el dulce de leche, y los sabores frutales. Para cumplir su cometido, tiene que tener principalmente una cobertura que también varía, siendo las más habituales las de chocolate tipo cobertura con base de cacao o merengue de azúcar y huevo.

Es un producto originario de la pastelería árabe, trasladado por estos a España, y que echó raíces en Argentina convirtiéndose en un producto emblemático del país. Hay testimonios de su preparación en los conventos de la Córdoba colonial, y relatos de su consumo entre los convencionales que juraron la Constitución Nacional en 1853 en la ciudad de Santa Fe.5 El alfajor es seguramente uno de los mejores exponentes del sector industrial de las golosinas ya que brinda por su valor de compra una excelente relación costo/beneficio. 30 países reciben la exportación argentina de alfajores, que representa entre el 6% y el 10% del volumen producido.6 Según información de Ibope Argentina-TGI Argentina, más del 34% de la población argentina consume alfajores, a un ritmo que llega a los 11 millones de unidades diarias. El 52% corresponde a la población de menores ingresos económicos, que consume en promedio un alfajor por día.

¿Por qué modelizar una fábrica de alfajores? Porque a pesar de los vaivenes de la economía, empresas que crecen o quiebran, siempre va a existir una fábrica de alfajores en Argentina justificada no solo por el consumo sino también porque es parte de nuestra costumbre o cultura. Un alfajor es consumido por una persona que sale a trabajar y no puede pagarse el almuerzo o por una persona de poder adquisitivo alto que se toma un café acompañado de un alfajor gourmet.

Es muy interesante el comportamiento de las empresas en este mercado porque no solo tenemos multinacionales sino también PyMes (pequeñas y medianas empresas) que logran ganarles en algunos nichos o segmentos de mercado como es el caso de Cachafaz que sin gastar un peso en publicidad se dio a conocer como mito urbano haciendo marketing viral (Sainz 2012). Frecuentemente surgen nuevos productos derivados del alfajor (triple, distinto relleno, distinta cobertura) como estrategias de multinacionales que invierten en publicidad y logran ocupar espacios en los canales de distribución para este producto que se caracteriza por la compra impulsiva y que tiene una vigencia desde su producción hasta la compra de 60 días.

Los grandes jugadores en Argentina son Arcor 46%, Kraft & Cadbury 24%, Ferrero 7%, Nestlé 7%, Bonafide 6%, Havanna 4%. Con estrategia de precio bajo: Jorgito y Guaymallen. Diferentes son los alfajores artesanales Cachafaz, Amarototo, Plan B y Don Salvador. PyMes del sector: Dielo, La nirva, Goloalfa, Vimar, Vauquita, Fantoche, Capitán del espacio. Regionales típicos como los Geselinos, Merengo de Santa Fe, Estancia el Rosario de Córdoba, Don Goyo de San Luis. Se consumen más de 4.5 kilos de alfajores anuales per cápita en Argentina, y el mercado tiene un crecimiento del 6% anual.

En la página que armamos del proyecto damos información detallada acerca de los aspectos teóricos, situación del mercado y trabajos prácticos, además de videos ilustrativos de las empresas: https://alfajorsimulador.wordpress.com/dinamica-de-sistemas/

Etapas de la investigación basada en simulación

Por un lado, tenemos el objetivo del proyecto que era hacer un simulador para usar como recurso didáctico, pero, por otro, hacer la simulación en ciencias sociales nos llevaba a un proceso de investigación particular porque teníamos que identificar un sistema de la realidad empresaria, o sea un sistema complejo con sus variables relevantes.

Dentro de la investigación determinamos la definición del objeto a modelizar, realizamos observaciones del objeto para proporcionar los parámetros y las condiciones iniciales del modelo (Gilbert y Troitzsch 2006). En la práctica fue la selección de una fábrica de pequeño tamaño o sea una PyMe con una producción diaria de 38,400 unidades. Esta capacidad de producción nos daba la posibilidad de:

  1. Ubicarnos estratégicamente en el mercado, pues al no ser una gran empresa, se deberían tomar decisiones acerca de adopción de nueva tecnología y cambio en los métodos de producción para mejorar la productividad o ampliar la capacidad de planta.

  2. Contar con personal para tareas manuales, 35 operarios realizarían las tareas de control del rellenado, baño o cobertura correcto y envoltura y empaque, además de cubrir el área de expedición.

  3. Exportar a pequeña escala a países limítrofes.

  4. Flexibilidad para elaborar cambios de estrategia con respecto al producto, al diseño de envoltura o publicidad.

Una vez terminado el modelo, es necesaria la verificación o sea una etapa de depuración (Gilbert y Troitzsch 2006) donde comprobamos si el simulador opera como se pretendía. En esta etapa, se hace correr el simulador comprobando que los resultados que arroja corresponden a los cálculos que se prevén. Por ejemplo, en la Figura 1 está la vista correspondiente al cálculo de la liquidez operativa y tiene un indicador que muestra la liquidez mensual. En la Figura 2 vemos el indicador de liquidez con la venta en el mercado interno al 100%. La primera vez que corrimos el simulador nos dimos cuenta de que estábamos trabajando sin exportar por lo que al verificar esto cambiamos este porcentaje al 80% para habilitar la exportación y que quedara el indicador de liquidez mostrando el efecto deseado.

Figura 1

Vista de la liquidez operativa con su indicador mensual exportando el 20%.

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Fuente: Elaboración propia.

Figura 2

Indicador vendiendo al 100% del mercado interno.

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Fuente: Elaboración propia.

Por último, validamos el modelo e hicimos un análisis de sensibilidad, o sea, nos cuestionamos hasta qué punto el comportamiento de la simulación es sensible a los supuestos iniciales que han sido efectuados.

Desafíos en el camino y conclusiones

En un principio existió una fuerza natural hacia lo multidisciplinar (National Academy of Sciences 2015). Cada uno intentó considerar su disciplina y aportar al grupo un documento o una síntesis donde había datos de su área que aportaban al conocimiento del modelo de fábrica de alfajores dejando librado a los ingenieros la interpretación. Para contrarrestar esta fuerza de información como compartimentos estancos, intentamos llevar a un lenguaje intermedio entre el que dominábamos y el del pensamiento sistémico que nos resultaba extraño. Cada uno tenía que integrar su parte en el todo con un lenguaje compartido y expresado a través de relaciones causales. Por ejemplo, en el área de comercio internacional, desde un informe elaboramos un diagrama casual intermedio para que después pueda ser llevado al software Vensim (Figura 3). En cierta forma, había que atravesar lo antes posible la resistencia al cambio que significaba pasar del lenguaje propio de la disciplina al lenguaje proporcionado por el pensamiento sistémico con un cambio de meta hipótesis. La dinámica que adoptó el grupo, las reuniones más frecuentes al principio, los intercambios de interpretaciones colaboraron para resolver esta resistencia. Fuente: Elaboración propia.

Figura 3

Representación intermedia de comercio internacional para el modelo de fábrica de alfajores.

2007-8110-crs-5-13-87-gf3.jpg

Fuente: Elaboración propia.

Otro tema fue la comunicación entre los ingenieros y los contadores, ya que además de representar el proceso productivo había que cerrar el ciclo con un estado de resultados e indicadores. Los ingenieros representan relaciones causales que muestran la diferencia entre lo planificado sobre lo real, para generar acciones frente a un desvío. Además, se debe señalar que no se puede repetir el nombre de una variable en el software Vensim por lo que es muy subjetivo asignar un nombre, como por ejemplo en el caso de la materia prima “cobertura de chocolate” surgieron las siguientes denominaciones: existencia deseada de chocolate, diferencia de inventario chocolate, valor del inventario de chocolate, existencia aceptada de chocolate. Los contadores veían una confusión entre lo planificado que en las empresas es un presupuesto y lo real que surge de los balances. Para lograr la comunicación deseada, los contadores elaboraron un glosario de términos contables para que los ingenieros entendiesen en su idioma y, por su parte, estos se esforzaron en entender que solo se puede representar por diferencias algunos cálculos como se ve en el ejemplo de la Figura 4. En esta relación causal se analiza por diferencia cuánto producir comparando lo real con lo planificado.

Figura 4

Vista del modelo de producción de alfajores.

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Fuente: Elaboración propia.

Para mantener en conocimiento al equipo de lo que cada uno podía estar haciendo elaborábamos resúmenes de reuniones. Muchas veces los horarios no combinaban bien para los 8 por lo que teníamos alguna ausencia, que se resolvía con reuniones entre algunos de los integrantes para avanzar y estar integrados y reuniones con confirmación de asistencia previa para que realmente avanzáramos como equipo. En estas reuniones dónde debíamos estar todos, tratábamos de estar cómodos compartiendo una merienda o un almuerzo y flexibilizar la rigidez del trabajo.

El simulador permitió cumplir objetivos que se plantean en el aula como el trabajo en equipo, toma de decisiones por áreas que afectan al resto de la empresa y que se descubren a través de indicadores y resultados. Ver la empresa como un todo, donde cada área aporta un objetivo principal y otros secundarios. Pero además de estos objetivos que naturalmente se cumplen con cualquier simulador, logramos situar al alumno en nuestro entorno país con todas las dificultades reales que se pueden presentar: cambio de proveedores, alza de precios, negociación con los canales de distribución, competencia, cambio en los gustos del consumidor. Es tan útil trabajar con un simulador de caja transparente que los alumnos pueden hacer cambios estratégicos y alterar los números del modelo para ver qué ocurre.

Estamos satisfechos con el logro del simulador y consideramos que el trabajo en equipo compartiendo saberes contribuyó no solo para cumplir con el objetivo del proyecto y enriquecer nuestras clases, sino como un crecimiento personal inigualable.

Referencias

1 

Ausubel, D. y H. Novak. Psicología educativa: un punto de vista cognoscitivo. México: Trillas, 1983.

D. Ausubel H. Novak Psicología educativa: un punto de vista cognoscitivoMéxicoTrillas1983

2 

Bertalanffy, von Ludwig. Teoría general de los sistemas. México: Fondo de cultura económica, 2000.

von Ludwig Bertalanffy Teoría general de los sistemasMéxicoFondo de cultura económica2000

3 

Forrester, Jay W. Industrial dynamics. Canadá: Pegasus Communications Inc., 1999.

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4 

Lehman, Richard S. Computer simulation and modelling. Michigan: Lawrence Erlbaum Associates, 1977.

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5 

Richmond, Barry y Steve Peterson . An introduction to systems thinking. Hanover: High Perfomance Systems, 2001.

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6 

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7 

Sciences, National Academy of. «Los impulsores de la investigación interdisciplinaria.» En Bianca Vienni, Paula Cruz, Lorena Repetto, Clara von Sanden, Andrea Lorieto y Verónica Fernández, Encuentros sobre interdisciplina. Montevideo: Ediciones Trilce, 2015, 389 p.

Sciences, National Academy of Los impulsores de la investigación interdisciplinaria Bianca Vienni Paula Cruz Lorena Repetto Clara von Sanden Andrea Lorieto Verónica Fernández Encuentros sobre interdisciplinaMontevideoEdiciones Trilce2015389

8 

Senge, Peter M., Charlotte Roberts, Richard B. Ross, Bryan J. Smith y Art Kleiner. La quinta disciplina en la práctica. Cómo construir una organización inteligente. Barcelona: Ediciones Granica S. A., 1995.

Peter M. Senge Charlotte Roberts Richard B. Ross Bryan J. Smith Art Kleiner La quinta disciplina en la práctica. Cómo construir una organización inteligenteBarcelonaEdiciones Granica S. A.1995

Notes

[1] Este campo incluye la cibernética y la teoría del caos, la terapia guestáltica, la obra de Gregory Bateson, Russell Ackoff, Eric Trist, Ludwig von Bertallanfy y el Santa Fe Institute, y una docena de técnicas prácticas para graficación de procesos. Estos diversos enfoques comparten una idea rectora: la conducta de todos los sistemas sigue ciertos principios comunes, cuya naturaleza se está descubriendo y analizando. Pero hay una forma del pensamiento sistémico que se ha vuelto sumamente valiosa como idioma para describir el logro de un cambio fructífero en las organizaciones. Esta forma, llamada dinámica de sistemas, fue desarrollada por Jay Forrester y sus colegas en el mit (Massachussets Institute of Technology). Los métodos y las herramientas que utilizamos en el simulador: eslabones y ciclos, arquetipos, modelación stock-and-flow, tienen sus raíces en la dinámica de sistemas, que permite comprender que los procesos complejos de realimentación pueden generar conductas problemáticas dentro de las organizaciones y de los sistemas humanos de gran escala” (Senge et al. 1995, 93-94).

[2] Responde a la clasificación (Lehman 1977) que distingue tres tipos de simulación: simulación hombre-hombre, hombre-máquina y todo-máquina.

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INTER DISCIPLINA, Vol. 8, No. 21, mayo-agosto 2020, es una publicación cuatrimestral electrónica, editada por la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), Ciudad Universitaria, Coyoacán, 04510, Ciudad de México, a través del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH), Torre II de Humanidades 4º piso, Circuito Escolar, Ciudad Universitaria, Coyoacán 04510, Ciudad de México, <http://www.interdisciplina.unam.mx>, (rev.interd@unam.mx). Editor responsable: Ricardo Lino Mansilla Corona. Reserva de Derechos al Uso Exclusivo No.04-2015-062512120000-203, otorgado por el Instituto Nacional del Derecho de Autor, ISSN electrónico 2448-5705, ISSN impreso 2395-969X. Responsable de la última actualización de este número: Isauro Uribe Pineda (CEIICH-UNAM).
Fecha de la última actualización: 26 de mayo de 2020. Servicios que indexan a INTER DISCIPLINA: Clase, Latindex, Conacyt y SciELO.
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