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Instituto Superior Politcnico

Jos Antonio Echeverra

Facultad de Ingeniera Industrial

Centro de Tcnicas de Direccin

Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa

Compensatoria. Aplicacin en el Grupo Empresarial de la

Industria Portuaria

Tesis presentada en opcin al ttulo acadmico de Master en Informtica Empresarial

Autora: Ing. Ivet Cabanas Moreda

Tutor: Dr. Rafael Espn Andrade

Ciudad de la Habana, Ao 2007

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Agradecimientos

Llegue mi agradecimiento a todas las personas que hicieron posible este trabajo, a

todos aquellos que aportaron su granito de arena en mi formacin desde que di mis

primeros pasos, hasta los que me han acompaado en mi vida profesional, y muy en

especial:

A mis padres y familia, por su apoyo incondicional y preocupacin.

A mi novio, por estar siempre a mi lado. Gracias por tu paciencia y cario.

A mi tutor, un excelente profesional, siempre incondicional y dispuesto a ayudar en

cualquier momento y lugar.

A todo el colectivo del CETDIR, en especial a los profesores Ernesto y Yaima por su

colaboracin. A Martica, Rita, Rosario y Roberto, gracias por todo.

A las profesoras Gulnara y Yolanda, por permitir que fuera posible esta maestra.

A todos mis compaeros de la maestra, pero muy en especial a Katia.

A Vivan, mil gracias por toda tu ayuda en ASPORT, a pesar de tu escaso tiempo.

Y por ltimo, pero no por menos importante a todos mis amigos, en especial a Silvia,

Lenuca, Rebe, Alejo y Mike.

Gracias a todos

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Resumen

Los sistemas de ayuda a la decisin presentan dificultades para gestionar

dinmicamente el proyecto de cambio de la organizacin y lograr la coherencia del

proceso de la toma de decisiones con la estrategia de la organizacin. Ofrecen

amplios anlisis cuantitativos, carentes del anlisis estratgico de las alternativas de

decisin para el logro de la visin de la organizacin. Esto, unido a la insuficiencia de

los modelos de decisin para el anlisis cuantitativo de elementos intangibles, a

travs del conocimiento de los expertos, evidencia la necesidad de contar con

herramientas capaces de modelar las particularidades del entorno empresarial y de

adaptarse y explotar las caractersticas de los entornos actuales, con el fin de

contribuir a la coherencia estratgica de las decisiones.

En esta investigacin se generaliz un modelo matemtico de la lgica difusa para su

aplicacin en el anlisis del proyecto estratgico de varios tipos de organizaciones y

la correspondencia del mismo con las decisiones empresariales. Este modelo

permite la combinacin efectiva de elementos intangibles valorados a travs de

expertos, considerando escalas categoriales de veracidad; con informacin

cuantitativa, que aporta valores de verdad a travs de predicados definidos

convenientemente a partir de tal informacin, para obtener una prioridad de los

objetivos de la organizacin, que se refleje en la seleccin de las alternativas de

decisin; contribuyendo al logro de la coherencia estratgica de las decisiones. Se

obtuvo, adems, el prototipo de un Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la

generalizacin de este modelo.

Como resultados de este trabajo, el prototipo del Sistema de Ayuda a la Decisin

diseado, fue aplicado en el Grupo Empresarial de la Industria Portuaria, donde se

obtuvo una prioridad de las caractersticas y objetivos que facilita la gestin de

monitoreo y ejecucin; y se analiz la conveniencia estratgica de una decisin.

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ndice

Introduccin.............................................................................................................................................. 1 Captulo 1: Marco terico de los Sistemas de Ayuda a la Decisin............................................. 9

1.1 Introduccin ........................................................................................................................ 9 1.2 Herramientas que apoyan la integracin estratgica de las organizaciones y el proceso de toma de decisiones..................................................................................................................... 9 1.3 Sistemas de Ayuda a la Decisin ..................................................................................... 14 1.4 Modelos para la toma de decisiones................................................................................ 22 1.5 Lgica Difusa Compensatoria .......................................................................................... 27 1.6 Enfoque SWOT-OA .......................................................................................................... 29 1.7 Herramientas de trabajo ................................................................................................... 33 1.8 Conclusiones .................................................................................................................... 35

Captulo 2: Diseo del Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa Compensatoria 37

2.1 Introduccin ...................................................................................................................... 37 2.2 Generalizacin del modelo matemtico basado en la Lgica Difusa Compensatoria. Anlisis de las Alternativas de Decisin ........................................................................................ 37 2.3 Propuesta de sistema....................................................................................................... 44 2.4 Conclusiones .................................................................................................................... 62

Captulo 3: Aplicacin en ASPORT............................................................................................ 63 3.1 Introduccin ...................................................................................................................... 63 3.2 Aplicacin del prototipo del sistema en ASPORT ............................................................ 63 3.3 Proyecto estratgico de ASPORT.................................................................................... 65

3.3.1 Evaluacin del Ejercicio Estratgico de ASPORT ....................................................... 69 3.3.2 Anlisis de los resultados de la Evaluacin del Ejercicio Estratgico ......................... 74

3.4 Proceso de toma de decisiones en ASPORT .................................................................. 77 3.4.1 Resultados obtenidos en el Proceso de Toma de Decisin y anlisis de los resultados 81

3.5 Validacin del prototipo del sistema................................................................................. 86 3.6 Conclusiones .................................................................................................................... 87

Conclusiones...................................................................................................................................... 88 Recomendaciones ............................................................................................................................. 90 Referencia Bibliogrfica ..................................................................................................................... 91 Anexos ............................................................................................................................................... 99

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ndice de Anexos Anexo 1 Construccin de la matriz DAFO...................................................................................... 99

Anexo 2 Arquitectura y funcionalidades del sistema BISC........................................................... 100

Anexo 3 Funcionalidades del sistema experto de BISC............................................................... 101

Anexo 4 Operaciones de la Lgica Difusa Compensatoria .......................................................... 101

Anexo 5 Funciones para la evaluacin de los indicadores de los objetivos................................. 103

Anexo 6 Ventana de autenticacin ............................................................................................... 105

Anexo 7 Opcin de Configuracin de la ventana principal........................................................... 105

Anexo 8 Ventana Usuarios y Grupos ........................................................................................... 106

Anexo 9 Ventana de Datos Personales........................................................................................ 106

Anexo 10 Ventana Cambiar Contrasea ........................................................................................ 107

Anexo 11 Ventana Organizaciones ................................................................................................ 107

Anexo 12 Ventana Nueva Organizacin......................................................................................... 108

Anexo 13 Ventana Organizaciones con las Caractersticas........................................................... 108

Anexo 14 Ventana Nuevo Elemento............................................................................................... 109

Anexo 15 Ventana de las matrices de la organizacin................................................................... 109

Anexo 16 Ventana Matriz DAFO difusa.......................................................................................... 110

Anexo 17 Ventana Matriz de Presencia de las Caractersticas...................................................... 111

Anexo 18 Ventana Matriz de Objetivos Estratgicos por Caractersticas ...................................... 112

Anexo 19 Objetivos Estratgicos contra Objetivos Estratgicos.................................................... 113

Anexo 20 Ventana Matriz de Importancia de los Objetivos Estratgicos....................................... 114

Anexo 21 Ventana Matriz de los Objetivos Tcticos por los Objetivos Estratgicos ..................... 115

Anexo 22 Ventana Matriz de Importancia de los Objetivos Tcticos ............................................. 116

Anexo 23 Ventana Evaluar la Organizacin ................................................................................... 117

Anexo 24 Ventana Evaluar Importancia de las Caractersticas de la Organizacin ...................... 118

Anexo 25 Ventana Decisiones........................................................................................................ 119

Anexo 26 Ventana Nuevo Objetivo de la Decisin......................................................................... 120

Anexo 27 Ventana Construccin del Predicado ............................................................................. 120

Anexo 28 Ventana Seleccionar la Funcin..................................................................................... 121

Anexo 29 Satisfaccin de los objetivos por cada alternativa.......................................................... 122

Anexo 30 Consenso de cumplimiento de los objetivos para todas las alternativas ....................... 123

Anexo 31 Diagrama de clases persistentes ................................................................................... 124

Anexo 32 Cuestionario para la evaluacin del experto (1)............................................................. 126

Anexo 33 Cuestionario para la evaluacin del experto (2)............................................................. 128

Anexo 34 Media geomtrica de las evaluaciones del ejercicio estratgico ................................... 129

Anexo 35 Media geomtrica del anlisis de la decisin ................................................................. 132

Anexo 36 Encuesta para la validacin del prototipo del sistema ................................................... 133

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Introduccin

En Cuba, para enfrentar el reto que impone el desarrollo de la tecnologa de la

informacin, a partir del ao 1997, el Comit Ejecutivo de Consejo de Ministros,

elabor y comenz a aplicar una estrategia conocida como "Lineamientos

Estratgicos para la Informatizacin de la Sociedad Cubana." Dentro de estos

lineamientos est concebido, aumentar la efectividad y facilitar la toma de decisiones

en la gestin de direccin a los rganos de gobierno, la administracin y las

empresas. En tal sentido, se han venido desarrollando ciertos avances en el mbito

empresarial cubano con la introduccin de soluciones informticas nacionales o

adquiridas de empresas internacionales con el fin de facilitar el proceso de la toma

de decisiones.

Las decisiones empresariales pueden ser sumamente complejas. Esta complejidad

se multiplica con el hecho de que el decisor no es una sola persona y que las

organizaciones se encuentran en ambientes dinmicos y complejos. La estrategia de

la organizacin es una amalgama de objetivos, ntimamente imbricados al

conocimiento que la organizacin tiene de s misma, del entorno y de las ciencias

empresariales. Dos tendencias importantes para la organizacin son el papel

protagnico del conocimiento, que la obliga, para lograr un desempeo exitoso, a

convertirse en una organizacin que aprende y que decide y acta sobre la base del

conocimiento aprendido; y la integracin, que pretende tal desempeo haciendo que

la organizacin funcione como un verdadero sistema, en cada una de sus

operaciones. La segunda tendencia es imposible lograrla sin el uso de la tecnologa

digital; y diversos sistemas computacionales que se introducen con tal propsito,

hacen a la organizacin ms rgida.

En esta lnea de desarrollo se encuentran entre otros, los Sistemas de Planificacin

de Recursos de la Empresa, en ingls Enterprise Resource Planning (ERP), que han

evolucionado hacia los sistemas integrados de gestin para permitir la integracin de

las organizaciones [Hart, 2002; Lpez, 2003]. Estos sistemas son considerados

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altamente eficientes para el logro de la integracin de los recursos de la empresa,

pero aunque constituyen un gran repositorio de datos valiosos mayormente para el

anlisis cuantitativo de la informacin en el proceso de la toma de decisiones, tal

integracin no ha garantizado hasta el momento una coherencia estratgica de las

decisiones, ni la integracin de los elementos de la organizacin hacia el logro de su

visin estratgica.

Otro anlisis utilizado con frecuencia, que apunta hacia el logro de la integracin

estratgica, es la metodologa desarrollada por Kaplan y Norton, sobre el uso de

mapas de objetivos e indicadores (Cuadro de Mando Integral) basado en las

categoras de causa y efecto, no considerndose ste, un enfoque apropiado, para

atrapar la extraordinaria complejidad estructural de los objetivos, y su vnculo con la

situacin de la organizacin y el entorno, en el sentido de la toma de decisiones

estratgicas. El uso de mapas e indicadores no es suficiente para atrapar la

complejidad de la gestin organizativa, caracterizada por la incertidumbre, la

vaguedad del conocimiento y el papel protagnico de elementos intangibles que

necesitan frecuentemente de la valoracin de expertos.

Sistemas operacionales, sistemas de propsito general (Microsoft Excel), Intranets

Corporativas, entre otros, han servido de apoyo al proceso de la toma de decisiones,

pero con frecuencia este anlisis carece de coherencia con la estrategia de la

organizacin, siendo la formulacin estratgica independiente del proceso de toma

de decisiones, olvidando focalizar los objetivos perseguidos por la estrategia con el

fin de satisfacer la visin de la organizacin.

Tecnologas como los Sistemas de Ayuda a la Decisin (SSD) han sido de gran

apoyo para la solucin de dismiles problemas, sobre todo aquellos basados en datos

cuantitativos. Diversos modelos han sido desarrollados como base de los SSD, unos

con mayor xito que otros para atrapar la subjetividad humana presente en la toma

de decisiones. Estos modelos han sido desarrollados, generalmente, dentro de dos

grandes disciplinas: la Investigacin de Operaciones y la Inteligencia Artificial.

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El desarrollo dentro de la Investigacin de Operaciones se centra en la modelacin

de las preferencias. Algunos de estos modelos privilegian la racionalidad de las

decisiones con una perspectiva normativa [French, 1986], otros contradicen la teora

normativa tratando de describir como el hombre decide [Kahneman, 2000, 1981,

1979]. Por otra parte, los de la Inteligencia Artificial se centran en la modelacin del

conocimiento. Entre estos se encuentran los Sistemas Expertos que usan reglas

asociando a ellas ciertos modelos matemticos relacionados con la propagacin de

la incertidumbre u otros como los modelos de la disciplina de la Lgica Difusa creada

por Lofti Zadeh que son muy recomendables como base de los SSD ante la

vaguedad e incertidumbre de la informacin.

En las ltimas dcadas ha surgido una nueva disciplinada llamada Soft Computing

que une los enfoques de la Investigacin de Operaciones y la Inteligencia Artificial

permitiendo un enfoque unificado de las preferencias y el conocimiento. La Lgica

Difusa juega un papel importante dentro de esta nueva disciplina.

Sin embargo, en el caso de las decisiones empresariales, el intercambio con los

expertos muestra la tendencia a dar formulaciones complejas y sutiles que requieren

de predicados complicados. Los valores de verdad obtenidos al calcular estos

predicados deben poseer sensibilidad a los cambios de los valores de verdad de los

predicados bsicos. Estas necesidades se satisfacen con el uso de la Lgica Difusa

Compensatoria que renuncia al cumplimiento de las propiedades clsicas de la

conjuncin y la disyuncin definidas en la Lgica Difusa, contraponiendo a stas la

idea de que el aumento o disminucin del valor de verdad de la conjuncin o la

disyuncin provocadas por el cambio del valor de verdad de una de sus

componentes, puede ser compensado con la correspondiente disminucin o

aumento de la otra [Espn, 2005].

El enfoque SWOT-OA (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats-Objetives,

Actions) que al espaol se traduce como: Fortalezas, Debilidades, Oportunidades,

Amenazas - Objetivos y Acciones, fue desarrollado por el Dr. Espn con el fin de

lograr un enlace entre los elementos vistos en la Matriz DAFO y en el Cuadro de

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Mando Integral. Este enfoque, establece una relacin matricial entre todos estos

elementos para su correcta definicin. Facilita el anlisis desde el nivel superior de

definicin: las caractersticas de la organizacin y su entorno, hasta los objetivos

estratgicos que son importantes definir con la presencia de esas caractersticas,

finalizando con las acciones que necesitan ser tomadas en cuenta para satisfacer los

objetivos estratgicos definidos. Hace uso de los predicados definidos en la Lgica

Difusa Compensatoria, para establecer un nivel de prioridad entre las caractersticas

de la organizacin, las caractersticas de su entorno, sus objetivos estratgicos y

tcticos o acciones, que facilita su gestin de monitoreo y ejecucin [Espn, 2007].

Sin embargo, este enfoque y la modelacin matemtica que lo sustenta, pueden ser

enriquecidos para aumentar su anlisis a varios tipos de organizaciones u

organizaciones relacionadas entre s, as como, para incluir el anlisis de las

alternativas de decisin. Esto garantizara, en primer lugar, que el ejercicio

estratgico de la organizacin quede debidamente formulado y por otra parte, que el

anlisis de las decisiones quede sustentado por el anlisis estratgico realizado.

Existe una necesidad de gestionar el conocimiento para la toma de decisiones

coherentemente con la estrategia de la organizacin haciendo uso del conocimiento

intrnseco de la organizacin a travs del conocimiento de los expertos. Analizar los

niveles de prioridad entre los objetivos de la organizacin, teniendo como base las

caractersticas de la organizacin y su relacin con el entorno y que esta prioridad de

los objetivos se vea reflejada en la seleccin de las alternativas de decisin, logrando

una coherencia del proceso de toma de decisiones con la estrategia de la

organizacin.

Para la toma de decisiones estratgicas queda an mucho por hacer en el trabajo

con informacin imprecisa e intangible, para influenciar en los recursos intelectuales

de la organizacin, considerando, el enfoque SWOT-OA y los predicados de la

Lgica Difusa Compensatoria, adecuados como base, para su generalizacin en el

anlisis de varios tipos de organizaciones y la coherencia del proceso de toma de

decisiones con la estrategia de la organizacin.

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Por tanto, el Problema puede modelarse con la siguiente interrogante:

Qu caractersticas esenciales debe tener un Sistema de Ayuda a la Decisin para

contribuir a la coherencia estratgica de las decisiones en el Grupo Empresarial de la

Industria Portuaria?

Esta situacin sugiere como Objeto de Estudio de esta investigacin los sistemas informticos para la toma de decisiones. El Campo de Accin el Grupo Empresarial de la Industria Portuaria (ASPORT). El alcance de este campo de accin puede ser

ampliado hacia otras entidades.

El objetivo principal que se ha propuesto es:

Disear un Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa

Compensatoria, aplicado a la toma de decisiones en ASPORT, para contribuir a la

coherencia estratgica de las decisiones.

Y como objetivos especficos:

Realizar un estudio de las herramientas que facilitan el proceso de la toma de

decisiones, profundizando en los Sistemas de Ayuda a la Decisin.

Analizar los elementos fundamentales de los modelos de decisin

implementados por los Sistemas de Ayuda a la Decisin, principalmente los de la

disciplina de la Lgica Difusa.

Analizar el enfoque SWOT-OA con sus predicados de la Lgica Difusa

Compensatoria y generalizarlos para su aplicacin a varios tipos de

organizaciones y el anlisis de las alternativas de decisin.

Disear y obtener el prototipo de un Sistema de Ayuda a la Decisin, basado

en la Lgica Difusa Compensatoria para contribuir a la coherencia estratgica de

las decisiones.

Aplicar el prototipo del sistema diseado en ASPORT.

Por tanto, la hiptesis de investigacin a la que la tesis tributa es la siguiente:

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Si se disea un Sistema de Ayuda a la Decisin, basado en la Lgica Difusa

Compensatoria y en particular el uso del enfoque SWOT-OA, se lograr una prioridad

en los objetivos, que se refleje en las decisiones recomendadas por el sistema,

contribuyendo al logro de la coherencia estratgica de las decisiones en ASPORT.

Para alcanzar los objetivos planteados se definieron las siguientes tareas:

1. Estudio bibliogrfico sobre los Sistemas de Ayuda a la Decisin con sus

modelos de base, principalmente los de la Lgica Difusa.

2. Anlisis del modelo matemtico basado en la Lgica Difusa Compensatoria.

3. Generalizacin del modelo matemtico basado en la Lgica Difusa

Compensatoria y el enfoque SWOT-OA, para el anlisis de varios tipos de

organizaciones y para la toma de decisiones.

4. Diseo del Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa

Compensatoria. Obtencin del prototipo del sistema.

5. Validacin de expertos.

6. Aplicacin del prototipo del sistema diseado, para la toma de decisiones en

ASPORT, anlisis de los resultados obtenidos y validacin del sistema

diseado.

En el desarrollo de la investigacin se han empleado los siguientes mtodos cientficos:

Anlisis y Sntesis: Para la valoracin de los aspectos tericos esenciales

relacionados con los Sistemas de Ayuda a la Decisin, el enfoque SWOT-OA y la

Lgica Difusa Compensatoria.

Hipottico y deductivo: Para el establecimiento de la hiptesis como posible solucin

al problema de la investigacin.

Lgicos de modelacin y sistmicos: Para disear el sistema mediante el estudio del

modelo de la Lgica Difusa Compensatoria que representa sus caractersticas

esenciales.

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Entrevistas: Para obtener informacin de ASPORT.

Como aporte de esta investigacin:

Se obtuvo el diseo del Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa

Compensatoria y el enfoque SWOT-OA aplicndose en la empresa ASPORT, donde

se obtuvo una coherencia estratgica de las decisiones recomendadas por el sistema

a travs de un anlisis de prioridad entre los objetivos de la empresa.

Para desarrollar las tareas planteadas, el trabajo se ha estructurado en tres

captulos, adems de las conclusiones, recomendaciones y anexos.

En el primer captulo se hace un estudio de los elementos fundamentales de la integracin estratgica y algunas herramientas utilizadas con este fin. Se estudian los

SSD y algunos de los modelos que implementan. Se exponen los conceptos de la

Lgica Probabilstica y el Modelo de Mnimo y Mximo analizando sus ventajas e

insuficiencias para la modelacin de las decisiones. Se exponen los fundamentos del

enfoque SWOT-OA y se presenta la Lgica Difusa Compensatoria como una valiosa

modelacin matemtica para el anlisis de las valoraciones de los expertos.

Finalmente, se exponen las herramientas escogidas para el diseo y futura

implementacin del sistema propuesto.

En el segundo captulo se generaliza el modelo matemtico basado en la Lgica Difusa Compensatoria y el enfoque SWOT-OA, para su aplicacin a varios tipos de

anlisis incluido el anlisis de las alternativas de decisin. Se expone el diseo del

Sistema de Ayuda a la Decisin basado en la Lgica Difusa Compensatoria y el

enfoque SWOT-OA. Con este fin se presentan los flujos de trabajo del sistema y la

descripcin de las matrices que implementa para el trabajo con la estrategia de la

organizacin y la toma de decisiones. Se exponen adems, los tipos de

organizaciones y decisiones definidos, los tipos de usuarios y los casos de uso como

herramienta para describir el funcionamiento del sistema. Adems, se incluye el

modelo de datos del sistema.

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En el tercer captulo, se aplica el prototipo del sistema diseado en la empresa ASPORT. Para esta aplicacin partiendo de la seleccin y preparacin del equipo de

trabajo y la formulacin de la estrategia en ASPORT se analiza, con la utilizacin del

sistema, la prioridad de las caractersticas y objetivos de la empresa, ofreciendo un

anlisis de estos resultados. Tambin se muestra el anlisis de una decisin que

tuvo lugar en la empresa con el fin de corroborar si la alternativa de decisin tomada,

auxilindose en informacin cuantitativa, fue la alternativa ptima en correspondencia

con la estrategia de la organizacin. Finalmente, se exponen las opiniones de los

expertos sobre la utilidad y aplicabilidad del sistema.

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Captulo 1: Marco terico de los Sistemas de Ayuda a la

Decisin

1.1 Introduccin

En este captulo se abordan brevemente los temas, de la planeacin, direccin e

integracin estratgica y algunas herramientas utilizadas en las empresas integradas

estratgicamente. Se estudian los Sistemas de Ayuda a la Decisin, analizando su

definicin, caractersticas, arquitectura, clasificaciones, actualidad y algunos

ejemplos de soluciones comerciales. Se analizan algunos modelos de toma de

decisiones, entre ellos los modelos de la Lgica Probabilstica y el Modelo de Mnimo

y Mximo, proponiendo el modelo basado en la Lgica Difusa Compensatoria

adecuado para el trabajo con las valoraciones de los expertos. Se exponen los

fundamentos del enfoque SWOT-OA y se muestran los predicados de la Lgica

Difusa Compensatoria para el clculo de los niveles de prioridad de los objetivos

partiendo de la prioridad de las caractersticas. Finalmente se exponen las

herramientas escogidas para el diseo y futura implementacin del sistema

propuesto.

1.2 Herramientas que apoyan la integracin estratgica de las organizaciones

y el proceso de toma de decisiones

La direccin estratgica abarca todas las materias que posibilitan estudiar los

factores de xito o de fracaso de las organizaciones [Morcillo, 1997]. Aportan un

marco para la direccin unificada a la organizacin en funcin de sus metas

principales definiendo una visin general de las aspiraciones de la organizacin y su

fundamentacin cualitativa. Apoya la coherencia del proceso de decisiones

operativas con las estratgicas [Llanes, 2001].

En el marco de la direccin estratgica se lleva a cabo un proceso continuo de

reflexin y de bsqueda de opciones para el futuro que toma en cuenta el entorno

EmmanuelResaltar

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[Grciga, 1999]. Existe una gran variedad de modelos de planeacin estratgica, los

componentes de mayor generalizacin de estos modelos son [Llanes, 2001]:

Misin: Razn de ser de la organizacin.

Visin: Imagen del futuro que se quiere o se aspira crear.

Objetivos estratgicos: Resultados o mtodos que se propone alcanzar la

organizacin a largo plazo.

Estrategias: Formas para lograr los objetivos.

Diagnstico estratgico: Anlisis externo (oportunidades y amenazas) y

anlisis interno (fortalezas y debilidades).

Otros componentes, como valores y competencias tambin pueden encontrarse en

los modelos de planeacin estratgica [Llanes, 2001].

La direccin estratgica como proceso de cambio organizacional de alto impacto

econmico y social, se puede gestionar integralmente. La integracin estratgica es

una forma de obtener la competitividad de la empresa. Es el alineamiento de todos

los recursos humanos y naturales, todas las funciones y procesos de la organizacin

para conseguir los objetivos estratgicos planteados. Es un estado cualitativamente

superior que se expresa en la coordinacin de todo el sistema de relaciones internas

y externas, con sentido de cooperacin y plena participacin, para alcanzar la visin

de la organizacin y producir resultados sinrgicos de alto impacto econmico y

social, ahora y en el futuro [Hernndez, 2003]. Es el proceso iterativo y holstico de

formulacin, implementacin, ejecucin y control de un conjunto de estrategias, que

garantiza una interaccin proactiva de la organizacin con su entorno, para

coadyuvar a la eficiencia y la eficacia en el cumplimiento de su objeto social [Ronda,

2002].

Se considera un aspecto primordial para el logro de la integracin estratgica y para

el proceso de toma de decisiones, la correcta formulacin de la estrategia de la

organizacin, apoyndose preferentemente en modelos, herramientas o sistemas

informticos que faciliten este trabajo. Algunas de las herramientas utilizadas con

este fin en nuestras empresas sern explicadas a continuacin.

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Sistemas de Planificacin de Recursos de la Empresa. Solucin comercial

El principal sistema de informacin dentro de la empresa integrada son los sistemas

ERP, ampliamente utilizados para la planificacin de la produccin y el control

[Gmez, 2006]. Desde el punto de vista de la toma de decisiones los sistemas ERP

son insuficientes, aunque ellos constituyen un vasto repositorio de datos de gran

utilidad, integrando toda la informacin que circula en el negocio para la toma de

decisiones [Adam, 2001; Stable, 2004].

Los ERP han evolucionado hacia los sistemas integrados de gestin, con el propsito

de lograr un enlace informtico que permita la integracin de las organizaciones,

desplegando la extraordinaria potencialidad de la tecnologa informtica [Hart, 2002;

Lpez, 2003], sin embargo, se valora que tal enlace no ha permitido hasta la fecha

una integracin efectiva en el sentido de la toma de decisiones, y en el sentido de

alinear a la organizacin hacia el logro de su visin estratgica.

SAP-R/3 ( Sistemas, Aplicaciones y Productos - Procesamiento en Tiempo Real/ 3

capas), es un robusto sistema ERP de gestin integrado que proporciona

funcionalidades completas para el anlisis del negocio, las finanzas, la gestin del

capital humano, las operaciones y los servicios corporativos. Es un sistema escalable

y eficaz, con una plataforma flexible y de tecnologa abierta que permite aumentar la

productividad, mejorar la visin del negocio y obtener la adaptabilidad necesaria para

acelerar las estrategias empresariales. Tiene una filosofa de trabajo horizontal

adaptndose a todo tipo de negocio. A su vez, considerando las particularidades

informacionales de cada negocio, ha desarrollado soluciones verticales y especficas

para cada sector. Su instalacin y conocimiento puede durar varios meses o incluso

aos [Stable, 2004]. Es uno de los ERP ms utilizados, an con los altsimos costos

de implantacin que lleva su puesta a punto para su adecuacin a la empresa

[Kassem, 2006; SAP, 2007].

Partiendo de una adecuada definicin de la estrategia de la organizacin, se

considera que esta es una solucin muy til para la integracin de las empresas,

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apoyando la integracin de personas, informacin y procesos en todos los niveles

para su funcionamiento coherente con su proyecto estratgico, aunque, hereda las

mismas deficiencias vistas para los ERP en el sentido de la toma de decisiones.

Unido a esto, aunque existen soluciones para pequeas y medianas empresas sus

altos costos de implantacin limitan su uso mayormente para las grandes empresas

altamente rentables. En nuestro pas la empresa ETECSA utiliza algunos de los

mdulos definidos en SAP.

Cuadro de Mando Integral

Otra de las herramientas empleadas como ayuda en el proceso de toma de

decisiones es el Cuadro de Mando Integral, en ingls Balanced Score Card (BSC). El

concepto de BSC, provee de una metodologa para traducir la estrategia en trminos

operacionales, y acompaa la visin y la estrategia de la organizacin con los

objetivos, mediciones, metas e iniciativas de las dimensiones: financiera; procesos

internos; conocimiento y desarrollo; y cliente [Figueirido, 2007]. Permite implementar

la estrategia y la misin de una empresa a partir de un conjunto de medidas de

actuacin. Pone nfasis en la consecucin de objetivos financieros, e incluye los

inductores de actuacin futura para el logro de esos objetivos. Proporciona una

estructura para transformar la estrategia en accin. Posibilita a travs del diagrama

causa-efecto establecer las hiptesis estratgicas, permitiendo anticipar, como el

negocio crear valor para los clientes [Kaplan, 1997].

Este es el anlisis ms frecuente en las empresas cubanas para el seguimiento de

los objetivos y como herramienta de apoyo en el proceso de toma de decisiones. Sin

embargo, slo se incluye el anlisis del cumplimiento de los objetivos, sin garantizar

la correcta definicin de estos en correspondencia con el proyecto estratgico de la

organizacin, ni la conveniencia estratgica de las decisiones para el cumplimiento

de su visin, por lo que se sugiere ampliar su uso con otras herramientas. Adems,

se considera que el uso de mapas e indicadores no es suficiente para atrapar la

complejidad de la gestin organizativa, caracterizada por la incertidumbre, la

vaguedad del conocimiento y el papel protagnico de elementos intangibles que

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necesitan frecuentemente de la valoracin de expertos. Por otra parte las categoras

de causa y efecto subyacentes en el BSC, aportan poca flexibilidad en el anlisis,

teniendo ms sentido trabajar con categoras menos absolutas como simultaneidad o

incidencia; muy afines a la filosofa de la Lgica Difusa.

Matriz DAFO

La Matriz DAFO es una herramienta que facilita el proceso de toma de decisiones.

Permite conformar un diagnstico de la situacin actual de la organizacin para

tomar decisiones acordes con los objetivos y polticas formuladas. Su objetivo es

ayudar a la organizacin a encontrar sus factores estratgicos crticos, para usarlos,

una vez identificados, apoyando en ellos los cambios organizacionales: minimizando

"Debilidades", reduciendo las "Amenazas", consolidando "Fortalezas" y

aprovechando las "Oportunidades" [Babino, 2005]. Permite medir y evaluar la

situacin de la organizacin a travs de la combinacin de los aspectos positivos y

negativos en el plano interno, Fortalezas y Debilidades, con riesgo y con

posibilidades en el plano externo, Amenazas y Oportunidades, a los cuales la

organizacin tiene que enfrentarse tanto en el presente como en el futuro. En este

mismo sentido, es una tcnica para el diagnstico que puede servir de base para la

formulacin de la estrategia organizacional [Humphrey, 2004]. La construccin de la

matriz DAFO resulta relativamente sencilla, sin embargo, su procesamiento e

interpretacin para la seleccin de la estrategia adecuada puede ser un proceso

difcil. Para ms detalles de la construccin de la matriz, ver Anexo 1.

El anlisis DAFO se valora como una herramienta muy poderosa para la correcta

formulacin y anlisis de las caractersticas de la organizacin y su entorno, sin

embargo, se sugiere una modificacin de la forma de evaluacin del grado de

incidencia entre los valores, siendo ms provechoso y flexible otorgar un nivel de

incidencia a travs de una escala de valores (por ejemplo, entre 0 y 1) que defina con

mayor precisin el grado de relacin entre los elementos.

_________________________________________________________________ 14

1.3 Sistemas de Ayuda a la Decisin

Una decisin est definida por la eleccin dentro de un grupo de alternativas. Este

proceso incluye [Bohanec, 2001]:

Definir y estructurar el problema.

Coleccionar y fundir datos.

Identificar las alternativas.

Anticipar las consecuencias de la decisin.

Implementar la alternativa seleccionada basada en la informacin disponible.

Evaluar la decisin.

El proceso de toma de decisiones est presente en todos los niveles de la

organizacin y juega un papel importante en la misma. Segn el nivel donde se tome

la decisin ser el impacto de esta. Las decisiones pueden clasificarse en decisiones

de tipo estratgico, de control administrativo y de control operacional [Graham, 2005].

Todas las decisiones de la organizacin deben ser hechas de modo que contribuyan

con su proyecto estratgico; incluidas las decisiones tcticas y operativas, por lo

tanto, cada uno de los elementos anteriormente sealados deben estar vinculados

con la estrategia de la organizacin. Los problemas de decisin deben ser

consecuencia de los problemas detectados en el control de la marcha del proyecto

de cambio estratgico y los objetivos de la decisin deben corresponderse con ellos.

Para integrar el mejor conocimiento disponible para la toma de decisiones, en la

actualidad se han desarrollado los Sistemas de Ayuda a la Decisin (SSD) [Baran,

2004]. Debido a la falta de un slo modelo genrico para tomar decisiones y a la

diversidad de dominios en que las decisiones son tomadas, el concepto de SSD es

muy amplio, los elementos ms importantes de los conceptos encontrados en la

literatura son [Scott, 1971; Scott, 1978; Turban, 2001; Cohen, 1996; Roque, 2002]:

Sistemas interactivos basados en computadoras.

Ayudan a los decisores en el proceso de toma de decisiones para mejorar la

calidad de las decisiones.

_________________________________________________________________ 15

Permiten el anlisis de las diferentes variables del negocio para apoyar una

decisin.

Utilizan sofisticados modelos de anlisis.

Se nutren de diversas fuentes de informacin de datos.

Resuelven problemas no estructurados que se desarrollan en ambientes de

incertidumbre.

Caractersticas de los Sistemas de Ayuda a la Decisin

Los SSD se caracterizan por ser flexibles, adaptables y de rpida respuesta.

Generalmente operan con muy poca (o ninguna) asistencia de programadores

profesionales, dan apoyo a decisiones y problemas que normalmente no pueden ser

especificados por adelantado [Bitam, 2006]. Existen varias caractersticas que deben

estar presentes en un sistema para poder considerarlo un SSD, algunas de estas

caractersticas son [Cohen, 2000]:

Interactividad: Sistema computacional con la posibilidad de interactuar de

forma amigable y con respuestas a tiempo real con el encargado de tomar

decisiones.

Tipo de decisiones: Apoya el proceso de toma de decisiones semi-

estructuradas y no estructuradas.

Variedad de usuarios: Puede emplearse por usuarios de diferentes reas

funcionales.

Flexibilidad: Permite acoplarse a una variedad determinada de estilos

administrativos: autocrticos, participativos, etctera.

Desarrollo: Permite que el usuario desarrolle de manera directa modelos de

decisin sin la participacin operativa de profesionales en informtica.

Comunicacin interorganizacional: Facilita la comunicacin de informacin

relevante de los niveles altos a los niveles operativos y viceversa, a travs de

grficas.

Efectividad: Direccionado a conseguir la efectividad del proceso de toma de

decisiones ms que la eficiencia [Turban, 2001].

_________________________________________________________________ 16

Arquitectura de los Sistemas de Ayuda a la Decisin

Entre los componentes que tradicionalmente integran un SSD, encontramos [Turban,

2001]:

El subsistema administrador de la base de datos: Un SSD usa uno a ms

almacenes de datos (bases de datos, conjunto de ficheros y/o Data

Warehouses (DW)) para proveer informacin relevante en la toma de

decisiones. Estos datos pueden ser fuentes externas o parte del SSD.

El subsistema administrador de modelos: Incluye y administra modelos

cualitativos y cuantitativos (proveen al sistema la capacidad analtica).

El subsistema administrador de dilogos o interfaz de usuario: Este

componente garantiza la comunicacin entre el sistema y el usuario final.

El desarrollo de las nuevas tecnologas de la informacin ha hecho posible el

enriquecimiento de los componentes tradicionales de los SSD. En la actualidad

podemos encontrar diseos de SSD enfocados principalmente a un componente en

cuestin o soluciones hbridas donde el diseo de la arquitectura est en

dependencia de la tecnologa utilizada [Stanek, 2004].

Clasificacin de los sistemas de informacin para la toma de decisiones

Podemos clasificar los sistemas en transaccionales e informacionales. Los sistemas

transaccionales surgen con las primeras aplicaciones empresariales de los equipos

computacionales, para realizar de forma automatizada tareas administrativas. Sus

usuarios tienen perfiles bajos o medios en cuanto a responsabilidad y capacidad de

tomar una decisin [Font, 2000].

Los sistemas informacionales utilizan los datos almacenados en los sistemas

informticos de las empresas para generar informacin til, aplicable en los procesos

de toma de decisiones, tambin pueden incorporar datos procedentes de fuentes

externas para su anlisis, llevando a cabo anlisis, mediante consultas y procesos

masivos con una proyeccin de los resultados hacia el presente y el futuro. Sus

_________________________________________________________________ 17

usuarios tienen perfiles altos en cuanto a su responsabilidad y capacidad para tomar

una decisin [Font, 2000].

Los sistemas de informacin para el apoyo a la toma de decisiones han dado origen

a sistemas especficos enfocados a tipos concretos de problemas, como pueden ser:

Sistema personal de ayuda a las decisiones (Personal Decision Support

Systems, PDSS): Son pequeos sistemas desarrollados normalmente por uno

o pocos administradores para resolver una tarea de decisin especfica. Su

mayor contribucin a la teora de los sistemas de informacin fue el desarrollo

iterativo de los sistemas [Arnott ,2004; Arnott ,2005]. En la actualidad un

aspecto importante de los PDSS es su interrelacin con los DW y su poderoso

despliegue en el campo de la Investigacin de Operaciones [Morris, 2003].

SSD: Estos sistemas tienen como finalidad apoyar el proceso de decisiones

mediante la generacin y evaluacin sistemtica de diferentes escenarios de

decisin [Cohen, 2000].

Sistemas para la toma de decisiones de grupo (Group Decision Support

Systems, GDSS): Tienen el objetivo de lograr la participacin de un grupo de

personas durante la toma de decisiones [Graham, 2005].

Sistemas expertos de ayuda a la toma de decisiones (Expert Decision Support

Systems, EDSS): Provienen de la Inteligencia Artificial. Se nutren de la

informacin suministrada por los expertos para conformar una base de

conocimientos con el objetivo de realizar futuras inferencias sobre los datos y

llegar a conclusiones [Laudon, 2002; Liao, 2005]. Modelan la manera en que

los decisores resuelven problemas concretos. Han sido hechos generalmente

orientado a reglas, asociando a ellas ciertos modelos matemticos

relacionados con la propagacin de la incertidumbre. Una parte considerable

de los modelos inteligentes ha pasado a ser basado en la Lgica Difusa o

hbridos dentro de la llamada Inteligencia Computacional [Turban, 2005;

Espn, 2005]. Dentro de los Sistemas Expertos encontramos los basados en

reglas, basados en conocimiento y los difusos. Estos ltimos tienen un alto

impacto en la toma de decisiones, campo donde las alternativas de decisin

_________________________________________________________________ 18

no son siempre cuestiones de certeza o de falsedad absoluta; implican a

menudo reas difusas o intermedias [Jamshidi, 1997; Liao, 2005]. En el

mbito de la gestin de empresas en los ltimos aos, se han sucedido los

tratamientos de la Lgica Difusa sobre la toma de decisiones en sistemas

expertos utilizados en la planificacin estratgica [Lozano, 2007].

Sistemas inteligentes de ayuda a la decisin (Intelligent Decision Support

Systems, IDSS): Son el producto de la integracin de los SSD y los EDSS,

integrando el procesamiento cuantitativo de la informacin y el razonamiento

cualitativo de la misma, ofreciendo un eficiente soporte para la toma de

decisiones en marcos donde la informacin es imprecisa o incompleta

[Mentzas, 2001]. Estos sistemas pueden ser clasificados en dos generaciones:

la primera est enfocada al uso de reglas basadas en sistemas expertos y la

segunda en el uso de redes neuronales, algoritmos genticos y Lgica Difusa

[Turban, 2005].

Sistemas de informacin para ejecutivos (Executive Information Systems,

EIS): Estn dirigidos a apoyar el proceso de toma de decisiones de los altos

ejecutivos de una organizacin [Cohen, 2000], permitindoles estudiar e

investigar tendencias econmicas, hacer pronsticos de negocio, y asistirles

en la estructuracin o la modificacin de planes de negocio y estrategias

[Gitman, 2005]. Estn especializados en analizar el estado diario de la

organizacin (mediante indicadores clave) para informar rpidamente sobre

cambios a los directivos. La informacin solicitada suele ser, en gran medida,

numrica y representada de forma grfica al estilo de las hojas de clculo

[Hernndez, 2007].

Todos estos sistemas estn relacionados entre s por un objetivo comn: apoyar el

proceso de toma de decisiones, aunque cada uno de ellos tenga sus propias

caractersticas. En la actualidad podemos encontrar soluciones de SSD sobre Web

[Sugumaran, 2005], o soluciones donde se combinan alguna de estas caractersticas.

Todo est en dependencia de la aplicacin concreta en la que se utilice.

_________________________________________________________________ 19

Actualidad de los Sistemas de Ayuda a la Decisin

La aparicin de nuevas herramientas y tecnologas aade nuevas capacidades a los

SSD en reas como: el hardware, desarrollo de software matemticos, tcnicas de

inteligencia artificial, DW, bases de datos multidimensionales, minera de datos (Data

Mining, DM), OLAP, ERP, ontologas, agentes inteligentes, negocios inteligentes

(Business Intelligent, BI), tecnologas de telecomunicacin como World Wide Web,

Internet y las Intranets Corporativas [Eom, 2005; Sugumaran, 2005; Botn, 2007;

Gmez, 2006; Padrn, 2006]. Esto incluye:

El mejoramiento en el anlisis y visualizacin de datos, herramientas de

modelado y lenguajes en los sistemas de DW y OLAP: Integrando tecnologas

que permitan dirigir el conocimiento de los trabajadores para tomar mejores y

ms rpidas decisiones. Los DW estn emergiendo como una estrategia

importante para la integracin de fuentes de datos heterogneas, permitiendo

el procesamiento analtico en lnea (OLAP) y utilizando tcnicas del DM

[Jarke, 2003]. La mayor contribucin de los DW a los SSD es el modelado

dimensional con el que grandes volmenes de datos pueden ser organizados

de forma til para la toma de decisiones [Kimball, 2004].

Integracin de SSD, Descubrimiento de conocimiento en bases de datos

(Knowledge Discovery in Data Bases, KDD) y DM: Para identificar patrones

potencialmente tiles, incluyendo el almacenamiento y el acceso a los datos,

el uso de algoritmos sobre los datos, la interpretacin y visualizacin de los

resultados y toda la modelacin y soporte para la interaccin hombre mquina.

Empleo de tcnicas de DM capaces de construir modelos predictivos en lugar

de modelos retrospectivos, como proporcionan otros modelos de apoyo a la

toma de decisiones [Sushmita, 2002; Ganguly, 2003; Merelo, 2005].

Modelado cualitativo y gestin del conocimiento (Knowledge Management,

KM): Adems del modelado cuantitativo predominante actualmente, la

simulacin y mtodos de optimizacin, se harn cada vez ms importantes

para explorar los aspectos simblicos, cualitativos del proceso de decisin:

experiencia, intuicin, juicio y maestra del especialista. Los nuevos accesos

_________________________________________________________________ 20

proporcionaran una integracin del modelado cualitativo y cuantitativo,

captura, almacenamiento y uso de las experiencias colectivas de la

organizacin, con eficientes mecanismos de bsquedas para ayudar a los

miembros del grupo a la rpida adquisicin del conocimiento [Awad, 2004;

Martnez, 2007; nidarsic, 2004; Sauter, 2005].

Introduccin de tecnologas avanzadas como Inteligencia Artificial, Sistemas

Expertos y Mquinas de aprendizaje al SSD: Esto aadir reglas, empleo de

heurstica y " Soft-Computing ", permitiendo a los SSD y especialmente a los

GDSS aprender del proceso de toma de decisiones proporcionando un

flexible procesamiento de la informacin en situaciones reales ambiguas

[Verdegay, 2005, Liao, 2005; Sankar, 2002]. El uso de redes neuronales, su

capacidad para el reconocimiento de patrones y la prediccin las convierte en

una tecnologa muy til en las aplicaciones de negocio, incluidas las

aplicaciones de toma de decisiones [Mentzas, 2001; Turban, 2001; Downing,

2003].

Distintos SSD han sido diseados e implementados, aunque no todos con el xito

esperado. El hecho de ser la toma de decisiones un proceso complejo, demanda

sistemas que sean capaces de modelar su complejidad. Si bien estas herramientas y

tecnologas han permitido desarrollar SSD de mayor calidad y han logrado modelar

diversos aspectos dentro de la toma de decisiones, an queda mucho por hacer.

Soluciones de Sistemas de Ayuda a la Decisin

En la actualidad existe una amplia variedad de desarrollos de SSD orientados a la

solucin de problemas especficos, desarrollados en distintos lenguajes de

programacin y con diferentes implementaciones de su modelacin matemtica. A

continuacin se muestran dos ejemplos de aplicaciones de SSD basadas en la

Lgica Difusa en el mbito de los negocios.

_________________________________________________________________ 21

Ayuda a la decisin financiera (Financial Decision Support, FIDES)

Este sistema es utilizado principalmente para el anlisis en la inversin de proyectos.

FIDES provee un framework para el anlisis de los indicadores financieros e integra

un mdulo para el anlisis de riesgos. Provee a los analistas financieros y a los

directivos de efectivas herramientas de modelado, implementadas utilizando

mltiples paradigmas de programacin. Es un Web SSD que permite la creacin,

anlisis y apreciacin de forma descentralizada. Alcanza su mayor efectividad en el

anlisis de proyectos de grandes compaas aunque es posible utilizarlo en

proyectos menos complejos. Presenta una arquitectura de tres capas (Capa Interfaz,

Capa de Negocio o Servidora y Capa de Datos) que permite una descomposicin

funcional. Implementa una modelacin matemtica basada en la Lgica Difusa que le

aporta gran flexibilidad. Entre las caractersticas de FIDES encontramos: la

posibilidad de reutilizar soluciones en un gran porcentaje de las ocasiones, la

flexibilidad en la adquisicin de datos y/o conocimiento desde diversas fuentes y su

facilidad para la incorporacin de nuevas funcionalidades [Jovanovic, 2002]. Se

valora que FIDES, es una buena solucin para el anlisis de proyectos, sin embargo,

sera ventajoso incluir un anlisis estratgico del proyecto desde el punto del

cumplimiento de la misin de la organizacin, relacionando los objetivos del proyecto

con los objetivos de la organizacin.

Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC-DSS)

BISC es un mdulo de ayuda a la decisin dentro de un sistema autnomo. Es capaz

de funcionar en un entorno de imprecisin, incertidumbre y poca fiabilidad. Est

compuesto por cuatro componentes principales [Nikravesh ,2003]:

Componente para identificar la informacin relevante para la decisin.

Componente para traducir la informacin til expresada en proposiciones en

lenguaje natural a un lenguaje generalizado de restricciones.

Componente que genera una respuesta a una pregunta con la propagacin de

la restriccin generalizada.

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Componente de apoyo a la decisin que jerarquiza las alternativas de

decisin.

BISC introduce las consultas y agregaciones difusas como una alternativa para

jerarquizar y predecir las reas de riesgos, permitiendo una mayor flexibilidad en las

consultas, bsquedas inteligentes y reconocimientos de patrones en los datos. El

empleo de la Lgica Difusa facilita la realizacin de consultas multi-criterio,

cambiando los operadores AND y OR de la lgica booleana por las funciones de MIN

y MAX de la Lgica Difusa [Nikravesh ,2003]. Los componentes de la arquitectura de

BISC, se encuentran en el Anexo 2 y el sistema experto implementado en BISC que

usa el razonamiento basado en casos y la Lgica Difusa se encuentra en el Anexo 3.

Los aspectos ms importantes brindados por el sistema BISC son [Nikravesh ,2003]:

Herramientas inteligentes para el apoyo a la toma de decisiones en ambientes

de imprecisin, incertidumbre y poca fiabilidad, proporcionado un anlisis de

riesgos sistemtico.

Herramientas inteligentes para asistir a los tomadores de decisin en

respuestas a preguntas Qu si, examinando numerosas alternativas de

forma eficiente y encontrando adecuados valores de entrada para obtener

valores de salida con el nivel deseado.

Herramientas inteligentes para soportar la interaccin hombre-mquina y la

retroalimentacin para garantizar la capacidad de aprender en el tiempo.

Este sistema provee de eficientes mecanismos para el anlisis de las alternativas de

decisin, sin embargo, puede hacrsele la misma sugerencia, incluir los aspectos del

anlisis estratgico como una componente ms de su anlisis.

1.4 Modelos para la toma de decisiones

En la siguiente figura se muestran los diferentes modelos para la toma de decisiones

provenientes de la Investigacin de Operaciones y la Inteligencia Artificial.

_________________________________________________________________ 23

Figura 1.4 a. Modelos para la toma de decisiones [Espn, 2006b].

Los modelos clsicos de racionalidad en la toma de decisiones, como la Teora

Normativa de la Decisin, los mtodos descriptivos de la escuela europea, o la teora

de juegos, son frecuentemente la base de los SSD [French, 1986], pero la mayora

de estos modelos no pueden tener presente la subjetividad humana en una forma

viable. La Teora Normativa trata de atrapar la realidad a travs de conceptos

abstractos que no estn cerca del pensamiento de los directivos y estudiosos de la

administracin de negocios [Kahneman, 2000, 1981, 1979]. El auge de la Economa

Experimental demuestra la conveniencia de acudir directamente a las fuentes

humanas del conocimiento para obtener modelos reales para la toma de decisiones

[Smith, 2000].

La toma de decisiones de una organizacin puede ser enfocada desde muchas

perspectivas, se destacan entre ellas, la Psicolgica, la Econmica, los Sistemas

Expertos, la Administracin, entre otras.

Desde las perspectivas de la Psicologa y la Economa se han desarrollado, con

algn xito, modelos matemticos para la toma de decisiones. La Psicologa y la

llamada Economa Experimental, suelen privilegiar el uso de Modelos de

Racionalidad Limitada que tratan de describir como el hombre decide [Kahneman,

2000, 1981, 1979] a diferencia del enfoque de la Economa Clsica y sus desarrollos

que privilegian los modelos que persiguen la racionalidad de las decisiones y por

tanto tienen una perspectiva normativa, deciden por lo que est establecido,

normado y regulado. Estos esfuerzos han sido hechos tradicionalmente desde la

_________________________________________________________________ 24

perspectiva de la Investigacin Operativa, formando parte de la teora de la decisin

y la teora de juegos [Espn, 2005].

Otra perspectiva de la toma de decisiones es la de creacin de Sistemas Expertos.

Aunque la Lgica Matemtica, y en particular los sistemas multivalentes han estado

relacionados con la Inteligencia Artificial, el nfasis de los Sistemas Expertos ha sido

hecho generalmente orientado a reglas, asociando a ellas ciertos modelos

matemticos relacionados con la propagacin de la incertidumbre [Espn, 2005].

La perspectiva de la Administracin sigue la filosofa Tayloriana y la consecuente

divisin del trabajo en la empresa, combinndola con la dinmica empresarial que

privilegia categoras importantes en la organizacin para su desempeo. Los

conceptos involucrados, son como la gran mayora de los conceptos de las ciencias

sociales, cuyas expresiones no han sido formalizadas matemticamente, conceptos

vagos [Espn, 2005].

Otros problemas relacionados con el anlisis de las decisiones son la frecuente

ausencia de elementos intangibles importantes en el anlisis, la existencia de dos

diferentes y a veces contradictorios anlisis, el cuantitativo y el cualitativo y la

vaguedad e incertidumbre de la informacin [Espn, 2005]. La vaguedad es junto a la

incertidumbre objeto de estudio de la Lgica Difusa, y ello es uno de los motivos que

hacen recomendable el uso de modelos de esta disciplina para el logro de la

integracin estratgica de la organizacin.

Lgica Difusa. Definicin

Aprovechando las oportunidades que brinda la Lgica Difusa en el diseo de los SSD

se considera necesario su anlisis por lo que se expondrn sus principales

elementos.

La Lgica Difusa surge por la necesidad de formalizacin del conocimiento

impreciso, vago, o expresado exclusivamente de manera lingstica [Dubois, 1980],

aplicndose a conceptos que pueden tomar un valor cualquiera de veracidad dentro

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de un conjunto de valores que oscilan entre dos extremos, la verdad absoluta y la

falsedad total [Madrimasd, 2007; Corzo, 2007]. Un predicado de la Lgica Difusa,

dentro del universo del conjunto X, tiene valores continuos en el intervalo entre [0, 1]

significando 0 que no pertenece y uno que pertenece por completo al conjunto. Los

sistemas basados en la Lgica Difusa combinan variables de entradas, definidas en

trminos de conjuntos difusos, por medio de grupos de reglas que producen uno o

varios valores de salida [Prez, 2005]. Estos sistemas, a diferencia de los sistemas

basados en la lgica clsica, tienen la capacidad de reproducir aceptablemente los

modos usuales de razonamiento, considerando que la certeza de una proposicin es

cuestin de grado. Entre las caractersticas ms atractivas de la Lgica Difusa se

encuentran, su flexibilidad, su tolerancia con la imprecisin, su capacidad para

modelar problemas no lineales, y su base en el lenguaje natural [Trillas, 1992].

Lgicas multivalentes. Elementos bsicos

Las distintas formas de definir las operaciones y sus propiedades determinan

diferentes lgicas multivalentes que son parte del Paradigma de la Lgica Difusa

[Dubois, 1980]. Las aplicaciones de esta disciplina en el campo de la toma de

decisiones han sido hechas bsicamente a partir del concepto de operador, ms que

en el de Lgica Multivalente [Dubois, 1985]. Los operadores son clasificados en

conjuntivos, disyuntivos y de implicacin, y utilizados por analistas de la decisin de

acuerdo con su experiencia y su intuicin para lograr a travs de la seleccin de

alguno de ellos una confluencia de objetivos y restricciones. Sin embargo, esta

manera de abordar las decisiones no proporciona la mejor base para utilizar la

capacidad de la Lgica Difusa para la transformacin del conocimiento y las

preferencias del decisor en frmulas lgicas; en otras palabras, no permite usar esta

lgica a la manera de la Ingeniera del Conocimiento. El uso del lenguaje como

elemento de comunicacin entre un analista y un decisor a la manera en que suele

plantearse entre un Ingeniero del Conocimiento y un Experto apunta ms al uso de

una combinacin armnica de operadores, que hacia el uso de slo uno de ellos

[Espn, 2006a].

EmmanuelResaltar

_________________________________________________________________ 26

A continuacin, se vern los operadores (conjuncin, disyuncin y negacin, para los

valores de verdad de p y q, v(p) y v(q)) definidos en la modelacin de la Lgica

Probabilista y el Modelo de Mnimo y Mximo, utilizados en la modelacin de los SSD

y las deficiencias encontradas en estos modelos para atrapar la complejidad de los

problemas de la toma de decisiones. Se analizarn con mayor profundidad los

operadores de la Lgica Difusa Compensatoria, una nueva modelacin creada por el

grupo cientfico multidisciplinario GEMINIS (Gestin Empresarial en la Incertidumbre:

Investigacin y Servicios) de la CUJAE (Instituto Superior Politcnico Jos Antonio

Echeverra).

Lgica Probabilstica

Se obtiene definiendo las operaciones del siguiente modo [Dubois, 1980]:

Conjuncin v(p q) Disyuncin v(p q) Negacin v(p) v(p).v(q) v(p)+v(q)-v(p).v(q) 1 - v(p)

Tabla 1.4 b. Operaciones de la Lgica Probabilstica.

La lgica as definida no es distributiva y satisface las propiedades conmutativa,

asociativa, identidad y las leyes de DMorgan [Dubois, 1980]. La Lgica Probabilstica

es un modelo sensible, que reacciona a los cambios en los predicados bsicos. Sin

embargo carece de una importante propiedad lgica llamada Idempotencia (p p = p, p p = p) que hace que carezca de propiedades cardinales; es decir el modelo slo puede ser utilizado para ordenar los predicados en orden de veracidad [Espn,

2004].

Modelo de Mnimo y Mximo

Es el sistema que ms axiomas de la lgica bivalente satisface y se define del

siguiente modo [Dubois, 1980]:

Conjuncin v(p q) Disyuncin v(p q) Negacin v(p) min(v(p); v(q)) max(v(p); v(q)) 1 v(p)

_________________________________________________________________ 27

Tabla 1.4 c. Operaciones del Modelo de Mnimo y Mximo.

Los modelos multivalentes suelen utilizar como conjuncin y disyuncin operadores

que satisfacen respectivamente las siguientes propiedades [Dubois, 1980]:

Conjuncin v(p q) Disyuncin v(p q) ))(),(min()( qvpvqpv ))(),(max()( qvpvqpv

Tabla 1.4 d. Propiedades que cumple el Modelo de Mnimo y Mximo.

Este modelo, en sentido estrecho es el nico sistema asociativo e idempotente que

satisface las propiedades anteriores. Sin embargo no es un modelo sensible; puede

variar mucho la veracidad de los predicados bsicos sin que se refleje en el valor del

predicado compuesto [Espn, 2004]. En el campo de la toma de decisiones son

necesarios desarrollos tericos para el logro de mejores resultados. Por ejemplo, es

deseable que los valores de verdad de las lgicas multivalentes posean sensibilidad

a los cambios de los valores de verdad de los predicados bsicos, y conserven el

significado verbal de los valores veritativos calculados. Esto es difcil de lograr con

los requerimientos axiomticos tradicionales [Espn, 2006a].

1.5 Lgica Difusa Compensatoria

Es una lgica multivalente que renuncia a varios axiomas clsicos en este tipo de

sistemas para lograr un sistema idempotente y sensible [Espn, 2004] superando las

dificultades sealadas. sta se propone como una alternativa desde posiciones de la

lgica al enfoque normativo de la decisin, uniendo la modelacin de la decisin y el

razonamiento sobre bases afines al paradigma racional que aqul sustenta [Espn,

2006a]. Es un sistema lgico que permite la modelacin simultnea de los procesos

deductivos y de toma de decisiones [Espn, 2003; Delgado, 2007]. Permite la

compensacin de los atributos (en este caso predicados), pero si son violados ciertos

umbrales hay un veto que impide la compensacin. Al mismo tiempo, las

propiedades que satisface hacen posible de manera natural el trabajo de traduccin

del lenguaje natural al de la lgica, incluidos los predicados extensos si stos surgen

del proceso de modelacin [Espn, 2006a; Delgado, 2007].

_________________________________________________________________ 28

Las operaciones se definen del siguiente modo [Espn, 2006a; Delgado, 2007]:

Conjuncin v(p q) Disyuncin v(p q) Negacin v(p) 2/1))().(( qvpv 2/1)))(1))((1((1 qvpv 1 v(p)

Tabla 1.5 a. Operaciones de la Lgica Difusa Compensatoria.

El aumento o disminucin del valor de verdad de la conjuncin o la disyuncin

provocadas por el cambio del valor de verdad de una de sus componentes, puede

ser compensado con la correspondiente disminucin o aumento de la otra. La

frmula de la conjuncin representa la Media Geomtrica y la disyuncin el Dual de

la Media Geomtrica de los valores de verdad de los predicados. Remitirse al Anexo

4 para ver la generalizacin de estas frmulas y otras frmulas definidas en la Lgica

Difusa Compensatoria que no forman parte del modelo matemtico utilizado en esta

investigacin.

Los cuantificadores universal y existencial son introducidos a travs de las siguientes

frmulas [Espn, 2006a]:

Cuantificador Universal Cuantificador Existencial ( ))())(:( xPvxPxvXx= ( ) )())(:( xPvxPxv Xx=

Tabla 1.5 b. Cuantificadores Universal y Existencial.

Considrese el predicado )()( jii PIijC = (1) donde Ii es la veracidad de que el atributo i es importante y Pji expresa la veracidad de que los deseos

correspondientes al atributo i son satisfechos por parte de la alternativa j. La forma

de obtener los pesos relativos de cada atributo son aqu sustituidos por valores de

verdad de afirmaciones sobre la importancia de los diferentes atributos [Espn,

2006a; Delgado, 2007].

Se garantiza con este modelo de decisin, la combinacin efectiva de elementos

intangibles valorados a travs de expertos considerando escalas categoriales de

veracidad; con informacin cuantitativa, que aporta valores de verdad a travs de

_________________________________________________________________ 29

predicados definidos convenientemente a partir de tal informacin [Espn, 2004;

Delgado, 2007].

Este modelo permite tener en cuenta la importancia relativa de los atributos a travs

de la conjuncin de expresiones condicionales (frmula 1), ntese adems que cada

expresin condicional alcanza el valor cero slo en el caso en que la importancia

relativa Ii sea 1, y el predicado del atributo correspondiente (Pji) tome valor cero; o

sea, cuando Ii=1 y Pji=0 la conjuncin de la frmula (1) alcanza el valor cero

independientemente del comportamiento de los dems atributos. Esto significa que

es posible el veto, y que este se produce slo si hay certeza total de que el atributo

es importante y este tiene desempeos inaceptables [Espn, 2006a; Delgado, 2007].

El modelo tambin permite abordar situaciones de dependencia preferencial [French,

1986] a travs de predicados condicionales.

Ntese que a travs de (1) es posible abordar con propiedades similares el problema

de decisin bajo riesgo; basta interpretar los valores Ii como la veracidad de que el

escenario i es probable y Pji como la veracidad de que en presencia del escenario i la

alternativa j ofrece buenos resultados [Espn, 2006a; Delgado, 2007].

Del mismo modo es posible abordar el problema de la decisin grupal, considerando

cada Ii en (1) como la veracidad de que la alternativa j es conveniente desde la

perspectiva del experto i y Pji ofrece la perspectiva del experto i sobre la alternativa j

[Espn, 2006a; Delgado, 2007].

El sistema multivalente aqu propuesto ha sido aplicado con buenos resultados en la

modelacin de diversos problemas organizacionales y relacionados con la educacin

[Delgado, 2005; Espn, 2004, 2006; Vanti, 2006; Delgado, 2007].

1.6 Enfoque SWOT-OA

El trmino SWOT-OA (Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threat - Objectives,

Actions), que se traduce al espaol como: Fortalezas, Debilidades, Oportunidades,

_________________________________________________________________ 30

Amenazas - Objetivos y Acciones; interrelaciona los elementos organizacionales

vistos en el anlisis DAFO y en el Cuadro de Mando Integral [Espn, 2007].

El anlisis SWOT-OA, propone una forma de evaluar la relacin que existe entre las

caractersticas de la organizacin, las caractersticas del entorno, los objetivos

estratgicos y las acciones, trabajando con estructuras matriciales como

herramientas para evaluar la relacin entre los mismos. Comienza el anlisis desde

el nivel superior de definicin, por ejemplo las caractersticas de la organizacin y su

entorno, desglosando el anlisis con los objetivos estratgicos definidos para

satisfacer ese nivel superior, hasta llegar a las acciones definidas para el

cumplimiento de los objetivos estratgicos. De esta forma, queda evaluada la

relacin que existe entre todos estos elementos claves para el cumplimiento de la

visin de la organizacin [Espn, 2007].

Este enfoque, ayuda a garantizar la coherencia de la modelacin de la estrategia de

la organizacin, permitiendo un anlisis riguroso en la modelacin de la estrategia,

apoyndose en las valoraciones de expertos que expresan las veracidades de las

incidencias, importancia o presencia entre todos los elementos definidos. Utiliza los

operadores definidos en la Lgica Difusa Compensatoria, para obtener, el clculo de

importancia de las caractersticas de la organizacin, de las caractersticas del

entorno, de los objetivos estratgicos y de los objetivos tcticos o acciones, con el fin

de definir un nivel de prioridad entre los mismos.

Partiendo de la media geomtrica de las opiniones ofrecidas por los expertos de los

valores de Incidencia, Presencia e Importancia, se siguen los siguientes pasos:

1. Clculo de importancia de las caractersticas de la organizacin [Espn, 2005]:

Para el clculo de importancia de las caractersticas de la organizacin

[ ]21 nk = donde k representa la valoracin de importancia de la caracterstica k,

se define:

_________________________________________________________________ 31

La caracterstica k de la organizacin es importante si est presente en la misma y

existen caractersticas j presentes en el entorno que junto a la caracterstica k de la

organizacin deben ser tenidas en cuenta en relacin con el alcance de la visin y el

cumplimiento de la misin de la organizacin.

{ } { }32 ,,2,1,,2,1)( njynkdqjp jkjkk KK =

( ) ( ) ( )( )332211 knnkkkk dqdqdqp = K

Donde: kp Es la presencia de la caracterstica de la organizacin, jq la presencia de

la caracterstica del entorno y jkd la relacin de incidencia de la caracterstica de la

organizacin y la caracterstica del entorno (Matriz DAFO).

2. Clculo de importancia de las caractersticas del entorno [Espn, 2005]:

Para el clculo de importancia de las caractersticas del entorno [ ]31 nj = donde j

representa la valoracin de la importancia de la caracterstica j, se define:

La caracterstica j del entorno es importante si est presente en el mismo y existen

caractersticas k presentes en la organizacin que junto a la caracterstica j del

entorno deben ser tenidas en cuenta en relacin con el alcance de la visin y el

cumplimiento de la misin de la organizacin.

{ } { }32 ,,2,1,,2,1)( njynkdpkq jkkjj KK =

( ) ( ) ( )( )jnnjjjj dpdpdpq 222211 = K Donde: jq Es la presencia de la caracterstica del entorno, kp la presencia de la

caracterstica de la organizacin y jkd la relacin de incidencia de la caracterstica de

la organizacin y la caracterstica del entorno (Matriz DAFO).

3. Clculo de importancia de los objetivos estratgicos [Espn, 2005]:

_________________________________________________________________ 32

Para el clculo de importancia de los objetivos estratgicos [ ] )(1 32 nni += donde i representa la valoracin de la importancia del objetivo i, se define:

Un objetivo estratgico i es importante si existen caractersticas importantes de la

organizacin o del entorno que l tiene presente.

{ } { }321 ,,2,1,,2,1)( nnrynick riri += KK Donde: r Es la importancia de la caracterstica correspondiente de la organizacin

)( k , o del entorno )( j y irc la relacin de incidencia del objetivo en la caracterstica.

3.1. Clculo de importancia de los objetivos estratgicos a travs de la Matriz de

Incidencias Multilaterales y el Caso Lmite [Espn, 2005]:

Si se cuenta con el valor de incidencia de los objetivos estratgicos en ellos mismos,

matriz Q. Partiendo de 21

][qQ ji nn = , calcular la matriz Qn, y el caso limite Q*. Se definen:

( )kjik2ij QQ:kQ = , ( )kjik23ij QQ:kQ = , , ( )kjik1nnij QQ:kQ = La matriz

nQ es: ( )njiq=nQ (Matriz de Incidencias Multilaterales) Se define

n

nQQ = lim* . Dada la sucesin { } NnnQQQQ ,.....,...,,, 321 , tal que para

cada n natural nQ = 11)( xnn

nijq representa la Matriz de Incidencia Multilaterales.

Definimos la matriz 11)(**

xnnijqQ = , tal que cada elemento *ijq verifica:

nijnij

qq = lim*

Para el nuevo clculo de importancia de los objetivos estratgicos se utiliza la misma

frmula vista anteriormente ( )( riri ck = ) pero sustituyendo la matriz C por la matriz Q*

_________________________________________________________________ 33

4. Clculo de importancia de los objetivos tcticos o acciones [Espn, 2005]:

Para el clculo de importancia de los objetivos tcticos [ ] )(1 32 nni += donde i representa la valoracin de la importancia del objetivo i, se define:

Un objetivo tctico i es importante si existen objetivos estratgicos que l tiene

presente.

{ } { }321 ,,2,1,,2,1)( nnryniok riri += KK Donde: r Es la importancia de los objetivos estratgicos y iro la relacin de incidencia del objetivo tctico en el objetivo estratgico.

Los elementos obtenidos a travs del anlisis propuesto son:

Figura 1.6 a. Resultados del modelo matemtico.

En el siguiente captulo se realizar una generalizacin de este modelo para

garantizar su aplicacin en varios tipos de organizaciones, con diferente informacin

de su proyecto de cambio. Adems se incluir el anlisis de las alternativas de la

decisin.

1.7 Herramientas de trabajo

Una fase muy importante de todo proyecto es el estudio de las herramientas de

trabajo. Para el diseo del sistema, desarrollo del prototipo y del futuro sistema, las

herramientas de trabajo seleccionadas fueron:

_________________________________________________________________ 34

Como sistema gestor de base de datos (SGBD): Microsoft SQL Server 2000.

Como lenguaje de programacin Visual Basic de la plataforma de desarrollo

Visual Studio 6.0.

Para el diseo del sistema se utiliz la metodologa de Proceso Unificado de

Desarrollo de Software (RUP), mediante el uso de la herramienta CASE Rational

Rose.

En los ltimos aos, el software de bases de datos ha experimentado un auge

extraordinario, a raz de la progresiva informatizacin de casi la totalidad de las

empresas. Microsoft SQL Server es un sistema de gestin de bases de datos

relacionales basado en el lenguaje SQL, capaz de poner a disposicin de muchos

usuarios grandes cantidades de datos de manera simultnea. Entre las

caractersticas por la que fue seleccionado como gestor de base de datos del

sistema figuran: gran estabilidad, gran seguridad, escalabilidad y su arquitectura

cliente _ servidor donde la informacin y datos se alojan en el servidor y las

terminales o clientes de la red slo acceden a la informacin [Microsoft, 2007].

Para el futuro desarrollo del sistema y para el desarrollo del prototipo, se determin

emplear Visual Basic por las siguientes razones: fcil manejo de las instrucciones

para la programacin y el mantenimiento; disponibilidad de herramientas muy tiles:

controles, bibliotecas y otras, que permiten gran rapidez en la programacin y por

ltimo, dominio del lenguaje por parte de los desarrolladores. Tambin se analiz,

que el SGBD seleccionado ofrece mxima compatibilidad con el lenguaje de

programacin utilizado, para facilitar el acceso a la misma con mayor seguridad y

rapidez.

Para el diseo del sistema se utiliz la metodologa RUP. RUP es una propuesta de

proceso para el desarrollo de software orientado a objeto que usa UML para describir

un sistema. Mejora la productividad del equipo de trabajo y entrega las mejores

prcticas del software a todos los miembros del mismo. Las principales

caractersticas de RUP son las siguientes [Jacobson, 1993]:

_________________________________________________________________ 35

Dirigido por Casos de Uso: Tiene a los Casos de Uso como el hilo conductor

que orienta las actividades de desarrollo. Se centra en la funcionalidad que el

sistema debe poseer para satisfacer las necesidades de un usuario (persona,

sistema externo, dispositivo) que interacta con l.

Centrado en la arquitectura: Aqu entra a jugar el trmino Arquitectura de

Software que es quien determina la forma del sistema, y abarca diferentes vistas

del sistema (estructural, funcional, dinmica, etc.) y la plataforma en que se va a

desarrollar.

Iterativo e incremental: Propone la descomposicin de proyectos grandes en

mini-proyectos, cada mini-proyecto es una iteracin, y cada iteracin debe estar

controlada y tratar un determinado grupo de casos de uso.

1.8 Conclusiones

El enfoque de direccin estratgica aporta un marco para la direccin

integrada a la organizacin en funcin de sus metas, apoyndose en la

tecnologa digital para elevar su eficiencia.

Herramientas como los sistemas ERP y el anlisis del Cuadro de Mando

Integral son insuficientes para la toma de decisiones coherente con la estrategia

de la organizacin.

Los Sistema de Ayuda a la Decisin constituyen poderosas herramientas que

aportan flexibilidad, rapidez y precisin al proceso de toma de decisin,

enfatizando en los aspectos cuantitativos de la informacin, siendo til incluir en

este anlisis la coherencia del proceso de toma de decisiones con la estrategia

de la organizacin.

Entre los modelos existentes para la toma de decisiones se hace

recomendable el uso de los modelos de la disciplina de la Lgica Difusa por sus

ventajas ante la incertidumbre y vaguedad de la informacin. Sin embargo, los

modelos de Mnimo y Mximo y el de la Lgica Probabilstica no cumplen con las

propiedades de sensibilidad e idempotencia, respectivamente, necesarias para el

anlisis estratgico a travs de las valoraciones de los expertos.

_________________________________________________________________ 36

La Lgica Difusa Compensatoria supera las dificultades (sensibilidad e

idempotencia) del modelo de Mnimo y Mximo y la Lgica Probabilstica,

ofreciendo una nueva formulacin de los operadores que brindan una mayor

ventaja para el anlisis de las decisiones.

El enfoque SWOT-OA, ayuda a garantizar la coherencia de la modelacin de

la estrategia de la organizacin, utilizando los predicados de la Lgica Difusa

Compensatoria para el clculo de importancia de las caractersticas (organizacin

y entorno) y objetivos (estratgico y tcticos), contribuyendo a la correcta

formulacin de la estrategia de la organizacin, a travs del conocimiento de los

expertos. Haciendo posible el trabajo de traduccin del lenguaje natural al de la

lgica.

Las herramientas utilizadas para el diseo y futuro desarrollo del sistema

fueron, Microsoft SQL Server 2000, Visual Basic 6.0 y la metodologa RUP.

_________________________________________________________________ 37

Captulo 2: Diseo del Sistema de Ayuda a la Decisin

basado en la Lgica Difusa Compensatoria

2.1 Introduccin

Teniendo como base terica los elementos vistos con anterioridad, se propone en

este captulo obtener la generalizacin del modelo matemtico basado en la Lgica

Difusa Compensatoria de forma que incluya el anlisis de varios tipos de

organizaciones y de las alternativas de decisin. Partiendo de esta generalizacin, se

propone el diseo de un sistema informtico que haga viable el trabajo con las

matrices y la evaluacin de las mismas por los expertos de la organizacin, para

obtener como resultado, la validacin del ejercicio estratgico de la organizacin y el

anlisis estratgico de las alternativas de decisin. Con este objetivo queda expuesto

en este captulo, la descripcin del sistema, la definicin de las matrices y su

procesamiento, los tipos de usuarios, organizaciones y decisiones definidos, los

requerimientos funcionales y no funcionales, el funcionamiento del sistema a travs

de los casos de uso y el modelo de datos del sistema.

2.2 Generalizacin del modelo matemtico basado en la Lgica Difusa

Compensatoria. Anlisis de las Alternativas de Decisin

Tomando como base el modelo basado en la Lgica Difusa Compensatoria definido

en el captulo anterior, para el clculo de importancia de las caractersticas

(organizacin y entorno) y objetivos (estratgicos y tcticos), se hace una

generalizacin de este modelo, para su aplicacin ms flexible a varios tipos de

organizaciones y para incluir el anlisis del clculo de importancia de los objetivos de

la decisin y la conveniencia de las alternativas de decisin. Con este fin se hacen

las siguientes definiciones.

_________________________________________________________________ 38

Tipos de organizaciones

Las caractersticas o elementos de una organizacin varan en dependencia del tipo

de la misma y la subordinacin o no de estas a otras organizaciones. Para la

modelacin de varios tipos de organizaciones, se han definido cuatro clasificaciones

o tip