La adopción de tecnologías impacta en el desempeño organizacional. Esto implica entender no solo las actuales capacidades que tiene una organización, sino también cómo estas pueden aprovecharse para incorporar la Inteligencia Artificial y así mejorar el rendimiento general de la organización.
Para que las organizaciones puedan implementar ciertas tecnologías, como la Inteligencia Artificial, existen investigaciones que indican que estas deben tener ciertas capacidades previas, como la automatización, destrezas para innovar radical e incrementalmente, así como habilidades de aprendizaje organizacional.
Sigifredo Laengle, director académico del diplomado de postítulo en Sistemas de la unidad de Educación Ejecutiva (UEjecutivos) de la FEN U. de Chile, destaca que “todas estas condiciones ‘prescriptivas’ dependen fuertemente del tipo de organización, así como del ambiente o circunstancias en que ella se desenvuelve. Aunque compartimos el enfoque normativo, creemos que éste debe complementarse con un análisis de la realidad coyuntural de la organización”.
Para analizar este tema, el académico se encuentra investigando la aplicación de la metodología system dynamics en las organizaciones, la que permite evaluar y estudiar el contexto de sistemas de información, producción y gestión de proyectos. Esta es una herramienta para analizar y gestionar sistemas complejos, lo que posibilita entender las dinámicas subyacentes y tomar decisiones informadas, para mejorar el desempeño y la sostenibilidad de los sistemas de la organización.
En este mismo estudio, revisan las aplicaciones de la teoría de viabilidad en la gestión de organizaciones, que se refiere a la capacidad que tienen para mantenerse de manera funcional, competitiva y adaptativa en su entorno. Y proponen un proyecto de cuatro etapas, basado en ambos enfoques, para determinar cuáles son las capacidades con las que cuenta una organización y las requeridas para implementar la herramienta de Inteligencia Artificial.
Cuatro etapas
El académico explica que el proyecto consta de un dashboard de control que contiene cuatro partes. La primera apoya el análisis causal cualitativo del problema (CM – Causal Model), que ayuda a los analistas y tomadores de decisiones a comprender las conexiones primordiales entre las variables del sistema, permitiendo identificar factores críticos y áreas clave de intervención.
La segunda es un modelo dinámico cuantitativo que permite evaluar las variables y sus relaciones en el tiempo (SDM – System Dynamics Model). Este facilita la predicción y el análisis de los efectos de políticas o decisiones a largo plazo, ayudando a entender las dinámicas complejas que emergen de las interacciones entre las variables del sistema.
La tercera es un análisis de equilibrio de las variables que eventualmente también se pueden optimizar (EQ – Equilibrio). Este permite identificar condiciones de equilibrio deseables y evaluar cómo se pueden optimizar las variables del sistema, para mantener o mejorar esas condiciones.
“Cada una de estas partes del dashboard cumple un papel crucial en el análisis y la gestión de sistemas complejos, lo que ayuda a los usuarios a tomar decisiones más informadas y estratégicas basadas en un entendimiento profundo de las dinámicas subyacentes”, sostiene el académico.
Destaca que lo novedoso de este proyecto es el análisis de la viabilidad del sistema (VIAB) –proceso mediante el cual se evalúa la posibilidad de que un sistema o proyecto sea factible y práctico dentro de un conjunto específico de restricciones o condiciones–, que permite responder preguntas como ¿dónde debemos comenzar para asegurar que las variables permanezcan en un sector de restricciones dadas? Y ¿podemos llegar a algún objetivo deseado desde el punto en el que se encuentra la organización? Este enfoque es útil en aquellas organizaciones que deben tomar decisiones estratégicas informadas, pues, además, evalúa su viabilidad económica y operativa en el contexto en el que opera la organización.
A partir de este proyecto, se desprende que “aunque las aplicaciones de system dynamics a las áreas de producción y gestión de proyectos son cuantiosas, la aplicación de la teoría de viabilidad en management es un campo emergente, pero es esencial. Esta ayuda a las organizaciones a entender y gestionar la sostenibilidad y adaptabilidad, utilizando herramientas conceptuales como la resiliencia y la invarianza para mantener condiciones deseables a lo largo del tiempo”, dice el académico.
“Concluimos que ambos enfoques en conjunto permiten comprender cuáles son las capacidades actuales con las que cuenta una organización, así como diseñar las capacidades requeridas (la automatización, destrezas para innovar radical e incrementalmente, y habilidades de aprendizaje organizacional). Esta propuesta proporciona una evaluación integral de las tecnologías y su impacto en la organización”, puntualiza el académico.
Equipo Prensa
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