MDS

Es una metodología que se orienta a la toma de decisiones(gestión), no es una metodología de pronóstico, como lo es que trabajan en estadística, se busca decir, el que hacer, pero no el cómo hacer las cosas.

Se puede dar que 2 equipos estudien una misma problemática, lo que sucede es que el equipo A, tomaron un modelo causal distinto al del otro grupo, ¿por qué? Porque todo depende de los paradigmas, modelos mentales.

La DS trabaja con la complejidad sistémica y no con

Error del 5% no lo plantea forrester, las metodologías necesitan enriquecerse de otras áreas,

No existe modelo perfecto, seria perfecto cuando representa al 100 % el comportamiento del sistema real, eso no puede, no porque la dinámica sea deficiente, sino porque los modelos que vamos a construir, el modelo solamente extrae las características relevantes para el estudio

FRASE.

Es importante encontrar esos puntos, en donde con hacer esos pequeños cambios, se promovería grandes cambios en el sistema (PASO7)

VARAIBALES PALANCA: Variables que si quiero hacer grandes cambios, tendrá que cambiar esos valores, repercutiendo en el sistema.

Analizar los cambios que se van a dar el tiempo, con el estudio de los bucles de retroalimentación, como estas interactúan, estos harán cambios.

La temporalidad se da, en que el análisis se va a dar en un intervalo de tiempo

NO ES UNA METODOLOGIA DE PRONOSTICO, PERO SI NOS DIRA A FUTURO, SI TU MODIFICAS ESTA VARIABLE PALNACA, ESTO SUCEDERA EN EL SISTEMA

EN BASE A QUE CONFIARIAMOS QUE LOS ESCENARIOS QUE LA DINAMICA NOS DIRA QUE SUCEDERAN, NOSOTROS TENEMOS QUE DECIR QUE VAMOS A SUCEDER.

En la dinámica, vamos a tener 2 momentos de simulación del sistema, del pasado al presente, del presente al futuro, al tomador de decisiones le favorece de la 2da.

Al analizar los resultados del pasado al presente, comprándolos con la data histórica, tienen una margen de error del 5%, si compruebo que los resultados de las simulaciones que representa al sistema vs los datos del sistema real son máximos 5% dará la confianza.

ENTORNOS COMPLEJOS:  La incertidumbre de la ocurrencia de los eventos

Se esta dando los estudios combinando la dinámica de sistemas con la IA

La técnica de la lógica difusa, sistemas probabilísticos, se da el estudio de sistemas con incertidumbre, dentro del sistema, esta incertidumbre se pueda apoyar.

Los mas complejos(sist. De actividad humana)

SITUACIONES PROBLEMATICAS SE ENCUENTRA EL FACTOR QUE HACE A LOS ENTORNOS EL MAS COMPLEJO POSIBLE (SER HUMANO), HACE QUE LOS SISTEMAS VIVAN EN ENTORNOS COMPLEJOS, PORQUE NO ES FACIL, NO HAY OTRO FACTOR MAS DIFICIL DE GESTIONAR QUE SEA EL SER HUMANO.

RETRASO O DEMORA EN LA DINAMICA DE SISTEMAS

SE DA CUANDO EL EFECTO DE UNA VARIABLE HACIA OTRA, ESCEDE ESA UNIDAD DE TIEMPO ELEGIDAD COMO UNIDAD DE TIEMPO DE ANALISIS

LA FINALIDAD ES ANALIZAR PORQUE SE DA ESA DEMORA Y ANALIZAR PORQUE SE DA ES ADEMORA Y REDUCIRLA A LO MENOS POPSIBLE

Con la dinámica de sistemas lo que haremos es MODELAMIENTO Y SIMULACION CONTINUA DE UN SISTEMA DE ACTIVIDAD HUMANA DE UNA PROBLEMÁTICA, SIN ANALIZAR EL SISTEMA REAL, SOLO UN MODELO DEL SISTEMA REAL, VALIDO Y CONSTUIDO DE UNA MANERA CORRECTA

DOS RAZONES POR LA QUE FORRESTER CREA LA DINAMICA DE SISTEMAS:

BUCLES DE RETROALIMENTACION (MODELAMIENTO CAUSAL)

RETRASOS O DEMORAS(SIMULACION)

NO SE TRATA SOLO DE IDENTIFICAR LOS BUCLES, SINO TAMBIEN RECONOCER LOS QUE HACEN BIEN O MAL AL SISTEMAS, PARA ELIMINAR O REDUCIR SU INFLUENCIA EN LOS BUCLCES.

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