Simulacion. Una alternativa para la toma de decisiones óptima

Técnicas Cuantitativas. Prof. Agustín Mejías. Informe Técnico, Simulación.

SIMULACION. Una alternativa para la toma de decisiones óptima.

Bocanegra, Douglas.

  Contreras, Yaigenis

Sevilla, Vanessa.

Resumen—La simulación está revolucionando la forma en el que las organizaciones toman decisiones, de allí que sea aplicado el  método de Monte Carlo el cual implica un muestreo aleatorio, cuyo objetivo es estimar una cantidad determinista que permite un análisis preciso y expedito de una amplia cantidad de datos, donde sigue una identificación y tendencias que actualmente pueden ayudar a las empresas a la toma de decisiones más trascendentales, a su vez trae como beneficios reducción de costos y mayor eficiencia.

Palabras Clave— Simulación, Inteligencia Artificial (IA), Decisiones Administrativas, Métodos Cuantitativos.

Abstract— Simulation is revolutionizing the way in which organizations make decisions, hence the Monte Carlo method is applied, which involves random sampling, whose objective is to estimate a deterministic quantity that allows a precise and expedited analysis of a large number of data, where it follows an identification and trends that can currently help companies to make more far-reaching decisions, in turn brings cost reduction and greater efficiency as benefits.

Keywords— Simulation, Artificial Intelligence (AI), Management Decisions, Quantitative Methods.

1. INTRODUCCIÓN

En la actualidad, las organizaciones buscan satisfacer las necesidades de los clientes, ya sea en calidad, tiempo, costos o beneficios a corto y largo plazo. Esto se debe a que, si una organización no logra retener a sus clientes ni captar nuevos clientes, esta probablemente cesará en sus funciones. Por este motivo, las organizaciones se encuentran adoptando estrategias que consideran oportunas con el objetivo de ser más competitivas. Sin embargo, existe una determinante esencial que puntualiza el éxito o el fracaso de cualquier estrategia, como lo es el grado de incertidumbre que implica cualquier tentativa por ser competitivo.

Ahora bien, para lograr la disminución del grado de incertidumbre dentro de una organización, es necesario optar por hacer inversiones en tecnología y conocimiento para mejorar la eficiencia y la probabilidad de obtener resultados deseables. Pero en la medida que la organización se beneficia de la tecnología, esta puede volverse más compleja, por ejemplo: los humanos deben capacitarse para poder interactuar con la nueva tecnología, lo cual genera nuevos comportamientos. En este sentido, los comportamientos son parte de la organización y puede decirse que son parte de la cultura.

Cabe destacar, que la toma de decisiones está siendo cada vez más compleja en el mundo actual, ya que los encargados y/o gerentes procesan grandes cantidades de información, motivo por el cual, se presentan posibles consecuencias y riesgos inherentes, ya que la información debe recopilarse y procesarse para tomar las decisiones pertinentes.

Ante la realidad descrita en la que hacen vida las organizaciones, se han desarrollado cantidades de métodos cuantitativos como por ejemplo las simulación que relacionado a este se encuentra la Inteligencia Artificial (IA), donde se ha vuelto un aliado ideal para la toma de decisiones, así como un posible reemplazo del gestor de ediciones humano. Asimismo, el objetivo de este informe consiste en reconocer la relación de la Inteligencia Artificial (IA) con la simulación y la toma de decisiones.

1. DISCUSIÓN Y ANÁLISIS DEL TEMA

Es importante resaltar, que los métodos cuantitativos constituyen técnicas de investigación utilizadas para analizar datos cuantitativos, permiten a los profesionales organizar y comprender números y, a su vez, tomar buenas decisiones. Además, son herramientas y procedimientos utilizados para analizar diferentes datos e identificar aquellos que son útiles para generar contenido relevante que permita orientar las acciones de una empresa y/o organización. Estos métodos dan a los gerentes un mejor entendimiento de los problemas dentro de las organizaciones para que puedan tomar mejores decisiones con la información que tienen disponible, y aplicarlo en temas como la planificación estratégica.

En este orden de ideas, se puede mencionar que con la aplicación de los métodos cuantitativos es posible realizar investigaciones de procesos y operaciones. Estas sirven, a su vez, para medir el rendimiento y buscar soluciones a problemas de ingeniería, que influyen sobre la productividad, así como la rentabilidad de la organización, algunos de los métodos cuantitativos más utilizados en los negocios se encuentra la programación lineal, las matemáticas financieras, el análisis estadístico, investigación de operaciones y la simulación.

Para ilustrar la aplicación de los métodos cuantitativos se tiene la simulación, definida como un conjunto de ecuaciones que representa procesos, variables y relaciones entre variables de un fenómeno del mundo real y que proporciona indicios aproximados de su comportamiento bajo diferentes manejos de sus variables.

De acuerdo a lo antes planteado, es importante señalar el término Monte Carlo, el cual generalmente se asocia con el proceso de modelado y simulación de un sistema afectado por la aleatoriedad: se generan varios escenarios aleatorios y se recopilan estadísticas relevantes para evaluar, por ejemplo, el desempeño de una política de decisión o el valor de un activo (Brandimarte, 2014, p.4).

Los métodos Monte Carlo son herramientas extremadamente flexibles y poderosas; además, son conceptualmente muy simples, al menos en su forma ingenua y cruda. Todas estas características agradables se ven contrarrestadas por una deficiencia significativa: pueden ser muy ineficientes, cuando cada ejecución de simulación individual es costosa desde el punto de vista computacional y/o se necesita un tamaño de muestra grande para obtener estimaciones confiables.

En cuanto al nivel de planificación y control estratégicos de una empresa, los modelos de simulación insertan varias entradas a un sistema y proporcionan un modelo para evaluar o volver a diseñar y medir o cuantificar factores tan importantes como la satisfacción del cliente, la utilización de recursos, el proceso de reingeniería y el tiempo invertido en todo ello. Del mismo modo la simulación del proceso empresarial es una herramienta que se utiliza después del diseño o el rediseño de un proceso para analizar la eficiencia del proceso antes de la implementación, probar el proceso en una situación real permite a las organizaciones determinar el impacto del proceso sin interrumpir las operaciones comerciales cotidianas y fomenta una mejor toma de decisiones y una mejora continua.

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