INTRODUCCION

El uso de modelos, a veces llamado "modelación", es un instrumento muy común en el estudio de sistemas de toda índole. El empleo de modelos facilita el estudio de los sistemas, aún cuando éstos puedan contener muchos componentes y mostrar numerosas interacciones como puede ocurrir si se trata de conjuntos bastante complejos y de gran tamaño. Los modelos son muy útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es imposible trabajar directamente en la realidad en sí.

Definición

Un modelo es un bosquejo que representa un conjunto real con cierto grado de precisión y en la forma más completa posible, pero sin pretender aportar una réplica de lo que existe en la realidad. Los modelos son útiles para describir, explicar o comprender mejor la realidad, cuando es imposible trabajar directamente en la realidad en sí. Por ejemplo, si quisiera explicar lo que es un hipopótamo, se le podría presentar en un dibujo, mejor aún sería una fotografía y todavía mejor, un modelo en tres dimensiones en una escala determinada. Para ciertos fines esto sería mucho más fácil que trasladarse al Africa para ver un hipopótamo en su ambiente natural.

Requisitos de un modelo funcional

Un modelo funcional es un instrumento que sirve a su propósito en forma adecuada y que deja satisfecho al utilizador.

Los requisitos primordiales para construir cualquier modelo son:

Un propósito claramente definido.

Identificar las consideraciones esenciales (incluir en el modelo).

Desechar consideraciones superfluas (estas son fuente de confusión).

El modelo debe representar la realidad en forma simplificada.

Tipos de modelos

Físico: como ser una estatua o maqueta,

Complicados: utilizarse ordenadoras muy poderosas.

Gráfico: lo representa un dibujo.

Cuantitativos

Cualitativos

Las ventajas de un modelo gráfico

La estructura y el contenido del modelo son percibidos con claridad y precisión. El propósito del modelo se percibe netamente.

La representación elaborada no puede ser modificada; el concepto representado tiene que ser constante. Si las condiciones cambian quizás será preciso construir un nuevo modelo, pero eso no invalida el modelo original.

Modelos cualitativos

Los modelos cualitativos determinan, de manera general, las relaciones entre diferentes factores o componentes del sistema. Estos modelos no pretenden cuantificar dichas relaciones sino solamente facilitar el entendimiento de cómo funciona el proceso específico que nos interesa. Al construir modelos gráficos, es aconsejable comenzar en forma sencilla para luego ampliar el modelo y poder incluir todos los factores esenciales. Es así como finalmente se puede describir el proceso específico que nos interesa con todo el detalle necesario para cumplir el propósito del análisis

Este tipo de modelo tiene infinidades de aplicaciones, en esta investigación ejemplificaremos su uso en:

1. Sistemas de producción animal; 2. Inteligencia artificial; 3. Selección de personal

1. Sistemas de producción animal. Los sistemas pecuarios involucran diferentes procesos biológicos, que podemos identificarlos tanto a nivel celular (ej. secreción de leche en la glándula mamaria), como en aspectos de manejo de un hato completo de animales (ej. productividad del hato). Debido a las interacciones entre componentes del sistema, generalmente es preciso comenzar el estudio analizando los diversos procesos biológicos por separado, antes de poder intentar comprender el funcionamiento del todo el sistema en su conjunto.

Por ejemplo, si queremos determinar los factores que afectan el número de terneros machos que nacen en el año en un hato de carne, se podría indicar los siguientes factores: número de vacas preñadas, número anual de vacas que paren una cría viva, y la relación hembra/macho en los terneros nacidos. Para tratar de explicar por escrito cómo estos factores influyen conjuntamente en la determinación del número de machos nacidos; se requeriría redactar un texto bastante largo, complicado de leer y que fácilmente podría ser mal interpretado. Es por ello que resulta preferible el desarrollar un modelo cualitativo gráfico.

El modelo ilustrado hace referencia a una pequeña parte del sistema. Si quisiéramos explicar el funcionamiento de todo un hato de carne, para que esto nos permita entender los flujos (movimientos) de animales entre las diferentes categorías o clases de ganado, es necesario crear un modelo de Flujo de ganado lo cual permitirá saber cómo funciona el sistema. Los puntos críticos o procesos biológicos que regulan los flujos de animales se identifican (ej. parición, empadre, destete, selección de vacas viejas, selección de hembras de reemplazo, sacrificio, venta). Cada uno de estos componentes pueden ser extraídos del modelo completo para entender mejor como funcionan los elementos que lo componen.

2. Inteligencia Artificial El Razonamiento Cualitativo es una técnica de Inteligencia Artificial cuyas principales características son:

• Distingue sólo las características necesarias para identificar objetos, situaciones o acciones, en un contexto.
• Permite representar problemas con una definición pobre (parcial, incierta e/o imprecisa), soportar el proceso de solución y proporcionar una interpretación mejor de los resultados.
• Definiciones: Calidad: Propiedad o conjunto de propiedades inherentes a una cosa, que permiten apreciarla como igual, mejor o peor que las restantes de su especie. Cantidad: 1.
• La propiedad de las cosas que es medible; 2. Tamaño, extensión o peso o cantidad de números; 3. Un valor, componente, etc. que puede expresarse utilizando números.
• El conocimiento cualitativo se obtiene cuando se utiliza una escala estándar para representar magnitudes.
• No estructura el dominio de forma homogénea, sino que se fija más en los límites.
• Es la forma más ampliamente utilizada para representar el razonamiento por sentido común (conocimiento común y mecanismos para inferir nuevo conocimiento que posee un niño).

Ventajas del Razonamiento Cualitativo

• Puede ser caro, demasiado complejo o imposible manejar toda la información.
• Es robusto bajo transformaciones.
• Posee un grado de abstracción mayor (bueno para la toma de decisiones).
• Representa conocimiento vago o más preciso con granularidad burda o fina, respectivamente.
• Es independiente de valores específicos y distintas granularidades. Permite representación "top-down".
• El poder expresivo de las restricciones cualitativas depende de su interacción.

Desventajas del Razonamiento Cualitativo

• No es determinista. Puede corresponder a muchas situaciones reales.
• No se dispone de un modelo completo para el razonamiento cualitativo.
• A los métodos cualitativos les falta una estructura global y son ineficientes a ese nivel.

Razonamiento Espacial Cualitativo

• Se ha aplicado el Razonamiento Cualitativo a los siguientes dominios: orientación, distancia, forma, tamaño, relaciones topológicas, movimiento, ...
• Es capaz de representar y razonar con información como: "el cine que buscas está a la derecha, lejos de aquí (si vas andando), pero más cerca que tu casa, al noreste de la ciudad".

Areas de aplicación del Razonamiento Espacial Cualitativo

• Reconocimiento de objetos visuales.
• Mapas cognitivos y búsqueda de caminos para control de robots en simulación.
• Planificación espacial.
• Diagnóstico de mal funcionamiento en circuitos eléctricos o en neurología.
• Sistemas de información geográfica.
• Lenguaje natural para informar sobre direcciones.
• Diseño e interfaces de usuario.
• Determinación de la estructura molecular 3-D.

3. Modelos Conceptuales de Comportamiento. Los estudios cualitativos corresponden típicamente a un primer paso en la investigación de mercados. Su propósito es explorar a profundidad un tema de comportamiento de compra para conocer algo acerca de él y aprovechar ese nuevo conocimiento durante el diseño de un estudio cuantitativo. Así, la terminología correcta debiera ser la de estudios exploratorios para los primeros y concluyentes para los segundos. De hecho, podría no haber un estudio exploratorio si se sustituye por el contacto personal, real y deliberado con el público, buscando comprenderlo a profundidad. Cuando sí se hace un estudio exploratorio, lo más enriquecedor de una sesión de grupo es presenciarla. Vivir la experiencia reveladora de enterarse y sensibilizarse acerca de lo que los productos y servicios significan para el público y el papel que juegan dentro de sus vidas. Para que esa experiencia trascienda se requiere que el grupo de observadores discuta posteriormente lo sucedido durante la sesión, haga un consenso de los hallazgos principales y los reúna en su propio resumen de trabajo. Este resumen no sustituye el Reporte de Resultados del Investigador. Para que los hallazgos se usen no basta con documentarlos en un reporte. Hay que aplicarlos durante los procesos de toma redecisión de la empresa. Aún en decisiones distintas de la que generó el estudio en primer lugar. La experiencia dice que la mejor forma para que esto suceda es la traducción de los hallazgos a un esquema que sirve como referencia para el trabajo de muchas personas, dentro y fuera de la compañía. Un primer ejemplo muestra la decisión de cambiar el filtro y el aceite de un automóvil de uso particular. Divide el proceso en dos etapas: la decisión de llevar a cabo dicho mantenimiento 'periódico' y la decisión relativa a la elección de una marca de filtro en especial.

Un segundo ejemplo muestra las variables que inciden sobre la decisión de contratar una línea telefónica residencial, sea esta la primera, segunda o cualquiera que el usuario casero esté considerando para su hogar.

El tercero describe el proceso de elección de una institución de educación superior. En los tres casos es importante hacer notar que se trata del resumen de uno o varios estudios cualitativos realizados con la intención de comprender la decisión de compra, las variables que la determinan y los participantes que influyen durante el proceso. Sin embargo, reflejan también el expertise de las personas involucradas en el proyecto.

En los tres casos es importante hacer notar que se trata del resumen de uno o varios estudios cualitativos realizados con la intención de comprender la decisión de compra, las variables que la determinan y los participantes que influyen durante el proceso. Sin embargo, reflejan también el expertise de las personas involucradas en el proyecto. El modelo resultante puede ser aprovechado de muchas maneras: como parte de un brief publicitario, o de un manual de inducción a la compañía y su mercado; como la base para elaborar el cuestionario de un estudio descriptivo, o como el punto de partida para elaborar un modelo más sofisticado de predicción del comportamiento de compra, toda vez que se agregan números a las variables que ya se han relacionado conceptualmente. Con un modelo así, se tiene algo que puede ir mucho más lejos que la simple experiencia de presenciar las sesiones o revisar los resultados en un reporte final. En el menor de los casos, su elaboración representa un magnífico ejercicio de síntesis de la propia experiencia empresarial e impone el reto de conceptuar lo que ya se conoce acerca de la compañía y el mercado que atiende.