DEL DIAGRAMA CAUSAL AL DIAGRAMA DE FLUJOS
El primer paso para estudiar un sistema es identificar los elementos que condicionan su comportamiento y organizarlos junto con sus relaciones en un Diagrama Causal.
Una vez hecho esto es necesario traducir este Diagrama Causal a un Diagrama de Flujos. La primer pregunta es porqué hay que hacerlo. El motivo es que el software de simulación no puede interpretar ni manejar el Diagrama Causal sin una traducción del mismo de forma que califiquemos los elementos según una determinada tipología, es decir que los clasifiquemos como Niveles, Flujos o Variables Axiliales para formar el Diagrama de Flujos.
Esta labor de traducción aparentemente mecánica y sencilla, es fuente en múltiples ocasiones de dudas y vacilaciones. Y se pregunta por un método, o una reglas para hacer este proceso con las mayores garantías.
No existen unas reglas escritas (que yo sepa) de como se ha de hacer esta traducción. Pero si podemos seguir alguna pauta.
En primer lugar haz una fotografía mental del sistema. Todo lo que veas en esa fotografía
(personas, km2, litros, animales,..) son Niveles.
Despues busca o crea unos elementos que sean la "variación de los niveles" (personas/dia, km2/mes, litros/año,...) son los Flujos.
El resto de elementos son las Variables Auxiliares.
Como regla general esto sirve.
Después es necesario hacer algunos retoques, y así los Niveles que vayan a permanecer constantes (m2 de la habitación) en vez de definirlos como Niveles se pueden definir como variables auxiliares constantes y se gana algo en simplicidad del modelo.
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
(*) Puede solicitar información más detallada de este trabajo al autor
