Metodología para la modelización de sistemas con variables soft
- Autores: Adriana Ortiz
- Directores de la Tesis: José Mari Sarriegi Domínguez (dir. tes.), Javier Santos García (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Navarra ( España ) en 2008
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Francisco Javier Zubillaga Zubimendi (presid.), Elisabeth Viles Diez (secret.), María Jesús Álvarez Sánchez-Arjona (voc.), Adolfo Crespo Márquez (voc.), Victoria María Rodríguez Chacón (voc.)
- Materias:
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- Resumen
Las variables soft (factores cualitativos o intangibles) han tomado una gran importancia en el entorno competitivo actual. Se reconocen como determinantes para la generación de ventajas competitivas sostenibles porque son recursos y competencias ¿difíciles¿ de copiar o imitar por los competidores.
La modelización dinámica de sistemas se presenta como una alternativa para el estudio de sistemas complejos, como las organizaciones; en los que interactúan recursos tangibles e intangibles como las variables soft.
A diferencia de los métodos tradicionales, la modelización dinámica permite visualizar el comportamiento del sistema en el tiempo en función de las interrelaciones de sus elementos. Esta característica hace de la construcción de modelos una herramienta especialmente útil para el estudio de sistemas complejos y la toma de decisiones.
Aunque se ha comprobado que construir modelos aporta importantes beneficios, la bibliografía y el estudio empírico sobre el uso de paradigmas que se presentan en esta tesis, demuestran que existen varias dificultades en el proceso de construcción de modelos.
Uno de los principales problemas es el hecho de que los procesos de modelización definidos son uniparadigmales. Es decir, se centran en los supuestos y particularidades de un solo paradigma, sin considerar la posibilidad de que según las características del problema o el propósito de modelización un paradigma puede ajustarse mejor que otro.
Por ello, esta tesis propone una metodología transparadigmal para la construcción de modelos haciendo especial énfasis en las características del problema, el propósito de modelización y de la presencia de variables soft. El objetivo principal de la metodología propuesta es guiar a todos aquellos que tengan interés de utilizar la modelización como herramienta para investigar, aprender y experimentar con sistemas complejos.
