Modelización y simulación basadas en agentes como alternativa para el estudio de las organizaciones empresariales

Agent-based modeling and simulation as an alternative for the study of business organizations

El artículo surge de la investigación Modelación y simulación basada en agentes como alternativa para el estudio de las organizaciones empresariales, realizada durante el año 2016 en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá. Los autores resumen la literatura más destacada publicada sobre modelación y simulación de sistemas complejos a lo largo de la historia, en particular los modelos basados en agentes, con el fin de formarse una opinión sobre sus posibles aportes a la investigación en administración. Se analizó la información recolectada de artículos científicos en las bases de datos ProQuest y Scopus desde 1990 hasta la fecha, incluyendo conceptos claves de modelamiento y simulación, basados en agentes descritos en algunos libros. Los enfoques tradicionales, caracterizados por el uso de la estadística y las matemáticas clásicas, no son relevantes para modelar organizaciones debido a su visión determinista y reduccionista. Por ello, se presenta un enfoque alternativo para el estudio de las organizaciones que se encuentra en las técnicas de modelado y simulación de las ciencias de la complejidad, cuyo propósito es estudiar sistemas caracterizados por comportamientos emergentes. A pesar de su baja popularidad, la implementación de estas alternativas no sólo puede beneficiar a las organizaciones, sino que puede contribuir a la creación de lineamientos para una mayor apropiación de los modelos de simulación para las organizaciones.

INTRODUCCIÓN

Las organizaciones empresariales y, de manera amplia, el entorno en que actúan, son sistemas complejos caracterizados por la emergencia permanente de nuevas situaciones a partir de la interacción entre los agentes que los componen [1]. Son sistemas altamente sensibles a la incertidumbre, y sus comportamientos no corresponden a la intensión de los individuos que los generan, lo que produce inesperados y contados resultados intuitivos [2].

La modelación y simulación de sistemas complejos (ᴍꜱꜱᴄ) es una poderosa herramienta para el avance de la investigación en sistemas sociales y, en particular, en organizaciones empresariales, principalmente por la capacidad de representar sistemas con altos niveles de complejidad y facilitar la toma de decisiones. Sin embargo, su adopción para la investigación en disciplinas como la administración y, específicamente, para la investigación en ciencias sociales, ha sido lenta por el poco conocimiento que los investigadores en esos campos tienen respecto a los métodos y técnicas aplicadas para la modelación y simulación, así como sus bondades y limitaciones [3].