Este documento presenta una introducción a la dinámica de sistemas. Explica que la dinámica de sistemas surgió como una metodología para aplicar a procesos socioeconómicos y sistemas ecológicos que muestran un comportamiento dinámico y fuerte interacción entre sus partes. También describe los orígenes de la dinámica de sistemas en la teoría de control de servomecanismos y realimentación, y explica conceptos clave como modelos mentales, modelos formales, simulación y comple

1. Lectura introductoria
NOTAS SOBRE ORIGENES, ANTECEDENTES Y SUPUESTOS DE LA
DINÁMICA DE SISTEMAS
Material preparado por: Lic. Ma. Angélica Martínez Medina, MTI
Monterrey, N.L.
Enero 2005
INTRODUCCIÓN1
“En la década de los años 30 se desarrolló la teoría de los servomecanismos,
ingenios cuya característica fundamental es la existencia en los mismos de
una realimentación de información. Se entiende por realimentación el proceso
en virtud del cual, cuando se actúa sobre un determinado sistema, se obtiene
(realimenta) continuamente información sobre los resultados de las decisiones
tomadas, información que servirá para tomar las decisiones sucesivas… tiene
dos características particularmente interesantes: el estudio sistemático del
concepto de realimentación y un amplio desarrollo del estudio del
comportamiento dinámico de los sistemas, en el cual se encuentra el germen
de la noción de sistema dinámico”.
Javier Aracil
Introducción a la DS
Con esta cita de Javier Aracil iniciamos el recorrido para conocer que hay entorno a
la dinámica de sistemas, la cuál surge como una metodología para la aplicación a los
procesos socioeconómicos, abarcando también sistemas ecológicos, los cuales
muestran un comportamiento dinámico y una fuerte interacción entre sus partes. Es
decir, según pasa el tiempo, las variables con que Se mide su estado; tales como
ventas, habitantes, producción, población, etc., fluctúan considerablemente, como
consecuencia de las interacciones que se producen entre ellas.
La dinámica de sistemas está íntimamente ligada al área de conocimiento a la que
pertenecen la teoría general de sistemas, la teoría de la automática y la cibernética.
Constituye el estudio de cómo la estructura de realimentación de un sistema produce
su comportamiento dinámico.1
En términos de sistemas sociales trata de describir, de una forma peculiar, las
fuerzas que surgen en el interior del sistema para producir sus cambios a través del
tiempo, y cómo se interrelacionan estas fuerzas entre sí en un modelo unitario. 1
2.1. Pasos para desarrollar un estudio en Dinámica de Sistemas. 1
Para realizar un estudio empleando la dinámica de sistemas se requiere desarrollar
algunos pasos:
Primero. Observar los modos de comportamiento del sistema real para tratar
de identificar los elementos fundamentales del mismo. Por ejemplo, los
síntomas de una perturbación.
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Segundo. Se buscan las estructuras de realimentación que puedan producir
el comportamiento observado.
Tercero. A partir de la estructura identificada, se construye el modelo
matemático de comportamiento del sistema en forma idónea para ser tratado
sobre un computador.
Cuarto. El modelo se emplea para simular, el comportamiento dinámico
implícito en la estructura identificada.
Quinto. La estructura se modifica hasta que sus componentes y el
comportamiento resultante coincidan con el comportamiento observado en el
sistema real.
Sexto. Se modifican las decisiones que pueden ser introducidas en el modelo
de simulación hasta encontrar decisiones aceptables y utilizables que den
lugar a un comportamiento real mejorado.
2.2. Modelos y ayuda a la toma de decisiones.1
La idea de emplear modelos para representar los sistemas sociales no tiene nada
esencialmente nuevo. Todo el mundo emplea instintivamente modelos cuando toma
decisiones. Al tomar una decisión se elige entre varias alternativas posibles, a
producir cada una de las acciones, en función del efecto que vaya a producir cada
una de las acciones. La relación que liga a las posibles acciones con sus efectos es el
modelo del sistema. Por lo tanto, cuando al tomar una decisión se elige entre
distintas posibles acciones, en función de los resultados que de cada una de ellas se
va a obtener, se está empleando un modelo del sistema. Toda toma de decisión
implica una predicción, que se hace con ayuda de un modelo. El acierto de una
decisión depende, prescindiendo de factores aleatorios involucrados, de la bondad
del modelo que se emplee para realizar la predicción.
El proceso de toma de decisiones
El proceso de toma de decisiones se puede esquematizar como se hace en la figura
2.1. En ella se indica, en el bloque superior, el aspecto de la realidad sobre el que se
actúa por medio de las variables u, y del que se tienen unos resultados
representados por las variables y (observaciones). La decisión sobre qué valor
asignar a las variables u se adopta a partir del conocimiento de los valores tomados
por las variables y.
REALIDAD
(u)
u1 y1
TOMA DE
DECISIONES
(y)
Figura 2.1. Proceso de toma de decisiones.i
El tomar una decisión implica la elección entre distintas alternativas; es decir, la
asignación de un valor u1 de entre un conjunto de valores posibles para la variable
i Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Figura 1.1. Estructura de realimentación de la toma de decisiones”.
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u. A cada una de estas alternativas u está ligado un resultado y. Es decir, existe una
relación que liga a u con y. Esta relación puede escribirse formalmente y = R (u). Las
variables u e y pueden representar evoluciones en el tiempo, en cuyo caso se
escriben u(t) e y(t). El conocimiento de esta relación, es necesario para el que toma
una decisión, porque esta relación es la que permite predecir qué resultados se
obtendrán de cada una de las posibles acciones que puede decidir tomar; la decisión
definitiva recaerá sobre aquella que permita un mayor ajuste al objetivo propuesto.
La relación R constituye la representación formal del modelo.
2.3. Modelos mentales y modelos formales. 1
Modelos mentales: Son los que utilizamos más comúnmente, en la mayoría de las
veces no tienen un carácter nítido, suelen ser incompletos y no estar enunciados de
una forma precisa.
En consecuencia, los modelos mentales no son completamente eficaces como
útil para la toma de decisiones. No quiere con ello indicarse que el
instrumento con el que tradicionalmente se han tomado decisiones, es decir,
el modelo mental, fruto de la experiencia y de la intuición, deba ser
desdeñado. Es obvio que sería absurdo hacerlo. Sin embargo, uno de los
objetivos de la dinámica de sistemas, es formalizar el proceso de construcción
de modelos de suerte que en él se empleen útiles formales objetivos. En lo
que sigue se verá cómo la dinámica de sistemas intenta incluir en sus
modelos formales (matemáticos), aspectos subjetivos de los modelos
mentales tradicionalmente empleados.
Modelos formales: Están basados en hipótesis como aquellas que se hacen en los
modelos mentales que se emplean en el razonamiento ordinario, y son programables
en un computador.
Sin embargo, en general, la mente humana no está especialmente capacitada
para proyectar en el tiempo las interrelaciones que se producen entre todas
las partes que componen un modelo. La capacidad del computador es
justamente complementaria, pues aunque no está dotado para establecer la
estructura de relaciones que forman el modelo, sí está especialmente
capacitado para desarrollar las consecuencias del conjunto de interrelaciones
que constituyen el mismo.
Modelos para computador: Pueden mostrar las consecuencias dinámicas de las
interacciones entre los componentes del sistema.
Cuando se trata de extraer las consecuencias de ciertas acciones, empleando
modelos mentales, se corre el peligro de extraer unas conclusiones erróneas.
La intuición no es fiable cuando se abordan problemas complejos. Una posible
razón de ello es que se tiende a pensar en términos de relaciones de causa a
efecto unidireccionales, olvidando la estructura de realimentación que
ciertamente existe.
Modelos matemáticos: Se enuncian de una manera explícita; el lenguaje
matemático que se emplea para la descripción del modelo no deja lugar a la
ambigüedad y son programables en un computador.
Modelos de dinámica de sistemas: Son más explícitos que un modelo mental y,
por lo tanto, pueden ser comunicados sin ambigüedad. Las hipótesis sobre las que se
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realiza el modelo, así como las interrelaciones entre los elementos que lo forman,
aparecen con toda claridad en el mismo, y son susceptibles de discusión y revisión.
La proyección futura del modelo puede hacerse de forma completamente
precisa. Por lo tanto es un útil fundamental para tomar decisiones.
Características de la construcción de modelos
La esencia de la construcción de modelos reside en la simplificación. Un modelo se
construye para mejorar la comprensión de un cierto aspecto de la realidad, así como
para hacer explícitas las implicaciones de las complejas relaciones que existen en el
mundo real. Todo modelo de un sistema social debe omitir algunos detalles del
mundo real que trata de modelar.
Respecto a la cuantificación de las variables que intervienen en un modelo debe
indicarse que no se trata sólo de una cuestión de simplicidad sino del establecimiento
del modelo de una forma precisa, es decir, sin ambigüedades. No debe negarse, sin
embargo, la existencia de aspectos difícilmente cuantificables que pueden tener una
gran influencia en determinados procesos reales de toma de decisiones
2.4. Simulación de problemas.ii, 1
Ciertos aspectos de los problemas pueden ser estudiados con ayuda de modelos
matemáticos. Aspectos en los que se encuentran involucrados elementos que son
fácilmente caracterizables con ayuda de variables cuantitativas; por ejemplo,
aspectos demográficos en los que la población es claramente cuantificable. Aún
cuando sea posible establecer variables cuantitativas para describir los distintos
elementos que intervienen en un problema de tipo social, por ejemplo, la
complejidad de las interrelaciones que presentan estos elementos hace
especialmente compleja la construcción y posterior tratamiento de estos modelos,
que ha sido posible sólo con la ayuda del computador. Y es a través de la
construcción de un modelo de simulación que podemos hacer esto, se requiere
disponer de una lista de interacciones hipotéticas entre las variables del problema e
intentar dar validez a estas relaciones con ayuda de datos tomados del problema
real. (Es importante tener presente que una única hipótesis incorrecta puede
invalidar el conjunto de un modelo.)
Una simulación se refiere al proceso mediante el cual se realizan experiencias sobre
el modelo, y no sobre la realidad, y he aquí que el computador tiene una
potencialidad casi ilimitada para la simulación. En lugar de emplearse en los
experimentos la realidad misma, se emplea un modelo de ella. Se observa el
comportamiento del modelo y se realizan experimentos mediante los que se
responde a cuestiones específicas acerca del sistema real que se ha representado por
el modelo.
En los estudios de simulación no se buscar predecir el futuro, sino comprender cómo
los posibles cambios que se pueden realizar sobre el sistema están asociados con
distintos modos de comportamiento en el tiempo.
ii Aracil, Javier. (1983). En el libro corresponde al apartado titulado: ”3 Estudio por simulación de sistemas sociales”.
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2.5. Problemas y complejidad dinámica. 2
“Complejidad, o lo que es lo mismo: ‘Las mujeres son de Venus y los hombres
de Marte’ ”…
Ing. Gloria Pérez Salazar
Los problemas que se confrontan desde la perspectiva de Dinámica de Sistemas
tienen al menos tres características en común:
1. Son dinámicos. Esto es que involucran variables cuantitativas y cualitativas que
cambian con el tiempo. Además, pueden expresarse en términos de gráficas de estas
variables en el tiempo.
EJEMPLOS: Enfermedades degenerativas, crecimiento poblacional, ecología y
niveles de contaminación.
2. Involucra del concepto de “feedback” o retroalimentación. “Feedback” es la
transmisión y regreso de información. Los sistemas de retroalimentación y control
son fundamentales y están presentes en diferentes sistemas de la vida humana.
Ejemplos de feedback:
• Un termóstato.
• Una persona siente que se va a caer y balancea su cuerpo.
• La competencia lleva a una organización a realizar investigación para
nuevas líneas de productos.
3. Tiene un nivel de complejidad del sistema, a la que se le denomina Complejidad
Dinámica (CD). La complejidad dinámica no está en función del número de
componentes de un sistema, o del número de combinaciones que se pueden dar al
momento de tomar una decisión.
¿Cómo lidiar con la Complejidad Dinámica?
El uso de mundos virtuales y la creación de modelos de simulación son dos de las
formas que tenemos para lidiar con esta complejidad.
• Mundos Virtuales: Implican la creación de laboratorios de aprendizaje en los
cuales los tomadores de decisiones pueden experimentar sus decisiones. Esta
opción nos permite entender la complejidad de las acciones realizadas obtenidas
por la experiencia que se obtiene de tomar decisiones y ver el impacto que tienen
dentro del mundo virtual. Con esta experiencia el tomador de decisión tendrá una
mayor conciencia de las acciones a realizar en el mundo real.
MUNDO REAL
Mundo Virtual
DECISIONES
INFORMACIÓN
REALIMENTADA
ESTRATEGIA,
ESTRUCTURA, MODELOS
REGLAS DE MENTALES
DECISION
Figura 2.2. Mundos virtuales. (Basado en el libro: Sterman, John; Business
Dynamics, página 34).
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• Modelos de simulación: Dado que la complejidad de nuestros modelos
mentales excede nuestra capacidad de entender sus implicaciones, el uso de
modelos de simulación, sirven como apoyo para acelerar el proceso de
aprendizaje.
MUNDO REAL
DECISIONES
INFORMACIÓN
REALIMENTADA
ESTRATEGIA,
ESTRUCTURA, MODELOS
REGLAS DE MENTALES
DECISION
Figura 2.2. Barreras para el aprendizaje. (Basado en el libro: Sterman, John;
Business Dynamics, página 20).
Factores asociados a la Complejidad Dinámica
Al analizar problemas complejos, veremos que se presenta bajo un comportamiento
contraintuitivo el cuál es propiciado por factores que están asociados a la
complejidad dinámica presente en este tipo de problemas. Factores asociados:
• Tienen “delays” o retardos. Estos generan inestabilidad en el sistema. Si
agregamos un delay a un ciclo estabilizador se generan oscilaciones. Este
comportamiento lo podemos ver en la regadera.
• La distorsión producto de filtrar información. Esto como consecuencia del mapa
mental que cada individuo tiene de su entorno. Podemos corroborarlo con la frase
siguiente: “El ojo ve solo lo que la mente está preparada para comprender”.
• Visión limitada. Tenemos una racionalidad limitada al procesar la información e
identificar los ciclos de retroalimentación.
–“The capacity of the human mind for formulating and solving complex
problems is very small compared with the size of the problem whose solution
is required for objectively rational behavior in the real world or even for a
reasonable approximation to such objective rationality”.
Simon, 1957
Comportamientos contraintuitivos
Se ha determinado que existen tres comportamientos “contraintuitivos” en los
sistemas complejos:
1. Los sistemas sociales complejos son insensibles a la mayoría de los
cambios en las políticas que la gente implementa en un esfuerzo por
mejorar el comportamiento de dicho sistema.
Por contrario, tenemos que en los sistemas simples, la causa de un problema está
cercana en tiempo y espacio a los síntomas de un problema. Ejemplo: Tocas la
estufa caliente, luego te quemas.
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Por otro lado, en los sistemas dinámicos complejos, las causas están muy lejos en
tiempo y espacio de los síntomas, y pueden surgir de partes muy diferentes a las
que se pensaba.
Por lo tanto, para un observador de un sistema complejo, las causas y síntomas
están aparentemente cercanas en el tiempo y espacio, lo que contribuye a que tome
decisiones que solo empeorarán el sistema.
2. Los sistemas sociales pueden tener algunos puntos sensibles a través de
los cuales su comportamiento se puede cambiar.
Estos puntos sensibles se no se encuentran donde la gente esperaría que estuvieran
normalmente. Por ello, hay más peligro de que una persona, al detectar un punto de
influencia importante (guiado por su intuición y juicio), altere el sistema de una
manera equivocada. Ejemplo: En un sistema urbano, la vivienda es un punto
sensible. Si se deseara hacer de una ciudad un mejor lugar para personas de todos
los recursos económicos. ¿Debería reducirse la vivienda para gente de bajos
recursos? ¿Cómo se generan los cinturones de miseria en las grandes ciudades?
3. Los sistemas sociales presentan un conflicto entre consecuencias a corto
y largo plazo, al proponer un cambio en una política.
Esto se da porque una política que produce mejoras a corto plazo generalmente
degradará al sistema a largo plazo. Por otro lado, las políticas que producirán
resultados a largo plazo inician con una baja en el desempeño del sistema. Si vemos,
muchos de los problemas que se viven actualmente son producto de soluciones a
corto plazo de épocas pasadas. Entonces debemos preguntarnos: ¿Por qué optamos
por políticas de corto plazo en lugar de largo plazo?
2.6. Dinámica de sistemas
Definición2
Jay Forrester, considerado el padre de esta metodología define la dinámica de
sistemas de la siguiente manera:
“System Dynamics deals with how things change through time, which includes
most of what most people find important. It uses computer simulation to take
the knowledge we already have about details in the world around us and to
show why our social and physical systems behave the way they do. …
demonstrates how most of our own decision policies are the cause of the
problems that we usually blame others, and how to identify policies we can
follow to improve our situation.”
Característica principal de la dinámica de sistemas y el Club de Roma
La dinámica de sistemas permite una fácil accesibilidad al modelo por parte de
especialistas en el problema bajo estudio, aún cuando no lo sean expertos en
dinámica de sistemas. Esta accesibilidad se da en tres formas de cuerdo como esté el
modelo: diagramas causales, diagramas de Forrester y ecuaciones.1
En esta accesibilidad reside la mayor garantía contra los posibles falseamientos que
se introduzcan al construir el modelo. Esto permite que el modelador presente un
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modelo en un lenguaje que permita ser comprendido, y criticado, por el especialista
en el proceso modelado. Se puede decir que la dinámica de sistemas es básicamente
honesta.1
La ventaja que presenta la dinámica de sistemas como metodología, fue visualizada
por un grupo de especialistas altamente cualificado del Club de Roma, la cuál
utilizaron para construir el primer modelo del mundo.1
El Club de Roma fue una agrupación de connotados individuos de todas las áreas del
conocimiento, que se reunieron con el propósito de hacer un modelo del mundo que
resolviera los siguientes cuestionamientos: ¿Qué tan cerca estamos de acabarnos los
recursos mundiales? ¿Podría el mundo sostener el ritmo de ese crecimiento
poblacional?2
Donella Meadows concentró los resultados de ese esfuerzo en un libro llamado
“Límites del crecimiento”, Posteriormente, los resultados fueron actualizados en un
libro más reciente llamado “Mas allá de los límites del crecimiento”.2
La conclusión a la que se llegó en este estudio es la siguiente: “Es cierto que la
contaminación, la sobrepoblación, las enfermedades, la escasez de comida, la
guerra, o alguna otra fuerza igualmente poderosa, pondrá n un límite al crecimiento
de la población si la persuasión o factores psicológicos no lo hacen. El crecimiento
exponencial no puede continuar por siempre. De seguir creciendo al ritmo actual,
habrá solo un metro cuadrado por persona antes de 400 años.”2
En la misma línea del pensamiento encontramos la siguiente reflexión de Jay
Forrester:2
“Nuestro gran reto es guiar la transición del crecimiento al equilibrio. A menos
que el mundo entienda y comience a actuar pronto, la civilización será
sobrepasada por fuerzas que nosotros mismos hemos creado, pero que ya no
podremos controlar nunca más”.
La dinámica de sistemas pretende construir modelos dinámicos, complejos y
comprehensivos, capaces de predecir los impactos a largo plazo de decisiones
alternativas. La elección de las variables que deben incluir los modelos, su estructura
y los valores de los parámetros que aparecen en los mismos reflejan, en gran
medida, la imagen que el constructor del modelo ha desarrollado con relación a los
elementos que intervienen en el mismo. De esta manera los juicios o hipótesis
subjetivos prevalecen en los modelos desarrollados con ayuda de la dinámica de
sistemas; lo cual no debe considerarse negativo, porque estos juicios subjetivos no
están ocultos, sino que son explícitos en el modelo.1
iii,1
2.7. Origen de la dinámica de sistemas
Ya hemos mencionado que la dinámica de sistemas aparece en un momento histórico
en el que se desarrollan importantes movimientos de tipo científico y tecnológico. Y
esta pretende resolver una clase determinada de problemas prácticos.
La informática, la cibernética y la teoría general de sistemas1
En torno a la Segunda Guerra Mundial se desarrollan los computadores que son unas
máquinas electrónicas de calcular llamadas a tener una influencia considerable en
múltiples aspectos del quehacer humano y, especialmente, en el científico. En torno
al computador se desarrolla un cuerpo de doctrina, denominado informática, en el
iii Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Origen histórico y fundamentos de la dinámica de sistemas”.
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9. Lectura introductoria
cual se integran tanto los avances tecnológicos específicos como una cierta herencia
intelectual de matemáticas aplicadas. La informática se puede considerar como la
ciencia y el arte de hacer fácil, cómodo y fecundo el empleo del computador.
En la postguerra, y en la época del nacimiento de la informática, aparece otra
realización científica, de singular influencia y alcance, a la que Wiener bautizó como
cibernética. Para este autor, la cibernética tiene por objeto el estudio de la
comunicación y el control tanto en el animal como en la máquina. Otros autores
definen a la cibernética como “<el estudio de los mecanismos de realimentación> en
los sistemas físicos, biológicos y sociales “, o bien, como “el «estudio de los sistemas
complejos, normalmente empleando un computador»”.
Las aportaciones más notables de Wiener pueden resumirse en dos puntos:
1. Resaltó la importancia de los estudios interdisciplinarios, mostrando el gran
interés que presentan para cada una de las disciplinas consideradas.
2. Advirtió la presencia de procesos realimentados de control en una amplia
clase de sistemas, tanto naturales como sociales.
A un nivel de mayor de la cibernética se desarrolla, en los años de la postguerra, un
movimiento, de amplio espectro filosófico y científico, en torno a la llamada teoría
general de sistemasivv. El principal representante de este movimiento, y acuñador
de la denominación con que se lo conoce, es el biólogo Von Bertallanfy. De acuerdo
con este autor la teoría general de sistemas surge de la confluencia de las siguientes
consideraciones:
1. Existe una tendencia general hacia la integración en todas las ciencias, tanto
naturales como sociales.
2. Esta integración parece centrarse en una teoría general de 1os sistemas.
3. Esta teoría puede ser un medio importante para conseguir una teoría exacta
en los campos no-físicos de la ciencia.
4. Esta teoría conduce a la unidad de la ciencia, al desarrollar principios
unificadores que integran, verticalmente, el universo de las ciencias
individuales.
5. Todo ello puede conducir a una integración, ampliamente necesitada, en la
educación científica.
La teoría general de sistemas pretende capitalizar la existencia de paralelismo entre
diferentes campos científicos y suministrar las bases para una teoría integrada de la
organización y de la complejidad.
En el contexto histórico definido por la aparición de disciplinas como la informática,
la cibernética y la teoría general de sistemas, hace su aparición la dinámica de
sistemas. A esta última cabe considerarla como una metodología específica inmersa
en el movimiento filosófico, científico y técnico que representan aquellas tres
disciplinas mayores.
El conjunto de todas estas disciplinas constituye la manifestación del llamado
paradigma de sistemas, en el sentido dado por empleando el término paradigma
Kuhnvi en su teoría de las revoluciones científicas. Un paradigma es, en cierta forma,
un punto de vista respecto a la realidad, una forma de entender el quehacer
científico. El paradigma de sistemas está formado por los métodos científicos de
iv Bertalanfy, Ludwig von; General System Theory; George Braziller, 1968 (versión española en el Fondo de Cultura Económica).
v Klir, G. J. (Ed.); Trends in General Systems Theory. Wiley-Interscience, 1972.
vi Khun, T.; La estructura de las revoluciones científicas; Fondo de Cultura Económica.
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estudio de los problemas del mundo real que adoptan una óptica globalizadora
(holística) por oposición a los métodos de tipo analítico y reduccionista. Es decir, se
centra en los métodos de estudio de la realidad para los que lo importante es la
consideración de las unidades que resultan de la interacción entre las partes, y no
del análisis de las partes aisladas.
2.8. Fundamentos de la dinámica de sistemas1
En la dinámica de sistemas se combinan tres líneas de desarrollo científico-técnico:
1. Las técnicas tradicionales de gestión de sistemas sociales (privados o públicos).
La gestión implica una serie de toma de decisiones que se pretende sean
óptimamente racionales y consistentes. Aquí interesa solamente recordar que en
los procesos normales de toma de decisión, empleados en la gestión pública o
privada, se hace uso de factores tales como la intuición, la experiencia y la
información de base, factores que se integran en los modelos mentales. Los
modelos mentales han servido de base tradicional para la toma de decisiones.
Los métodos tradicionales de gestión están basados en la experiencia acumulada
por el que toma la decisión. Tal experiencia, se reduce a una información,
recogida más o menos directamente, sobre situaciones previas. De la ingente
cantidad de información que constituye la experiencia personal se extraen
aquellas pautas repetitivas a partir de las cuales es posible hacer predicciones.
De esta forma se van construyendo modelos mentales de las situaciones
habitualmente encontradas. Estos modelos se corrigen y perfeccionan, por un
proceso de aprendizaje. Cualquier intento de establecer de una forma sistemática
modelos formales para facilitar la toma de decisiones deberá partir del hecho
histórico de que los métodos tradicionales de gestión están basados en una
acumulación de experiencia ampliamente contrastada.
2. La teoría de sistemas realimentados y cibernética,
La teoría de sistemas realimentados suministra estructuras básicas que permiten
generar una amplia variedad de comportamientos dinámicos y que pueden
emplearse para describir las formas de comportamiento dinámico encontradas en
la realidad.
3. La simulación por computador.
Permiten conseguir a un bajo costo, y en tiempos muy cortos, los cálculos
implícitos en un modelo, pudiéndose realizar diferentes pasadas del modelo,
correspondientes a las distintas condiciones que se quieren analizar.
En la figura 2.2, se muestran de forma esquemática las interrelaciones entre estos
conceptos.
De acuerdo con estas tres corrientes, la dinámica de sistemas trata de construir,
basándose en la opinión de expertos, modelos dinámicos en los que juegan un papel
primordial los bucles de realimentación, y empleando el computador como útil básico
de simulación.
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De acuerdo con estas tres corrientes, la dinámica de sistemas trata de construir,
basándose en la opinión de expertos, modelos dinámicos en los que juegan un papel
primordial los bucles de realimentación, y empleando el computador como útil básico
de simulación.
Figura 2.2. Esquema del origen de la dinámica de sistemas.vii
El hecho de que los modelos de la dinámica de sistemas traducen,
fundamentalmente, la opinión de expertos es absolutamente crucial para la
comprensión del significado de la misma.
A la dinámica de sistemas cabe considerarla como un lenguaje para la expresión de
modelos de sistemas.
REFERENCIAS UTILIZADAS:
1
Aracil, Javier. Introducción a la Dinámica de Sistemas. Capítulo 1. Modelos matemáticos en las ciencias
sociales. (1983) Ed. Madrid: Alianza Universidad. Primera Edición. ISBN: 8220680583
2
Notas del profesor 2. Autor de contenido: Ing. Gloria Pérez Salazar. Año 2000.
vii Aracil, Javier. (1983). Mencionado en el libro como: “Figura 1.2.Esquema de la génesis de la dinámica de sistemas”.
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