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ANÁLISIS ESTRUCTURAL con el método MICMAC, y

ESTRATEGIA DE LOS ACTORES con el método MACTOR Por: Jacques ARCADE, Sirius - Michel GODET, CNAM Francis MEUNIER, CNAM - Fabrice ROUBELAT, CNAM Los autores trabajan para el Laboratorio de Investigación en Prospectiva y Estrategia (LIPS), rue Cont, 75003 Paris, Tel (33.1) 40.27.25.30 – Fax (33.1) 40.27.27.43 E-mail : [email protected] TRADUCCIÓN AL ESPAÑOL: CUERPO DE TRADUCTORES DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO DE LA NACIÓN - ARGENTINA TRADUCTOR: MARÍA TERESA MENDIETA JAMES LENGUAJE TÉCNICO (versión en español): EDUARDO RAÚL BALBI, Director de EyE BUENOS AIRES, ARGENTINA – 2004 – ISBN: 987-98351-1-5 Esta traducción corresponde a la Sección Nº 4 de la publicación “Futures Research Methodology, Version 1.0”, de Jerome C. Glenn, Editor, publicada por el Millennium Project del American Council for the United Nations University, Washington, USA, 1999. ISBN: 0-9657362-2-9, en formato electrónico (CD).

Hechos los registros y depósitos que marca la Ley. Todos los derechos reservados. Prohibida su reproducción, copiado, fotocopiado o duplicación total o parcial sin la autorización expresa del editor. Las impresiones totales o parciales efectuadas por los propietarios de este CD quedan comprendidas en las restricciones de duplicación y circulación mencionadas. El contenido de este CD puede ser utilizado como referencia, citas o apoyatura bibliográfica, siempre que se explicite en todos los casos la fuente. Buenos Aires, Argentina, 2004

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ÍNDICE Introducción: el método de escenarios y la caja de herramientas de prospectiva 1. Identificación de variables claves: el análisis estructural con el método MICMAC 1.1. Antecedentes históricos del análisis estructural 1.2. Presentación del método 1.2.1. Objetivo y etapas 1.2.2. El inventario de variables 1.2.3. Descripción de las relaciones entre variables 1.2.4. Estructuración de la red de interrelaciones 1.2.5. Visualización de variables en el plano de influencia x dependencia 1.2.6. Interpretación del gráfico de influencia x dependencia, y tipología de variables 1.2.7. Evaluación del grado de determinación del sistema 1.3. Limitaciones del método y recomendaciones para su aplicación 1.3.1. Composición del grupo de expertos 1.3.2. Las dificultades de la operación 1.3.3. La necesidad de un grupo pequeño 1.3.4. Originalidad de los resultados 1.4. Utilidad y aplicaciones del análisis estructural 1.4.1. Identificación de escenarios prospectivos 1.4.2. Observación estratégica y vigilancia prospectiva 1.4.3. Requisitos y horizonte pertinente a la prospectiva estratégica 1.4.4. El gráfico de poderes 1.4.5. Modelos de simulación 1.4.6. Estructuración de objetivos y gráficos de relevancias 2. Comprensión de las estrategias de los actores: el método MACTOR 2.1. Construcción de la tabla de estrategia de los actores 2.2. Identificación de las cuestiones estratégicas y objetivos asociados 2.3. Posicionamiento de cada actor en relación con los objetivos estratégicos 2.4. Calificación de los objetivos para cada actor y evaluación del rango de posibles convergencias y divergencias 2.5. Evaluación del equilibrio de poder y formulación de recomendaciones estratégicas 2.6. Preguntas claves para el futuro Nuevas fronteras: de los groupwares al caos, la importancia del proceso de participación Bibliografía

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INTRODUCCIÓN: EL MÉTODO DE ESCENARIOS Y LA CAJA DE HERRAMIENTAS DE PROSPECTIVA Durante los últimos treinta años, las matrices de impacto se han convertido en una de las herramientas que más se utilizan en el campo de futuros. Con el objetivo de investigar sistemas y sus dinámicas, las matrices de impacto se pueden dividir en tres categorías: análisis estructural, estrategias de los actores y matriz probabilística de impacto cruzado. En el análisis estructural, estos impactos se relacionan con variables (método KSIM de Kane o MICMAC de Godet, ambos creados a comienzos de los setenta). La matriz de estrategias de los actores incluye actores y sus objetivos (el gráfico de poderes de Teniere-Buchot, el MACTOR de Godet, a fines de los ochenta). En los modelos probabilísticos, desarrollados a fines de los sesenta y mejorados en los setenta, se combinan eventos e hipótesis (modelo original de Gordon y Dalkey, EXPLOR-SIM de Battelle, SMIC-PROB-EXPERT de Godet o MAXIM de Martino) y a veces tendencias que parecen ser variables (INTERAX de Enzer). En el marco propuesto por Michel Godet en su método de los escenarios (ver Figura 1), este informe analizará en mayor profundidad las dos grandes categorías: análisis estructural y estrategias de los actores. Los escenarios y la caja de herramientas de prospectiva: el lugar del análisis estructural y estrategias de los actores Basada principalmente en matrices de impacto, la caja de herramientas de prospectiva desarrollada a mediados de los setenta por Michel Godet y los equipos franceses de asesoramiento e investigación prospectiva, es una combinación de técnicas orientada a la construcción de escenarios. El proceso de prospectiva estratégica comprende tres etapas principales: construcción de las bases, identificación de cuestiones principales en juego, y construcción de escenarios. 1) Construcción de las bases e identificación de variables esenciales En esta etapa, el método consiste en establecer y analizar el sistema objeto de estudio. El propósito de esto es identificar los puntos y cuestiones fundamentales que representan apuestas para el futuro y en torno a los cuales los

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actores podrían elaborar sus estrategias. El análisis estructural es la herramienta principal en este etapa del proceso. 2) Identificación de las cuestiones principales en juego y preguntas claves para el futuro En esta segunda etapa, el punto es descifrar los verdaderos mecanismos que regulan la existencia y evolución de ciertas variables. Si tomamos en cuenta la estrategia de los actores podremos comprender mejor las evoluciones observadas, y ampliar el rango de futuras evoluciones. Es posible que ciertas cuestiones en juego parezcan estar generando potencialmente alianzas o conflictos. Serán determinantes en el futuro. Por lo tanto, es importante formular preguntas claves que se relacionen con la evolución a largo plazo del sistema estudiado. 3) Elaboración de escenarios exploratorios Un escenario se construye a partir de una serie de hipótesis plausibles sobre cada una de las preguntas claves. El objetivo será en primer lugar, explorar y luego reducir el "espacio de escenarios" (análisis morfológico), teniendo en cuenta las exclusiones que derivan, por ejemplo, de posibles incompatibilidades entre ciertas hipótesis. Luego deberá analizarse el grado de coherencia de los escenarios preseleccionados. El método utilizado (SMIC PROB-EXPERTS) consiste en preguntar a los participantes sobre las probabilidades de ocurrencia simple y condicional de estas hipótesis. Sus respuestas permitirán deducir las probabilidades generales de los diversos escenarios. Consecuentemente, se elegirán los escenarios exploratorios entre los más probables.

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Figura 1: el método de escenarios FENÓMENO BAJO ESTUDIO (VARIABLES INTERNAS)

ANÁLISIS ESTRUCTURAL MÉTODO M ICMAC

ENTORNO/CONTEXTO GENERAL (VARIABLES EXTERNAS)

BOSQUEJO DEL SISTEMA Y BÚSQUEDA DE LAS VARIABLES CLAVES

VARIABLES DE INFLUENCIA VARIABLES DEPENDIENTES

ESTRATEGIA DE LOS ACTORES MÉTODO MACTOR

SITUACIÓN PRESENTE - GERMEN DE CAMBIOS - PROYECTO DE LOS ACTORES

RETROSPECTIVA - MECANISMOS - TENDENCIAS - ACTORES CENTRALES (CONDUCTORES)

TABLA DE ESTRATEGIA DE LOS ACTORES

MÉTODO DE EXPERTOS ESTUDIO SM IC

ANÁLISIS MORFOLÓGICO

MÉTODOS MULTICRITERIOS MULTIPOL

CONJUNTO DE SUPOSICIONES PROBABLES BASADAS EN LAS VARIABLES CLAVES PARA EL FUTURO

ESCENARIOS 1. RUTAS, VÍAS 2. IMÁGENES 3. PRONÓSTICOS

ESTRATEGIAS ALTERNATIVAS

PLAN DE ACCIÓN

Fuente: Godet M., From anticipation to Action (De la previsión a la acción), Editorial UNESCO, 1994.

Estos escenarios se construyen entonces sin ningún objetivo a priori. No obstante, permitirán delinear el espacio de libertad a largo plazo de un actor principal como el que conduce el estudio. Por lo tanto, serán cruciales para la elaboración y determinación de opciones estratégicas. Por otra parte, las opciones estratégicas transmitirán una intención, ciertos objetivos, como así también la búsqueda de un futuro deseado.

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Es necesario tener presente que a cada etapa del proceso corresponden herramientas específicas. Primero que todo, éstas actúan como un medio para el desarrollo del proceso. Además, poseen un carácter modular y pueden ser reorganizadas y aplicadas (o no) dependiendo del caso. El presente documento se basa fundamentalmente en el método y las herramientas que se asocian con las dos primeras etapas: análisis estructural y estrategias de los actores.

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1. IDENTIFICACIÓN DE LAS VARIABLES CLAVES: EL MÉTODO MICMAC 1.1 Antecedentes históricos del análisis estructural El análisis estructural, además del método de escenarios, es una de las herramientas más usadas en el estudio de futuros. El análisis estructural, inspirado en el enfoque sistémico, experimentó un verdadero impulso recién a fines de la década de los sesenta. Probablemente fue Jay Forrester, a través de sus trabajos sobre modelos de dinámicas industriales y luego, dinámicas urbanas (1961), quien dio origen a las primeras justificaciones del análisis estructural. Este enfoque alcanzó su apogeo con la publicación de los informes "Club of Roma (Club de Roma)", y en particular "Limits of Growth (Límites del crecimiento)" cuyo carácter maltusiano sería profundamente desmentido por los hechos. Al mismo tiempo, la necesidad de analizar variables múltiples y homogéneas, cualitativas y cuantitativas, impulsó a los precursores del análisis estructural a utilizar otros modos de representación basados en matrices y gráficos. Con esta perspectiva, Wanty y Federwish (en "Global Models for Business Economics (Modelos Globales para la Economía de Negocios)") aplicaron este enfoque en los casos de una compañía de hierro y acero y una empresa de transporte aéreo. Poco después Teniere-Buchot (1973), bajo la supervisión de Wanty, analizó el sistema de "agua" y publicó un artículo sobre un modelo referido a la Política de Polución del Agua. En el mismo periodo, Kane introdujo el modelo KSIM que si bien está íntimamente relacionado con las dinámicas industriales de Forrester es, no obstante, un método de análisis estructural. Por su parte, Robets condujo trabajos para la Fundación Nacional de Ciencias de Estados Unidos a fin de descubrir relaciones indirectas, con aplicaciones en la energía y la polución relacionada con la energía en el área del transporte. En 1974 Godet y Duperrin sugirieron un método operacional para clasificar los elementos de un sistema, en el marco de un estudio de futuros sobre la energía nuclear en Francia. Este método conforma casi en su totalidad el análisis estructural. Además, a pesar de los numerosos estudios realizados a partir de entonces, este método originó un cierto modelo standard en este campo. Desde mediados de 1980 el análisis estructural experimentó un creciente número de aplicaciones en varias esferas, tanto en empresas como en temas relacionados con la sociedad. 173

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1.2 Presentación del método 1.2.1. Objetivo y etapas El análisis estructural es una herramienta diseñada para vincular ideas. Permite describir el sistema gracias a una matriz que une todos sus componentes. Mediante el análisis de estas relaciones, el método permite destacar las variables que son esenciales para la evolución del sistema. Tiene la ventaja de estimular la reflexión dentro del grupo, y hacer que las personas analicen ciertos aspectos que algunas veces son poco intuitivos. Se aplica al estudio cualitativo de sistemas extremadamente diferentes. El sistema estudiado se presenta como un conjunto de elementos interrelacionados (variables/factores). La red de interrelaciones de estos elementos, es decir, la configuración del sistema (estructura), constituye la clave de sus dinámicas y es bastante permanente. El análisis estructural, que intenta sacar a la luz esta estructura, comprende tres etapas: 1: inventario de variables / factores Esta etapa, que es la menos formal, es crucial para el resto del proceso. 2: descripción de las relaciones entre variables Durante esta segunda etapa, el punto es reconstituir y describir la red de relaciones entre las variables / factores. 3: identificación de variables esenciales Esta última etapa consiste en identificar las variables esenciales y los factores que son claves para las dinámicas globales del sistema. 1.2.2. El inventario de variables La primera tarea consiste en definir el alcance del estudio, y por lo tanto el alcance del sistema a ser estudiado. La segunda etapa será entonces realizar un inventario de todas las variables y/o factores, internos o externos, que caracterizan al sistema. En esta etapa es conveniente ser lo más exhaustivo posible, teniendo cuidado de no dejar nada sin explicar al describir el sistema. Además de las reuniones de reflexión y brainstorming, es conveniente estimular y afianzar la determinación de variables por medio de entrevistas con expertos. También deberían realizarse otras entrevistas a profesionales que conozcan muy bien a las personas que presumiblemente forman parte del sistema. En una segunda etapa, debe elaborarse la lista de variables, completarla si es necesario y, posiblemente, agrupar, separar o incluso eliminar algunas de ellas para obtener una lista homogénea. Esta lista normalmente debería tener como máximo 80 variables. 174

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Después de una primera clasificación de variables en categorías que permitan establecer una distinción más clara entre variables internas y externas, es necesario elaborar un glosario (listado) con el objeto de formalizar el significado consensual de las variables dentro del grupo. Si bien las denominaciones deben ser lo suficientemente simples como para evitar interpretaciones erróneas, también deben ser fácilmente entendibles por las personas ajenas al grupo. Para cada variable, el glosario debe incluir al final: la definición según el punto de vista del grupo, una mención de los problemas que ocasiona, algunas indicaciones sobre sus tendencias evolutivas en el pasado y posiblemente en el futuro, y una evaluación de las posibles interrupciones en las tendencias supuestas, deseadas o temidas. Si bien los elementos que describen las variables son esenciales antes de abordar las últimas etapas del proceso, es importante resaltar que la lista todavía no está "congelada" en esta etapa, dado que la elaboración del glosario dura hasta la finalización del estudio de futuros. Menos aún, ya que cualquier discusión sobre inconvenientes que pudieran surgir durante el listado de las variables podrá enriquecer el glosario. Esta etapa es fundamental en el sentido que representa una oportunidad excepcional para crear dentro del grupo una referencia en común para representar, y luego comprender el sistema. Además, evita las divisiones, y favorece el enriquecimiento mutuo de las opiniones de los participantes. La identificación de las relaciones entre las variables mejorará considerablemente, estimulando así el proceso de aprehensión dentro del grupo. 1.2.3. Descripción de las relaciones entre variables El método consiste en vincular las variables en una tabla de doble entrada, la matriz de análisis estructural (ver Figura 2), preparada especialmente para el caso. Las filas y columnas en esta matriz corresponden a las variables que surjan de la primera etapa. A los fines didácticos, pueden ser clasificadas, por ejemplo, en tres subgrupos, correspondiendo respectivamente a: el entorno global; el contexto específico; el sistema interno.

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Figura 2: matriz de análisis estructural SISTEMA INTERNO

CONTEXTO ESPECÍFICO

ENTORNO GLOBAL

SISTEMA INTERNO

CONTEXTO ESPECÍFICO

ENTORNO GLOBAL

aij

La distinción entre estos tres subgrupos es indicativa. Revela diferentes bloques dentro de la matriz, lo que permite entender y completar la matriz con facilidad. Por lo tanto: ∗ los bloques diagonales incluyen las relaciones de las variables de cada subgrupo entre sí (influencias intragrupales). Estos bloques representan entonces la descripción de los subsistemas en cuestión. ∗ los bloques no diagonales corresponden a las relaciones entre variables de diferentes subsistemas (influencias intergrupales). El trabajo consiste en analizar solamente las influencias directas entre variables tomadas por pares. Intentaremos no sólo detectar la existencia de influencias, sino también evaluar su intensidad por medio de apreciaciones cualitativas tales como: intensa (grado 3), media (grado 2), leve (grado 1) o potencial. Más exactamente, cada elemento aij en la matriz se califica de la siguiente manera:

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∗ con un grado (del 1 al 3) en el cuadro que se encuentra en la intersección de la fila número "i" y la columna número "j", si la variable i tiene influencia directa sobre la variable j. ∗ si no, el cuadro queda vacío. Por lo tanto los cuadros diagonales deben, por convención, permanecer vacíos. La matriz se completa línea por línea. Por ejemplo, para la variable número "i" (fila número "i"), deberá evaluarse sistemáticamente si actúa directamente sobre cada una de las otras variables. Esto significa que una matriz con 70 variables generará un total de aproximadamente 5000 preguntas, algunas de las cuales probablemente se hubieran eludido de no haberse realizado una reflexión sistemática y exhaustiva como ésta. Antes de concluir que existe una relación entre dos variables, el grupo de investigación de prospectiva estratégica debe evitar en particular: ∗ la existencia de una relación directa de la variable i con la variable j y viceversa. En este caso, el grupo deberá privilegiar la relación que parezca más directa y/o más operacional (es decir, de un modo inductivo más que deductivo), la relación directa doble sólo podrá contemplarse en el análisis final; ∗ registrar una relación directa de i con j, cuando la influencia de i sobre j se produce a través de otra variable de la lista; ∗ considerar una supuesta influencia de i sobre j, o viceversa, si la supuesta co-linealidad (evolución correlativa) de estas dos variables se debe sólo al hecho de que una tercera variable actúa al mismo tiempo sobre ellas. Este proceso de interrogación no sólo permite evitar errores sino también ordenar y clasificar las ideas mediante la creación de un lenguaje común y un entendimiento compartido dentro del grupo. Ofrece asimismo la posibilidad de redefinir (si es necesario) ciertas variables, y por consiguiente refinar el análisis del sistema. La experiencia demuestra que la matriz debe completarse aproximadamente en un 20% para obtener un índice satisfactorio. No obstante, este índice es bastante más elevado para los bloques diagonales de la matriz, y particularmente para el que corresponde al sistema interno.

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1.2.4. Estructuración de la red de interrelaciones Todo gráfico que describa la lógica de las interrelaciones (matriz de análisis estructural) puede adoptar la forma de un gráfico cuyos vértices o puntas correspondan a las variables y cuyas flechas correspondan a los bloques completados en esta matriz, como se observa en la figura 3 más adelante (gráfico espontáneo). Pero la presentación de este gráfico debería mejorar la comprensión del sistema. Por lo tanto, el gráfico debe reproducirse de manera tal que contribuya a desenmarañar con rapidez la red de interrelaciones: es decir, debe transmitir más cosas que su matriz original. Desde este punto de vista, el gráfico debe mostrar particularmente la estructura de la red de influencias, si es posible mediante la clasificación de variables en niveles sucesivos de propagación (gráfico jerárquico).

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Figura 3: la matriz de análisis estructural y sus gráficos MATRIZ DE ANÁLISIS ESTRUCTURAL VA RI AB LE 2

VA RI AB INFLUENCIA LE SOBRE 1

VA RI AB LE 3

GRÁFICO ESPONTÁNEO

VA RI AB LE 5

VA RI AB LE 4

2

DE

1 1

VARIABLE 1 VARIABLE 2

1

1

1

VARIABLE 4

3

5

VARIABLE 3

1

1

1

1

4

1

VARIABLE 5

GRÁFICO DE JERARQUÍAS

4

NIVEL 1 NIVEL 2

2 1

5

3

NIVEL 3

NIVEL 4

En este marco de trabajo, uno puede utilizar un simple algoritmo para crear un gráfico dentro de una jerarquía con la forma de un árbol. Además este algoritmo, cuyas etapas se describen en el cuadro 1 a continuación, puede realizarse sin necesidad de utilizar herramientas para el procesamiento de información.

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Cuadro 1: Proceso para organizar las variables en una jerarquía El algoritmo propuesto se basa en la utilización de la matriz de análisis estructural. 1. determinación de variables/factores que no reciben ninguna influencia (columnas vacías en la matriz de análisis estructural) 2. alineación visual de las variables en cuestión, que constituirán las puntas del árbol a ser dibujado 3. supresión de las variables pertinentes eliminando las flechas y columnas correspondientes a ellas en la matriz 4. repetición del proceso hasta que no quede ninguna variable 5. transcripción de las relaciones de influencia directa en forma de flechas, y perfeccionamiento de (en blanco en el original)

Sin embargo, organizar un gráfico en jerarquías no siempre es posible. Por cierto, es imposible clasificar las variables pertenecientes al circuito del gráfico puesto que cada variable es al mismo tiempo una causa y una consecuencia de otras variables incluidas en el gráfico. Por lo tanto, esta variable no puede ser atribuida a ningún nivel y el árbol no se puede construir. Para solucionar esto, es conveniente tratar de neutralizar los circuitos, con la condición, por supuesto, de haberlos identificado sistemáticamente. Para ello debemos recurrir a otro algoritmo (ver cuadro 2 a continuación). Las variables de estos circuitos están interrelacionadas, lo que significa que cualquier influencia ejercida sobre una de ellas afecta a todas las demás y viceversa. Por esta razón, uno puede considerar que estas variables están estrechamente relacionadas entre sí y son por lo tanto bastante homogéneas. Esta homogeneidad depende de la función que estas variables pueden desempeñar en las dinámicas del sistema o la evolución de los estudios en cuestión. De aquí el nombre de "componente estrechamente relacionado" que se atribuye a este subgrupo de variables.

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Cuadro 2: Proceso para partir un gráfico en componentes estrechamente relacionados

Este algoritmo también se puede alcanzar basándose en la matriz de análisis estructural. Las etapas son las siguientes: 1.

elección de cualquier variable para iniciar el proceso, será considerada como la punta inicial

2.

elaboración de dos listas que incluyan respectivamente todas las variables que influyan sobre la variable inicial o que estén influenciadas por ésta

3.

identificación de las variables del componente estrechamente relacionado con la variable inicial, y selección de aquéllas que pertenezcan a las dos listas mencionadas con anterioridad

4.

eliminación de las variables (filas y columnas) del componente identificado

5.

repetición del proceso hasta que no quede ninguna variable

6.

los componentes estrechamente relacionados que incluyan más de una variable corresponden a los circuitos del gráfico. Estos circuitos se reemplazan por macro variables.

De esta manera, el método de neutralización de los circuitos consiste en reemplazar todas las variables de cada componente estrechamente relacionado por una macro variable. Estas macrovariables incluyen variables que están íntimamente relacionadas y que son, por lo tanto, funcionalmente homogéneas. Lo más interesante de la teoría de los gráficos es que el gráfico simplificado que se logra después de integrar las macrovariables también se puede organizar en un árbol jerárquico. No obstante, el resultado no siempre es tan interesante ya que cuando la mayoría de las variables se agrupan en un mismo "componente principal estrechamente relacionado", esta jerarquía deja de ser importante. En un caso extremo, todas las variables estudiadas formarían parte de un mismo componente relacionado. Esto reflejaría la naturaleza extremadamente enmarañada del sistema estudiado.

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1.2.5. Visualización de variables en el plano de influencia x dependencia De un modo muy intuitivo, la influencia directa de una variable puede apreciarse considerando las filas de la matriz estructural (acción de una variable en una fila sobre todas las otras variables en columnas). Una variable que sólo actúa sobre unas pocas variables ejerce influencia directa sobre una parte bastante limitada del sistema. Del mismo modo, si se consideran las columnas de la matriz se observará la dependencia directa ejercida sobre una determinada variable: es decir, todas las influencias directas que ejercen sobre ella las demás variables del sistema. Entonces, analizando sistemáticamente los elementos de cada fila, y luego los de cada columna en la matriz de análisis estructural, para cada variable se obtienen indicadores de su potencial influencia y dependencia (respectivamente) respecto del sistema en su totalidad. Es posible visualizar asimismo todas las variables del sistema y su entorno, ubicándolas en un gráfico de percepción (o plano de influencia – dependencia ). Según esta forma de percepción (ver gráfico 3 más adelante), cada variable se presenta como un punto identificado por su número secuencial. Este punto tiene por ordenada el indicador de influencia de la variable, y por abscisa su indicador de dependencia. Sin embargo, una variable puede ejercer influencia sobre un número limitado de otras variables/factores, que a su vez actúan fuertemente sobre todo el sistema. Si bien su influencia directa es débil, variables particularmente fuertes pueden aumentar esta influencia diez veces más. Para considerar este tipo de relaciones, es conveniente evaluar no sólo las relaciones directas que provienen de una variable sino también las relaciones que permiten la propagación indirecta de la influencia de la variable mediante un efecto feedback (a través de líneas y curvas) en la red de interrelaciones que caracteriza al sistema estudiado. El método MICMAC, finalizado por Michel Godet, que consiste en elevar la matriz de análisis estructural a una potencia de valores sucesivos (de 1, 2... hasta n), contribuye a resolver este problema. Para aclarar esto, supongamos que la matriz de análisis estructural A sólo comprende ceros y unos, es decir, que no se tiene en cuenta la intensidad de las relaciones. El término genérico aij de esta matriz permite identificar la existencia de una flecha de influencia (línea de longitud 1) desde la variable i a la variable j. Podemos demostrar, por analogía con el comentario anterior, que el elemento genérico situado en la intersección de la fila número i y la columna número j en la matriz A elevado a la enésima potencia, es igual al número de líneas de longitud n que unen estas dos variables. El software MICMAC calcula entonces la matriz elevada a potencias sucesivas (1, 2... hasta n) de A. Al final del proceso, obtenemos una nueva matriz en la que cada uno de sus elementos corresponde al 182

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número de líneas de propagación (cuya longitud es menor o igual a n) y por lo tanto, la influencia directa e indirecta que la variable i ejerce sobre la variable j. De este modo, se identifican y analizan miles, posiblemente millones de líneas en la mayoría de sistemas concretos. Esto va mucho más allá de nuestra capacidad mental. Así, la suma de los elementos de las filas y columnas de esta nueva matriz indica, con respecto a la matriz inicial de análisis estructural, la respectiva capacidad de influencia y de dependencia de las correspondientes variables. Sin embargo, esta vez, se pueden considerar no sólo las relaciones directas (flechas simples) sino también las indirectas (efecto feedback a través de líneas y curvas). En general, la clasificación de las variables de acuerdo con indicadores de influencia o dependencia tiende a ser estable cuando se consideran líneas de longitud 4 o 5. Por esta razón las multiplicaciones de la matriz que realiza el método MICMAC no superan la novena potencia. 1.2.6. Interpretación del gráfico de influencia x dependencia y tipología de variables Las variables que caracterizan el sistema estudiado y su entorno pueden proyectarse sobre el gráfico de influencia x dependencia. La distribución de la nube de puntos en este plano y en particular con respecto a los diversos cuadros que se forman alrededor de su centro de gravedad permite identificar cuatro categorías de variables. Estas categorías se diferencian entre sí dependiendo de la función específica que pueden desempeñar en las dinámicas del sistema las variables que incluye cada una. ⇒ Variables determinantes o "influyentes". Son todas muy influyentes y un tanto dependientes. La mayor parte del sistema depende entonces de estas variables, ubicadas en el cuadro superior izquierdo del gráfico de percepción. Las variables influyentes son los elementos más cruciales ya que pueden actuar sobre el sistema dependiendo de cuánto podamos controlarlas como un factor clave de inercia o de movimiento. También se consideran como variables de entrada en el sistema. Entre ellas, existen muchas veces variables del entorno que condicionan fuertemente el sistema, pero en general no pueden ser controladas por éste. Actúan más bien como un factor de inercia. ⇒ Variables relé. Son al mismo tiempo muy influyentes y muy dependientes. Estas variables ubicadas en el cuadro superior derecho del gráfico son, por naturaleza, factores de inestabilidad puesto que cualquier acción sobre ellas tiene consecuencias sobre las otras variables, en el caso que se cumplan ciertas condiciones sobre otras variables influyentes. Pero estas consecuencias pueden tener un efecto boomerang que amplifica o bien detiene el impulso 183

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inicial. Además, en este grupo de variables conviene realizar una distinción entre: ∗ las variables de riesgo, situadas más precisamente a lo largo de la diagonal, que tendrán muchas chances de despertar el deseo de actores importantes, ya que, dado su carácter inestable, son un punto de ruptura para el sistema; ∗ las variables blanco, ubicadas por debajo de la diagonal más que a lo largo del límite norte-sur, son más dependientes que influyentes. Por lo tanto, se pueden considerar, en cierta medida, como el resultado de la evolución del sistema. Sin embargo, es posible actuar deliberadamente sobre ellas para que evolucionen en la forma deseada. Por consiguiente, estas variables representan posibles objetivos para el sistema en su totalidad, más que consecuencias absolutamente predeterminadas.

VARIABLES DE ENTORNO

Escala de Influencia

Figura 4: gráfico de influencia x dependencia

VARIABLES DE INFLUENCIA

VARIABLES RELE

S LE B A RI A V

DETERMINANTES

DE

O SG E RI

VARIABLES BLANCO

NIVELES SECUNDARIOS

VARIABLES REGULADORAS

VARIABLES AUTÓNOMAS

VARIABLES DEPENDIENTES

RESULTADOS Escala de Dependencia

⇒ Variables dependientes o variables de resultado: Estas variables, situadas en el cuadro inferior izquierdo del gráfico, son al mismo tiempo un tanto 184

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influyentes y muy dependientes. Por consiguiente, son especialmente sensibles a la evolución de las variables influyentes y/o las variables relé. Son variables de salida del sistema. ⇒ Variables autónomas o excluidas, que son al mismo tiempo poco influyentes y poco dependientes. Estas variables están ubicadas en el cuadro inferior derecho, y parecieran en gran medida no coincidir con el sistema ya que por un lado no detienen la evolución del sistema, pero tampoco permiten obtener ninguna ventaja del mismo. No obstante, en este grupo de variables es conveniente hacer una distinción entre: ∗ las variables desconectadas ubicadas cerca del eje de las coordenadas, cuya evolución parece estar bastante excluida de las dinámicas globales del sistema. ∗ las variables secundarias, que si bien son bastante autónomas, son más influyentes que dependientes. Estas variables están ubicadas en el cuadro inferior izquierdo, sobre la diagonal, y pueden ser utilizadas como variables secundarias o como puntos de aplicación para posibles medidas adicionales. Finalmente, debemos mencionar un último tipo de variables, no tanto por su definición intrínseca sino más bien por su situación original con respecto a los otros tipos de variables analizadas anteriormente. Son las variables reguladoras, ubicadas en su mayoría en el centro de gravedad del sistema. Pueden actuar sucesivamente como variables secundarias, débiles objetivos, y variables secundarias de riesgo. Es importante comparar las posiciones de las variables que derivan de las clasificaciones directas e indirectas (MICMAC), ubicándolas por ejemplo en el mismo plano de función motora x dependencia. Esta presentación tiene la ventaja de calificar las apreciaciones globales pero bastante superficiales respecto de las variables (clasificación directa). Permite, entre otras cosas, descubrir variables escondidas. El gráfico que se agrega al final de este trabajo como Figura 5, ilustra la modificación en la jerarquía de las variables (en términos de funciones motoras) al pasar de la clasificación directa a la clasificación MICMAC, utilizando el ejemplo del proyecto conducido por el "African Futures/NLTPS" en el caso de un país africano y su entorno.

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Figura 6: -entorno de país africano, un sistema complejo e inestable

ESCALADEINFLUENCIA

FACTORESDOMINANTES -CAPACIDADDEGERENCIAMIENTOECONÓMICO -NATURALEZAYCALIDADDELAINTERVENCIÓN DEL ESTADO -RESULTADOSDELAAYUDAPÚBLICAALDESARROLLO -MALFUNCIONAMIENTODELASINSTITUCIONES -INTERACCIÓNDELOSASPECTOSSOCIO-CULTURALES -URBANIZACIÓNSALVAJEYACELERADA -ASCENDIENTEDELSISTEMAMONETARIOINTERNACIONAL

OTROSFACTORESDE INFLUENCIA -GRADODEEXPRESIÓNDELA SOCIEDADCIVIL -DESARROLLODELCAPITAL HUMANO -CALIDADDELSISTEMA EDUCACIONAL

VARIABLESDECONTEXTO -JUVENTUDDELAPOBLACIÓN -ACELERACIÓNDELOSDESARROLLOSTECNOLÓGICOS -INTERNACIONALIZACIÓNDELA PRODUCCIÓNDEBIENESYSERVICIOS -TRANSFORMACIÓNDELOSMERCADOSINTERNACIONALES -DEMANDAMUNDIALDEMATERIALESNUEVOS -PROTECCIONISMO/SUBSIDIOSA NIVELMUNDIAL -PRESIÓNCOMERCIALDESDE PAÍSESVECINOSDINÁMICOS -MULTIPOLARIZACIÓNDELA ECONOMÍAENBENEFICIODE ASIADELSUR

VARIABLESDERIESGO LUGARPARALASOPORTUNIDADESPOLÍTICAS -INFLUENCIADELMODELODE DESARROLLOOCCIDENTAL -TOMAENCUENTADELOSASUNTOSMEDIO-AMBIENTALES -DESADECUACIÓNDELAPLÍTICA AGRÍCOLA -DEFENSADELOSVÍNCULOSHEREDADOSDELAÉPOCACOLONIAL -MALAARTICULACIÓNDELASPOLÍTICASDESERVICIOS -NOINTEGRACIÓNDELASPOLÍTICASINDUSTRIALES

-PRODUCTIVIDADDELASINVERSIONES -FLUJODEDISTRIBUCIÓNDERECURSOSEXTERNOS -APARICIÓNDENUEVOSMEDIOSDE COMUNICACIÓN -ABANDOLODELATIERRAE INMIGRACIÓN

OBJETIVOS- VARIABLES CONSTRUCCIÓNDELANACIÓN

VARIABLESRESULTANTES VARIABLESREGULADORAS -DIFICULTADESDEEMIGRACIÓNALNORTE/RIESGODEEXPULSIÓN -COMPLEJIDADDELAESTRUCTURASOCIAL -DEBILIDADDELCONOCIMIENTOTECNOLÓGICO -CALIDADDELAINFRAESTRUCTURAECONÓMICA -EXPANSIÓNEINFLUENCIADELISLAMYOTRASRELIGIONES -CAPACIDADDEADAPTACIÓN/REACCIÓNANUEVOSVALORES -DIFERENCIAENTRELOSDISCURSOSYLAVIDAREAL -ASIMILACIÓNDELACULTURAOCCIDENTAL/ESTILODEVIDA

-INCITACIÓNALAMBIENTEECONÓMICO -SATISFACCIÓNDENECESIDADESBÁSICAS -USOEFECTIVODELAFUERZALABORAL -IMAGENNEGATIVADEAFRICA -INSUFICIENTECRECIMIENTOECONÓMICO -INSUFICIENTEAHORROINTERNO -CRECIMIENTODELSECTORINFORMAL -PRODUCTIVIDADDELSECTORPRIMARIO -PRODUCTIVIDADDELAFUERZALABORAL

ESCALADEDEPENDENCIA

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1.2.7. Evaluación del grado de determinación del sistema La configuración del conjunto de variables-puntos permite completar el análisis, dependiendo del grado de determinación (estabilidad) del sistema. Figura 7: forma del sistema

E S C A LA D E IN FLU E N C IA

E S C A LA D E IN FLU E N C IA

E S C A LA D E D E P E N D E N C IA

E S C A LA D E D E P E N D E N C IA

1. S IS TEM A DETERM INAD O (ESTABLE )

2. S IS TEM A IN DETERM INAD O (IN ESTABLE )

Como se observa en el gráfico precedente, cuanto más se extiende la nube de puntos a lo largo del eje (forma de L), más determinado (estable) se considera al sistema. Esto significa que la respuesta del sistema (en términos de evolución) a un impulso dado de variables determinantes puede anticiparse con un cierto grado de certeza. Por otro lado, cuando la nube se expande a lo largo de la primera bisectriz, el sistema puede ser considerado como bastante indeterminado (inestable). Más aún cuando los puntos están ubicados en el cuadro superior derecho. Estos puntos, caracterizados por su fuerte influencia y dependencia, jugarán un papel ambiguo en el sistema. Son factores de incertidumbre para prever su evolución en comparación con aquellas variables consideradas determinantes. El sistema del país-entorno Futures/NLTPS" es bastante inestable.

africano

estudiado

por

el

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Sin embargo, es importante destacar que esta noción de determinación o estabilidad estructural no implica que el sistema no evolucionará. Sólo significa que el impacto de las variables influyentes sobre sus dinámicas será, en condiciones similares, menos impredecible. En particular, no deberían presentarse muchos efectos "boomerang". 187

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1.3. Limitaciones del método y recomendaciones para su aplicación 1.3.1. Composición del grupo de expertos Al igual que cualquier método que favorezca el criterio grupal, el análisis estructural depende en gran medida de la elección de los participantes. Por cierto, los resultados pueden estar sumamente influenciados por competencias dominantes dentro del grupo. Por lo tanto, es necesario formar un grupo que sea lo más multidisciplinario posible. Además, uno debe tratar de aprovechar las opiniones externas a través de entrevistas y conversaciones con expertos en aquellos campos donde el grupo no posee suficientes conocimientos o información. Por otro lado, es especialmente útil la lista de validación de variables elaborada por un comité directivo compuesto por miembros del equipo de dirección, científicos y expertos profesionales. Puede ayudar a verificar el entendimiento y el significado de las variables, como así también resaltar puntos oscuros en la cobertura del sistema. Finalmente, debemos admitir, tal como lo señala Michel GODET, que el grupo puede cometer errores colectivos. Obtener consenso no significa que no exista ningún error. Sin embargo, un método colectivo y participativo reduce significativamente los riesgos de incoherencia y al mismo tiempo ofrece una oportunidad invalorable de construir juntos una experiencia común, un conocimiento común. 1.3.2. Las dificultades de la operación Implementar un análisis estructural es una operación bastante compleja que requiere recursos humanos (disponibilidad de expertos) como así también una logística adecuada. De hecho, es importante recordar que el ciclo completo de un análisis de este tipo se prolonga durante un periodo de tres a seis meses, teniendo en cuenta un ritmo aceptable para las reuniones de los ejecutivos más importantes. Además, la etapa en la que se completa la matriz de análisis estructural requiere, para un sistema de aproximadamente 70 variables, organizar un seminario de 2 a 3 días. Existen, por supuesto, métodos más simples para identificar las variables esenciales. Es precisamente el objetivo de los talleres organizados por el equipo GERPA (Groupe D'Etudes Ressources Prospective Amanagement). Estos talleres se basan en un proceso de brainstorming diseñado para identificar factores de cambio, descartar ideas generalmente aceptadas, etc. Además de estimular la movilización, estos talleres permiten alcanzar resultados interesantes cuando el estudio de prospectiva debe durar menos de tres meses. No pueden sustituir un análisis estructural completo ya que en general constituyen el punto de partida.

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1.3.3. La necesidad de un grupo pequeño El análisis estructural, y en particular la identificación de relaciones entre variables, requiere que el equipo participante no incluya más de 12 personas. De lo contrario, la animación se torna difícil y posiblemente aburrida, hasta tal punto que la calidad del trabajo, e incluso su resultado, podrían verse afectados. Cuando el grupo está compuesto por más de 20 personas, es conveniente solucionar el problema formando dos subgrupos. Entonces, el seminario cruzado de las variables se lleva a cabo de la siguiente manera. Se necesita una mañana para discutir en una sesión plenaria unas 5 variables, a fin de acordar una referencia común en cuanto al método de trabajo. Durante un día y medio se trabaja en subgrupos con el único propósito de identificar la existencia de relaciones entre las variables de cada grupo (relaciones entre variables intragrupales: complete los bloques diagonales de la matriz). Por supuesto que previamente deben haberse incluido las variables de cada subgrupo en la lista final. Por último, en uno o dos días se lleva a cabo una sesión plenaria con el objeto de identificar simultáneamente las relaciones entre las variables pertenecientes a diferentes bloques (relaciones intergrupales localizadas en los bloques no diagonales del análisis estructural). 1.3.4. Originalidad de los resultados Finalmente, es importante mencionar que alrededor del 80% de los resultados del análisis estructural sólo confirma las intuiciones y puntos de vista expresados en el grupo en ocasiones previas. Esto contribuye, en cierta manera, a validar el método. Por otro lado, el 20% restante da lugar a preguntas entre los participantes por su carácter no intuitivo. Por lo tanto, es necesario descifrar, criticar y analizar en mayor profundidad estos resultados que conforman el principal valor agregado del proceso, más allá de la inmersión mutua en el sistema estudiado. 1.4. Utilidad y aplicaciones del análisis estructural 1.4.1. Identificación de escenarios prospectivos El análisis estructural permite identificar un conjunto de variables esenciales: es decir, aquellas variables que son causas más que consecuencias de la evolución del sistema estudiado. Para construir escenarios prospectivos, es conveniente dividir este grupo de variables en dos subgrupos según el carácter más o menos mecanicista o determinista de las variables y/o su sensibilidad a los movimientos de los actores. 189

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En lo que respecta a las variables del entorno, cuya evolución es de naturaleza determinista y no está muy condicionada por los movimientos de los actores, el método utilizado consiste, a grandes rasgos, en extrapolar las tendencias, teniendo en cuenta las correlaciones existentes entre ciertas evoluciones. Corresponden más bien a lo que podría denominarse una variante. Por otro lado, en lo que respecta a las variables especialmente sensibles a los movimientos de los actores, es conveniente aplicar enfoques prospectivos que integren las estrategias de los actores y que conduzcan a las cuestiones en juego. En este caso la construcción de escenarios se basa en la exploración de todas las combinaciones posibles de hipótesis cualitativas sobre potenciales resultados de cada una de las cuestiones en juego (sobre el horizonte estudiado). Esto conduce a una gama de escenarios/combinaciones más amplia y variada que no incluye interrupciones ni discontinuidades. El universo así definido es al mismo tiempo más intuitivo y más complejo. Es un campo donde no se utilizan los métodos clásicos de pronóstico. 1.4.2. Mirada estratégica y vigilancia prospectiva Antes de establecer una mirada estratégica en una empresa, surge la pregunta de qué es lo que debemos buscar y en particular qué variables y parámetros, porque al igual que en el caso de los paneles instrumentales es imposible mirar todo, por lo que debe realizarse una selección. Una alternativa así es mucho más difícil dado que la lista de no variantes se reduce cuando el horizonte de tiempo es muy lejano. Por lo tanto, es importante organizar correctamente la función de los factores de futuro en una jerarquía. ¿Es mejor analizar las innovaciones tecnológicas o la actitud de los consumidores? Contestar este tipo de preguntas es sumamente difícil dado que estos factores son muy interdependientes. Evidentemente, los factores más importantes, que deben ser observados de cerca permanentemente, son aquellos identificados por el análisis estructural como los más influyentes. Seguir esas variables, especialmente cuando están clasificadas en la categoría de cuestiones en juego, requiere un complemento en la forma de un análisis de los movimientos de los actores. Este análisis encuentra una primera justificación en este marco, independientemente de su aplicación en la construcción de los escenarios prospectivos. De todos modos, debemos tener en cuenta que la mirada estratégica es por naturaleza una actividad permanente y por lo tanto, debe integrarse a la cultura de la empresa para seguir siendo permanente. Esto requiere al menos una actualización periódica de los resultados intermedios del 190

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proceso. Estos resultados consisten en la matriz de movimientos de los actores y la detección de los problemas y cuestiones fundamentales. Por cierto, más allá de la evolución de las variables e indicadores, es importante tener presente que la grilla cifrada que permite analizar las situaciones puede ser modificada o cuestionada. 1.4.3. Requisitos y horizonte pertinente a la prospectiva estratégica Concentrarse principalmente en las variables macroeconómicas y financieras para predecir evoluciones es considerar que la esfera de actores es bastante estable. De hecho, la importancia de las estrategias y reacciones de los actores, sus consecuencias sobre la evolución de las variables claves y sobre la transformación del sistema van mucho más allá de las tendencias macroeconómicas. Si el pronóstico se limita a las variables cuya evolución es fundamentalmente determinista, podría correr el riesgo de quedar encerrado en un campo cuya tendencia limitante podría poner en tela de juicio las mismas bases de este método. Un universo realmente estratégico y cada vez más complejo requiere la aplicación de métodos inspirados en la prospectiva. Estos métodos, si bien incluyen en gran medida aspectos tecno - económicos, permiten integrar otros aspectos del ámbito social y político. La función cada vez más importante que cumplen los movimientos de los actores y la recesión por la que estamos atravesando son tales que el horizonte para realizar cambios profundos se encuentra mucho más cercano. Por cierto, ¿quién podría imaginar con un año de anticipación un cambio tan importante como la caída de la Unión Soviética? Hubiera sido interesante, como lo recomienda Jacques Lesourne, realizar ejercicios retrospectivos, en particular a corto tiempo. Entre otras cosas, estos ejercicios hubieran permitido evaluar la capacidad de métodos prospectivos para detectar la probabilidad de que ocurra un colapso como ese, especialmente cuando la confrontación de objetivos, intereses y equilibrio de poder entre los actores se torna esencial. Los pronosticadores que despertaron esa pasión durante un periodo de 30 años después de la Segunda Guerra Mundial cada vez son más incapaces de comprender el futuro. La razón básica de esto es que, ahora, aquello que se considera "igual en otros aspectos" varía en la misma proporción que los factores que se consideran variables. Por lo tanto, no sólo resulta no satisfactorio estimar la evolución, sino que además la alternativa de un subgrupo de variables sobre las que se aplica el 191

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pronóstico también comienza a ser cuestionada ya que resulta cada vez menos pertinente. En este contexto, para comprender el futuro a largo y corto plazo es esencial tener una percepción global de los fenómenos involucrados, teniendo en cuenta el equilibrio de recomposición de poderes. Por lo tanto, el grado de validez de la prospectiva al igual que la de los escenarios se ve incrementada tanto en lo que respecta al campo de aplicación como al periodo cubierto. Son cada vez más aptos, incluso para anticipar el futuro a corto plazo. Por esta razón, el objetivo de la prospectiva estratégica no puede limitarse al análisis a largo plazo. Después de todo, el horizonte pertinente para la prospectiva estratégica bien podría ser el colapso. 1.4.4. El gráfico de poderes El gráfico de poderes fue propuesto por P.F. Teniere Buchot en un libro titulado "El ABC del Poder". Este gráfico es una original y estimulante grilla cifrada para el plano de análisis estructural de influencia x dependencia. Se inspira al mismo tiempo en el tablero de ajedrez de Machiavelli y de Djambi. Permite utilizar el análisis estructural con fines fundamentalmente de decisión y según su autor, para "crisis superables o manejables". El gráfico es un tablero de ajedrez con cuatro esquinas, cada una correspondiente a una pieza; respectivamente: ⇒ El Príncipe, que puede asociarse con las variables influyentes en el análisis estructural. Representa el poder y la legitimidad y normalmente debería ser dominante ya que se encuentra en una posición fuerte; ⇒ Las Apuestas, correspondientes a las variables relé (al mismo tiempo influyentes y dependientes), lo cual es ambivalente en el sentido de que incluyen oportunidades y amenazas; ⇒ El Intelectual, que se asocia con las variables más dependientes, realiza un juicio y evalúa el resultado; ⇒ El Periodista, que representa las variables autónomas (al mismo tiempo un tanto influyentes y un tanto dependientes), cuyo poder se basa en el discurso.

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Figura 8: gráfico de poderes EL PRÍNCIPE

EL ASESINO

LAS APUESTAS

EL DIPLOMÁTICO EL CONFORMIISTA

EL TERRORISTA

EL TRANSMISOR

EL TRIÁNGULO DE LA VIRTUALIDAD

EL PERIODISTA

EL DESESTABILIZADOR

EL INTELECTUAL

Además de estas piezas maestras, existen variables intermedias tales como, por ejemplo, el Asesino entre el Príncipe y las Apuestas; el Terrorista entre las Apuestas y el Intelectual; el Desestabilizador entre el Intelectual y el Periodista; el Conformista entre el Diplomático y el Príncipe; el Diplomático entre el Príncipe y el Intelectual. La variedad de estas piezas conlleva a limitar la interpretación clásica del análisis estructural que señala, por un lado, que las variables anónimas no tienen importancia y, por el otro, que la influencia y dependencia deberían oponerse entre sí. Para Teniere-Buchot, las variables autónomas son temas de comunicación y discurso por sobre todas las cosas. Además, las funciones motoras (legitimidad) y la dependencia (juicio) se articulan entre sí en una relación dialéctica "proporcionalmente inversa". Asimismo, la legitimidad corresponde fundamentalmente al pasado, mientras que el juicio de los resultados se sitúa principalmente en el futuro: anticiparlos puede constituir una cierta desventaja. En lo que respecta a las apuestas, se requerirían acciones bastante inmediatas. 193

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El autor propone diferentes maneras de activar el gráfico a fin de comprender las evoluciones en la función que desempeñan los actores y los cambios que provocan en los valores dentro del sistema. Una de las recientes aplicaciones del gráfico de poderes se relaciona con el sistema geopolítico de Europa - África, cuyo gráfico (Figura 9) indica los resultados principales de un modo puramente ilustrativo, sin detenerse en la raíz del problema. Figura 9: gráfico de poderes, el caso del sistema geopolítico de EuropaAfrica

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Este gráfico se basa en el artículo de Teniere-Buchot P.-F., "Europe-Afrique: vers de nouveauz pouvoirs", en Strategique. 194

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1.4.5. Modelos de Simulación Según los trabajos de J.W. Forrester sobre dinámicas de los sistemas, es posible dar otros usos al análisis estructural. En Francia, fue el caso particular de los estudios realizados por la Sra. Karsky (1984) sobre la evolución del mercado de petróleo, y Gonod (1990). Estas aplicaciones se basan en una simulación de influencias teniendo en cuenta, más allá de la existencia de relaciones, no sólo su intensidad sino también sus signos (positivos o negativos), así como también el factor tiempo (tiempo de propagación). Otras aplicaciones mejoradas, basadas en el hecho de que la mayoría de las relaciones son lineales, proponen para cada relación varios tipos de curvas que gobiernan la propagación de los efectos en el tiempo: crecimiento exponencial, efectos de umbral (saturación) o ruptura (interrupción del crecimiento), etc... A pesar de que estos ejercicios permiten identificar curvas positivas de retroacción, amplificadores del sistema, curvas negativas de retroacción, reguladores, etc., nunca resultaron muy interesantes. Existen tres razones para esto. En primer lugar, es difícil obtener información respecto de estos sistemas, especialmente cuando queremos captar factores cualitativos. Segundo, la complicación propia de estos sistemas presenta un crecimiento exponencial y las hipótesis que se realizan sobre los numerosos parámetros rápidamente se hacen inmanejables: por ello la necesidad de utilizar aproximadamente un máximo de 20 variables, para que estos sistemas continúen siendo creíbles. Finalmente, si bien estos sistemas son bastante adecuados para comprender la cinética de sus flujos internos de influencias, no resultan muy apropiados para identificar los verdaderos determinantes de su transformación estructural, es decir, no la distorsión del flujo sino las distorsiones de su red de influencias. No obstante, es uno de los aspectos fundamentales del enfoque prospectivo. Volviendo a las aplicaciones más clásicas del análisis estructural, contentándonos con considerar la intensidad de las relaciones por medio de simples atributos (nula, débil, media, etc.), debemos realizar algunos comentarios. Por cierto, la experiencia nos demuestra que para conocer mejor la intensidad de las relaciones se necesita un mayor grado de precisión, comparado con el análisis de la estructura misma de la red a través de la cual se propagan. Esta afirmación se justifica aún más cuando la configuración de la red es compleja, puesto que el resultado esperado a través de un mayor nivel de precisión supera rápidamente el esfuerzo realizado. 1.4.6. Estructuración de objetivos y gráficos de relaciones

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Cuando la estructura de una estrategia o proyecto complejo es poco clara y no puede ser dividida directamente en niveles cada vez más precisos, el análisis estructural permite revelar esa estructura, como así también su lógica de acción. Para esto, debemos construir la matriz de soportes entre objetivos. En una primera etapa, la matriz se completará con ceros (0) o unos (1) representando la existencia o no de relaciones directas de soporte. Según los métodos para la formación de gráficos explicados anteriormente, se pueden identificar varios niveles de objetivos uno después de otro. Esto quizá requiera agrupar algunos objetivos en forma de macro objetivos. Sin predecir las acciones que eventualmente influirán sobre la mayoría de los factores explicativos específicos, este árbol genérico de objetivos merece ser presentado, más allá de las discusiones necesarias para su elaboración. Los diversos niveles del gráfico se relacionan entre sí con flechas de contribución. Cada nivel corresponde lógicamente a un grado de generalidad del razonamiento que va desde los objetivos más operacionales ubicados en la parte inferior del árbol (se utilizarán como puntos de aplicación de las acciones), hasta el objetivo global ubicado en lo más alto. Esquemáticamente, la estructura de objetivos tiene la forma de una pirámide en la que todos los niveles deben ser homogéneos, los objetivos de un mismo nivel son independientes, y todas las flechas de incidencia van desde abajo hacia arriba. Las flechas de contribución, de los objetivos de un determinado nivel, se califican según ponderaciones locales que reflejan su relativa contribución (en %) al objetivo de más arriba sobre el cual inciden directamente. Por lo tanto, la contribución total de un simple objetivo al objetivo global (en la cima del árbol) se obtiene en primer lugar, preparando el camino que permita alcanzar el objetivo final, y luego multiplicando las ponderaciones locales correspondientes a las flechas que conforman el camino. De este modo se obtiene la contribución relativa (ponderación) de cada objetivo operacional (situado en la parte inferior del árbol) a la realización de los objetivos finales. Este tipo de árbol permite comparar diferentes ángulos de ataque para la estrategia global, y evaluar en qué medida se relacionan los proyectos alternativos cuando se los compara con ella. Por eso el término de "árbol de relaciones". Esta relación se obtiene calculando la incidencia directa de las acciones sobre los distintos objetivos. Sin embargo, tal como se mencionó con anterioridad, algunas veces el gráfico de objetivos es demasiado confuso para ser estructurado en forma de árbol. En este caso, conviene regresar a la matriz inicial de análisis estructural del objetivo para poder analizarlo mejor. El método, inspirado en la lógica del árbol de relaciones pero generalizándolo, consiste en determinar para cada objetivo la distorsión (en %) de las contribuciones que recibe directamente de otros objetivos. 196

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Esto se efectúa reemplazando los cuadros que están llenos en las columnas de variables con porcentajes apropiados (donde la suma de la columna sea igual al 100%). En este caso, evaluar el impacto global de un proyecto sobre la estrategia es aplicar un "modelo cerrado de Leontieff". Pero, según este modelo, la distribución de las contribuciones (directas e indirectas) de los diversos objetivos converge hacia una distribución equilibrada a través de un proceso de tipo markoviano. Esta distribución equilibrada corresponde a consideraciones que deben atribuirse a los diferentes objetivos a fin de analizar el impacto global de las diversas acciones de cada proyecto alternativo. Estructurar los objetivos de una estrategia alimentaria y priorizar los programas de desarrollo rural El ejercicio se llevó a cabo en el seno de una Comisión Interministerial de un país saheliano a cargo de las estrategias alimentarias, en el marco de la preparación de una mesa redonda de patrocinadores económicos. Esta estrategia alimentaria podría resumirse a través de un conjunto de cerca de 50 objetivos genéricos particularmente interrelacionados: resultados, incentivos, exposición, etc. El criterio recomendado consistía en reconstituir y aclarar la red de relaciones de apoyo entre estos objetivos, a través de un análisis estructural. Además de conocer la configuración de la estrategia, y sus propias dinámicas, el ejercicio permitió al grupo encargado de su implementación identificar los ángulos de ataque más interesantes y echar un nuevo manto de luz sobre las medidas adoptadas hasta ese momento. Otro resultado de este ejercicio consistió en fijar un sistema nominal para la importancia relativa de los diversos objetivos de la estrategia. Este sistema debía reflejar la capacidad estructural de los objetivos para contribuir, en términos de apoyo directo o indirecto, a la implementación de la estrategia en su totalidad. Gracias a este resultado, fue posible realizar una evaluación (cualitativa y global) de objetivos múltiples sobre el rendimiento esperado de ciertos programas de desarrollo rural. El resultado fue una jerarquía bastante contraintuitiva en comparación a la estrategia de alimentación que era la piedra fundamental de la mesa redonda de los patrocinadores. Por cierto, esta evaluación calmó en gran medida la objeción de un compromiso negociado señalando que: la prioridad debe ser un programa descentralizado para la construcción de represas en las colinas. Este programa fue considerado hasta entonces como secundario en comparación con el programa más clásico para rehabilitar el Departamento de Desarrollo Hidroagrocultural.

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PÁGINA EN BLANCO

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2. COMPRENSIÓN DE LAS ESTRATEGIAS DE LOS ACTORES: EL MÉTODO MACTOR Esta etapa es esencial. Hasta tanto no se realice un exhaustivo estudio retrospectivo, es imposible llevar a cabo un pensamiento prospectivo adecuado. Notablemente, esto significa considerar todas las variables y cuestiones claves identificadas con anterioridad, y la elaboración de una base de datos (tanto cuantitativa como cualitativa) que debería ser lo más extensa posible. Deberían utilizarse todas las fuentes de información estadística para identificar las tendencias evolutivas más importantes, analizar las discontinuidades pasadas, las condiciones en las que éstas surgieron y el papel que desempeñaron los principales actores de esta evolución. Como en el caso del análisis estructural, la información anterior debe complementarse con entrevistas cualitativas con los mismos actores; este método permite identificar los eventos principales que señalan el camino hacia el futuro, para tener una mejor visión general de la interacción de eventos y una mejor comprensión de las relaciones entre los actores. Sólo cuando pueda disponerse de una sólida base de datos y cuando exista un conocimiento profundo de los desafíos futuros, el método MACTOR podrá aplicarse de manera útil. El futuro nunca está totalmente predeterminado, a pesar de la influencia que puedan tener las tendencias del pasado; el futuro permanece abierto a los distintos escenarios posibles. Los actores del sistema objeto de estudio poseen distintos grados de libertad que podrán ejercer, a través de la acción estratégica, con el fin de alcanzar los objetivos que se han fijado y de este modo llevar adelante su proyecto exitosamente. A partir de esto se deduce que el análisis de los movimientos de estos actores, confrontando sus planes, analizando el equilibrio de poder entre ellos (en términos de límites y medios de acción) resulta esencial para aclarar las cuestiones estratégicas y los temas claves para el futuro (que son los resultados y las consecuencias de las batallas previsibles). Si centramos nuestra atención en la energía, por ejemplo, estas cuestiones claves se referirán principalmente al precio del petróleo, la demanda de energía, el mantenimiento o el colapso de la solidaridad entre los países miembros de la OPEP, etc. Para tomar otro ejemplo, en un estudio de futuros realizado en 1976 sobre el consumo de cosméticos hasta 1990, el análisis de las estrategias de los 199

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actores indicó que la existencia de empresas con distribución especializada estaba amenazada por los movimientos de otros actores (tales como distribuidores masivos, movimientos de los consumidores y creadores de tendencias). En el campo de la prospectiva, existe un consenso general sobre dos puntos referidos al análisis de los movimientos de los actores. Por un lado, todos concuerdan en reconocer que es un paso crucial -y quizá el más importante- en la construcción de una base para el pensamiento que permitirá la elaboración de escenarios. Sin un cuidadoso análisis de los movimientos de los actores, los escenarios carecerán de importancia y coherencia. Por otra parte, las mismas personas lamentan la notable falta de una herramienta sistemática para analizar el comportamiento de los actores. Esta falta se hace mucho más evidente en el hecho de que el comportamiento de los actores, muy frecuentemente, está precedida de un análisis bastante rudimentario, que utiliza herramientas (el método MICMAC) para ayudar a identificar las variables claves y hacer las preguntas correctas; en otras palabras, para mejorar la pertinencia del proceso de pensamiento. Recordamos que se trata de una cuestión de concentrarse en aquellos actores que directa o indirectamente controlan las variables claves identificadas por el análisis estructural. Entonces, construimos una tabla de "estrategias de actores", presentada en la forma de una matriz cuadrada (actores x actores) en la que: -

cada celda diagonal contiene las metas y objetivos de cada actor, en tanto éstos puedan ser identificados;

-

las otras celdas contienen los medios de acción que cada actor puede utilizar contra los otros a fin de alcanzar sus metas.

Completar esta tabla es una actividad que requiere discusión en grupo; se comparte la información reunida sobre cada actor y sus relaciones con los otros. Esta información sobre el comportamiento de los actores puede reunirse o complementarse con conversaciones con expertos que representen a cada grupo de actores. Dado que generalmente resulta difícil pedirle a un actor que revele su propia estrategia y sus propias fortalezas y debilidades, es mucho más fácil lograr que hable sobre los otros actores. Al ser tamizada por paquetes de información parcialmente veraz, surge una imagen más o menos coherente de toda la situación. Con frecuencia se dice que sería bueno aprovechar la información derivada 200

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de la teoría de los juegos, a fin de utilizar inteligentemente los datos casi completos reunidos en las tablas de la estrategia de los actores. Estamos de acuerdo con este criterio, y no tenemos dudas de que algún día jóvenes investigadores propondrán importantes caminos hacia adelante. Entretanto, para nuestro conocimiento, las herramientas disponibles apenas se han desarrollado en los últimos años. Sin embargo, en 1985 delineamos un camino que parecía prometedor, y al tomar esta idea nuevamente hemos creado ahora y desarrollado el método MACTOR (Matriz de Alianzas y Conflictos: Tácticas, Objetivos y Recomendaciones). Nuestra meta es crear una herramienta analítica que nos permitirá utilizar mejor el valor agregado de información que contienen las tablas de estrategias de los actores. Aunque el sendero de la "teoría del juego" aún parece interesante, no lo hemos seguido rigurosamente en la creación del MACTOR. Otros ciertamente lo hacen, pero les sugerimos que tengan presente la siguiente recomendación: desarrollar herramientas que sean lo suficientemente simples como para ser "apropiadas" (comprendidas) por los usuarios y que sirvan con facilidad a múltiples y variadas aplicaciones. El análisis de los movimientos de los actores, como lo proponemos en el método MACTOR, comprende las siguientes seis etapas: 1. Anotar los planes, motivaciones, limitaciones y medios de acción de cada actor (elaborar la tabla de la "estrategia de los actores"). 2. Identificar las cuestiones y objetivos estratégicos asociados con estos campos de batalla. 3. Posicionar a cada actor en cada campo de batalla e identificar las convergencias y divergencias. 4. Clasificar los objetivos de cada actor y evaluar las posibles tácticas (interacción de posibles convergencias y divergencias) en términos de las prioridades de sus objetivos. 5. Evaluar las relaciones de poder y formular recomendaciones estratégicas para cada actor, según las prioridades de los objetivos de cada actor y los recursos disponibles. 6. Realizar preguntas claves sobre el futuro, es decir, formular hipótesis sobre las tendencias, eventos y discontinuidades que caracterizarán la evolución del equilibrio de poder entre los actores. En torno a estas preguntas claves y a las hipótesis relativas a las respuestas correspondientes, se construirán los escenarios. 201

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El valor agregado creado por el método MACTOR deriva principalmente de las etapas 3 (posicionamiento de los actores con relación a sus objetivos); 4 (tácticas para posibles alianzas y conflictos); y 5 (recomendaciones estratégicas). En el futuro, se prestará más atención a estas etapas, puesto que hasta ahora hemos pasado bastante rápido de las etapas 1 (elaboración de las tablas de estrategias de los actores) y 2 (cuestiones estratégicas) a la etapa 6 (cuestiones claves para el futuro). ¿Cómo realizamos este análisis del comportamiento de los actores en seis etapas? ¿En qué consiste exactamente el método MACTOR? Para responder a estas preguntas, nuevamente hemos elegido ilustrar el método con un ejemplo que se basa en el material reunido mientras se realizaban distintos estudios de prospectiva en el campo del transporte aéreo. La mayoría de estos estudios se realizaron en los 70 (en el momento en que nosotros realizamos el estudio de prospectiva SEMA), para Aerospatiale, para la Dirección General de Aviación Civil (DGCA) de Francia y especialmente para las Autoridades del Aeropuerto de París. Un ejemplo como éste no tiene fecha, es ahora cuando resulta más valioso, dado que podemos confirmar si las conjeturas sobre el futuro (que ahora es el presente) estaban bien fundadas o no. Además, análisis más recientes de los movimientos de los actores, sobre futuros que aún no llegaron, son casi sistemáticamente confidenciales. El ejemplo del transporte aéreo es en la actualidad uno de los pocos que puede publicarse. Otros ejemplos relativos al Correo o a otras empresas, quizás dejen de ser confidenciales después de un largo período recomendado. Los directores del Plan del Aeropuerto de París nos han confirmado que este ejemplo de "retrofuturos" conserva cierta actualidad. Además, se ha realizado un nuevo estudio de los movimientos de los actores en el transporte aéreo hasta el 2010, utilizando el método MACTOR. Naturalmente los resultados del mismo no pueden publicarse, sean o no relevantes. Si un actor revela a otros la naturaleza de las preguntas que se cuestiona a sí mismo, y también el modo en que las formula, ya ha dicho demasiado sobre su estrategia ... salvo que su estrategia, por supuesto, consista en parte en utilizar el efecto de revelar su juego, como en el póquer.

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Figura 10: Método MACTOR; secuencia de etapas

Variables claves del análisis estructural y actores involucrados

Tabla de estrategias de los actores

Cuestiones estratégicas y objetivos asociados

Objetivos de los actores/ matriz de posición más-menos 1MAO

Diagramas de comparación

Primeras matrices de convergencias y divergencias 1CAA y 1DAA y diagramas asociados

Matriz valorada de posiciones en términos de jerarquía de objetivos 2MAO

Segundas matrices de convergencias y divergencias 2CAA y 2DAA

Matriz valorada de posición y ponderada 3MAO

Terceras matrices de convergencias y divergencias 3CAA y 3DAA

Recomendaciones estratégicas para cada actor

203

Matrices de influencia directa e indirecta MID y MIDI

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2.1. Construcción de la tabla de estrategias de los actores Nos concentramos entonces en el comportamiento de los actores del transporte aéreo en la región de París hasta 1990, como fuera analizado en 1978. La primera pregunta se refiere al número de actores que deben tomarse en cuenta. ¿Debemos considerar a las líneas aéreas como un actor único, o debemos subdividirlas de acuerdo con una característica particular (tamaño, condición legal, nacionalidad ... )? De igual modo, el estado generalmente es un actor polimorfo, en este caso existe el DGCA, pero también está el Ministerio de Finanzas, el gobierno, etc. Estos actores, que en su conjunto conforman el estado, difieren en sus objetivos, su comportamiento y sus criterios para tomar decisiones. Un análisis completo deberá integrar otros actores tales como las asociaciones de comercio, las instituciones europeas, y las organizaciones internacionales de transporte aéreo. De este modo se podría multiplicar la cantidad de actores a voluntad, y casi inevitablemente se correría el riesgo de hacer que el análisis del sistema sea imposible. La experiencia indica que un total de 10 a 20 actores constituye un compromiso realista y operativo. La tabla de estrategias de los actores se construye en una matriz cuadrada (actores x actores), similar a la tabla siguiente. Las celdas sobre la diagonal principal generalmente son las más completas, pues en éstas se incluye en blanco y negro la tarjeta de identidad de cada actor. Por el contrario, muchas de las otras celdas (acciones de un actor hacia otro) se encuentran casi o totalmente vacías. Para simplificar la explicación del método MACTOR, consideraremos sólo seis actores: fabricantes de aeronaves (A1), líneas aéreas regulares (A2), compañías de vuelos chárter (A3), el Estado (A4), las Autoridades del Aeropuerto de París (A5), y las asociaciones de residentes locales (A6). En el caso analizado para el Aeropuerto de París en 1990, se consideraron 12 actores, así como también siete cuestiones estratégicas y más de 30 objetivos relacionados.

204

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Tabla 1: Estrategias de los actores Acción de sobre----+ + Fabricantes

Fabricantes Objetivo: Sobrevivir y evitar crisis Problemas: Planes para mejorar: • el rendimiento de las aeronaves • las normas referidas al control del ruido y al consumo de combustible Medios: Asociación entre constructores Ordenes militares

Líneas Aéreas

Diversificación de actividades Exigir aeronaves que respondan mejor a sus necesidades -

Criterios dominantes: Costo por milla de pasajero por tonelada efectivamente transportada

Reluctancia a utilizar grandes aeronaves

Estado

Proteger la industria aeronáutica nacional Pedido de aeronaves civiles y militares Financiamiento de nuevos proyectos Créditos a la exportación

Líneas Aéreas Presión sobre las líneas aéreas para la compra de nuevas aeronaves Diversificación de necesidades y aeronaves

Estado Ejercer "chantaje" con relación a las fuentes de trabajo Solicitar fondos para nuevos proyectos

Estandarización de la flota para cada constructor Disponibilidad de rango completo Ningún progreso tecnológico significativo

Objetivo: Mantener la participación en el mercado

Buscar protección en la competencia con derechos discriminatorios en relación al tráfico de larga distancia

Problemas: Inversión económica y salarios Mantener una frecuencia y ocupación elevadas Medios: Cooperación entre líneas aéreas (ATLAS) Mayor uso de sucursales Estandarización y flexibilidad operativa de la flota Desarrollo de carga Concentración al nivel terciario (líneas subsidiarias) Objetivo: Proteccionismo Presión sobre las líneas aéreas para la compra de Mercury Airbus con ayuda financiera El Estado protege a las líneas aéreas siempre que éstas desarrollen y mejoren su sección

Acercamiento a gobiernos extranjeros

Prestigio y una presencia francesa en el mundo Problemas: Desempleo Inflación Medios: Crecimiento sostenido

Apelar al financiamiento privado

Fuente: Godet M., De la anticipación a la acción, UNESCO Publishing, 1994.

2.2. Identificación de las cuestiones estratégicas y los objetivos relaciona205

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dos A través de la lectura y la discusión grupal de la tabla de estrategias de los actores, las cuestiones estratégicas, es decir, los campos de batalla donde los actores se enfrentarán entre sí, salen a la luz bastante fácilmente. En este caso nos concentramos en cinco cuestiones estratégicas sobre las cuales los seis actores tienen objetivos convergentes o divergentes (convergencias o divergencias). Estas cinco cuestiones se refieren a lo siguiente: E1: Definición de aeronave. Los fabricantes de aeronaves desean imponer sus nuevos diseños a las líneas aéreas y al Aeropuerto de París. Por ejemplo, los Boeing 747 fueron diseñados en un momento en que las pistas de aterrizaje eran demasiados cortas para ellos. E2: Mercado de aeronaves. Los fabricantes nacionales de aeronaves dependen del Estado para establecer su participación en el mercado nacional e internacional. Los otros actores sometidos a consideración no se preocupan por este objetivo. E3: Asignación de derechos de tráfico. En este caso las líneas aéreas regulares confían en el Estado para frenar las aspiraciones de las compañías de vuelos chárter, que propician la desregulación. Por su parte, el Aeropuerto de París apoya la apertura de nuevas líneas, lo que permitiría un aumento de la cantidad de vuelos a París. E4: Mercado de vuelos "organizados". Los intereses de las compañías de vuelos chárter en lo que respecta al mercado de vuelos "organizados" se contraponen a los de las líneas aéreas regulares. La principal preocupación del Aeropuerto de París es evitar tener que rechazar tráfico, y desde este punto de vista es un aliado objetivo de las compañías de vuelos chárter. E5: Contaminación y trastornos causados por el ruido en las cercanías de los aeropuertos. Esta cuestión es una encrucijada de las estrategias de los actores, ya que los involucra a todos ellos. Los residentes exigen aeronaves menos ruidosas, se oponen a la autorización de vuelos nocturnos, y sus preocupaciones naturalmente tienen eco en el Estado (los residentes también son votantes). Los fabricantes de aeronaves representan un aliado objetivo de los residentes, ya que la implementación de normas de control del ruido más estrictas podría significar el abandono de las viejas aeronaves por nuevas aeronaves menos ruidosas. Las líneas aéreas, tanto regulares como de vuelos chárter, y el Aeropuerto de París, naturalmente, se oponen a cualquier medida que pueda restringir el tráfico. Cada una de estas cuestiones estratégicas (campos de batalla) pueden 206

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presentarse en la forma de uno o más objetivos precisos respecto de los cuales los actores se encuentran en convergencia, en divergencia, o en posición neutral. Para facilitar la explicación, limitaremos nuestro análisis a los campos de batalla (01, 02, 03, 04, 05), que constituyen sólo una parte de los objetivos relacionados con las cuestiones E1 a E5. Un análisis completo de las estrategias de los actores debería haber considerado todos los objetivos. Tabla 2: Cuestiones y objetivos CUESTIONES (Campos de batalla)

OBJETIVOS RELACIONADOS 01 - Imponer especificaciones de las aeronaves (tamaño, rendimiento) - Definir en forma conjunta las especificaciones de las aeronaves

E1 Definición de aeronave

E2 Mercado de aeronaves

02 - Defender y aumentar la participación de los fabricantes nacionales en el mercado 03 - Mantener la asignación de los derechos de tráfico - Desregulación parcial - Desregulación total (libre apertura de líneas nuevas)

E3 Asignación de derechos de tráfico

04 - Implementar "vuelos organizados" - Controlar los "vuelos organizados" - Evitar la restricción del tráfico

E4 Mercado de "vuelos organizados"

E5 Contaminación y trastornos causados por el ruido en la cercanía de los aeropuertos

207

05 - Regular y reforzar las normas de control del ruido

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2.3 Posicionamiento de cada actor en relación con los objetivos estratégicos (matriz de posición más-menos) Las relaciones entre los actores en cada campo de batalla pueden representarse en la forma de un diagrama de posibles convergencias y divergencias. Obviamente, para comprender la situación estratégica en su conjunto, es necesario construir todos los diagramas de posibles convergencias y divergencias relacionadas con cada objetivo estratégico, así como también los diagramas de los recursos correspondientes. Vemos así que las estrategias de convergencia y divergencia entre los actores varían de un objetivo a otro. Para mantener una coherencia, es imposible luchar contra un determinado actor en un campo de batalla y contar con su apoyo en otro, y viceversa. Para un actor determinado, la cuestión consiste entonces en identificar y evaluar las posibles opciones estratégicas y una selección coherente de objetivos y alianzas. La comparación visual de los diagramas de convergencias y divergencias no es fácil; sin embargo, la representación de una matriz (MAO, Matriz de Actores y Objetivos) permite que todos estos diagramas se sinteticen en una única tabla. A continuación podemos observar el posicionamiento de los actores respecto del objetivo de regular y reforzar las normas para el control del ruido. Objetivo: regular y reforzar las normas de control del ruido + = a favor del objetivo -- = en contra del objetivo

208

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Figura 11: Posicionamiento de los actores respecto del objetivo de regular y reforzar las normas de control del ruido.

Asociaciones de residentes

Fabricantes

(+)

Estado

(+)

Regular y reforzar las normas de control del ruido

(+)

(-)

Líneas aéreas regulares

(-)

(-)

Aeropuerto de París

Compañías de vuelos chárter

Tabla 3: MAO (matriz de actores y objetivos); Matriz de posiciones másmenos (actores x objetivos) 01

02

03

04

05

A1 - Fabricantes

+1

+1

0

0

+1

A2 - Líneas Aéreas Regulares

-1

0

+1

-1

-1

A3 - Compañías de vuelos charter

-1

0

-1

+1

-1

0

+1

+1

0

+1

-1

0

-1

+1

-1

0

0

0

0

+1

+1 -3

+2 0

+2 -2

+2 -1

+3 -3

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes

Σ Σ

+ -

209

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01 02 03 04 05 -

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Imponer especificaciones de las aeronaves Defender y aumentar la participación en el mercado de los fabricantes nacionales Mantener la asignación de los derechos de tráfico Implementar "vuelos organizados" Regular y reforzar las normas de control del ruido

La matriz MAO (actores x objetivos) se completa de la siguiente manera: (+1) (-1) (0)

Actor i a favor del objetivo j Actor i en contra del objetivo j Actor i neutral en relación al objetivo j

Entonces, por ejemplo, la quinta columna representa el diagrama asociado con el objetivo 05: regular y reforzar las normas de control del ruido. Comentario: Analizando simplemente los totales positivos y negativos de las filas y columnas de la matriz MAO podemos obtener bastante información. Vemos entonces, por un lado, que a las asociaciones de residentes (A6) sólo les preocupa un objetivo (ruido, A5), mientras que todos los demás actores están involucrados en cuatro de cinco campos de batalla. Por otra parte, el objetivo 05, contaminación y trastornos ocasionados por el ruido en las cercanías de los aeropuertos, es el que más divide a los actores y los involucra a todos. La definición de las especificaciones de las aeronaves (01), la asignación de los derechos de tráfico (03), y en menor medida, el desarrollo del mercado de vuelos "organizados" (04), son también objetivos altamente contenciosos. 2.4. Clasificación de los objetivos para cada actor (matriz valorada de posiciones) y evaluación del rango de posibles convergencias y divergencias Para cada par de actores es interesante identificar el número de objetivos respecto de los cuales están en convergencia o divergencia. Esto puede apreciarse visualmente observando la matriz MAO. Pero para tablas más grandes que incluyen unos 10 actores y cerca de 20 objetivos, debemos hacer uso de una propiedad clásica del cálculo de matrices binarias: multiplicando una matriz por su transposición obtenemos el número de factores en común para cada par de filas en la matriz original (para transponer una matriz todo lo que debemos hacer es colocar en las columnas los factores que anteriormente estaban en las filas). La forma transpuesta de la matriz MAO (actores x objetivos) se denomina MOA (objetivos x actores). El producto de las matrices MAO x MOA, respectivamente (6,5) y (5,6) en formato, da una matriz Actores x Actores (6,6) en formato. 210

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Para poder distinguir cuáles de los factores comunes a dos actores (dos filas de la matriz MAO) corresponden a mociones en favor de ciertos objetivos (indicados con +1) o en contra de otros (indicados con -1), el cálculo de la matriz MAO x MOA da dos matrices: - La matriz CAA se obtiene por el producto de la matriz que retiene sólo productos escalares positivos. Esto representa también el número de objetivos respecto de los cuales los actores i y j tienen una actitud convergente, ya sea favorable o desfavorable (número de convergencias). - La matriz DAA se obtiene por el producto de la matriz que retiene sólo productos escalares negativos. Esto representa también el número de objetivos respecto de los cuales los actores i y j tienen una actitud divergente (número de divergencias). Por ejemplo, CAA23=+2, significa que las líneas aéreas regulares (A2) y las compañías de vuelos chárter (A3) adoptan la misma posición con respecto a dos objetivos (en este caso 01 y 05). DAA23=+2 significa que están en contra de otros dos objetivos (03 y 04) (comparar en la matriz MAO, filas 2 y 3). Tabla 4: CAA; matriz de convergencias (actor x actor) A1

A2

A1 - Fabricantes

A3 0

A4

A5

A6

0

+2,0

0

+1,0

+2,0

+1,0

+2,0

0

0

+4,0

0

0

+1,0

A2 - Líneas Aéreas Regulares

0

A3 - Compañías de vuelos charter

0

+2,0

+2,0

+1,0

0

0

+2,0

+4,0

0

A6 - Asociaciones de Residentes

+1,0

0

0

+1,0

0

Ci

+3,0

+5,0

+6,0

-4,0

+6,0

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París

211

0

+2,0

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Tabla 5: DAA; matriz de divergencias (actor x actor) A1

A2

A1 - Fabricantes

A3

+2,0

A4

A5

A6

+2,0

0

+2,0

0

+2,0

+1,0

+2,0

+1,0

+2,0

0

+1,0

+2,0

0

A2 - Líneas Aéreas Regulares

+2,0

A3 - Compañías de vuelos charter

+2,0

+2,0

0

+1,0

+2,0

+2,0

+2,0

0

+2,0

0

+1,0

+1,0

0

+1,0

+6,0

+8,0

+7,0

+5,0

+7,0

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes Di

+1,0

+3,0

Por lo tanto, la matriz CAA indica por cada par de actores el número de objetivos respecto de los cuales los actores se encuentran en convergencia y la matriz DAA indica por cada par de actores el número de objetivos respecto de los cuales los actores se encuentran en divergencia. Las matrices CAA y DAA nos permiten obtener dos diagramas completos de convergencias y divergencias. A continuación se muestran estos diagramas; el grosor de las líneas es proporcional al número de objetivos en cuestión. Figura 12: Primer diagrama completo de convergencias y divergencias Líneas Aéreas Regulares

Fabricantes

A1 +2 +1

A6

+2

A2

Compañías de vuelos charter

+1

A3

A4 +1

+2 Estado +4

Asoc. de residentes

A5 Aeropuerto de París

212

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Lo más sorprendente es la fuerte convergencia de intereses entre las Autoridades del Aeropuerto de París y las compañías de vuelos chárter, y en menor medida las líneas aéreas regulares. Notamos también la ausencia de objetivos comunes entre las Autoridades del Aeropuerto de París (A5) y el Estado (A4) (al menos para los objetivos considerados). Figura 13: Primer diagrama completo de divergencias sobre los objetivos -2 Líneas Aéreas Regulares

-2

A2 -2

A1

-1

A3

-2

Fabricantes

Compañías de vuelos charter

-1

-2

-2

A6

-1

A5 -2

Asociaciones de Residentes

A4

Aeropuerto de París Estado

-1

Por su parte, los fabricantes de aeronaves, el Estado y las asociaciones de residentes locales constituyen otro grupo de aliados sobre varios objetivos. Diagrama completo de divergencias Algunos actores se encuentran en una situación de conflicto potencial con casi todos los demás respecto de dos o tres objetivos. Este es el caso del Aeropuerto de París (A5), las líneas aéreas regulares (A2) (el actor de mayor riesgo), los fabricantes de aeronaves (A1), y el Estado (A4). 213

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Estos primeros diagramas completos son bastante elementales debido a que sólo tienen en cuenta el número de convergencias y divergencias sobre objetivos. Para que el modelo se acerque más a la realidad, es aconsejable introducir dos dimensiones que hasta el momento han sido omitidas: 1) jerarquía de objetivos, que varía de un actor a otro; 2) relación de poder entre los actores. Estas dimensiones también afectan la interacción de posibles convergencias y divergencias. Antes de observar cómo integrar la segunda de estas dos dimensiones, analizaremos la primera. Para tener en cuenta la jerarquía específica de objetivos de cada actor, es suficiente, por ejemplo, observar el posicionamiento de los actores en relación con los objetivos sobre una escala de -4 a +4, según si el grado de oposición o acuerdo es muy alto, alto, medio o bajo. Cuanto más interesado esté el actor en un objetivo que es importante para él, mayor será el valor absoluto registrado. Obtenemos así una segunda matriz valorada de posiciones del tipo MAO, que denominaremos 2MAO. Tabla 6: 2MAO; matriz valorada de posiciones (actores x objetivos) 01

02

03

04

05

A1 - Fabricantes

+2

+3

0

0

+1

A2 - Líneas Aéreas Regulares

-2

0

+3

-1

-3

A3 - Compañías de vuelos charter

-1

0

-3

+3

-2

0

+3

+2

0

+1

-1

0

-2

+2

-2

0

0

0

0

+3

+2 -4

+6 0

+5 -5

+5 -1

+5 -7

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes

Σ Σ

+ -

214

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Tabla 7: 2CAA; matriz valorada de convergencias (actores x actores) A1

A2

A1 - Fabricantes

A3 0

A4

A5

A6 +2,0

0

+4,0

0

+4,0

+2,5

+4,0

0

+8,0

0 A2 - Líneas Aéreas Regulares

0

A3 - Compañías de vuelos charter

0

+4,0

+4,0

+2,5

0

0

+4,0

+8,0

0

A6 - Asociaciones de Residentes

+2,0

0

0

+2,0

0

Ci

+6,0

+10,5

+12,0

+8,5

+12,0

0 +2,0 A4 - Estado

0 0

A5 - Aeropuerto de París

+4,0

Tabla 8: 2DAA; matriz valorada de divergencias (actores x actores) A1

A2

A1 - Fabricantes

+4,0

A3

A4

A5

A6

+3,0

0

+3,0

0

+5,0

+2,0

+4,0

+3,0

+4,0

0

+2,5

+3,5

0

A2 - Líneas Aéreas Regulares

+4,0

A3 - Compañías de vuelos charter

+3,0

+5,0

0

+2,0

+4,0

+3,0

+4,0

0

+3,5

0

+3,0

+2,5

0

+2,5

+10,0

+18,0

+14,5

+9,5

+13,0

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes Di

+2,5

+8,0

Las matrices 2CAA y 2DAA están formadas por todos los pares de convergencias y divergencias valoradas. Cada elemento se obtiene como la intensidad promedio (en valores absolutos) de convergencias y divergencias respectivamente sobre objetivos.

215

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Ejemplo: - Convergencia valorada entre A2 y A3: -2 + -1 -3 + -2 2CAA23 = -------------------- + -------------------- = 4 2 2

- Divergencia valorada entre A2 y A3:

+3 + -3 -1 + +3 2DAA23 = -------------------- + -------------------- = 5 2 2

Podemos construir entonces una segunda versión de los diagramas completos de posibles convergencias y divergencias, que en el ejemplo no difiere notablemente de la primera (razón por la cual no mostraremos aquí esta segunda versión), salvo en un punto. Entre el primero y el segundo diagrama de conflictos observamos un aumento en el grado de antagonismo entre las líneas aéreas regulares y las compañías de vuelos chárter. Esto deriva de la oposición total de estos dos actores respecto de la asignación de los derechos de tráfico. Lógicamente si hubiéramos elegido una escala diferente para medir la importancia de los objetivos, la diferencia en los resultados quizá hubiera sido más notoria entre un diagrama y otro. La interacción de posibles convergencias y divergencias no depende únicamente de la jerarquía de los objetivos de cada actor, sino también de la capacidad de un actor de imponer sus prioridades a otros, es decir, de las relaciones de poder. 2.5. Evaluación del equilibrio de poder y formulación de recomendaciones estratégicas (matriz de posiciones valorada y ponderada) Si nos situamos en la posición de un actor, por ejemplo el Aeropuerto de París, observamos que este actor se encuentra en una situación de potencial divergencia con casi todos los demás actores respecto de un determinado objetivo, mientras que al mismo tiempo puede formar convergencias sobre otros objetivos. Una estrategia coherente de objetivos será por lo tanto imponer ciertas prioridades. A la inversa, definir estas prioridades obliga a formular políticas de 216

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convergencia. Desarrollemos el ejemplo. El Aeropuerto de París se encuentra sumamente interesado en unirse a las compañías de vuelos chárter (A3) y a las líneas aéreas regulares (A2) ya que su objetivo consiste en luchar por especificaciones de las aeronaves que se ajusten más a sus restricciones (02) y oponerse a nuevas normas y regulaciones sobre contaminación y trastornos ocasionados por el ruido en la cercanía de los aeropuertos (05). Siendo este el caso, el Aeropuerto de París, sin importarle la coherencia, deberá dejar en suspenso aquéllas cuestiones respecto de las cuales sus propios intereses se contrapongan con los de las líneas aéreas regulares, es decir, la asignación de derechos de tráfico (03), y el desarrollo del mercado de vuelos organizados (04). Esto es particularmente importante ya que es precisamente sobre estos dos objetivos (03) y (04) que los intereses de las líneas aéreas regulares se oponen a los de las compañías de vuelos chárter. Para el Aeropuerto de París esta táctica sólo puede ponerse en práctica si sus potenciales aliados, las empresas aéreas, también persiguen la misma táctica. En realidad, todo depende de cómo se clasifiquen los objetivos, lo que difiere de un actor a otro, y es probable que se genere un abierto conflicto entre las líneas aéreas regulares y las compañías de vuelos chárter respecto de los derechos de tráfico y el mercado de vuelos "organizados". Estos objetivos también son muy importantes para el Aeropuerto de París, que en principio debería propiciar la convergencia con las compañías de vuelos chárter. Sin embargo, el simple hecho de estar en divergencia con un actor no es suficiente para oponerse a éste, se requieren además medios directos o indirectos para oponerse. La selección táctica de convergencias y divergencias depende necesariamente de estos medios. Algunas veces, la existencia misma de un equilibrio favorable de poder desata el conflicto. Por lo tanto es útil guiar la propia elección táctica analizando las relaciones de poder por medio de dos matrices: la matriz de influencia directa (MID) y la matriz de influencia directa e indirecta (MIDI). La primera matriz, MID, es simplemente una tabla (actores x actores) en la cual la influencia potencial de un actor sobre otro se registra sobre una escala de 0 a 4 (ninguna, escasa, promedio, fuerte, muy fuerte). También se pueden utilizar otras categorías. La primera tabla nos revela relaciones de poder aparentes; simplemente leyendo los totales de cada fila y cada columna observamos que el Estado es, lejos, el actor más influyente del sistema, y al mismo tiempo es uno de los más susceptibles a la influencia de otros actores. Por el contrario, las compañías de vuelos chárter son las que están menos preparadas para alcanzar sus objetivos, y se cuentan también entre los actores más sujetos a la presión de otros. 217

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Tabla 9: MID; matriz de influencia directa (relaciones de poder aparentes) A1

A2

A3

A4

A5

A6

Σ

A1 - Fabricantes

0

1

1

3

0

2

7

A2 - Líneas Aéreas Regulares

2

0

3

2

1

1

9

A3 - Compañías vuelos charter

1

2

0

1

1

0

5

A4 - Estado

2

3

33

0

3

2

13

A5 - Aeropuerto de París

0

2

33

1

0

2

8

A6 - Asociaciones de Residentes

0

1

1

3

2

0

7

Σ

5

9

11

10

7

7

49

Pero al analizar las relaciones de poder, no podemos limitarnos simplemente a la influencia directa: un actor puede influir a otro por intermedio de un tercer actor. Por lo tanto resulta útil examinar la matriz MIDI obtenida teniendo en cuenta simplemente la influencia directa e indirecta (segundo orden): (MIDI)ij = (MID)ij + ∑k Min ((MID)ik, (MID)kj) Al hacer esto, descubrimos que las asociaciones de residentes locales se encuentran en una posición de poder más fuerte que la que hubiéramos pensamos a priori (clasificada en segundo lugar en términos de influencia total directa e indirecta sobre los movimientos de los actores). Esto se debe a su influencia directa sobre el Estado, el actor más poderoso del sistema. La posición de poder de las compañías de vuelos chárter parece aún menos favorable que antes (poseen una influencia muy escasa, y son altamente susceptibles a la presión, en particular del Estado y de las líneas aéreas regulares). En cuanto al Aeropuerto de París, se encuentra en una posición de poder promedio con relación al sistema en su conjunto. Su capacidad para ejercer una influencia indirecta sobre las asociaciones de residentes locales es mucho más débil que su potencial para influir en forma directa. Por otra parte, el Aeropuerto de París tiene una capacidad significativa para ejercer presión de manera indirecta sobre el estado si bien carece casi por completo de los medios suficientes para la acción directa. Observamos también que los fabricantes de aeronaves pueden ejercer, si es necesario, una fuerte presión indirecta sobre el Aeropuerto de París, probablemente por intermedio del estado. 218

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Tabla 10: MIDI; matriz de influencia directa e indirecta (relaciones reales de poder) A1

A2

A3

A4

A5

A6

Mi

A1 - Fabricantes

4

6

6

7

7

5

31

A2 - Líneas Aéreas Regulares

5

7

8

7

5

6

31

A3 - Compañías vuelos charter

4

5

5

5

3

4

21

A4 - Estado

5

9

11

8

7

7

39

A5 - Aeropuerto de París

4

6

7

6

5

4

27

A6 - Asociaciones de Residentes

4

7

7

6

7

5

31

Di

22

33

39

31

29

26

180

Como podemos observar, la lectura de las matrices MID y MIDI es un ejercicio fructífero. Si observamos la situación en 1978 desde el punto de vista de 1990, en el análisis final el Aeropuerto de París no tenía prácticamente ningún interés en aliarse abiertamente con las compañías de vuelos chárter, ya que éstas eran el vínculo más débil de todo el sistema de equilibrio de poder. No debería sorprender entonces que en 1990, en la cima de un eufórico crecimiento del transporte aéreo a nivel mundial, las compañías europeas de vuelos chárter estuvieran "en las últimas", según lo expresado en la revista Aviation Internationale N° 996 del 15 de diciembre de 1989. Lo que deberían hacer es compartir sus intereses con las líneas aéreas regulares, y al mismo tiempo ejercer presión sobre el Estado para obtener un grado de liberalización de los derechos de tráfico. Naturalmente, nuestro ejemplo está demasiado simplificado, y sería poco razonable realizar cualquier recomendación estratégica definitiva en base a esto. Deberíamos recordar además que todo depende del modo en que cada actor prioriza sus propios objetivos en función del equilibrio de poder. "Mi" se utiliza para evaluar la influencia total directa e indirecta que un actor Ai ejerce sobre los demás. "Di" se utiliza para evaluar la influencia total directa e indirecta que un actor Ai recibe de los otros. Mi = ∑k π i (MIDI)ik Di = ∑k π i (MIDI)ki 219

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Hemos visto que es posible tener en cuenta la jerarquía de objetivos de cada actor a través de las matrices valoradas de posición (2MAO). Decir que un actor es dos veces más influyente que otro en el equilibrio de poder es asignar implícitamente el doble de poder a la influencia de este actor sobre determinados objetivos. Las relaciones de poder entre actores están representadas por coeficientes ri, es suficiente entonces ponderar las filas de la matriz valorada de posición por estos coeficientes. Pasamos así de la matriz 2MAO a la matriz 3MAO, la matriz valorada de posiciones, ponderada por las relaciones de poder. Las matrices 3CAA y 3DAA están formadas por todos los pares de convergencias y divergencias valoradas y ponderadas por las relaciones de poder. ¿Cómo definimos estos indicadores ri de las relaciones de poder? La primera idea que nos viene a la mente es considerar las influencias directas e indirectas menos los circuitos de retroalimentación (feedback loops) de la matriz MIDI. El cálculo de la influencia directa e indirecta (Mi - (MIDIi)/∑Mi) nos da un buen indicador del poder que tiene un actor sobre los demás. Sin embargo, con idéntica influencia relativa, un actor estará en una mejor posición de poder que otro si su dependencia total es menor. Entonces debemos equilibrar el coeficiente precedente (Mi - MIDIi)/∑Mi) con una función inversa de dependencia (Mi/Mi+Di).

Con

Mi – M D i Mi ri = --------------------- X -------------Σ Mi Mi + Di

Si la dependencia de Di es cero, ri = (Mi - MIDIi)/∑Mi; si la dependencia de Di es fuerte en relación a la influencia, entonces la relación de poder ri será mucho más débil que la simple relación (Mi - MIDIi)/∑Mi. Además, para facilitar el cálculo y la comprensión, sugerimos considerar: ri ri r i* = ------- = n x ------ri ri Comenzando con la matriz de relaciones reales de poder, en nuestro ejemplo, obtenemos el coeficiente de poder para cada actor: r1* = 1,26 ; r2* = 0,93 ; r3* = 220

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0,45 ; r4* = 1,38 ; r5* = 0,85 ; r6* = 1,13. La suma de estos coeficientes es igual a seis. Si todos los actores tuvieran la misma relación de poder, todos los ri serían iguales a uno. Pasamos de la matriz valorada de posiciones 2MAO a la matriz valorada de posiciones 3MAO equilibrada por relaciones de poder, multiplicando cada fila de 2MAO por el coeficiente ri*. Tabla 11: 3MAO; matriz valorada de posiciones, ponderada por relaciones de poder (actores x objetivos) 01

02

03

04

05

A1 - Fabricantes

+2,5

+3,8

0

0

+1,3

A2 - Líneas Aéreas Regulares

-1,9

0

+2,8

-0,9

-2,8

A3 - Compañías de vuelos charter

-0,4

0

-1,3

+1,3

-0,9

0

+4,1

+2,8

0

+1,4

-0,8

0

-1,7

+1,7

-1,7

0

0

0

0

+3,4

+2,5 -3,2

+7,9 0,0

+5,6 -3,0

+3,0 -0,9

+6,0 -5,4

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes

Σ Σ

+ -

Obtenemos así dos matrices de convergencias y divergencias (3CAA y 3DAA) equilibradas por las relaciones de poder.

221

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Tabla 12: 3CAA; matriz valorada de convergencias, ponderada por relaciones de poder (actores x actores) A1

A2

A1 - Fabricantes

A3 0

A4

A5

A6 +2,3

0

+5,3

0

+3,0

+2,8

+3,6

0

+5,0

0 A2 - Líneas Aéreas Regulares

0

A3 - Compañías de vuelos charter

0

+3,0

+5,3

+2,8

0

0

+3,6

+5,0

0

A6 - Asociaciones de Residentes

+2,3

0

0

+2,4

0

Ci

+7,6

+9,4

+8,0

+10,4

+8,6

0 +2,4 A4 - Estado

0 0

A5 - Aeropuerto de París

+4,7

Tabla 13: 3DAA; matriz valorada de divergencias, ponderada por relaciones de poder (actores x actores) A1

A2

A1 - Fabricantes

+4,2

A3

A4

A5

A6

+2,6

0

+3,2

0

+3,2

+2,1

+3,6

+3,1

+3,2

0

+2,1

+3,8

0

A2 - Líneas Aéreas Regulares

+4,2

A3 - Compañías de vuelos charter

+2,6

+3,2

0

+2,1

+3,2

+3,2

+3,6

0

+3,8

0

+3,1

+2,1

0

+2,5

+10,0

+16,2

+11,1

+9,0

+13,0

A4 - Estado A5 - Aeropuerto de París A6 - Asociaciones de Residentes Di

+2,5

+7,8

Comentario Entre el primero y el tercer diagrama completo de divergencias, cabe señalar ciertos desarrollos.

222

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Figura 14: Tercer diagrama completo de convergencias sobre objetivos Líneas Aéreas Regulares

Fabricantes

A2

A1 5,3 2,3

A6

3,0 Compañías de vuelos charter

2,8

A3

A4 2,4

3,6 Estado 5,0

Asociaciones de residentes

A5 Aeropuerto de París

La convergencia de los fabricantes nacionales sobre ciertos objetivos se hace notablemente más fuerte y es el doble de importante que la convergencia de los residentes locales sobre ciertos objetivos, que inicialmente parecía comparable. La convergencia sobre objetivos entre el Aeropuerto de París y las líneas aéreas regulares y las compañías de vuelos chárter es mucho más fuerte que la convergencia de intereses entre las compañías (de vuelos regulares y vuelos chárter), y esto probablemente sea una carta que deberá jugar el Aeropuerto de París.

223

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Figura 15: Tercer diagrama completo de divergencias sobre objetivos -2,6 Líneas Aéreas

-4,2

A2 -3,2

A1

-3,1

A3

-3,6

Fabricantes

Compañías de vuelos charter

-2,1

-3,2

-

A6

-2,5

A5 -3,8

Asociaciones de Residentes

A4

Aeropuerto de París Estado

-2,1

La comparación de los diagramas de divergencias sobre objetivos nos permite observar ciertos cambios notables en la estrategia de los actores cuando se tienen en cuenta la jerarquía de objetivos y el equilibrio de poder. Así, por ejemplo, la oposición de intereses entre las líneas aéreas regulares y los fabricantes parece tener el doble de importancia que la oposición entre las compañías de vuelos chárter y los fabricantes o las líneas aéreas regulares, lo que inicialmente parecía comparable. De la misma manera, la contradicción de objetivos entre el estado y el Aeropuerto de París es mucho más crítica que el conflicto de objetivos entre el estado y las compañías de líneas aéreas. De lo señalado hasta aquí, es razonable deducir que el estado debería apoyar a los fabricantes en su lucha por obtener participación en el mercado, y debería reforzar las regulaciones y normas que favorezcan la construcción de 224

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nuevas aeronaves. El Aeropuerto de París, que está sujeto a la fuerte protección del estado, debe, por sobre todas las cosas, recurrir a las líneas aéreas regulares para ejercer presión sobre el estado, puesto que las compañías de vuelos chárter se encuentran en una posición de poder mucho menos favorable. Al hacerlo, el Aeropuerto de París debería lógicamente moderar su apoyo para la expansión de los vuelos chárter, ya que las líneas aéreas regulares se oponen a esto. En el ejemplo que hemos considerado, las jerarquías de objetivos y las relaciones de poder no causaron mayores alteraciones al primer análisis. Otras escalas de notación probablemente hubieran dado un contraste más claro en los resultados. No iremos más lejos con este ejemplo simplificado. Para los casos más complejos -aproximadamente 15 actores o 10 cuestiones estratégicas y cerca de 40 objetivos- es necesario desglosar el problema estudiando cada campo de batalla por separado. Esta aplicación modular del método MACTOR implica una labor interminable que consiste en crear una imagen general coherente con los agregados posteriores que correspondan. 2.6. Cuestiones claves para el futuro El evolución de las relaciones de poder entre los actores puede presentarse en la forma de hipótesis que pueden o no realizarse en el horizonte de tiempo considerado. Estas hipótesis se relacionan con tendencias, tanto como con eventos o discontinuidades. La subsiguiente aplicación del método de los escenarios consiste en utilizar métodos expertos para reducir precisamente esta incertidumbre sobre hipótesis concernientes a hipótesis de futuros derivadas del análisis de la estrategia de los actores. Creemos que el método MACTOR se difundirá rápidamente, ya que se trata de una herramienta simple y apropiada que conducirá a un mejor entendimiento de los juegos y relaciones de poder de los actores. El ejemplo del transporte aéreo desarrollado aquí fue bastante ilustrativo. Consideramos que el uso del método MACTOR por parte de las Autoridades del Aeropuerto de París y de las Autoridades Francesas de Electricidad para enfrentar el nuevo contexto europeo demuestra que el MACTOR tiene ciertamente un futuro prometedor.

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NUEVAS FRONTERAS: DE LOS GROUPWARES AL CAOS, LA IMPORTANCIA DEL PROCESO DE PARTICIPACIÓN Con el auge de las microcomputadoras, en la actualidad la mayoría de estas técnicas están disponibles en cualquier escritorio y pueden ser utilizadas con gran rapidez. Sin embargo, los datos primarios que se usan en estos modelos continúan siendo subjetivos y sólo pueden obtenerse a través de un proceso de participación. Por lo tanto, si bien el uso de las microcomputadoras puede reducir el tiempo necesario para calcular y presentar los resultados, no tienen ningún efecto sobre la fase principal de implementación que consiste en formar un grupo heterogéneo de expertos que deberán debatir, dentro de un marco conceptual y metodológico, un problema orientado hacia el futuro. Podríamos ver en las nuevas tecnologías de la información, como los groupwares, una posibilidad de mejorar o simplificar este proceso de participación. Si las herramientas para modelar el proceso de participación en verdad existen, aún no han sido utilizadas para dicho fin. De hecho, aún cuando el análisis estructural o el método MACTOR sean una técnica bien definida, el proceso aún necesita una buena parte de discusión no estructurada que sólo puede lograrse mediante este tipo de reuniones. Quizá en un futuro cercano se organicen reuniones electrónicas, pero no debería olvidarse la función que cumple el facilitador en el desenvolvimiento del proceso. En efecto, al igual que en la investigación de operaciones, los estudios de prospectiva y la investigación de futuros son un arte más que una ciencia. Por lo tanto, si bien las técnicas formales y las herramientas son importantes, la animación del proceso grupal es y seguirá siendo primordial. En lo que concierne a la evolución de las técnicas y más en particular a los conceptos empleados, las ideas de bifurcación, caos y catástrofes pueden, por analogía, resultar útiles. De hecho, los sistemas algunas veces parecen ser caóticos, los actores enfrentan estrategias en movimiento, y los escenarios a menudo encuentran bifurcaciones. De esa manera, estas herramientas, utilizadas como sistemas de apoyo a las decisiones para reducir la incertidumbre y la complejidad, podrían encontrar en estos conceptos marcos metodológicos complementarios. También de moda pero no nuevos en la prospectiva y la investigación de futuros son los conceptos de caos y bifurcaciones. Como los futuros son múltiples e indeterminados, la puerta de conceptos permanece abierta. De hecho, si debemos examinar primero qué es lo que no cambiará, la segunda fase de un enfoque prospectivo consiste en descubrir signos débiles y puntos de ruptura. Al concluir su primer manual sobre enfoque prospectivo, Michel Godet hace hincapié en que "el gran mérito del trabajo de Prigogine y Thom es permitir que se 226

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tenga en cuenta la inestabilidad estructural, y dar así una nueva utilidad a los modelos matemáticos, que deben liberarse del impasse de la matemática continua, y de su incapacidad de imaginar una pluralidad de futuros y la posibilidad de rupturas". Si bien el origen de estas matemáticas se remonta a comienzos del siglo veinte (recordemos al matemático francés Raymond Pincare), se hicieron populares a fines de los setenta, especialmente con las obras de Prigogine. En lo que respecta a los puntos de ruptura, el uso del concepto de bifurcación es obvio ya que su naturaleza crítica es decisiva al determinar si los posibles futuros toman una rama de la evolución u otra. De esta forma, las bifurcaciones representan caminos hacia nuestros posibles futuros o futuribles. Estos caminos se materializan a través del famoso diagrama que Ilya Prigogine e Isabelle Stengers crearon en The new alliance a fines de los setenta y que ha sido ampliamente difundido (por ejemplo en los anuncios de la conferencia WFSF de 1993). La utilidad de estos modelos puede encontrarse en el breve texto sobre "historia y bifurcaciones" que explica este diagrama. Algunos han tratado de descubrir en la teoría de Thom sobre las catástrofes un modo de construir modelos de pronóstico cualitativo. El trabajo de Thom nos brindó, a principios de los setenta, una base matemática canónica sobre el concepto de catástrofe que no es más que un salto de un estado estable a otro, marcando una discontinuidad. Sin embargo, el matemático francés ha mantenido siempre una actitud dudosa con respecto a la posibilidad de utilizarlos para estudiar y pronosticar fenómenos reales. De todos modos, por sus aplicaciones sistemáticas, Christopher Zeeman, matemático inglés, abrió el camino a la elaboración de informes que describieron, durante los setenta, "modelos catastróficos" aplicados a la economía, la política y la sociología. Si consideramos a los escenarios como una combinación de eventos y variables, la teoría de la catástrofe, con sus factores de control y ejes de comportamiento, presenta analogías gráficas para expresar los saltos (catástrofes) de una imagen a otra, de una solución continua y estable a otra. Sea cual sea su nombre, las bifurcaciones y catástrofes son, para un uso prospectivo, conceptos cerrados. La diferencia principal radica en que el segundo expresa claramente una discontinuidad matemática en el modelo. Además, cuando las bifurcaciones se basan en consideraciones cuantitativas y pueden ser consideradas como los resultados de cálculos numéricos (como fueron descubiertos), las catástrofes son cualitativas y simbólicas. Utilizando los conceptos introducidos por estas teorías, puede arribarse a conclusiones interesantes a partir del análisis de las matrices de impacto. Cuando las variables están posicionadas alrededor de la línea bisectriz del 227

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gráfico de influencia-dependencia de un análisis estructural, el sistema puede ser considerado como caótico. Por lo tanto, las variables claves son difíciles de encontrar y todas podrían ser consideradas como relés. En este caso, parece no haber una organización clara en el sistema que pueda bifurcarse muy fácilmente de un estado a otro. De hecho, el sistema se mueve a veces a través de una organización oculta que puede ser descubierta con una descomposición en subsistemas relacionados. Más allá de las relaciones directas o indirectas entre los componentes del sistema, las relaciones potenciales pueden modificar la naturaleza del sistema. El mismo fenómeno puede observarse en el gráfico de influenciadependencia creado a partir del método MACTOR. El estado del sistema está dado por el indicador de estabilidad. En un juego caótico, muchos actores pueden ser considerados como relés: pueden ocurrir bifurcaciones en relación con cambios continuos en las alianzas. En un juego estático pero inestable, los cambios son más brutales y discontinuos de manera que, por analogía, el nombre adecuado podría ser "catástrofe" en lugar de "bifurcación". Este análisis podría ser el primer camino hacia un estudio más refinado sobre las estrategias de los actores con las técnicas de la teoría del juego. Por ejemplo, un sistema estático pero inestable podría sugerir un equilibrio de NASH. Nuevos desarrollos futuros podrían entonces ser la integración del método MACTOR con la teoría del juego para construir un marco estructurado y mejor del campo de análisis. De todos modos, no debemos esperar demasiado de las bifurcaciones, el caos y las catástrofes aún cuando parezcan atractivos. No debemos olvidar el principio de contingencia que gobierna el uso de las técnicas de matrices de impacto presentadas anteriormente. Además, siguen basándose principalmente en datos estimativos y modelos simples pero adecuados. Por lo tanto, estos conceptos sólo pueden utilizarse como analogías y difícilmente puedan tomar la misma forma matemática que los conceptos desarrollados en física, biología e incluso econometría. De esta manera, si el caos, las bifurcaciones y las catástrofes nos dan conceptos para designar fenómenos bien conocidos en la elaboración de escenarios y pueden convertirse en una nueva guía para nuestro pensamiento, no creemos que puedan causar bifurcaciones en la metodología de investigación de futuros: estos conceptos no actualizan el paradigma del escenario, ni las técnicas clásicas de futuros. Por el contrario, dan un sentido matemático y simbólico a los trabajos formales orientados hacia el futuro como las matrices de impacto, que se enriquecen en términos de interpretación y comunicación. En conclusión, el factor clave de éxito para la implementación de técnicas 228

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como el análisis estructural o el método MACTOR se basa en el proceso de participación para el cual ofrecen un marco útil. Por consiguiente, todos los adelantos de estas técnicas deben evaluarse teniendo en cuenta su impacto sobre el proceso.

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SAINT PAUL (R.), TENIERE-BUCHOT (P. F.): Innovation et evaluation technologique : selection des projets, methodes de prevision. Paris: Entreprises Modernes d'Editions, 1974. TENIERE-BUCHOT (P. F.): L'ABC du pouvoir : agir, betir, conquerir ... et sourire. Paris: Les Editions de l'Organization, 1991. THOM (R.): Structural stability and morphogenesis. Benjamin, 1975. WANTY (J.), FEDERWISH (J.): Modeles globaux d'economie d'entreprise. Paris: Dunod, 1969. ZEEMAN (EC.): Catastrophe theory. selected papers 1972-1977, Benjamin, 1977.

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Figura 5 : el mayor re-rankeo entre el tratamiento directo y con MICMAC Direct ranking Names of variables/ factors Economic management capacity Wild and accelerated urbanization Investments productivity International monetary system’s ascendancy Human capital’s development Inadequacy of agricultural policies Interaction of social-cultural aspects Nature and quality of State intervention Misfunctioning of institutions Results to public aid to development Non-integration of industrial policies Mis-articulation of services policies Civil society’s degree of expression Taking into account of environment issues Quality of economic infrastructures External resources reparation flows Technological development’s acceleration Drift from the land and immigration Quality of education systems Internationalization of good/services production Youth of population Weakness of technological mastery Inciting economic environment Protectionism/subsides on a world level Influence of occidental development model Appearance of new communication means Inadequacy of land management Difficulties of emigration to the North/risks of expuls World demand of raw materials Transformation of international markets Upholding of links inherited from colonial times Construction of the Nation Assimilation of the occidental culture/way of life Demographic growth Absence of population policy Insufficient economic growth Uncompetitive secondary sector Satisfaction of basic needs Social structure’s complexity Capacity of adaptation/reaction to modern values Gap between searches and real life Commercial pressure form dynamic neighbor countries Expansion and influence of Islam and other religions Over cost of external factors (transports,inform) Multipolarizaton in favor of South Asia Hypertrophy of services industries Effective use of work force Sources of ethnic conflicts Weight of international trade regulations Internationalization of drugs dealing Entrepreneurial spirit, mostly in trade Workforce productivity Deforestation/over exploitation of natural resources Growth of informal sector Worldwide perception of humankind problems Productivity of the primary sector Under-estimation of inter-state trade Growth of world economy Negative image of Africa Quality of soils and cultivation methods Quality and degree of water resources mastery Under-exploitation of mining resources Evolution of former colonizer’s weigh Quality of the welfare system, Insufficient internal savings

Rk

N

N

Rk

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

15 4 12 56 22 17 25 33 32 55 18 19 31 40 10 54 17 2 34 51 3 13 14 48 63 30 35 46

15 33 55 32 31 25 4 56 22 12 34 63 40 3 57 51 57 54 30 59 2 19 50 18 49 48 27 46

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

49 50 59 27 64 1 5 6 8 23 26 28 29 43

26 13 10 45 28 43 29 64 60 14 53 65 5 44

29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

MICMAC ranking ( direct and indirect) Names of variables/ factors Economic management capacity Nature and quality of State intervention Results to public aid to development Misfunctioning of institutions Civil society’s degree of expression Interaction of social-cultural aspects Wild and accelerated urbanization International monetary system’s ascendancy Human capital’s development Investments productivity Quality of education systems Influence of occidental development model Taking into account of environment issues Youth of population Technological development’s acceleration Internationalization of good/services production 17 Inadequacy of agricultural policies External resources reparation flows Appearance of new communication means Upholding of links inherited from colonial times Drift from the land and immigration Mis-articulation of services policies Transformation of international markets Non-integration of industrial policies World demand of raw materials Protectionism/subsides on a world level Construction of the Nation Difficulties of emigration to the North/risks of expul Social structure’s complexity Weakness of technological mastery Quality of economic infrastructures Expansion and influence of Islam and othereligion Capacity of adaptation/reaction to modern values Commercial pressure form dynamic neighborcount Gap between searches and real life Assimilation of the occidental culture/way of life Multipolarizaton in favor of South Asia Inciting economic environment Weight of international trade regulations Internationalization of drugs dealing Absence of population policy Sources of ethnic conflicts

43

45

23

43

Satisfaction of basic needs

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64

47 60 9 21 44 53 65 16 20 37 41 58 7 42 52 62 36 38 39 61 24 65

47 1 58 35 21 9 6 52 62 8 41 16 20 61 42 39 7 37 11 38 36 11

44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 24

Over cost of external factors (transports, information) Demographic growth Worldwide perception of humankind problems Inadequacy of land management Effective use of work force Hypertrophy of services industries Insufficient economic growth Growth of world economy Negative image of Africa Uncompetitive secondary sector Growth of informal sector Entrepreneurial spirit, mostly in trade Workforce productivity Evolution of former colonizer’s weigh Under-estimation of inter-state trade Under-exploitation of mining resources Productivity of the primary sector Deforestation/over exploitation of natural resources Insufficient internal savings Quality and degree of water resources mastery Quality of soils and cultivation methods 65 Quality of the welfare system

(Nota del revisor Técnico: se ha copiado la página del original en inglés, ya que se trata de un ejemplo demostrativo general. Asimismo, en el original, aparecen más líneas de vinculación, que se han eliminado por la complejidad de esta página)

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