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DOCUMENTOS DE INVESTIGACIÓN
Facultad de Administración
HERRAMIENTA POLIFACÉTICA DE DIAGNOSTICO DE LA PERSPECTIVA COMPETITIVA EN SECTORES ESTRATÉGICOS
Andrés Felipe Forero
Johann Heinz Martínez. M.Sc.
Ivan Alfredo Mendoza. M.Sc.
Laboratorio de Modelamiento y Simulación
Universidad del Rosario
Bogotá DC
Noviembre de 2009
Contenido INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................. 3
ANTECEDENTES ............................................................................................................................................. 4
REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA ............................................................................................................................. 8
OBJETIVOS ..................................................................................................................................................... 9
MATERIALES Y MÉTODOS ........................................................................................................................... 10
ALGORITMOS .............................................................................................................................................. 18
APLICACIÓN................................................................................................................................................. 19
PLATAFORMA DE CONSULTA ...................................................................................................................... 22
CASO DE ESTUDIO ....................................................................................................................................... 25
CONCLUSIONES ........................................................................................................................................... 33
BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................................................. 34
INTRODUCCIÓN En el contexto de las ciencias sociales, más precisamente en las ciencias sociales aplicadas, un área de
gran demanda a nivel mundial y obviamente en Colombia es la que se relaciona con el estudio de las
organizaciones, o más específicamente la administración de éstas. El objetivo de esta área del
conocimiento es, entre otros, la administración de las empresas, teniendo en cuenta que en la definición
del quehacer administrativo se encuentra la toma de decisiones sobre las organizaciones o
específicamente de las empresas. Luego entonces un administrador podría considerarse según lo
anterior, como una figura capaz de tomar decisiones sobre el rumbo de la empresa que comanda y por
lo general las decisiones que debe tomar a menudo van a ser basadas en consideraciones de tipo
cualitativo más que en datos cuantitativos.
Las decisiones acerca del curso que debe seguir una empresa, van a estar muy ligadas a cómo llevar ésta
a un sector que sea estratégico para el empresario, en cuanto a la posibilidad de ponderarse como líder
de un mercado especifico o como innovador en su propio sector de competencia. El administrador debe,
entonces, conocer lo mejor posible el sector o el mercado en el que su empresa se encuentra, esto
implica que el administrador debe saber los límites de su empresa en cuanto a la capacidad de inversión
que tiene en un tiempo especifico, sus debilidades frente a otros competidores del mismo sector, sus
fortalezas y tener una medida del posicionamiento de esta en un mercado definido con anterioridad.
Una manera de conocer el estado de la empresa o de la organización, es precisamente teniendo
información de las características anteriormente mencionadas. El administrador, entonces, recurre a
diferentes formas de llegar a esa información ya sea a de forma directa haciéndola él mismo o de forma
indirecta con una empresa de consultoría, teniendo en cuenta que el fin de esta práctica es conocer
mejor la organización que dirige y guía tanto desde adentro, como frente a otras organizaciones y el
sector donde se halla. La administración de empresas tiene diferentes herramientas para caracterizar su
entorno como así mismas, entre ellas están el despliegue estratégico, los estudios matriciales, la suite de
sub herramientas propias de prospectiva, el balance score card y sus indicadores, el CRM1, ERP2 y los
esquemas de mejoramiento; estas herramientas han sido creadas a por administradores usando unas
líneas de pensamiento propias de su formación, pero sin querer definiera si están mal o bien, se
considera en este texto que una administración desarrollada bajo perspectivas no necesariamente
clásicas y que se versa de estar considerando investigación interdisciplinaria, debe tener herramientas
que den fe de esta interdisciplinariedad.
Como fruto de este trabajo interdisciplinario, en el que convergen actores con diferentes tipos de
formación tanto en ciencias naturales, sociales y en ingeniería volcados a investigación sobre las
organizaciones y en la búsqueda de herramientas para ayudar al empresario a tomar decisiones, se crea
el LMyS (Laboratorio de Modelamiento y Simulación) en la facultad de administración de la universidad
del Rosario. Uno de los objetivos de este laboratorio es, entre otros, el de modelar con verdaderos
algoritmos computacionales y desde la perspectiva de otras ciencias problemas muy atenidos al
1 Consumer Relationship Management. 2 Enterprise Resource Manegement.
quehacer de las empresas, en este caso, la ayuda en la toma de decisiones. Se presenta entonces la
posibilidad de retomar algunas de las herramientas ya planteadas de manera clásica por los
administradores, que son de característica determinista y se estudia la posibilidad de llevar mas allá las
capacidades que algunas de estas herramientas ofrecían a las empresas en sectores industriales
específicos.
El objetivo entonces de este documento, es dejar constancia y evidencia de la forma de trabajo y la
viabilidad de la aplicación de la nueva herramienta desarrollada dentro del laboratorio, como resultado
de un trabajo interdisciplinar. Entre las herramientas con las que cuenta la facultad de administración
para ayudar a que las organizaciones perduren, se encuentran varias de las ya antes mencionadas, sin
embargo en este documento se expondrá solamente lo relacionado a una sola de ellas, que desde la
perspectiva antigua era llamada, Panorama Competitivo.
{De acá deben salir los textos para un artículo que vaya para una revista de administración y
computación y otro para otra revista de administración clásica o algo así. Además los textos necesarios
para la patente deben escribirse en este walkin paper que debe tener una extensión de 40 páginas de
güord}
ANTECEDENTES Tres pilares soportan el fuerte investigativo de la Facultad de Administración en el Colegio Mayor de
Nuestra Señora del Rosario: estos pilares son el modelo de perdurabilidad, el modelo de Acrópolis
empresarial y el Análisis Estructural de Sectores Estratégicos. Este último denominado por sus siglas
AESE, estuvo en la vanguardia de las decisiones de algunas empresas colombianas durante mucho
tiempo, y, aunque hace parte del los modelos clásicos y su funcionalidad fue definitiva para muchas
empresas en Colombia, esta herramienta fue diseñada con un carácter lineal y determinista.
El AESE es una suite de herramientas que el administrador puede usar para describir el entorno de su
empresa y su estado interno. Entre éstas cuenta con el modelo de las fuerzas del mercado3 , el análisis
de hacinamiento y el panorama competitivo, siendo este último el modelo de interés para el presente
documento. El Panorama Competitivo, como su nombre lo indica es una herramienta que permite dar
información sobre el estado actual de una organización empresarial dentro de un mercado especifico, es
decir, ofrece a empresario un panorama de cómo está su propia empresa y como están las demás en un
entorno definido por el mismo empresario.
Panorama Competitivo inicial
El panorama competitivo original tiene un esquema que permite ubicar las empresas competidoras de
un mismo sector estratégico por cada uno de los productos ofrecidos. A este arreglo se le daba el
nombre de variedades de productos, las cuales pueden compararse entre sí con base en el criterio de
cuáles son las necesidades que estas variedades suplen. De la misma forma, pueden compararse según
3 Modelo creado en los años 70 por Michael Porter, originalmente llamado Modelo de 5 Fuerzas.
el canal por el cual cada variedad es llevada a la siguiente fase de la cadena {de valor, de producción, ni
idea}. En este orden de ideas, se hacía un esquema básico cartesiano en el cual se ubicaban las variables
mencionadas, o sea, las Empresas y productos ofrecidos, las necesidades a suplir y los canales de
transporte como se muestra en el diagrama básico de la figura 1.
Figura 1 Diagrama panorama competitivo básico
En este diagrama del panorama competitivo original se puede ver que para el producto 1, existen m
organizaciones denotadas como Org que ofrecen este mismo producto. De igual manera el producto n
es ofrecido por k organizaciones. Las necesidades comúnmente se organizaban posicionando los
parámetros asociados por filas, mientras que los parámetros asociados a los canales de distribución de
los productos se ubican comúnmente en las filas inferiores.
De esta manera, un elemento matricial ubicado en el renglón i y en la columna j es representado por el
término Cij. Este elemento matricial es binario y representa la utilización de un canal y la satisfacción
(entendida subjetivamente por el empresario o consultor) de una necesidad. El tamaño de las columnas
depende directamente de la cantidad de parámetros asociados a las necesidades o a los canales y
cualquiera de estos parámetros está representado en este diagrama por la letra i, así mismo, cualquier
variedad que es representada por una empresa que ofrece un producto específico es representada por
la letra j. Así, el coeficiente Cij de este diagrama representa en términos de las anteriores definiciones
que el producto n ofrecido al mercado por la organización 2 satisface el segundo parámetro asociado a
las necesidades.
De esta forma, la metodología del antiguo panorama competitivo estaba limitada a un formulario de
Microsoft Excel en el que el consultor debía marcar con un color especifico de cada organización y, si el
producto de la empresa satisfacía algún parámetro de necesidad o si era llevado a al fase siguiente de la
cadena {¿???} usando un canal en especial. Este modelo permitía al administrador de la compañía que
hacía uso de esta herramienta diagnosticar si su empresa y las empresas competidoras del mismo sector
estratégico satisfacían a cabalidad la dupla Necesidad‐Variedad o si satisfacía la dupla Canal‐Variedad.
Se dice “a cabalidad” pues no había lugar a interpretaciones ni términos intermedios en las mismas. Así,
el modelo tenía características deterministas, puesto que no daba pie a la existencia de incertidumbre y
sus alcances llegaban a mostrar solamente el estado del sector estratégico en el que según la
información disponible, estaban inmersas las empresas.
Con esta herramienta se hicieron varios estudios y consultorías exitosas que confirmaron efectivamente
la utilidad de este modelo y que el mismo permitía obtener información valiosa, que aunque limitada,
permitía al consultor presentar un panorama del sector y al empresario, tomar una decisión basada en
este resultado. Ejemplo de un caso específico se puede ilustrar en la figura 2.
Figura 2 Sección de un panorama competitivo básico para un estudio con empresas de telefonía celular
En un estudio típico las organizaciones son asociadas a un color especifico que las ubica dentro del
panorama competitivo, en este caso, como se explicó antes, la columna azul de la izquierda hace
referencia a las necesidades potenciales que pueden o no cumplir las organizaciones competidoras más
abajo, también en azul, se ubican los canales por los cuales las organizaciones envían sus productos al
grupo objetivo de este mercado.
En este sentido puede notarse que, por ejemplo, la organización 3 (en azul) tiene acaparado el canal de
puntos de venta y servicio autorizado mediante un producto que esta empresa ofrece exclusivamente
(los bonos). Por otro lado, la activación de equipos, que es un producto que todas las tres organizaciones
ofrece, es llevado hasta el público objetivo a través de los puntos de venta autorizados y no autorizados
. Cabe además resaltar que las decisiones que podrían tomar el consultor o el administrador además de
las que resultaren de conocer el estado o el panorama de su sector, se basaban también en la
observación de regiones blancas. Estas regiones blancas hacen referencia a posibilidades de inversión en
sectores estratégicos donde las demás empresas (inclusive la propia empresa) tienen debilidades, lo que
implica que estas regiones blancas son sectores de interés para el empresario, porque pueden verse en
ellas oportunidad de invertir, promover la investigación y el desarrollo interno o aplicar la innovación
debido a son regiones donde ninguna empresa ha incursionado y por ende la competencia es casi nula.
Las tres últimas filas en la figura 2 son convenciones.
Una primera aproximación al problema
Dadas las condiciones en las que se realizaba el antiguo panorama competitivo y sus resultados, se
puede ver fácilmente que es muy poca la información que podía entregar éste. Para intentar eliminar
esta falencia el LMyS consideró tomar esta antigua versión y rehacerla de tal forma que pudiese
aplicarse o derivarse un algoritmo que proviniese de la teoría administrativa. Se considero el uso de
nubes de palabra claves o Tag Clouds con el fin de identificar las necesidades y canales más prominentes
dentro del ámbito de los consultores y empresarios. De la misma forma se buscó la inclusión de la
incertidumbre. Se pretende con una versión del panorama competitivo presentada en este trabajo que
sea posible contestar preguntas que no necesariamente tengan respuesta de todo o nada, es decir, ya
no necesariamente se debe contestar si el canal es utilizado o si la necesidad era suplida. Ahora, desde
esta nueva perspectiva se puede contestar a preguntas como ¿qué nivel de satisfacción otorga un canal
que es usado por una empresa para llevar su producto al mercado objetivo? y ¿qué nivel o qué tan bien
es suplida una necesidad por una variedad especifica de producto?
Para esto se consideró encontrar si existía en el ámbito administrativo, más exactamente en el área del
mercadeo características comunes tanto a las necesidades como a los canales dado un mismo sector
estratégico. Lo anterior llevó a la conclusión que no se puede definir características comunes a las
necesidades y a los canales en diferentes mercados y ni siquiera en un mismo sector estratégico. Esto es
debido a la subjetividad de las definiciones de lo que cada empresario considera relevante. En
consecuencia, el no tener características comunes a las necesidades y a los canales, no permitía la
introducción de variables que fuesen de una naturaleza más cuantitativa y menos cualitativa. Teniendo
en cuenta lo anterior, se vio la posibilidad de diseñar un nuevo modelo del panorama competitivo que
tuviera en cuenta este tipo de información, lo que implicaba tener que manejar variables de todo tipo.
A consideración de lo anterior se implementa un algoritmo capaz de obtener en sus entradas
información de todo tipo. La organización de la información que se va a obtener en este algoritmo está
organizada basando se en los estándares de clasificaciones información y datos internacionales como se
muestra en la grafica siguiente.
Figura 3 Organización de las variables que contienen diferentes tipos de información
La grafica 3, muestra los tipos de variables que es posible usar con el algoritmo propuesto, ya sean estas
categóricas o numéricas o lo que es lo mismo, cualitativas o cuantitativas. Estas variables han de
pertenecer al sector estratégico en estudio y a las empresas del mismo. La información categórica va a
estar subdividida en dos tipos de información, a saber: los datos ordinales que como su nombre lo
indica, siendo de carácter cualitativo mantienen un orden entre estos (por ejemplo alto, medio, bajo);
mientras que los datos nominales son datos que no tienen un orden entre ellos, por ejemplo, (largo,
azul, enojado). Por otro lado, los datos cuantitativos pueden ser de carácter discreto, es decir, datos que
son solamente números Naturales o Enteros, y datos continuos entendiéndose estos como datos en los
Reales.
Con base en lo anterior, se considera que la nueva versión de un modelo que otorgue al empresario y
consultor un panorama competitivo, debe ser capaz de incluir este tipo de datos y para así poder
obtener no solamente manchas blancas, sino también manchas que puedan variar en una escala de
grises, lo cual permite que el empresario no se vea obligado a una decisión determinista sino que
también a gusto o disponibilidad de las capacidades de la organización que dirige, escoja la mejor opción
de las que se le presentan. De esta forma, ya no se contesta a una pregunta de tipo determinista que
genere respuestas de sí o no como¿satisface cierto producto una necesidad dada?, sino que se pueden
hacer diagnósticos que aprovechen una mayor cantidad de información, como por ejemplo ¿ a qué nivel
satisface un producto una necesidad?
REVISIÓN BIBLIOGRÁFICA La idea de desarrollar una herramienta que pueda dar fe del estado de una organización empresarial no
es nueva en el ámbito académico, de hecho la contabilidad se puede tomar como una de las primeras
herramientas creadas en la historia de la administración. Sin embargo, herramientas que permitan
presentar el posicionamiento de las organizaciones dentro de un sector específico teniendo en cuenta
también el comportamiento de las organizaciones competidoras, existen muy pocas. En la revisión
bibliográfica realizada para efectos de crear un contexto de investigación hasta la fecha, se puede
encontrar solamente dos aproximaciones al problema o herramientas similares a la que se propone en
este trabajo.
Figura 4 Panorama de Natterman4
Una de las ellas es la de {Poner el nombre.. es con una o con dos nn??} Nattermann (Natterman, 2000),
en la que él plantea la posibilidad de hacer un análisis de tipo visual de algunas de las características de
la organización, en especial las características de un producto particular y su precio. Como resultado de
este proceso, se obtiene un panorama de la oportunidad {la oportunidad de qué??} que existe en el
mercado mediante una grafica en tres dimensiones como la de la figura 4.
Otro tipo de aproximación con el mismo interés en mostrar el estado de la empresa fue desarrollado por
George Day (Day, 1990). En este caso el autor considera viable visualizar el estado de una organización
bajo tres parámetros relevantes asociados a las aristas de un paralelepípedo, así, las aristas serian las
necesidades, los segmentos de clientes y la tecnología {aclarar un poco qué aspecto de la tecnología}.
Otros autores como (Restrepo Puerta & Rivera Rodríguez, 2008) {quitar los paréntesis} han retomado
una metodología similar denominada por ellos, experimental. En este estudio, se propone generar un
panorama de las empresas u organizaciones en un plano como el descrito en la primera sección del
apartado de Antecedentes, en el cual, el objetivo es hallar las manchas blancas que aparecen en un
panorama después del ingreso de algunos datos relacionados con las variedades de productos, las
necesidades y los canales. El aporte de este trabajo es la ubicación de varias empresas del mismo sector
estratégico.
Finalmente, se ha encontrado en la literatura que el concepto de las manchas blancas ha sido asociado
con el concepto de posiciones o sectores estratégicos y ha sido tema de discusión de autores como
(Hamel & Prahalad, 1994) y (Markides, 1997){quitar los paréntesis}. En general, las manchas blancas
pueden ser entendidas como regiones óptimas para explotar económicamente debido a que
representan mercados totalmente disponibles o que no se han tenido muy en cuenta, de esta forma
desde el punto de vista administrativo, los sectores en blanco o manchas blancas, representan
oportunidades.
OBJETIVOS Desde el marco de la interdisciplinariedad, la herramienta del panorama competitivo perteneciente al
modelo clásico llamado AESE, se limita a presentar información que es de carácter determinista.
Dado lo anterior, el modelo para comprender las organizaciones se pretende extender ahora a la
perspectiva de la teoría de los sistemas {WTF??}, la cual permitiría obtener más información de las
organizaciones entendiéndolas como sistemas que interactúan con elementos internos y agentes
externos al sistema organizacional (Ackoff, 1999). Este modelo es denominado como ESSE (Estudio
Sistémico de Sectores Estratégicos) basándose en un análisis y una modelación bajo entornos
computacionales como STELLA {decir qué es y quién lo hace}.
4 Figura tomada de (Natterman, 2000)
Finalmente dado que los sistemas reales son de carácter complejo con características de auto‐
organización y son al tiempo sistemas permeables, {decir qué quiere decir que sean permeables} se
presenta como una alternativa viable el avance hacia una nueva perspectiva que sea más
interdisciplinaria que las dos anteriores perspectivas. Esta nueva aproximación considera también
alentar la influencia de áreas como las ciencias naturales y exactas y la ingeniería y permitiría presentar
al empresario un punto de vista más adecuado sobre la situación de las organizaciones. Este modelo es
llamado ESEC (Estudios Sectoriales Ecoeficientes). Los modelos anteriormente mencionados AESE, ESSE
y ESEC han sido propuestos por el Colegio Mayor de Nuestra Señora del Rosario y de estos, solamente el
modelo AESE ha sido documentado formalmente (Restrepo Puerta & Rivera Rodríguez, 2008) y los dos
últimos están en proceso de investigación.
Por consiguiente se puede considerar que este documento tiene dos grandes objetivos generales. El
primer objetivo básico general es mostrar las bases sobre las que se construyó el nuevo modelo del
panorama competitivo y su uso como uno de los componentes principales desde la más novedosa
perspectiva interdisciplinar llamada ESEC. Los objetivos específicos para lograr este objetivo general son
juzgar la validez de los antecedentes de estas aproximaciones a partir de las ideas expuestas de varios
autores.
Por otro lado, otro objetivo general es el de mostrar cómo fue el proceso de modelación y el diseño de
la simulación asociada al mismo; en este punto, vale recalcar que se explicará de la manera más
detallada posible los procedimientos técnicos de carácter matemático, ontológico y computacional,
todo desde el marco de la interdisciplinariedad y de cómo el AESE5 ha ido evolucionando a un nuevo
concepto de investigación en las organizaciones llegando a un modelo que podría ser sustentado desde
el ESEC.
MATERIALES Y MÉTODOS En este apartado del documento se exponen las herramientas conceptuales, matemáticas y
computacionales que se usaron para modelar lo que se considera la nueva herramienta del panorama
competitivo. En este caso particular y debido a la naturaleza del proyecto no se considera hacer énfasis
en los materiales debido a que este proyecto es de carácter experimental a nivel de computación. Se
puede decir que cualquier computador del mercado estaría en capacidad de ejecutar los programas
escritos con base en la metodología y algoritmos propuestos. Con respecto a los métodos, se puede
considerar en este caso explicar los tres tipos de herramientas mencionadas en el párrafo anterior
debido a que en el uso de estas herramientas conceptuales matemáticas y computacionales está la base
de los métodos usados para la propuesta de la nueva versión del panorama competitivo.
Herramientas conceptuales
5 El modelo del AESE fue nombrado en la sección de antecedentes como la propuesta clásica para el Análisis Estructural de Sectores Estratégicos.
Dada la forma en se presentan los datos en el panorama competitivo según el AESE, se mantiene la
estructura básica presentada en la figura 1. A partir de este modelo básico se considera importante no
solamente entregar al usuario o empresario la información acerca de la situación actual de su empresa
en un solo diagrama, se considera además la posibilidad de hacer una visualización de carácter
predictivo sobre cómo sería el estado ideal de una organización frente a las demás mediante la
reorganización de los elementos matriciales que constituyen el panorama. En este caso el proceso de
reorganización hallado es un proceso de auto organización similar al que ocurre en varias estructuras
físicas, en este caso en materiales paramagnéticos.
Un material paramagnético es aquel que tiene como una de sus características tener en forma
desordenada algunas regiones llamadas dominios; los dominios tienen un momento magnético
orientado en una dirección al parecer aleatoria dada por las condiciones del sistema. En las transiciones
de fase de segundo orden {qué son esas cosas??}, uno de los fenómenos de estudio es el de la auto
organización de la orientación de estos dominios magnéticos en estos materiales. En este caso, el
material pasa de ser paramagnético a un material ferroeléctrico que tiene sus dominios organizados.
Una representación gráfica de lo que sucede puede ser vista en la figura 5.
Figura 5: Representación de una transición de fase de segundo orden en un proceso de auto organización6
En la figura anterior se muestra cómo los dominios están conformados por flechas que representan los
momentos magnéticos del material, el paso del estado inicial (Paramagnético) al estado final
(Ferromagnético) es llevado mediante una serie de procesos internos en el material y conlleva a un
proceso de auto organización que no necesariamente es de carácter emergente {explicar brevemente la
emergencia}. Aunque los dominios resultan organizados bajo un mismo patrón generando regiones
altamente saturadas en las que algunos dominios se concentran, existe la probabilidad de que a partir
de {¿?} unas pocas regiones no se generen estos dominios altamente saturados o igualmente
orientados.
El comportamiento de estos materiales permite hacer la analogía entre un panorama competitivo que al
inicio este en un estado inicial o estado real. Esta etapa del panorama muestra la distribución de
fortalezas y debilidades de las organizaciones respecto a las duplas (necesidades‐variedades) o (canales‐
variedades) en un estado puntual en el que el empresario considera estar. Pero al usar la metáfora de
formación de dominios y la analogía con sistemas físicos de transiciones de fase de segundo orden, se
6 http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/6/6a/Dominios.png
DomínioEstado Paramagnético Estado Ferromagnético
puede implementar un algoritmo computacional de ordenamiento que genere un proceso de
organización en cada uno de los elementos matriciales del panorama competitivo. De esta forma se
podrían obtener más regiones {de qué tipo?? Saturadas o no saturadas??} del panorama competitivo
buscando un estado ideal para el empresario de todo el sector industrial.
Herramientas matemáticas
En esta sección se describirán las herramientas matemáticas que conforman el nuevo panorama
competitivo, al mismo tiempo se hará una breve descripción de la forma como éstas se usan en la
herramienta y la funcionalidad que tienen.
Sobre las distribuciones de probabilidad
Las duplas en esta nueva versión del panorama competitivo no van a estar caracterizadas solamente por
si se usa el canal o no, o por si la necesidad es suplida o no. Como se dijo anteriormente, el objetivo de
esta nueva versión es poder entregar más información al usuario acerca de su entorno empresarial. En
este caso las duplas ahora estarán caracterizadas por algunas características que el empresario puede
introducir asociadas a un parámetro como el de la necesidad o el canal. De igual forma, cada una de
estas características de una necesidad o canal va a tener una ponderación en función de una
distribución de probabilidad que refleje de mejor manera el control que el empresario considera tener
sobre las características que conforman su necesidad a cumplir o el canal a enviar. Esta función de
distribución puede ser escogida por el usuario deentre tres distribuciones a saber: una distribución de
probabilidad Chi cuadrado con 1.4 grados de libertad, una distribución media gaussiana o una
distribución uniforme.
Figura 6: Ponderaciones permitidas para el usuario en la clasificación de características
Cuando el usuario define N características, el espacio de la distribución se divide en N partes iguales
obedeciendo una directiva original de esta metodología según la cual la primera característica
introducida es la primera característica que va a estar en la ponderación de derecha a izquierda y así
sucesivamente. No obstante, es posible que el usuario pueda redefinir la partición del espacio de la
ponderación asociada a las características en función de lo que él considera real dentro de su empresa y
en su sector económico. Se debe sin embargo, tener en cuenta que siempre en cada panorama la
cantidad de características para cada necesidad o canal debe ser siempre la misma, pero la
distribución escogida por cada parámetro de necesidad o canal puede no ser siempre la misma.
Ejemplos:
Suma ponderada.
Después que un usuario ha identificado el parámetro, sea este de necesidad o de canal y ha escogido la
cantidad de características y la ponderación de éstas asociadas al parámetro en cuestión, el usuario
puede ingresar una calificación o un valor para cada característica. Esta calificación representa qué tan
bien las características asociadas al parámetro escogido son satisfechas: qué tan bien se satisfacen las
características diferenciadoras de las necesidades, en qué medida se hace uso de un canal o qué tan
bien se aprovechan sus características individuales. Otro posible uso es la utilización de una diversidad
de consultores en distintos ámbitos o clientes que puedan dar opiniones acerca de uno u otro
parámetro: son sus calificaciones las que serán ponderadas. De esta forma se introduce el carácter no
determinista y permitiendo un sesgo de indeterminación a la actividad de las organizaciones en un
sector económico.
En general, cada uno de los elementos matriciales (Parámetro‐producto) debe ser el resultado de la
suma ponderada de la calificación y la ponderación correspondiente a cada una de las N características.
Un ejemplo del esquema propuesto se ejemplifica en la figura 7.
Figura 7: Ejemplo de la estructura de una dupla Necesidad‐Variedad generado por el vector tri‐valuado
En el ejemplo de la figura 7, las características introducen el factor cualitativo permitiendo la
subjetividad del empresario o consultor, es decir, cómo una necesidad es satisfecha por una variedad de
producto; mientras que la ponderación y la calificación de las características introducen un factor
cuantitativo. De esta manera el valor de cualquier dupla (Parámetro‐variedad) genera un valor que está
en un rango entre cero y uno, más no necesariamente un resultado de tipo booleano. Fácilmente se
puede recodar que la relación matemática usada es la siguiente
·
En la que representa el valor de la suma ponderada o el valor entre un rango de [0,1] asociado a
cómo una variedad puede satisfacer una necesidad o qué tan bien es llevada por un canal especifico. En
esta ecuación , es la cantidad de características asociadas a un parámetro cualquiera (Necesidad o
Canal), , representa la i‐ésima característica, , es el peso o la ponderación de una característica y ,
es el valor o la calificación que un empresario le pone a las características asociadas a sus parámetros.
Matriz de adyacencia
Otra herramienta que usa este modelo para la simulación del comportamiento de las empresas dadas
sus variedades y sus parámetros es la matriz de adyacencia. En el caso de esta aplicación particular, las
matrices de adyacencia ofrecen la posibilidad de generar grafos asociados a las relaciones entre una
dupla Necesidad ‐ Producto o Canal ‐ Producto, es decir, dada la posición de una de estas duplas la
herramienta la permite la posibilidad al empresario de saber que tanto le costaría a su organización
moverse del estado actual a un o uno de los posibles estados deseados para la organización. La matriz
de adyacencia tiene una representación tal que las columnas y los renglones representan los nodos en
un grafo, se debe tener en cuenta que cada matriz de adyacencia es única para cada grafo, por lo que en
principio cada grafo será único para cada organización que use la herramienta. La matriz de adyacencia
tiene un tamaño definido que representa la cantidad de nodos en el grafo y en la que cada uno de los
elementos matriciales representa las aristas que conecta dos nodos específicos.
Figura 8: Representación de una matriz de adyacencia y su grafo asociado. a. El 1 representa la arista que saliendo del nodo 2 llega al nodo 3. b. Grafo asociado, nótese la arista de la matriz de adyacencia
La figura 8, muestra la relación entre el tamaño de la matriz y la cantidad de nodos, los elementos
matriciales y las direcciones de relación entre nodos. El uso de la matriz de adyacencia hace parte de la
metodología que será explicada más adelante y más precisamente, el algunos grafos serán salidas de la
herramienta del nuevo panorama competitivo.
Herramientas computacionales
Como herramientas computacionales se considera el uso de archivos Excel, lenguaje C++ para la escritura del algoritmo y software Mathematica para las salidas del algoritmo que sean de forma grafica
a partir de los datos arrojados por el programa escrito en C++, el cual es alimentado con datos escritos
en archivos Excel.
Sobre el ingreso de datos con Excel
Se usaran para el ingreso de datos archivos en Excel que serán guardados en formato *.csv de tal forma
que sean reconocidos estos archivos para alimentar la información que será procesada por el algoritmo
escrito en C++. La información recopilada en estos archivos es ingresada por el consultor o por el
empresario quien debe tener pleno conocimiento de su empresa y de su entorno, el tipo de la
información requerida para el programa se lista en la tabla 1.
Entradas Nombre Comercial Nombre Técnico 1° Definición de la dupla
(Variedad‐Necesidad) o (Variedad‐Canal) Dupla (V‐N) o (V‐C)
2° Características de la dupla en el mercado Características 3° Rango de ponderación de las características Ponderación 4° Evaluación del desempeño de las características Valores
Tabla 1: Paralelo entre la cantidad de entradas al algoritmo, el nombre comercial y el respectivo nombre técnico con el cual se hará referencia dentro de la escritura del algoritmo.
Las anteriores entradas, que son obtenidas del consultor o empresario, permiten al algoritmo disponer
de unas salidas previo un procesamiento de estos datos y que generaran los resultados que el
empresario puede tomar para efectos de toma de decisiones en su organización. El orden de las
entradas es el orden lógico en el que el usuario podrá ir ingresando los datos. Por último, las diferencias
entre la columna de nombre comercial a nombre técnico subyacen en cómo se presentan al empresario
y como los diseñadores de la herramienta se refirieren a estas, para efectos de los algoritmos internos
de la herramienta.
Sobre el algoritmo escrito en C++
El algoritmo es escrito en este lenguaje de programación debido a su versatilidad y a la cantidad de
librerías disponibles que permiten el uso de diferentes funciones para la simulación de la herramienta.
Como característica general del algoritmo utilizado, se puede denunciar el hecho de ser un algoritmo
voraz, este algoritmo comúnmente usado en la solución de problemas de optimización es conocido por
ser capaz de buscar la posible solución optima para cada paso del algoritmo antes de continuar con la
siguiente, en aras de llegar a la mejor y única solución optima total del problema, lo anterior implica que
es directamente proporcional el uso de recursos computacionales, como memoria y tiempo de
procesador, al tamaño del problema.
Se debe dejar en claro que la idea del panorama competitivo no es nueva, lo que si se considera aporte
esencial es la extensión de este concepto a un algoritmo real computacional, o sea, que en este caso
aparte de nueva, mejor y más información, esta se logra a partir de un proceso en el cual si existen
entradas definidas por variables que pueden ser categóricas o numéricas. Además, se propone un
algoritmo que tiene como características básicas el que sus variables ocupen un espacio en el disco duro
y que a partir de rutinas hechas por condicionales y ciclos, sea capaz de generas salidas especificas.
Se debe recalcar que una de las partes más importantes del algoritmo es el uso de la nube de Tags o de
palabras repetidas y claves. Estas palabras o mejor, el uso de la nube de tags dentro de la herramienta
permiten al usuario facilitarle el trabajo a la hora de escoger cuales son las características asociadas a
cada una de las duplas a partir de la información guardada de anteriores consultorías.
Figura 9: Nube de Tags para un documento propio del Laboratorio LMyS
La figura 9, es un ejemplo de la nube que sale de ingresar en el algoritmo de Tags un documento
completo sobre el protocolo de la creación del laboratorio, en este caso la palabra sector es la más
importante debido a que tiene la mayor frecuencia de aparecimiento dentro del documento, después en
ese mismo orden de importancia estaría la palabra necesidades. El usuario tendrá, entonces, una serie
de palabras claves que el algoritmo identificara con colores y tamaños sobresalientes del fondo y
representaran las palabras más relevantes en orden de aparición, de esta manera el usuario tendrá
facilidad a la hora de escoger cuales son las características asociadas, y en caso de estar una de las
características asociadas dentro de la nube de tags él podrá seleccionar esta característica de esta nube
que es alimentada por cada consultoría. Una idealización de esta posibilidad es mostrada en la figura 10.
Figura 10: Esquema del uso de la nube de Tags en la interfaz con el usuario
La figura 10, muestra el prototipo de la interfaz del usuario en la que existe la posibilidad para este, de
usar la nube de tags como herramienta para caracterizar cada una de las duplas.
Mathematica v. 7.0
Es el software más reconocido a nivel mundial para simulación, visualización y representación grafica y
numérica de datos. La empresa desarrolladora es Wolfram Research. Dentro del Laboratorio de
Modelamiento y Simulación de sistemas complejos de la universidad del rosario, se hace uso de este
software para recibir las salidas numéricas del algoritmo primario escrito en C++ y procesarlas por medio de un pseudo‐algoritmo o una plataforma de funciones computacionales escritas en
Mathematica 7.0, con el fin de generar las salidas visuales finales del programa. Las salidas del
algoritmo, que se explicaran detalladamente más adelante, son salidas graficas a partir de lista de
caracteres, lista de datos o lista de listas, de igual forma, la plataforma de pseudo código en
Mathematica 7.0 recibirá matrices de adyacencia para poder dibujar los grafos asociados en la salida
final del algoritmos. El siguiente cuadro muestra el total de salidas que el programa es capaz de
generar.
Salidas Nombre Comercial Nombre Técnico 1° Estado real del sector planar Matriz desorganizada 2° Estado ideal del sector planar Matriz organizada 3° Paisaje rugoso inicial del sector Paisaje rugoso inicial 4° Paisaje rugoso final del sector Paisaje rugoso final 5° Ranking de organizaciones Ranking6° Comparación de mejores características Alpha y beta 7° Grafo de futuros esfuerzos Diagrama de grafos
Tabla 2: Paralelo entre la cantidad de salidas del algoritmo, el nombre comercial y el respectivo nombre técnico con el cual se hará referencia dentro de la escritura del algoritmo.
La tabla 2, relaciona la cantidad total de salidas que el nuevo algoritmo propuesto es capaz de generar,
se puede notar en este cuadro la enorme diferencia entre la única salida que generaba el anterior
modelo del panorama competitivo y la cantidad de diferentes salidas que otorga el nuevo programa. En
este caso las siete salidas tienen nombres comerciales que serán usados por los consultores o los
administradores de organizaciones para fines pragmáticos en un sector industrial o financiero específico
y su equivalente nombre técnico de uso especifico para los desarrolladores de la herramienta.
Finalmente, en la siguiente sección se considera mostrar los algoritmos usados en el software que en
este documento se propone.
ALGORITMOS El procedimiento general y los procedimientos detallados del nuevo algoritmo, están especificados
según el estándar de IEEE (Intitute of Electrical and Electronics Engineers).
generateVector(value, vec[]) vec[0] 0.0 if value < 0.0 or value > 1.0 then return -1; else if value = 0.0 then vec[1] 1.0/3.0 vec[2] 1.0/1.5 vec[3] 1.0 return 0 else if value <= 0.1
then vec[1] value vec[2] (2 * value + 1)/ 3.0 vec[3] (2 + value)/ 3.0 vec[4] 1.0 return 1 else if value > 0.1 and value <= 0.5 then vec[1] value/ 2.0
vec[2] value vec[3] (2 * value + 1)/ 3.0 vec[4] (2 + value)/ 3.0 vec[5] 1.0 return 2 else if value > 0.5 and value <= 0.9 then vec[1] = value/ 3.0 vec[2] = 2.0 * value/ 3.0 vec[3] = value vec[4] = (1 + value)/ 2.0 vec[5] = 1.0 return 3 else if value > 0.9 and value < 1.0 then vec[1] = value/ 3.0 vec[2] = 2 * value/ 3.0 vec[3] = value vec[4] = 1.0 return 3 else if value = 1.0 then vec[1] = double(1.0/3.0) vec[2] = double(1.0/1.5) vec[3] = value return 3 else return -1 slopeMatrix(aVector[N], adjacency[N][N]) for i 0 to N
do for j 0 to N do if i = j then adjacency[i][i] 0 else adjacency[i][j] |aVector[i] - aVector[j]| / |i - j|
APLICACIÓN Desde haber descrito en la sección anterior los algoritmos usados para el software competente al
panorama competitivo, se considera poner en contexto en donde estará este software. En el caso
especial de panorama competitivo propuesto en este documento, va a estar como parte de una gran
plataforma de aplicaciones que tienen en común poder ser usadas por los empresarios. En este caso
particular el panorama competitivo es una de esas aplicaciones, en total dentro de la plataforma estarán
para uso de los empresarios y consultores cuatro herramientas en total, entre ellas: el panorama
competitivo, el hacinamiento empresarial, el modelo de fuerzas del mercado y el análisis de
competidores. Todas estas cuatro herramientas estarán dentro de una plataforma de aplicaciones que a
continuación se pasa a describir.
Descripción general
El objetivo general de la aplicación dentro del laboratorio LMyS, es crear una aplicación web donde se
encuentren las herramientas propias desarrolladas en el laboratorio para proveer consultorías y que sea
escalable para futuros módulos complementarios.
La aplicación está orientada a ser ejecutada en un ambiente Web, lo que va a permitir a los usuarios
poder hacer uso de la misma en cualquier momento y sin necesidad de ejecutar ningún tipo de software
adicional en su computador, en este caso, solo será necesario tener un explorador Web comercial como
Internet Explorer, Mozilla Firefox, Google Chrome, Safari, entre otros. Se desea que el usuario en
cualquier parte del mundo después de haberse registrado, obtenga una membrecía de acceso a las
herramientas dispuestas en esta plataforma.
Las herramientas propias del Laboratorio de Modelamiento y Simulación, son aquellas que ofrecen
funcionalidades, tales como hacer análisis sobre el Panorama Competitivo, la Perdurabilidad en el
tiempo de las empresas, entre otras. Todas las herramientas estarán dentro de esta plataforma de
aplicaciones y cada una de ellas es desarrollada a partir de un trabajo interdisciplinario y simuladas
especialmente según los objetivos de cada una de ellas, en este caso particular este documento solo
hace referencia a la herramienta del panorama competitivo. Así, de esta forma, el objetivo es poder
emplear esta plataforma para realizar investigaciones académicas por parte de estudiantes de pregrado
y de postgrado en administración y áreas cercanas, proyectos de investigación vinculados a la
Universidad del Rosario y así mismo, establecer un medio para realizar consultorías a nivel externo a la
universidad. Finalmente, se debe tener en cuenta que en función de la magnitud de la plataforma, es
importante tener en cuenta que debe poseer un gran factor de escalabilidad para poder vincular
módulos nuevos en un futuro.
Sobre la tecnología empleada
El lenguaje de programación elegido es JAVA, ya que su uso no requiere de la adquisición de ninguna
licencia adicional, por el contrario el software es libre. Adicionalmente provee bastantes herramientas
complementarias y ambientes de trabajo amigables que facilitan el desarrollo de la plataforma en dicho
entorno y con las características descritas anteriormente. De igual forma la plataforma necesita de una
arquitectura que en este caso es JEE (Java Entreprise Edition), que permite desarrollar una aplicación de
gran magnitud en una forma más eficiente, puesto que es posible desarrollarla en diferentes capas,
además, permite el acceso a datos adecuado, brindando una interfaz Web amigable con el usuario y
ofreciendo seguridad, escalabilidad, concurrencia y demás aspectos relevantes en una plataforma de
esta envergadura.
Para la plataforma en cuestión, se escogió un framework tipo GWT (Google Web Toolkit) que es acorde
al resto de las herramientas puesto que emplea también tecnologías de Java, lo que facilita su
integración con la arquitectura JEE. Es un medio adecuado para desarrollar aplicaciones Web 2.0 y
además dar la funcionalidad y presentación que requiere un usuario desarrollador perteneciente al
Laboratorio de Modelamiento y Simulación, y a futuro cualquier tipo de usuario. Además de lo anterior,
la plataforma contara con un gestor de bases de datos. El sistema gestor de bases de datos escogido
para esta plataforma es PostgreSQL y hace parte de las herramientas de software libre, lo que garantiza
que no se va a incurrir en gastos adicionales para obtener licencias en su uso. Cuenta además con todas
las herramientas necesarias para abarcar el completo desarrollo del proyecto.
Se considera como nota final en esta descripción, hacer referencia a que la plataforma estará sustentada
por un hardware empleado para poder ofrecer alta disponibilidad y agilidad en las transacciones a los
usuarios. Este hardware no será adquirido en el país y será rentado a una empresa que presta el servicio
tipo Cloud Computing, teniendo las configuraciones de capacidad de almacenamiento, memoria RAM,
sistema operativo, software adicional y rápida conexión de forma bastante personalizable. Este tipo de
tendencias manejan un bajo costo y además brindan seguridad con la información a ellos entregada.
Operaciones básicas
En este apartado del documento se describirían brevemente las operaciones básicas de la aplicación que
en este caso son: la autenticación de usuarios, el acceso a proyectos asignados, el uso de módulos
funcionales, y la obtención de resultados.
En el primer y segundo caso, se han clasificado estos dentro de la plataforma en tres grupos básicos. De
esta manera, de acuerdo al rol que desempeñen, los usuarios de estos tres grupos básicos podrán
acceder a ciertas secciones de la aplicación, personalizar ciertos elementos y usar determinadas
herramientas adicionales, sin embargo, todos harán uso de los módulos básicos. la clasificación de los
usuarios abarcaran: Consultores (externos y senior), Investigadores (profesores, alumnos y asistentes o
colaboradores de proyectos), Usuarios del CIDEM7. De acuerdo al usuario que se haya autenticado o
registrado en la aplicación, serán listados los proyectos y herramientas que estén asociados a dicho
usuario, teniendo en cuenta las posibles operaciones que se podrán llevar a cabo en cada caso.
7 CIDEM. Centro de Innovación y Desarrollo Empresarial
Acerca de los módulos funcionales, se consideran que los módulos funcionales de la plataforma del
Laboratorio de Modelamiento y Simulación son los directamente relacionados con: Panorama
Competitivo, Hacinamiento, Fuerzas del Mercado y Análisis de Competidores. Se debe hacer énfasis en
que en este documento el modulo en cuestión es el modulo del Panorama Competitivo.
Acerca de la obtención de resultados se puede decir que los productos finales que presenta la
plataforma estarán en función de cada uno de los módulos o herramientas a la cual el usuario haya
accedido, pero en general estos se entregaran informes presentados en pantalla en archivos de formato
portable (PDF), Excel, gráficos y animaciones
Módulos de investigación y módulos complementarios
Como se he resaltado a lo largo de todo el documento, de los cuatro módulos o herramientas básicas de
la plataforma de aplicaciones, a saber: Panorama Competitivo, Hacinamiento, Fuerzas del mercado y
Análisis de Competidores, solo el primero de ellos, el Panorama Competitivo es en el que se centra este
documento. Sin embargo, cada uno de ellos debe tener módulos complementarios que cumplen las
funciones de generar informes, caracterizar la empresa o el sector, comunicación plataforma‐ usuario, la
administración de los mismos y la administración general del sistema.
Los informes son los elementos que podrán brindarle información más puntual al usuario acerca de los
resultados sobre el análisis que se ha hecho de los datos ingresados, dependiendo de la herramienta
que se haya empleado. La caracterización de la empresa o del sector estará, como se menciono antes en
función del ingreso de los datos por el usuario, empresario o consultor; estos serán ingresados en
archivos con extensión .CSV que serán extraídos de EXCEL, excepto, claro está, los datos específicos y de
carácter personal de cada uno de los usuarios que serán ingresados directamente por la interfaz de esta
en internet. De esta forma, para el modulo complementario de comunicación, se desea implementar un
medio que permita establecer comunicación interna entre los diferentes usuarios del sistema, ya que
este proyecto no se encuentra directamente relacionado con toda la universidad, sino con ciertos
sectores de la misma.
Finalmente con respecto a la administración usuarios, se debe tener en cuenta que ésta permite
modificar los aspectos inherentes a los usuarios, grupos a los que pertenecen, roles, funciones, permisos
y limitantes que lo caractericen. Así mismo, el control económico de las cuentas que lo requieran será
administrado en esta sección; mientras que la administración general, Hace referencia a la modificación
de las demás opciones que permitan controlar parámetros del funcionamiento de la plataforma. Aquí
pueden encontrarse textos de ayuda, presentación de informes, creación y asignación de nuevos
proyectos y ajustes de correo. Una perspectiva general de lo descrito anteriormente es presentada en la
figura 14.
Figura 11: Mapa mental del funcionamiento de la aplicación
La figura 14, muestra a groso modo el funcionamiento de la aplicación en la cual va a estar inscrita el
modulo del panorama competitivo. Nótese que en la rama superior izquierda estaría la ubicación del la
herramienta del panorama competitivo.
Se debe tener en cuenta que de todas formas la aplicación debe tener una plataforma de consultoría
especial asociada al modulo del panorama competitivo que a continuación se pasa a describir.
PLATAFORMA DE CONSULTA Dentro de la aplicación anteriormente explicada están los módulos de consultoría, uno de ellos es el
panorama competitivo, y este debe tener una conexión directa con la aplicación. En esta parte de
documento se hará una descripción sobre la conexión del programa del panorama competitivo con el
resto de la aplicación y se mostraran las salidas que se esperan del software.
La selección del proyecto es solamente posible al momento que el usuario haya sido autenticado por la
aplicación para poder ingresar, el se va a enfrentar a cuatro módulos, de los cuales al seleccionar el del
panorama competitivo, empezara ahora a ingresar los datos. Estos serán ingresados de acuerdo a una
plantilla definida previamente en formato EXCEL. Estos datos ingresaran directamente desde la
plataforma al software y se empezara con la manipulación de los datos que hará como se explico
anteriormente la suma ponderada entre los valores de las características de cada dupla y las
ponderaciones de las mismas, previamente definidas estas por el usuario.
En el panorama competitivo tal y como se describió en la tabla 2, los resultados o salidas graficas son
todas excepto el ranking de organizaciones y las comparaciones de las mejores características, estas
serán estregadas en formato (PDF). Las dos primeras salidas mostradas en la tabla 2, son descritas en la
figura 11.
En la figura 11 se muestra el estado inicial o estado real de un sector de un experimento donde la dupla
relevante es la (Necesidad‐Variedad), la variedad en este caso está asociada a un solo producto que
ofrecen m diferentes organizaciones, cada uno de los elementos matriciales previamente obtenido por
el programa descrito anteriormente representa el valor de una sola de las duplas. Se muestra también
algunos pasos intermedios de los muchos que hace el programa para llegar al estado ideal del sector.
Tanto en el primer estado como en el ultimo estado se muestran los sectores altamente saturados,
ligeramente saturados y los sectores estratégicos, en este caso en la figura están resaltados por los
óvalos en rojo, se puede notar que el estado final tiende a ser mas organizado que el estado inicial y se
resalta en la figura que las analogías del estado paramagnético al estado ferromagnetico en las
transiciones de fase de segundo orden están asociadas al comportamiento del sector en su proceso de
reorganización, formando clusters o dominios, que en el caso del panorama competitivo entregaran
información sobre la saturación de un sector o mercado.
Figura 12: Pasos de la dinámica en la obtención de las dos primeras salidas del panorama competitivo.
En la figura 12, se muestra la tercera y cuarta salida del algoritmo, en esta figura, los paisajes rugosos
muestran otra perspectiva de cómo está el sector pero en un espacio tridimensional, además el usuario
tiene acceso a un nivel de tipo numérico que le indica cómo está el mercado en un punto especifico, se
puede entender esta representación tridimensional como la proyección en el espacio de las dos
primeras salidas, salvo que desde esta perspectiva aparece un comportamiento de tipo complejo como
los paisajes rugosos que representan el comportamiento de un sistema organizado.
Figura 13: Pasos de la dinámica en la obtención de las dos siguientes salidas del panorama competitivo
De igual forma que en la figura 11, la figura 12 permite mostrar uno de los pasos intermedios que el
algoritmo debe generar para llegar a un sistema auto organizado como el del estado final, el cual, se
puede apreciar que los picos tienden hacia un lado especifico a la par que los valles también lo hacen
hacia el lado contrario. Finalmente se puede considerar que en este caso el usuario puede compararse
con el resto del sector ubicándose en un punto específico, lo cual permitiría que dependiendo del plano
tangente y paralelo a la base de la dupla (N‐V) en un punto especifique, se lograría identificar nuevos
sectores estratégicos ya que aparecerían entonces, diferentes picos y valles.
La última de las salidas del algoritmo permite el uso de grafos dirigidos a partir de una matriz de
adyacencia que se obtiene después que el usuario haya definido una necesidad de su interés. A partir de
su valor total y con el respecto al sector, el valor de la necesidad se ubicara en un punto específico de
una línea marcada con números de cero a uno, paso a seguir el algoritmo bajo unas reglas especificas
hace la partición de esa línea en cinco partes iguales incluyendo el valor de la dupla escogida. Lo anterior
tiene como objetivo el poder permitirle al usuario saber un valor aproximado de cuanto es el valor de la
inversión, en la escala de esfuerzos de cero a uno, que debe tener en cuenta para desde el valor de la
dupla escogida, poder llegar a un valor de las cuatro restantes que el algoritmo le propone. La figura 13,
muestra un diagrama de grafos dirigidos entre cinco valores diferentes valores de las duplas, que son
representadas en este diagrama como los vértices.
Figura 14: Diagrama de grafos obtenido por el algoritmo
En la figura 13, se puede ver la salida grafica del diagrama de grafos generado a partir del algoritmo, se
selecciono en este caso un valor total de una necesidad o canal que es representada gráficamente por el
vértice 1 en este diagrama. La rutina de partición de la línea de esfuerzos que va de cero a uno es
segmentada en cinco partes iguales, que representan para el usuario el valor deseado de la necesidad
escogida; gráficamente los valores deseados de las necesidades escogidas están representados por las
demás aristas del grafo. Los arcos dirigidos muestran la relación directa entre cada uno de los valores de
las duplas y el valor de 0.2, en este caso muestra el esfuerzo en la escala de cero a uno, que el usuario,
debe tener en cuenta para variar el nivel o el valor de la necesidad o canal escogida para efectos de
mejoras especificas con esa necesidad o canal a suplir. Un diagrama que resume el proceso interno de
todo el panorama competitivo es presentado en la figura 13.
Figura 15: Mapa mental del procesamiento de datos en el panorama competitivo
CASO DE ESTUDIO La herramienta del panorama competitivo tiene como fin ayudar a las empresas a visualizar sus
características y mostrarles a ellas que las hace fuertes o débiles dentro de un mercado financiero o un
sector empresarial. En este caso se hizo el ejercicio como caso de estudio con la organización Cavipetrol,
los resultados se presentan a continuación.
Sobre el ingreso de datos
La tabla 1 mostraba la cantidad de tipo de datos que el usuario debe ingresar para iniciar el programa,
en la figura 16, se muestra la matriz en EXCEL que debe ser llenada por el usuario y que será ingresada
después a la herramienta del panorama competitivo para sus primeras salidas.
Figura 16: Esquema del formulario a llenar por el usuario de la herramienta del panorama competitivo
En la figura 16, se muestra el formulario en EXCEL a llenar por el usuario, se especifica en esta figura que
las características de las duplas en este caso son para Necesidad‐Variedad, las catorce organizaciones
están numeradas para mayor facilidad del empresario, y este número asociado a cada organización va a
ser el referente para todo el resto de los resultados del programa. Se puede observar también que las
dos últimas columnas de la izquierda representan las ponderaciones y los valores escogidos para cada
una de las características, cada una de las ponderaciones de las características representa la atención o
el control que el empresario considera tener sobre esa característica en especial. Igualmente, se
muestra en frente de cada una de las ponderaciones de las características, la distribución de
probabilidad escogida por el usuario a decisión personal.
Los valores de cada característica también es representada en esta figura y los valores de todas pueden
estar entre cero y uno. Se lista finalmente en la tabla 3 las catorce organizaciones entre un rango del
cero al 13.
o0. CAVIPETROL o1. COOPETROL o2. CORPECOL
o3. COPACREDITO o4. COMULTRASAN o5. COOMEVA o6. C.C.F. CAFAM o7. C.C.F. COMPENSAR o8. C.C. COLSUBSIDIOo9. COMFAMILIAR Huila o10. COMFENALCO Antioquia o11. CAJASAN o12. COMFENALCO Santander o13. COMFAORIENTE
Tabla 3: Listado de las organizaciones que ofrecen un mismo producto
Estado real del sector planar
Cuando la matriz de nivel uno, o en este caso el formulario del usuario fue llenado el algoritmo
anteriormente descrito inicio el proceso de computo de la suma ponderada por cada una de las duplas
Necesidad‐Variedad, sus características, ponderaciones y valores asociados. Para llegar a la
representación de la figura 17, en la que se muestra la primera salida del algoritmo denominada matriz
representativa al estado real del sector, o para efectos internos, matriz desorganizada.
Figura 17: Estado real del sector como primera salida del algoritmo
En esta primera salida del algoritmo las regiones amarillas son las regiones que representan sectores
estratégicos o más exactamente regiones no saturadas, es decir, en estas regiones no saturadas es
donde el empresario puede hacer inversiones debido a que no tendría competencia directa de ninguna
de las organizaciones que están en el sector, sin embargo, existen otras regiones no necesariamente con
valores iguales a cero en los que el empresario también puede tener la posibilidad de hacer inversiones.
Esto reitera que bajo este nuevo algoritmo, se responde no la pregunta de si una necesidad es satisfecha
por una variedad en especial, sino también responde a la pregunta de cómo o que tan bien cubre esta
variedad un canal especifico, debido al valor total que aparece en cada dupla y que puede estar en la
escala de cero a uno, y cada valor de esta escala corresponde a un color especifico en la escala de grises.
En este caso particular, CAVIPETROL, referenciada por el numero o0, aparece en la primera columna y al
final de esta aparece el total en la escala del cero al uno con un valor de 0,43.
Estado ideal del sector planar
Dado lo anterior, esta misma matriz es reorganizada por el algoritmo de reorganización que ubica los
sectores más saturados en una región específica de la matriz y desplaza las regiones no saturadas al lado
contrario. La figura 18 muestra esta nueva segunda salida denominada matriz organizada o más
específicamente representa el estado ideal del sistema.
Figura 18: Matriz que representa el estado ideal del sector
La figura 18 muestra la salida de la matriz organizada, es decir, muestra el estado ideal del sector, en
este caso las organizaciones se organizan de menor a mayor en cuanto a su valor total por columna de
organización, es decir, CAVIPETROL con el valor de 0,43 se ubica como la empresa que mejor abarca el
sector debido a que este valor total de organización es el más alto entre los demás valores de las otras
organizaciones. Este estado ideal, le sirve también al usuario para poder hallar más oportunidades de
inversión debido a la organización de sectores altamente y ligeramente hacinados o saturados.
Paisajes rugosos
A partir de este momento se generan los paisajes rugosos que en principio cumplen la misma
funcionalidad de caracterizar el sector. Lo relevante de estas dos siguientes salidas del software es que
muestra al usuario el panorama competitivo en tres dimensiones como se muestra en la figura 20.
Figura 19: Panorama competitivo exhibiendo un comportamiento de paisaje rugoso
En la figura 20 se puede ver que también hay dos estados y representan de igual forma el estado real o
estado inicial del sector y el estado final o el estado ideal del sector. Los valores sobre el eje
perpendicular al eje de las variedades y al de necesidades, representan valores en la escala de esfuerzos
y fortalezas del sector, es decir que para este caso particular el máximo valor de cualquiera de las
empresas del sector no llega a uno, puesto que para este caso de estudio CAVIPETROL, tiene el mayor
valor de 0,43. Se puede notar que en el estado final o estado ideal, bajo el algoritmo de reorganización,
aparece un confinamiento de picos que representan las duplas Necesidad‐Variedad que están mejor
fortalecidas. Este sector representa un alto nivel de saturación del sector y se ve representado por la
altura de los picos, de igual forma aparecen sectores óptimos de inversión o sectores estratégicos.
Ranking de organizaciones
Como quinta salida para este caso de estudio, está el ranking de organizaciones que se extrae
directamente de los datos del algoritmo de suma ponderada y reorganización por filas y columnas. En
este caso se presentaría el ranking de la siguiente manera.
Figura 20: Ranking de organizaciones para el estudio de CAVIPETROL
En la figura 19, se muestra de nuevo el cuadro comparativo de las organizaciones de este estudio,
resalta en este caso la empresa CAVIPETROL, debido a que después del algoritmo de reorganización,
esta es la que surge como la empresa más fuerte en el sector frente a los demás competidores que
ofrecen los mismos productos pero no necesariamente suplen de la mejor manera las necesidades. En el
ranking de organizaciones la empresa más débil en el sector es la empresa O4, o sea, la empresa
COMULTRASAN.
Comparación de mejores características
Todas las salidas y los análisis anteriores mostraban el panorama competitivo de un sector en especial y
permitía que el usuario pudiera comparar su empresa con las demás que hacen parte del sector. En esta
etapa del estudio de CAVIPETROL se considera viable hacer énfasis en una de las duplas específicas que
el usuario, en este caso CAVIPETROL, se interesa para compararse con las mismas duplas pero de las
demás empresas en aras de obtener un factor de comparación. Este factor de comparación le permite a
CAVIPETROL comparar la mejor característica de la dupla escogida contra las mejores características de
las mismas duplas de las demás organizaciones.
Existen, entonces, solo dos factores de conversión denominados como α y β, que son los encargados de
hacer estas comparaciones. α siempre es menor que uno y β siempre es mayor que uno. La forma de
obtención de los factores de comparación de características es que dada una dupla especifica de
CAVIPETROL, se empieza a dividir el valor de la mejor característica de esa dupla con la mejor
característica de las duplas equivalentes en las demás organizaciones. De esta manera, CAVIPETROL
puede comparar que tan debajo o que tan arriba esta el valor de su característica, frente al valor de la
característica de sus competidores cuando un producto suple una necesidad especifica. La figura 21,
muestra el resultado de la matriz de alfas y betas, o sea, la matriz muestra los valores de los factores de
comparación de características de una dupla escogida por CAVIPETROL.
Figura 21: Matriz de alfas y betas para la necesidad “Cultura”
La figura 21, muestra la matriz de las comparaciones entre los valores de las mejores características
entre todas las empresas, los valores de alfa son valores que están en las regiones rosadas y los valores
de beta están en las regiones azules. Se puede ver que según los valores de alfa y beta que están
encerrados en el círculo rojo, la comparación que se haría para CAVIPETROL es que, la mejor
característica de CAVIPETROL necesaria para suplir lo mejor posible la necesidad de “Cultura”, es 1,12
veces mejor que la mejor característica que la competencia llamada CORPECOL tiene, para suplir lo
mejor que ella puede la misma necesidad. Por otro lado, el valor de alfa encerrado en la parte inferior
del círculo indica que la mejor característica de COOPETROL es un poco más de la mitad (0,58) del valor
de la mejor característica de CORPECOL.
Del anterior análisis de las comparaciones entre las mejores características, se puede inferir que una
característica de cualquier necesidad es beta veces mayor que la característica de la competencia, o es
alfa veces menor que la característica de la competencia. Esto obviamente ayuda al usuario de la
herramienta a darse una idea de que tan fuerte o débil es él en su organización, frente los esfuerzos de
sus competencia por suplir una misma necesidad especifica.
Grafo de futuros esfuerzos
Finalmente, la última salida del algoritmo compete solamente de nuevo a una necesidad específica
escogida por el usuario, con el fin de poder medir en la escala de esfuerzos, que tanto se debe invertir
para mover dentro del panorama competitivo, su propia dupla a un valor óptimo. Es decir, de los
procesos anteriores se obtiene un vector columna de todos los valores totales de las necesidades de la
empresa CAVIPETROL a partir de los datos del estado ideal del sector.
En este caso después que el usuario a escogido una dupla en especial, el algoritmo toma como
referencia el valor total de esa dupla sobre una línea de esfuerzos que está entre cero y uno. A
continuación el algoritmo hace una partición sobre esa línea de esfuerzos entre cero y uno tomando
como referente el valor de la necesidad escogida para analizar por el usuario. En la figura 22, se muestra
una grafica donde están los valores de las necesidades ideales de la empresa CAVIPETROL.
Figura 22: Esquema en que se organizan las necesidades ideales en la línea de esfuerzos
La figura 22 muestra las necesidades y los valores ideales de estas en las primeras dos columnas de la
izquierda, se nota también que la empresa CAVIPETROL esta referenciada por el código “o0” y la línea de
esfuerzos en la parte de abajo entre cero y uno, las cuales se representan en la tercera y octava
columna. Se puede notar en este esquema que todos los valores totales de las necesidades de la
empresa que paga la consultoría, en este caso CAVIPETROL, están en la línea de esfuerzos y son
tomados como valor referencia para iniciar la partición. Se puede resaltar también que dado el valor de
la necesidad de la organización consultada, el algoritmo hace particiones equidistantes para los futuros
valores que a los que el usuario desea que este su empresa, y estos pueden ser a valores menores, en el
caso que se desee retirar del mercado o sector; o a valores mayores, en el caso que se quiera fortalecer
esta necesidad en el mercado o sector.
Para una necesidad específica se crea una matriz de adyacencia que se asocia a un diagrama de grafos,
en el cual, los vértices representan los valores de las necesidades ideales a futuro para el empresario y la
necesidad actual, y los arcos que unen los vértices representan los valores en la escala de esfuerzos que
debe tomar el empresario para mover el valor de su necesidad a el valor deseado.
Figura 23 del grafo
La figura 23 muestra la salida del diagrama de grafos a partir de la matriz de adyacencia asociada al
promedio de los valores de todas las necesidades, como se señalo en la figura 22. En este diagrama se
puede ver que el vértice COSO, representa el promedio real de las necesidades y los demás vértices
representan los valores ideales de esa necesidad. Los valores de los arcos representan entonces, los
valores en la escala de esfuerzos que el usuario debe tener en cuenta para mover el valor de su
necesidad a otro valor que él considere optimo de los que se les presenta. Por ejemplo, el valor de
TALES del arco que conecta el nodo TAL con el nodo TAL, indicaría que el empresario en la escala de
esfuerzos debe tener en cuenta este valor de TALES, si él quiere mover el valor total de la necesidad
promedio de TAL a TAL valor.
Las anteriores salidas permiten desde una perspectiva interdisciplinaria dar al consultor de CAVIPETROL,
más y mejor información que desvele el panorama competitivo de un sector de interés, generando
información útil que mide cuantitativa y cualitativamente la ubicación de la empresa frente a un
panorama de competidores.
CONCLUSIONES El panorama competitivo es una herramienta que permite al usuario, sea este estudiante, investigador,
consultor o empresario, tener una perspectiva del sector industrial en el que empresa o la organización
esta. Así mismo la propuesta nueva que se introduce es que el panorama competitivo es ahora una
herramienta que es basada en un algoritmo computacional real de tipo voraz, esto permite tener salidas
del programa con más y mejor información para el usuario.
Se define una escala de esfuerzos entre cero y uno, que otorga al empresario una medida artificial sobre
las respuestas que se exijan del programa, así, con una valor real entre esta escala se puede medir
cuantitativamente el nivel de satisfacción de una necesidad por un producto especifico de una
organización, o se puede medir que tan bien es usado un canal en especial por un producto de una
cierta organización.
Se obtienen, entonces, siete salidas diferentes que le permiten al usuario de la herramienta tener
información sobre el estado real de la organización y del sector en el que está inmerso, en dos tipos de
salidas, una de ellas bidimensional y la otra tridimensional. Estas salidas le dan una medida al usuario de
en qué nivel del panorama esta la organización que le atañe en la escala de esfuerzos. De la misma
forma, como resultado de una investigación de tipo interdisciplinaria se formulo la generación de un
proceso de reorganización de los valores de las duplas Necesidad‐Variedad o Canal‐Variedad, similar al
proceso de transiciones de fase de segundo orden, más específicamente, a la reorganización que sufren
los dominios magnéticos de un material paramagnético a un material ferromagnético. La metáfora física
usada sirvió para poder encontrar que las duplas del panorama competitivo pueden tomar un proceso
de reorganización similar, con el fin de mostrar lo que sería un estado ideal del sector en cuestión;
permitiendo al tiempo, tener un panorama futuro del sector y así mismo poder visualizar diferentes
sectores estratégicos.
Los sectores estratégicos están representados por manchas blancas, pero esta herramienta permite
ahora definir nuevos sectores estratégicos que sean no necesariamente manchas blancas, sino regiones
que pueden estar representadas en una escala de grises en el panorama bidimensional o en un valor de
alturas diferente de cero para el panorama tridimensional o paisaje rugoso.
Complementando lo anterior, esta herramienta permite generar un ranking de organizaciones en
términos de una medida en la escala de esfuerzos anteriormente mencionada. Este ranking de
organizaciones organiza las empresas desde las más fortalecidas a las más débiles dentro del panorama
competitivo, esto permite al usuario de la herramienta saber que empresas competidoras están más
fortalecidas en la actualidad o cuales competidores no están tan fortalecidos, lo cual se considera un
dato relevante a la hora de tomar decisiones sobre la trayectoria de una organización.
De igual manera, el programa permite al usuario definir una dupla específica, es decir, seleccionar según
el panorama escogido, una dupla de necesidad‐variedad o canal‐variedad, y a partir de esa selección
poder comparar su valor en la escala de esfuerzos con los valores de sus competidores. Esta
comparación se hace mediante un cociente entre los valores de las necesidades o canales de la
organización interesada en el estudio y los valores de esas mismas necesidades o canales para las
organizaciones competidoras. En este caso, este cociente permite dar información al usuario sobre que
tanto esta él cubriendo una necesidad o usando un canal particular de una forma más o menos
eficiente frente a los demás competidores, información también muy útil, también, para efectos de la
toma de decisiones empresarial.
Finalmente la herramienta permite hacer una clasificación de la empresa interesada en el estudio en
términos de los valores totales de las necesidades o canales satisfechos, de tal forma que, a partir de un
algoritmo de partición de la línea de esfuerzos, entregara al usuario diferentes valores posibles de la
necesidad o canal en cuestión, previamente escogida por el usuario. En este caso particular se generara
un diagrama de grafos que relaciona el valor de la necesidad o canal escogido actualmente con los
demás futuros valores de esa misma necesidad o canal. De esta manera, en el diagrama de grafos, se
puede tener un valor promedio del esfuerzo que la organización debe hacer para mover el valor actual
de una necesidad o canal a otro valor que el usuario desee, de los presentados por el algoritmo de
partición.
A este término del documento se ha presentado completamente la nueva perspectiva de un panorama
competitivo, que de ser lineal y determinista, pasó con esta nueva propuesta a ser un modelo que es
extraído de una investigación interdisciplinaria y que usando metáforas de otras áreas del conocimiento
permite extraer más y mejor información de un panorama de competidores. También permite este
modelo incluir diferente tipo de información, sea esta de carácter cualitativa o cuantitativa y hacer más
completo el modelo para toma de decisiones en una organización.
BIBLIOGRAFÍA Ackoff, R. L. (1999). Ackoff´s Best: His Classics Writings on Management.
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