EL ANÁLISIS PROSPECTIVO: UN RETO TECNOLÓGICO

Boletín de Información, número 321

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EL ANÁLISIS PROSPECTIVO: UN RETO TECNOLÓGICO

JoséMiguelCastilloChamorroAlumno del XIX Curso de Alta Gestión Logística

Introducción

Antesdeenfrentarseaunescenariofuturo,esaconsejabletenerunaideamásomenosprecisadeloquepuedeacontecer.Másvaleestarprepa-radoparalosescenariosfuturosquesufrirsusconsecuencias.Unavezconfiguradoelposibleescenariofuturo,debemosanalizartodoslosele-mentosofactoresqueintervienenconelfindefavorecerodificultarquedichoescenariosematerialice.

Elobjetivode lapresente investigaciónesobtenerunatecnologíaapli-cable (Castillo, 2009)quenospermita serconscientesde losposiblesescenarios críticos antes de que se materialicen, lo que nos permitiráanalizarlos yelaborar estrategiasapropiadasdemitigaciónde riesgos.Elproyectoincluyelaaplicacióndeunametodologíaespecíficaparapre-ver posibles escenarios futuros basada en la opinión de expertos, asícomo el desarrollo de Sistemas Multi-Agente (MAS) (Aarsten, 1996 yAgre,1996)paraautomatizarlacreacióndetalesescenarios.


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Modos de conocer el futuro

Lanecesidaddepreverelfuturonoesnueva.Elhombresiemprehasen-tidolanecesidaddepredecirloquevaasuceder(Martin,1995).Adíadehoypodemosresumirlosdiferentesmétodosparapreverelfuturoencua-trogruposprincipales:sobrenatural,hermenéutico,técnicoyanticipativo.

Loshechos futuroso situacionesconocidaspor revelación,profecíaoinclusoastrologíapuedenincluirsecomoformasobrenaturaldepreverelfuturo.Lamentablemente,estegruponoincluyeprocedimientosseriosyfiables,porloquenoesaconsejableconfiarenestastécnicas.

Lahermenéuticaestárelacionadaconlasinteraccionessocialesorienta-dasadebatirsobreelfuturo.Comentarios,situacionesutópicaseinclusocienciaficciónpuedenincluirseenestegrupo.

En el grupo técnico podemos encontrar modelos matemáticos que sedesarrollanparaextrapolardatospasadosypresentesconelobjetivodepredecirresultadosfuturos.Elestudiodetendenciaspermiteaproximarsituacionesfuturasensistemasdinámicosestables.Laeconometría, lademografíaylameteorologíasoncienciasquesepuedenincluirenestegrupo.

Pordesgracia, lossistemassocialesnosiempresecomportandema-neraestable;normalmenteevolucionandemanera inestableocaótica.Además, cuandouna situación incluyeunagrancantidadde variablesdiferentesyheterogéneas,laprediccióntécnicasevuelvecomplejaydi-fícildemanejar.

Lastécnicasanticipatoriastratandeevitarelproblemadelusodepre-diccióntécnicaensistemasinestablesutilizandolaopinióndeungrupodeexpertos(Bas,1999yGodet,1993).Laopinióndelexpertoreflejalasrelacionesentreeventosovariablesbasadasensuexperienciapersonal.Las relacionesextremadamentecomplejasentreeventosheterogéneossontratadasmentalmentecomountodo,figura1.

Lastécnicasdeprediccióntécnicasoneficientesenlacreacióndees-cenariosfuturosbasadosenlaestabilidaddelossistemasdinámicosenlosqueseaplicanlastendenciasdelosdatoshistóricos.Sinembargo,dentrodelámbitodedefensayseguridadesdifícilcontarconlaestabi-lidaddeunsistemadinámicoquegenereescenariosbasadosenpautas


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predecibles,porloqueelusodetécnicasanticipatoriasserevelacomoelmásadecuado.

Una solución orientada a MAS

Enestasección,sepresentaunnuevoenfoquedeprospeccióndelfutu-robasadoenunsistemaMAS(Much,1999yDurfee,2001).Elobjetivoconsisteenlaconstruccióndeunmodeloqueseenfrentealproblemademodelarescenariosfuturosdesdeunaperspectivadiferentedelosméto-dosprospectivosdeestadísticaclásica.Porello,utilizamosposibilidadescalificadasconetiquetaslingüísticas(Zadeh,1975)enlugardeprobabili-dades,elproyectosedesarrollabajounenfoquediferentealutilizadoconlosmétodosclásicos,figura2,p.118.

AtravésdelametodologíaMECMIPLAN(Castillo,2006)sehaconstrui-dounsistemadesoftwarequepermiteobtenerresultados.Estameto-dologíadescribe losdiferentespasosyprocedimientosparaconstruirun desarrollo de software orientado a MAS en este tipo de dominio,figura3,p.119.

Elconocimientoextraídodelgrupodeexpertosseráempleadoparaen-trenaralagenteclasificador.Posteriormenteelagenteclasificadorpue-deserusadoparagenerarnuevosescenarios.Deestamanera,elcono-cimientodelgrupodeexpertossetransfierealMAS.Elagenteclasifica-dorsehadesarrolladomedianteprocedimientosdelógicaborrosa(Suge-

Predicción

SobrenaturalVisionariaPofecía

Astrología

HermenéuticaFuturismo

UtopíaCienciaficción

TécnicaFuturología

EconometríaDemografía

MeteorologíaAstronomía

AnticipatoriaProspectivaProspectivasociológica

Planeamientoestratégico

Figura 1.– Modos de conocer el futuro.


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no,1985),yaqueelserhumanousualmenteseexpresamedianteelusodeetiquetaslingüísticasenlugardecifras.

El segundoagenteesútilparadeterminarquéeventospuedenser in-fluenciadosconelfindellegaralescenariodeseado.Esposiblequeelescenarionocoincidaconnuestrasexpectativas.Enestecaso,elagenteanalizadorseencargadebuscar loseventosquedebenser influencia-dosconelfindeacercarseaunescenario ideal.Para laconstruccióndelagenteanalizadorseutilizanprocedimientosdeinteligenciaartificialbasadosenbúsquedasinteligentes(Nilsson,1998).

Lafigura4,p.120,muestraelmapadeprocesosquepermitellevaracabounestudiodeprospectiva.Laramasuperiordescribelosdiferentesproce-sosquesedebendesarrollarafindegenerarescenariosfuturosdeacuer-doconlasopinionesdeungrupodeexpertos.Encasodequereranalizarlasimplicacionesdelescenariogeneradoenlaramasuperioroparaestu-diarunescenarioespecífico,debemosprocedercon losprocesosmos-tradosen la rama inferiorde lafigura,dondeseestudia la influenciade

Figura 2.– Visión general del proyecto.

ExpertosEscenarios

posibles

Analizarescenarios

Analistas

Generarescenarios

Conceptualizarescenarios

Analizareventossensibles


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acontecimientosexternosquenoestándirectamenterelacionadosconelescenario.

Caso de estudio: el futuro de la Política Común de Seguridad y Defensa (PCSD) en Europa

Enestasecciónsepresentaunproyectoquehasidodesarrolladorecien-tementeporelIEEEyTecnalia(CorporaciónTecnológica).

ElobjetivodeesteejercicioespreverelfuturodelaimplantacióndelaPCSDenelhorizontetemporaldelaño2020.

Definición del dominio

UngrupodeanalistasdelIEEEeligióeldominioenelquesedesarrollael estudioprospectivo.Eneste casoparticular, el objetivo consiste enpreverelfuturodelaPCSDenelaño2020.

Definición de eventos

Elmismogrupodeanalistas,conlaasistenciadeungrupodeexpertostécnicosdeTecnalia,definió loseventosgeneralesrelacionadosconel

Figura 3.– Modelo conceptual.

Agentecuantificador

Agenteoptimizador

Agenteclasificador

Agenteanalizador

Eve

ntos

Esc

enar

ios

Eve

ntos

sen

sib

les

Escenarioideal


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dominio.Seeligió la listadeeventos,prestandoespecialatencióna laindependenciaentreellos.Unnúmerodesieteeventosfueronidentifica-dos,loscualesseenumeranacontinuación:– Evento 1:lasopinionespúblicasdelosEstadosmiembrospresionana

susgobiernosparaunmayordesarrollodelaPCSD.– Evento 2:seracionalizanlasestructurasparapotenciarelplaneamiento

yejecucióndelamisionesdelaPCSD,conunempleointegradodelascapacidadescivilesymilitares.

– Evento 3:seproduceuncambioenlaarquitecturadeseguridadeuroat-lánticacomoconsecuenciadeunaredefinicióndelospapelesdelaOr-ganizacióndelTratadodelAtlánticoNorte(OTAN)yUniónEuropea,yuncambioenlaposturadeactoresclavecomoEstadosUnidosyRusia.

– Evento 4:laPolíticaExteriordeSeguridadComún(PESC)sedesarrollade formacoherentedeacuerdocon los instrumentosprevistosenelTratadodeLisboa.

– Evento 5:elConsejoEuropeodecideporunanimidadlapuestaenmar-chadeunadefensacomúneuropea,conformea loestablecidoenelartículo27.2delTratadodeLisboa.

– Evento 6:sealcanzanlosobjetivosdecapacidades(militaresyciviles)quefijelaUniónEuropeaparasustituiralosde2010.

– Evento 7: la Unión Europea constituye unas fuerzas adecuadamenteadiestradasyequipadas,ylistasparaserempleadasconflexibilidadengestióndecrisis.

Figura 4.– Mapa de procesos.

Confeccionarencuestas

Decidirámbito

Generarescenarios

futuros

Definireventos

Analizarresultados

Implicacionesescenarios

Confeccionarencuestas

Definirpreguntasobjetivos


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Diseño de cuestionarios

Unavezdefinidoseldominioyloseventos,Tecnaliadiseñóloscuestiona-riosquedeberíanserrespondidosporelgrupodeexpertos.Elnúmerodecuestionariosnopuedesernumerosoyhaderepresentartodalagamadeposiblesescenarios.

ElgrupodeexpertosfueelegidoporelIEEE.Seseleccionaron14exper-tosenpolíticainternacional.

Afindefacilitarelprocesodeextraccióndeconocimientosedesarrollóunapáginawebparaquelosexpertosrespondieranaloscuestionariosenlínea(www.escenariosprospectiva.info).

Elnúmerodeeventosidentificadosporelgrupodeanalistasessiete.Enconsecuencia,elnúmerodeposiblesescenarioses128.Estenúmeroeselresultadodelasdiferentescombinacionesdeloseventos(27).Delos128posiblesescenariosunnúmerode15fueseleccionadocomoelmásrepresentativodeellos.Cadaexpertoexpresósuopiniónsobrelaexis-tenciadecadaescenarioentérminosdeposibilidadcomo«muyalto»,«alto»,«medio»,«bajo»y«muybajo».Elcuadro1muestralasrespuestasdelosexpertosacadacuestionario.Cadacolumnacontieneelnúmeroderespuestasconrespectoasucalificación.

Esimportantedestacarquelamayoríadelasrespuestassiguenunadis-tribución«gaussiana»entornoaunvalorcentral.

Generación de escenarios futuros

Elobjetivodeesteprocesoestratarlainformacióndeunamaneralógicay formal.Por talmotivose traducen los resultadosde todos loscues-

Cuadro 1.—Respuestas de los expertos.

Respuestas Eventos

MuyaltaAltaMediaBajaMuybaja

ToTal

0002

12

14

11264

14

01157

14

24800

14

21830

14

12551

14

01247

14

05540

14

03731

14

0031

10

14

11255

14

11345

14

11246

14

03920

14

23630

14


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tionarios a reglas lógicas. Quince cuestionarios con cinco respuestasposiblesproducen75reglas.Sinembargo,notodaslasposiblesreglashansidoelegidasporlosexpertos,sólo59de75posibles.Estas59re-glashansidoidentificadascomolosprincipaleselementosasertratadoscomopartedelMAS.Esdecir,estas59reglasseránelnúcleodelagenteclasificador,figura5.

Paratratartodasestasreglassehadesarrolladounmódulodeinferen-cia borrosa. El cuadro 2 muestra los resultados cuantitativos de cadacuestionario.Enestecuadro,lacolumna«Valor»expresaelresultadodelmóduloborrosoparacadacuestionario.

Comosemuestraenelcuadro,unescenarioconningúnevento(Q1)tieneunamuybajaposibilidaddeocurrencia.Además,unescenarioenelqueseproducentodosloseventos(Q10)cuentaconunabajaposibilidaddeocurrencia.

Paraextrapolarlosresultadosdelmódulodeinferenciaalos128cues-tionariosposibles,unaredneuronalesentrenadacomopartedelagentedeclasificador.Segúnelmodeloconceptualquesemuestraenlafigura3,p.119,cuandosepresentaunconjuntodeeventoscomoentradadelmodeloobtenemoslaposibilidaddeproduciresteescenariocomosali-

Figura 5.– Reglas generadas por los expertos.


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da.Estasalidadebeserentendidacomolarespuestadadaporelgrupodeexpertosensuconjuntoparaesaentradaespecífica.

AtravésdelaherramientainformáticaHELPsegeneranlosescenariosconmásposibilidadesdeocurrirentrelos128posibles.Sehanobtenidolossiguientesresultados:– Escenariosconposibilidadmuyalta:ninguno.– Escenariosconaltaposibilidad:7.– Escenariosconposibilidadmedia:57.– Escenariosconbajaposibilidad:56.– Escenariosconposibilidadmuybaja:8.

Podemosdeducirdelcuadro3,p.124,deescenariosdealtaposibilidadquelossucesosdosycuatroestaránpresentesencualquieradeloses-cenariosmásposibles.Porlotanto,podemosafirmarque,enopinióndelgrupodeexpertos,losacontecimientosdosycuatroestaránpresentesenelhorizontetemporaldelaño2020.Esdecir:– Evento 2:seracionalizanlasestructurasparapotenciarelplaneamiento

yejecucióndelamisionesdelaPCSD,conunempleointegradodelascapacidadescivilesymilitares.

– Evento 4: laPESCsedesarrolladeformacoherentedeacuerdoconlosinstrumentosprevistosenelTratadodeLisboa.

Cuadro 2.—Resultados del módulo de inferencia borrosa.

Eventos Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev5 Ev6 Ev7 Valor Posibilidades

Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7Q8Q9Q10Q11Q12Q13Q14Q15

000001111100110

000110011101011

001011101100001

011110100100110

000001111100110

010100110110110

001001010110001

0.1150.3370.2660.6050.4980.4430.2890.5190.4860.2270.3350.3550.3260.5150.530

MuybajaBajaBajaMediaMediaMediaBajaMediaMediaBajaBajaBajaBajaMediaMedia


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Conclusiones

EnesteartículosepresentalaideadeusarlaProspectivacomounahe-rramientaútil,sencillayaplicableencortoespaciodetiempoparapreverposiblessituacionesfuturasespecialmentedecrisisoriesgo.Sehande-talladolosprocesosparaobtenerinformacióndeungrupodeexpertoshumanosconobjetodecrearposiblesescenarios futuros.Unprocesosimilarsepuedeutilizarparaanalizarlaimplicacióndelosposiblesesce-nariosenrelaciónconotrosescenariosnorelacionados.

Elusodeunatecnologíaquepermiteevitarcomplejosmétodosestadís-ticos,asícomoeldesarrollodeunprototipodesoftware queapoyaelanálisis de escenarios, facilita la repetición del estudio prospectivo sielescenariovaríaosinuevoseventossurgeninesperadamente.Porotraparte,alcompararelpresentetrabajoconlosmétodosclásicossepue-denenumerarlassiguientesventajas:– Un uso natural de las etiquetas lingüísticas en lugar de probabilidad

paradefinirlaposibilidadolaintensidaddelosacontecimientos.– Ellogrodeuncriteriocomúndelgrupodeexpertossinnecesidadde

utilizarelmétodoDelphi(Turoff,2009yDalkey,1975).

Elestudiodelasimplicacionesdelescenariofuturoatravésdeunaná-lisisdeloseventosquedebensermodificadosconelfindeobtenerunescenarioideal.

Cuadro 3.—Escenarios de alta posibilidad.

Escenarios Ev1 Ev2 Ev3 Ev4 Ev5 Ev6 Ev7

Escenario1

Escenario2

Escenario3

Escenario4

Escenario5

Escenario6

Escenario7


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Porúltimo,sehapuestodemanifiestolaaplicacióndeestatecnologíaconunestudiodecasoreal.

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LA DEFENSA COLECTIVA EUROPEA.¿EL COLAPSO DE UNA SUPERNOVA?

MiguelCuarteroLorenzoCapitán de corbeta

«Aunqueconelcolapsocomienzalaexplosióndesuper-novaqueenúltimasdestruirálaestrella,elcolapsoesunfenómenodelnúcleoexclusivamente.

Lavelocidaddelcolapsoaumentaconeltiempo.»HernándeZ Vargas

«EstadosUnidoscadavezsedesentiendemásdelade-fensadeEuropayesacircunstanciadebedeconocerlayasumirlalasociedaddelosdiversospaíseseuropeos.

Debensaberquecarecendepoderenelmundomultipo-larquenoshatocadovivir.»

enrique fojón

Introducción

Enestetrabajodeinvestigación,unodeloselementosformativosdelCur-sodeEspecialistaenSeguridadyDefensaenelmódulodeOrganizacionesInternacionalesdeSeguridadyDefensa,laintencióndelautorespracticar

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