Investigación de operaciones. Gvishiani

El impulso principal para el inicio de la «investigación de operaciones» fue la toma de conciencia de la necesidad de un estudio integral y de la búsqueda de una solución unificada para un proceso complejo con un objetivo claramente definido (operación), ya que las soluciones de las partes individuales del problema general resultaban ser procesos aislados, mientras que la práctica exigía la unidad de todas las soluciones parciales.

Inicialmente, la «investigación de operaciones» se reducía a la elaboración de métodos de análisis del problema como un todo único, sin descomponerlo en sus partes constituyentes. Otra particularidad de estas investigaciones en su primer período fue la utilización del «método de brigada» para su realización. Su esencia no consistía en reunir en un mismo lugar a todos los especialistas relacionados con la operación investigada, sino en crear un grupo que dominase los métodos de las ciencias exactas y estuviera libre de la parcialidad de enfoque propia de las disciplinas científicas individuales. Gracias a ello, el método de brigada reflejaba simultáneamente dos hechos: en primer lugar, la necesidad de introducir en la ciencia de la gestión los métodos de las ciencias exactas y, en segundo lugar, la ausencia de métodos (y de especialistas) en el campo de investigación que recibió el nombre de «investigación de operaciones».

Posteriormente, la «investigación de operaciones» pasó de ser una actividad conjunta de especialistas de distintos perfiles a convertirse en una rama independiente de la ciencia y de la práctica organizativa, dividiéndose a su vez en dos direcciones principales.

La primera de ellas está vinculada con la construcción de modelos matemáticos de los subproblemas de gestión más frecuentes, en los que en mayor o menor medida se consigue prescindir de la necesidad de tener en cuenta el comportamiento de las personas individuales que participan en la operación. En esta línea se produjo la identificación de los problemas fundamentales de la teoría matemática de la «investigación de operaciones» y la consiguiente especialización de los científicos dedicados a esta problemática.

Entre dichos problemas puede incluirse un gran número de los que resuelven los directivos, por ejemplo:

• gestión de inventarios, relacionada con la determinación de las cantidades necesarias de recursos «almacenados» (humanos, materiales, financieros, de materias primas, etc.), teniendo en cuenta que el almacenamiento conlleva determinados costes;
• asignación de recursos limitados entre distintos consumidores, cada uno de los cuales los utiliza con diferente grado de eficiencia;
• problemas de atención masiva (teoría de colas), que presuponen la distribución de los elementos en una secuencia definida que forma uno u otro proceso, y el establecimiento de reglas de prioridad;
• selección de rutas y ordenamiento de los trabajos en el tiempo;
• problemas relacionados con la sustitución de equipos obsoletos;
• búsqueda de la solución mediante un recorrido racional (no exhaustivo) de las posibilidades;
• problemas competitivos o problemas de la teoría de juegos, que investigan estrategias racionales de comportamiento en situaciones en las que el resultado de la operación depende no solo del comportamiento del sujeto, sino también del comportamiento del oponente, cuyos objetivos son contrarios a los del sujeto.

De este modo, el método de la «investigación de operaciones» comenzó a aplicarse a distintos tipos de operaciones y procesos, utilizando, en función del objeto de análisis, diversos enfoques y un variado aparato matemático (métodos de programación matemática, modelado combinatorio y estadístico). Junto con el aparato matemático, en la «investigación de operaciones» se emplearon también métodos heurísticos.

Al desarrollar métodos de análisis de acciones orientadas a un fin (operaciones) y de evaluación comparativa de soluciones, predominantemente en expresión cuantitativa, la «investigación de operaciones» se basa en la metodología sistémica, según la cual los fenómenos investigados se consideran como sistemas que constituyen conjuntos interactivos de elementos destinados a la consecución de determinados objetivos.

El análisis de operaciones o fenómenos concretos desde la perspectiva de la «investigación de operaciones» presupone la construcción de un modelo matemático de dicho fenómeno, el análisis del modelo y la búsqueda de la solución, la verificación de la adecuación del modelo y de la solución al fenómeno, la corrección necesaria («ajuste») del modelo y de la solución y, finalmente, la aplicación de la solución elegida en la práctica.

Con los problemas matemáticos de este método está interrelacionada (aunque formalmente no pertenece a ellos) una amplia área de los denominados métodos de planificación y gestión en red. El desarrollo de los métodos y sistemas en red está estrechamente vinculado con la rama de la «investigación de operaciones» que estudia los modelos de ordenación. Estos métodos permitieron encontrar un nuevo y muy conveniente lenguaje para la descripción, el modelado y el análisis de operaciones complejas de múltiples etapas. Tales son, en particular, los métodos de modelado en red y regulación operativa CPM («Método del Camino Crítico», Critical Path Method) y PERT («Técnica de Evaluación y Revisión de Programas», Program Evaluation and Review Technique).

La aparición de diversos sistemas formalizados de gestión, métodos de planificación a largo plazo, programación y previsión estuvo condicionada por la necesidad de crear condiciones para la correcta toma de decisiones en un entorno en el que la gestión se enfrentaba a enormes volúmenes de información, miles de factores cuya contabilización, evaluación e integración resultaban imposibles con la organización habitual de la gestión.

Las investigaciones de varios psicólogos estadounidenses demostraron que una persona experimenta dificultades para tomar decisiones cuando para ello es necesario tener en cuenta más de diez variables o factores contradictorios, o más de veinte factores del mismo orden. Sin embargo, puesto que la solución óptima solo puede ser consecuencia de la contabilización y el análisis de todos los factores, independientemente de que una persona en un determinado nivel de gestión sea capaz de abordar esta tarea, surge objetivamente la necesidad de descomponer los problemas en subproblemas y subtareas. El principio fundamental que subyace en la mayoría de los sistemas de programación existentes consistía en la descomposición lógica de las tareas. Para ello se partía de la necesidad de reducir el número de factores o la cantidad de información a volúmenes que permitieran su evaluación por parte de una persona.

En un plano algo diferente se desarrolló la segunda dirección de la «investigación de operaciones», que pone el acento no tanto en la matematización de las tareas de gestión y la implantación de los métodos de las ciencias exactas, como en la aplicación de los principios de estudio de la operación como un todo único, recurriendo a equipos de investigación «frescos» y «sin prejuicios». Con esta dirección está asociada la aparición de la ingeniería de sistemas (system engineering). Cabe señalar que muchos científicos dedicados a los procesos de gestión mediante el método de la «investigación de operaciones» fueron traspasando gradualmente los límites de este tipo de investigaciones. En este contexto, propusieron definiciones cada vez más amplias de la disciplina científica cuya base constituye dicho método, lo que no pocas veces condujo a una confusión terminológica.

Muchos especialistas estadounidenses son conscientes de que, aunque la «investigación de operaciones» en general constituyó un paso muy importante en el camino de la creación de una nueva ciencia de la gestión, solo abarcó un círculo relativamente reducido de problemas. Además, a medida que avanzó la especialización matemática, surgió la tendencia a considerar la «investigación de operaciones» como capítulos especiales de la matemática aplicada, es decir, a no reconocerla como una disciplina científica independiente con un objeto de investigación propio.

Por ello, ya a comienzos de la década de 1950 se iniciaron búsquedas activas de una definición más precisa de la especificidad de aquellos problemas de gestión cuya resolución presupone la aplicación de métodos matemáticos, aunque los problemas en sí deben atribuirse al ámbito de la teoría de la organización y la gestión. El resultado fue la constitución de la teoría de las decisiones gerenciales como disciplina científica independiente (dentro de la ciencia de la gestión), concebida como un desarrollo ulterior de la «investigación de operaciones», que en consecuencia se interpreta como un conjunto de modos específicos de toma de decisiones. Sin embargo, en la teoría de las decisiones (y esto la distingue de la «investigación de operaciones»), la atención principal se centraba en el propio proceso de toma de decisiones, en la formulación de principios de elección, en la elaboración de criterios de calidad y en la determinación de métodos de búsqueda de soluciones conformes a estos principios. Los partidarios de esta teoría afirman que la toma de decisiones constituye el núcleo de la actividad de gestión y define sus rasgos específicos.

Los trabajos en esta área avanzan fundamentalmente en dos direcciones. La primera se ocupa ante todo del modelado matemático de los procesos de toma de decisiones tal como se realizan en colectivos reales. La segunda concentra sus esfuerzos en la elaboración de algoritmos que permitan obtener soluciones óptimas. A la primera dirección pueden adscribirse diversas investigaciones «conductuales», como las de E. Vogel y R. Luce, y a la segunda, numerosos estudios sobre la teoría de las decisiones estadísticas, la teoría de juegos, etc. En los trabajos de ambas direcciones se emplea ampliamente el aparato de la lógica matemática, la estadística matemática, así como la programación lineal, no lineal, dinámica y sistémica. La necesidad de evaluar las consecuencias de una u otra decisión en condiciones de incertidumbre condujo al uso generalizado de los métodos de pruebas estadísticas, o «métodos de Monte Carlo».

Al mismo tiempo, en el marco de la «nueva» escuela se configuró otro punto de vista según el cual las particularidades específicas de la gestión están vinculadas con el aspecto económico de la actividad de unos u otros sistemas, y por ello la ciencia de la gestión debe centrar su atención en la tarea de cuantificación y modelado matemático de los fenómenos económicos. Este punto de vista dio origen al denominado enfoque econométrico del análisis y la programación de los procesos de gestión.

Para el desarrollo del enfoque econométrico tuvo gran importancia el descubrimiento en 1939 del método de programación lineal por el matemático soviético y Premio Nobel L. V. Kantoróvich, en el que se basan en gran medida las investigaciones en este campo. Solo diez años más tarde, este método fue reformulado por el matemático estadounidense G. Dantzig.

En la base del enfoque econométrico se halla la construcción de modelos que reflejan unos u otros fenómenos o procesos económicos de forma esquemática, mediante la abstracción científica de los rasgos más característicos de dichos fenómenos y procesos. A diferencia del modelo económico, el modelo econométrico se expresa en forma matemática. Según este enfoque, en todo modelo económico-matemático desarrollado se distinguen cuatro aspectos:

• refleja determinados fenómenos económicos de contenido cualitativo, expresados en unas u otras unidades de medida. Estas magnitudes constituyen los parámetros del modelo;
• el modelo incluye determinadas relaciones y dependencias cuantitativas entre los parámetros. Pueden ser relaciones de balance que determinan la estructura del proceso modelado, o bien dependencias más complejas que vinculan los resultados de los procesos con las causas que los originan;
• el modelo define el ámbito de variación admisible de los parámetros en el tiempo, el espacio y el volumen. Se trata de las llamadas restricciones impuestas sobre las dependencias cuantitativas;
• el modelo debe constituir un sistema de parámetros, dependencias y restricciones interrelacionados, con determinadas entradas y salidas. La gestión de dicho sistema, es decir, la obtención de determinados resultados en la salida, debe realizarse mediante una u otra acción sobre las entradas, sin intervención en su estructura interna.

La construcción de modelos econométricos se subdivide en cuatro etapas principales:

• La primera etapa es la especificación, en la que se formalizan las principales variables económicas y, sobre la base de las hipótesis y supuestos iniciales, se determinan las ecuaciones matemáticas.
• La segunda etapa es la identificación, que consiste en hallar los valores de los parámetros de las ecuaciones obtenidas en la primera etapa como resultado de la especificación.
• La tercera etapa es la verificación, que consiste en determinar y seleccionar los criterios para evaluar la calidad de los resultados de la especificación y la identificación, es decir, el grado de adecuación de los modelos a los procesos económicos reales. Si los modelos obtenidos mediante la especificación y la identificación no son adecuados, se investigan la fundamentación de las premisas iniciales, la selección y la formalización de las variables económicas.
• La cuarta etapa es la predicción, que constituye el procedimiento de determinación de los valores futuros de las variables incluidas en el modelo econométrico.