Muchos de los problemas que aborda la ingeniería corresponden a sistemas socia-técnicos, donde el factor humano cobra relevancia y se convierte en una clave para dar una mejor solución.
Pregúntese cuántas veces al día hace fila. Esta es una situación cotidiana a la que todos nos enfrentamos en bancos, restaurantes, teatros, cines, baños, Transmilenio o cualquier otro lugar que ofrezca algún tipo de servicio. Ahora piense: ¿cuánto tiempo al día pasa en una fila? Tal vez es más del que usted quisiera.
Hacer la no es una situación a la que uno quisiera exponerse a diario, pero para muchas cosas sigue siendo obligatorio. Seguro alguna vez mientras hacía la presenció -o incluso participó– en la exigencia de un mejor servicio. Una exigencia que a veces se hace con algún comentario y a veces, como recientemente hemos visto en Transmilenio, a golpes y gritos. Naturalmente, culpamos por la demora a quienes atienden o al hecho de que hay muy pocas personas o servidores atendiendo. A primera vista, son estos dos factores los que más influyen a la hora de cali car un servicio. Bueno, tal vez ya lo sabía, pero este es un ejemplo clásico de un sistema compuesto por entidades o agentes que demandan un servicio que puede ser analizado mediante distintas herramientas de ingeniería con el n de medir su e ciencia. Por ejemplo, la teoría de colas o simulación de eventos discretos permiten calcular medidas de desempeño como el tiempo promedio que tarda una persona en la la o el promedio de personas atendidas en cierto intervalo de tiempo. Esto con el fin de analizar su comportamiento y responder preguntas como: ¿valdría la pena que haya más personas atendiendo? ¿Qué pasaría si la gente llega a la la con mayor o menor frecuencia? ¿Qué factores influyen en la eficiencia del sistema? Todas estas preguntas son válidas y útiles a la hora de tomar decisiones, pues permiten evaluar el impacto de un cambio en un sistema antes de invertir recursos implementándolo.
¿Será posible pensar que hay otros factores que afectan el tiempo de espera en una fila?
Recuerde esas ocasiones en las que la espera se hizo eterna. Seguro tenía mucha prisa o el lugar prohibía el uso de celular, seguro la experiencia fue muy diferente a cuando alguien le hizo compañía o usted contaba con algún tipo de distracción. Puede que en ambas ocasiones el tiempo de espera en la fila hay sido el mismo, pero de alguna forma la segunda situación representó menor tiempo para usted. Además, en alguna ocasión pudo verse motivado a abandonar la fila si otros lo hacían, aunque sus límites de tiempo en espera no se habían rebasado. Estos factores que van ligados al comportamiento y toma de desiciones también influencian la dinámica global de ls sistemas. Entonces, considerar el comportamiento de los individuos, sumado a las interacciones entre ellos, puede producir comportamientos globales no triviales. De hecho, ante el mismo conjunto de acciones efectuado por otros, dos individuos podrían reaccionar de forma totalmente diferente, situación a la que se le conoce como heterogeneidad de comportamiento.
¿De qué nos sirve saber esto?
Imagine poder incorporar al análisis de sistemas aspectos como comportamiento individual, diversidad de facetas de dicho comportamiento e e interacciones. Esto es posible mediante una herramienta llamada Simulación Basada en Agentes, la cual se enfoca en modelar sistemas compuestos por individuos caracterizados por comportamientos autónomos que interactúan entre sí, lo que influencia el comportamiento global del sistema. existen diversos tipos de aplicaciones en diferentes áreas para este paradigma de simulación, pues los agentes no necesariamente tiene que ser personas en una fila, sin que pueden ser cualquier tipo de entidades dotadas con reglas de comportamiento autónomo. Por ejemplo, individuos que conforman un ecosistema, firmas que conforman mercado, estudiantes o profesores que hacen parte de una institución educativa o ciudadanos de una determinada población. El aspecto clave es que estas entidades interactúan intercambiando información, según la cual van a tomar ciertas decisiones que van a determinar su comportamiento.
Teniendo en cuanta muchos de los sistemas que son estudiados desde la ingeniería, esta herramienta permite entender la generación de alguna de sus propiedades a partir de sus elementos constitutivos (individuos) y sus interacciones. La naturaleza computacional de esta herramienta permite explorar y entender dinámicas causales partiendo de la manera en la que sus protagonistas toman decisiones de forma autónoma. La simulación de agentes permite, por ejemplo, entender cómo la coordinación de todo el sistema puede surgir a partir del comportamiento descentralizado de cada uno.
Muchos de los problemas que aborda la ingeniería corresponden a sistemas socio-técnicos. Por lo tanto, es necesario valerse de conocimiento tanto en la dimensión técnica como social que permita analizar el impacto de las soluciones propuestas. De aquí se deriva la importancia de entender el componente humana (en relación con factores emocionales, cognitivos y de influencia social). Por lo tanto si se busca construir modelos que representen sistemas con dinámicas sociales realistas, es necesario valerse de herramientas que proporcionen un entendimiento del comportamiento de los elementos constituyentes de dichos sistemas.
