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MODELO PARA LA CARACTERIZACIÓN DE PROCESOS DE TOMA DE

DECISIONES NO PROGRAMADAS POR

MEDIO DE GAMIFICACIÓN

Autor Javier Albadán Romero

Licenciado en Diseño Tecnológico

Tutor Paulo Alonso Gaona

Ph.D. en Ingeniería de la Información y del Conocimiento

Universidad Distrital Francisco José De Caldas Maestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones

Énfasis en Sistemas de Información

Bogotá, Colombia Junio de 2016

Modelo para la caracterización de procesos de toma de decisiones no

programadas por medio de gamificación

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AGRADECIMIENTOS

A Dios, total gratitud por sus obras en mi vida. A mi familia, especialmente a

Nelcy Romero y Marcela Albadán. A la Universidad Distrital Francisco José de

Caldas, a los docentes de la Facultad de Ingeniería y personal administrativo,

pero con mención especial a mi director, Paulo Alonso Gaona. A la psicóloga

Luisa Salamanca y a mi compañero de estudio y desarrollo Kennit Ruz.

Gracias por el apoyo, las oportunidades y

experiencias brindadas



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CONTENIDO

Lista de Figuras .................................................................................... 4

Lista de Tablas ..................................................................................... 7

Lista de Ecuaciones ............................................................................... 7

Capítulo I Introducción ............................................................................. 9

Resumen ....................................................................................... 10

Introducción .................................................................................. 11

Problema de investigación ............................................................... 12

Justificación ................................................................................... 14

Objetivos ....................................................................................... 16

5.1 Objetivo General ....................................................................... 16

5.2 Objetivos Específicos ................................................................. 16

Capítulo II Marco de Referencia .............................................................. 17

Marco Teórico ................................................................................ 18

1.1 Toma de decisiones ................................................................... 18

1.1.1 Características cognitivas ...................................................... 19

1.1.2 Toma de decisiones no programadas ...................................... 21

1.1.3 Expertos en toma de decisiones ............................................. 22

1.1.4 Toma de decisiones en la alta dirección .................................. 24

1.1.5 Modelos matemáticos de la toma de decisiones ....................... 25

1.2 Negociación y la Toma de Decisiones No Programadas ................... 34

1.3 Gamificación ............................................................................. 38

1.3.1 El boom de la gamificación .................................................... 41

1.3.2 Diferencia entre gamificación, videojuegos y juegos serios ........ 43

1.4 Agente Inteligente ..................................................................... 44

Estado del Arte ............................................................................... 47

2.1 Procesos de selección ................................................................ 48

2.2 Perfiles de usuario ..................................................................... 50

2.3 Gamificación y juegos serios ....................................................... 52

Capítulo III Diseño y Desarrollo ............................................................... 55

Metodología ................................................................................... 56

Actividades de negociación relacionadas con la toma de decisiones no programadas ...................................................................................... 59

Modelado y diseño del sistema ......................................................... 63

3.1 Perspectiva Funcional – Diagrama de Casos de Uso ....................... 63



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3.2 Perspectiva Estructural .............................................................. 65

3.2.1 Diagrama de Despliegue ....................................................... 65

3.2.2 Diagrama de Componentes ................................................... 66

3.2.3 Diagrama de Paquetes .......................................................... 67

3.2.4 Modelado de datos ............................................................... 68

3.3 Perspectiva Comportamental........................................................ 71

3.3.1 Diagrama de Estados ........................................................... 71

3.3.2 Diagrama de Actividades ...................................................... 71

Diseño de escenarios basados en gamificación ................................... 73

4.1 Personajes / avatares ................................................................ 75

4.2 Tablero de puntaje .................................................................... 76

4.3 Salud ....................................................................................... 77

4.4 Retos ....................................................................................... 77

4.5 Eventos Aleatorios ..................................................................... 78

4.6 Estéticas .................................................................................. 80

4.7 Restricciones de tiempo ............................................................. 81

4.8 Captura de eventos de interacción ............................................... 82

Diseño del Agente Inteligente .......................................................... 84

5.1 Módulo de percepción ambiental ................................................. 85

5.2 Módulo de ejecución .................................................................. 85

5.3 Módulo de comunicación ............................................................ 86

5.4 Módulo de procesamiento de información ..................................... 87

5.5 Módulo de toma de decisiones y control ....................................... 87

5.6 Base del conocimiento y lista de tareas ........................................ 88

Capítulo IV Implementación y pruebas ...................................................... 90

Pruebas del modelo ........................................................................ 91

Resultados y Análisis ..................................................................... 100

Capítulo V Conclusiones ........................................................................ 110

Conclusiones ................................................................................ 111

Los aportes más significativos ........................................................ 116

Publicaciones ............................................................................... 117

Trabajos futuros ........................................................................... 117

Bibliografía ....................................................................................... 118



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LISTA DE FIGURAS

Figura 1. Procesos cognitivos del modelo de referencia de capas del cerebro en Wang

et al (2003) ........................................................................................... 19

Figura 2. Flujo de trabajo de negociación basada en equipos. Sanchez-Anguix et al

(2013) p. 2483 ....................................................................................... 36

Figura 3. Fases del Gartner Hype Cycle ....................................................... 42

Figura 4. Gamificación en el pico de las expectativas infladas ........................... 43

Figura 5. Matriz de clasificación de sistemas de agentes. Brenner et al (2012) p.

30 ....................................................................................................... 47

Figura 6. Métodos de personalización de contenidos de conocimiento y aprendizaje.

Bezza et al (2013) p. 219 ......................................................................... 52

Figura 7. Componentes del modelo propuesto .............................................. 57

Figura 8. Metodología del trabajo: Híbrido entre ADDIE y SCRUM ................ 58

Figura 9 Modelo de actividades para la caracterización de procesos de toma de

decisiones no programadas distribuidas en los componentes de negociación ....... 60

Figura 10 Diagrama de Casos de Uso, rol Administrador. Fuente: Autor ........ 64

Figura 11. Diagrama de Casos de Uso, rol RRHH. Fuente: Autor ....................... 64

Figura 12. Diagrama de Casos de Uso, rol Aspirante. Fuente: Autor .................. 65

Figura 13. Diagrama de Despliegue del sistema. Fuente: Autor ........................ 66

Figura 14. Diagrama de Componentes del sistema. Fuente: Autor .................... 67

Figura 15. Diagrama de Paquetes del sistema. Fuente: Autor .......................... 67

Figura 16. Diagrama Entidad Relación, BD corporativa. Fuente: Autor .......... 68

Figura 17. Diagrama Entidad Relación, BD juego. Fuente: Autor .................. 69

Figura 18. Modelo relacional de la base de datos corporativa. Fuente: Autor . 70

Figura 19. Modelo relacional de la base de datos del juego. Fuente: Autor .... 70

Figura 20. Diagrama de Estados de una prueba. Fuente: Autor .................... 71

Figura 21. Diagrama de Actividades del sistema. Fuente: Autor ....................... 72

Figura 22. Detalle de la propuesta del juego como prueba de selección ........ 73



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Figura 23. Modelo de prueba basada en gamificación como prueba de selección

........................................................................................................... 75

Figura 24. Avatares del juego. a) Mico, b) Pato, c) Águila, d) Jaguar y e) Búho.

Fuente: Sistema en ejecución .................................................................. 76

Figura 25. Tableros de puntaje de cada uno de los avatares disponibles. Fuente:

Sistema en ejecución ............................................................................. 77

Figura 26. Estados de salud de los integrantes de la manada. Fuente: Sistema

en ejecución.......................................................................................... 77

Figura 27. Alimentos del juego. En su orden, alimento del Mico, Pato, Águila

Jaguar y Búho. Fuente: Sistema en ejecución ............................................ 79

Figura 28. Avatares del juego .................................................................. 80

Figura 29. Alimento en el Gran Reto para cada uno de los avatares.............. 81

Figura 30. Rivales de cada tipo de avatar .................................................. 81

Figura 31. Enemigo de cada avatar .......................................................... 81

Figura 32. Flujo de acciones del agente inteligente por cada recorrido de un

integrante de la manada. Fuente: Autor ................................................... 89

Figura 33. Interfaz inicial de la aplicación web. Fuente: Sistema en ejecución 91

Figura 34. Interfaz de inicio de la aplicación web para el personal de Recursos

Humanos. Fuente: Sistema en ejecución .................................................. 92

Figura 35. Interfaz de inicio de la aplicación web para aspirante. Fuente: Sistema

en ejecución.......................................................................................... 92

Figura 36. Escenario de instrucciones iniciales en la prueba para un aspirante.


Figura 37. Escenario de autoevaluación de competencias psicológicas. Fuente:


Figura 38. Selección de avatar. Fuente: Sistema en ejecución ..................... 95

Figura 39. Instrucciones previas a la interacción con la Estación 1. Fuente:


Figura 40. Interacción en el escenario, búsqueda de alimento. Fuente: Sistema

en ejecución.......................................................................................... 96



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Figura 41. Integrantes de la manda, con los indicadores de salud afectados.


Figura 42. Creación de eventos aleatorios, rival y enemigo. Fuente: Sistema en

ejecución .............................................................................................. 97

Figura 43. Combate contra un rival, en este caso, la probabilidad arrojó un

combate perdido. Fuente: Sistema en ejecución ........................................ 98

Figura 44. Creación aleatoria del Gran Reto. Fuente: Sistema en ejecución. .. 98

Figura 45. Pérdida del gran reto y pérdida del 4to integrante de la manada.


Figura 46. Estadísticas finales de juego, desde el rol aspirante. Fuente: Sistema

en ejecución.......................................................................................... 99

Figura 47. Listado general de pruebas finalizadas/assessments. Fuente: Sistema

en ejecución........................................................................................ 100

Figura 48. Reporte de la autoevaluación de las competencias psicológicas.

Fuente: Sistema en ejecución ................................................................ 101

Figura 49. Comparativo con las gráficas polares de las competencias psicológicas

de diferentes aspirantes. Fuente: Sistema en ejecución ............................ 102

Figura 50. Registros de interacción en el juego. Fecha de registro, tiempo y clics

totales, y relación de dinamismo. Fuente: Sistema en ejecución ................ 103

Figura 51. Curva de dinamismo de un aspirante, se evidencia el descenso de la

curva. Fuente: Sistema en ejecución ...................................................... 103

Figura 52. Curva de planificación, de un jugador con tendencia a ser

procedimental y secuencial. Fuente: Sistema en ejecución ........................ 104

Figura 53. Curva de planificación, de un jugador que ejecuta múltiples acciones

al tiempo. Fuente: Sistema en ejecución ................................................. 104

Figura 54. Curva de planificación en términos de solicitudes de información para

apoyar la toma de decisiones. Fuente: Sistema en ejecución ..................... 105

Figura 55. Indicadores de las competencias "convicción" y "perseverancia".

Fuente: Sistema en ejecución ................................................................ 105

Figura 56. Ficha diseñada para la validación con expertos. ........................ 106



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Figura 57. Tiempos estimados de aplicación de pruebas tradicionales online.

Fuente: http://www.psigmacorp.com/es/recursos/preguntas-frecuentes .... 109

Figura 58. Tiempos de aplicación del modelo de prueba propuesto ............. 109

Figura 59. Modelo del Iceberg de Spencer y Spencer. Fuente Alles (2002) .. 112

LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Adaptación de los modelos de toma de decisiones según Daft (2007) y

Jones (2013) ......................................................................................... 22

Tabla 2. Taxonomía de las estrategias y criterios de la toma de decisiones. Wang

et al (2004) .......................................................................................... 25

Tabla 3. Validez de criterios para la selección de personal Robertson y Smith

(2001) ................................................................................................. 49

Tabla 4. Porcentaje de mejora de otros métodos de selección sobre la selección

al azar de candidatos ............................................................................. 49

Tabla 5. Clasificación de las habilidades mediadas por los juegos serios en las

empresas .............................................................................................. 54

Tabla 6. Relación entre las Actividades de TD No Programadas y las Estrategias .. 61

Tabla 7. Validación con expertos. Promedios de evaluación en ítems .......... 107

LISTA DE ECUACIONES

Ecuación 1. Colección de conjuntos de alternativas disyuntos no vacíos ........ 27

Ecuación 2. Función de selección desde una colección de alternativas ........... 27

Ecuación 3. Función de selección cuyo resultado es una alternativa .............. 27

Ecuación 4. Conjunto no vacío de alternativas ........................................... 27



Página | 8

Ecuación 5. Una decisión como resultado de una función que tiene como

parámetros un conjunto de alternativas y conjunto de criterios ................... 28

Ecuación 6. Toma de decisiones como producto cartesiano ......................... 28

Ecuación 7. Número posible de decisiones................................................. 28

Ecuación 8. Selección del resultado de menor peso (𝑚𝑖) por cada alternativa de

solución ................................................................................................ 29

Ecuación 9. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor peso

del conjunto de peores resultados (𝑚𝑖) ..................................................... 29

Ecuación 10. Selección del resultado de mayor peso (𝑀𝑖) por cada alternativa de

solución ................................................................................................ 30


del conjunto de mejores resultados (𝑀𝑖) ................................................... 30

Ecuación 12. Combinación lineal entre el menor peso (𝑚𝑖) y el mayor peso (𝑀𝑖)

por cada alternativa de solución 𝐴𝑖 ........................................................... 31


luego de la combinación detallada en la Ecuación 12 .................................. 31

Ecuación 14. Criterio de Laplace que incluye una sumatoria de las probabilidades

de cada alternativa de solución ................................................................ 32

Ecuación 15. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor valor

luego de la sumatoria de equiprobabilidades. ............................................ 33

Ecuación 16. Función para la obtención del dinamismo del aspirante. ........... 82

Ecuación 17. Función para la obtención de la planificación del aspirante. ...... 83

Ecuación 18. Función para la obtención del promedio de Solicitudes de

Información del aspirante. ...................................................................... 83

Ecuación 19. Función para la obtención del Promedio de Combates. ............. 84



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CAPÍTULO I

INTRODUCCIÓN



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RESUMEN

La toma de decisiones es una capacidad cognitiva de gran importancia para

personas que se desempeñan en los niveles jerárquicos superiores de una

organización. Esta investigación se enmarca dentro de la toma de decisiones no

programadas, las cuales son llevadas a cabo por una persona en escenarios

atípicos, donde la información es ambigua y conlleva la implementación de

métodos de solución poco habituales. En un proceso de selección para cargos de

alta gerencia se requiere medir las habilidades de un experto en toma de

decisiones y, en este sentido, las pruebas aplicadas en su mayoría de papel y

lápiz se caracterizan por ser de largos tiempos de aplicación y por un traspaso

de información explícito. Esto es debido a que el formato de selección múltiple

establece ciertas respuestas por defecto generando valores discretos.

Estos elementos plantean un escenario aún no resuelto y bajo este contexto se

proyecta generar un aporte a los procesos de selección con un modelo para

caracterizar los procesos de toma de decisiones no programadas, el cual se

posicione como intermediario en el traspaso de información implícita, basándose

en mecánicas de juegos (gamificación), como estrategia que posibilita una

interacción con salidas cuantificables. A partir de establecer una metodología

híbrida entre SCRUM y ADDIE, y haciendo uso de técnicas de agentes

inteligentes, se consolida un aplicativo web como prototipo del modelo para

apoyar los procesos de selección en tanto se dinamizan las estrategias para

evaluar y perfilar aspirantes. Los resultados de la implementación demuestran

una disminución en los tiempos de aplicación de la prueba psicológica y el

traspaso implícito de información para generar el perfil del aspirante.

Adicionalmente se presenta otra potencial área de implementación de la

gamificación, en este caso, en los procesos de selección de personal.

Palabras Clave: gamificación, toma de decisiones, selección de personal,

perfilamiento de usuario, agente inteligente



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INTRODUCCIÓN

Un proceso de selección aplicado por una organización se lleva a cabo para la

promoción, reasignación u ocupación de un nuevo cargo. Sus objetivos básicos

son: evaluar las diferencias entre los candidatos y predecir el desempeño futuro

de cada aspirante. Este estudio se concentra en la toma de decisiones como

aspecto trascendental en los filtros implementados por empresas en la selección

de personal, principalmente para aspirantes a cargos de alta gerencia. La toma

de decisiones no programadas se da en escenarios atípicos, donde se posee poca

información y exige, a quién toma las decisiones, recurrir a procesos de solución

poco habituales en toma de decisiones.

Para caracterizar la toma de decisiones no programadas se pretende establecer

un modelo basado en gamificación que permita dinamizar la aplicación de

pruebas en procesos de selección y optimizar tiempos de aplicación. Kapp (2012)

define el término gamification como: “es el uso de mecánicas basadas en juego,

estéticas y pensamiento de juego para involucrar a la gente, motivar la acción,

promover el aprendizaje, y resolver problemas”. Esto se complementa con la

premisa sustentada por Winn (2009) quien al referirse a cerca de los sistemas

basados en mecánicas de juegos, resalta que combinan entretenimiento con la

transferencia de conocimiento.

La estructura del documento está constituida por la presentación del problema

de investigación, su correspondiente justificación y los objetivos del trabajo. El

marco referencial que sustenta el proyecto es expuesto posteriormente. Luego

se indican los aspectos metodológicos, de diseño y desarrollo. Seguidamente se

abordan los detalles de implementación y pruebas para finalizar con las

conclusiones y recomendaciones.



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PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN

El éxito de una organización depende en gran medida de las decisiones tomadas

por sus directivas. Cuando las decisiones son tomadas por un grupo de

dirigentes, las habilidades de comunicación, manejo de conflictos, trabajo

colaborativo y trabajo bajo presión, predominan en un ambiente de negociación

y mediación. Así, encontrar personal idóneo para cargos de alta gerencia implica

estructurar procesos de selección de personal robustos.

El proceso de selección de personal o de ascenso de empleados es considerado

como “un proceso crítico en la gestión integrada de recursos humanos en las

organizaciones, en la medida en que condiciona poderosamente la eficacia de

los procesos de gestión que se producen después de efectuada la selección”

según Salgado y Moscoso (2008). Los autores resaltan que las actividades que

se llevan a cabo habitualmente en los procesos de selección merecen una

reconsideración. Esto, debido a que se han identificado dudas de la eficacia para

aplicar una prueba escrita que hace evidente las pretensiones de lo que se quiere

indagar, a lo que se suma que generalmente son largos tiempos de aplicación.

Por su parte, Highhouse (2008) menciona que la tradicional entrevista no

estructurada es más eficaz que otros procedimientos que involucren una

resolución por medio de papel y lápiz. Sin embargo, la mayoría de las empresas

realizan más frecuentemente dichos procedimientos (pruebas a mano,

generalmente de selección múltiple). Esto se complementa con el hecho que los

profesionales en recursos humanos son conscientes de las limitaciones de la

entrevista no estructurada, lo cual es mencionado por Rynes, Colbert, y Brown

(2002) citados por Highhouse. De igual forma, autores como He y Gong (2010)

coinciden con estas posturas, en tanto sustentan las siguientes limitaciones en

algunos métodos de selección de personal: en la investigación de antecedentes

se puede obtener información falsa o errada, las entrevistas requieren ser

aplicadas por expertos capacitados para no dejarse llevar por cierta parcialidad,



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mientras que con el polígrafo existe una alta probabilidad de falsos positivos, el

procedimiento es largo y arduo y a esto se suma que en algunos países no es

legal aplicarlo o falta reglamentación al respecto.

En términos generales, existen diferencias en las posturas de autores que

abordan temas referentes a la eficiencia o validez de diferentes métodos de

selección de personal, tal como se evidencia en Jessop (2004), quién

adicionalmente deja en evidencia la preferencia, por parte de organizaciones,

por recurrir a centros de evaluación para externalizar los procesos de selección.

Como delimitación de este estudio, se abarca únicamente la capacidad de toma

de decisiones, en tanto es pertinente aclarar que la búsqueda de un perfil

específico en una prueba de selección o de ascenso de personal implica el

establecimiento de un buen número de criterios para filtrar los aspirantes. La

toma de decisiones a abordar, será del tipo no programadas la cual, según L. A.

Corona (2004), es originada en un escenario donde se posee poca información

y que no suele ocurrir con frecuencia, esto implica recurrir a estrategias de toma

de decisiones y procesos de solución poco habituales y por ende permite medir

las capacidades para la toma de decisión.

Koontz et al (1998) Mencionan que la toma de decisiones no programadas son

responsabilidad de los niveles superiores en la jerarquía organizacional y de allí

la importancia de realizar procesos de selección rigurosos, objetivos y que los

candidatos expongan criterios consistentes.

De esta manera se plantea como pregunta de investigación: ¿Cómo

caracterizar la toma de decisiones no programadas de una persona

mientras interactúa con un modelo de evaluación basado en

gamificación?



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JUSTIFICACIÓN

Los procesos de selección de personal emplean métodos y técnicas que

posibilitan medir las capacidades y competencias de los aspirantes. La mayoría

de dichas pruebas o test se caracterizan por ser escritos y de selección múltiple

con la intención de otorgar cierta imparcialidad, que otras técnicas, como la

entrevista, puede no conceder en muchos casos. Estos elementos plantean un

escenario aún no resuelto y bajo este contexto se estructura este proyecto, en

la búsqueda de generar un aporte a los procesos de selección.

Así, este trabajo pretende generar un aporte a este escenario, susceptible de ser

dinamizado con diferentes metodologías que permitan recoger datos del

comportamiento y respuestas de un usuario ante diferentes eventos de forma

implícita, aspecto afín con la implementación de mecánicas de juegos, pues

permite la transferencia tácita de ciertos tipos de información según Winn (2009).

De manera que esta vía ofrece ventajas para implementar la gamificación en

procesos de selección, pues como se expresa en Zichermann y Cunningham

(2011) la gamificación es el proceso de aplicar el pensamiento de juego y las

mecánicas de juego para comprometer al usuario y solucionar problemas.

Adicional al traspaso implícito de información, que es el elemento principal que

motiva la implementación de la gamificación, ésta ofrece las ventajas que la

interacción con un videojuego en la actualidad también brinda, en donde se

destacan 3 ventajas: 1) la medición del rendimiento de un usuario, 2) el manejo

de perfiles de usuario y 3) la aplicación de mecánicas de juego. A continuación

se sustenta cada uno de estos elementos mencionados.

Inicialmente Burke (2012) resume la gamificación como la descripción de la

tendencia general de emplear mecánicas de juego en entornos de no

entretenimiento como la innovación, marketing, formación, rendimiento de los

empleados, la salud y el cambio social. Siendo relevante para este estudio el



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aspecto del rendimiento de los empleados, que en este caso se puede extrapolar

al rendimiento de un aspirante en el momento de actuar como jugador.

En cuanto a la categorización de perfiles de usuario (jugador), el centro de

innovación del BBVA, en su publicación Edge (2012), menciona que “en la

gamificación los arquitectos del negocio deben estar dispuestos a gestionar

diferentes tipos de jugadores (triunfadores, sociables, exploradores y

ambiciosos)”. Esto se consigue describiendo el comportamiento generalizado en

un espacio virtual, lo cual es un elemento que detalla una potencialidad de

aplicar las mecánicas y dinámicas del juego dentro de una compañía para

abordar diferentes perfiles de usuario.

Finalmente, la implementación de mecánicas de juego posibilita consolidar en

una sola actividad los siguientes elementos, que permiten presuponer un

escenario donde un jugador (aspirante) expondrá todas sus habilidades, pues

como se menciona en Goasduff y Pettey (2011) esto asegura que el jugador se

sienta capaz de alcanzar las metas y los involucra manteniendo el compromiso.

Los elementos son:

- Objetivos claros

- Reglas de juego

- Narrativa convincente

- Actividades desafiantes pero alcanzables

A estos criterios, se suma el crecimiento de la gamificación que es expuesto en

Edge (2012) donde se relacionan diferentes empresas que han iniciado procesos

de gamificación entre las que se destacan el mismo BBVA, Microsoft, Volkswagen,

Barclays, Siemens, IBM, Google, entre otras. En cifras económicas, el gasto en

gamificar procesos se calcula que aumentará de 100 millones de dólares

invertidos en el 2011 a 2.800 millones que se invertirían en el 2016. Esto genera

una alta concentración e inversión de la industria por implementar la gamificación

en diferentes procesos, lo cual otorga interés por este tipo de desarrollos.



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Finalmente, como facultad de ingeniería, la pertinencia del trabajo se sustenta

en tanto la gamificación se conecta con los conceptos existentes y de

investigación en la interacción humano – computadora y estudios de juegos, tal

como lo sintetizan Deterding et al (2011), mientras que las teorías de la decisión

se aplican extensamente en múltiples áreas como la informática cognitiva,

ciencias cognitivas, ciencias de la computación, psicología, ciencias

administrativas, economía, sociología, ciencia política y estadística como se

muestra en Wang et al (2004).

OBJETIVOS

5.1 OBJETIVO GENERAL

Desarrollar un modelo para la caracterización de procesos de toma de decisiones

no programadas de una persona en entornos de negociación por medio de

gamificación.

5.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Identificar las actividades de negociación relacionadas con la toma de

decisiones no programadas para la especificación inicial del modelo.

Desarrollar un modelo de captura de información y caracterización de

usuarios basado en gamificación.

Consolidar las técnicas basadas en agentes inteligentes para probar el

modelo planteado.



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CAPÍTULO II

MARCO DE REFERENCIA



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MARCO TEÓRICO

Este apartado presenta las bases conceptuales del presente trabajo en dos

etapas: se inicia con la conceptualización sobre la toma de decisiones, donde se

presentan aspectos cognitivos, teóricos, estratégicos, entre otros de este

ámbito. Posteriormente, se relacionan los conceptos sobre gamificación con

miras a la estructuración del modelo de caracterización. La acotación que se

debe realizar sobre el concepto de negociación, es desarrollada en el apartado

1.2, donde se establece el vínculo con la toma de decisiones no programadas y

se finaliza con las nociones conceptuales alrededor de los agentes inteligentes.

1.1 TOMA DE DECISIONES

La toma de decisiones es un proceso meta cognitivo involucrado en casi todo

proceder cotidiano, el cual ocurre durante unos pocos segundos en la mente

humana, tanto en acciones conscientes como subconscientes. La toma de

decisiones se puede detallar a partir de tres elementos constituyentes según

Zachary et al (1982): la situación de decisión, quién toma las decisiones

(negociador) y el proceso de decisión. Desde otra perspectiva, Wang et al (2004)

exponen tres elementos esenciales para la toma de decisiones, basándose en el

axioma de la elección de Lipschutz, con las cuales se sustenta el desarrollo de

sistemas expertos y sistemas de apoyo a la decisión al ser trabajados de forma

rigurosa. Los elementos son: las metas de decisión, un conjunto de elecciones

alternativas y un conjunto de criterios o estrategias, siendo estos aspectos los

que se convierten en los elementos clave para modelar y matematizar los

procesos de toma de decisiones, tal como se abordará más adelante. A

continuación se presentan las características cognitivas asociadas a la toma de

decisiones.



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1.1.1 Características cognitivas

La toma de decisiones es uno de los 37 procesos cognitivos fundamentales que

se encuentra en la capa cognitiva superior del cerebro. En este se concentra la

elección de una opción de preferencia entre un conjunto de posibilidades tal

como se expone en Wang et al (2003). Los autores describen un modelo de

referencia de capas del cerebro, tal como se ilustra en la Figura 1, en donde

describen una función cognitiva superior como una función vital avanzada del

cerebro que se desarrolla y adquiere con el apoyo de funciones meta cognitivas.

Entre otras funciones del cerebro de esta capa superior, de acuerdo a Wang et

al (2003) se encuentran el reconocimiento, la imaginación, comprensión,

aprendizaje, razonamiento, deducción, inducción, toma de decisiones,

resolución de problemas, la explicación, análisis, síntesis, creación, analogía,

planificación y cuantificación. Todas estas funciones se encuentran clasificadas

dentro de los procesos conscientes del cerebro, los cuales se caracterizan por

ser adquiridos, moldeados, se pueden controlar intencionadamente y que se

basan en la voluntad, metas y motivaciones.

Figura 1. Procesos cognitivos del modelo de referencia de capas del cerebro en Wang et al

(2003)

En esa misma línea, el conocimiento y la toma de decisiones son considerados

como la consecuencia final de un proceso de percepción, tratamiento de la

información y el almacenamiento de la información como lo argumenta Bayani



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Abbasy (2012). La toma de decisiones está directamente involucrada con la

solución de problemas, como comportamiento base de la conducta humana. En

este sentido, Chiew y Wang (2004) argumentan que un espacio de problema

incluye primero, una descripción de todos los estados posibles de la tarea y quien

va a solucionar el problema y segundo, una lista de las formas de moverse entre

los estados de búsqueda.

Adicionalmente, Ben-Arieh et al (2009) mencionan que la teoría de la decisión

no sólo concentra su atención en las decisiones individuales, sino que contempla

el análisis de las decisiones del grupo. Salinas y Jalil (2014) llevan a cabo una

diferenciación entre la toma de decisiones individual y las grupales. En cuanto a

la toma de decisiones individual, realizada por una sola persona, existen ciertos

factores cognitivos que influyen en el tomador de decisiones:

Habilidades relacionadas con la percepción

Capacidad de procesamiento de información

Abstracción y concreción

Grado de dogmatismo

Grado de flexibilidad para considerar un cambio en la decisión luego de

ser tomada

Aprendizaje

Por su parte, la toma de decisiones en grupo es considerada más compleja dado

que es compartida, donde inicialmente se presenta un intercambio de

información para luego llevar a cabo un proceso de interacción. Salinas y Jalil

(2014) exponen algunas características que tiene la toma de decisiones grupal

donde se destacan diferentes modelos mentales, niveles de participación de los

integrantes e incluso la influencia del director para la toma de decisión, donde

puede llegar a ser por consenso, votación o dictatorial. Es este enfoque el que

permitiría establecer un vínculo con las actividades de negociación realizadas

por quienes desarrollan actividades de alta gerencia.



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1.1.2 Toma de decisiones no programadas

Los procesos de toma de decisiones son determinados por el tipo de problema

que se va a solucionar. En esencia se conciben dos tipos de problemas como lo

define L. A. Corona (2004): estructurados y no estructurados. El primer tipo

hace referencia a problemas cuyo objetivo de solución está claramente definido,

donde las características del problema están bien documentadas, la información

relacionada es completa o fácilmente de completar y adicionalmente son

problemas habituales para quién toma las decisiones.

Por su parte, en el segundo tipo, los problemas no estructurados se caracterizan

por ser escenarios nuevos o con un alto grado de desconocimiento para

desenvolverse y tomar decisiones. La información que define el problema es

ambigua o incompleta y aunque se puede tener el objetivo claro, son pocas las

herramientas dadas para proceder de manera rutinaria.

En la misma vía en que están definidos los tipos de problemas, la toma de

decisiones presenta también dos tipos básicos de clasificación: la toma de

decisiones programadas y la toma de decisiones no programadas. Estos dos

tipos de toma de decisiones corresponden a problemas estructurados y no

estructurados respectivamente. Del primer tipo es esencial mencionar que son

decisiones rutinarias o repetitivas, tal como mencionan Koontz et al (1998),

siendo en esencia una decisión tomada con base en antecedentes o que se ciñen

a criterios prestablecidos o reglas de decisión. Un operario de una máquina o el

conductor de un automóvil ejecutan este tipo de decisiones pues las acciones

que llevan a cabo ya están interiorizadas.

La toma de decisiones no programadas se aplica en problemas no estructurados,

los cuales por su condición de novedad y vaga definición implica recurrir a

procesos de solución no frecuentes pues quién va a tomar la decisión no tiene

interiorizados ciertos métodos básicos de solución. El problema no estructurado

se erige en un escenario excepcional, no habitual, por ende las acciones de



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respuesta no son instantáneas según L. A. Corona (2004). Esta situación puede

tener repercusiones ciertamente complejas teniendo en cuenta que en algunos

escenarios, se pueden tomar decisiones imprecisas porque se pierden alternativas

o se recibe información inexacta sobre los posibles resultados de las diferentes

opciones como lo explican Para Sarne et al (2011).

Finalmente, Koontz et al (1998) resaltan que las decisiones en una organización

no son completamente programadas ni completamente no programadas, sino

una combinación de ambos tipos, lo cual debe ser de pleno conocimiento de un

experto en toma de decisiones. Algunas características de los modelos de

decisión a los que recurre un experto en toma de decisiones son presentadas a

continuación.

1.1.3 Expertos en toma de decisiones

Es necesario conocer la forma en que un experto tomaría decisiones en un

contexto organizacional teniendo en cuenta que los procesos de toma de

decisiones se encuentran mediados por diferentes factores y fenómenos que

limitan a una organización. Un experto en toma de decisiones debe tener la

capacidad de conocerlos y comprenderlos de tal forma que el modelo de decisión

que se decida ejecutar surja de una acción consciente y colectiva. En la Tabla 1

se muestra en paralelo diferentes modelos de decisión que autores influyentes

en el campo de estudio, como Daft y Jones, han estructurado según las

diferentes condiciones que afronte una organización.

Tabla 1. Adaptación de los modelos de toma de decisiones según Daft (2007) y Jones

(2013)

Criterio DAFT JONES

Proceso de

toma de

decisiones

Identificación y solución de

problemas.

Análisis de las condiciones del

entorno, el rendimiento de la

organización a fin de

encontrar sus deficiencias.

El proceso de toma de decisión

debe responder a un problema.

Selección de una solución o curso

de acción.

Crea un valor a las partes

interesadas de una organización.



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Enfoque

racional

Monitor de decisión

Definición del problema de

decisión.

Especificación de objetivos de

decisión.

Diagnóstico del problema.

Desarrollo de alternativas de

solución.

Evaluación de alternativas.

Selección de la mejor

alternativa.

Implementación de la

alternativa escogida.

Identificación y definición del

problema

Generación de alternativas de

solución al problema.

Selección de la solución e

implementación del problema.

Limitada

perspectiva de

la racionalidad

Se caracteriza por:

- Decisiones rápidas

- Análisis de factores internos

y externos que afectan la

organización.

- No es viable realizar un

análisis sistemático.

Capacidad mental para

determinar y evaluar

alternativas.

Los gestores presentan una

capacidad limitada para procesar

la información acerca de

alternativas.

Utilizan herramientas

tecnológicas y tecnologías.

La toma de decisiones parte de:

Conocimiento, experiencia e

intuición.

El modelo no

estructurado

No lo menciona explícitamente Fases:

Identificación de la etapa: origen

del problema.

Desarrollo de la etapa:

planteamiento de alternativas.

Selección de la etapa: evaluación

e implementación.

Gestión de

ciencia de

enfoque

Aplicación de modelos

cuantitativos.

Identificación de variables.

Estudio de la probabilidad de

cada solución al problema.

No lo menciona explícitamente

Conceptos que

desarrollan los

autores

Gran velocidad en los

entornos.

Decisión errores y

aprendizaje.

Decisión de aprendizaje.

Organización de aprendizaje.

Gestión del conocimiento y

tecnología de la información.

Frecuencia y representatividad.

Proyección y ego-defensa.

Escala de compromiso.

Teoría de juegos.

Al considerar las posibles estrategias para llevar a cabo la toma de decisiones,

es necesario relacionar las diferentes estrategias y criterios de decisión que son

usadas principalmente en procesos de toma de decisiones incluso con el apoyo

de sistemas de apoyo, estos elementos son expuestos en la siguiente sección.



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1.1.4 Toma de decisiones en la alta dirección

Los gerentes de niveles estratégicos y operativos en muchas organizaciones

afrontan, con frecuencia, problemas de decisión similares que pueden variar

debido a diferencias en sus estilos de toma de decisiones así como de la

subjetividad, tal como sustenta Bolloju (1998). La toma de decisiones

involucradas con las actividades llevadas a cabo en la alta dirección son

denominadas decisiones estratégicas desde la perspectiva de Rodriguez y

Pedraja (2012). Las decisiones estratégicas se definen como elecciones de tal

importancia en tanto comprometen la asignación de determinados recursos y el

alcance y mantenimiento de la ventaja competitiva.

Para Hitt y Collins (2007) la toma de decisiones estratégicas representa un

elemento clave en la alta dirección en la medida en que determina una alineación

de los recursos y capacidades, de la organización, respecto a las oportunidades

y amenazas que existen en el entorno.

Un término que es susceptible de ser atribuido a este contexto de la toma de

decisiones en la alta dirección, es el planteado en Plata (2008), quién puntualiza

que un juego gerencial es un modelo matemático y un modelo estocástico, donde

a partir de ciertas fórmulas se hace uso de un raciocinio lógico para las

decisiones, pero adicionalmente, se considera estocástico porque implica

aleatoriedad en tanto existen variables que influyen directamente en el

comportamiento de la organización sin que ésta pueda establecer control sobre

dichas variables (indicadores económicos y competencia). Lo interesante de

abordar esta perspectiva, es que se establece el vínculo directo con la teoría de

juegos que se encarga de estudiar la elección ideal cuando las decisiones

dependen de los demás involucrados, haciendo uso de argumentos de

racionalidad y restricciones presentes.

Astaiza y Ojeda (2011) describen como escenario de la toma de decisiones una

acción de elegir entre varias alternativas, siendo un proceso racional que llena



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toda la actividad de solución de problemas. Sin embargo, Rodriguez y Pedraja

(2012) profundizan más respecto a dicha racionalidad, y en esa vía relacionan

diferentes autores para sustentar que la racionalidad limitada prevalece en los

procesos de toma de decisiones. La racionalidad limitada, se caracteriza porque

quien toma la decisión no posee toda la información necesaria para hacer la

elección, su mente no logra concebir todas las posibilidades de solución al

problema, tampoco consigue proyectar todas las implicaciones de esas

posibilidades y el tiempo no es infinito para tomar la decisión.

1.1.5 Modelos matemáticos de la toma de decisiones

Existe una gran variedad de estrategias desarrolladas desde la perspectiva

tradicional, así como también desde la teoría del juego, la ciencia cognitiva,

ciencias de la gestión y la economía que conllevan a diversos modelos

matemáticos sobre la toma de decisiones. Bajo estos enfoques, Wang et al

(2004) exponen una taxonomía de modelos y criterios de la toma de decisión a

partir de cuatro categorías. La Tabla 2 muestra la taxonomía mencionada.

Tabla 2. Taxonomía de las estrategias y criterios de la toma de decisiones. Wang et al

(2004)

Estrategia Criterio

1. Intuitivo

a. Arbitraria Basado en la selección más fácil o familiar

b. Preferencial Basado en la propensión, afición, tendencia, expectativa

c. Sentido común Basado en axiomas y juicios

2. Empírico

a. Ensayo y error Basado en ensayos exhaustivos

b. Experimental Basado en los resultados de experimentos

c. Experiencia Basado en el conocimiento existente

d. Consultor Basado en la consulta profesional

e. Estimación Basado en una evaluación aproximada



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3. Heurístico

a. Principios Basado en teorías científicas

b. Ética Basado en criterios filosóficos y creencias

c. Representativo Basado en reglas comunes del pulgar

d. Disponibilidad Basado en información limitada o máximos locales

e. Anclaje Basado en una presunción o parcialidad y su justificación

4. Racional

4.1 Estático

a. Costo mínimo Basado en la minimización de energía, tiempo y dinero

b. Máximo beneficio Basado en la maximización de funcionalidad, fiabilidad,

calidad, usabilidad

c. Máxima utilidad Basado en la relación costo-beneficio

Certeza Basado en la máxima probabilidad, datos estadísticos

Riesgos Basado en la mínima pérdida o arrepentimiento

Incertidumbre

Pesimista Basado en el minimax

Optimista Basado en el maximax

4.2 Dinámico

a. Eventos interactivos Basado en autómatas

b. Juegos Basado en conflictos

Suma cero Basado en la sumatoria (ganancia + pérdida) = 0

Suma no cero Basado en la sumatoria (ganancia + pérdida) ≠ 0

Las dos primeras categorías (intuitivo y empírico) están en la vía de la psicología

cognitiva intuitiva humana y por lo tanto no poseen un modelo racional para

explicar dichos criterios de selección. Por lo tanto, no se detalla el modelado

matemático al respecto de esta categoría de estrategias, sin embargo, el modelo

aquí propuesto para caracterizar procesos de toma de decisiones no

programadas, contempla capturar acciones que permitan determinar si el

negociador (quién toma las decisiones) recurrió a una de las estrategias en

mención. A continuación se detalla un modelo matemático preliminar para luego

ilustrar algunos de los principales modelos matemáticos de la toma de decisiones

los cuales son implementados principalmente en los sistemas de soporte a la

toma de decisiones.



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Modelo matemático preliminar

En este apartado se trabajarán los modelos matemáticos fundamentales y

generales de la toma de decisiones abordadas en el trabajo de Wang et al

(2004). En una primera aproximación, el axioma de la selección establece que

existe una función de selección de alguna colección no vacía de conjuntos de

alternativas disyuntos no vacíos indicados en la Ecuación 1,

{𝐴𝑖 | 𝐴𝑖 , 𝑖 ∈ 𝐼}, 𝐴𝑖 ⊆ 𝑈, 𝑦, 𝐴𝑖 ≠ ∅

Ecuación 1. Colección de conjuntos de alternativas disyuntos no vacíos

Por lo tanto, se tiene una función como se muestra a continuación en la Ecuación

2.

𝑓: {𝐴𝑖} → 𝐴𝑖 , 𝑖 ∈ 𝐼

Ecuación 2. Función de selección desde una colección de alternativas

Que se considera una función de selección si se obtiene como resultado un

elemento 𝑎𝑖, que representaría una alternativa seleccionada, la cual pertenece a

un conjunto de alternativas 𝐴𝑖, tal como se refleja en la Ecuación 3.

𝑓(𝐴𝑖) = 𝑎𝑖, 𝑎𝑖 ∈ 𝐴𝑖

Ecuación 3. Función de selección cuyo resultado es una alternativa

El conjunto de alternativas, que se caracteriza porque cada una de las

alternativas es diferente a las demás pero que pertenecen a un conjunto de

posibles alternativas es expresado en la Ecuación 4.

𝐴𝑖, 𝐴𝑖 ∩ 𝐴𝑖´ = ∅, 𝑖 ≠ 𝑖´, 𝑖 ∈ 𝐼, 𝑖´ ∈ 𝐼, 𝐴𝑖 ⊆ 𝑈

Ecuación 4. Conjunto no vacío de alternativas

De la Ecuación 3 se puede obtener la especificación formal de una decisión (𝑑)

que es una alternativa seleccionada ( 𝑎𝑖 ) desde un conjunto no vacío de



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alternativas (𝐴𝑖) y que se obtiene cuando se añade un conjunto de criterios para

la selección de alternativas (𝐶), lo que se expresa en la Ecuación 5,

𝑑 = 𝑓(𝐴𝑖 , 𝐶)

Ecuación 5. Una decisión como resultado de una función que tiene como parámetros

un conjunto de alternativas y conjunto de criterios

Finalmente, el proceso cognitivo de la toma de decisiones se modela como un

producto cartesiano entre las alternativas de selección (𝐴𝑖) y unos criterios

establecidos (𝐶) para lograr una meta determinada de decisión, como se expresa

en la Ecuación 6

𝑑 = 𝑓: 𝐴𝑖 × 𝐶 → 𝐴𝑖 , 𝑖 ∈ 𝐼, 𝐴𝑖 ⊆ 𝑈, 𝐴𝑖 ≠ ∅

Ecuación 6. Toma de decisiones como producto cartesiano

El número posible de decisiones (𝑛) se puede determinar a partir del tamaño de

𝐴𝑖 y 𝐶.

𝑛 = #(𝐴𝑖) ⋅ #(𝐶)

Ecuación 7. Número posible de decisiones

Donde # es un cálculo cardinal sobre los conjuntos. Si alguno de los dos

conjuntos, de alternativas de selección o de criterios, es igual a cero, la decisión

no se puede derivar.

Modelos matemáticos generales

La teoría de decisiones abarca diversos modelos y métodos formales para

realizar un acercamiento analítico y sistemático para estudiar lo concerniente a

optimizar procesos de selección. Un enfoque ya bastante conocido es la

investigación de operaciones con sus distintas estrategias y modelos de solución

de problemas, tal como se evidencia en Hillier et al (2002) quienes abordan esta

disciplina como aplicación a “la conducción y coordinación de actividades en una

organización” y en Jiménez L. y Jiménez M. (2014) quienes realizan una



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explicación de algunos de los modelos que son más implementados para llevar

a cabo una toma de decisiones acertada en ambientes de certeza, riesgo,

incertidumbre, con información experimental, etc.

Para comprender con facilidad cada uno de los criterios que se presentan a

continuación, se debe partir de la premisa que para tomar una decisión se tienen

varias alternativas (por ejemplo: 𝑋, 𝑌, 𝑍). Dichas alternativas que darán solución al

problema planteado tendrá diferentes valores o resultados, los cuales pueden ser

influenciados por características del ambiente o entorno donde se tomará la

decisión (por ejemplo: 𝑋1, 𝑋2, 𝑋3,, 𝑌1, 𝑌2, 𝑌3, 𝑍1, 𝑍2, 𝑍3,).

Criterio de Wald (minimax):

Es un criterio de decisión orientado a mantener una postura “prudente”. Consiste

básicamente en tomar cada alternativa de solución, asignarle el peor resultado

posible y entre ellos escoger la mejor.

Inicialmente, se tendrá un conjunto de alternativas 𝐴𝑖, de las cuales se debe

escoger la de menor peso, tal como se evidencia en la Ecuación 8, en donde rij

implica tener un conjunto de pesos por una sola alternativa. Por su parte, mi es

el conjunto con los menores pesos obtenidos por cada alternativa.

𝐴𝑖 = 𝑀𝑖𝑛 𝑟𝑖𝑗 = 𝑚𝑖

Ecuación 8. Selección del resultado de menor peso (𝑚𝑖) por cada alternativa de

solución

Posteriormente, se toma el conjunto de los pesos menores, o peores resultados,

de cada alternativa para seleccionar el mayor de ellos, como lo describe la

Ecuación 9.

𝑑 = 𝑀𝑎𝑥 (𝑀𝑖𝑛 𝑟𝑖𝑗) = 𝑀𝑎𝑥(𝑚𝑖)

Ecuación 9. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor peso del

conjunto de peores resultados (𝑚𝑖)



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Se considera un método conveniente cuando el tomador de decisiones espera la

peor condición para sí mismo y procura encontrar la solución para hacer frente a

la oposición, según Xiaogang y Qijie (2011), quienes tienen presente que la

investigación en estas situaciones de decisión es también llamada teoría del juego.

Radner (2015) expone que el criterio Wald, también es conocido la regla

minimax, es el método candidato más prometedor para el comportamiento

racional en situaciones que consideran incertidumbres.

Criterio Maximax:

Es la contraparte del Criterio de Wald y caracteriza una orientación “optimista”

o “arriesgado” para tomar una decisión. Radzian et al (2010) lo sintetizan como

la estrategia con la que se pretende maximizar la ganancia. Básicamente, se

tomará cada alternativa, se le asigna el valor máximo posible, y de esos valores

máximos se selecciona nuevamente el mejor.

Se parte de un conjunto de alternativas inicial 𝐴𝑖, el cual puede contener varios

pesos y de ellos se debe escoger el mejor, el más alto como se presenta en la

Ecuación 10. rij implica tener un conjunto de pesos por una sola alternativa. Por

su parte, mi es el conjunto con los mayores pesos obtenidos por cada

alternativa.

𝐴𝑖 = 𝑀𝑎𝑥 𝑟𝑖𝑗 = 𝑀𝑖

Ecuación 10. Selección del resultado de mayor peso (𝑀𝑖) por cada alternativa de

solución

Del conjunto de los mejores pesos, o mejores resultados, de cada alternativa

𝑚𝑖, se selecciona el mayor de ellos, como lo expresa la Ecuación 11:

𝑑 = 𝑀𝑎𝑥 (𝑀𝑎𝑥 𝑟𝑖𝑗) = 𝑀𝑎𝑥(𝑀𝑖)

Ecuación 11. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor peso del

conjunto de mejores resultados (𝑀𝑖)



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Los criterios que se presentan a continuación plantean procesos matemáticos

que implican tabular, graficar o hacer uso de sistemas de soporte a las

decisiones. Por lo tanto es pertinente aclarar que en el presente trabajo no se

detallarán pues se parte de la primicia de estudiar la toma de decisiones no

programadas de un tomador de decisiones quién no llevaría a cabo procesos

extensos o apoyándose en aplicaciones o software en general.

Criterio Hurwicz

Es un criterio de toma de decisión que se encuentra en la mitad del criterio de

Wald y el Maximax. El tomador de decisión evalúa el grado de pesimismo en un

coeficiente al que se le denomina ∝.

Con el coeficiente se determina una combinación lineal convexa entre el mejor

y el peor resultado para cada alternativa y se elige la mejor. La Ecuación 12

incluye el coeficiente ∝ del grado de pesimismo en cada término de la expresión.

𝐴𝑖 → 𝐶𝑖 =∝ 𝑚𝑖 + (1−∝)𝑀𝑖

Ecuación 12. Combinación lineal entre el menor peso (𝑚𝑖) y el mayor peso (𝑀𝑖) por

cada alternativa de solución 𝐴𝑖

Después, se obtiene la decisión a partir del valor más alto luego de las

combinaciones, como se evidencia en la Ecuación 13.

𝑑 → 𝑀𝑎𝑥 𝐶𝑖 = 𝑀𝑎𝑥{∝ 𝑚𝑖 + (1−∝)𝑀𝑖}

Ecuación 13. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor peso luego

de la combinación detallada en la Ecuación 12

En este criterio, el coeficiente del grado de pesimismo, se convierte en un elemento

indispensable. Van Nam et al (2009) demuestran que si no se posee información

sobre la probabilidad de distribución de ∝, es razonable asumir que esos valores

están distribuidos uniformemente en el intervalo [0,1]. Por su parte, Jiménez L. y



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Jiménez M. (2014) ilustran el desarrollo de las combinaciones por medio de una

tabla donde desarrollan cada una de las expresiones plasmadas en la Ecuación 12

y posteriormente de forma gráfica.

Criterio Salvaje (Savage):

Este criterio mide el costo de oportunidad de una decisión errónea haciendo uso

del criterio de minimax. Requiere de la elaboración de una matriz de

arrepentimientos o pesares la cual se caracteriza por ser la diferencia entre el

mejor resultado para cada alternativa de solución con cada uno de sus

correspondientes resultados. Luego de obtener la matriz hace uso del criterio de

Wald, pero teniendo en cuenta que la matriz es de resultados desfavorables.

Criterio de Laplace

El criterio de Laplace transforma el problema de incertidumbre en uno de riesgo por

medio de la asignación de una equiprobabilidad a las alternativas de solución y se

apoya en el criterio del valor medio para resolverlo. La Ecuación 14 expresa el

Criterio de Laplace, en donde, si se tienen 4 posibilidades, la probabilidad 𝑃 será

¼.

∑ 𝑃 (𝐴𝑖) = ∑1

𝑚 (𝐴𝑖) , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑖 = 1,2,3 … 𝑚

Ecuación 14. Criterio de Laplace que incluye una sumatoria de las probabilidades de

cada alternativa de solución

Si se relaciona la anterior ecuación, con los criterios de Wald y Maximax, se tiene

como diferencia que los dos anteriores extraen el valor más alto o bajo por cada

alternativa de solución. Por su parte, en el criterio de Laplace, se multiplica la

probabilidad por cada posible resultado y se realiza la sumatoria por cada

alternativa. Esto es, si una alternativa de solución tiene 4 posibles valores o

resultados, se obtendrán 4 términos los cuales se sumaran. Posteriormente,

como se tienen las sumatorias por cada alternativa de solución, se elige el



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máximo valor de ese conjunto, si se tienen 3 alternativas, el conjunto estará

conformado por esos valores.

𝑑 → 𝑀𝑎𝑥 𝐴 (𝑀𝑖)

Ecuación 15. Decisión (𝑑) a partir de la selección de la alternativa de mayor valor luego

de la sumatoria de equiprobabilidades.

Programación Lineal

Para Anderson et al (2015) los problemas para los cuales se desarrolló el método

de la programación lineal corresponden a situaciones reales en las cuales se

pretenden maximizar o minimizar una función lineal a restricciones lineales que

limitan el grado en que se puede alcanzar el objetivo. Como se hace evidente en

el desarrollo de Jiménez L. y Jiménez M. (2014) este método conlleva el

establecimiento de desigualdades, representación gráfica y selección del valor

preferido.

Decisiones multicriterio (análisis multiobjetivo)

Se emplea un enfoque multicriterio cuando los problemas de decisión se

presentan con objetivos específicos. Este criterio también es conocido como

Optimización Vectorial y se basa en criterios explícitos para evaluar diferentes

alternativas.

En términos generales, se establecen variables de decisión, se plantea el modelo

con sus restricciones (desigualdades), se representa gráficamente y se puede

hacer uso de aplicaciones de programación lineal para hallar el valor de la

función objetivo.

Decisiones secuenciales

La toma de decisiones secuenciales consiste en una situación en la que a partir

de observaciones sucesivas de un proceso se lleva a cabo la toma de decisión,

tal como se expone en Diederich (2015). El procedimiento para determinar



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cuándo dejar de tomar observaciones y en qué momento continuar, se

determina la regla de parada óptima y depende de los supuestos específicos

sobre la situación: el conocimiento de la distribución de las observaciones, las

propiedades de distribución de las observaciones, si el número de posibles

observaciones está delimitado o sin límites, el procedimiento de muestreo, y la

función de costos para cada observación.

Teoría de juegos

La teoría de juegos es un conjunto de técnicas para tomar decisiones en

situaciones de conflicto a partir de la elaboración de una matriz formal que

posibilita comprender el conflicto y sus alternativas de solución. Se considera

indicado aplicar esta estrategia cuando no se tiene control total de los factores

que influyen en un resultado. El estudio en profundidad de esta área del

conocimiento da para desarrollar toda una colección de productos académicos,

por lo que no es la intención del presente trabajo ahondar en este sentido.

1.2 NEGOCIACIÓN Y LA TOMA DE DECISIONES NO PROGRAMADAS

En este apartado se presenta el concepto de negociación bajo la connotación en

la cual es adoptado en este estudio, en tanto se deben concretar aquellas

acciones que son llevadas a cabo por un directivo en una organización durante

escenarios de negociación y por ende es allí donde se debe reconocer los

procesos de toma de decisiones no programadas para poderlas caracterizar

mientras se interactúa en escenarios con cualidades de mecánicas de juegos.

El concepto de negociación debe acotarse para la continuidad de este estudio,

por lo tanto es pertinente aclarar que se aborda la negociación como se plantea

en Pruitt (2013) quien la define como un proceso en el que una decisión conjunta

se hace por dos o más partes. Según Pruitt, las partes deben expresar

postulaciones contradictorias para después impulsarse hacia un acuerdo

mediante un proceso de “concesión de decisiones” o por la búsqueda por nuevas



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alternativas. En adición, Fisher et al (2013) señalan que la negociación es una

actividad que requiere entrenamiento, practica, estrategia y preparación, siendo

elementos claves para la ejecución de acuerdos que son aceptados mutuamente

por las contrapartes, a pesar de que sucedan diversos conflictos y se requiera

ayuda externa.

En complemento con estas ideas, Sanchez-Anguix et al (2013) sustentan que es

posible denominar como “equipo de negociación” a dos o más personas que

buscan llegar a un acuerdo final. Los autores resaltan que existen varios

escenarios en la cotidianidad donde esto cobra importancia, desde los negocios

hasta la política, pasando por asuntos sentimentales y de ocio. Sin embargo, en

un escenario organizacional, un equipo de negociación está compuesto por

varios expertos que lideran diferentes departamentos organizacionales y es en

dicho equipo en el que ha sido depositada la confianza de la organización para

comprender el complejo escenario y obtener así el mejor acuerdo al final.

Como actividad en la alta gerencia, la negociación establece un campo de

investigación donde se han hecho estudios sobre estilos y estrategias de

negociación, el uso de sistemas de apoyo y simulación de escenarios de

negociación, entre otros. Con la intención de abordar el uso de agentes

computacionales en contextos de negociación, Lopes et al (2008) hacen un

detalle de las tareas que desarrollaría un agente para llevar a cabo procesos de

negociación, los cuales sintetizan como:

Identificar conflictos sociales

Identificar las partes de la negociación

Estructuración de la información personal

Definición de un protocolo y estrategia de negociación

Negociar (intercambio de ofertas, argumentación y aprendizaje)

Renegociación



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Es evidente que no habrá una regla general para afrontar escenarios de

negociación, sin embargo si es posible abstraer ciertas acciones y atributos con

los cuales se logra dar cierta connotación especial a un proceso de negociación

y que de una u otra forma pueden llegar a asegurar un idóneo abordaje por

parte de un negociador. Sanchez-Anguix et al (2013) plantean un flujo de

trabajo, donde se señalan acciones concretas para procesos de negociación. Los

autores especifican las tareas individuales de un negociador, las tareas en un

equipo de negociación y las tareas con opositores, la Figura 2 detalla el flujo de

trabajo basado en equipos de negociación.

Figura 2. Flujo de trabajo de negociación basada en equipos. Sanchez-Anguix et al (2013) p.

2483

En el diagrama propuesto, Sanchez-Anguix et al (2013) plantean cada acción de

donde es significativo resaltar los siguientes aspectos:

Identificar el problema: Se debe buscar en el entorno, en los socios y en

el proceso si existe o no un conflicto. El producto potencial de esta tarea

es un listado de potenciales miembros del equipo, una lista de potencial

oponentes y una lista de potenciales competidores.

Formación de equipo: En muchas situaciones es necesario conformar un

equipo según las condiciones identificadas en el entorno y será

conformado de la lista de potenciales miembros. Evidentemente, este

paso podría ser omitido dado el caso se trabaje como negociador

individual.



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Selección de oponentes: De la lista de oponentes potenciales, se

determinarían los oponentes que tengan un prospecto de ser los más

complicados.

Comprensión del dominio de negociación: Esta tarea requiere una

experticia en diferentes áreas y determinará una forma adecuada de

abordar la negociación. En esta crucial tarea, juega un papel importante

las habilidades de cada uno de los integrantes del equipo de negociación.

En este sentido McBurney et al (2007) logran sintetizar el beneficio que

tienen la persuasión, el debate y la reflexión como actos para manejar el

conflicto al decidir el curso de una acción.

Acordar temas de negociación: Sin detallar mucho esta tarea, Sanchez-

Anguix et al (2013) mencionan que son los puntos básicos sobre los cuales

se entrará en concreto en la negociación, entrando en cierta interacción

con los oponentes.

Planear protocolo de negociación: Partiendo de la premisa que esta tarea,

y la siguiente que se desencadena de ésta, puede ser omitida, se plantea

la aplicación de algunos protocolos de negociación. Entre otros se

mencionan por ejemplo: protocolos basados en compensaciones difusas,

protocolos de dos etapas basados en la optimización y la concesión, y

protocolos de mediación compleja. Este asunto de protocolos no pretende

ser abordado en este estudio.

Acordar protocolos de negociación: Esta tarea en concreto, es la elección

por parte del equipo negociador del protocolo a seguir, basados en los

posibles protocolos a implementar planteados en la tarea anterior.

Decidir estrategia interna: Se debe determinar la interacción interna que

será llevada por cada parte, en el caso de dos partes individuales en

negociación, esta estrategia será tomada solo por una persona. De allí

que las anteriores tarea podría omitirse. Los protocolos de negociación y

la estrategia interna están estrechamente relacionados y uno repercute

en el otro para la toma de decisiones en equipo.



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Seleccionar estrategias individuales: Cada integrante del equipo negociador

puede aportar en diferentes momentos y situaciones de la negociación,

esta tarea alcanza a medir el nivel de cooperación y trabajo en equipo que

tiene cada integrante. Inicialmente, la selección de estrategias dependerá

de lo que se espera sobre los coequiperos y oponentes.

Negociación y adaptación: La última fase es la negociación por sí misma

haciendo énfasis en que procura hacer frente a eventos inesperados. Esta

última fase es descrita como la aplicación de estrategias y protocolos

planeados, pero que al ser la negociación un proceso dinámico puede no

salir como se esperaba, teniendo en cuenta factores externos de los

comportamientos de los oponentes e incluso de los coequiperos. Por ende,

según el dominio de la negociación, es posible realizar ajustes en algunos

elementos planeados y adaptarse a los nuevos retos con los que se

enfrente ya durante el proceso de negociación.

La relación entre los escenarios de negociación y la toma de decisiones es evidente

pues tal como lo sintetiza Assis Rodrigues y de Souza (2011), la negociación es

un enfoque bajo el cual se pueden manejar los conflictos, los cuales requieren un

gran esfuerzo, en cuanto a toma de decisiones, para poderles dar solución. Los

autores resaltan que es tan importante comprender el contexto de negociación y

las metas así como saber cómo se toman las decisiones.

1.3 GAMIFICACIÓN

El término gamificación es la adaptación que se ha extendido en los países

hispanohablantes, siendo la traducción del concepto “gamification”. En sí el

concepto puede ser analizado desde diferentes perspectivas y aplicado en

diferentes ámbitos bajo el contexto de extrapolar las mecánicas de juego a

contextos de no entretenimiento. En este estudio se trae a colación una

definición propuesta por Kapp (2012) que se ajusta con total pertinencia y que

permite dilucidar diferentes elementos que constituyen la gamificación:



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“Gamificación es el uso de mecánicas basadas en juego, estéticas y

pensamiento de juego para involucrar a la gente, motivar la acción, promover

el aprendizaje, y resolver problemas”

Kapp (2012) hace un análisis con mayor detalle de cada uno de los elementos

que constituyen dicha definición, siendo sustentadas las siguientes

consideraciones:

- basadas en juego: el objetivo crear un sistema en el cual las personas

puedan invertir una buena cuota de razonamiento, tiempo y energía. Esta

característica se encuentra ligada a la conceptualización que el mismo

autor hace del término “juego”, quién propone la siguiente definición: “Es

un sistema en el cuál los jugadores interactúan en un desafío abstracto,

definido por reglas, interactividad y retroalimentación, que resulta en una

salida cuantificable que frecuentemente provoca una reacción emocional”

- mecánicas: hace referencia a la inclusión de niveles, insignias de victoria,

sistema de puntuación, marcadores y restricciones de tiempo. Estos

elementos son cruciales en el proceso de gamificación, sin embargo, por

sí solos resultan insuficientes para convertir una experiencia aburrida en

una experiencia atractiva.

- estéticas: este elemento destaca la importancia de la interfaz de usuario

(o “look and feel”) pues es importante incluir aspectos de gráficos y

elementos que aporten a un buen diseño de experiencia de usuario.

- pensamiento de juego: se resalta como el principal elemento de la

gamificación. Aquí se incluyen aspectos de competición, cooperación,

exploración e historia.

- involucrar: es un objetivo explícito del proceso de gamificación. Se debe

ganar la atención de la persona y envolverla en el proceso creado.

- gente: aprendices, consumidores o jugadores. Quienes serán

involucrados y motivados a tomar acción.



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- motivar acción: es el proceso que energiza y da dirección, propósito o

significado al comportamiento de las personas involucradas. Impulsar la

participación en una actividad es el núcleo de la gamificación.

- promover aprendizaje: la gamificación puede ser usada para promover el

aprendizaje dado que los elementos que la constituyen concuerdan con

las pretensiones y acciones de la psicología educativa, las técnicas de

diseño instruccional y objetivos de los profesores. El autor resalta que la

gamificación es un enfoque serio para acelerar la curva de experiencia del

aprendizaje, asuntos complejos de enseñanza y el pensamiento sistémico.

- resolver problemas: la gamificación tiene un alto potencial para la

resolución de problemas. La naturaleza cooperativa de los juegos puede

enfocar a más de un individuo a solucionar un problema. Por su parte, la

naturaleza competitiva alienta a hacer lo mejor para lograr el objetivo

propuesto.

En el contexto de la gamificación en la industria, principalmente implementado

en áreas de marketing, se pretende ampliar el compromiso y atracción a partir

de las tendencias psicológicas y de conducta que tiene el ser humano, sin

embargo, como finalidad es más trascendental el potenciar el logro de los

objetivos según Mittelmark (2012) lo que se complementa con el aspecto de

permitir fomentar los comportamientos deseados en el agente como lo exponen

Herranz y Colomo (2012).

La gamificación tiene como principal objetivo influenciar el comportamiento de

las personas para alcanzar ciertos objetivos de negocio previamente establecidos

y que además deben estar en la misma vía de los objetivos de las personas para

dar lugar a lo que se considera una gamificación sostenible como se plantea por

Werbach y Hunter (2012). Al hablar en general de personas, estas pueden ser

usuarios o empleados, de manera que se pueden considerar como agentes

internos o externos.



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La implementación de técnicas y metodologías en las que se destacan las

mecánicas de juegos permiten obtener usos y utilidades con las que se genere

un valor sostenible. Esto lo abordan Huotari y Hamari (2012) enfatizando en la

importancia de los procesos resalten la naturaleza experiencial de los juegos lo

cual lo enlazan con la teoría de marketing de servicios para centrar el objetivo

sobre el usuario como creador de valor.

Según Corrigan et al (2014) los principios básicos que se trabajan al implementar

juegos en la empresa son el aprendizaje continuo y la colaboración en el lugar de

trabajo, pues se está en iniciando un papel fundamental en donde aprendizaje y

trabajo están confluyendo en la gestión de organizaciones. Los autores mencionan

también que el plan estratégico de la organización debe estar alineado con procesos

de aprendizaje colaborativos y paquetes integrados de aprendizaje.

Llegar a una definición correcta de la gamificación es un “desafío escurridizo” pues

es un concepto emergente según Edge (2012), y esto es debido a que ha crecido

rápidamente en los últimos años tal como se detallará en el siguiente apartado, sin

embargo como resalta Kapp (2012) los elementos que constituyen y definen la

gamificación no son nada nuevos. A mencionar, los entrenamientos militares bajo

simulaciones, así como en otras áreas de enseñanza y medicina en donde se han

proveído de ambientes seguros de aprendizaje para potenciar habilidades. A

continuación se presentan algunos detalles alrededor del boom de la gamificación.

1.3.1 El boom de la gamificación

La empresa de consultoría Gartner (2015) desarrolla el “Gartner Hype Cycle”, o

ciclo de la expectativa desmesurada de Gartner donde se representa

gráficamente la madurez y la adopción de tecnologías y aplicaciones en el

mundo, también ilustra la forma en que son potencialmente relevantes para la

solución de problemas reales de negocio y explotación de nuevas oportunidades.

El Hype Cycle tiene 5 fases del ciclo de vida de una tecnología tal como se

evidencia en la Figura 3 las cuales se caracterizan por:



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- Tecnología de activación: Potencial avance tecnológico

- Pico de expectativas infladas: La publicidad temprana produce una serie

de escenarios de éxito, acompañado a menudo por decenas de fracasos.

- Depresión de la desilusión: El interés se desvanece a medida que se

realizan experimentos e implementaciones sin éxito. Las inversiones

continúan sólo si los proveedores de los sobrevivientes mejoran sus

productos.

- Cuesta de la iluminación: Se concretan casos de beneficios a las

empresas. Aparecen segunda y tercera generación de productos. Hay

mayor financiación.

- Meseta de la productividad: La viabilidad se define notoriamente. Se

amplía la aplicabilidad en el mercado de la tecnología y se dan frutos con

claridad.

Figura 3. Fases del Gartner Hype Cycle

En los estudios realizados por esta empresa, la gamificación se encuentra en el

Pico de expectativas infladas, Figura 4, por lo que se encuentra posicionada para

convertirse en una tendencia significativa en los próximos años. La gamificación

fue considerada como una tecnología emergente en el 2011 y se considera que

no alcanzará la meseta de productividad hasta dentro de 5 o 10 años como se

evidencia en Edge (2012).



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Figura 4. Gamificación en el pico de las expectativas infladas

Al respecto hay que considerar que, bajo la premisa del ciclo de expectativas de

Gartner, la gamificación deberá pasar por un momento declive que pondrá a

prueba sus desarrollos su resurgir y su futuro posicionamiento en la meseta de

productividad.

En el siguiente apartado se abordará la cercanía existente entre el concepto de

gamificación y lo que se conoce como juegos serios y videojuegos, por lo tanto,

es pertinente establecer la diferencia entre estos términos y dilucidar los

elementos que los relacionan entre sí.

1.3.2 Diferencia entre gamificación, videojuegos y juegos serios

Los videojuegos y los juegos serios (Serious Games en inglés) comparten la

tecnología con la que son desarrollados pero sus objetivos y aplicaciones son

totalmente diferentes, según Arambarri et al (2012). Los juegos serios combinan

entretenimiento con la transferencia de conocimiento y deben tener un propósito

detrás del entretenimiento siendo la educación, la formación / entrenamiento, la

publicidad y el apoyo al cambio social los principales objetivos, pero no los



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únicos, que se buscan alcanzar en esta área, tal como lo menciona Winn (2009).

Según Corti (2006) el término “juegos serios” es usado en gran medida como

sinónimo de “aprendizaje basado en juegos”, los cuales se distinguen

principalmente por ser del género “simulación”, como se evidencia en Connolly

et al (2012) pues es la vía más frecuente para apoyar procesos académicos.

Entre tanto, los videojuegos son desarrollados con razones netamente

focalizadas en la diversión y en lo comercial. Una característica propia de los

videojuegos es expuesta por Sweetser y Wyeth (2005), quienes critican que

la búsqueda por alcanzar mayor realismo hace prioritario concentrar los

esfuerzos del jugador en obtener una buena usabilidad del juego por encima

de la comprensión para disfrutar el juego.

Una postura que establece diferencias entre estos términos puede evidenciarse

en Azadegan y Riedel (2012) quienes proponen una clasificación sobre cómo los

juegos serios pueden ser aplicados en las empresas, demarcando 4 categorías:

formación empresarial, gestión del cambio, difusión viral y gamificación. Al

respecto, plantean que la formación y aprendizaje basado en juegos está ganando

credibilidad y popularidad para la formación empresarial. En cuanto al segundo

tipo de aplicación de los juegos serios, en la gestión del cambio, mencionan que

el objetivo de las consultorías no es formar a las personas, sino más bien ayudar

a transformarlas junto con la empresa. Por su parte, la difusión viral, tiene como

gran objetivo la integración y es llevada a cabo principalmente a través de redes

sociales. Por último, la gamificación, que atiende el diseño de técnicas y mecánicas

de juego para solucionar ciertos problemas y comprometer las personas.

1.4 AGENTE INTELIGENTE

Un agente inteligente es un programa de software que tiene la habilidad de

percibir y solucionar un problema y de comunicarlo en su entorno, tal como se

aborda en Huang et al (2010) en donde se aclara que también es usual

denominarlo como técnicas de agente inteligente. Para Haibin (2006) el



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concepto de agente evoluciona a partir de objetos, de manera que resulta ser

una combinación de la orientación a objetos y la inteligencia artificial.

En un análisis más detallado brindado por Weiss (1999) el término “agente”

implica una entidad computacional autónoma que puede observar su entorno

apoyado en sensores y que responde por medio de actuadores. El autor

simplifica el concepto de entidad computacional, definiéndolo como un programa

que corre en un computador, y la autonomía, que está dada en la medida en

que su comportamiento y actuar ocurre sin intervención humana ni de otros

sistemas.

Por su parte, el término “inteligente” indica que el agente persigue sus metas y

ejecuta sus tareas de manera que optimiza algunas medidas de rendimiento

establecidas previamente. No obstante, hablar de inteligente no quiere decir que

se omnisciente, omnipotente o que nunca falle, más bien, significa que opera

con flexibilidad y racionalidad en una variedad de circunstancias del entorno.

Estas características básicas se complementan con las abordadas por Wooldridge

y Jennings (1995) quienes argumentan que las siguientes son propiedades de

un agente inteligente: autonomía, habilidad social, reactividad y pro-actividad.

Es necesario aproximarse en la estructura básica de un agente inteligente, que

en este caso se realiza desde el acercamiento que realiza Huang et al (2010)

quienes especifican 5 módulos y 2 elementos esenciales en la composición de

un agente inteligente.

- Un primer módulo de percepción ambiental

- Módulo de ejecución

- Módulo de comunicación

- Módulo de procesamiento de información

- Módulo de toma de decisiones y control

- Una base del conocimiento y una lista de tareas



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Dentro de la literatura se clasifican los agentes inteligentes en distintas

categorías, sin embargo se sugiere aquí una primera aproximación tal como se

sustenta en Demazeau et al (2011) en donde se establecen dos tipos de agentes:

atómicos y en colección (ensamblados). Donde los agentes del primer tipo

presentan un comportamiento básico primitivo, mientras que los agentes

ensamblados son coordinados por sociedades de agentes con un objetivo en

común. En ese sentido, el comportamiento e interacción de un agente es visto a

menudo de manera similar a la interacción humana, por lo que dentro de los

objetivos de un agente se encuentran la negociación, coordinación, cooperación

y trabajo en equipo, tal como se sintetiza en Padgham y Winikoff (2005).

En Brenner et al (2012) se categorizan 3 tipos de agentes de software:

1- Agentes de información

2- Agentes de cooperación

3- Agentes de transacciones

Y la caracterización de cada tipo de agentes de software responde a unas

características internas y externas que establecen los autores y a una matriz

tridimensional de clasificación para sistemas de agentes, ilustrada en la Figura

5. La matriz se constituye en sus 3 ejes por: Número de agentes, grado de

inteligencia y movilidad. De cada eje las posibles categorías que un sistema de

agentes puede tomar es:

- Número de agentes: Agente único o Sistema multi-agente, determinado

por la participación y el número de agentes asociados.

- Grado de inteligencia: Simple o Complejo, determinado por su

comportamiento.

- Movilidad: Estacionario o Móvil, determinado por el cambio de posición en

algún punto del espacio tiempo computacional, que también implique

ciertos cambios de estado.



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Figura 5. Matriz de clasificación de sistemas de agentes. Brenner et al (2012) p. 30

A continuación, se presentan algunos trabajos tomados como referencia en esta

investigación en las diferentes áreas que aquí se vinculan.

ESTADO DEL ARTE

Los trabajos tomados como referencia de partida para el desarrollo de este

proyecto se presentan a continuación. El orden en que se abordan está definido

de la siguiente manera: en primer lugar se mencionan los trabajos en referencia

a los procesos de selección, posteriormente, se relacionan estudios enfocados

en el modelado de perfiles de usuarios, Esto debido a que se propone

caracterizar la toma de decisiones no programadas de una persona y como

resultado se obtendrá un perfil de la persona bajo una clasificación previamente

establecida. Finalmente se presentan algunos trabajos centrados en la toma de

decisiones por medio de la implementación de mecánicas de juegos.



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2.1 PROCESOS DE SELECCIÓN

Un proceso de selección aplicado por una organización se lleva a cabo para la

promoción, reasignación u ocupación de un nuevo cargo. Bratton y Gold (1994)

presentan dos objetivos básicos que tiene un proceso de selección, el primero,

es evaluar las diferencias entre los candidatos, y el segundo, para predecir el

futuro desempeño de los aspirantes.

Robertson y Smith (2001) realizan una descripción de las etapas que son

implementadas comúnmente en procesos de selección:

1. Análisis detallado del trabajo a llevar a cabo.

2. Especificación de los atributos psicológicos requeridos por un candidato.

3. Definición de los métodos de selección cuyo objetivo es evaluar el grado

en que esos atributos están desarrollados por los candidatos.

4. Llevar a cabo un proceso de validación que realiza un seguimiento al éxito

del proceso de selección en la identificación de candidatos adecuados.

Existen diferentes posiciones en los autores que abordan temas referentes a la

eficiencia o validez de diferentes métodos de selección de personal, tal como se

evidencia en Jessop (2004). Adicionalmente, se percibe cierta preferencia por

parte de organizaciones por recurrir a centros de evaluación para externalizar

los procesos de selección. Jessop menciona que el éxito de un proceso de

selección se puede medir por su fiabilidad, que hace referencia al grado en que

los resultados pueden ser replicados por diferentes evaluadores, y su validez,

que es el grado en que mide lo que dice que hará. Jessop resalta que el segundo

elemento, la validez, es difícil de evaluar en tanto requiere grandes muestras.

En este sentido, Robertson y Smith presentan una ponderación de la validez de

ciertos criterios en procesos de selección los cuales son ilustrados en la Tabla 3.

Por su parte, la Tabla 4 muestra el porcentaje de la fiabilidad de algunos métodos

que son evaluados según la mejora que ofrecen sobre una selección aleatoria de

candidatos.



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Tabla 3. Validez de criterios para la selección de personal Robertson y Smith (2001)

Criterio Validez

Capacidad e integridad cognitiva 0.65

Capacidad cognitiva y entrevistas estructuradas 0.63

Capacidad cognitiva y muestra de trabajo 0.60

Pruebas de muestra de trabajo 0.54

Pruebas cognitivas 0.51

Entrevistas estructuradas 0.51

Pruebas de conocimiento de empleo 0.48

Pruebas de integridad 0.41

Pruebas de personalidad 0.40

Centros de evaluación 0.37

Datos biográficos 0.35

Referencias 0.26

Años de experiencia laboral 0.18

Años de educación 0.10

Intereses 0.10

Grafología 0.02

Edad -0.01

Tabla 4. Porcentaje de mejora de otros métodos de selección sobre la selección al azar

de candidatos

Método Porcentaje de

mejora

Centros de evaluación 17-18

Muestras de trabajo / simulación 14-29

Supervisión / evaluación de gestión 18

Habilidad mental 6-20

Datos biográficos 6-14

Referencias 3-7

Entrevistas 2-5

Pruebas de personalidad y cuestionarios auto-

informe 2.5

Grafología 0

He y Gong (2010) presentan un estudio sobre los test o pruebas de integridad

en la selección de personal. Las pruebas de integridad son aquellas que

pretenden indagar sobre la integridad, honestidad, fiabilidad y escrupulosidad



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de los aspirantes en el trabajo. He y Gong sustentan que las pruebas escritas de

papel tienen relevancia sobre métodos como la investigación de antecedentes,

la entrevista y el polígrafo. Aunque el contexto de estas pruebas es la revisión

de la integridad de los aspirantes, cabe mencionar ciertas limitaciones que tienen

algunos métodos expuestos por He y Gong.

- Investigación de antecedentes: Se puede obtener información falsa o

errada.

- Entrevistas: Requiere ser llevada a cabo por expertos, entrenados para

garantizar un grado considerable de imparcialidad.

- Polígrafo: Existen una alta probabilidad de falsos positivos. El

procedimiento es largo y arduo, necesita de expertos para la aplicación y

en algunos países no es legal aplicarlo o falta mucha reglamentación al

respecto.

Como resultado de un proceso de selección, se obtiene un rango de cercanía de

cada uno de los aspirantes al perfil pretendido por la organización. De manera

que es pertinente abordar como se han construido los perfiles de un usuario en

trabajos pasados. A continuación se presentan algunos estudios desarrollados

en el área de perfiles de usuario.

2.2 PERFILES DE USUARIO

En cuanto a la caracterización de los perfiles de un usuario en un sistema, es

pertinente mencionar que es una preocupación a la que llega principalmente a

dos tipos de contextos: el sector comercial y el educativo. El primero, en la

medida que quiere obtener mayores beneficios de la interacción con

consumidores, potenciales clientes e incluso sus propios empleados. El segundo,

en tanto múltiples plataformas de aprendizaje pretenden adaptar sus contenidos

y procesos pedagógicos según las preferencias de cada usuario estudiante. A

continuación se relacionan algunos trabajos desarrollados en el ámbito de los

perfiles de usuario.



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Hawalah y Fasli (2011) Proponen un sistema para el modelamiento de usuario

dinámico basado en el uso de una ontología de referencia en un sistemas multi-

agente que proporciona una representación enriquecida de la información

definiendo explícitamente las relaciones semánticas y estructurales. Analizan el

comportamiento del usuario al realizar búsquedas en la Web capturando los

términos de interés que se producen en corto y largo plazo teniendo en cuenta

la frecuencia en que se registran eventos repetidos. Por su parte, los agentes se

encargan de procesar (agregar, actualizar, borrar) los datos de términos de corto

plazo, de largo plazo y de sesión. En este sentido, la definición de un sistemas

basado en agentes se puede complementar teniendo en cuenta lo trabajado por

Genesereth y Ketchpel (1994) quienes argumentan que una de las estrategias

que permiten actuar bajo ciertas reglas o patrones de diseño son los agentes de

software.

Bezza et al (2013) exponen dos métodos para el modelado de perfiles de usuario

y la personalización y adaptación de un contenido según el perfil. El trabajo está

bajo el contexto académico, educativo, sin embargo cabe resaltar los dos métodos

expuestos para modelar el perfil de una persona. Un primer método denominado

“inductivo” sin la intervención del usuario y el segundo “deductivo” con la

intervención de usuario. Los autores plantean ofrecer una experiencia de

aprendizaje personalizada a cada usuario y alejarse del paradigma “talla única”

que implicaría una única forma de presentar y organizar la información a mostrar

al usuario. En detalle, el método inductivo hace relación al modelado del perfil de

usuario automáticamente a través de las capturas de sus patrones e interacciones

con el sistema. Adicionalmente, existe una transformación o recomendación

dinámica, que se basa en el perfil de usuario, donde el sistema adapta por sí solo

las funcionalidades y su contenido de acuerdo al perfil de usuario. En cuanto al

método deductivo, la parametrización indica los ajustes manuales realizados por

el usuario con sus propios parámetros o preferencias. Mientras que la

transformación o recomendación es estática y se basa en el perfil de usuario para

arrojar sugerencias que el usuario puede tomar o descartar manualmente. La



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Figura 6 ilustra los métodos de personalización de contenidos de conocimiento y

aprendizaje abordados por estos autores.

Figura 6. Métodos de personalización de contenidos de conocimiento y aprendizaje. Bezza et

al (2013) p. 219

En el siguiente apartado se detallarán algunos trabajos que aportan a evidenciar

la potencialidad que tiene la implementación de la gamificación y de juegos

serios en diferentes procesos internos de una organización.

2.3 GAMIFICACIÓN Y JUEGOS SERIOS

Las mecánicas de juegos han sido implementadas en distintas áreas dentro de

las que se destacan a continuación algunas que involucraron directamente la

toma de decisiones dentro del marco de estudio. En la actualidad, las mecánicas

de juegos son usados en organizaciones principalmente para la capacitación y

formación de funcionarios.

En Williams et al (2014) se presenta la simulación para el entrenamiento de

servicio de Bomberos donde se pretendía aprovechar las ventajas de técnicas

interactivas, innovadoras y de inmersión atractiva brindada por los juegos

serios. Es pertinente la aclaración hecha por los autores en que las tecnologías

de los juegos no son capaces de proporcionar un escenario del mundo real con



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total precisión y con un entorno virtual dinámico con total fidelidad. Otro trabajo

de implementación de juegos serios es expuesto por Lagro et al (2014) aplicado

en la formación de estudiantes de medicina para la toma de decisiones de un

complejo geriátrico. Con este trabajo los estudiantes tuvieron un mejoramiento

en la auto-percepción de diferentes competencias del área entre las que se

encuentran las preferencias de los pacientes y los costos de la atención médica

para la toma de decisiones en el geriátrico. A estos dos ejemplos se le adiciona

lo que Vidani et al (2010) comentan referente a que los juegos serios pueden

ayudar en la formación a partir de simulaciones con ventajas como la

disponibilidad, seguridad y posiblemente, los costos inferiores a diferencia de

simulaciones en el mundo real.

Corrigan et al (2014) llevaron a cabo un estudio para la gestión del cambio de

sistema en la aviación de la unión europea. En este trabajo se desarrolló un

juego en un importante aeropuerto europeo para apoyar la implementación de

la “colaboración de aeropuertos en la toma de decisiones” (A-CDM por sus siglas

en inglés). El objetivo principal de éste juego era facilitar la comunicación y

colaboración cuando se introducía el A-CDM por los cambios culturales entre

países que implicaba dicho proceso. La evaluación del proyecto demostró que

las mecánicas y dinámicas de juegos pueden apoyar procesos de aprendizaje

colaborativo y la mejora de la comunicación, aspectos trascendentales que están

involucrados en gran parte del trabajo en colaboración entre aeropuertos.

Bruzzone et al (2014) detallan la importancia y el potencial de los juegos serios

para la identificación, desarrollo y aprendizaje de las habilidades blandas. En la

interacción con un juego, las habilidades blandas se corresponden con la

capacidad de atrapar a simple vista los detalles de un escenario o en la

identificación de los elementos que faltan en un conjunto de información. Riedel

y Hauge (2011) ilustran una clasificación de las habilidades que son mediadas

por los juegos serios, en donde se difiere con lo que Bruzzone et al (2014)

exponen pues no sólo están siendo mediadas las habilidades blandas sino

también las duras. El estudio fue realizado en las 100 mejores organizaciones



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de una lista elaborada por un diario de gran reconocimiento en el Reino Unido.

La Tabla 5 presenta una clasificación de las habilidades que son mediadas por

los juegos serios en empresas realizado por Riedel y Hauge (2011).

Tabla 5. Clasificación de las habilidades mediadas por los juegos serios en las

empresas

Soft Skills Hard Skills

Trabajo en equipo Productos / Servicios de Conocimiento

Comunicación Ventas

Habilidades interpersonales Entrenamiento basado en disciplina

Ej.: Finanzas, compras, control de stock

Habilidades de negociación Servicio al cliente

Creatividad Gestión de proyectos

Habilidades de colaboración Habilidades de toma de decisiones

Aprendizaje Innovación

Gestión de riesgo

Salud y seguridad

Cumplimiento legal / reglamento

En el siguiente apartado, se pretende especificar la metodología establecida para

el desarrollo de este estudio. Se plantea una metodología general en cuanto al

proyecto y una específica para el desarrollo del modelo para la caracterización

de procesos de toma de decisiones no programadas por medio de gamificación.



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CAPÍTULO III

DISEÑO Y DESARROLLO



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METODOLOGÍA

El desarrollo del proyecto implica el uso de dos métodos principales: El método

analítico, en concordancia con Lopera et al (2010) pretende “descomponer un

todo en sus elementos constitutivos para proceder a su comprensión y

rearticulación”. Centrándose en el proceso de toma de decisiones como

fenómeno de estudio, se extraerán las partes que constituyen dicho proceso y

se planteará un modelo de parametrización inicial del sistema, donde se incluyan

los aspectos cuantitativos con los que se realizan las mediciones para perfilar

una persona. Sin embargo, también se deben analizar y especificar las acciones

posibles que permitan caracterizar la toma de decisiones no programadas en

escenarios de negociación. Se delimitará en negociación, pues existen otros

escenarios susceptibles de ser medidos tales como el trabajo bajo presión,

manejo de conflictos, trabajo colaborativo, entre otros, de gran frecuencia en

cargos de alta gerencia.

El segundo método es de la modelación, en tanto se creará un objeto utilizando un

sistema intermedio auxiliar conocido como modelo, tal como lo plantean L. Corona

et al (2002), quienes sustentan que como método científico general logra una

importante aplicación para la simulación de casos. Específicamente, el modelo

ejercerá como intermediario para la obtención implícita de datos para poder llevar

a cabo el procesamiento debido y no operar de forma directa entre el usuario en la

medición de la capacidad de toma de decisiones, esto facilitado por la

implementación de mecánicas de juegos (gamificación). El modelo contempla la

consolidación de un componente de agentes inteligentes, el cual estará

directamente involucrado en la interacción, captura y análisis de datos para

caracterizar el jugador / aspirante. Un esquema que resume las características del

modelo se observa en la Figura 7.



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Figura 7. Componentes del modelo propuesto

Entrando en detalle del elemento principal del modelo propuesto, la gamificación

del proceso de selección, presenta una orientación en su proceso de diseño

desde el planteamiento de Kapp (2012) quien sustenta la potencialidad de

implementar una metodología híbrida, en caso concreto, compuesta por ADDIE

y Scrum. El modelo de procesos ADDIE está constituido por 5 fases: análisis,

diseño, desarrollo, implementación y evaluación. Por su parte, la metodología

ágil Scrum, de extensa aplicación en proyectos de software, permite trabajar

con proyectos complejos e imprevisibles usando un enfoque iterativo, , pues tal

como se menciona en International-Scrum-Institute (2015), Scrum es un marco

de gestión de proyectos ágiles ligero para el desarrollo de software, en él se

describe un enfoque iterativo e incremental para el trabajo del proyecto. De esta

manera, el diseño del modelo basado en gamificación, está regido por una

metodología iterativa de 5 fases como se describe en la Figura 8.



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Figura 8. Metodología del trabajo: Híbrido entre ADDIE y SCRUM

Respecto al agente inteligente, que se concentrará en la captura de información

que se genera en la interacción del jugador / aspirante en el escenario, se trabaja

bajo la premisa expuesta por Russell et al (1995) quienes mencionan que un

agente percibe y actúa en un ambiente y que un agente ideal es aquel que

siempre toma la acción que se espera maximice su medida de rendimiento, dada

la secuencia de percepciones que va teniendo.

Finalmente, se llevará a cabo una fase de evaluación del modelo bajo la premisa

estructurada por Jessop (2004) quién menciona que el éxito de un proceso de

selección se puede medir por su fiabilidad y su validez. El primer aspecto, la

fiabilidad, hace referencia al grado en que los resultados pueden ser replicados

por diferentes evaluadores. El segundo elemento, la validez, es el grado en que

mide lo que dice que hará. Sin embargo, Jessop añade que la validez es difícil

de evaluar en tanto requiere grandes muestras.

A continuación se presentan la relación entre las actividades que permitirán

caracterizar los procesos de toma de decisiones no programadas en escenarios

de negociación. Posteriormente, se especifican los detalles conceptuales de

modelado y diseño del sistema como tal, siendo éste el prototipo con el que se

realizarán las pruebas del modelo.



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ACTIVIDADES DE NEGOCIACIÓN RELACIONADAS CON LA TOMA DE

DECISIONES NO PROGRAMADAS

Para el diseño del modelo que establece la relación entre las actividades de

negociación y la toma de decisiones no programadas se presenta a continuación

el análisis y modelo planteado en Albadán y Gaona (2015) donde se determinan

en primer lugar 4 componentes básicos que constituyen los escenarios de

negociación como lo ilustra la Figura 9, dispuestos en cada uno de los

cuadrantes. Estos son:

A. Contexto, problema y objetivos: Primeros pasos dentro de un proceso de

negociación. Se establecen características del problema, contexto y objetivo

a conseguir.

B. Partes de la negociación: Incluye establecer los oponentes, los posibles

coequiperos y los asuntos bajo los cuales hay que llegar a acuerdos.

C. Protocolos y estrategias: Siendo el núcleo de la negociación, abarca las

fases de diseño, planeación y ejecución de protocolos y estrategias de

negociación.

D. Adaptación y reestructuración: Enmarca acciones realizadas durante la

negociación y las posibles reestructuraciones si los desenlaces no toman el

curso esperado.

Por cada cuadrante se trazan las actividades que son susceptibles de ser

desarrolladas con la finalidad de atender los propósitos de cada componente y

con lo cual se caracterizarán los procesos de toma de decisiones no

programadas. Es pertinente acotar que esto se logrará en la medida en que se

involucren aspectos de ambigüedad en la información y novedad en las

características del caso a enfrentar. En cuanto a las actividades que permitirán



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caracterizar los procesos de toma de decisiones no programadas que se

consolidaron son:

1. Planteamiento de alternativas: Visto como el manejo de probabilidades,

procesamiento de información y manejo del tiempo para buscar y establecer

opciones diferentes de actuar. Este tipo de actividades serán propuestas para

atender los propósitos de los componentes A, C y D.

2. Captura de información: Entendido como aquellos procesos de percepción,

de advertir y comprender características del escenario, del contexto, del

problema, de los oponentes, incluso consiguiendo perfilarlos. En componentes

A, B y D.

3. Relaciones personales: Abarcan aspectos de interrelaciones, procesos

comunicativos, trabajo en equipo, trabajo bajo presión, concentración,

habilidades para persuadir, imponer o de permeabilidad en las ideas (que

tanto se deja sugestionar una persona). En componentes B, C y D.

Figura 9 Modelo de actividades para la caracterización de procesos de toma de decisiones no

programadas distribuidas en los componentes de negociación



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La propuesta de este modelo también incluye la relación entre las actividades de

toma de decisiones no programadas y las estrategias de toma de decisiones

presentadas en Wang et al (2004), incluyendo los modelos matemáticos

abordados en Jiménez L. y Jiménez M. (2014). Esta triple relación (actividades –

estrategias – criterios) representa la vía o criterio matemático por medio del que

se modelaran las actividades de Toma de Decisión No Programadas en los

escenarios de negociación posteriormente, haciendo uso de agentes inteligentes

en entornos de gamificación. Los criterios matemáticos deben permitir la

medición o dar indicadores, de las capacidades a ser demostradas por el

negociador quien tomará las respectivas decisiones. Las estrategias que no

aparecen descritas por algún criterio matemático, implica una parametrización

basada en la interacción del usuario en el entorno gamificado, por ejemplo, la

estrategia de “Ensayo y error”, o la “Experimental” podrán capturarse a partir del

número de elecciones repetidas que tenga un usuario, o de la cantidad de veces

que repita una determinada acción. Por su parte, “Costo mínimo” y “Máximo

beneficio” dependerán de la forma en que se entregue la información al usuario.

El resultado de este análisis es mostrado en la siguiente tabla:

Tabla 6. Relación entre las Actividades de TD No Programadas y las Estrategias

Actividades de TD No Programadas

Estrategia de TD: modelo matemático

1- Planteamiento de

alternativas

Ensayo y error, Experimental, Experiencia

Certeza (probabilidades): ∑ 𝑃 (𝐴𝑖) = ∑1

𝑚 (𝐴𝑖) , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝑡𝑜𝑑𝑜 𝑖 = 1,2,3 … 𝑚

Pesimista: 𝑑 = 𝑀𝑎𝑥 (𝑀𝑖𝑛 𝑟𝑖𝑗) = 𝑀𝑎𝑥(𝑚𝑖)

Optimista: 𝑑 = 𝑀𝑎𝑥 (𝑀𝑎𝑥 𝑟𝑖𝑗) = 𝑀𝑎𝑥(𝑀𝑖)

2- Captura de

información Costo mínimo, Máximo beneficio

3- Relaciones

personales Arbitraria, Preferencial, Sentido Común

Es evidente que no habrá una regla general para afrontar escenarios de

negociación, sin embargo si es posible abstraer ciertas acciones y atributos con



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los cuales se logra dar cierta connotación especial a un proceso de negociación

y que pueden asegurar un abordaje idóneo por parte de un negociador. Sin

embargo, el estudio de la relación entre escenarios de negociación y los procesos

de toma de decisiones abordados arrojó como resultado 4 grandes categorías de

actividades, sintetizando fases y renombrando algunas de las que fueron

presentadas anteriormente. Donde se hacen explícitos los objetivos de las

actividades a realizar y con lo cual se parametriza inicialmente el modelo basado

en gamificación. Estas actividades deben apuntar a:

i) Identificar el contexto, problema y los objetivos a perseguir. Esto

determinará el inicio de cada escenario del juego, en donde se especifiquen

claramente para no afectar la interacción en cada escenario.

ii) Identificar el problema y las partes de la negociación (coequiperos,

oponentes y asuntos). El escenario principal tendrá instrucciones en donde

se definan unas partes como coequiperos y el problema a atacar será

bastante claro. Sin embargo, bajo el matiz de la toma de decisiones no

programadas, antes de iniciar no se dan a conocer los oponentes con los

que existen las probabilidades de encontrarse, de manera que deberán ser

analizados en la misma interacción por parte del jugador.

iii) Diseñar e implementar protocolos y estrategias de negociación. Este

elemento, estará determinado por la forma en que se envían y se comandan

cada uno de los integrantes y coequiperos, que secuencias y patrones se

establecen para el andamiaje del equipo. Así mismo, aparecerán unos

grandes retos, en la medida de revisar la estrategia tomar, muy de la mano

de los criterios matemáticos de Costo mínimo o Máximo beneficio.

iv) Replantear los protocolos y estrategias de negociación. En la medida en

que se presenten decisiones que den rumbo contrario a una decisión previa,

o cambios en el dinamismo y procedimiento a lo largo del juego.

Por otro lado, las actividades se consolidaron como:



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i) El planteamiento de alternativas, en miras de las decisiones que tomará

el jugador, el orden de ejecución de las mismas y la repetición de ellas.

ii) La captura de información. Durante el juego, se realizará la captura

constante de la interacción y acciones que ejecute el jugador, lo cual se

detalla en la sección 4.8 de este capítulo.

iii) Las relaciones personales, se sustentan en la premisa abordada por

Bayani Abbasy (2012), expuesta en el apartado 1.1.1 respecto a que la toma

de decisiones y el conocimiento son considerados la consecuencia final de un

proceso de percepción, tratamiento y el almacenamiento de la información.

En este ítem, serán primordiales la concentración y el trabajo bajo presión

controlado por tiempo.

MODELADO Y DISEÑO DEL SISTEMA

Los modelos formales que dieron lineamientos funcionales, estructurales y otras

características del producto de software se presentan a continuación. Se enfatiza

desde tres perspectivas: funcional, estructural y comportamental. Se entregan

detalles del modelo puesto en funcionamiento en un prototipo de aplicación web

representado como sistema. Los elementos conceptuales de modelado fueron

abordados en concordancia a lo presentado por Fakhroutdinov (2009-2015).

3.1 PERSPECTIVA FUNCIONAL – DIAGRAMA DE CASOS DE USO

Las características funcionales del sistema se ilustran por medio de diagramas de

Casos de Uso, los cuales se concentran en tres roles que interactúan con el sistema:

el administrador, dispuesto en la Figura 10, el personal de Recursos Humanos

(RRHH), como se visualiza en la Figura 11, y el Aspirante que presentará la

prueba, ilustrado en la Figura 12.



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Figura 10 Diagrama de Casos de Uso, rol Administrador. Fuente: Autor

Figura 11. Diagrama de Casos de Uso, rol RRHH. Fuente: Autor



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Figura 12. Diagrama de Casos de Uso, rol Aspirante. Fuente: Autor

3.2 PERSPECTIVA ESTRUCTURAL

En esta sección se especifican las características estructurales del sistema: la

arquitectura y distribución de artefactos de software requerida (despliegue) y la

relación entre componentes y paquetes.

3.2.1 Diagrama de Despliegue

Este proyecto se caracteriza por ser de arquitectura cliente – servidor, de

manera que en la Figura 13 se evidencian los nodos que, desde un pc de usuario,

se conectan al servidor por medio del protocolo HTTP para el uso del aplicativo.

Se llevó a cabo el despliegue en un servidor Unix, que incluye Apache y MySQL,

haciendo uso de dos bases de datos, para modularizar los datos de usuarios en

una BD Corporativa “apg_db” y la otra BD del Juego como tal “apg_juego”,

debido a la gran cantidad de datos que se capturan de la interacción en el juego.



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Figura 13. Diagrama de Despliegue del sistema. Fuente: Autor

3.2.2 Diagrama de Componentes

Los componentes que constituyen el sistema se ilustran a continuación, siendo

partes modulares que representan clases estructuradas bajo la premisa que su

manifestación es susceptible de ser reemplazada en el ambiente. Es notable ver

la importancia del componente de Pruebas, pues es el punto central de esta

investigación, en tanto se va a realizar un test para caracterizar el proceso de

toma de decisiones no programadas de una persona, constituido por varios

componentes donde se deben resaltar la autoevaluación según las competencias

psicológicas y las mecánicas de juegos de la estación 1. Finalmente, por medio

del agente inteligente se obtienen, procesan y consolidan los reportes y métricas

para arrojar el perfil de cada aspirante. Los conectores permiten evidenciar

servicios o recursos que son proveídos por ciertos componentes y el otro

respectivo componente que lo requiere, tal como se muestra en la Figura 14.



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Figura 14. Diagrama de Componentes del sistema. Fuente: Autor

3.2.3 Diagrama de Paquetes

En el diseño a nivel de paquetes está permeado por la implementación del patrón

de arquitectura MVC. La Figura 15 evidencia la relación lógica entre los paquetes

que agrupan elementos y sus dependencias.

Figura 15. Diagrama de Paquetes del sistema. Fuente: Autor



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3.2.4 Modelado de datos

El modelo de datos se presenta a continuación, iniciando con el modelo

conceptual y posteriormente el modelo lógico. Es importante resaltar que por

temas de separación de la lógica del aplicativo con la lógica del juego, se

diseñaron dos bases de datos: una corporativa o empresarial, con datos de

usuarios, principalmente el personal de recursos humanos (RRHH) y los

aspirantes. La otra base de datos, es para registro exclusivo de los datos en

relación a la interacción del aspirante en el juego, por razones de la gran

extensión y cantidad de datos que se almacenan por cada prueba. La Figura 16

y Figura 17 presentan el modelo entidad relación por cada base de datos,

aclarando que la segunda base de datos, del juego, esta resumida en ciertos

campos que representan mayor detalle en la interacción.

Figura 16. Diagrama Entidad Relación, BD corporativa. Fuente: Autor



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Figura 17. Diagrama Entidad Relación, BD juego. Fuente: Autor

En cuanto al modelo lógico, ilustrado en la Figura 18 y la Figura 19, se destaca

el volumen de datos que se maneja en la tabla “estacion1”, en donde sólo se

presenta aproximadamente la mitad de los campos que contiene, y cuyas tablas

no tienen relación entre sí, porque solo dependen del código de la prueba que

se trae como llave foránea de la base de datos corporativa.



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Figura 18. Modelo relacional de la base de datos corporativa. Fuente: Autor

Figura 19. Modelo relacional de la base de datos del juego. Fuente: Autor



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3.3 PERSPECTIVA COMPORTAMENTAL

3.3.1 Diagrama de Estados

El principal insumo a procesar en este contexto, es la prueba. A continuación se

ilustran en la Figura 20 los posibles estados que pueden ser trabajados para una

prueba, siendo los principales: programada, en desarrollo, finalizada. Los

demás, son estados que pueden llegar a ser requeridos dentro del flujo de todo

el proceso de selección de aspirantes.

Figura 20. Diagrama de Estados de una prueba. Fuente: Autor

La siguiente sección, aborda los detalles del diseño de los escenarios bajo la

connotación de gamificación.

3.3.2 Diagrama de Actividades

El modelado de alto nivel de las acciones se evidencia en la Figura 21, donde se

ilustra el flujo de control correspondiente a cada partición de actividad que

corresponde al aspirante, como actor dentro de la lógica de negocio. Nótese el

inicio de los eventos que se ejecutan simultáneamente en el momento en que

entra en acción el agente inteligente para la captura de gran cantidad de datos

a partir de la interacción del usuario en acciones repetitivas.



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Figura 21. Diagrama de Actividades del sistema. Fuente: Autor



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DISEÑO DE ESCENARIOS BASADOS EN GAMIFICACIÓN

Teniendo en cuenta las características de un proceso de selección, el desarrollo

de este modelo basado en gamificación pretendería ser implementado de

manera análoga a una prueba de selección escrita o tradicional. La Figura 22,

ilustra en detalle lo que sería el flujo y proceso para la aplicación de un juego

consolidado como test, como prueba de selección, para la obtención de ciertos

rasgos del perfil de un aspirante.

Figura 22. Detalle de la propuesta del juego como prueba de selección

El modelo del aplicativo web desarrollado está enfocado en la captura de

determinados eventos que se generan en la interacción del aspirante mientras

juega, los cuales permitirán caracterizar los procesos de toma de decisiones no

programados de acuerdo a las siguientes competencias psicológicas trabajadas

en Alles (2005):

Dinamismo

Planificación

Integridad

Autocontrol

Convicción

Perseverancia



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El diseño del test/juego se realizó bajo las siguientes premisas que han sido

definidas bajo el enfoque de aspectos de diseño abordados en Hearst (2009):

1- Se diseñará una aplicación web bajo la arquitectura cliente-servidor,

aprovechando sus potencialidades: no hay problemas de compatibilidad,

multiplataforma, no ocupa espacio en disco duro del usuario / cliente. La

interacción debe ser básica, solo con clics, no existen comandos de teclado

2- Predomina la detección de eventos (uso de JavaScript). Se captura la

cantidad de veces que se solicita información.

3- Trasladar dinámicas de eventos cotidianos, pero sin connotaciones de

géneros en los personajes. De manera que se definen animales como

avatares. Dos teorías permiten consolidar el diseño de los avatares.

4- Para la caracterización del comportamiento humano se decantaron ciertas

competencias relacionadas con la toma de decisiones.

5- En todos los escenarios el tiempo de interacción está limitado por un

temporizador para conseguir cierta connotación de trabajo de presión y

medir la relación objetivos alcanzados / tiempo. Esto, teniendo en cuenta

el tercer elemento de Relaciones Personales, descrito en la sección 2, de

este mismo capítulo.

6- Se trabajará con la generación de elementos aleatorios en eventualidades

y otros elementos del escenario, como sonidos.

7- Antes de tomar una decisión, como soporte, se proveerá información de

manera aleatoria e incompleta. Esto otorgará la connotación dada por la

toma de decisiones no programadas. Aquí se involucra el planteamiento

de alternativas dentro

El desarrollo del front-end de la aplicación web, se genera procurando el uso de

los últimos estándares de HTML5, CSS3, JQUERY y la implementación de

diferentes plugins que permiten mejorar la interactividad y trabajar bajo la

premisa del responsive design, en tanto es susceptible de ser jugado en tabletas

pues el touch también permite jugar adecuadamente. A continuación se

describen los elementos que consolidan la implementación de mecánicas de



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juegos en función de la prueba de selección de personal, los cuales están

sintetizados en la Figura 23.

Figura 23. Modelo de prueba basada en gamificación como prueba de selección

4.1 PERSONAJES / AVATARES

El diseño de los personajes se consolidó a partir de dos elementos: primero, las

teorías organizacionales sobre liderazgo que clasifica a las personas como

águilas o patos, trabajada y ejemplificada en Maxwell (2015), y segundo, las 5

dimensiones globales descritas en Conn y Rieke (1994), con las cuales

caracterizan el comportamiento humano a partir de su nivel de: Extraversión,

Independencia, Dureza, Autocontrol y Ansiedad. Con cada una de estas

dimensiones (o su característica opuesta), pero siempre manteniendo

descriptores o cualidades positivas, se concretaron los siguientes personajes,

ilustrados en las Figura 24 a, b, c, d y e.

- Mico, representa el dinamismo, el deseo de estar rodeado, la

energía y atrevimiento como características descritas dentro de la

extraversión.



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- Pato, representa la tranquilidad y paciencia como características

opuestas a la ansiedad, presenta estabilidad y equilibrio emocional.

- Águila, representa la independencia, incluyendo

dominancia, vigilancia, el bajo nivel de dejarse influir y por ser

reservada.

- Jaguar, representa la dureza o tenacidad, competitividad, con poca

sensibilidad y afabilidad (amabilidad).

- Búho, representa el autocontrol, el perfeccionismo, incluyendo

atención a la norma con autodisciplina interna y objetividad.

Figura 24. Avatares del juego. a) Mico, b) Pato, c) Águila, d) Jaguar y e) Búho. Fuente:

Sistema en ejecución

Cada avatar, cuando es seleccionado por el jugador, implica una serie de sonidos

asociados que serán desencadenados durante la interacción, evidentemente

relacionados a los sonidos generados por cada animal.

4.2 TABLERO DE PUNTAJE

Se relacionan a continuación en la Figura 25 los diferentes tableros de puntaje,

que es representado con el peso total conseguido por la manada, según cada

uno de los avatares que se haya seleccionado para presentar la prueba. A

medida que se recolecta más alimento en la manada, el tablero de puntaje se

actualiza, acompañado del sonido correspondiente al progreso.



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, ,

,

Figura 25. Tableros de puntaje de cada uno de los avatares disponibles. Fuente:


4.3 SALUD

La salud de los integrantes de la manada se ve disminuida en el momento en

que se pierden combates que ocurren cuando aparece eventualmente un rival o

un enemigo, los cuales se detallarán más adelante, en la sección de estéticas.

La Figura 26 ilustra las diferencias de salud marcadas para cada integrante

durante el juego. La pérdida de un combate va acompañado de su

correspondiente efecto sonoro.

Figura 26. Estados de salud de los integrantes de la manada. Fuente: Sistema en

ejecución

4.4 RETOS

Al haber establecido como avatares, ciertos animales, la idea es extrapolar

ciertas actividades organizacionales personificando los actores con ciertas

dinámicas en general. Esto aproxima toda la interacción a un juego de rol (role-

playing game, en inglés) en tanto es posible personalizar el avatar, para

controlar las acciones de uno o varios personajes por medio de los cuales se

obtienen recursos virtuales a partir de la simulación de experiencias en el

ambiente de juego, tal como se consolida en Rogers et al (2005). Adicionalmente



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es pertinente describir las siguientes características adicionales del juego

planteado:

- El objetivo principal, consiste en la búsqueda de alimento para la manada.

Esto, bajo la connotación del cubrimiento de necesidades básicas, como se

menciona en la tan ampliamente conocida pirámide de jerarquía de las

necesidades humanas de Maslow (1943). En este caso el alimento fue la

necesidad seleccionada como recurso prioritario para el funcionamiento de la

manada, de manera análoga a la consecución de recursos primarios para una

organización.

- Se concentra en generar un recorrido de ida y vuelta, donde se captura el

alimento y se retorna a la guarida.

- Se contempla el control individual de cada integrante de la manada con la

finalidad de abordar una serie de eventos aleatorios que permiten la captura de

acciones del usuario, según sus formas de responder.

- Durante el recorrido por el alimento, aparecen ciertos rivales o enemigos

aleatoriamente que serán descritos en la siguiente sección.

- Antes de proceder o ejecutar una acción, se brindará una corta información,

sin mayor claridad, con la que se pretende apoyar la toma de decisiones del

jugador.

- Existe un momento en que se plantea un gran reto para corroborar la toma de

decisiones del aspirante, éste aspecto se describe en la siguiente sección.

4.5 EVENTOS ALEATORIOS

Con la finalidad de caracterizar los procesos de toma de decisiones no

programadas, se desarrollaron diferentes eventos que desencadenan flujos de

respuesta diferente y que permite capturar las acciones del usuario/jugador que



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finalmente es un aspirante en un proceso de selección. Mencionando que cada

uno de los eventos generados, es acompañado por un sonido particular, a

continuación se describen los principales eventos aleatorios:

- Creación aleatoria de integrantes de la manada, con la finalidad de corroborar

si hay ciertas preferencias atípicas en la interacción.

- Creación de rivales que pretenden el mismo alimento, creados a partir del 40%

del recorrido por el alimento, bajo la generación de un número aleatorio que es

comparado para crear el evento. Esto ocurre sólo en la ida por el alimento.

- Creación de enemigo que pretende atacar al integrante o asaltar el botín según

si se produce en la ida o en la vuelta del recorrido. La Figura 42 ilustra la creación

aleatoria de un rival y de un enemigo para cada integrante que estaba en busca

de alimento.

- Probabilidades de combate, concebidos como la generación aleatoria de un

valor que de superar cierto rango dará la victoria en un combate contra un rival

o un enemigo según sea el caso. Sólo puede haber un evento en todo el

recorrido. La Figura 43 presenta un ejemplo de un combate contra un rival.

- Peso del alimento a capturar, los cuales se ilustran en la Figura 27. En tanto

se tiene un peso base por cada alimento a conseguir, y un rango de variación, y

aleatoriamente, se toma el rango de variación para sumar o restar al peso base,

haciendo que ir por el alimento, no siempre traiga la misma cantidad de

alimento. Eso permitirá revisar si el aspirante procura todo alimento, o se retira

y sólo invierte el tiempo si el peso del alimento es considerable.

Figura 27. Alimentos del juego. En su orden, alimento del Mico, Pato, Águila Jaguar y

Búho. Fuente: Sistema en ejecución



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- Gran Reto: Después de un periodo en el que todo aparenta ser normal, realizar

el recorrido por el alimento, aparece repentinamente un gran reto, en el que se

propone conseguir gran cantidad de alimento en un solo intento, con el alto

riesgo de perder el integrante de la manada, para capturar la forma de proceder

del jugador. Este evento sólo aparece dos veces en todo el juego.

La Figura 44 ilustra el gran reto en acción y la Figura 45, muestra la pérdida de

un integrante de la manda (en negro), tras perder el combate del gran reto.

4.6 ESTÉTICAS

Se desarrollaron diferentes piezas gráficas que aportan en el andamiaje e

interacción del juego todos con una característica con tendencia de diseño plano.

El ambiente general, acompañado de un sonido de fondo, tipo selvático,

consolida la sensación visual que brindan los elementos gráficos ya ilustrados, y

adicionalmente existen otros que también enriquecen visualmente la interacción

los cuales se encuentran en la Figura 28.

- Avatares: los avatares, junto con los integrantes de la manada son:

Figura 28. Avatares del juego

- Alimento: presenta diferentes pesos en el momento de procurarlo, lo cual se

indica con un label especial, sin embargo la imagen es única, y en el

correspondiente orden de relación (mico, pato, águila, jaguar, búho), se

presentaron en la Figura 27 y en la Figura 29, se presenta el alimento cuando

se genera un Gran Reto, descrito anteriormente.



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Figura 29. Alimento en el Gran Reto para cada uno de los avatares

- Rivales: los rivales son animales cercanos a las características de los

personajes principales y aparecen aleatoriamente solo en el recorrido de ida

siendo que también pretenderían el alimento, se detallan en la Figura 30:

Figura 30. Rivales de cada tipo de avatar

- Enemigos: de manera antagónica, aparecen aleatoriamente, en la idea y en la

vuelta, ciertos animales que podrían llegar a estar encima en la cadena

alimenticia del personaje, y que también presenta dificultades en la consecución

del objetivo, ellos se presentan en la Figura 31.

Figura 31. Enemigo de cada avatar

4.7 RESTRICCIONES DE TIEMPO

Como se evidencia en la Figura 38, Figura 40 y Figura 41 un temporizador con

estilo circular demarca el tiempo disponible en cada escenario. Esto junto con

los correspondientes sonidos de ambientación al generar eventos aleatorios son

elementos con los que se procura aplicar un factor adicional de trabajo bajo

estrés, lo que aporta a las condiciones de toma de decisiones no programadas.



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Al finalizar el tiempo, es muy probable que el jugador no haya alcanzado la

cantidad de comida, por lo que se le cuestionará si desea continuar con un

mensaje persuasivo que menciona que el nivel de comida alcanzado es

suficiente. Esto permitirá extraer más información como se describe en la

siguiente sección. La cercanía al agotarse el tiempo (10 segundos) desencadena

un efecto sonoro a cambio del sonido de ambientación.

4.8 CAPTURA DE EVENTOS DE INTERACCIÓN

La captura de información desde los eventos dados en la interacción del

aspirante con el juego, está en función de las determinar indicadores de las

competencias psicológicas anteriormente descritas, lo cual permitirá consolidar

la caracterización de los procesos de toma de decisiones no programadas. En

ese orden de ideas, los siguientes son los indicadores o métricas bajo las cuales

se desarrollaron estos elementos:

• Dinamismo: Dado por la curva de progreso de la relación de clics/min. En

términos de revisar indicadores de preservación de atención y de acción sobre

el juego, en tanto se vuelve repetitiva la actividad en que el jugador va en

búsqueda de alimento y simultáneamente responde a las eventualidades que

aparecen. De manera que se aplica la Ecuación 16 para obtener la variación de

clics, minuto a minuto, de lo cual se extraen promedios. Adicionalmente, se

realiza una discriminación en tres etapas de todo el juego, con la misma lógica,

para verificar detalles más precisos que se arrojan en el perfil del jugador:

𝐷 = ( ∑ 𝐶𝑝𝑖+1 − 𝐶𝑝𝑖

𝑚−1

𝑖=0

) 𝑚 − 1⁄

Ecuación 16. Función para la obtención del dinamismo del aspirante.

En donde D es el valor del dinamismo obtenido, Cp es la sumatoria de Clics

parciales por cada minuto que fueron registrados, m es la cantidad de minutos

jugados, en este caso, son 15, e i, es la iteración por cada minuto.



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• Planificación: Dado por la relación de orden de ejecución y control de los

integrantes de la manada. En términos de revisar si ejecuta las acciones en un

orden específico, esperando a una finalización paralela de todos los elementos,

o ejecuta acciones al tiempo, sin mantener un orden específico. En la Ecuación

17 se detalla el procedimiento para obtener las métricas de planificación,

obteniendo un promedio de las variaciones del orden en que envío los

integrantes por alimento. En este caso, se emplea valor absoluto debido a que

se requiere determinar la variación sin importar si la pendiente de un punto a

otro es positiva o negativa.

𝑃 = (∑|𝑁𝑖+1 − 𝑁𝑖|

𝐸−1

𝑖=0

) 𝐸 − 1⁄

Ecuación 17. Función para la obtención de la planificación del aspirante.

En donde P es el valor obtenido de planificación, N es el número de integrante

enviado por alimento, E es la longitud del vector que contiene la totalidad de

registros de Envíos de integrantes, e i, es la iteración por cada minuto. Por otra

parte, esta métrica de planificación se ve afectada por la solicitud de información

antes de ejecutar una acción, la cual fue descrita en la sección de Retos y se

especifica en la Ecuación 18.

𝑆 = 𝑇𝑆 𝑇𝐸⁄

Ecuación 18. Función para la obtención del promedio de Solicitudes de Información del

aspirante.

En donde S es el promedio de Solicitudes de Información para apoyar la toma

de decisiones, obtenida de operar el total de solicitudes, TS, sobre el total de

eventos aleatorios que se generaron, TE.

• Autocontrol: Dado por el promedio de los tiempos en que una acción tardó en

ser tomada, luego de haberse generado la eventualidad. También descrito por



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el factor de solicitar información antes de actuar, como se describió en la anterior

ecuación.

• Convicción: Dado por la cantidad de combates versus retiradas de un

integrante, al momento de presentarse una eventualidad que fue generada

aleatoriamente. Esta métrica es demarcada con más relevancia en el momento

de responder los Grandes Retos.

𝑃𝐶 = 𝑇𝐶 𝑇𝐸⁄

Ecuación 19. Función para la obtención del Promedio de Combates.

En donde PC es el promedio de combates, obtenido a partir de operar el total de

combates, TC, sobre el total de eventos, TE.

• Perseverancia: Dado por la proporción del porcentaje de alcance del objetivo

final en relación a ciertos periodos de tiempo. Revisar si se mantuvo su intención

de alcanzar la meta. Adicionalmente, al finalizar el juego, como es poco probable

que haya alcanzado la cantidad de comida solicitada, aparecerá un mensaje si

desea continuar, hasta alcanzar la cantidad indicada, bajo el mensaje persuasivo

descrito en la sección anterior. De manera que de forma booleana se determina

si persiste y continua para alcanzar el objetivo, o simplemente desiste.

• Integridad: Dado por la relación existente entre los descriptores obtenidos en

las dimensiones anteriores y los valores que el jugador se autoevalúo en la

sección de parametrización de avatar, al inicio de la prueba.

DISEÑO DEL AGENTE INTELIGENTE

El diseño del agente inteligente consta de 5 módulos como se describió en el

apartado 1.4 del Capítulo II Marco de Referencia, los cuales son: 1) módulo de

percepción ambiental, 2) módulo de ejecución, 3) módulo de comunicación, 4)



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módulo de procesamiento de información y 5) módulo de toma de decisiones y

control. A continuación se describe el objetivo preliminar de cada módulo y los

alcances que tiene, posteriormente se presenta la síntesis con la especificación

de la base del conocimiento y la lista de tareas para el actuar del agente.

5.1 MÓDULO DE PERCEPCIÓN AMBIENTAL

Concentrado específicamente en recibir y capturar las interacciones concretas

del jugador en cada sección del escenario, pero con un desarrollo mucho más

complejo específicamente en el escenario principal de búsqueda de alimento.

Esa interacción del jugador, como se comentó anteriormente, consta únicamente

de hacer clics, los cuales son:

- Clics de envío de integrantes

- Clics de solicitudes de información

- Clics para huir

- Clics para combatir

- Deseo de continuar jugando al final del tiempo

Como elemento adicional, en este módulo también se asignan funciones para

estar percibiendo la variación en el tiempo, por cada segundo con lo cual se

disparan eventos como por ejemplo el solo desplazamiento de cada integrante

en el recorrido, y también se detectan las variaciones por minutos para registrar

y procesar métricas parciales.

5.2 MÓDULO DE EJECUCIÓN

Concentrándose en la generación de eventos automatizados o que se disparan

independientemente de la interacción del jugador, esto quiere decir que están

programados para suceder de forma natural en su funcionamiento y con lo cual

se consolidan pequeños detalles directamente asociados con nociones de



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gamificación, como por ejemplo los retos, eventos aleatorios, estéticas y

ambientación de los escenarios. Los objetivos concretos de este módulo son:

- Creación aleatoria de integrantes de la manada

- Generador aleatorio de peso de alimento

- Generador de eventos - creación de rivales o enemigos

- Probabilidad de victoria ante rival o ante enemigo

- Probabilidad de victoria en Gran Reto

- Reproducción de sonidos como feedback de cada acción (clic) del jugador

- Reproducción de sonidos de ambiente, con las modificaciones en Gran

Reto y restando 10 segundos para finalizar el tiempo

5.3 MÓDULO DE COMUNICACIÓN

En este módulo se enmarcan básicamente los mensajes entre objetos, aclarando

que dichos objetos no fueron construidos en el lado del servidor, por ende no

existe una estructura formal de clases y objetos. Por el contrario, los objetos

existen sólo en el lado del cliente, trabajados desde el navegador (browser) y

desarrollados en javascript, lo cual tiene diferencias en la consideración a objetos

que son ejemplificados en el lado del servidor. Las acciones concretas

consolidadas en este módulo son:

- Comunicación del avance en el recorrido por cada integrante

- Dirección del recorrido por cada integrante (incluyendo la distancia a la

guarida)

- Contador de eventos

- Comunicación de combate ganado (porque el hecho que el jugador decida

combatir, genera una respuesta positiva o negativa de manera aleatoria)

- Comunicación de combate perdido

- Actualización de la salud del integrante

- Comunicación de alimento conseguido (porque no siempre el alimento

tiene el mismo peso)



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- Comunicación del fin del recorrido por cada integrante para el

restablecimiento de contenedores y elementos de interacción

5.4 MÓDULO DE PROCESAMIENTO DE INFORMACIÓN

En este módulo del agente inteligente se concentran las acciones relacionadas

con un procesamiento preliminar de los datos para poder ser tratados de forma

eficiente y confiable para poder proceder a almacenarlos y posteriormente

establecer el perfil del jugador. Es evidente que no se trata de una simple tarea

de guardar datos, pues por ejemplo, no es lo mismo tomar la decisión de

combatir en una eventualidad normal, a combatir en un gran reto, medición con

la cual se obtienen rasgos más predominantes del comportamiento del jugador,

de igual manera, no se procesan de igual forma los clics generados durante el

primer minuto donde no aparecen eventualidades aleatorias comparados con la

cantidad de clics, en el resto del juego. En concreto, los siguientes objetivos son

desarrollados en este módulo:

- Procesamiento parcial (por cada minuto) y total de clics

- Procesamiento parcial y total de eventos

- Procesamiento de envíos de integrantes de la manada (cantidad y orden)

- Procesamiento de solicitudes de información como apoyo para tomar la

decisión (total e histórico, la trazabilidad)

- Procesamiento de decisiones tomadas (retiros y combates)

- Procesamiento del estado de los integrantes de la manada (salud y

muertes)

5.5 MÓDULO DE TOMA DE DECISIONES Y CONTROL

Aunque por su denominación, este módulo puede generar confusión con la

esencia de esta investigación, los procesos de toma de decisiones, es pertinente

mencionar que el objetivo de este módulo del agente inteligente es poder

desempeñar ciertas acciones y ejecutar fragmentos de código siguiendo



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determinado flujo de control y decidiendo sobre los demás objetos del escenario,

lo que desencadenará respuestas diferentes del jugador. Prácticamente todos

los elementos aleatorios poseen estructuras mínimas de control que repercuten

en decisiones y flujos diferentes, pero en concreto vale la pena destacar los

siguientes elementos:

- La creación de eventualidades después de cierto porcentaje de recorrido,

por una única vez y en función de la dirección del recorrido.

- La generación y tipo de información de apoyo al jugador para decidir si

combate o no, dado a partir de la probabilidad de victoria de combate.

Aquí se concentran en gran medida los rasgos de trabajar sobre procesos

de toma de decisiones no programadas.

- La creación de grandes retos después de ciertos límites de tiempo

5.6 BASE DEL CONOCIMIENTO Y LISTA DE TAREAS

Estos dos últimos elementos de la estructura del agente inteligente en concreto

pretenden consolidar y especificar los insumos básicos para el actuar del agente,

siendo la base del conocimiento ciertas frases descriptoras asociadas a cada

competencia psicológica seleccionada, tomando como insumo el aporte de Alles

(2005). La lista de tareas puede ser resumida en dos grandes asuntos:

- Obtener y guardar registros de la mayor cantidad de elementos de

interacción del jugador/aspirante

- Extraer métricas por cada competencia psicológica

De los objetivos listados en cada módulo del agente inteligente, se presenta un

ejemplo en concreto en la Figura 32 de manera análoga a un diagrama de

actividades, que contiene el flujo de acciones del agente por cada recorrido de

un integrante de la manada, denotando la integración de todos los módulos de

su estructura. Posterior a la imagen, el siguiente capítulo pretende dar a conocer

detalles de la implementación y pruebas del modelo diseñado.



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Figura 32. Flujo de acciones del agente inteligente por cada recorrido de un integrante

de la manada. Fuente: Autor



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CAPÍTULO IV

IMPLEMENTACIÓN Y

PRUEBAS



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PRUEBAS DEL MODELO

Esta sección pretende ilustrar el producto obtenido como aplicativo web para la

gestión de pruebas de selección de personal. La implementación del modelo del

juego propuesto arroja métricas e indicadores al personal de Recursos Humanos,

apoyando el establecimiento del perfil del aspirante en un proceso de selección.

La Figura 33 presenta el homepage de la aplicación web, mientras que la Figura

34 ilustra el inicio para el personal de Recursos Humanos y la Figura 35 para un

aspirante. El aplicativo se encuentra en: http://giira.udistrital.edu.co/apgame/

Figura 33. Interfaz inicial de la aplicación web. Fuente: Sistema en ejecución

http://giira.udistrital.edu.co/apgame/



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Figura 34. Interfaz de inicio de la aplicación web para el personal de Recursos

Humanos. Fuente: Sistema en ejecución

Figura 35. Interfaz de inicio de la aplicación web para aspirante. Fuente: Sistema en

ejecución

Entrando en detalle, luego de la asignación de la prueba por parte del personal

de Recursos Humanos, el aspirante inicia la prueba en donde se le presentan las

instrucciones básicas para comprender la interacción en cada escenario, tal

como se ilustra en la Figura 36.



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Figura 36. Escenario de instrucciones iniciales en la prueba para un aspirante. Fuente:


Ya iniciando la prueba, el aspirante debe parametrizar unas competencias

psicológicas básicas, a manera de autoevaluación. Esas competencias que se

estructuraron conforme lo descrito en Alles (2005) dentro de los

comportamientos para niveles gerenciales, y que evidentemente tienen relación

con los procesos de toma decisiones, son:

Adaptabilidad Integridad

Dinamismo Autocontrol

Liderazgo Convicción

Planificación Perseverancia

Persuasión Iniciativa

La Figura 37 presenta el escenario de autoevaluación de competencias

psicológicas al iniciar formalmente la prueba.



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Figura 37. Escenario de autoevaluación de competencias psicológicas. Fuente: Sistema

en ejecución

Posteriormente, se pasa a la selección de un avatar, según las características

descritas en la sección Personajes / avatares. La Figura 38, ilustra el momento

en el que se selecciona el avatar.



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Figura 38. Selección de avatar. Fuente: Sistema en ejecución

Antes de dar inicio al escenario principal de interacción, se presentan las

instrucciones específicas de juego, Figura 39, donde aparecen elementos como

el contexto, problema y objetivo principal, la presentación de coequiperos como

parte de la negociación, a pesar de no presentar los enemigos y rivales, por

mantener cierto grado de información no completa, característica de la toma de

decisiones no programadas.

Ya la interacción en el escenario, esta descrita por la activación de cada

integrante, quien se desplazará en un recorrido ilustrado de manera abstracta,

esto es linealmente, capturará su alimento correspondiente, y retornará a la

guarida, tal como se mencionó en el Capítulo III Diseño y Desarrollo. La Figura

40 ilustra la interacción en el escenario de juego.



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Figura 39. Instrucciones previas a la interacción con la Estación 1. Fuente: Sistema en

ejecución

Figura 40. Interacción en el escenario, búsqueda de alimento. Fuente: Sistema en

ejecución



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Según lo comentado en la fase de diseño, existen unos estados de salud de los

integrantes de la manada, a continuación, la Figura 41, ilustra los indicadores

de salud de cada integrante según las afectaciones que tendrían durante la

interacción en el escenario.

Figura 41. Integrantes de la manda, con los indicadores de salud afectados. Fuente:


Durante el recorrido, tanto de ida como de vuelta, se generan eventos aleatorios

antes los cuales el jugador debe tomar una decisión, la cual posteriormente se

captura información para saber qué decisión tomó, si se apoyó o busco

información y sus porcentajes. La Figura 42 ilustra la creación de eventos

aleatorios ante los cuales hay que huir o combatir.

Figura 42. Creación de eventos aleatorios, rival y enemigo. Fuente: Sistema en

ejecución

Luego de tomar la decisión se puede huir, regresando a la guarida, o se puede

combatir contra el rival. Ese combate, se resuelve por probabilidades



Página | 98

(Math.random) y bajo la comparación de un umbral se determina si el combate

se gana o se pierde. En la primera opción, se continúa el recorrido hacia la guarida

y se sumará el alimento al total. Si se pierde el combate, la salud del integrante

disminuye, y se pierde el recorrido. La Figura 43 denota un combate perdido.

Figura 43. Combate contra un rival, en este caso, la probabilidad arrojó un combate

perdido. Fuente: Sistema en ejecución

Como se comentó en la sección Eventos Aleatorios, existe un gran reto que

ofrece una gran cantidad de comida a cambio de la posibilidad de perder el

integrante, evidentemente la probabilidad de perder es alta. La Figura 44 y la

Figura 45, ilustran el gran reto y el desencadenamiento de la muerte del

integrante número 4 tras perder el combate.

Figura 44. Creación aleatoria del Gran Reto. Fuente: Sistema en ejecución.

Figura 45. Pérdida del gran reto y pérdida del 4to integrante de la manada. Fuente:




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Luego de 15 minutos de interacción en el escenario, donde las acciones se

vuelven repetitivas para medir el dinamismo durante la prueba, el juego finaliza,

y se dirige a una sección con las estadísticas finales del juego para el aspirante.

La Figura 46 ilustra las estadísticas finales de juego. En la siguiente sección se

ilustran los resultados obtenidos de la prueba desde el rol de Recursos Humanos.

Figura 46. Estadísticas finales de juego, desde el rol aspirante. Fuente: Sistema en

ejecución



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RESULTADOS Y ANÁLISIS

Desde el rol de Recursos Humanos, se pueden acceder a todas las pruebas

finalizadas, como lo ilustra la Figura 47. Desde allí, se puede acceder al reporte

final de la prueba de cada aspirante con los detalles de la misma.

Figura 47. Listado general de pruebas finalizadas/assessments. Fuente: Sistema en

ejecución

En total se realizaron alrededor de 60 pruebas, con personas de diferentes

características académicas con quienes se probó la interacción en la

herramienta, los reportes arrojados y como éstos aportan al establecimiento del

perfil del aspirante. En la Figura 48, se ilustra el reporte de la autoevaluación de

las competencias psicológicas, en donde se puede evidenciar los rasgos que el

aspirante/jugador quiso evidenciar como más desarrollados en su personalidad.

En este caso, se evidencia la adaptabilidad, planeación, persuasión,

perseverancia y liderazgo como las características más sobresalientes. Sin

embargo, esta escogencia hace que las capacidades de autocontrol, convicción,

dinamismo, iniciativa e integridad queden con valores bastante bajos.



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Figura 48. Reporte de la autoevaluación de las competencias psicológicas. Fuente:


Este primer escenario, al caracterizarse por una auto-ponderación de las

capacidades psicológicas, con valores comprendidos entre 0 y 100, pero

contando sólo con 700 puntos disponibles para evaluar 10 competencias,

permitió evidenciar que arriba del 73% de aspirantes optan por cuantificar sus

capacidades de forma más equitativa, como se evidencia en la Figura 49c, sin

marcar fuertemente varias competencias lo cual repercutiera en disminuir los

valores de otras competencias, como se evidencian en los demás casos de la

misma figura. En la siguiente figura se presentan como ejemplo comparativo,

las gráficas polares obtenidas como resultado de la autoevaluación de cada

aspirante siendo las pruebas: a) Prueba 97, mujer profesional; b) Prueba 86,

mujer con estudios de posgrado; c) Prueba 45, hombre con estudios de

posgrado; d) Prueba 73, hombre cursando estudios de posgrado. Este simple

ejercicio permite dar a conocer de entrada, que prefiere resaltar el aspirante o

si prefiere mantener una postura más precavida e íntegra sin querer demostrar

un lado predominante. Es importante tener en cuenta, que las competencias de

la gráfica polar son susceptibles de ser reordenadas para observar si existe una

tendencia hacia algún sector, como se observa en la anterior Figura 48.



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Figura 49. Comparativo con las gráficas polares de las competencias psicológicas de

diferentes aspirantes. Fuente: Sistema en ejecución

En cuanto a la selección de avatar, los resultados preliminares muestran que con

este pequeño y sencillo escenario es posible describir diferentes características

de un jugador y se observan dos grupo con tendencias y diferencias en las

métricas de juego, entre los jugadores que escogieron en primer lugar al águila

o al jaguar, en donde se hace evidente que más del 75% de participantes tiene

una notable característica de convicción, independencia y planeación. Por su

parte, en el segundo grupo, más del 68% de jugadores que escogieron, el pato

o el búho, tienen características de autocontrol y tranquilidad en el momento de

la toma de decisiones. En general, una tercera parte de los jugadores que

interactuaron con el aplicativo seleccionar el águila, otra tercera parte el jaguar,

y la última parte seleccionaron uno de los otros tres animales.



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Entrando en detalle, de la interacción en el escenario principal, denominado la

estación 1, el modelo propuesto arroja las siguientes métricas. Inicialmente, la

Figura 50 permite evidenciar las métricas establecidas para procesar la

capacidad de dinamismo en función del tiempo. De esta manera, se puede

evidenciar si la persona mantiene un nivel de atención constante o decae al

pasar el tiempo, como lo ilustra la Figura 51.

Figura 50. Registros de interacción en el juego. Fecha de registro, tiempo y clics

totales, y relación de dinamismo. Fuente: Sistema en ejecución

Figura 51. Curva de dinamismo de un aspirante, se evidencia el descenso de la curva.

Fuente: Sistema en ejecución



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En términos de planificación, el reporte arroja una curva en donde se evidencia la

secuencialidad de las acciones tomadas, lo que permite identificar un perfil de una

persona metódica, que ejecuta acciones de manera lineal y espera a que todas

finalicen para iniciar de nuevo, como lo ilustra la Figura 52. De otra mano, una

persona puede ejecutar múltiples acciones, sin llevar un orden, sin denotar ser

tan procedimental, y que ante eventos inesperados, los atiende en función de

cómo surgen sin esperar una secuencialidad en las acciones, esto se evidencia en

la curva de planificación de la Figura 53.

Figura 52. Curva de planificación, de un jugador con tendencia a ser procedimental y

secuencial. Fuente: Sistema en ejecución

Figura 53. Curva de planificación, de un jugador que ejecuta múltiples acciones al

tiempo. Fuente: Sistema en ejecución



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En complemento a la competencia de planificación, se extrae también la curva

dada por la cantidad de veces que se solicita información para tomar una

decisión y el histórico de rendimiento, con la demarcación de los puntos en el

tiempo de dichas solicitudes, esto se denota en la Figura 54.

Figura 54. Curva de planificación en términos de solicitudes de información para

apoyar la toma de decisiones. Fuente: Sistema en ejecución

Finalmente, en términos de medir la convicción y la perseverancia, se determina

la relación de decisiones ante una eventualidad, en tanto si tomo la decisión de

combatir o de huir. Por su parte, la perseverancia, se entregan indicadores de

alimento conseguido en función del total a conseguir, la cantidad de recorridos

realizados, combates librados y retiros. La Figura 55 ilustra las dos competencias

y sus correspondientes métricas.

Figura 55. Indicadores de las competencias "convicción" y "perseverancia". Fuente:




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Luego de realizar las pruebas de implementación se llevó a cabo un proceso de

validación con expertos, en este caso fueron 10 profesionales en el área de

Recursos Humanos y Gestión Humana, los cuales respondieron una pequeña

ficha de validación elaborada, como se evidencia en la Figura 56.

Figura 56. Ficha diseñada para la validación con expertos.



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Con esta ficha de validación de experto se pretendía corroborar la veracidad del

perfil generado, que se constituye por los descriptores de cada una de las

competencias psicológicas y que a su vez es soportado por las métricas

anteriormente presentadas. De esta manera, se pretendía validar la coherencia

de los resultados obtenidos en el modelo aquí propuesto en contraste con los

modelos actuales para perfilar aspirantes conocidos y usados por el experto. A

partir de ésta validación con expertos, se obtuvieron los siguientes resultados:

Tabla 7. Validación con expertos. Promedios de evaluación en ítems

Ítem a evaluar Promedio

Facilidad de uso del aplicativo 84

Facilidad en la asignación de pruebas 84

Importancia del escenario de AUTOEVALUACIÓN en función

del perfil generado 90

Importancia del escenario de SELECCIÓN DE AVATAR en

función del perfil generado 96

Importancia del escenario de JUEGO en función del perfil

generado 96

Calidad de los descriptores arrojados en el perfil 78

Coherencia entre los avatares diseñados y las características

preliminares del perfil 80

Veracidad y coherencia entre descriptores y métricas de

DINAMISMO 82


PLANIFICACIÓN 90


PERSEVERANCIA 68


CONVICCIÓN 72


AUTOCONTROL 56


INTEGRIDAD 50

Potencial implementación por tiempos de aplicación 84

De lo anterior, es evidente que los expertos coinciden en valorar y destacar, con

valores iguales o superior al 90% de aprobación, los escenarios diseñados

(autoevaluación, selección de avatar y juego) y resulta interesante notar como

sobresale la “Veracidad y coherencia entre descriptores y métricas de



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PLANIFICACIÓN”. Este pico alto en el promedio otorgado por los expertos se

debe al interés generado por el aspecto de medir la planificación de una persona

a partir de los envíos de los integrantes por comida y apoyada por la solicitud

de información para apoyar la toma de decisiones. Por su parte, las

competencias de DINAMISMO y CONVICCIÓN obtuvieron un valor por encima de

la media esperada, 70%, y PERSEVERANCIA estuvo cerca del umbral. No

obstante, las competencias de AUTOCONTROL e INTEGRIDAD denotan valores

bastantes bajos, lo cual se debe a la dificultad que se tuvo en medirlas y cuyos

descriptores no alcanzan a abarcar con calidad y suficiencia el perfil de un

aspirante, a juicio de los expertos. Esto reduce la calificación de la calidad

general de los descriptores arrojados en el perfil. Por último se da una

aprobación en aspectos como la coherencia entre los avatares diseñados y su

concordancia con el perfil, la facilidad de uso del aplicativo y la potencial

implementación dados los tiempos de aplicación en promedio que tiene el test.

Para finalizar este capítulo, es sumamente relevante tocar este tema de los

tiempos de aplicación de las pruebas, el cual también fue un aspecto planteado

desde el inicio de este proyecto que se pretendía afrontar para establecer ciertas

mejoras, principalmente, para los aspirantes que presentan las pruebas.

Tomando como punto de partida la información que se brinda en una de las

compañías más reconocidas en Latinoamérica, Psigma (2016), quienes se

consideran líder de evaluación del talento humano, se destaca que los tiempos

de aplicación de una prueba varían considerablemente, teniendo en cuenta lo

que se pretende evaluar, pero en promedio “una aplicación integral puede tardar

en promedio de 45 a 60 minutos”, como se evidencia en la sección de preguntas

frecuentes del sitio corporativo en la Figura 57.



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Figura 57. Tiempos estimados de aplicación de pruebas tradicionales online. Fuente:

http://www.psigmacorp.com/es/recursos/preguntas-frecuentes

El modelo aquí propuesto presenta los siguientes tiempos de aplicación en

promedio, ilustrados en la Figura 58, los cuales son considerablemente bajos a

diferencia de los tiempos estimados anteriormente descritos e incluso

comparados con la aplicación de evaluaciones tradicionales escritas, que

consisten alrededor de 150 preguntas (por temas de confiabilidad), y exceden

en una hora u hora y media la evaluación basada en gamificación aquí propuesta.

Figura 58. Tiempos de aplicación del modelo de prueba propuesto

http://www.psigmacorp.com/es/recursos/preguntas-frecuentes



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CAPÍTULO V

CONCLUSIONES



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CONCLUSIONES

Las conclusiones de esta investigación son presentadas por categorías para

facilitar su comprensión y el dimensionamiento del impacto alcanzado.

El sistema de información: De manera preliminar es pertinente mencionar

que el trabajo desarrollado permitió consolidar un aplicativo web, como

materialización de un sistema de información, el cual es el énfasis de la maestría

que enmarca esta investigación. El aplicativo permite realizar de manera efectiva

la gestión de usuarios y pruebas, su asignación individual o masiva y la

generación de reportes y estadísticas arrojando los perfiles dinámicos de cada

aspirante apoyándose de un conjunto de métricas y estadísticas en minucia. El

sistema consta de tres roles: aspirante, recursos humanos y administrador.

La prueba: El desarrollo del modelo de la prueba, basada en gamificación, fue

el consolidado de la inclusión de diferentes teorías organizacionales y

psicológicas logrando un producto robusto y soportado con el cual es posible

obtener rasgos psicológicos y comportamentales de un aspirante de manera

implícita. Esto facilita proyectar rasgos sin que el jugador sea consciente de lo

que se está capturando pues no responde preguntas de manera explícita. De

esta manera, se da alcance al objetivo en que se pretendía generar un aporte a

este escenario de selección de personal, que sigue siendo susceptible de ser

dinamizado con otras metodologías, complementado con la disminución en los

tiempos de aplicación de la prueba tal como se ilustró en la Figura 58.

El producto aquí desarrollado se constituye como un gran apoyo previo a la

entrevista aportando datos estadísticos y gran cantidad de información sobre un

aspirante en el desenvolvimiento e interacción ante ciertos escenarios puntuales.

La caracterización de los procesos de toma de decisiones no

programadas / las mecánicas de juego (gamificación): La implementación

de mecánicas de juegos, (consolidado en la Figura 23 donde se sintetizo el



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modelo de prueba basado en gamificación), permitió un traspaso implícito de

información que de forma considerable aporta al gran reto de perfilamiento de

un individuo con base a su personalidad. Esto, teniendo en cuenta lo abordado

por Alles (2002) desde el “Modelo del Iceberg” de Spencer y Spencer, y que se

ilustra en la Figura 59, donde se detalla que en primer nivel las destrezas o

habilidades y conocimientos, son visibles y más fáciles de identificar. El concepto

de uno mismo, que incluye las actitudes y valores se encuentran en un segundo

nivel, y por último los rasgos de personalidad, siendo estos dos últimos niveles

los que se dificultan en su identificación.

Figura 59. Modelo del Iceberg de Spencer y Spencer. Fuente Alles (2002)

En ese orden de ideas, el concepto de uno mismo fue abordado en el escenario

de autoevaluación de competencias y complementado con la selección del

avatar, de lo cual se arrojan las correspondientes métricas y descriptores,

mientras que los rasgos de personalidad son capturados, procesados y

consolidados dentro del perfil del jugador en el escenario principal de juego con

la manada en búsqueda de alimento.

El matiz de “no programadas” dado a los procesos de toma de decisiones, se

consolida en tanto se permearon aspectos como presentar descripciones del

problema de manera ambigua o incompleta y aunque se podía tener el objetivo



Página | 113

global claro, se brindaron pocos detalles de lo que acontecería eventualmente o

de forma inesperada. Así que no es posible saber cuántas veces ni en qué

momento sucederá un evento aleatorio, que surge a partir de probabilidades. A

pesar de esto, el hecho de encontrarse con acciones repetitivas durante 15

minutos disminuye la consideración de tener todo un escenario con una

interacción 100% para la toma de decisiones no programadas, incluso, con la

aparición de los dos grandes retos y la gran cantidad de eventos inesperados.

En específico, se lograron caracterizar los procesos de toma de decisiones no

programadas, apoyándose en las competencias psicológicas de: Dinamismo,

Planificación, Integridad, Autocontrol, Convicción y Perseverancia, con las cuales

se tipifica y describe un estimado de cómo se prevé que el aspirante realiza sus

procesos de toma de decisiones no programadas. De estas competencias, se

hace necesario hablar de una dificultad encontrada en la competencia de

Dinamismo, en tanto el modelo arroja unos niveles bajos de concentración y

dinamismo en el momento de tener algunos integrantes de la manada muertos,

a pesar que la capacidad de atención del jugador puede ser alta. Esto afecta de

forma negativa los descriptores que se arrojan en el perfil y por ende se deberán

realizar mayor cantidad de observaciones en este punto.

Por su parte, la competencia de Autocontrol, se caracterizó con los tiempos de

respuesta ante una eventualidad. No obstante, se presentan fallas pues al

momento de generar el evento, se contabiliza el tiempo, pero no se tiene certeza

si el jugador ya revisó la información y está prestando atención sobre ese evento

(puede tener otro foco de atención) y el tiempo de retraso puede deber más a

un tema de atención que de autocontrol para tomar una decisión.

Es importante resaltar que a pesar que el aspirante sabe que está en una prueba

y que debe esforzarse, el hecho de brindar escenarios donde se logra

enmascarar todos los aspectos que se capturan y se procesan, los cuales son

totalmente transparentes y nada explícitos para el jugador permiten un traspaso

implícito de información de manera adecuada. Incluso porque lo más evidente,



Página | 114

que es la cantidad de alimento conseguido o número de integrantes muertos no

afecta en la determinación del perfil, aunque si los elementos aledaños dados

por su comportamiento, como saber si continua jugando o no para alcanzar la

meta, o como envía los integrantes después de perder combates o de morir un

integrante, así como los demás que fueron descritos y con los cuales se logra

arrojar un perfil dinámico que apoya los procesos de selección.

Las actividades de negociación relacionadas con la toma de decisiones

no programadas: Tal como fue ilustrado en la Figura 9, se consolidaron tres

actividades de negociación esenciales al establecer relación con la toma de

decisiones no programadas, estas fueron:

1. Planteamiento de alternativas: Se incluyó en el juego en la medida en que

el jugador debe responder e interactuar con diversas probabilidades y en

gran cantidad. Para este fin, también debe procesar la información entregada

y manejar el tiempo que decrece y debe actuar con rapidez.

2. Captura de información: En esta actividad se consiguió matizar con mayor

intensidad la toma de decisiones no programadas, en tanto se generaron de

manera parcial los detalles a percibir y comprender sobre las características del

escenario, del contexto, del problema, de los oponentes (rivales y enemigos).

3. Relaciones personales: En esta actividad, se consolidó el trabajo bajo presión

de forma idónea, manejado por el tiempo regresivo y los sonidos de

ambientación, todo para aportar a la medición de la concentración y el

dinamismo. Sin embargo, se dificultó integrar otros aspectos como

interrelaciones, procesos comunicativos, habilidades para persuadir,

imponer o de permeabilidad en las ideas. Estos elementos no fueron

involucrados en la interacción con el modelo propuesto.

Para permear la toma de decisiones no programadas en los escenarios de

negociación, bajo el propósito de medir los protocolos y estrategias, la

planeación y ejecución de acciones, la adaptación y reestructuración por parte

del jugador, se logró la implementación de las siguientes acciones:



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- Se debía brindar un contexto base sin mayor detalle, un problema y uno

objetivo inicial, poco claro.

- Se podía manipular la información relacionada con las partes de la

negociación, al no establecer claramente los oponentes, y presentar

aparentes diferencias entre los coequiperos o integrantes de la manda.

- El manejo y generación de eventos aleatorios.

Por otro lado, de los criterios matemáticos abordados se alcanzaron a emplear

el “Costo mínimo” y “Máximo beneficio” en función de la decisión que tome el

jugador de acuerdo a la información parcial que se entregue al usuario. No

obstante, el perfil del usuario obtenido no vincula por ahora otros criterios

matemáticos que puede aplicar un jugador, y aunque este elemento no estaba

contemplado en los objetivos de la investigación, se pretendió tenerlo en cuenta

para implementar pero su complejidad llevaría a otros escenarios de desarrollo

para poder validar versus un juego que involucre nociones de sistemas expertos.

El perfil del aspirante: Los descriptores que se arrojan en el perfil del jugador

concentran datos de lo que indicó el aspirante en concepto de sí mismo, detalles

de competencias básicas como la atención y revisión de información,

incertidumbre en la toma de decisiones, un estimado de velocidad de lectura y

finalmente los detalles de las competencias asociadas a la toma de decisiones.

No obstante, la gran cantidad de datos, es probable que estos detalles se queden

cortos en función de lo que se requiere indagar por parte del personal de

recursos humanos, sobre la personalidad de un aspirante. Por lo tanto, se

sugiere que los datos arrojados en el aplicativo deben ser contrastados en una

instancia siguiente en el proceso de selección como puede ser la entrevista. Esto

debido a que describir la personalidad humana es bastante complejo y en esta

investigación se acotó exclusivamente a la toma de decisiones.

El agente inteligente: El diseño del agente inteligente respondió a la gran

necesidad que era capturar y procesar gran cantidad de información de la

interacción del jugador, sin embargo su desarrollo fue concretado en un nivel



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básico en función de su grado de inteligencia, estático en términos de su

movilidad y no se usaron multiagentes. Al finalizar esta investigación y dar

alcance a los objetivos propuestos, se evidencia el potencial que llega a tener la

implementación de sistemas de agentes inteligentes para trabajos futuros. En

esa vía, se considera que las técnicas de agentes inteligentes que puede llegar

a ser más apropiada para este tipo de modelos son aquellas orientadas hacia los

sistemas multiagentes y que adicionalmente tengan un grado mayor de

autonomía, alto grado de inteligencia y de respuesta y adaptación a la

interacción del jugador.

LOS APORTES MÁS SIGNIFICATIVOS

Para finalizar, se considera pertinente resumir los aportes más significativos con

la realización de este proyecto de investigación:

- Se presenta otra potencial área de implementación de la gamificación, por

ahora no explorada y diferente a los procesos educativos, tan

ampliamente trabajados por la comunidad científica. En este caso, en los

procesos de selección de personal.

- Se consolida una herramienta como aporte a los procesos de selección de

personal en tanto se dinamizan las estrategias para evaluar y perfilar

aspirantes, con beneficios no solo en lo versátil de la prueba sino en la

manera de obtener el perfil del aspirante.

- Se disminuyen los tiempos de aplicación de pruebas psicológicas.

- Se consolida un modelo que permite el traspaso implícito de información

para estructurar el perfil del jugador.

- Se consolida un aporte a la comunidad científica en vía de caracterizar la

toma de decisiones no programadas por medio de ciertas competencias

psicológicas en específico.



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PUBLICACIONES

A partir de los avances conseguidos en esta investigación se lograron, hasta el

momento de la radicación de este libro, 3 publicaciones en eventos internacionales

(adjuntos en digital) y se está a la espera de una respuesta:

- CITI 2015, Colima, México. 14/07/2015.

- SAI Computing Conference 2016, Londres, Reino Unido. 08/02/2016.

- SOCIOINT 2016, Estambul, Turquía. 18/04/2016.

- Artículo presentado a UNESCO-UNIR 2016, Bogotá, Colombia. En espera.

También se tienen planteados 3 artículos como prospectos:

- Diseño de un agente inteligente dentro de un modelo de pruebas de

selección personal por medio de gamificación.

- Modelo ontológico del comportamiento humano relacionado con la toma

de decisiones no programadas.

- Mejoramiento de la experiencia de usuario en la aplicación de una prueba

de selección de personal basada en gamificación.

TRABAJOS FUTUROS

Como trabajos posteriores, se visualiza el diseño de un segundo escenario que

permita comparar o complementar las métricas aquí establecidas. Resultaría

importante ampliar las competencias psicológicas a medir para poder brindar un

perfilamiento de un aspirante desde diferentes perspectivas o con diversas

finalidades. Los temas del agente inteligente y de los criterios matemáticos son

susceptibles de ser explotados con mayores beneficios. Así mismo, se pueden

contemplar otros contextos de estudio como Big Data, debido al gran volumen de

información que aquí se almacena del comportamiento e interacción de un jugador;

también involucrar campos como la inteligencia artificial o sistemas adaptativos.



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BIBLIOGRAFÍA

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