simulacion prospectiva con estructura neuronal...
TRANSCRIPT
1
SIMULACION PROSPECTIVA CON ESTRUCTURA NEURONAL PARA EL
DESARROLO ESTRATÉGICO EMPRESARIAL
Ing. Víctor Manuel Jiménez Cerpa
“Lo único constante es el cambio”Heráclito de Efeso
(570-475 a de Cristo)
2
¿ QUE ES SIMULACION PROSPECTIVA CON REDES
NEURONALES?
Es un programa basado en redes neuronales que una vez entrenada con valores numéricos de los drivers o variables propuestos y consuensado por los expertos y registros históricos, es capaz de proyectar un resultado :
Posible : Que se esta en el escenario apuesta
Probable: Que se esta en un escenario tendencial
No Probable : El futuro esta cargado de incertidumbre
PASADO PRESENTE FUTURO
Pronóstico: Se refiere al desarrollo de eventos futuros generalmente probables; representa juicios razonables sobre algún resultado particular que se cree el mas adecuado para servir como base de un
programa de acción
Proferencia: Serie de técnicas con base en la
experiencia. Se basa en el pasado para construir el
futuro
Predicción: Se basa en teorías determinísticas y presenta enunciados que intenta ser exactos
respecto a lo que sucederá en el futuro
Previsión: Pretende dar una idea de los sucesos probables a los cuales será preciso adaptarse,
conduciendo a decisiones inmediatamente ejecutables.
Proyección: Brinda información sobre la trayectoria de un evento, asumiendo la continuidad
del patrón histórico. Provee una serie de alternativas a considerar..
Prospectiva: Consiste en atraer y concentrar la atención sobre el futuro, imaginándolo a partir de este y no del
presente.
6 VIAS DE APROXIMACION AL FUTURO
4
CAMBIOS MEDIO
AMBIENTALES
CAMBIOS DE
VALORES Y
ACTITUDES
CAMBIOS QUE PRODUCEN FUERZAS A QUE ESTA SOMETIDA EL SISTEMA EMPRESARIAL
CAMBIOS
TECNOLOGICOS
CAMBIO
SOCIALES
CAMBIOS
POLITICOS
CAMBIOS
ECONOMICOS
CAMBIOS
CULTURALES
CAMBIOS
ORGANIZACIONALES
SISTEMA
EMPRESARIAL
6
• No es posible realizar
el planeamiento
estratégico clásico
basado en una
“visión” única y
siempre deseable para
la Organización.
7
• Es preciso contar con
estrategias robustas y
planes contingentes
basados en diferentes
escenarios posibles y
probables.
ES HACER PROSPECTIVA
8
• Existe una relación estrecha entre la prospectiva y la estrategia pero no dejan de ser distintos y por tanto conviene saber diferenciarlos.
¿PROSPECTIVA Y PLANEAMIENTO ESTRATEGICO ES LO MISMO?
9
“La prospectiva como tal se concentra en el “¿Qué puede ocurrir?” (P1).
Pero se vuelve estratégica cuando una organización se pregunta “¿Qué puedo hacer?” (P2).
Después de haber respondido a esas dos preguntas, la estrategia parte del “¿Qué puedo hacer?” (P2)
para hacerse otras dos preguntas:
“¿Qué voy a hacer?” (P3) y
“¿Cómo lo voy a hacer?” (P4).
Esto explica la Interrelación entre la prospectiva y la estrategia.”
Michel Godet
10
DEFINICIÓN DE OBJETIVOS
SELECCION DE ESTRATEGIAS
DEFINICIÓN DE HERRAMIENTAS DE EVALUACIÓN
Análisis
operativo
DESARROLLO,
CONTROL Y EVALUACIÓN
BALANCE SCORD CARD
Seguimiento,
Monitoreo y Evaluación
Marco
Filosófico
VISIÓN
PRINCIPIOS Y VALORES
MISIÓN
PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA
ANÁLISIS EXTERNO
Fortalezas
Debilidades
Carencias
Oportunidades
Amenazas
Problemas
FORMULACIÓN DE ESTRATEGIASS
Marco
Situacional
ANÁLISIS INTERNO
F.O.D.A.
11
FORMULAR ESTRATEGIA `PARA EL ESCENARIO
SELECCIÓN DEL ESCENARIO MAS PROBABLE
PLAN DE ACCION PARA EL ESCENARIO
Análisis
operativo
ORGANIZACIÓN, DESARROLLO,
Y EVALUACIÓNSimulación y
Monitoreo del futuro
Marco
Filosófico
PREVISIÓN
PROSPECTIVA
EXPLORACION DEL FUTURO
PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA + PROSPECTIVO
ANÁLISIS EXTRUCTURAL
CONSULTA DE EXPERTOS
DRIVERS
Oportunidades
Amenazas
Problemas
CONSTRUCCION DE ESCENARIOS
Marco
Situacional
EXPLORACION DEL AMBIENTE
F.O.D.A
PROSPECTIVO
12
RESUMEN DE METODOS PROSPECTIVOS UTILIZADOS EN ESTUDIOS DEL FUTURO
Los Métodos Prospectivos
CREATIVITY
INTERACTION
EXPERTISE
EVIDENCER. Popper (2005) Source: EFMN
0%
25%
50%
75%
Scenarios
Gaming
Essays
Citizens Panels
SWOT Analysis
Brainstorming
Stakeholder Mapping
Cross-impact analisis
Multi-criteria Analysis
Backcasting
Other methods
Environmental Scanning
Literature Review
Bibliometrical analysis
Modelling and simulation
Trend Extrapolation
Key Technologies
Expert Panels
Delphi
Technology Roadmapping
Megatrend Analysis
Futures Workshops
13
EL TIEMPO Y LA PROSPECTIVA
LOS ESTUDIOS DEL FUTURO QUE HACEMOS AHORA PARA MAÑANA
HABRA CAMBIADO
LA IMPORTACIA DE SIMULAR EL FUTURO PARA CORREGIR LA
DEVIACION CON PLANEAMIENTO ESTRATEGICO
14
PROYECCIÓN
ZONA DE ACTORES Y OTROS EXPERTOS
EXPERTOS
PREDICCIÓN
PRONÓSTICO
PREVISIÓN
ZONA DE ACCIÓN DE EXPERTOS PROSPECTIVAMÉTODOS Y
HERRAMIENTAS
PROSPECTIVAS
RETROSPECTIVA
DATOS
HISTÓRICOS
IMPORTANTES
PROSPECTIVISTA
ZONA DE ACCIÓN DE PROSPECTIVISTAS
PERCEPCIÓN DEL PRESENTE - TEMPORAL
BASE DE DATOS HISTORICOS
+ DATOS DEL TIPO
ATRACTOR
DATOS
HISTORICOS
ATRACTORES DEL
PASADOPROFERENCIA
PERCEPCIÓN DEL PASADO (IMÁGENES, REGISTROS, OBJETOS)
FLUJO
DEL TIEMPO IMPULSA EL
PRESENTA HACIA EL
FUTURO
FLUJO DE DATOS
DEL PRESENTE
HACIA EL PASADO
FUTURO DE LA
PREDICCIÓN
FUTURO DEL
PRONÓSTICO
FUTURO DE LA
PREVISIÓN
FUTURO DE LA
PROFERENCIA
FUTURO DE LA
PROYECCIÓN
ESCENARIO
APUESTA A
CONSTRUIR
MODELAMIENTO Y
SIMULACION DEL
FUTURO
PERCEPCIÓN DEL FUTURO - INCERTIDUMBRE
PROCESO PROSPECTIVO DE DATOS EN EL FLUJO DEL TIEMPO Elaborado por: Victor Manuel Jiménez Cerpa
15
CIENCIASDE LA
COMPUTACION
“La Inteligencia Artificial es la disciplina que estudia la forma de diseñar procesos que exhiban características que comúnmente se asocian con el comportamiento humano inteligente” (“Sistemas Autónomos. Aprendizaje Automático”García Martínez, R. 1997]
¿Qué ES INTELIGENCIA ARTIFICIAL?
17
¿Qué es una red neuronal artificial?
• Una forma especial de procesamiento de la información.
NEURONA ARTIFICIAL
Una red neuronal es un conjunto de unidades simples de procesamiento , cada una con memoria local llamada neurona.
18
¿COMO SE CONECTAN LAS NEURONALES ARTIFICIALES ?
• Las neuronas se conectan mediante canalesde comunicación denominados conexiones
sinápticos, que manejan datos numéricos.
• .
RED NEURONAL
19
¿ COMO SE REPARTE EL CONOCIMIENTO EN LA RED?
• Operan sólo con los datos locales, el conocimiento se reparte por toda la red ,según sus pesos sinápticos, los cálculos de los componentes de cada neurona son independientes .
La Neurona Artificial y la Biológica
21
OTROS TIPOS DE NEURONAS
CIENCIAS DE LA COMPLEJIDAD
“Los sistemas caóticos son impredecibles pero responde a la presencia de un ATRACTOR
“El caos consiste en cosas , que no son de verdad aleatorias, sino que lo parecen” Lorenz 2000)
Un Atractor : es un conjunto al que el sistemadinámico evoluciona , Los agentes próximos a èl , han de permanecer así , incluso si son ligeramente perturbados por otros agentes.
23
DRIVER -NEURONA
INICIO DE LA CONSTRUCCION DEL
MODELO DE SIMULACION NEURONAL
METODO PROSPECTIVO: ANALISIS ESTRUCTURAL
Es un método que ayuda a identificar la estructura de un
sistema o parte de él, a partir del análisis de las relaciones
de dependencia e influencia sus elementos . (DRIVERS O
VARIABLES)
VARIABLESA B C D E TOTAL
DEPEN
DENCIA
A 0 0 0 0 0
B 4 0 0 0 4
C 4 4 0 0 8
D 2 2 4 0 8
E 1 4 2 4 11TOTAL
INFLUENCIA 11 10 6 4 0 31
MATRIZ DEPENDENCIA - INFLUENCIA
DEPENDE DE:
N
NN
N
NA
B
C
D
E
MUY DEPENDIENTE: 3-4
MEDIANAMENTE DEPENDIENTE: 2
POCO DEPENDIENTE: 1
NADA DEPENDIENTE: 0
27
Arquitectura del perceptrón multicapa Red neuronal
A
B
C
D
E
N
NN
N
NA
B
C
D
E
¿COMO MODELAR
MATEMATICAMENTE UN DRIVER EN
LA RED?
A
B
C
D
E
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
N
La salida
representa un
escenario de
un conjunto
de vectores de
entrada
MODELO DE RED NEURONAL
Capa de salida
Capa oculta
Capa entrada
Vectores de entrada
MODELO D E RED NEURONAL
Neuronas
Neurona Atractora
Conexión sináptica
ENTRADA
DRIVERS
UNA O VARIAS SALIDAS
CON
VALOR DESEADO O REAL
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
VALORMOVIMIENTO DEL DRIVER
0 @1
0.1
1
VALOR NUMERICO DEAPRENDIZAJE
( LOS PESOS SINAPTICOS)
W
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
31
UNA APLICACIÓNA UNA
ORGANIZACIÓN MINERA
32
REDES NEURONALES POR CADA ARISTA
Red Neuronal Política
Ley consulta Previa
Constitución del Perú
Regulación a la minería informal
Regulación sobre estudio de impacto
ambiental
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.7
0.5
0.4
3
MATERIALIZACION DE INVERSION
MINERA
Red Neuronal Social
Falta de conocimiento técnico
No saben utilizar sus recursos
Baja autoestima
Conformismo
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1W
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
CAUSAS DE LA POBREZA
Red Neuronal Organizacional l
Gobierno Local
Gobierno Regional
Gobernación
Organización de Base
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
AGENTAS COLABORACION
CON LAS MINERAS
Red Neuronal Valores y Actitudes
Jóvenes con deseo de superación
Riqueza Cultural.
Creatividad para la artesanía
Líderes comunales comprometidos con
sus pueblos
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
AREA DE INFLUENCIA
MINERA
Red Neuronal Económica
precio de minerales
Costo de operacion
Reserva minera
Crisis financiera de país de consumidores
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
RENTABILIDAD DE LA MINERAS
Red Neuronal Tecnológico
Automatización de proceso
Energías renovables
Centros de monitoreo ambiental
Nuevos procesos menos contaminantes
FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
AVANCES TECNOLOGICOS
EN MINERIA
Red Neuronal Medio ambiente
Recursos Hídricos
Forestación
Relaves mineros
AgriculturaFAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
MINERIA AMIGABLE CON EL MEDIO AMBIENTE
Red Neuronal Cultural
Costumbres
Creencias
Practicas
Conocimiento FAVORABLE
0.5
0.8
0.6
0.1
1
DESFAVORABLE
0.9
0.9
0.8
0.9
3
MINERIA INFLUENCIA EN
EL CAMBIO CULTURA
41
Estructura Neuronal Empresarial
Red Neuronal de Integración
R. N, Tecnológica
R. N, Social
R. N, Medio Ambiental
R. N, Económico
R. N, Político
R. N, Organizacionales
R. N, Valores y Actitudes
R. N, Cultural
SALIDA ESCENARIO
APUESTA
LAS REDES SE CONECTA CON LAS NEURONAS
ATRACTORAS
POSIBLE
0.3
0.5
0.1
0.3
0.10.2
0.8
0.1
1W
APRENDIZAJE ES EL VALOR
DE LOS PESOS SINAPTICOS
PROBABLE
NO PROBABLE
0.8
5
3
Minería generadora de riqueza
en las regiones
42
ENTREGABLE DEL PROYECTOPrograma de Estructura neuronal entrenada , que permitirá a la organización estar en la capacidad de monitorear, intervenir, y proyectar sus decisiones presentes, sobre las consecuencias que tendrá el futuro ,respecto al escenario apuesta:
“Posible” Decisiones correctas, que se esta en el rumbo correcto.
”Probable” Las fuerzas tendenciales influyen en las decisiones , alejándose del futuro deseado.
“No Probable” El futuro esta cargado de incertidumbre y caos por decisiones mal tomadas .
43
El modelo de simulación con inteligencia artificial nos da una previsión del futuro , que permite ver los obstáculos que puedan presentarse ,para la toma de decisiones adecuadas en el presente , que eliminaran los problemas del futuro.
44
UN PROGRAMA QUE PERMITE MONITOREAR EL FUTURO DESEADO
45
Analogía : El modelo proyecta un camino libre a 5 años en el futuro , el futuro deseado avanza sin obstáculos
“Posible” Decisiones correctas, que se esta en el rumbo
correcto.
PROGRAMA DE SIMULACION DEL FUTURO
46
Analogía : El modelo proyecta un camino con obstáculos a 5 años en el futuro ; valores de la variables políticas , económicas , tecnológicas etcen el presente han modificado el futuro deseado.Planeamiento estratégico : ajustar valores de las variables para eliminar los obstáculos del futuro
PROGRAMA DE SIMULACION DEL FUTURO
”Probable” Las fuerzas tendenciales influyen en las
decisiones de los gobernantes, alejándose del
futuro deseado.
47
Analogía :
Planeamiento estratégico exitoso ,valores actuales de las variables se han ajustado y el modelo proyecta un camino libre, se esta en el futuro deseado sin problemas hasta los 5 años
“Posible” Decisiones correctas, que se esta en el rumbo
correcto.
PROGRAMA DE SIMULACION DEL FUTURO
48
GRACIAS
“El verdadero progreso es el que pone la tecnología al alcance de todos.”
Henry Ford
[email protected]@ciplima.org.pe
49
PREGUNTAS