gestión sistémica evolutiva de acciones

Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)

Gestión Sistémica Evolutiva de Acciones

José Carlos Machicao

GestioDinámica

Lima, mayo 2020


Qué es gestión

acción logro


Toma de Decisiones

Realidad

ModeloPercepción

La percepción influye el modeloEl modelo traduce la realidad incompletaLa percepción altera la realidad

Qué es la realidad y cómo interactúa con la gestión


Volatilidad

•Variables que mantienen un valor por poco tiempo

• Sullivan, 2012

Incertidumbre

•Variables que no tienen una lógica detrás de sus valores

•Kinsinger & Walch, 2012

https://hbr.org/2014/01/what-vuca-really-means-for-you

Complejidad

•Variables diversas que tienen interconexiones diversas sin patrones reconocibles

• Sullivan, 2012

Ambigüedad

•Variables que toman valores distintos para el mismo escenario

•Caron, 2009

http://www.kenan-flagler.unc.edu/

Caracterización científica de la realidad


Qué es gestión tradicional (determinista)

acción logro

Se asume que el logro es fijo y

completamente conocido desde el inicio de la acción

La acción depende del logro fijo


Qué es gestión tradicional mal aplicada

acción logro

El logro puede cambiar pero no se

mide las consecuencias en

las acciones.

La acciones originales diseñadas se convierten

en fijas independientemente de los cambios en el logro.


Lo que creemos que es el éxito.

Lo que la realidad demanda del éxito.

Fuente: Edgar Ortegon, José Machicao. (2019). Complejidad, inteligencia artificial, evolución en la gestión. Universidad Continental.

La mala comprensión de la semántica acción/logro


Revoluciones industriales

Definición Habilidades Humanas Preocupación

RI1Trabajo Individual Trabajo Industrial

Mano MáquinaFuerza física Brazo o pierna dañada

RI2Potencial humana o animal Potencia

artificial (electricidad, vapor)Inteligencia:

ConocimientoMente cansada

RI3Información administrada por personas

Información administrada por computadorasInteligencia: Estrategia

Ausencia de noción estratégica

RI4Decisión hecha por personas Decisión mixta

humanos/algoritmosCognición: Sentido Carencia de sentido

RI5Conocimiento generado por humanos Conocimiento generado por algoritmos

Cognición: ??? ???

Fuente: Elaborado por José Machicao©2019Bibliografía: Rifkin (2011), Schwab (2017), Caddell (2014).

Las revoluciones industriales


La transformación de la gestión

• Antes:• Ford, Taylor, Drucker

• Estabilidad

• Continuidad

• Logros pre-establecidos

• Prioridad del tiempo

• Ahora:• Holland, Meadows, Senge

• Búsqueda del éxito sostenible en las organizaciones

• Impredectibilidad, Incertidumbre (VUCA)

• Consistencia

• Convicción


Modelo de Gestión Impacto en la innovación de la gestión Autores Representativos

Pensamiento sistémico Prioriza la exploración y comprensión de la realidad. Donella Meadows, Jay Forrester,

Russell Ackoff

SostenibilidadEnfatiza la prioridad de la viabilidad en una realidad

global y no sólo particular.

Peter Senge, Thomas Friedman,

Donella Meadows

Filosofía LeanDisminuye la necesidad de detalle de lo que hay por

hacer si es que no demuestra que contribuye a un logro.

Eliyahu Goldratt, James

Womack, Daniel Jones

EmprendimientoAnima a experimentar en la realidad y no sólo en el

laboratorio.

Steve Wozniak, Eric Ries, Ben

Horowitz

OKR (Objectives and Key Results)Disminuye la importancia de la medición detallada y

enfatiza la búsqueda de consistencia de un logro.

Paul Niven, Ben Lamorte,

Andrew Grove, John Doerr

Filosofía AgileEnfatiza la importancia del logro real comparado con el

logro perfecto ideal.

Mike Cohn, Ken Schwaber,

Martin Fowler

Design ThinkingEnfatiza la conexión entre lo que se necesita realmente

cuando un logro está concluido y la forma de generarlo.

Tim Brown, Marc Stickdorn,

Jeanne Liedtka

Los modelos innovadores de gestión


• Imagen• Tiempo• Volumen• Venta

• Consistencia• Libertad de acción• Consciencia• Cognición

Todos sistemas que eran excesivamente complejos o inciertos, han buscado variables “representativas” que simplificaran el sistema para tomar decisiones en base a ellas.


Las decisiones se toman por intuición y jerarquía

La experimentación es costos, lenta y difícil

Los experimentos son escasos y se hacen sólo por expertos

El reto de la innovación es encontrar la solución correcta

La falla se evita a toda costa

El foco está en el producto “final”

Las decisiones se toman por validación y experimentación

La experimentación es barata, rápida y fácil

Los experimentos son frecuentes y desempeñados por todos

El reto de la innovación es resolver el problema correcto

Las fallas se buscan temprano y de modo económico

El foco está en el producto mínimo viable y el ajuste después de cada lanzamiento

El antes y después del concepto de innovación


Los niveles de complejidad e incertidumbre

Caos

Complejidad

Inercia

Muy conocido Desconocido

Proceso estable

Proceso dinámico

Desorden estable Desorden inestable

Escenario de exploración

Incógnita estable

Co

mp

leji

dad

Incertidumbre


Planeamiento Simulación de Sistemas Complejos

Gestión de Riesgos Comprensión de Sistemas Inestables

Estandarización Actualización continua de conocimiento de patrones

Los componentes futuros de la gestión


Qué es evolución sistémica

Acción

Logro

EntornoContextoFuturo


Cómo actúa la gestión en la realidad


Estructuración automática de textos complejos


Edgar Ortegón José Machicao


Evolución de la diversidad de disciplinas en la gestión

year theory name org

aniz

atio

n

pro

ced

ure

psi

cho

logy

kno

wle

dge

syst

em

soci

ety

1880 Scientific Management 2 3 0 1 0 0

1929 Taylorism 4 4 1 2 0 0

1932 The Hawthorne Studies 2 3 2 0 1 0

1946 Organization Development 5 5 2 2 2 0

1949 Sociotechnical Systems Theory 2 3 4 2 4 2

1954 Hierarchy of Needs 3 3 4 3 0 3

1954 Leadership/Management 5 3 5 3 2 2

1959 Hygiene and Motivational Factors 5 4 3 2 2 1

1960 Theory X and Theory Y 5 4 5 3 3 2

1968 Action Learning 4 5 4 2 2 1

1964 Management Grid 4 5 1 2 2 1

1978 Performance Technology 4 5 4 4 3 2

1978 Excellence 5 5 2 3 3 3

1980 System Thinking Management 3 1 2 4 5 5

1985 Quantitative Management 4 4 1 4 3 3

1990 Learning Organization 5 4 3 5 2 2

1995 Ethics and Management 4 2 5 3 3 5

2000 Business Process Management (BPM) 5 5 2 3 4 2

2009 Drive Theory (Motivation) 3 2 5 3 4 3

2010 Complex Objectives and Key Results 4 4 4 3 3 2

2015 VUCA 3 1 3 4 4 5

2018 Complexity and Uncertainty Management 2 0 3 4 3 4

2020 Artificial intelligence management 0 0 3 4 2 2

2030 Quantum logic management 0 0 3 3 2 3

Fuente: Machicao, J. Investigación sobre la presencia de disciplinas evolución de la gestión. 2019.


Información Algoritmos

Infraestructura de Procesamiento

Capacidad de modelamiento

algorítmico

Datos

Algoritmos

Modelos

Infraestructura de Procesamiento

Componentes de la Inteligencia Artificial Aplicada


Componentes de la Inteligencia Artificial Aplicada

Datos de Entrenamiento

(Entrada, X)

Datos de Validación(Entrada, X)

Resultados de Entrenamiento

(Reales)(Salida, Y)

Resultados de Validación (Reales)

(Salida, Y)

Resultados de Validación

(Predichos)(Salida, Y Pred)

Modelos

Precisión de Predicción


Gestión: Systems Change and Innovation

• Conoce los sistemas en los cuales actúas

• Comprende la forma como esos sistemas cambian

• Dale el impulso necesario para que cambien en la dirección que te permite evolucionar

systemsinnovation.io


Homo Deus: A brief history of tomorrow, Harari

• Es la primera vez en la historia de la humanidad en que es tecnológicamente viable hackear seres humanos

• Es la primera vez en la historia de la humanidad en que no hay una visión ideológica creíble acerca del futuro


Debemos intentar cerrar una época en la

cual hemos sacralizado el conocimientoya adquirido y debemos empezar a entender el valor integral de saber vivir en incertidumbre y complejidad


Scale: Universal laws of growth, Goeffrey West

• No todo es posible• No hay seres humanos de 20m o de 20cm

• Todo tiene escala, y se parece:• Todos los seres vivos tienen un periodo de vida

de más o menos 3 billones de latidos

• Todas las ciudades tienen el equivalente a un sistema digestivo, un sistema circulatorio, un cerebro, entre otros

• Tanto las galaxias, como las ciudades o las empresas, nacen y mueren de un modo similar a los seres vivos más conocidos


Gestión: OKR (Objective and Key Results)

• La diversidad es matemáticamente mejor sustento para resolver problemas complejos o intrincados

• La diversidad por sí misma no resuelve los problemas, es un conjunto de agentes consciente de cómo articular la diversidad el que accede a soluciones

• Garantizar e interpretar la diversidad reduce incertidumbre, permite acceso a sistemas complejos y genera identidad diversa


Thinking Fast and Thinking Slow, Daniel Kahneman

• Tenemos dos tipos de razonamiento:• El primero que reacciona rápido pero no

elabora demasiado• Tiene poco tiempo para mirar o escuchar• Reacciona bien en emergencias• Es el que utiliza el conocimiento consolidado

previamente

• El segundo que es lento pero razona de manera elaborada y cuidadosa• Es bueno para recopilar información

estructurada• Reacciona tarde pero con sustentos• Es el que aprende cosas nuevas


Gestión: OKR (Objective and Key Results)

• Sentido:• Comprende lo que estas midiendo• Mide sólo lo que sabes que vas a usar para tomar decisiones

• Practicidad:• No hagas sistemas más complejos de lo que puedes explicar en

unos minutos• Pero verifica que lo que usas como medición te sirve para

tomar decisiones

• Elementos:• Objetivos: No numéricos, que expliquen el sentido a cualquiera• Resultados Clave: Medibles, que permitan hacer seguimiento• Planes pequeños: Claros y directos, que aporten al resultado


• Twitter: • @jcmachicao• @gestiodinamica

• Trabajo Académico: ResearchGate• https://www.researchgate.net/profile/Jose_Machicao

• Docencia e Investigación: Universidad Continental• Docencia: Pontificia Universidad Católica del Perú

Muchas gracias

https://www.researchgate.net/profile/Jose_Machicao

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