ANÁLISIS ESTRUCTURAL – MÉTODO MIC MAC

Hoy en día, debido a los rápidos y abruptos cambios del entorno, las organizaciones han comprendido que los procesos de análisis que conlleven a la planificación estratégica de sus acciones ya no pueden estar basadas únicamente en comportamientos o tendencias que han venido ocurriendo en el pasado, sino que es menester el ver hacia adelante, concebir la forma en que se presentaran escenarios futuros y estudiar estas posibilidades para encaminar sus procesos estratégicos.

Es así como la planificación y la prospectiva estratégica se han convertido en herramientas fundamentales para el análisis de escenarios bajo incertidumbre en las organizaciones. Para

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Fonseca & Gaitán (2015), la planificación es un proceso que permite reducir escenarios de incertidumbre mediante el pensamiento analítico y, la prospectiva estratégica según Hernández (2006) es una herramienta de gestión que analiza posibles evoluciones futuras de una organización, en un horizonte de tiempo determinado, teniendo en cuenta las interacciones de las variables con su entorno.

Sin embargo, es importante diferenciar la prospectiva de la prospectiva estratégica, donde la primera tiene por principal objetivo la construcción de posibles escenarios futuros, mientras que la segunda permite una visión crítica para la toma de decisiones con base en estos posibles escenarios futuros. (Arcade, Godet, Meunier, & Roubelat, 2004)

2.4.1. Análisis Estructural

El análisis estructural es una herramienta de la prospectiva estratégica que puede ser definido como un reflexión colectiva que relaciona los diferentes elementos de un sistema con el fin de provocar el cambio en el futuro (Garza & Cortés, 2011) .Este método tiene por objetivo, hacer aparecer las principales variables influyentes y dependientes, y en consecuencia, las variables esenciales para la evolución del sistema (M. Godet & Durance, 2011).

En la siguiente tabla se muestra el modelo prospectivo – estratégico con sus etapas y las técnicas más utilizadas:

Etapa Cuestionamiento Técnicas utilizadas

1. Estado del presente ¿Qué ocurre?  Análisis estructural

2. Estado del futuro ¿Qué puede ocurrir?

Cuantitativas  Método Delphi  Análisis estructural Cualitativas  Ariole  Ejes de Schwartz  Análisis morfológico

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3. El futuro deseable ¿Qué puede hacer?  Lluvia de acciones –IGO 4. Arquitectura estratégica ¿Qué voy a hacer?  Árboles de pertinencia

 Árboles de decisión Tabla 6. Modelo prospectivo – estratégico

Fuente: (Fonseca & Gaitán, 2015; Godet et al, 2004)

El análisis estructural busca reducir al máximo la subjetividad que conlleva todo proceso de investigación, mediante la sistematización analítica, desde una evolución cualitativa del sistema a un estudio totalmente cuantitativo (Molés, 1995) . Este análisis toma como base la teoría de sistemas y tiene por fin estudiar sus dinámicas y evolución, el primer modelo operacional fue desarrollado por Michel Godet en 1974 y es conocido como MICMAC (Medina Giopp & Francos Rodríguez, 2009).

Teniendo como base que este análisis es una reflexión colectiva, se hace necesario la conformación de un equipo de expertos en el sistema que va a ser estudiado con el fin de obtener un modelo lo más cercano a la realidad y tan completo como sea posible, además de como ya se ha explicado antes, reduzca la complejidad sistémica de las principales variables.

El análisis estructural está compuesto por tres fases: 1) Listado o inventario de variables, 2) Descripción de relaciones entre las variables e 3) Identificación de variables clave. Sin embargo, y como se mencionó anteriormente, se hace necesario la definición del alcance de estudio y la delimitación del sistema a estudiar. (Fonseca & Gaitán, 2015).

2.4.1.1. Listado o inventario de variables

En esta primera etapa deben definirse las variables que caracterizan el sistema y su entorno, tanto las de índole interna como externa, es necesario ser exhaustivos en esta definición y no excluir a priori ningún camino de búsqueda. (M. Godet & Durance, 2011). Es importante realizar un glosario con el fin de formalizar el significado de cada una de las variables dentro del grupo participante en el análisis, pues permite en principio calificar la influencia entre las variables (Medina Giopp & Francos Rodríguez, 2009)

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Es recomendable que el equipo que realiza el estudio liste las variables, y que tal no exceda las 80 variables (Arcade et al., 2004).Para la consecución de este inventario de variables, existen diferentes técnicas y métodos útiles, por ejemplo:

 Método Delphi

 Investigaciones precedentes  Lluvia de ideas

 Listas de comprobación  Modelos existentes

Una vez realizado el listado o inventario de las variables que constituirán el sistema de estudio, es necesario realizar una definición y conceptualización de las mismas, para que no haya cabida a errores en su interpretación, para esto, es recomendable trazar sus evoluciones pasadas, identificar variables que han influenciado esta evolución, caracterizar su situación actual y descubrir en lo posible tendencias o rupturas futuras. (M. Godet & Durance, 2011)

De la misma manera Fonseca & Gaitán (2015) citando a Cely B (1999), establecen que es necesario en esta primera etapa, desarrollar relaciones de influencia directa e indirecta entre estas variables, donde diferencian tres entre tres tipos de influencia posible:

 Influencia Directa: en este caso la variable i influye sobre la variable j; entonces, cuando cualquier cambio modifica a i, modifica a j también.

 Influencia Indirecta: en este tipo de influencia, sí la variable i afecta a la variable j, y si j a su vez afecta a la variable k; entonces se puede afirmar que la variable i influye indirectamente sobre la variable k.

 Influencia Potencial: en este caso se determina la influencia de una variable sobre otra en términos del poder ser o del deber ser. Esto quiere decir que, en este tipo de relación, se identifica si la variable i podría o debería influir sobre la variable j en el futuro.

2.4.1.2. Descripción de la relación entre las variables

Dentro del análisis estructural las variables son relacionadas entre sí, a través de un tablero de doble entrada o matriz de análisis estructural, (Véase Figura 10). El objetivos del método es identificar qué tanta influencia tiene una acción de una variable frente a la acción de las demás

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variables y, si se influye de manera directa o indirecta sobre estas. Así mismo, se logra identificar cuáles de estas presentan mayor motricidad y dependencia, permitiendo establecer las relaciones existentes de esta con el entorno. (Arcade et al., 2004)

Figura 10. Matriz de análisis estructural

Fuente: Arcade et al (2004)

 Ponderación en la relación de las variables: Se busca establecer la relación entre las variables; teniendo en cuenta las siguientes situaciones:

o La existencia de una relación recíproca entre dos variables, lo que se denomina colinealidad, si la variable a influye en b y viceversa, en este caso se da privilegio a la relación que aparentemente sea más directa o importante, es un método más inductivo que deductivo.

o Cuando la influencia de una variable a sobre b se produce mediante la intervención de una tercera variable c, para dicho caso la ponderación debe ser de 0.

o Cuando la influencia entre dos variables se presenta solo si una tercer variables actúa sobre las dos, en dicho caso tampoco existirá relación directa. (Quijano, 2016)

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 Los bloques diagonales incluyen las relaciones de las variables en cada subgrupo entre sí, es decir, influencias intragrupales, las cuales describen a los subsistemas en cuestión.  Los bloques no diagonales corresponden a aquellas relaciones entre las variables de

diferentes subsistemas, es decir, influencias intergrupales.

Para cada pareja de variables, se hace la siguiente pregunta: ¿Existe alguna relación de influencia entre la variable i y la variable j? y se procede a asignar una calificación de acuerdo a la siguiente escala:

Calificación Tipo de influencia Descripción de la influencia

0 No influye No hay influencia directa entre una variable y la otra.

1 Influencia débil Existen cambios poco importantes, la influencia es

mínima.

2 Influencia media La influencia es considerable, pero no es fuerte; refleja que hay algunos aspectos que deben ser tenidos en cuenta al momento del análisis del comportamiento.

3 Influencia fuerte Son variables que deben ser tenidas en cuenta al momento del análisis, ya que pueden incidir en el futuro del sistema.

4 Influencia potencial Presentan un desafío hacia el futuro, si bien, en el presente no se dominan, deben tenerse en cuenta para el estudio que se realiza.

Tabla 7. Calificación para cada tipo de influencia.

Fuente: Elaboración propia con base en (Vásquez Guzmán, Malaver Rojas, & Rivera Rodríguez, 2005)

La matriz debe completarse línea por línea. Así, la variable número i (fila número i), debe evaluarse sistemáticamente sobre cada una de las demás variables. Para realizar esta calificación es importante evitar las siguientes acciones:

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 La existencia de una relación directa de un variable i sobre una variable j y viceversa; aquí se debe dar privilegio a la relación que parezca más directa y/o más operacional, la relación directa doble sólo podrá contemplarse en el análisis final.

 registrar una relación directa de i con j, cuando la influencia de i sobre j se produce a través de otra variable de la lista.

 considerar una supuesta influencia de i sobre j, o viceversa, si la supuesta colinealidad (evolución correlativa) de estas dos variables se debe sólo al hecho de que una tercera variable actúa al mismo tiempo sobre ellas.

Este proceso de interrogación no sólo permite evitar errores sino también ordenar y clasificar las ideas mediante la creación de un lenguaje común y un entendimiento compartido dentro del grupo. Ofrece así mismo la posibilidad de redefinir (si es necesario) ciertas variables, y por consiguiente refinar el análisis del sistema (Godet, 2007).

2.4.1.3. Identificación de las variables clave

Esta fase tiene por objetivo identificar las variables esenciales para la evolución del sistema. Esta identificación se hace en primera instancia por una clasificación directa y posteriormente por una clasificación indirecta llamada MICMAC “Matriz de Impactos Cruzados y Multiplicación Aplicada a una Clasificación”, la cual se obtiene a partir de la potenciación de la matriz inicial. (Godet & Durance, 2011)

La comparación de la jerarquía de las variables de las diferentes clasificaciones (directa, indirecta y potencial) permite confirmar la importancia de ciertas variables, que inicialmente pudieron no ser detectadas en una clasificación directa, pero que desempeñan un papel predominante en una acción indirecta.

Existen cierto tipo de variables que tienen una interpretación diferente de acuerdo al indicador de influencia e indicador de dependencia que posee cada una de ellas. Su ubicación en el plano, permiten distinguir cinco tipos de variables.

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Figura 11. Los diferentes tipos de variables en el plano de influencia y dependencia

Fuente: Godet & Durance (2011)

 Las variables de entrada (1) son muy influyentes y poco dependientes y se les considera, principalmente, como explicativas del sistema estudiado. Condicionan la dinámica del conjunto. Cuando es posible, las acciones se orientan prioritariamente hacia esas variables.

 Las variables de enlace (2) son al mismo tiempo muy influyentes y muy dependientes. Son inestables por naturaleza. Cualquier acción sobre ellas tendrá, simultáneamente, repercusiones sobre las otras variables y un efecto sobre ellas, modificando así considerablemente la dinámica global del sistema.

 Las variables resultantes (3) son poco influyentes y muy dependientes. Su evolución se explica por los impactos provenientes de otras variables, principalmente de las de entrada y las de enlace.

 Las variables excluidas (4) son poco influyentes y poco dependientes. Impactan poco el sistema estudiado, ya sea porque constituyen tendencias pesadas cuya inercia no modifica la dinámica del sistema o porque tienen poca relación con este último y

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experimentan un desarrollo relativamente autónomo. Se pueden excluir sin más consecuencias para el análisis.

 Las variables del pelotón (5), que no se caracterizan lo suficiente por la influencia o la dependencia como para que sea posible sacar una conclusión en cuanto al papel que desempeñan en el sistema.

Potenciación de la matriz de influencias: Sí bien la influencia de las variables cuando es directa suele ser débil, aquellas variables con fuerte influencia pueden llegar a tener un comportamiento de influencia excesiva sobre otras variables. Para considerar este tipo de relaciones, es conveniente evaluar no sólo las relaciones directas que provienen de una variable sino también las relaciones que permiten la propagación indirecta de la influencia de la variable a través de líneas y curvas en la red de interrelaciones que caracteriza al sistema estudiado. (Arcade et al., 2004).

El método MICMAC®, el cual consiste en elevar la matriz de análisis estructural a una potencia de 1 a n veces permite solucionar el inconveniente mencionado anteriormente, ya que hace una evaluación entre las distintas variables en donde se establecen flechas de influencia por medio de la matriz. El software MICMAC®, da entonces como resultado una matriz a cada elemento corresponde una influencia directa e indirecta que cada variable ejerce sobre las demás.

Luego de tener una clasificación según los tipos de variables mencionados anteriormente, el plano de dependencia-influencia permite realizar un análisis de las variables por zonas, con el objetivo de identificar qué variables son recomendables de intervenir o no, para lograr influir en la evolución del sistema.

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Figura 12. Zonas ubicadas en el plano influencia - dependencia.

Fuente: Fonseca & Gaitán (2015)

 Zona de poder: Estas variables ubicadas en el primer cuadrante izquierdo, representan las variables de mayor influencia del sistema. Son todas muy motrices y de baja dependencia, por lo que la mayor parte del sistema depende de ellas. Las variables en zona de poder actúan sobre el sistema dependiendo de cuánto puedan controlarse como un factor clave de inercia o de movimiento, es decir pueden ser consideradas como poderosas “palancas de cambio” dentro del sistema.

 Zona de independencia: Aquí se encuentran las variables con baja dependencia y baja influencia dentro del sistema; es el cuadrante inferior izquierdo. Aquí es importante distinguir entre dos tipos de variables: variables desconectadas y variables secundarias; las primeras estarán ubicadas cerca al eje de las coordenadas, y su evolución parecerá excluida de las dinámicas globales del sistema, por otro lado las segundas, se comportarán autónomamente y serán más influyentes que dependientes.

 Zona de conflicto: Esta ubicado en el cuadrante superior derecho y contiene todas las variables que son muy influyentes y dependientes al mismo tiempo. Por lo tanto, son por naturaleza factores de inestabilidad del sistema, pues cualquier acción sobre estas repercutirá significativamente en la evolución del sistema.

 Zona de salida: Este cuadrante, ubicado en la parte inferior derecha del plano influencia – dependencia contiene variables poco influyentes pero altamente dependientes, por lo que son especialmente sensibles en la evolución de las variables

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en la zona de poder y/o zona de conflicto. Se consideran variables de salida, debido a que comportamiento y resultados son determinados por lo que sucede en los demás cuadrantes, especialmente en el de zona de poder.

La ubicación de las variables en las diferentes zonas del plano de influencia – dependencia, permite una claridad acerca de la dinámica y posible evolución del sistema, al igual de idea clara acerca de dónde es recomendable intervenir para influir en la evolución del mismo. El método MICMAC® propone un análisis refinado de la posición de las variables no solo en los cuatro grandes cuadrantes sino en su interior en sub cuadrantes (Arcade et al., 2004) ,ampliando así la gama de opciones de intervención.

 Estabilidad e Inestabilidad del Sistema: Posterior a la ubicación de las variables en las diferentes zonas del plano influencia – dependencia, la configuración que presente la nube o conjunto de puntos resultante, es un buen acercamiento hacia el grado de estabilidad que presenta el sistema en cuanto a su estructura de inter-relaciones.

Figura 13. Gráficas de estabilidad e inestabilidad de un sistema.

Fuente: Arcade et al (2004)

Como puede observarse en la Figura 13, mientras más se extiende la nube de puntos a lo largo del eje (en forma de L), más estable se considera el sistema, lo que quiere decir, que la respuesta del sistema a un impulso dado de variables puede anticiparse con cierto grado de certeza en términos de evolución. Si por el contrario, la nube de puntos se extiende sobre la primera

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bisectriz, el sistema se considera inestable y más aún, cuando los puntos están ubicados en el cuadro superior derecho. Estos puntos, caracterizados por su fuerte influencia y dependencia, juegan un papel ambiguo en el sistema, pues se convierten en factores de incertidumbre para prever su evolución en comparación con aquellas variables consideradas determinantes. (Arcade, Godet, Meunier, & Roubelat, 2004)

 Utilidad y limitaciones: La utilidad del análisis estructural radica en estimular la reflexión sobre las variables que hacen parte del sistema y de esta forma encontrar los aspectos contra-intuitivos de su comportamiento, por lo que el análisis de resultados radica en la reflexión, por lo que no hay una lectura única que lleve a una interpretación oficial. (Quijano, 2016)

Fonseca & Gaitán (2015) exponen cuatro limitaciones importantes del método:

 Tamaño del grupo de trabajo: Establecer un grupo de trabajo de más de 12 integrantes puede complicar el proceso de identificación de la relaciones entre variables, afectando la calidad del resultado. Si el grupo es mayor a 20, es recomendable dividirlos en subgrupos y considerar sesiones de trabajo.

 Tamaño de la matriz: Es necesario establecer un número mínimo de las relaciones entre variables diferentes a 0, que denoten las interacciones entre las variables y por tanto una estructura significativa para el estudio.

 Composición del grupo de expertos: La elección de los expertos se torna una parte fundamental del proceso, debido a que son ellos quienes subjetivamente establecen criterios sobre las influencias y estructuras de las variables del sistema.

 Originalidad de los resultados: Los resultados del análisis estructural deberán ser acompañados de un análisis posterior que tome en cuenta las políticas y acciones a seguir, los diversos actores involucrados, las metas específicas a alcanzar y los recursos disponibles para dotar de viabilidad a las iniciativas de intervención.