Simulación del flujo de decisiones del proceso de mejoramiento

genético hortícola

Como señala Di Domenica et al. (2007), el experi- mento de simulación permite a las personas anali- zar situaciones potenciales y aprender a tomar de- cisiones, por lo que puede considerarse un método principal para el proceso de toma de decisiones. El modelo de simulación GRAI proporciona informa- ción actual a aquellos que están involucrados en el experimento. Esta información incluye datos sobre recursos humanos, cómo trabajar en el centro de decisiones y cómo colocar una orden de trabajo (Poler et al., 2002). Durante el proceso, se prueba la calidad de cada centro de decisión, y esto repre- senta la calidad de la información (es decir, infor- mación de entrada, salida y restricción) de cada decisión tomada (Hernández et al., 2011).

Figura 11. Flujo de decisión proceso de mejoramiento genético en hortalizas, una visión genérica.

Para el proyecto RUC-APS, el gestor de los pro- cesos de toma de decisión, en este caso el me- jorador genético, debe considerar tanto el pro- ceso de toma de decisiones del agricultor como la calidad de cada decisión. Así, en esta sección se presentan tres escenarios para analizar los comportamientos asociados a la calidad en el proceso de toma de decisión. El modelo de si- mulación debe probarse en diferentes situacio- nes que sean fáciles de comparar. Todas las si- mulaciones del modelo se basan en DGRAI 3.0, que se utilizó para crear los experimentos. El primer escenario se considera de validación, y se utiliza como referencia para comparar con los otros escenarios. El tiempo de simulación que se ha considerado es de tres años, debido a que en ese tiempo se repiten la mayoría de los ciclos de toma de decisión en el proceso de mejoramien- to genético.

Teniendo en cuenta las Figuras 5 a 10, es posible vi- sualizar cómo la calidad de los centros de decisión evoluciona en el tiempo, por lo que es posible rela- cionar el impacto que la evolución de la calidad de las decisiones en los diferentes niveles de decisión tienen sobre el resto. Resulta natural que la calidad de los más estratégicos sea alta, esto porque no de- penden de centros de decisiones superiores, como se aprecia en las Figuras 12 y 13. Siguiendo esta lógica, dado que los centros de decisión tácticos dependen de los estratégicos, y se retroalimentan de los operativos, es esperable que su calidad de toma de decisión sea media, con leves fluctuacio- nes, como se observa en las Figuras 14 y 15. Esto quiere decir que la decisión considera información que se genera más lentamente (estratégicas) e in- formación que se genera más rápidamente pero con cuellos de botella (proveniente de los niveles ope-

rativos). Finalmente, dada la alta dependencia que un nivel operativo tiene de los niveles tácticos y/o estratégicos, así como también debido a la veloci- dad con que las decisiones se deben tomar en este nivel, es esperable una fluctuación mayor en la cali- dad de los centros de decisiones operativos, como se puede ver en las Figuras 16 y 17. Esto representa que las decisiones operativas son altamente sensi- bles a la disponibilidad de recursos y de informacio- nes, lo cual indica que los niveles operativos suelen ser aquellos donde más se requiere implementar soluciones o medidas de buenas prácticas. Esto a su vez, llevado al mundo del mejoramiento genético, resulta ser un reto importante, posible de visualizar vía el modelado de toma de decisión, dado que los niveles estratégicos y tácticos por esencia son muy rígidos y difíciles de cambiar o actualizar, con una frecuencia mayor.

Figura 12. Evolución de la calidad para el centro de de-

cisión “uso de fuentes genéticas externas”. Figura 13. Evolución de la calidad para el centro de de-cisión “Definición del Idiotipo”

Figura 14. Evolución de la calidad para el centro de de-

En un nivel operacional, se depende mucho de la infor- mación actualizada, por lo tanto existe un alto riesgo de que las decisiones, a cierto momento, sean de baja calidad, lo cual se traduce en un retraso de la obten- ción de los resultados esperados en la generación de variedades. Esto a la postre puede implicar el cierre de un programa de mejoramiento genético que son de largo aliento en la gran mayoría de las especies hortí- colas. Esto se valida con el modelo DGRAI expuesto. A partir de aquí, es posible realizar análisis adicionales para entender los motivos de la evolución de la cali- dad, lo cual puede apoyar mejoras o inversiones en los programas de mejoramiento genético. En este caso

particular de estudio, se ha podido detectar que el re- curso humano que más interactúa con los centros de decisión es el mejorador o breeder, con un 62% de in- teracción, seguido del técnico de campo (field techni- cian) con un 20%. Al mismo tiempo, se pueden identi- ficar otros participantes no tan triviales que también participan del proceso de toma de decisión, como por ejemplo el gestor comercial con un 3%. Esto se basa en la metodología GRAI para el análisis. Por lo tanto, desde un punto de vista de cadena de valor, resulta claro, vía la simulación DGRAI, que el aspecto comer- cial tiene oportunidad de mejorar, llegando a tener una mayor participación en el proceso de toma de de- cisión (Figura 18).

Figura 16. Evolución de la calidad para el centro de de-

cisión “Análisis del tipo de siembra”. Figura 17. Evolución de la calidad para el centro de de-cisión “Utilización de pesticidas”.

No obstante, contrario a lo que se podría pensar, el tiempo que cada recurso humano invierte en las distintas operaciones de los procesos de toma de decisión, no es proporcional al porcentaje de participación, como se evidencia en la Figura 19.

Figura 19. Distribución del tiempo del equipo técnico y especializado en el proceso de mejoramiento

Como se aprecia en la Figura 19, el personal que invierte más tiempo en el programa de mejora- miento genético es el técnico de campo, seguido por los trabajadores de campo, el mejorador, y fi- nalmente el técnico de laboratorio. Además, se aprecia que el gestor comercial invierte muy poco tiempo en el proceso de toma de decisiones, por lo que se visualiza una participación más reactiva que proactiva, lo cual presenta un freno a las innova- ciones potenciales que un programa de mejora- miento genético podría invertir.

Finalmente, el caso analiza la calidad total del sis- tema, esto quiere decir, cómo se comportan todos los centros de decisión (considerando informacio- nes y decisiones de entrada y salida, y recurso hu- mano). Para esto ver Figura 20.

Respecto al recurso humano suele requerirse a lo menos de un mejorador, un técnico de campo y un operario. Así todo lo referido a definir los objetivos del PMG, diseñar las estrategias a utilizar, estable-

cer y analizar el diseño experimental para los en- sayos de localidades, evaluación y selección de los materiales promisorios, registrar la nueva varieda- d,otros, recaerán sobre el mejorador. Por otra par- te, todo lo referido a establecimiento del cultivo, manejo de campo, evaluación del material, manejo de la semilla, etc. recaerán sobre el técnico de campo. Finalmente, todo lo referido a la manten- ción de ensayo, riegos, cosecha, desmalezados, etc. recaerán sobre el operario.

Como se aprecia en la Figura 20, la calidad prome- dio total del sistema tiende a un 70%, esto signifi- ca que existe un 30% de ineficiencias que afectan negativamente la calidad del proceso de toma de decisiones, lo cual proviene de la sobrecarga de tiempo asignado a los recursos operativos, en des- medro del tiempo necesario para avanzar hacia el nivel táctico. Así, se demuestra que a través de la metodología de GRAI, los programas de mejora- miento genético presentan grandes oportunidades de mejora a nivel operativo.

Conclusiones

· Modelar la cadena de valor agrícola/hortícola,

de manera realista, sigue siendo un reto.

· El rol del mejoramiento genético es fundamen-

tal para lograr dar respuesta a los requerimien- tos de los consumidores y a los cambios incier- tos del entorno.

· El mejoramiento genético comienza a ser una

actividad multi-disciplinar a nivel estratégico.

· A nivel operacional, el mejoramiento genético

presenta oportunidades de mejora, sobretodo en apoyar la participación estratégica de este nivel en las actividades de la cadena de valor. Así, los mejoradores podrían reaccionar de ma- nera proactiva a los cambios dinámicos del en- torno.

· El modelado y simulación de procesos resulta

ser una herramienta útil para apoyar la gestión del conocimiento.