La dinámica de sistemas, o System Dynamics, es una metodología de modelado y simulación que permite comprender y predecir el comportamiento de sistemas complejos a lo largo del tiempo. Esta herramienta es crucial para visualizar las interacciones entre diversos elementos de una empresa, una economía o un sistema de salud pública, permitiendo identificar patrones y prever cómo ciertos cambios pueden afectar a estos sistemas en el futuro. Su importancia radica en su capacidad para facilitar decisiones estratégicas más informadas y resolver problemas complejos de manera eficiente. Actualmente, System Dynamics se ha posicionado como una herramienta clave para el 40% de las decisiones políticas basadas en modelos de sistemas, y se espera que su adopción en organizaciones aumente entre un 60% y un 80% en los próximos años.
MIOTI Tech & Business School, líder en Data Science y nuevas tecnologías, ha reconocido el potencial de esta herramienta y ha integrado su enseñanza en sus programas formativos, preparando a los profesionales del mañana para enfrentar los retos del mundo real con habilidades avanzadas en System Dynamics.
«System Dynamics es tanto una herramienta técnica como un cambio de mentalidad», afirmó John D. Sterman, Director del MIT System Dynamics Group, durante su última masterclass en MIOTI. «Nos permite comprender cómo el comportamiento de los sistemas complejos surge de su estructura, ayudándonos a identificar puntos de apalancamiento para implementar políticas eficaces».
System Dynamics, una promesa de futuro
La eficiencia y el crecimiento son dos aspectos muy perseguidos por las compañías de todo el mundo y existen multitud de vías para alcanzarlas, siendo una de ellas la aplicación de la tecnología. Esta era precisamente la idea que tenía en mente el ingeniero y profesor del MIT Jay Wright Forrester en 1961 cuando publicó su libro Industrial Dynamics que sentó las bases de lo que hoy se conoce como System Dynamics Modeling, una herramienta que permite entender y simular el comportamiento dinámico de sistemas complejos a lo largo del tiempo.
System Dynamics permite visualizar las interacciones de los distintos elementos de una empresa, una economía o un ecosistema de salud pública, identificar patrones a lo largo del tiempo y, especialmente, prever cómo ciertos cambios pueden afectar a nuestro sistema en el futuro. Facilita, por tanto, tomar decisiones estratégicas y resolver problemas complejos de forma mucho más eficiente mediante la utilización de diagramas de flujo y ecuaciones que representan las relaciones a estudiar. Como consecuencia, durante los próximos años es de esperar que la demanda de profesionales relacionados con esta herramienta crezca exponencialmente.
Industrial o de mercado, entre los principales modelos
Además de su potencial de análisis predictivo, esta tecnología radica su importancia en la capacidad para ayudar a las personas a entender y manejar situaciones complejas en el ámbito empresarial, donde es posible ver cómo las decisiones pasadas afectan al futuro aportando así una visión completa que, en definitiva, permite tomar decisiones más inteligentes e informadas.
«Los problemas de hoy a menudo son creados por lo que pensamos que eran soluciones en el pasado», continuó Sterman. «Es fundamental alejarse de la mentalidad de que los problemas son culpa de otros y reconocer que a menudo somos nosotros mismos los que hemos contribuido a las dificultades que enfrentamos».
La tecnología se sustenta en diferentes modelos, siendo uno de los originales y más importantes el Modelo de Dinámica Industrial que se centra en comprender las complejidades de las empresas industriales, explorando la interacción de variables como la producción, inversión y demanda a lo largo del tiempo. El Modelo de Dinámica de Mercado, por su parte, sitúa el foco en la dinámica entre compradores y vendedores incorporando al estudio variables como oferta, demanda o precios, consiguiendo así analizar cómo los cambios en estos elementos afectan a un mercado específico. El Modelo de Dinámica de Política de Población es, igualmente, uno de los más interesantes ya que estudia y predice el crecimiento poblacional mediante el estudio de la natalidad, mortalidad o migración.
Aplicable a innovación, RRHH o salud pública
System Dynamics cuenta con aplicaciones en una enorme variedad de campos, aparte de los ya mencionados, siendo aquellos en los que las variables se encuentran interconectadas y evolucionan con el tiempo donde ofrece mejores resultados.
En el campo de la innovación, este modelo puede emplearse para entender la manera en que las inversiones en investigación y desarrollo afectarán a la competitividad de una empresa en su mercado las decisiones de las inversiones realizadas en investigación y desarrollo. Asimismo, aplicado a los Recursos Humanos, puede servir para entender la manera en que factores como la oferta y la demanda de habilidades específicas influirán en los salarios y en la disponibilidad de talento, de forma que una empresa podría utilizar el modelo para anticipar esta escasez de habilidades y anticiparse ajustando sus estrategias de contratación y retención. Y en salud pública, tiene funcionalidades que permiten evaluar el impacto de las políticas de prevención en salud, es decir, una administración pública puede implementar una campaña de vacunación y, aplicando esta herramienta, conocer con anticipación cómo afectaría a las tasas de enfermedades y en la salud general de la población.
«Está claro que este modelo tiene un potencial tanto presente como sobre todo futuro que resulta difícil de imaginar«, comenta Fabiola Pérez, CEO y co-fundadora de MIOTI Tech & Business School. «Se espera que las empresas continúen mostrando un enorme interés por sus usos y aplicaciones y, por ello, buscan constantemente profesionales que ayuden a sus empresas a tomar decisiones informadas a través de estos datos. Por eso, estudiar System Dynamics permite conseguir un trabajo casi asegurado además de la obtención de un «super poder analítico» que ayuda a entender las decisiones a largo plazo, prever problemas y, poder actuar en consecuencia«.
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