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Gestión Óptima de Recursos, parte II

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Javier Cano1
Javier Cano profesor del MBA del Instituto Universitario de Posgrados (IUP), comentó algunos ejemplos de gestión óptima de recursos llevados a la práctica en la vida real, en esta segunda entrega de la entrevista. Informó además, algunos software eficaces que ayudan a solucionar los problemas de organizaciones, como el R Proyect y el Enterprise Dynamics.
Los ejemplos reales que se da a los alumnos son un valor añadido, dijo Cano. Citó un ejemplo interesante de análisis de riesgo en inversiones, en el que se debió hacer una prueba a corto, mediano y largo plazo de una cierta inversión con determinados parámetros entregados por el cliente. La inversión dirigida al proyecto de bienes raíces fue fuerte, consistía en la compra de una serie de locales para venta o alquiler. El cliente solicitó un modelo de simulación que refleje el escenario en los próximos 5, 10 y 15 años; con la colaboración de los datos que facilitó, se terminó el proyecto después de 8 meses de investigación, con una serie de alternativas de modelización matemática, que aportaron una solución satisfaciente para el cliente.
Lo ideal es que las empresas tengan la mayor cantidad de datos posibles para poder formar un modelo matemático y ajustar los parámetros al modelo, señaló nuestro invitado. Si no hay datos disponibles las cosas se complican un poco más, hay métodos estadísticos que permiten dar distribuciones no informativas que son neutrales, pero no son tan ricas, ni precisas como cuando una información a priori que permite la calidad de un proceso, explicó.
Cano compartió otro ejemplo de un proyecto lanzado por el Ministerio de Industria o el Ministerio de Educación Español, que les tomó 3 años de trabajo. La tarea consistió en hacer la modelización de la cartera de clientes de compañías telefónicas de España, para seleccionarla por clientes preferenciales, no preferenciales, los que cometían fraude, los que no, entre muchas otras alternativas que debían tener sus propios modelos. En este proyecto se aplicó la “mixtura de normales”, una mixtura de distribuciones estadísticas que permiten agrupar las distintas tipologías de clientes, flexible a cambios bruscos, a fluctuaciones causadas por crisis económica en los grupos de clientes, etc. Con este modelo matemático muy flexible, se pudo reflejar toda la complejidad de esos problemas, explicó.
Tanto aplicaciones de herramientas para este tipo de proyectos, como algunos software recomendados, son expuestos en los seminarios que se dictan. Hay muchos tipos de software tanto de empresas privadas, como de organizaciones públicas, que tratan de sacar soluciones para estos problemas, mencionó Cano. En el seminario se exponen dos software: el R Proyect y el Enterprise Dynamics.
El R Proyect es el mejor paquete que hay para estadística, la ventaja es que es un paquete gratuito y se puede descargar del internet. Enterprise Dynamics es un programa que necesita de licencia pero permite la descarga por internet de un mes para observar el funcionamiento, dijo nuestro invitado. Es un programa que hace dinamizaciones, para el supermercado por ejemplo, se puede colocar físicamente los clientes y permite simular el tiempo que se quiera para saber los resultados a cualquier plazo. “Por debajo es un programa muy complejo, pero muy fácil de usar”, añadió.
La modelización es aplicable para todo tipo de industria, dijo Cano, recalcando que se debe pasar por una formación, no hay receta mágica para solucionar los problemas de una organización.

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