Gestión Sistémica Evolutiva de Acciones
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Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
Gestión Sistémica Evolutiva de Acciones
José Carlos Machicao
GestioDinámica
Lima, mayo 2020
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
Qué es gestión
acción logro
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
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
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
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
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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
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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.
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
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
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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
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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
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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
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• 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.
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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
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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
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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
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Qué es evolución sistémica
Acción
Logro
EntornoContextoFuturo
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Cómo actúa la gestión en la realidad
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Estructuración automática de textos complejos
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Edgar Ortegón José Machicao
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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.
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Información Algoritmos
Infraestructura de Procesamiento
Capacidad de modelamiento
algorítmico
Datos
Algoritmos
Modelos
Infraestructura de Procesamiento
Componentes de la Inteligencia Artificial Aplicada
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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
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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
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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
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
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
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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
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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
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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
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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
Enfoque Evolutivo de Gestión – José Machicao (Mayo, 2020)
• 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