Lazos Causales

Debido a la naturaleza de los sistemas industriales, financieros y sociales resulta un reto la gestión de los mismos ya que es común que las dinámicas de los diferentes subprocesos que intervienen se  intercalen ocasionando el incremento en la complejidad de los mismos. Por lo anterior la gestión de este tipo de sistemas haciendo uso de técnicas analíticas tradicionales resulta impráctico en la mayoría de ellos. En muchas ocasiones para su resolución o análisis es necesario llevar a cabo un proceso de abstracción eliminando o despreciando en muchas ocasiones las dinámicas emergentes que intervienen o interactúan en y entre ellos, ofreciendo soluciones  que no responden al problema real.

Existen diferentes aproximaciones para la representación de lazos causales, algunas de las mas populares son los diagramas de influencia, así como los mapas cognitivos borrosos, los cuales son muy útiles para la estructuración de hipótesis sobre las influencias entre los distintos flujos, así como su impacto (peso) sobre el rendimiento global del sistema en estudio. Estas representaciones facilitan la comprensión de dinámicas emergentes que inciden sobre los indicadores de rendimiento del sistema, pero carecen de una representación temporal que permita identificar la rapidez de propagación de las distintas dinámicas, aspecto fundamental para la correcta coordinación de las distintas actividades.

El desarrollo de modelos bajo una aproximación de  dinámica de sistemas ha resultado una alternativa muy interesante para el análisis de las dinámicas que se derivan de los lazos causales, pero su aplicación como herramienta de ayuda a la toma de decisiones para el diseño de políticas de producción más competitivas no se encuentra suficientemente madura.