Paradigma De Analisis De Los Sistemas Duros Y Blandos

PARADIGMA DE ANALISIS DE LOS SISTEMAS DUROS Y BLANDOS

Los sistemas duros se identifican como aquellos en que interactúan hombres y máquinas. En los que se les da mayor importancia a la parte tecnológica en contraste con la parte social. La componente social de estos sistemas se considera como si la actuación o comportamiento del individuo o del grupo social sólo fuera generador de estadísticas. Es decir, el comportamiento humano se considera tomando sólo su descripción estadística y no su explicación. En los sistemas duros se cree y actúa como si los problemas consistieran sólo en escoger el mejor medio, el óptimo, para reducir la diferencia entre un estado que se desea alcanzar y el estado actual de la situación. Esta diferencia define la necesidad a satisfacer el objetivo, eliminándola o reduciéndola, Se cree que ese fin es claro y fácilmente definible y que los problemas tienen una estructura fácilmente identificable. La idea de “práctica de sistemas” implica saber cómo utilizar los conceptos

aprendidos anteriormente para solucionar problemas de sistemas descritos como “naturales”, “físicamente diseñados”, “ de diseño abstracto” o “actividad humana”,

donde a partir de las características principales de cada uno de ellos, el solucionador de problemas busca describirlos. La metodología de sistemas duros, se interesa solo en una simple W; se define una necesidad y en la metodología de sistemas suaves están relacionados con las diferentes percepciones que derivan de diferentes Ws. La metodología emerge un sistema de aprendizaje en el cual las Ws fundamentales se exponen y se debaten junto con las alternativas. Las pautas metodologías hacen posible el estudio de situaciones problema en el nivel de los marcos involucrados. Aplicación del pensamiento de sistemas duros a problemas suaves

La idea de que todo problema del mundo real pueda plantearse a través de estrategias de investigación que son sistemáticas dado que se desarrollan mediante pasos razonables y ordenados y que utilizan la palabra sistema para

indicar su naturaleza buscando un estado S1 deseado a partir de un S0 presente y buscan alternativas para pasar de una a la otra, es la característica de todo pensamiento de sistema duro, los cuales emergen de la SE o SA o VS Naturaleza de la Ingeniería de sistemas (SE) y del análisis de sistemas (SA) El éxito de esta metodología radica en que es factible aplicarla a problemas de tipo diferente, inclusive a problemas suaves como son decisiones públicas, política, etc. siempre cuando los intentos de transferir tecnología se lleven a cabo con un espíritu de investigación. Se habla sobre Ia existencia de una dicotomía entre la teoría de sistemas "rígidos" (duros) y la teoría de sistemas "flexibles" (blandos), Ios sistemas "rígidos" son típicamente los encontrados en las ciencias físicas y a los cuales se puede aplicar satisfactoriamente las técnicas tradicionales del método científico y del paradigma de ciencia. Cuando se comparan las propiedades típicas de los sistemas "rígidos" y "flexibles" no es sorprendente encontrar que los métodos de la ciencia que se pueden aplicar en el primero, pueden no ser totalmente apropiados para el segundo. Generalmente, los sistemas "rígidos" admitirán procesos de razonamiento formales, esto es, derivaciones lógico-matemáticas. Los datos comprobados, como se presentan en esos dominios, generalmente son replicables y las explicaciones pueden basarse enrelaciones causadas probadas. Muy a menudo las pruebas son exactas y las predicciones pueden averiguarse con un grado relativamente elevado de seguridad. Características de los sistemas d uros.

Los conceptos básicos de sistemas representan una excelente manera de analizar y tratar sistemas tanto duros como blandos. Ahora se verán cómo algunos conceptos se comportan cuando se aplican al tratamiento de un sistema duro (SD).    

Objetivos Medidas de Desempeño Seguimiento y Control Toma de Decisiones a).- El proceso de la toma de decisiones sea un proceso cuyas variables de decisión sean medibles, cuantitativas y fáciles de determinar. b).- Cuando los estados futuros de lo que puede pasar son claramente identificables. c).- Cuando la asignación de los recursos del sistema a las áreas que lo soliciten sean fácil y expedita.

En general los sistemas permiten procesos de razonamiento formal en los cuales las derivaciones Lógico - matemáticas representan un papel muy importante. En esta forma podemos ver que los experimentos realizados en estos sistemas son repetibles y la información y evidencia obtenida de los mismos puede ser probada cada vez que el experimento se efectué teniendo así relaciones de tipo CAUSA - EFECTO. Finalmente, y debido a este tipo de relaciones CAUSA - EFECTO, los pronósticos o predicciones del futuro esperado del sistema bajo ciertas condiciones especificas son bastantes exactos y/o seguros. Objetivismo:

Los sistemas duros al ser estudiados, observados y analizados poseen propiedades que no se prestan a interpretaciones de diferente significado dependiendo del tipo de preparación y conocimiento que la persona que Ileve a cabo el estudio tenga. Esta es una característica de gran peso en la determinación del grado de "DUREZA" o "SUAVIDAD" de un sistema dado, ya que, aun y cuando el sistema sea analizado por un equipo interdisciplinario de gentes, las conclusiones, comentarios y consideraciones de cada elemento del equipo así como las del equipo como un todo no deben diferir significativamente entre sí. La objetividad de los sistemas duros proporciona además grandes ventajas para la aplicación de técnicas cuantitativas que requieren de variables fáciles de identificar y que representan la característica del sistema bajo consideración. Modelos matemáticos:

Otra característica que se ha encontrado en el tratamiento de los Sistemas Duros es la relativa sencillez con que sus operaciones, características, relaciones y objetivos se pueden expresar en términos matemáticos. Esta situación es de gran utilidad para el ingeniero o Analista ya que, la construcción de un modelo matemático del sistema no presenta dificultades mayores que impidan el manejo del modelo para optimizarlo o bien para simplemente simular diferentes políticas o cursos de acción y observar el comportamiento del sistema modelado sin necesidad de hacer costosos y a veces peligrosos experimentos con el sistema real. 1. Fase de diseño de políticas o pre planeación 2. Fase de evaluación 3. Fase de action-implantation Fase I. Diseñó de políticas o pre planeación es la fase durante la cual Se llega a un acuerdo de lo que es el problema.

Los autores de decisiones llegan a una determinación de sus cosmovisiones (premisas, supuestos, sistemas de valor y estilos cognoscitivos). Se llega a un acuerdo sobre los métodos básicos por los cuales se interpretaran las pruebas. Se llega a un acuerdo sobre qué resultados (metas y objetivos) esperan los clientes (expectativas) y los planificadores (promesas). Se inicia la búsqueda y generación de alternativas Fase 2. La evaluación consiste en fijar las diferentes alternativas propuestas, para determinar el grado en el cual satisfacen las metas y objetivos implantados durante la fase anterior. La evaluación incluye: 1. Una identificación de los resultados y consecuencias derivados de cada alternativa. 2. Un acuerdo de que los atributos y criterios elegidos con los cuales se evaluaran Ios resultados, representan verdaderamente las metas y objetivos preestablecidos a satisfacer. 3. Una elección de la medición y modelos de decisión, los cuales se usaran para evaluar y comparar alternativas. 4. Un acuerdo en torno al método para el cual se hará la elección de una alternativa en particular. Fase 3. La implantación de la acción es la fase durante la cual el diseño elegido se realiza, La implantación incluye todos los problemas "malos" de: I. Optimización, que describe donde está la "mejor " solución. 2. suboptimizacion, que explica par que no puede lograrse la "mejor " solución. 3. Complejidad, que trata con el hecho de que, de tener solución, debe simplificarse la realidad, pero para ser real, las soluciones deben ser "complejas”.

4. Conflictos, legitimación y control, son problemas que afectan, pero no son exclusivos de la fase de implantación del diseño de sistemas. 5. Una auditoria o evaluación de los resultados obtenidos del implemento del diseño de sistemas, lo cual significa optimismo o pesimismo sobre si los objetivos pueden realmente satisfacerse y proporcionarse los resultados prometidos. 6. Reciclamiento desde el comienzo, el cual ocurre a pesar de si los resultados obtienen éxito o fracaso. Es normal esperar que las ciencias físicas estén más de acuerdo con las derivaciones lógico-matemáticas y los procesos de razonamiento más formales, que las ciencias sociales. Aunque Ia lógica y las matemáticas tienen un papel que desempeñar en estas estos métodos nunca remplazaran los procesos menos estructurados que son más adecuados a un dominio menos preciso. Esto es engañoso, por otro lado, para caracterizar completamente el dominio de las ciencias físicas como "exacto" y el de su contraparte, las ciencias sociales, como "inexacto". Los procesos de razonamiento informal desempeñan un papel importante en todas las ciencias. Como lo subrayan Helmer y Rescher.

(En ciertas) ramas de Ia física, como partes de Ia aerodinámica y Ia física de temperaturas extremas, los procedimientos exactos aun están intermezclados con la pericia no formal. Sin duda esta Ultima será más dominante, al retirarnos del núcleo preciso y generalmente bastante abstracto de una disciplina exacta hacia sus aplicaciones en las complejidades del mundo real. Tanto la arquitectura como Ia medicina son casos a propósito .. . Ambas tienen un contenido; es decir, son predictivas y explicativas... Pueden por  tanto Llamarse apropiadamente ciencias, pero son bastante inexactas, ya que se basan en su mayor parte en procesos de razonamiento informal... La economía y la psicología muestran abundantes pruebas de derivaciones ex actas así como confianza el juicio intuitivo. La intuición y el juicio deben caracterizarse más allá de "el producto de un sexto sentido", "destellos de inspiración", o "disparos en la oscuridad". Churchman caracterizo el juicio como una "opinión de grupo". "El `grupo' puede consistir del mismo individuo en diferentes puntos de su vidareflexiva, pero para propósitos práctico s, podemos hablar como si el grupo en cuestión tuviera diferentes miembros. Quisiéramos argumentar que el juicio es un grupo de creencias que ocurre cuando existen diferencias de opinión entre los miembros del grupo, debido a que queremos decir que el juicio sólido ocurre cuando este está sujeto a una fuerte oposición ... Por tanto, la esencia del concepto de juicio es el establecimiento de un acuerdo en el contexto de desacuerdos. El juicio es un tipo de negociación... el juicio es un grupo de creencias al que se llega por un conjunto de reglas que operan en las creencias (parcialmente conflictivas) de los miembros como individuos".; Creemos que estas reglas pueden operar consciente e inconscientemente, incluso ser desconocidas para los mismos individuos. Por tanto, cada individuo hará un juicio "como si" fuera su propia creencia, pero un hecho real, es que esta creencia se ha formado y modelado al calor del debate y confrontación con sus compañeros o asociados. La intuición pertenece al mismo tipo de proceso de razonamiento que el juicio. La intuición se define en el Webster's como "poder o facultad de obtener  conocimiento directo sin pensamiento e inferencia racionales". La intuición se asocia en el The saurus de Roget, con "la ausencia de razonamiento"

Unidad 6: Metodologìa de sistemas blandos Introducción Según la teoría general de sistemas existen sistemas duros y blandos, los sistemas duros están orientados a la tecnología, son sistemas rígidos y definidos, por otra parte los sistemas blandos le dan importancia a la parte social. Para el estudio y aplicación de sistemas es necesario definir el método, las técnicas y las herramientas a utilizar, esto es lo que constituye una metodología. El concepto básico fundamental de la metodología en sistemas es el relativo a la consideración del conocimiento, desarrollo, la aplicación, el estudio del método o métodos. En el presente trabajo de investigación se tratara acerca de la metodología de los sistemas blandos. Dicha metodología se originó de la comprensión que los sistemas duros (que son estructurados) son inadecuados para investigar temas de grandes y complejas organizaciones. La metodología de sistemas blandos fue desarrollado por Peter Checkand con el propósito expreso de ocuparse de problemas de este tipo. Èl concibe su metodología de sistemas blandos a través del desarrollo de un número de proyectos de investigación en la industria y logró su aplicación y refinamiento luego de un número de años.

6.1 Metodología de Checkland La SSM (Metodologìa de los sistemas blandos, por sus siglas en ingles) de Peter Checkland es una metodología sistémica fundamentada en el concepto de perspectiva o en el lenguaje de la metodología “Weltanschauung”. Un “weltanschauung” representa la visión propia de un

observador, o grupo de ellos, sobre un objeto de estudio, visión ésta que afecta las decisiones que el(los) observador(es) pueda(n) tomar en un momento dado sobre su accionar con el objeto. La SSM toma como punto de partida la idealización de estos “weltanschauung” para proponer  cambios sobre el sistema que en teoría deberían tender a mejorar su funcionamiento. Los “weltanschauung” s on visiones diferentes sobre algo pero igualmente válidos e incluso

complementarios. Otro concepto importante para la SSM es el de sistema blando, según Checkland, un sistema blando es aquel que está conformado por actividades humanas, tiene un fin perdurable en el tiempo y presenta problemáticas inestructuradas o blandas; es decir aquellas problemáticas de difícil definición y carentes de estructura, en las que los fines, metas, propósitos, son problemáticos en sí. La SSM está conformada por siete (7) estadios cuyo orden puede variar de acuerdo a las características del estudio, a continuación se describen brevemente estos estadios.

Estadio 1: La Situación Problema no Estructurada: en este estadio se pretende lograr una

descripción de la situación donde se percibe la existencia de un problema, sin hacer hincapié en el problema en sí, esto es sin dar ningún tipo de estructura a la situación. Estadio 2: La Situación Problema Expresada: se da forma a la situación describiendo su estructura

organizativa, actividades e interrelación de éstas, flujos de entrada y salida, etc. Estadio 3: Definiciones Raíz de Sistemas Pertinentes: se elaboran definiciones de lo que, idealmente, según los diferentes “weltanschauung” involucrados, es el sistema. La construcción de

estas definiciones se fundamenta en seis factores que deben aparecer explícitos en todas ellas, estos se agrupan bajo el nemónico de sus siglas en ingles CATWOE (Bergvall-Kåreborn et. al. 2004), a saber: consumidores, actores, proceso de transformación, weltanschauung, poseedor y restricción del ambiente. Estadio 4: Confección y Verificación de Modelos Conceptuales: partiendo de los verbos de acción

presentes en las definiciones raíz, se elaboran modelos conceptuales que representen, idealmente, las actividades que, según la definición raíz en cuestión, se deban realizar en el sistema (Ramírez 1983). Existirán tantos modelos conceptuales como definiciones raíz. Este estadio se asiste de los subestadios 4a y 4b. Estadio 4a: Concepto de Sistema Formal: este consiste en el uso de un modelo general de sistema de la actividad humana que se puede usar para verificar que los modelos construidos no sean fundamentalmente deficientes. Estadio 4b: Otros Pensamientos de Sistemas: consiste en transformar el modelo obtenido en alguna otra forma de pensamiento sistémico que, dadas las particularidades del problema, pueda ser conveniente. Estadio 5: Comparación de los modelos conceptuales con la realidad: se comparan los modelos

conceptuales con la situación actual del sistema expresada, dicha comparación pretende hacer  emerger las diferencias existentes entre lo descrito en los modelos conceptuales y lo que existe en la actualidad en el sistema.

Estadio 6: Diseño de Cambios Deseables, Viables: de las diferencias emergidas entre la situación

actual y los modelos conceptuales, se proponen cambios tendientes a superarlas, dichos cambios deben ser evaluados y aprobados por las personas que conforman el sistema humano, para garantizar con esto que sean deseables y via bles. Estadio 7: Acciones para Mejorar la Situación Problema: finalmente este estadio comprende la

puesta en marcha de los cambios diseñados, tendientes a solucionar la situación problema, y el control de los mismos. Este estadio no representa el fin de la aplicación de la metodología, pues en su aplicación se transforma en un ciclo de continua conceptualización y habilitación de cambios, siempre tendiendo a mejorar la situación.

6.2 El sistema de actividad humana como un lenguaje de modelación Un sistema de actividad humana se describe como un conjunto de subsistemas interactuando o como un conjunto de actividades nteractuantes. Un subsistema no es diferente a un sistema excepto en términos del nivel de detalle y por Io tanto un subsistema puede redefinirse como un sistema y ser modelado como un conjunto de actividades. Así los términos "SISTEMA" y "ACTIVIDAD" pueden intercambiarse a LA palabra 'ACTIVIDAD" implica acción y, por lo tanto, el Lenguaje en el que Los sistemas de actividad humana se modelan están en términos de verbos. Un modelo de un sistema de ACTIVIDAD HUMANA (SAH) en su forma más básica:

El sistema de actividad humana puede usarse para definir que cambiar. No hay bases teóricas, pero si derivan de La experiencia de resolución de problemas del mundo real y son parte importante de la actividad

Sistemas Sociales y Culturales

La mayor parte de las actividades humanas existirá en un sistema social donde los elementos serán seres humanos y las relaciones serán interpersonales. Ejemplo de sistema social puede ser: La familia, La comunidad, Los scouts. El concepto mas básico relacionado con un modelo de un sistema de actividad humana es aquel que es un proceso de transformación, significa que el conjunto de actividades contenidas en el modelo representan ese conjunto interconectado de acciones necesarias para transformar algunas entradas en algunas salidas Podría deducirse un modelo (SAH) sistema de actividad humana de una empresa de manufactura tomándole como un sistema para transformar una necesidad percibida del mercado en una satisfacción de esa necesidad. Debe existir un mínimo grado de conectividad entre cada entidad (verbo de actividad), se define como dependencia lógi ca. Clasificación Particular adoptada de Checkland. (1971)

Se ha encontrado útil importar ideas de la ingeniería de control y definir un modelo SAH como un sistema controlado. Implica que si un sistema alcanza un objetivo particular, debe derivarse alguna medida de ese grado de realización e incluirse actividades en el modelo que haga uso de esa medida para efectuar controles de la acción con el fin de mejorar el grado de realización.  Así si la meta u objetivo del sistema se define como una satisfacción de una necesidad percibida del mercado, debe relacionarse con que tan bien se satisface el sector particular al mercado, esto es, en términos de incidencia en el mercado o quejas del cliente a alguna combinación de los dos. Un sistema se modela como una colección de objetos discretos que interactúan para realizar un trabajo que finalmente beneficia a un usuario externo. UML es un lenguaje de modelado visual que se usa para especificar, visualizar, construir y documentar los integrantes de un sistema de software. Se usa para entender, diseñar, configurar, mantener y controlar la información sobre los sistemas a construir. UML capta la información sobre la estructura estática y el comportamiento dinámico de un sistema. El lenguaje de modelado pretende unificar la experiencia pasada sobre técnicas de modelado e incorporar las m ejores prácticas actuales en un acercamiento estándar. Modelando sistemas: vieja forma vs. nueva forma

Un sistema es una combinación de software y hardware que proveen una solución a un problema de negocio. El proceso de desarrollo de sistemas envuelve un grupo de personas, el primero es el

cliente, que es la persona que específica el problema a ser resuelto, el analista realiza el levantamiento de información del problema generando los requerimientos del sistema y estos son entregados a los desarrolladores, que son los programadores quienes construyen el software, lo prueban e instalan sobre el computador. La vieja forma de modelar sistemas, conocida com o método en cascada, especifica que el análisis, diseño, codificación y despliegue deben hacerse paso a paso; sólo cuando una etapa se termina se comienza la otra. Si un analista le entrega el análisis a un diseñador, y el diseño es entregado al desarrollador, raramente se darán las oportunidades de que los tres miembros del equipo trabajen juntos y compartan sus ideas y opiniones, el método en cascada normalmente aumenta el tiempo de vida del proyecto. En la nueva forma, la ingeniería de software contemporánea, se hace énfasis en que los analistas y diseñadores, trabajen juntos y así construir una base sólida del sistema para los programadores. Los programadores en su momento interactúan con los analistas y diseñadores para compartir sus impresiones, modificar los diseños y fortalecer sus códigos. La ventaja de esto es que la comprensión del sistema crece, el equipo incorpora nuevas ideas y construye un sistema robusto, más próximo a lo que desee el cliente Cualquier modelo preciso debe primero definir su universo, esto es, los conceptos clave de la aplicación, sus propiedades internas, y las relaciones entre cada una de ellas. Este conjunto de construcciones es la estructura estática. Los conceptos de la aplicación son modelados como clases, cada una de las cuales describe un conjunto de objetos que almacenan información y se comunican para implementar un comportamiento. La información que almacena es modelada como atributos. La estructura estática se expresa con diagramas de clases y puede usarse para generar  la mayoría de las declaraciones de estructuras de datos en un programa Hay dos formas de modelar el comportamiento, una es la historia de la vida de un objeto y la forma como interactúa con el resto del mundo, y la otra es por los patrones de comunicación de un conjunto de objetos conectados, es decir la forma en que interactúan entre sí. La visión de un objeto aislado es una máquina de estados; muestra la forma en que el objeto responde a los eventos en función de su estado actual. La visión de la interacción de los objetos se representa con los enlaces entre objetos junto con el flujo de mensajes y los enlaces entre ellos. Este punto de vista unifica la estructura de los datos, el control de flujo y el flujo de datos. Finalmente podemos establecer que los modelos artificiales creados por el hombre se crean a partir de los comportamientos de las actividades humanas, y sus diferentes comportamientos.

Conclusión La metodología de los sistemas blandos i ntroducido por Peter Checkland sólo puede ser apl icado a situaciones no complejas, donde exista un alto contenido social, político y humano, lo que distingue a la metodología de Checkland de otras que se ocupan de los sistemas duros que están a menudo mas orientado a la tecnología. Dicha metodología nos brinda una serie de pasos para solucionar  una problemática dándole una estructura definida. Los pasos a seguir en la resolución de problemas de sistemas blandos los nombra estadios y son 7: Estadio 1: La Situación Problema no Estructurada,Estadio 2: La Situación Problema Expresada, Estadio 3: Definiciones Raíz de Sistemas Pertinentes,Estadio 4: Confección y Verificación de Modelos Conceptuales, Estadio 5: Comparación de los modelos conceptuales con la realidad, Estadio 6: Diseño de Cambios Deseables y por último elEstadio 7: Acciones para Mejorar la Situación Problema. Como se ha mencionado, los sistemas blandos se orientan a la parte social, la cual a su vez esta constituida por las relaciones y actividades hum anas. Los sistemas de actividades humanas se modelan de la siguiente forma: planea y controla, abastece, controla, convierte y controla. Dicho modelo se basa en una serie de actividades que son necesarias para transformar el sistema. Para solucionar un problema de sistemas es necesario comparar los beneficios contra los riesgos que se presentarían. Esta metodología nos recuerda que hay que ver u n problema como un todo integrado en la realidad y no como algo aislado o especifico.

Bibliografía

Pensamiento de Sistemas, Práctica de Sistemas Peter Checkland Editorial Limusa México, 1992.

Peter Checkland y Jim Scholes Metodología de sistemas suaves en acción. Editorial Limusa Primera edición, Mèxico, 1994.

 Apuntes ITESCAM, Ingeniería de sistemas.