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APLICACIONES DEL MÉTODO MIC-MAC EN EL ANÁLISIS DE COSTOS
A continuación presentamos un resumen del trabajo expuesto por integrantes de mundocostos en el XXXIX Congreso
Argentino de Profesores Universitarios de Costos, desarrollado en la ciudad de San Miguel
de Tucumán entre el 17 y el 19 de agosto de 2016.
1. Introducción
A través del trabajo en equipo de gerentes y directivos se pueden alcanzar los objetivos organizacionales, razón por la cual en las compañías se generan innumerables reuniones para delinear las acciones del grupo y las mejores estrategias a desarrollar e implementar.
Pero a su vez, nuestra experiencia demuestra que son pocas las reuniones de trabajo donde se pueden sacar algo en concreto o con un verdadero consenso y convencimiento general de los caminos a seleccionar, o lo que es peor ya seleccionados.
La definición de estrategias a seguir muchas veces está influenciada por la capacidad de argumentación, exposición y de “venta” de quien expone la idea, discutiendo también desde posiciones que parten de subjetividades, creadas por cuestiones que pueden ser desde intereses personales a una visión sesgada por conocimientos y experiencias limitadas al accionar diario de quien presenta la idea. Muy pocas veces las ideas se someten a una evaluación que intente objetividad en las diferentes posturas de quienes participan en la discusión de ideas para el diseño de estrategias. Tampoco abundan, en la práctica al
menos, metodologías que lo faciliten.
Es a partir de esta problemática común en las organizaciones, que encontramos en el método MICMAC una herramienta que apunta, con suficiente eficacia, a ordenar y formalizar el contenido de las reuniones de grupos de trabajo que intentan resolver desde el diseño de estrategias a problemas concretos de gestión. Y entendemos que puede resultar de especial
interés su aplicación a nuestra especialización profesional de costos.
2. El método MICMAC y el Análisis Estructural de Sistemas
La prospectiva tiene como finalidad el análisis de escenarios futuros, con la idea de poder contribuir a alcanzar los resultados deseados y a elegir el mejor camino para lograrlo. En este sentido, prospectiva y estrategia están íntimamente ligadas. La misión de la prospectiva es echar luz sobre los cambios que pueden ocurrir y sus probabilidades de ocurrencia, de modo de reducir la incertidumbre, y evaluar cuáles son los caminos que se abren, las posibilidades de actuación frente a estas modificaciones de la realidad. La estrategia implica la elección del mejor camino (a juicio de los decisores) para alcanzar los resultados
deseados. De modo que la estrategia debe nutrirse de la información aportada por la prospectiva, constituyendo ambas lo que se denomina “prospectiva estratégica”.
Michel Godet es autor de varias herramientas de prospectiva estratégica, reunidas en lo que ha dado en llamar, la “Caja de Herramientas de la Prospectiva Estratégica”, en base a la metodología denominada planificación estratégica por escenarios. Esta metodología es presentada por Godet como la aproximación necesaria entre prospectiva y estrategia.
La planificación estratégica por escenarios comprende las siguientes etapas:
· Primera etapa: Analizar el problema y delimitarlo. La herramienta propuesta son los talleres de prospectiva
· Segunda etapa: Análisis de la organización, a través del árbol de competencias
· Tercera etapa: Identificar las variables-clave de la empresa y de su entorno, mediante el ANÁLISIS ESTRUCTURAL DE SISTEMAS
· Cuarta etapa: Comprender la dinámica de la empresa y su entorno (Análisis de los campos de batalla y de los retos estratégicos);
· Quinta etapa: Analizar escenarios de entorno (tendencias, riesgos, etc.) mediante encuestas a expertos
· Sexta etapa: Establecer las opciones estratégicas (proyectos viables)
· Séptima etapa: Evaluación de las opciones estratégicas en base a metodología multicriterio
· Octava etapa: Elección de la estrategia
· Novena etapa: Puesta en marcha
El Análisis Estructural fue desarrollado inicialmente por el profesor M. Godet y sus colaboradores a mediados de los años setenta en la Universidad Paris y posteriormente, por el Laboratoire d‘Innovation de Prospective Stratégique et d‘Organization (L.I.P.S.O.R.). Tiene su basamento en la teoría de grafos y en la teoría de sistemas. Su objetivo es el de una herramienta de reflexión colectiva diseñada para relacionar ideas generando diferentes clasificaciones y jerarquías basado en las propiedades de dependencia y motricidad de las variables que conforman la estructura del sistema bajo estudio.
El método MICMAC, siglas de Matriz de Impactos Cruzados y la Multiplicación Aplicada a la Clasificación, es el método más popular que aborda el análisis estructural. Se enfoca en relevar la importancia de las relaciones directas e indirectas entre variables y permite sacar a la luz las variables con una influencia aparentemente débil pero que influyen con mayor intensidad que otras que inicialmente aparecían como más significativas. Esto se obtiene con el método completado y finalizado por Michel Godet, entre 1991 y 2004, al extender el método mediante la utilización del álgebra matricial.
El análisis estructural se sirve de la reflexión personal y colectiva (actores normales, informadores clave, expertos en el área, etc.) y enfrenta la complejidad de un sistema, ofreciendo la posibilidad de describirlo con ayuda de una matriz que relaciona todas las
variables del mismo. Después de esta descripción, fija como objetivo identificar las principales variables que lo configuran, que pueden ser influyentes o dependientes, o ambas, es decir, los factores dinámicos esenciales interconectados en la evolución del sistema.
La opción por un pluralismo de ideas y la valoración del principio de complementariedad de los enfoques, dan una base que legitima el método y ayuda a cuestionar los estereotipos corrientes y a explorar mejor la variedad de posibles futuros.
El MICMAC, que intenta sacar a la luz esta estructura sistémica comprende, tres fases o
etapas:
Inventario o listado de variables
Enumerar el conjunto de variables, tanto internas como externas, que caracterizan el sistema estudiado y su entorno. El inventario se realiza por medio de talleres de equipo, institucionales y consulta a expertos. Desde nuestro punto de vista, sugerimos la aplicación de herramientas como tormentas de ideas y el desarrollo de diagramas causa-efecto. En cuanto a la cantidad de variables, Michael Godet recomienda un máximo de 80, así como la elaboración de un glosario con el objeto de formalizar el consenso obtenido dentro del grupo en relación al significado de cada variable, realizando una definición precisa de cada una,
incluyendo en lo posible identificación de tendencias hacia el futuro y la evaluación de posibles interrupciones a dichas tendencias.
Descripción de las relaciones entre las variables
Partiendo de las variables que el grupo de expertos definió como integrantes del sistema bajo estudio, ahora se intenta determinar cual o cuales de ellas son las esenciales, a partir de evaluar la relación de influencia directa o de primer orden que cada variable ejerce en las restantes. Para lograr esto, el grupo debe plantearse, para cada pareja de variables, la pregunta “¿ejerce la variable i influencia directa sobre la variable j? Estas relaciones son expuestas en una matriz, donde de manera horizontal se muestra el grado de influencia directa que una variable del sistema ejerce sobre las demás, ponderando con 0 cuando la influencia es nula, con 1 cuando es débil, con 2 cuando es moderada, 3 cuando es fuerte y con una P cuando es potencial.
A continuación se expone un ejemplo sencillo, con ocho variables.
El segundo cuadro muestra las sumatorias: la suma de las filas representa las influencias y la suma de las columnas, las dependencias.
Identificación de las variables clave con MICMAC
Al aplicar el método MICMAC se revelan, en primer término, las variables clave según las relaciones de influencia directa establecidas en la etapa anterior. De este modo, la sumatoria de los valores horizontales de cada factor (influencias) muestra el grado en que dicho factor influye sobre los demás. En forma similar, la sumatoria de sus valores verticales expone su
dependencia.
En nuestro ejemplo anterior, la representación gráfica cartesiana quedaría como sigue.
La característica más destacada del MICMAC es que, además de las relaciones directas, pretende mostrar las relaciones indirectas. Para ello, eleva la matriz a diferentes potencias.
Matemáticamente, la elevación de la matriz al cuadrado implica multiplicar la fila de influencias de cada variable por la columna de dependencias de cada factor. Esta operación debe repetirse varias veces, obteniéndose así matrices de potencias sucesivas. Esto también puede realizarse en Excel, a través de la función MMULT, como puede verse en el sencillo ejemplo que presentamos más abajo.
Así, se determinan nuevas matrices, en las que las variables pueden adquirir nuevas clasificaciones, en la medida en que se revelen sus influencias o dependencias indirectas, o confirmar la obtenida en el análisis de las relaciones directas.
Para el ejemplo explicativo la nueva matriz obtenida con las relaciones indirectas y su gráfico cartesiano de distribución de variables quedaría como sigue:
¿Cómo se obtuvo la matriz de relaciones indirectas? La metodología MICMAC indica que se debe elevar la matriz a potencias sucesivas. En este caso, esto se realizó 2 veces (es decir, se elevó la matriz al cubo). Primero se elevó al cuadrado la matriz de relaciones directas, y a la matriz así obtenida se la multiplicó nuevamente por la matriz original. Esto puede hacerse en Excel con la
función MMULT, como puede verse en los cuadros siguientes.
Fórmulas / Matemáticas y trigonométricas / MMULT
=MMULT (B2:I9;M2:T9)
Al multiplicar dos matrices, la matriz resultado se obtiene como el sumaproducto de cada fila por todas las columnas. Así, el valor 8 del primer elemento de la primera fila de la matriz elevada al cuadrado, es la sumatoria de:
0x0+3x0+2x1+1x2+1x1+0x3+3x0+1x3 =8
El siguiente valor (15), resulta del cálculo que se muestra a continuación:
0x3+3x0+2x2+1x2+1x0+0x0+3x2+1x3 =15
Para la aplicación del método MICMAC también se desarrolló un software, denominado LIPSOR, diseñado por la escuela francesa de prospectiva. Mediante su uso podemos obtener los resultados buscados y generar la siguiente información:
· Las matrices directas, indirectas y potenciales, y sus características (estadísticas)
· Suma totales de influencias y dependencias por variable.
· Mapas de relaciones directas, indirectas y potenciales
· Estabilidad (N° de iteraciones)
· Gráficos de influencias
Otra opción de análisis que ofrece el método a través del software LIPSOR es el de las relaciones potenciales, las cuales hacen referencia a que si bien no hay evidencia actual de influencia de una variable sobre otra, sí se estima puede haberla en un futuro.
Como habíamos mencionado, estas son definidas, por el grupo de expertos, en la matriz original donde se establecen las ponderaciones de influencia y dependencia directas. Se identifican con una letra P y el software las considera de grado 0 (cero) cuando analiza solo las relaciones directas y las indirectas, pero al correr el análisis de las relaciones potenciales el software las
considera con ponderación máxima de 3, generando los mismos informes y gráficos de influencias / dependencias directas e indirectas pero con las nuevas clasificaciones al considerar las relaciones potenciales. Es decir establece escenarios hipotéticos potenciales.
Interpretación gráfica de los resultados
La representación gráfica de los resultados de las matrices obtenidas se realiza sobre un plano cartesiano en el cual el eje de abscisas es el grado de dependencia de las variables, mientras que el de ordenadas, el grado de influencia. Así, a mayor altura, mayor influencia ejercida por la variable; mientras más a la derecha se sitúe, mayor será su dependencia. De esta forma se
determinan cuatro regiones principales: variables de alta influencia y escasa dependencia (“motrices”); variables de alta influencia y alta dependencia (“de riesgo”); escasa influencia y escasa dependencia (“autónomas”) y escasa influencia y alta dependencia (“resultado”). En la zona de intersección de las cuatro zonas se encuentran las “variables palanca” o “variables
reguladoras”.
MARTÍNEZ, M., Nuevos Fundamentos de la Investigación Científica, Ed. Trillas, México, 2012
En función de la ubicación de cada variable en el gráfico cartesiano de influencias-dependencias se determina su clasificación dentro del sistema estudiado.
Las variables motrices son aquellas que ejercen alta influencia sobre el resto, pero a la vez son escasamente determinadas por las demás. Condicionan al sistema pero son escasamente influidas por éste, por lo tanto, cualquier modificación en ellas impacta sobre todo el sistema.
Las variables críticas o de enlace, también denominadas relé o clave son aquellas que tienen alta influencia pero también alta dependencia, lo que las hace inestables y por lo tanto su gestión es indispensable.
Las variables autónomas tienen escasa influencia y escasa dependencia de las demás. Pueden estar relacionadas con tendencias pasadas. Es necesario gestionarlas para advertir su necesariedad y magnitud.
Las variables resultado se ubican en la zona inferior derecha. No ejercen influencia significativa pero sí son muy dependientes, por lo que se consideran objetivos del sistema.
En la zona media se ubican variables reguladoras, que actúan como palancas del sistema y por lo tanto requieren de un monitoreo específico.
El eje estratégico
El análisis del eje estratégico (una bisectriz que parte de la intersección de ambos ejes) es complementario al anterior. El valor estratégico de las variables está dado por la combinación de su valor de influencia y su valor de dependencia. Así, las variables más alejadas del origen serán aquellas que posean alta motricidad y alta dependencia, simultáneamente.
Bibliografía
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LIC. FABIÁN CID
CR. RICARDO WARNECKE ARIZA
