¿Qué es una matriz de impacto cruzado?

¿Qué es una matriz de impacto cruzado?
La matriz de impacto cruzado paso a paso. ¿Por qué este método puede ser apropiado en la empresa? ¿Para quién es apropiado? ¿Cuáles son sus orígenes?

El análisis de impacto cruzado es el nombre general dado a una familia de técnicas diseñadas para evaluar los cambios en la probabilidad de que ocurra un conjunto de eventos como consecuencia de la ocurrencia real de uno de ellos. Esta matriz se introdujo como un medio para contabilizar las interacciones realizando un análisis o diagnóstico entre un conjunto de pronósticos, cuando es posible que esas interacciones no se hayan tenido en cuenta cuando se produjeron pronósticos individuales.

El origen de este método

El origen del análisis de impacto cruzado fue el problema que ocasionalmente se les pedía a los expertos de Delphi para que hicieran pronósticos sobre eventos individuales, cuando otros eventos en la misma empresa podían afectar los primeros. Por lo tanto, se reconoció que era necesario tener en cuenta estos impactos cruzados de un evento sobre otro. Si bien el análisis de impacto cruzado se asoció inicialmente con el método Delphi, su uso no está restringido a los pronósticos Delphi. De hecho, los modelos de impacto cruzado pueden ser independientes como un método de investigación de futuros, o pueden integrarse con otros métodos para formar importantes herramientas de pronóstico.

Este método se desarrolló de manera original con Olaf Helmer y Theodore Gordon en el año 1966 y se originó en una simple pregunta: ¿estos pronósticos se pueden basar en las percepciones acerca del modo en que interactuarán los eventos futuros? 

Los métodos de análisis de impacto cruzado son compatibles con software de propósito especial.

¿Cuándo puede llegar a ser este método apropiado?

Este análisis se usa principalmente en estudios y pronósticos tecnológicos en lugar de los ejercicios de prospectiva. En el pasado, esta herramienta se utilizaba como método de simulación y combinada con el método Delphi. Más recientemente, el análisis de impacto cruzado se utilizó de manera independiente o en combinación con otras técnicas para responder una serie de preguntas de investigación sobre diferentes temas, como el futuro de un sector industrial en particular, la evolución geopolítica mundial, el futuro de las actividades corporativas y los trabajos.

¿Para quién es apropiado?

El público objetivo incluye expertos de la industria, la academia, la investigación e incluso las Administraciones Públicas.

Matriz de impacto cruzado: paso a paso

Los pasos descritos en esta sección son válidos para diferentes variaciones de análisis de impacto cruzado. Los pasos necesarios para implementar el método SMIC, que es compatible con un software dedicado, se describen, a continuación.

1. Elección del problema y selección de expertos.

El objetivo de un ejercicio de impacto cruzado es principalmente obtener más información sobre los desarrollos futuros. Los desarrollos futuros pueden definirse como el resultado de las interacciones entre las tendencias, los eventos y las acciones de los actores sociales. Por ello, la recopilación de información sobre los antecedentes históricos del tema seleccionado es importantes para centrarse mejor en un número limitado de aspectos que pueden desempeñar un papel en la caracterización de desarrollos futuros del problema seleccionado. Durante este paso, se podría formular una lista preliminar de eventos relacionados con el problema.

La encuesta generalmente se lleva a cabo por email. Los expertos elegidos deberían estar familiarizados con el tema en estudio y deberían tener cierta capacidad para prever futuros desarrollos. Sin embargo, como en todas las técnicas que dependen de la obtención de la opinión de expertos, existe el problema de evitar el sesgo en el grupo de expertos. Es complicado definir una ‘experiencia relevante’ cuando se trata de complejos asuntos tecnológicos, sociales y políticos. No existen pautas claras, ya sea sobre si es mejor tener un panel de expertos que involucre a expertos de varias subdisciplinas del tema considerado, o si es mejor tener expertos que sean altamente especializados o generalistas con una visión amplia. Hasta cierto punto, un gran grupo multidisciplinario de expertos debería reducir el riesgo de una muestra sesgada de expertos.

A los expertos normalmente se les pide que hagan lo siguiente:

  • Evaluar la probabilidad simple de que ocurra una hipótesis mediante una escala de 1 (muy baja probabilidad) a 5 (muy probable).
  • Evaluar la probabilidad condicional de una hipótesis sobre si las otras ocurren o no.

Ante estas preguntas, los expertos deben mostrar un gran nivel de coherencia en su razonamiento.

2. Selección final y definición de los eventos.

Este paso podría ser crucial para la implementación exitosa del método. De hecho, cualquier influencia no incluida en el conjunto de eventos será completamente excluida del estudio. Por otro lado, la inclusión de eventos irrelevantes puede complicar el análisis final de los resultados. La lista final de eventos debe ser lo más clara posible, las definiciones y la redacción deben verificarse y definirse cuidadosamente. La selección de eventos que se incluirán en la lista final puede abarcar tanto la ocurrencia como la no ocurrencia de eventos. La lista final de estos eventos también se puede compilar con el apoyo de expertos en el tema seleccionado, o puede provenir de otros métodos utilizados para recopilar opiniones, como el método Delphi.

3. Diseño de la escala de probabilidad y definición del horizonte de tiempo.

La definición de una escala de probabilidad es necesaria para traducir la apreciación cualitativa de los expertos en el grado de ocurrencia (por ejemplo: más probable, muy probable o poco probable) en probabilidades. El significado de la escala debe estar claramente definido, para que no ocurra en un malentendido que pueda distorsionar el pronóstico. En general, la escala de probabilidad para los métodos de impacto cruzado generalmente va de 0 (evento imposible) a 1 (evento casi cierto).

Este paso también implica determinar el horizonte temporal del pronóstico. En el contexto de prospectiva, el objetivo principal es tratar de pensar en el futuro a largo plazo. Por lo tanto, se considera que el corto plazo va desde el presente a cinco años; el mediano plazo de cinco a diez años; y el largo plazo de veinte a cincuenta años. De hecho, una de las principales diferencias entre prospectiva y planificación es la dimensión temporal. El horizonte de tiempo que debe considerarse en un análisis de impacto cruzado debe establecerse explícitamente.

4. Estimar las probabilidades.

En este paso, se estima la probabilidad inicial de la ocurrencia de cada evento. Entonces, las probabilidades condicionales en una matriz de impacto cruzado se estiman en respuesta a la siguiente pregunta: “si ocurre el evento X, ¿cuál es la nueva probabilidad de que ocurra el evento Y?“. Toda la matriz de impacto cruzado se completa haciendo esta pregunta para cada combinación de evento. El SMIC está diseñado para permitir que las estimaciones de los expertos sean revisadas en busca de fiabilidad. El método SMIC invita a los expertos a responder a las siguientes preguntas:

  • La probabilidad de ocurrencia de cada evento individual en un horizonte temporal determinado.
  • Las probabilidades condicionales del evento separado tomadas en parejas en un horizonte temporal dado.

5. Generación de escenarios.

El resultado de aplicar un modelo de impacto cruzado es una producción de escenarios. Independientemente de cómo se resuelva el problema de la asignación de probabilidades en modelos específicos de impacto cruzado, el procedimiento habitual es llevar a cabo una simulación de Monte Carlo (Martino y Chen, 1978). Cada ejecución del modelo produce una historia futura sintética, o escenario, que incluye la ocurrencia de algunos eventos y la no ocurrencia de otros. Por lo tanto, el modelo se ejecuta suficientes veces (es decir, aproximadamente 100 en la versión SMIC), de modo que la recopilación de escenarios de resultados representa una muestra estadísticamente válida de los posibles escenarios que el modelo podría producir.

En un modelo se generan posibles escenarios. Cada uno difiere de todos los demás en la ocurrencia de al menos un evento. Se debe señalar que el número de ejecuciones necesarias aumenta exponencialmente con el número de eventos. Por ejemplo, si hay 10 eventos para considerar, hay 1024 posibles escenarios para realizar una estimación. Sobre la base del modelo específico de impacto cruzado aplicado, los escenarios de salida intentan generar el mejor escenario, en el sentido de probabilidad de ocurrencia; o un conjunto de escenarios estadísticamente consistentes; o uno o más escenarios plausibles del conjunto total. 

El método SMIC genera una secuencia cardinal de posibles escenarios (desde el más probable al menos probable). Esto le permite determinar el área de desarrollos futuros plausibles reteniendo solo aquellos que tienen una probabilidad de ocurrencia / promedio elevada. La lista de escenarios generados por el software debe interpretarse y describirse remitiéndose al conjunto original de eventos.

Una vez que se calculan las matrices de impacto cruzado, es posible llevar a cabo un análisis de sensibilidad. El análisis de sensibilidad consiste en seleccionar una estimación de probabilidad inicial o una estimación de probabilidad condicional, sobre la cual existe incertidumbre. Este juicio cambia y la matriz se ejecuta nuevamente. Si aparecen diferencias importantes entre esta ejecución y la original, entonces es evidente que el juicio que se modificó juega un papel importante. Puede valer la pena reconsiderar ese juicio particular.

Este método cuenta con un enfoque analítico de las probabilidades sobre un acontecimiento en un conjunto pronosticado. En el ámbito empresarial, es vital para medir posibles incertidumbres y escenarios en la organización.

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