En esta segunda parte me he propuesto ir precisando y concretando hasta el punto que una publicación como esta aconseja.
Seguiré utilizando la IA-IHI para contribuir modestamente en su socialización conceptual y práctica. Sé que algunos lectores están familiarizados con el uso de esta tecnología disruptiva, pero otros no, y es por eso que comparto algunas experiencias.
De las tres disciplinas científicas trataré asuntos que considero interesantes y útiles.
De la Ciencia de la Dirección
La dirección por resultados y la dirección por proyectos, más allá de la dirección por objetivos y por valores.
Ciencia y gobierno asistido por el control práctico y la participación. Evaluación de las reuniones.
De la Ciencia de la Comunicación
La autoscopia para entrenarse en la comunicación.
Minería en las publicaciones de los prensa plana y digital; en los reportajes televisivos; en las redes sociales digitales.
La gestión de la oponencia científica.
De la Ciencia Matemática de la Computación y de Datos
La estadística los datos numéricos y humanos
La tecnología llamada SIMSOC
Veremos algunos proyectos generales en que las tres disciplinas entran en interrelación. Lo que prepara el terreno para la III parte.
De las diferentes modalidades de la dirección (por objetivos, por valores, por resultados, por proyectos) resultan de mucha importancia y pertinencia las dos últimas, cuando el corto plazo lleva la voz cantante. Estamos ante problemas cuya solución efectiva debe ser en el corto plazo, pues involucra variables de necesidades básicas de la población.
Lo anterior no implica abandonar lo relativo al mediano y hasta el largo plazo.
La reunión ya sea presencial, a distancia o híbrida es la manera más utilizada en llevar a la práctica la ciencia de la dirección. Sobre la evaluación de una reunión, existe una buena práctica en la que tengo experiencia y artículos escritos. Lo mismo una reunión del Consejo de Dirección de una Empresa, hasta la reunión del Consejo de Ministros.
De las reuniones en las instituciones ya sean empresariales o no, es donde tengo mayor experiencia y vivencias. De las de otras instancias, solamente tengo lo que reportan los medios de comunicación habituales.
Un órgano de gobierno municipal, provincial y nacional, no puede abordar en detalles cada problema ni a cada actor grupal o individual. Pero cuando su realización se queda en experiencias generalmente buenas, aunque de las malas también se aprende, no se produce un salto cualitativo. Cuando el que dirige la reunión concluye con declaraciones generales, con afirmaciones archiconocidas, con apelaciones correctas pero no tan útiles, se evidencia una insuficiencia en la organización y desarrollo de la reunión.
La autoscopia es una técnica muy útil para mejorar la comunicación. Se trata de observar varias veces la filmación de una intervención propia que no es leída, lo que no implica que sea improvisada. Entre estas intervenciones están las conclusiones de un jefe en una reunión de trabajo. Seguramente se percatarán de repeticiones innecesarias y argumentaciones altamente mejorables. Entrenar las habilidades comunicativas es importante, sobre todo en las personas que no tienen facilidades de palabras.
Es de suma importancia realizar la minería de texto y de datos en las publicaciones para conocer las opiniones lo mismo de televidentes que de lectores de la prensa o de cibernavegantes. Esa minería puede aportar algo que considero un subconjunto clave: las preguntas sin respuestas y criterios adversos más reiterados, sin valoraciones por los autores y los jefes.
Debe ser una regla de oro en la comunicación que los autores se involucren en los intercambios de opiniones, en los debates. Debe ser una buena práctica estimular la participación en el dialogo, en el debate. Nuestro ministro de Transporte es un buen ejemplo.
Sobre la oponencia científica ahí les va mis preguntas y respuestas de DeepSeek.
De la Gestión de la oponencia
Néstor Del Prado Arza: La oponencia cognitiva es parte del método científico.
Para llegar a un análisis profundo de las causas de problemas y proponer soluciones efectivas en el corto o mediano plazo, es importante contar con los expertos más preparados en el asunto en cuestión.
En no pocas ocasiones ese ejercicio de oponencia científica, no involucra a los que más saben, o se emplean métodos de gestión del conocimiento ineficaces.
Me refiero principalmente a problemas de alto impacto para la Sociedad.
¿Cuáles son los métodos y técnicas de mayor efectividad, para lograr una eficaz gestión del conocimiento en esos grupos de expertos?
¿Cómo se deben seleccionar esos expertos?
¿Cuáles son los métodos y técnicas de mayor efectividad, para lograr una eficaz gestión del conocimiento en esos grupos de expertos?
¿Cuál debe ser el rol de los funcionarios que tienen autoridad para tomar las decisiones, relativas a la solución de los problemas?
Respuestas:
La oponencia cognitiva, entendida como el proceso de cuestionamiento y crítica constructiva dentro del método científico, es fundamental para alcanzar soluciones robustas y bien fundamentadas, especialmente en problemas de alto impacto social. Para abordar tus preguntas, es importante considerar varios aspectos clave:
- Selección de expertos
La selección de expertos debe basarse en criterios rigurosos que garanticen la inclusión de profesionales con conocimientos profundos, experiencia relevante y habilidades críticas. Algunos principios para su selección son:
Experiencia comprobada: Los expertos deben tener un historial demostrable en el área específica del problema.
- Diversidad disciplinaria: Incluir perspectivas multidisciplinarias para abordar el problema desde diferentes ángulos.
- Objetividad y neutralidad: Seleccionar expertos que puedan mantener una postura imparcial y basada en evidencia.
- Habilidades colaborativas: Expertos que puedan trabajar en equipo, comunicarse efectivamente y participar en debates constructivos.
- Reconocimiento académico o profesional: Preferir a aquellos con publicaciones, investigaciones o proyectos relevantes en el campo.
Además, es recomendable utilizar mecanismos transparentes, como convocatorias públicas o nominaciones por pares, para evitar sesgos o influencias indebidas.
- Métodos y técnicas para la gestión del conocimiento
Para lograr una gestión efectiva del conocimiento en grupos de expertos, se pueden emplear las siguientes técnicas:
- Análisis de sistemas complejos: Herramientas como el pensamiento sistémico ayudan a entender las interconexiones y dinámicas del problema.
- Técnicas de consenso: Métodos como el Delphi o el consenso estructurado permiten llegar a acuerdos basados en evidencia.
- Mapas conceptuales y modelos mentales: Facilitan la visualización de ideas y relaciones entre conceptos.
- Revisión crítica de literatura: Analizar y sintetizar el conocimiento existente para identificar vacíos o áreas de mejora.
- Simulaciones y escenarios: Probar soluciones en entornos controlados o teóricos antes de implementarlas.
- Tecnologías de colaboración: Plataformas digitales que permitan la comunicación y el intercambio de información en tiempo real.
Estas técnicas deben adaptarse al contexto específico del problema y al perfil de los expertos involucrados.
3. Rol de los funcionarios con autoridad para tomar decisiones
Los funcionarios encargados de tomar decisiones tienen un papel crucial en el proceso de solución de problemas. Su rol debe incluir:
- Facilitar el proceso: Asegurar que los expertos cuenten con los recursos, tiempo y apoyo necesarios para su trabajo.
- Escuchar activamente: Basar sus decisiones en las recomendaciones de los expertos, evitando influencias políticas o personales.
- Transparencia y rendición de cuentas: Comunicar claramente las decisiones tomadas y justificarlas con base en la evidencia proporcionada por los expertos.
- Implementación efectiva: Asegurar que las soluciones propuestas se lleven a cabo de manera eficiente y monitorear su impacto.
- Evaluación continua: Establecer mecanismos para evaluar los resultados y ajustar las estrategias según sea necesario.
Los funcionarios deben actuar como puentes entre el conocimiento técnico y la acción política, garantizando que las soluciones sean tanto científicamente sólidas como socialmente viables.
Conclusión
La oponencia cognitiva y la participación de expertos bien seleccionados son esenciales para resolver problemas complejos. La gestión del conocimiento debe ser rigurosa y colaborativa, mientras que los funcionarios deben asegurar que las decisiones se basen en evidencia y se implementen de manera efectiva. Este enfoque integral es clave para abordar desafíos de alto impacto en la sociedad.
Fin de la respuesta.
En cuanto a las estadísticas sobre asuntos de alta sensibilidad como el caso de los vulnerables, de los ambulantes callejeros, los niños en las calles realizando actividades impropias…; debemos ser capaces de distinguir entre datos numéricos generales y datos que identifican a los seres y grupos humanos. Para esto se hace necesario la entrevista, la observación, la comprobación de los comportamientos.
En el caso del SIMSOC comparto las preguntas que le hice a DeepSeek y sus respuestas.
¿Cuál es el estado del arte en la llamada Simulación Social (SimSoc) como sistema de predicción del comportamiento social?
La Simulación Social (SimSoc) es un campo interdisciplinario que combina técnicas de modelado computacional, matemáticas y ciencias sociales para estudiar y predecir el comportamiento social. Algunos avances y desafíos actuales incluyen:
- Modelos basados en agentes (ABM): Estos modelos simulan interacciones entre individuos (agentes) con reglas predefinidas. Son útiles para estudiar fenómenos como la difusión de información, la formación de opiniones o la dinámica de grupos.
- Integración de big data: Se están incorporando grandes volúmenes de datos de redes sociales, sensores y otras fuentes para mejorar la precisión de las simulaciones.
- Desafíos en la predicción: El comportamiento social es altamente impredecible debido a la influencia de factores culturales, emocionales y contextuales. Además, los modelos pueden verse limitados por la calidad de los datos y la dificultad de capturar la complejidad humana.
- Aplicaciones prácticas: La SimSoc se utiliza en áreas como la planificación urbana, la gestión de crisis, la política pública y la economía. Sin embargo, su capacidad predictiva sigue siendo limitada en escenarios altamente dinámicos o caóticos.
En resumen, aunque la Simulación Social ha avanzado significativamente, todavía enfrenta desafíos importantes para predecir el comportamiento social con alta precisión.
¿Cuáles son los países y los sistemas informatizados más avanzados en la llamada Simulación Social, en que se combinan la Matemática, la Computación y la Sociología como disciplina científica?
Algunos países y sistemas destacados en el campo de la Simulación Social incluyen:
- Estados Unidos: Lidera en investigación y desarrollo, con instituciones como el MIT, Stanford y el Santa Fe Institute, que son pioneros en modelos basados en agentes y análisis de redes sociales.
- Reino Unido: Universidades como Oxford y Cambridge, así como organizaciones como el Alan Turing Institute, están a la vanguardia en la aplicación de técnicas computacionales a las ciencias sociales.
- Alemania: Centros de investigación como el Instituto Max Planck han contribuido significativamente al desarrollo de modelos de simulación social.
- Países Bajos: La Universidad de Amsterdam y otras instituciones han destacado en el estudio de dinámicas sociales complejas.
- China: Está invirtiendo fuertemente en IA y simulaciones sociales, especialmente en aplicaciones relacionadas con la planificación urbana y la gestión de grandes poblaciones.
- Japón : Combina técnicas avanzadas de IA con estudios sociológicos, especialmente en el análisis de comportamiento en entornos urbanos y de trabajo.
En cuanto a sistemas informatizados, destacan plataformas como:
- NetLogo: Herramienta ampliamente utilizada para crear modelos basados en agentes.
- GAMA: Plataforma de simulación para modelar sistemas complejos, incluyendo dinámicas sociales.
- AnyLogic: Software que combina múltiples enfoques de modelado para aplicaciones en ciencias sociales.
Conclusión
La IA y la Simulación Social son herramientas poderosas, pero su efectividad depende en gran medida de cómo se formulen las preguntas, la calidad de los datos y la comprensión de las limitaciones inherentes a estos sistemas. Espero que esta respuesta haya sido útil y precisa. ¡No dudes en seguir explorando y cuestionando!
Fin de las respuestas.
Y como parte final entraremos en proyectos concretos en que las tres disciplinas se complementan.
Nuevamente acudí a la IA mediante DeepSeek
[10:16 p. m., 16/3/2025] Néstor Del Prado Arza: Estoy buscando ejemplos lo más cercano posible a la realidad, en que se muestre la interrelación de la ciencia de la dirección, la ciencia de la comunicación social y la ciencia matemática y de datos, para resolver problemitas de alto impacto social, con una acción de gobierno eficaz.
Agradeceré ejemplos actuales y los que se avizoran; así como algunas referencias útiles.
Gracias anticipadas.
[10:19 p. m., 16/3/2025] Néstor Del Prado Arza: La interrelación entre la ciencia de la dirección (gestión), la ciencia de la comunicación social y la ciencia matemática y de datos es fundamental para abordar problemas de alto impacto social con acciones de gobierno eficaces. Aquí te presento algunos ejemplos actuales y emergentes, junto con referencias útiles:
- Gestión de Pandemias (COVID-19)
- Ciencia de la Dirección: Coordinación de recursos humanos, logísticos y financieros para la distribución de vacunas y equipos médicos.
- Ciencia de la Comunicación Social: Campañas de comunicación para promover la vacunación y medidas de prevención, combatiendo la desinformación.
- Ciencia Matemática y de Datos: Modelos predictivos para la propagación del virus, optimización de la distribución de vacunas y análisis de datos en tiempo real para la toma de decisiones.
Referencia: El trabajo de la Organización Mundial de la Salud (OMS) y diversos gobiernos en la gestión de la pandemia es un ejemplo claro. Puedes consultar informes de la OMS y artículos científicos en revistas como *The Lancet o Nature.
- Control de la Contaminación Urbana
- *Ciencia de la Dirección*: Implementación de políticas públicas y regulaciones para reducir emisiones.
- Ciencia de la Comunicación Social: Campañas de concienciación ciudadana sobre el impacto de la contaminación y la importancia del transporte público.
- Ciencia Matemática y de Datos: Monitoreo en tiempo real de la calidad del aire, modelos predictivos de contaminación y optimización de rutas de transporte público.
Referencia: Ciudades como Copenhague y Singapur han implementado sistemas integrados de gestión de la contaminación. Informes del Banco Mundial y la ONU ofrecen estudios de caso.
- Educación Inclusiva y de Calidad
- Ciencia de la Dirección: Diseño y ejecución de políticas educativas inclusivas.
- Ciencia de la Comunicación Social: Campañas para promover la matriculación y retención escolar, especialmente en comunidades marginadas.
- Ciencia Matemática y de Datos: Análisis de datos para identificar brechas educativas, predictores de deserción escolar y personalización del aprendizaje mediante plataformas digitales.
Referencia: Programas como Educación para Todos de la UNESCO y el uso de big data en educación en países como Finlandia y Estonia.
- Seguridad Ciudadana
- Ciencia de la Dirección: Coordinación de fuerzas de seguridad y políticas de prevención del delito.
- Ciencia de la Comunicación Social: Campañas de prevención y promoción de la denuncia ciudadana.
- Ciencia Matemática y de Datos: Análisis predictivo de delitos, optimización de patrullajes y uso de sistemas de vigilancia inteligente.
Referencia: El uso de predicción de delitos en ciudades como Los Ángeles (PredPol) y estudios del BID sobre seguridad ciudadana en América Latina.
- Gestión de Desastres Naturales
- Ciencia de la Dirección: Coordinación de respuestas rápidas y eficientes ante desastres.
- Ciencia de la Comunicación Social: Sistemas de alerta temprana y comunicación efectiva con la población afectada.
- Ciencia Matemática y de Datos: Modelos predictivos de desastres, análisis de riesgo y optimización de la distribución de ayuda humanitaria.
Referencia: El trabajo de la Oficina de las Naciones Unidas para la Reducción del Riesgo de Desastres (UNDRR) y el uso de drones y big data en la gestión de desastres en Filipinas y Japón.
- Transporte y Movilidad Urbana
- Ciencia de la Dirección: Planificación y gestión de sistemas de transporte público.
- Ciencia de la Comunicación Social: Campañas para promover el uso del transporte público y reducir el tráfico.
- Ciencia Matemática y de Datos: Optimización de rutas, análisis de patrones de movilidad y sistemas de transporte inteligente.
Referencia: Proyectos como el sistema de transporte público integrado en Curitiba (Brasil) y el uso de datos en tiempo real en ciudades como Londres y Nueva York.
Referencias Útiles:
- Publicaciones: Harvard Business Review, Journal of Public Administration Research and Theory, Nature Communications.
- Organizaciones: ONU, OMS, Banco Mundial, BID, UNESCO.
- Plataformas: Data.gov (EE.UU.), Eurostat (UE), y portales de datos abiertos de gobiernos locales.
Estos ejemplos ilustran cómo la integración de estas disciplinas puede generar soluciones efectivas y sostenibles para problemas sociales complejos.
Fin de las respuestas.
Noten la rapidez con que recibí la respuesta.
Aunque estos proyectos aportados por DeepSeek tienen pertinencia para nuestro país; en la tercera y penúltima parte, compartiré tres proyectos específicamente para nosotros y ahora. Dos de aplicación a corto plazo, y el tercero a mediano plazo.
Considero que ya tenemos un marco teórico aceptable; y como siempre estaré atento a sus preguntas, opiniones y sugerencias.