Modelación y simulación basada en agentes como alternativa para el estudio de las organizaciones empresariales

Karol D. Cepeda Susatama

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Kelly A. Durango Ruíz

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Luz E. Bohórquez Arévalo

Universidad Distrital Francisco José de Caldas

Introducción: el artículo es producto de la investigación “Modelación y simulación basada en agentes como alternativa para el estudio de las organizaciones empresariales”, desarrollada durante el 2016 en la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, en Bogotá. Los autores sintetizan la literatura más sobresaliente publicada sobre la modelación y simulación de sistemas complejos a través de la historia, en particular de los modelos basados en agentes, con el fin de desarrollar una apreciación de sus posibles contribuciones a la investigación en administración.

Metodología: se analiza la información recolectada por medio de los artículos científicos obtenidos de las bases de datos ProQuest y Scopus desde 1990 hasta la fecha, con la inclusión de conceptos claves de modelación y simulación, basadas en agentes descritos en algunos libros.

Resultados: los enfoques tradicionales, caracterizados por el uso de la estadística y la matemática clásica no son pertinentes para modelar organizaciones por su visión determinista y reduccionista, por lo cual se presenta un enfoque alternativo para el estudio de las organizaciones que se encuentra en las técnicas de modelación y simulación desde las ciencias de la complejidad, cuyo fin es estudiar sistemas caracterizados por comportamientos emergentes.

Conclusiones: a pesar de su baja popularidad, la implementación de estas alternativas no solo puede beneficiar a las organizaciones, sino que puede aportar en la construcción de lineamientos para una mayor apropiación de modelos de simulación para organizaciones.

Palabras clave: modelación, organizaciones empresariales, sistemas complejos, sistemas sociales
Publicado
2017-05-01
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https://plu.mx/plum/a/?doi=10.16925/in.v13i22.1838