Aplicaciones de los modelos de predicción bio-inspirados en la administración

Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los c...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.urosario.edu.co:10336/12510
Acceso en línea:
https://doi.org/10.48713/10336_12510
http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/12510
Palabra clave:
Computación bio-inspirada
Complejidad
Predicción de sistemas complejos
Predicción organizacional
Administración general
Bio-inspired computation
Complexity
Complex systems prediction
Organizational forecasting
Cambio organizacional
Complejidad computacional
Programación evolutiva (Computación)
Rights
License
Abierto (Texto completo)
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description Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.
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spelling Gómez Cruz, Nelson Alfonso7319118600Gómez Motta, Leonardo AndrésNavarrete Galindo, Javier EnriqueAdministrador de Negocios Internacionalesbc50b8de-c7b3-430a-b275-eaf0560b2e29-155f89732-5a72-474d-8641-7a7723a8235a-12016-10-24T16:10:45Z2016-10-24T16:10:45Z2016-09-192016Las organizaciones y sus entornos son sistemas complejos. Tales sistemas son difíciles de comprender y predecir. Pese a ello, la predicción es una tarea fundamental para la gestión empresarial y para la toma de decisiones que implica siempre un riesgo. Los métodos clásicos de predicción (entre los cuales están: la regresión lineal, la Autoregresive Moving Average y el exponential smoothing) establecen supuestos como la linealidad, la estabilidad para ser matemática y computacionalmente tratables. Por diferentes medios, sin embargo, se han demostrado las limitaciones de tales métodos. Pues bien, en las últimas décadas nuevos métodos de predicción han surgido con el fin de abarcar la complejidad de los sistemas organizacionales y sus entornos, antes que evitarla. Entre ellos, los más promisorios son los métodos de predicción bio-inspirados (ej. redes neuronales, algoritmos genéticos /evolutivos y sistemas inmunes artificiales). Este artículo pretende establecer un estado situacional de las aplicaciones actuales y potenciales de los métodos bio-inspirados de predicción en la administración.Organizations and their environments are complex systems. Those systems are difficult to understand and to predict. Despite of this, the prediction is a key task for the enterprises’ management and for the decision making which always implies risk. The classical methods of prediction (among which are: the linear regression, Autoregresive Moving Average and exponential smoothing) establish assumptions such as linearity and stability for being mathematically and computationally tractable. By different means, however, have been shown the limitations of such methods. So well, in recent decades new prediction methods have emerged in order to encompass the complexity of organizational systems and their environments, instead of avoiding it. Among them, the most promising are the bio-inspired prediction methods (eg. neural networks, genetic / evolutionary algorithms and artificial immune systems). This article aims to establish a situational state of the actual and potential applications of bio-inspired prediction methods in management.Universidad del Rosarioapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_12510 http://repository.urosario.edu.co/handle/10336/12510spaUniversidad del RosarioFacultad de administraciónAdministrador de negocios internacionalesAbierto (Texto completo)Atribución-SinDerivadas 2.5 ColombiaEL AUTOR, manifiesta que la obra objeto de la presente autorización es original y la realizó sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, EL AUTOR, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad actúa como un tercero de buena fe. EL AUTOR, autoriza a LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO, para que en los términos establecidos en la Ley 23 de 1982, Ley 44 de 1993, Decisión andina 351 de 1993, Decreto 460 de 1995 y demás normas generales sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. -------------------------------------- POLITICA DE TRATAMIENTO DE DATOS PERSONALES. Declaro que autorizo previa y de forma informada el tratamiento de mis datos personales por parte de LA UNIVERSIDAD DEL ROSARIO para fines académicos y en aplicación de convenios con terceros o servicios conexos con actividades propias de la academia, con estricto cumplimiento de los principios de ley. Para el correcto ejercicio de mi derecho de habeas data cuento con la cuenta de correo habeasdata@urosario.edu.co, donde previa identificación podré solicitar la consulta, corrección y supresión de mis datos.http://creativecommons.org/licenses/by-nd/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aragón, V. S., Cagnina, L., Gatica, C. 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