Page 7 - Revista FIUDE 2015

Metodología de Sistemas Blandos

MSc. Omar Viera

MSc de la Kungliga Tekniska Högskolan (Estocolmo, Sue-
cia), investigador grado 4 del PEDECIBA Informática y Pro-
fesor Titular del Departamento de Investigación Operativa
del Instituto de Computación de la Facultad de Ingeniería
de la Universidad de la República.

Especialista en modelos matemáticos para problemas de
decisión, en particular de optimización logística con un im-
portante nivel de publicaciones en revistas y conferencias internacionales.
Tutor de varias tesis de maestrías y Proyecto de grado

Investigador de la Facultad de Ingeniería de la UDE.
Gerente del Área de Optimización de Ingenieros Consultores Asociados (ICA).

Introducción
La Toma de Decisiones basada en Modelos y Métodos Cuantitativos comienza con la recolección de da-
tos. Estos datos son luego procesados por modelos matemáticos en una computadora y la salida de los
mismos es usada como información para la toma de decisiones.
En algunas ocasiones los modelos y métodos anteriores pueden considerar elementos cualitativos como
ser: el estado del tiempo o el resultado de una elección nacional.
Pero muchos problemas de la vida real son difíciles de modelar desde un punto de vista matemático. Este
es el caso de los problemas no estructurados. Estos problemas se caracterizan (entre otras cosas) por te-
ner múltiples actores, distintos puntos de vista, conflictos de intereses e innumerables incertidumbres.

En este artículo, nos concentramos en una de las metodologías para la Toma de Decisiones en problemas
no estructurados: la Metodología de Sistemas Suaves (SSM por sus siglas en Inglés).

Metodologías Duras
Comenzamos repasando algunas características de las metodologías duras. Estas se basan en los siguien-
tes pasos:
Definición del problema.
Relevamiento, descripción, objetivo y datos.
Modelo verbal y matemático.
Implementación y testeo.
Puesta en producción y monitoreo continuo.
Esto es, se parte de la base de un problema bien definido (estructurado) con objetivos claros y con (nor-
malmente) una única solución correcta obtenida en base a un modelo matemático ejecutado en una
computadora.
Una desventaja con los Sistemas Duros es que no todos los problemas de la vida real pueden modelarse
matemáticamente.

Revista de la Facultad de Ingeniería