La respuesta puede parecer obvia ya que la metodología de simulación tiene como objetivo que sus participantes aprendan cómo funciona una empresa. El problema es que, mientras más se acerca a la realidad, más compleja se vuelve la simulación, lo que dificulta su potencial de aprendizaje. Explico: para acercarnos a la realidad, se necesitan más variables en los modelos de simulación. Sin embargo, mientras mayor es el número de variables, mayor es la dificultad para identificar las relaciones de causa y efecto, factor fundamental para que se produzca el aprendizaje. Por ejemplo, la ley de la demanda, ampliamente utilizada en la enseñanza de la economía, depende solo de dos variables: precio y demanda. Con ellos, los estudiantes aprenden que los precios altos reducen la demanda, mientras que los precios bajos aumentan la demanda, un concepto simple de entender, aunque existen otras variables que afectan la demanda de un producto.
Mi amigo Hugh Cannon, profesor de la Wayne State University, escribió un artículo muy interesante sobre el tema, en el que analiza la paradoja de la complejidad en los juegos de negocios. Básicamente, la paradoja expresa el dilema de los diseñadores de simuladores de negocios: quieren acercar los modelos a la realidad, pero a medida que avanzan en esta dirección, crean simuladores complejos, lo que acaba mermando su eficacia como herramienta de aprendizaje. Debido a esta paradoja, existe una polémica en la academia sobre cuál es el mejor simulador: el simple (hasta 30 variables para la toma de decisiones) o el complejo (más de 30 variables).
Entonces, ¿cómo debemos lidiar con la paradoja de la complejidad en el aula? Volvamos a la ley de la demanda. Los simuladores suelen definir la demanda utilizando más de una variable (precio, plazo, interés, publicidad, fuerza de la marca, crecimiento económico, etc.). Así, cuando un estudiante pregunta por qué su empresa tuvo una demanda tan baja, primero debe verificar si conoce todas las variables que afectan la demanda simulada. A continuación, se debe analizar qué variable tuvo mayor impacto en la demanda. El análisis puede no ser concluyente, es decir, la relación de causa (decisiones tomadas por la empresa) y efecto (baja demanda) puede no estar clara. Luego tenemos dos explicaciones complementarias para proporcionar al estudiante: (1) La demanda está determinada por un conjunto de variables, incluida la interacción entre ellas, lo que impide definir con exactitud la relación causa-efecto; (2) Algunas variables que determinan la demanda de la empresa dependen de las decisiones tomadas por la competencia y que muchas veces la empresa no conoce.
El profesor debe completar su explicación asociando la simulación con la realidad. En la vida real, la empresa a menudo no conoce la causa de la variación en su demanda. Luego, sus gerentes deben usar procedimientos y herramientas para ayudar a identificar esta variación a fin de mejorar el proceso de toma de decisiones. Por ejemplo, utilice una investigación de mercado que proporcione el perfil de los consumidores y las políticas de ventas de las empresas competidoras (investigación existente en los simuladores que utilizó).
Corresponde al docente ampliar la conversación con el alumno, abordando la discusión sobre otras variables que pueden impactar la demanda, que no están previstas en el simulador, y cómo se podrían tratar. Ver que, a partir de una simple pregunta del alumno, se pueden incorporar muchos conocimientos, no solo a él, sino también a su equipo, o a la clase, dependiendo del nivel de discusión que realice el docente (en relación a esta asignatura, sugiero la lectura del artículo que publiqué sobre las formas de aprender en simulación).
Para concluir este artículo, me gustaría enfatizar que el enfoque de la simulación gerencial es siempre el aprendizaje del estudiante. Por tanto, el mejor simulador no es el más fiel al mundo real, sino aquel con el que el docente puede transmitir la noción más completa sobre la realidad empresarial.
Profesor Ricardo Bernard, Ph.D.
