Adquisición de ventajas competitivas mediante la generación de un territorio estratégico

Abstract

Este trabajo muestra avances de investigación concernientes al estudio de las organizaciones en el laboratorio de modelación y simulación en la Universidad del Rosario en Bogotá, Colombia. El estudio está centrado en el mejoramiento computacional y epistemológico de la herramienta llamada panorama competitivo de un sector estratégico desde un estudio interdisciplinar y sistematizado a un algoritmo computacional. Con esta herramienta se logra avanzar en la generación de ventajas competitivas que contribuyan a la perdurabilidad de las empresas.

Full text

Contaduría y Administración, No. 234, mayo-agosto 2011: 11-31
Adquisición de ventajas competitivas mediante
la generación de un territorio estratégico1
Fecha de recepción: 08.09.2010 Fecha de aceptación: 28.10.2010
Resumen
Este trabajo muestra avances de investigación concernientes al
estudio de las organizaciones en el laboratorio de modelación
y simulación en la Universidad del Rosario en Bogotá, Colom-
bia. El estudio está centrado en el mejoramiento computacional
y epistemológico de la herramienta llamada panorama compe-
titivo de un sector estratégico desde un estudio interdisciplinar
y sistematizado a un algoritmo computacional. Con esta herra-
mienta se logra avanzar en la generación de ventajas competiti-
vas que contribuyan a la perdurabilidad de las empresas.
Palabras claves: complejidad, administración, modelación y
simulación, geometría proyectiva, inteligencia de enjambres,
termoestadística, entropía.
Johann Heinz
Martínez Huartos
Universidad del Rosario
Bogotá. johann.martinez@
urosario.edu.co
Hugo Alberto
Rivera Rodríguez
Universidad del Rosario
Bogotá. hugo.rivera@urosario.
edu.co
Carlos Eduardo
Maldonado Castañeda
Universidad del Rosario
Bogotá. carlos.maldonado@
urosario.edu.co
Iván Alfredo
Mendoza Pulido
Universidad del Rosario
Bogotá. ivan.mendoza@
urosario.edu.co
1Agradecemos a la Universidad
del Rosario y al Laboratorio
de Modelamiento y Simula-
ción MSLab de la Facultad de
Administración de Empresas
por permitir este tipo de inves-
tigación interdisciplinaria.

Johann Heinz Martínez Huartos, Hugo Alberto Rivera Rodríguez,
Carlos Eduardo Maldonado Castañeda e Iván Alfredo Mendoza Pulido
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Acquisition of competitive advantages by generating a strategic territory
Abstract
Present paper shows some advances obtained trough Modeling and Simulating Laboratory
at Rosario University in relation with a study of the concurring panorama in any strategic
sector. The model introduced is based on non-traditional logic and non-conventional com-
putation system. After a brief presentation of a tool named Structural Analysis for Stra-
tegic Sectors developed by some researchers (Restrepo and Rivera), we transformed the
tool from a planar into a complex behavioral system that helps to visualize better options
for investment or innovation, and allow to take decisions in the frame of uncertainty and
dynamic systems.
Keywords: management, modeling and simulation, projective geometry, swarm intelligen-
ce, thermostatistic, entropy.
Introducción
Desde el periodo en el que la estrategia surgió como una disciplina independiente
de la economía en la escuela de negocios de Harvard en las décadas de los cincuen-
tas y sesentas, su esfuerzo se ha orientado hacia la empresa realizando un análisis
de su acontecer diario, preocupándose por analizar los recursos con los que dis-
pone y con los que debería contar y creando los cambios considerados necesarios
para materializar un futuro deseado (Orozco, Chavarro y Rivera, 2007).
Teniendo en cuenta estos elementos, una de las preocupaciones de la estrategia
ha sido identicar espacios de mercado no explotados como mecanismo para lo-
grar, desarrollar y mantener ventajas competitivas sostenibles. Puede mencionarse
a Ansoff (1965) como uno de los primeros autores preocupados por el tema quien,
al igual que Porter (2008) y que Ghemawat y Collis (2001), reexionó sobre la
necesidad de hacer un levantamiento del panorama del medio en el que se desen-
vuelve la empresa con el n de conocer sus características del entorno y conseguir
que la empresa se posicione de la mejor forma posible en el mercado; más aún, se
requieren modicaciones en el rumbo estratégico debido a que las empresas con-
viven en entornos turbulentos que afectan la supervivencia tal como lo maniestan
Camillus (1997 ), De Geus (2002), Grant (2003), y más recientemente Ramos y
Ruiz (2004) y Nag, Hambrick y Chen (2007). La estrategia, por lo tanto, le permite
a los directores de las empresas establecer en qué clase de negocio está o quiere
estar y qué clase de empresa es o quiere ser (Rivera, 2009).

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Este trabajo presenta la propuesta del levantamiento de un panorama competitivo
en el que se utiliza visualización tridimensional. En la primera parte se hace una
descripción del panorama competitivo bidimensional y de la metodología desarro-
llada por Restrepo y Rivera (2008) —y que constituye un antecedente del presente
trabajo— que permite al lector conocer su estructura y utilidad. Posteriormente, se
desarrolla una nueva perspectiva a partir de la visión clásica del panorama compe-
titivo, mostrando cómo se puede lograr una visualización de éste en términos de
clusters o agrupaciones de organizaciones dentro del sector. Se incluye después
una perspectiva tridimensional. Finalmente, junto con las conclusiones, se inclu-
yen las limitaciones de la propuesta.
El panorama competitivo
Al buscar el conocimiento que permita identicar nuevos espacios de mercado, en
algunas ocasiones el examen del entorno empresarial y de sus mecanismos inter-
nos se hace por separado para luego tratar de encontrar vínculos que conduzcan
a los directivos a la percepción de su realidad. Una vez que la percepción se ha
manifestado aparece la apuesta estratégica y con ella la búsqueda de recursos y
energías que permiten obtener desempeños superiores2 (gura 1).
Figura1
Modelo básico del panorama competitivo
Nota: El parametro 1 puede ser necesidades o canales
2Los autores denen desempeño superior como la capacidad de una empresa de presentar resultados nancieros
sostenibles de forma permanente en el tiempo por encima del tercer cuartil. De acuerdo con Cadena, Guzmán y
Rivera (2006), para identicar si existe desempeño superior, es importante denir uno o varios indicadores que
sean representativos del comportamiento nanciero del sector estratégico y así determinar el nivel de liquidez-
rentabilidad y/o estructura de endeudamiento. La literatura sobre estrategia que se preocupa de la medición del
desempeño de las empresas, que puede ser encontrada en publicaciones como Strategic Management Journal,
utiliza indicadores como ROA (Return on Asets), que mide la rentabilidad de los accionistas y la utilización
efectiva o productividad de los activos de la empresa.

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Como antecedente principal, Restrepo y Rivera (2008) publicaron un texto con una
metodología para conducir un análisis estructural de sectores estratégicos. Ésta
permite realizar un análisis sectorial y es una de las herramientas propuestas, de
tipo matricial, para el panorama competitivo, que está conformada por tres vec-
tores: satisfacción de necesidades, uso de canales de distribución y variedades de
productos. Estos vectores y sus relaciones permiten identicar manchas blancas
cuando se congura un mapeo de variedades de productos vs. necesidades y varie-
dades vs. canales. Las variedades de productos o servicios incluyen la totalidad de
éstos, los cuales se ofrecen en el sector estratégico para satisfacer las necesidades
de un grupo objetivo; las necesidades son las razones que llevan a una persona a
adquirir estas variedades; mientras que los canales de distribución son los meca-
nismos a través de los cuales el cliente o usuario adquiere el producto o servicio.
El panorama competitivo permite, pues, identicar manchas o espacios en blanco.
En opinión de Hamel (2000), las manchas son espacios de mercado no atendidos
o débilmente atendidos a las que las organizaciones pueden orientar sus esfuerzos
con propuestas de mercado traducidas en relaciones (producto/mercado/tecnolo-
gía/uso) únicas o difícilmente imitables. De acuerdo con Nattermann (2000), el
panorama permite identicar manchas blancas (white spot), la cual es un área no
explotada o que puede tomar la forma de un nicho para nuevos productos, servi-
cios con valor agregado o canales de ventas. Hamel y Prahalad (1994) utilizan el
término espacios blancos (white spaces), entendidos como las oportunidades que
no se cubren en la relación producto-mercado de las unidades de negocios existen-
tes. Esta herramienta ha sido utilizada en el programa Expopyme promovido por
Proexport Colombia.3
El panorama competitivo se desarrolló pensando en variables denidas por ex-
pertos consultores de administración; de esta forma se obtuvieron 63 variables
que denen de forma cualitativa y cuantitativa los factores por considerar para
estructurar un sector especíco. De esta forma se ha llegado a un modelo en el
que el interés es hacer énfasis en los aspectos competitivos de perdurabilidad de
3Es una organización encargada de la promoción comercial de las exportaciones no tradicionales, el turismo
internacional y la inversión extranjera en Colombia. El programa Expopyme tiene como nalidad proporcionar
asesorías y capacitaciones a gerentes y funcionarios de pequeñas y medianas empresas para que logren conocer
nuevos mercados y posicionar sus productos en el mercado internacional. En dicho programa han participado
más de 850 empresas, sobre algunas de las cuales se ha realizado un levantamiento del panorama competitivo.

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una empresa en el sector en el cual se encuentra. La metodología que emplea este
enfoque se basa en una organización bidimensional de variedades vs. parámetros
(necesidades y canales) asociados a organizaciones presentes en el sector. A partir
de esta organización, se genera un diagrama donde se muestra la información de
las empresas como en la gura 1.
En esta gura, el eje horizontal es dividido en tantas regiones como productos
haya en el estudio; a su vez, estas regiones se subdividen en empresas. De esta
forma, cada uno de los elementos Cij, indicaría si el parámetro i es satisfecho por
el producto j que ofrece una organización. Cabe resaltar que dentro las necesidades
o canales se introducen las que los expertos o el consultante consideren necesarias
para su análisis.
La matriz para hacer el levantamiento del panorama competitivo presentada en la
gura fue desarrollada por Restrepo y Rivera (2008), quienes la han implementado
en proyectos de consultoría en varias empresas colombianas, con la cual han logra-
do, mediante el levantamiento del panorama competitivo bidimensional, responder
a las siguientes preguntas: ¿con qué productos el sector cubre las necesidades del
mercado?, ¿cuáles son las necesidades que más se cubren?, ¿se dirigen las em-
presas del mismo sector al mismo objetivo?, ¿qué canales son los más utilizados
para suplir las necesidades del mercado?, ¿cuáles son los segmentos de mercado
atendidos por las empresas que hacen parte de los sectores económicos y estraté-
gico? Estas preguntas muestran el carácter cualitativo del estudio y el análisis que
genera un panorama del sector estratégico en un instante especico; por lo cual,
las variables que denen los parámetros (canales y necesidades) son variables de
estado4 del sistema por estudiar.
De esta forma se pueden obtener regiones (representadas con óvalos blancos) que,
para efectos de este análisis, mostrarán los sectores que son estratégicos o que
pueden ser explotados en cuanto a inversión para generar mayores benecios y,
adicionalmente, mostrarán un mejor posicionamiento ante los demás entes que
están presentes en el medio. Sin embargo, cabe recordar que esta herramienta no
dene la clasicación de las variables por trabajar ni tampoco interrelaciones entre
las mismas y, por ende, el tener una clasicación de variables cualitativas y cuan-
4Una variable de estado dene de manera precisa el valor de cierto parámetro en un instante especíco para un
sistema termodinámico.

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titativas hace difícil la medición interna del sistema, generando información que
puede llevar a una interpretación subjetiva o simplemente quedándose en mostrar
los espacios en blanco disponibles en sectores estratégicos.
Nueva perspectiva, nueva información
Con base en lo anterior, surgen varias cuestiones acerca de la herramienta: ¿cuál
debería ser la clasicación de las variables por usar, sean cualitativas o cuantita-
tivas?, ¿cómo debería ser la medición de estas variables?, ¿qué otro tipo de infor-
mación se puede obtener de una herramienta de este estilo?, en realidad un modelo
como el explicado anteriormente, y que al parecer es netamente lineal, ¿puede
esconder algún tipo de comportamiento complejo?
Como resultado de la búsqueda de respuestas a estas inquietudes, el presente do-
cumento muestra una alternativa que supera las limitaciones que el modelo del
panorama competitivo bidimensional ha presentado hasta ahora como el ingreso
de datos, la falta de un algoritmo de procesamiento de datos, y una más precisa
delimitación de las manchas blancas. Al mismo tiempo muestra diferentes resul-
tados disponibles para el uso de una herramienta en ejercicios de consultoría o de
investigación en el área de las organizaciones.
Sobre las variables
En una metodología de investigación en ciencias sociales aplicadas es pertinente
una clasicación de variables, puesto que el manejo de variables de tipo cualitativo
es un tanto distinto a las variables en ciencias naturales (en las cuales las variables
cuantitativas predominan).
La clasicación que se propone usar para diferenciar de los tipos de variables es
acorde a si relaciona información medible numéricamente o información cualitati-
va, tal como se muestra en la gura 2.

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Figura 2
Clasicación de las variables
La clasicación de variables muestra la posibilidad de encasillar cualquier tipo
de ellas, sean de tipo cualitativo o cuantitativo, teniendo en cuenta que las varia-
bles categóricas indican cualidades o pueden estar etiquetadas alfanuméricamente,
mientras que las numéricas, como su nombre lo indica, pueden tomar valores.
Las variables categóricas pueden ser de tipo ordinal, lo que signica que guardan
algún tipo de relación u orden, como bajo , medio y alto, lo que se conoce como
escala ordinal; mientras que las variables categóricas de tipo nominal son aquellas
que no guardan una relación causal entre sí o que el valor nominal de una de ellas
es independiente de las demás, como por ejemplo el estado civil de un individuo
(soltero, casado, separado, divorciado, etc.). De las variables numéricas se denen
dos tipos: discreto y continuo, en donde las variables numéricas discretas toman
valores que pertenecen al conjunto de los números enteros Z, mientras que las
continuas toman valores del espectro de los reales R.
Buscando en la bidimensionalidad
En 1884, el clérigo inglés Edwin A. Abbott escribió una obra de tipo satírico en
contra del gobierno, en la que escondía comentarios en el lenguaje matemático de
la geometría; fue publicada con el nombre de Flatland, el cual evoca cómo la men-
te humana tiende a estar supeditada por la dimensión en la que se desenvuelve. No
obstante el argumento de la obra, no implica que nuestros modelos mentales siem-
pre deban estar ligados a las tres dimensiones, sino que, por el contrario, existe una
tendencia natural a la representación en el plano de los sistemas que nos rodean.

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Pensar en dos dimensiones no conlleva a dar fe de los eventos que suceden en una
dimensión mayor; en cambio, la percepción de la tercera dimensión efectivamente
lleva a la observación de los fenómenos ocurridos en el plano y éste es el origen de
la nueva propuesta que hace referencia a la herramienta plana antes explicada para
dar una mejor visión del panorama competitivo de las organizaciones.
La herramienta plana puede ser aumentada para hallar más información; así, al
usar la clasicación de las variables antes presentada y por medio de un algorit-
mo de clasicación, se puede llegar a concentrar las variables categóricas, cuya
frecuencia de aparición es mayor en un cluster aislado, de aquellas otras que no
tienen mucha frecuencia de aparición o, en otras palabras, que no son tan relevan-
tes relativamente hablando. Con las variables disponibles, se propone un proceso
en el cual, se asocia un color especíco a cada variable en una paleta cualquiera
de colores.
De esta forma, y siguiendo a Heske (1996), la medida de cada variable queda den-
tro de un rango de colores especíco, con lo que se ordina la posibilidad de usar
conjuntos difusos en busca de nueva información del sector estratégico que se está
visualizando y, a diferencia de la primera propuesta del panorama competitivo,
la creación de regiones o manchas blancas, pero con un rango de incertidumbre
asociado a una escala de colores especíca, lo que muestra manchas blancas que
no necesariamente deben estar claramente delimitadas. Esto reeja de una mejor
forma el sector, puesto que en la realidad empresarial las oportunidades en un
sector estratégico también tienen un rango de incertidumbre y éstas no están preci-
samente delimitadas, ya sea por el mismo sector o por el interés del empresario en
cubrir parcial o completamente estas oportunidades.
Un algoritmo reorganiza las áreas ocupadas por cada una de las variables dentro
de la herramienta, hace las posibles permutaciones de las áreas de manera que la
densidad de blancos aumenta a medida que se asciende y se mueve hacia la dere-
cha en el plano. Finalmente busca nuevos sectores en blanco que impliquen nuevas
oportunidades por explotar. Al mismo tiempo, se puede obtener información acer-
ca de las medidas de las variables que denen el entorno relevante en función de
las escalas de colores como se muestra en la gura 3.

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Figura 3
Ejemplo de un diagrama competitivo usando regiones difusas para las variables
Cabe resaltar que las posibles permutaciones de las áreas rellenadas por las varia-
bles pueden reorganizarse de una manera distinta, sin que esto altere la densidad
relativa total de blancos que es la región relevante para el consultante. La gura 3
representa el resultado nal de una simulación usando la herramienta explicada: el
eje horizontal representa la información de los productos ofrecidos por cada una
de las empresas, mientras que el eje vertical muestra las variables del parámetro
por trabajar, el cual podría ser en este caso el parámetro de necesidad. Diagramas
de este estilo serán generados por la herramienta, los cuales mostrarán los límites
difusos de cada una de las regiones ocupadas por los valores de cada variable;
estas regiones toman un valor en la escala de colores representando la medida de
la variable. Por último, se puede notar las tres regiones en blanco de alta relevan-
cia para el consultante, que son áreas que representan los sectores estratégicos de
potencial inversión.
La metodología anterior muestra también un tipo de complejidad de tipo combina-
toria. Este tipo de complejidad computacional (Cormen, Leiserson, Rivest y Stein,
2001), relaciona los recursos y algoritmos necesarios para llevar a cabo una simu-

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lación de un problema especíco. Dentro de este tipo de complejidad se enmarcan
los problemas de optimización por combinación, que asociados a la herramienta
del panorama competitivo, surgen como importantes factores en su desarrollo, ya
que en el uso de esta herramienta se encuentran nuevas regiones relevantes para un
mismo sector industrial.
Hacia un modelo tridimensional
La otra alternativa del levantamiento del panorama se basa en un modelo tridi-
mensional. Esta alternativa permite hacer una lectura más directa en lo que ocurre
entre necesidad (o canal) y variedad, y no simplemente visualizar a través de qué
medios (variables) la necesidad intenta ser satisfecha. La utilización de más de dos
dimensiones en estrategia ya ha sido aplicada; Day (1990) utiliza tres dimensiones
para formar un cubo que le permita denir el negocio en el cual se encuentra una
empresa, éstas son necesidades, segmentos de clientes y tecnología.
Retomando la idea de Abbot (1992), esta herramienta puede tener una mejora adi-
cional si en vez de usar la escala de colores para denir las medidas de las varia-
bles, se usa lógica difusa para observar la intersección y la unión de las faldas de
las montañas generadas por cada una de las variables satisfechas en un nuevo mo-
delo de sectores estratégicos. Lo anterior signica que la herramienta deja de ser
observada como un plano y pasa a ser un espacio en el que los valores satisfechos
de las variables están en el plano y la medida da cada variable está en la altura, o
sea, en el eje perpendicular al plano de las variables.
La gura 4 es un ejemplo de una variable ubicada en el plano de las necesidades y
los productos por empresa; en este caso, esta variable tiene un valor que va de cero
a uno y puede ser categórica, ordinal o numérica.

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Figura 4
Ejemplo de una variable del panorama competitivo tridimensional
a partir del valor ponderado que sale de la dupla (variedad-parámetro)
En esta perspectiva, las variables representadas en el espacio tienen una altura y un
ancho medio denido en función de la información que se tenga de cada una de las
variables, lo que lleva al hecho que no todas las montañas tienen la misma altura o el
mismo ancho medio. De esta forma, al localizar las variables en el plano de necesi-
dades vs. productos por empresa, se obtiene una gráca como la de la gura 5.
Figura 5
Perspectiva tridimensional del panorama competitivo

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Esta herramienta usa la proyectiva o geometría descriptiva (Wolfram, 2007) para
generar paisajes rugosos que surgen de una única relación de puntos asociados a una
supercie relacionado con un sistema de muchos grados de libertad5 en diferentes
estados mostrando regiones de máximos y mínimos locales. No obstante, las eleva-
ciones de este paisaje rugoso tienen alturas diferentes correspondientes en valor a la
medida de cada variable; así, por ejemplo, las siete variables agrupadas en la esquina
superior derecha de la gura 6 tienen valores mayores a los de las variables del resto
del paisaje rugoso. La gura 6 es la vista superior de la Figura 5; en ambas el eje
vertical representa el parámetro, en este caso las necesidades, y el eje horizontal re-
presenta los productos que de una determinada empresa satisfacen dicha necesidad.
Una de las mejoras de esta nueva herramienta es la capacidad de dar al usuario o al
consultante la oportunidad de medir su situación actual frente al valor de la variable
de su preferencia. Lo anterior signica que en el contexto de una visualización como
la de la gura 6 el usuario puede determinar cuáles son los valores más relevantes y,
de esta forma, puede escoger diferentes curvas de nivel asociadas a iguales alturas
que tienen un mismo valor como lo muestra la Figura 7, mostrando las nuevas regio-
nes planas o áreas de interés económico para el consultante en un nuevo panorama
competitivo relacionado a un rango de valores de variables escogido por el usuario.
Figura 6
Vista superior
Nótese las imágenes de las parejas necesidad- productos
aglomeradas en la esquina superior derecha
5Análogo a la mecánica estadística, los grados de libertad son las posibles opciones de movimiento.

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En la gura 7 se puede observar que existe la posibilidad de compararse con el
resto del sector, como lo muestra la imagen de la izquierda; al mismo tiempo puede
denirse un valor especíco para la comparación, logrando de esta manera encon-
trar nuevos valles y regiones relativamente disponibles, en los cuales se pueden
tomar decisiones basadas en una gura como de la derecha.
Figura 7
Simulación de un panorama competitivo general
y simulación del mismo escogiendo una curva de nivel
para abstraer regiones relevantes de acuerdo a un criterio arbitrario
Comportamiento de densidades
Por último, se diseñó un tipo de simulación en el cual cada uno de los valores del
panorama competitivo puede ser representado en un espacio denido por el volu-
men de un cubo. En cada una de las aristas del cubo se representa variedades de
productos, necesidades y canales. De esta forma, un punto en el espacio es repre-
sentado por un vector con tres coordenadas.
Así, al usar toda la información posible recogida de un sector estratégico especí-
co, se obtendrá una gura similar a la gura 8 (obtenida de una simulación). Esta
gura muestra cómo los puntos representados en el espacio se juntan formando
grupos de altas densidades o concentraciones y otras de bajas densidades. La si-

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mulación genera información relevante para las organizaciones en función de las
propuestas para analizar los sistemas dentro de los cuales están inmersas de forma
que estén bajo la perspectiva de la mecánica estadística o de la teoría de inteligen-
cia de enjambres.
Figura 8
Sistema organizacional desde la perspectiva de densidades
Visión del sistema organizacional de partículas
Como cada estudio bajo este tipo de análisis sería diferente dependiendo del sector
nanciero o estratégico que escoja el consultante (o cliente), de la forma y posi-
ción de los puntos que representan los datos, y de su distribución en el espacio,
entonces el sistema se hará análogo a un sistema cerrado de la mecánica estadística
clásica.
En otras palabras, la distribución de los puntos en el espacio podría ser estudiada
usando las herramientas de la mecánica estadística (Anselm, 1990) que se ocu-
pa de sistemas termodinámicos compuestos por partículas indistinguibles en una
primera aproximación a la teoría de Boltzman. Esta teoría de la física estadística
conlleva al surgimiento de tres subsistemas especícos, a saber, el sistema micro
canónico, canónico y gran canónico.

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El sistema micro canónico se encarga de estudiar el comportamiento de paráme-
tros extensivos de un sistema organizado de partículas (sistema cerrado, o sea,
que no genera ningún tipo de intercambio con el entorno sea de información, tem-
peratura, energía o potencial químico); estos parámetros son las variables exten-
sivas más frecuentes en un sistema de este tipo, tal como lo indica Callen (1985).
Las variables extensivas se consideran como las únicas capaces de contribuir de
manera signicativa al valor medio del parámetro macroscópico asociado a cada
variable.
De modelar la nueva perspectiva del panorama competitivo como un sistema ce-
rrado de tipo micro canónico se podría obtener información de variables extensivas
como la temperatura y la presión interna, teniendo cuidado de usar análogos o me-
táforas para una medición comparable en sistemas de tipo empresarial. También
es posible obtener información acerca de la entropía o de la medida del desorden
del sistema, dada la función de Maxwell-Boltzman para la entropía y teniendo en
cuenta que cada sistema físico bajo condiciones externas especícas alcanza en
el tiempo un estado de equilibrio termodinámico de tipo estadístico a partir del
aumento de su entropía (Callen, 1985).
La ecuación (1) muestra la función del sistema micro canónico para hallar la en-
tropía, en la que KB es la constante de Boltzman asociada al sistema y Ω es la
cantidad de micro estados del sistema o, lo que es lo mismo, una de las posibles
conguraciones en las que el sistema puede estar. Teniendo en cuenta que el estado
o macroestado al que llegara a futuro el sistema será el estado que represente el
macroestado que esté compuesto de la mayor cantidad de micro estados o el estado
representado por la serie de combinaciones más frecuentes.
Este estudio está aún en proceso de concepción, ya que no todas las analogías son
posibles entre sistemas termodinámicos y sistemas empresariales con comporta-
mientos similares. Por consiguiente, se está trabajando desde la teoría de sistemas
dinámicos o las químicas articiales la problemática de las relaciones entre las em-
presas. Según Strogatz (1994), la teoría de sistemas dinámicos ha descubierto que
algunos sistemas biológicos pueden ser entendidos a partir de modelos dinámicos
de la matemática. Existen aproximaciones al comportamiento y la perdurabilidad
de especies mediante modelos matemáticos dinámicos, como por ejemplo el caso

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de las ballenas (Isaza y Campos, 2006), y el acoplamiento de una diversidad de
insectos a un comportamiento especico de un enjambre de una misma especie
(Strogatz, 1994). Luego entonces, otra perspectiva para estudiar un sistema como
el descrito por la Figura 8 es la de los sistemas dinámicos, más precisamente bajo
el estudio del comportamiento de estas densidades como parvadas, cardúmenes,
enjambres o ensambles de partículas que interactúan bajo reglas especicas de
negociación (interrelación).
Aportes del modelo 3d y propuesta futura de mejoramiento
El panorama competitivo, como herramienta de interés en la toma de decisiones y
desarrollo o de estrategias para una empresa, permite identicar espacios de interés
en un mercado o sector industrial especico. Sin embargo, la propuesta de caracte-
rizar las empresas competidoras en un plano cohibiría la posibilidad de encontrar
otros posibles espacios relevantes dentro del panorama.
En este caso, la carencia de un algoritmo que permita con la entrada de datos
su procesamiento y la salida de información hace que la propuesta del panorama
competitivo en dos dimensiones se estanque en solamente entregar regiones estric-
tamente delimitadas en el sector. Es de resaltar entonces que un fenómeno como el
de la interacción de entes en un sector es factible de ser analizado desde una punto
de vista cientíco asociado a las ciencias naturales y como un sistema en este caso
cerrado y delimitado (Ackoff, 2004). En cambio, con este nuevo algoritmo, el
tiempo de procesamiento entre el ingreso de los datos y las salidas grácas tridi-
mensionales y difusas bidimensionales disminuiría.
La propuesta, en este caso, de hacer una extensión del panorama competitivo a una
tercera dimensión surge a partir de la necesidad de encontrar con los mismos datos
que se exigen en la propuesta bidimensional más y mejor información sobre un pano-
rama competitivo entre organizaciones interactuando en un mismo sector industrial.
En este modelo, se permite el uso de diferentes tipos e información cualitativa o cuan-
titativa, generando una valoración en una escala numérica real. La escala propuesta
identica el valor que el administrador o el consultor consideran óptimo para describir
cada una de las características del sector. La idea de un procesamiento a partir de un
algoritmo computacional genera una perspectiva tridimensional que logra varias ven-
tajas sobre el modelo realizado en el plano y en menor tiempo de respuesta.

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De acuerdo con Natterman (2000), una visualización tridimensional permite al
empresario o consultor tener una perspectiva mental más clara sobre la realidad
del sector.
En el modelo bidimensional los sectores estratégicos eran representados por regio-
nes claramente delimitadas, generando la sensación para el consultor de tener que
tomar decisiones o congurar estrategias a partir de grácos que eran claramente
tendientes al determinismo y sin ningún rango de incertidumbre, lo cual retrasa o
impide un proceso ecaz en la toma de decisiones y el desarrollo de estrategias en
organizaciones como lo menciona Markides (1997). Por el contrario, la visuali-
zación en tres dimensiones se construye a partir de promedios ponderados de los
valores de las características de las necesidades y canales, lo que implica que tanto
la altura como el ancho medio de cada una de las elevaciones y depresiones de
estos paisajes rugosos tienen una pendiente que no es representativa de procesos
de decisión deterministas y que se difumina con el entorno.
Esta innovación conlleva a la presencia de rangos de incertidumbre y muestra de
una manera más el la realidad de los sectores estratégicos y en particular los
sectores hacinados. Los límites entre regiones no son perfectamente delimitados,
sino que tienen cierto rango de incertidumbre o traslapamiento. Entonces se puede
inferir que el consultor tiene la libertad de crear estrategias a partir de datos que
mantiene un rango de incertidumbre y a partir de grácos que no son estrictamente
y delimitados en su interior.
Otra de las fortalezas de considerar la tercera dimensión como relevante para el
nuevo modelo del panorama competitivo es la de permitir al consultor ubicarse en
cualquier nivel de la escala de valores de las necesidades o canales. Es decir, el
paisaje rugoso tiene como base el plano de las parejas variedades vs. necesidades
o canales que son los ejes del plano, al tiempo que el eje perpendicular a éste se
representa por la escala de importancia de cada una de estas parejas.
Cada una de las elevaciones o valles del paisaje rugoso hace referencia a un nivel
de esta misma escala, lo cual permite que el usuario pueda ubicarse en un nivel
cualquiera de una montaña o valle. De esta manera, un algoritmo corta el paisaje
rugoso en la línea que escoge el usuario y delimita todo el paisaje a una misma cur-
va de nivel, la cual permite encontrar nuevos paisajes referenciados estrictamen-
te al nivel escogido. Este mecanismo fue diseñado pensando en que el consultor
pudiese compararse solamente con las empresas que se ubican cerca de su misma

Johann Heinz Martínez Huartos, Hugo Alberto Rivera Rodríguez,
Carlos Eduardo Maldonado Castañeda e Iván Alfredo Mendoza Pulido
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curva de nivel y no necesariamente con todas las empresas del sector. Esto permite
hallar nuevos paisajes rugosos desde una curva de nivel arbitrario, lo que implica
que puede tenerse una referencia más cercana a las empresas altamente competiti-
vas referenciadas por el mismo consultor y que se ubican en niveles cercanos.
De la misma manera, el software permite la rotación del panorama competitivo
tridimensional con respecto a cualquier eje arbitrario, esto mejora la visualización
del paisaje rugoso asociado a cada panorama competitivo. La visualización de
sistemas en marcos de referencia de más dimensiones fue ideada a partir de un
esfuerzo de tipo interdisciplinario que permite a las ciencias de la administración
abrir las posibilidades de describir sistemas sociales y las posibles interacciones
o estados del sector (Zabaleta y Arizmendi, 2010). Algunos autores como Larsen
y Markides (2003), así como Natterman (2003), habían hecho aproximaciones de
este tipo anteriormente en la búsqueda de una mejor descripción de sus modelos.
En el caso particular del panorama competitivo, esta visualización permitió en-
contrar un comportamiento de tipo complejo representado en la dinámica de la
generación de paisajes rugosos.
De esta forma, un tipo de comportamiento que antes no se podía visualizar con una
representación en el plano cartesiano emerge como complemento a la descripción
de las organizaciones y sus relaciones con las necesidades que ellas suplen y los
canales usados en un sector industrial, mostrando de esta forma más su carácter de
interrelación compleja que su carácter determinista.
Para el caso del panorama en tres dimensiones existe, sin embargo, una carencia en
cuanto a la posibilidad de poder moverse por el paisaje rugoso asociado mediante
un gradiente que relacione dos elevaciones cercanas. Si se logra este objetivo, se
podría señalar de manera directa una medida cuantitativa de cuán grande debe ser
la inversión en la escala de esfuerzos del consultor para que éste, ubicado sobre un
punto arbitrario, pueda llegar a posicionarse en otro que considere adecuado; así,
esta simple falencia hace que aunque el procesamiento de datos sea más eciente
que en el panorama competitivo bidimensional, el consultor o el empresario deba
tomar un lapso de tiempo para hacer un análisis a los paisajes rugosos y a las re-
giones difusas. De la misma forma, es necesario que sea evaluado el mejor camino
que la empresa debe seguir teniendo en cuenta el potencial que generen los cruces
entre variedades-necesidades; variedades-canales, necesidades-cabales, y la inver-
sión por realizar para explotar las manchas blancas.

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Conclusiones
El descubrimiento de un tipo de complejidad subyacente y el uso de herramientas
difusas para los contornos de los espacios que llenan las duplas necesidad-variedad
o canal-variedad permiten mejorar y encontrar nueva información que la herra-
mienta de Paco inicial no era capaz de obtener. En este mismo orden de ideas, estos
hallazgos ayudan a presentar las oportunidades y posible mejoramiento, el grado
de imitación a través de colores y otros posibles sectores estratégicos.
De igual forma, es posible, a partir de la investigación interdisciplinaria, hacer
aproximaciones a problemas que tecnológicamente se están implementando de
manera alternativa para mejorar la toma de decisiones al interior de las empresas.
En este caso particular se propuso la idea de contemplar las organizaciones y sus
relaciones como generadoras de paisajes rugosos que exponen un tipo de comple-
jidad subyacente, además de la complejidad computacional que se hace palpable
en el algoritmo que se utilizó para el desarrollo de esta investigación.
La propuesta de estudiar las organizaciones para mejorar su perdurabilidad en un
sector estratégico, en la cual las organizaciones pueden ser tomadas como entes
que tienen la capacidad de exhibir comportamientos similares a los de los sistemas
biológicos, físicos y químicos, surge de la idea de la teoría de la complejidad. Esta
propuesta ayuda, por un lado, a la sistematización y, por otro, a la búsqueda de
comportamientos implícitos en la naturaleza de las organizaciones.
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