USO DE SISTEMAS SOPORTE DE DECISIÓN PARA LA GENERACIÓN DE ESTRATEGIAS EFICIENTES DE GESTIÓN
Pablo J. Bereciartua*
RESUMEN En este artículo se presenta un procedimiento para la generación de estrategias Pareto eficientes de gestión de sistemas de recursos hídricos basado en la combinación del uso de métodos de decisión multicriterio para la identificación de alternativas eficientes, y el uso de procesos de negociación informada para la selección de alternativas que satisfagan las preferencias subjetivas de tomadores de decisión (grupos de interés). Se sugiere la utilidad de este tipo de Sistemas Soporte de Decisión (SSD) para permitir la efectiva planificación participativa, contribuir a la negociación y resolución de conflictos, y mejorar la calidad de los procesos de toma de decisión en general asociados a la gestión de los recursos hídricos.
*
Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires, Argentina +54 11 4785 9642 -
[email protected]
1. Introducción La revolución informática de los últimos 30 años ha alterado en forma fundamental la manera tradicional de gerenciar los recursos hídricos y las metodologías de planeamiento, simulación, optimización y toma de decisión que se usan para diseñar y operar sistemas ambientales en general. La posibilidad de manejar grandes cantidades de datos y de correr modelos que permitan describir escenarios de importancia a futuro, así como poder optimizar el funcionamiento de sistemas ambientales sometidos a cambiantes e inesperadas demandas, permite el gerenciamiento responsable de los recursos y contribuye a poder garantizar la sustentabilidad de los sistemas hídricos en su conjunto. La gestión de sistemas de recursos hídricos, habitualmente conformados por unidades funcionales cuya escala más apropiada es la cuenca hidrográfica, se caracteriza por la necesidad de satisfacer un conjunto de criterios usualmente conflictivos que abarcan dimensiones geofísicas, ambientales, socioeconómicas y políticas. Estas características han propiciado el desarrollo de sistemas soporte de decisión capaces integrar modelos matemáticos de simulación y optimización, sistemas expertos e interfase visuales, que mediante la generación de relaciones cuantitativas y cualitativas contribuyan a informar a la toma de decisión sobre aspectos clave tales como quien paga por la implementación de medidas estructurales y no estructurales a lo largo de la cuenca y quien recibe los beneficios. En términos generales un Sistema Soporte de Decisión (SSD) es un sistema de computadoras, integrado e interactivo, que consiste en bases de datos, herramientas analíticas y capacidad de gestión de información, diseñado para ayudar a los tomadores de decisiones en la resolución problemas desestructurados y de relativa gran escala (Bereciartua P. 2000). Los componentes de un SSD y su organización conceptual se presentan en la Figura 1. 1.1 Necesidad y propósitos de uso de un SSD El objetivo último de un SSD debe ser el de mejorar los procesos de planeamiento y decisión mediante la provisión de información útil y científicamente válida a los actores involucrados en la gestión del sistema. En términos prácticos el uso de un SSD está orientado a la generación de estrategias eficientes de gestión. La gestión de los recursos hídricos presenta un alto grado de complejidad debido a la multiplicidad de procesos ambientales, económicos y sociales que intervienen, y la diversidad y cantidad de actores involucrados en la toma de decisión. Estas características dificultan las posibilidades de encontrar estrategias eficientes de gestión que satisfagan a todos los grupos de interés involucrados en la toma de decisión, y justifica el uso de un SSD que pueda
P.J. Bereciartua
2
atender todas las dimensiones relevantes del problema y permita alcanzar mediante un proceso de negociación informada el acuerdo entre las partes1 (Teich J. et al. 1994).
TOMADORES DE DECISIÓN
ANALISIS & INTERFASE VISUAL
Procesamiento de Informacion y presentación de Resultados Diseño de Escenarios Adaptación al Usuario
BASE DE CONOCIMIENTOS
Bases de Datos Información Geográfica Experiencia Marco Regulatorio y Legal Marco Político e Institucional Eventos Recientes
BASE DE MODELOS
Algoritmos Sistemas Expertos Modelos de Predicción (meteorología, hidrodinámica, calidad de agua, ecosistemas) Optimización Inteligencia Artificial
Figura 1. Esquema conceptual de un Sistema de Soporte de Decisiones (SSD) (Bereciartua P, 2000). En lo restante del artículo se desarrolla un marco general de ideas referidas al uso de SSD para la generación de estrategias eficientes de gestión. En la sección 2 se presenta el proceso de generación de estrategias eficientes. Las secciones 3, 4 y 5 expanden las componentes del marco general en la definición del marco de análisis del SSD y la conformación de las alternativas posibles, la identificación de alternativas eficientes, y el proceso de negociación y selección de la estrategia eficiente a implementar. Finalmente la sección 6 presenta las conclusiones.
1 El reconocimiento de este enfasis en los procesos de negociación para arribar a estrategias eficientes y participativas de gestión ha impulsado a algunos a analisistas a proponer la denominación de Sistemas Soporte de Negociación (SSN) (Teich J. et al. 1994)
P.J. Bereciartua
3
2. Generación de estrategias eficientes La figura 2 resume el proceso propuesto para el uso de SSD en la generación de estrategias eficientes. El proceso se divide dos fases de análisis identificadas: 1. generación e identificación de estrategias eficientes, y 2. selección mediante negociación de la alternativa eficiente a implementar.
Fase 1 Conjunto de alternativas posibles
Fase 2
Modelos de Decisión
Conjunto de Alternativas Eficientes
Negociación y selección
Aspectos clave: Exploración de alternativas posibles e incorporación de objetivos de los tomadores de decision Filtrado de alternativas no eficientes y construcción de frontera Pareto eficiente Modelos simplificados, objetivos y con incorporación de incertidumbre
Modelos de detalle de alternativas eficientes con potencial de acuerdo Modelos soporte para la decisiones de grupos de tomadores de decision basado en la inspeccion de estrategias eficientes Capacidad de incorporar valoraciones subjetivas (preferencias) de los tomadores de decision
Figura 2. Generación de estrategias eficientes mediante el uso de Sistemas Soporte de Decisión (SSD) La primera fase consiste en la generación e identificación de alternativas eficientes, y consta de dos operaciones. Primero la exploración y conformación del conjunto de estrategias o alternativas posibles, y en segundo término la representación de las estrategias posibles en el espacio de los criterios de decisión, y la identificación de las estrategias no-dominadas o Pareto eficientes. Las metodologías usadas en esta fase se ubican, de modo genérico, dentro del las tecnologías de decisión multicriterio. Debido a la presencia de incertidumbre, usualmente estos métodos deben reconocer explícitamente estimaciones de riesgo asociadas a cada estrategia alternativa.
P.J. Bereciartua
4
La segunda fase se orienta a la selección de la estrategia eficiente con potencial para ser implementada. En la práctica, cuando se trata de un grupo de tomadores de decisión (más de dos) la selección surge, en mayor o menor grado, de un proceso de negociación informada entre los grupos de interés involucrados. El aspecto clave de esta fase es la incorporación de las preferencias subjetivas de los distintos actores dentro del proceso de decisión y selección de la estrategia eficiente a implementar. Este procesos debe desarrollarse siguiendo lineamientos preestablecidos que garanticen el arribo a soluciones de eficiencia y mutuo consenso entre las partes. Para el caso de estrategias de impacto público (políticas públicas), como suele ser el caso de los recursos hídricos, la fase dos puede incorporar además procesos de aceptación o ratificación de la estrategia seleccionada por los usuarios o publico afectado en general, por ejemplo a través del voto. El proceso de generación de estrategias eficientes descripto puede resumirse en una secuencia de tres niveles: 1. Marco de análisis del SSD 2. Identificación de alternativas Pareto eficientes 3. Negociación y selección de la estrategia eficiente En los próximos párrafos se describen estos niveles del proceso en mayor profundidad. 3. Marco de análisis del SSD El primer nivel está dado por la definición y el alcance que debe tener el SSD para permitir analizar y seleccionar las estrategias de gestión. Para garantizar la inclusión de todos los factores relevantes en el análisis debe incorporarse a los grupo de interés desde el inicio de la configuración del marco de análisis del SSD (Loucks D. 1995, Bereciartua et al. 2000, Hämäläinen R.P. et al. 2001). Los principales factores que se deben considerar para definir características y alcance del SSD se presentan a continuación agrupados en categorías: •
Actores: usuarios, grupos de interés y tomadores de decisión
•
Dimensiones: dimensiones y valores de los actores
•
Criterios de decisión
•
Objetivos, atributos y métricas para su evaluación
P.J. Bereciartua
5
La incorporación de los actores principales desde el inicio del proceso debe servir para explorar diversas alternativas de gestión y garantizar una relación satisfactoria entre las alternativas posibles y los intereses de los tomadores de decisión. Recientemente se han propuesto modelos (Borsuk et al. 2001) que identifican los intereses de los grupos involucrados y combinados con modelos simplificados de propagación probabilística de acciones (Bayes Nets implementadas mediante modelos Monte Carlo) garantizan un vínculo directo entre las estrategias propuestas de gestión y objetivos de los tomadores de decisión. Los SSD de uso actual en la gestión de recursos hídricos permiten el análisis detallado de escenarios, pero tienden a ser complejos y a estar confinados a un grupo limitado de procesos y por lo tanto de escenarios posibles de análisis. Por esta razón para el caso de sistemas de gran escala puede resultar conveniente la utilización de modelos simplificados pero que permitan explorar una diversidad de estrategias durante la primera fase, para luego una vez restringida las opciones a aquellas identificadas como superiores, llevar adelante estudios más detallados2. En este nivel el objetivo común a estos abordajes es el de realizar un ‘filtrado’ preliminar de alternativas que permita arribar a un conjunto de estrategias posibles y con alto potencial para satisfacer los principales intereses manifestados por los actores, así como identificar las características del sistema más relevantes a considerar. 4. Identificación de alternativas Pareto eficientes Una vez explorado y definido el conjunto de soluciones posibles el siguiente paso es identificar las soluciones técnicamente eficientes. Por eficientes se entiende soluciones nodominadas en el espacio de los criterios de decisión o soluciones Pareto eficiente3. El proceso de selección de alternativas eficientes se puede resolver como un problema de decisión con la siguiente estructura general, Max U(yi) Sujeto a: y є Y Donde: U: función de valoración (preferencias = mapa de alternativas → valoración) yi: alternativas Y: conjunto de alternativas posibles
2
Este tipo de análisis, mediante relaciones entrada-salida (input-output), matrices de influencia y modelos lineales, se reportan como exitosos para los estudios de gestión y restauración ambiental del sistema del Río Volga en Rusia (Lotov et al. 1998). 3 De acuerdo a la teoría económica del bienestar una asignación de recursos es Pareto eficiente si no existe una asignación alternativa que pueda hacer que uno de los individuos involucrados pueda obtener una posición de mayor utilidad sin que otro al mismo tiempo deba empeorar la suya.
P.J. Bereciartua
6
La resolución del problema de decisión depende de manera critica de la función de valoración. A continuación se presentan los dos abordajes correspondientes a los casos en que la función de valoración es conocida o desconocida. 4.1.
Con conocimiento de la función de valoración
Cuando la función de valoración es conocida el problema de decisión se resuelve mediante métodos de decisión multicriterio. El problema de identificación de estrategias alternativas eficientes se puede plantear como, CPE [Ai (x)] Sujeto a: x є R Donde: CPE: operador que identifica el conjunto Pareto eficiente R: conjunto de restricciones impuestas Ai: atributos
a)
b)
x2
c)
u2
x1
x2
u1
x1
Figura 3. Secuencia del proceso de los modelos de decisión multicriterio: a) conjunto de soluciones posibles en el espacio de las variables de decisión, b) conjunto de soluciones posibles en el espacio de los criterios y frontera de soluciones Pareto eficiente, y c) identificación de la solución seleccionada en el espacio de las variables de decisión. El procedimiento de solución de un problema de decisión multicriterio se presenta en la Figura 3. En primer lugar se identifica el conjunto de estrategias posibles (a), luego se
P.J. Bereciartua
7
representa el conjunto de estrategias posibles en el espacio de los criterios de decisión, y se genera la frontera de estrategias no-dominadas o Pareto eficientes (b). La frontera eficiente define la tasa de intercambio entre los criterios selección que no es otra cos que el ‘costo de oportunidad’ de un criterio en términos del otro. Finalmente se selecciona la estrategia eficiente más acorde con las preferencias de los tomadores de decisión y se reconocen las decisiones correspondientes en el espacio de las variables de decisión (c). Este procedimiento, conceptualmente sencillo, presenta importantes complejidades cuando se deben considerar una cantidad importante de criterios de decisión y la selección debe realizarse por un grupo diverso y de varios tomadores de decisión. Estas complejidades justifican el uso de procesos de negociación para arribar a la selección de la estrategia eficiente que son considerados más adelante. 4.2.
Sin conocimiento de la función de valoración
Como vimos la resolución de este problema de decisión depende de manera critica del conocimiento de la función de valoración de los grupos de interés, que no es siempre conocida o en muchos casos considerada arbitraria o deficiente.
a)
b)
u2
x2
u1
Frontera eficiente
x1
Conjunto eficiente
Figura 4. Método de mejoras compartidas de búsqueda conjunta de la frontera eficiente cuando no se conoce la función de valoración o funciones utilidad de los tomadores de decisión (Hämäläinen R.P. et al. 2001 et al. 2001). La figura a) representa la trayectoria en espacio de criterios de decisión. La figura b) representa trayectorias correspondientes en el espacio de las variables de decisión.
P.J. Bereciartua
8
En los casos en que no conoce la función de valoración en forma explicita se puede resolver el problema de identificación de alternativas eficientes mediante el uso de métodos interactivos de búsqueda de alternativas Pareto eficientes (Teich J. et al. 1994, Hämäläinen R.P. et al. 2001). La idea de estos métodos es que la interacción entre los tomadores de decisión en un proceso de negociación guiado (necesidad de un mediador o analista) permite la identificación implícita de la relación entre las funciones de valor de las partes que interactúan, es decir su curva de contrato o frontera Pareto eficiente. Como fue establecido, una alternativa es considerada Pareto eficiente cuando no existe otra alternativa que pueda satisfacer mejor a una de las partes sin, al mismo tiempo, empeorar las condiciones percibidas por otra. El método de las mejoras compartidas (Heiskanen P. et al. 2001, Ehtamo et al. 2001) tiene estas características. Comenzando desde alternativas con distintas condiciones iniciales –no eficientes- se puede seguir una secuencia de propuestas que permiten mejorar progresivamente las condiciones de todos los tomadores de decisión (grupos de interés) afectados (ver Figura 4). La etapas de implementación del método se ordenan como sigue, 1. Identificar la dirección de preferencia de las partes 2. Calcular la dirección combinada de las preferencias de las partes (Criterios) 3. Identificar las alternativas posibles en esta dirección (Variables) Cuando no se puede encontrar una alternativa conjunta de mejora se asume que se ha arribado a una solución Pareto eficiente. Cabe mencionar que en el caso de decisiones sobre sistemas ambientales donde hay una creciente participación de grupos de interés, puede presentarse el caso de que exista suficiente cantidad de intereses conflictivos, que transformen todas las alternativas posibles en eficientes (Hämäläinen R.P. et al. 2001). 5. Proceso de negociación y selección de la estrategia eficiente Los procesos de negociación informada se orientan a resolver problemas de decisión en los que participan dos o más tomadores de decisión (grupos de interés) y en los que es necesario permitir la consideración de preferencias subjetivas. Como fue mencionado cuando los SSD están diseñados para desarrollar el proceso de negociación, también se los conoce como sistemas soporte de negociación (SSN) (Teich J. et al. 1994). Para poder ser usado en procesos de negociación, un SSD debe cumplir una serie de propiedades mínimas que permitan mejorar la comunicación entre los tomadores de decisión, ayuden a estructurar el modelo de la toma de decisión, y sirvan para implementar metodologías de toma de decisión. Estas características se pueden resumir en tres requisitos (Bereciartua P. 2001):
P.J. Bereciartua
9
1. Deben ser aceptados por los negociadores como una fuente confiable y objetiva de información 2. Deben presentar información objetiva y fácil de interpretar y comunicar a los tomadores de decisión 3. Deben poder representar los criterios identificados por los negociadores. En particular deben establecer y mostrar las tasas de intercambio entre los criterios relevantes para los negociadores. Los métodos de negociación interactivos basados en SSD disponibles y en desarrollo en la actualidad, consisten principalmente en intercambios de información clave, entre los tomadores de decisión, siguiendo lineamientos que permitan converger a soluciones de común acuerdo. La información de intercambio consiste en representaciones visuales de relaciones de compromiso entre criterios de decisión identificados sobre las curvas de alternativas Pareto eficientes4, donde cada tomador de decisión puede proponer su estrategia de preferencia para llegar a un acuerdo. El conocimiento y la exploración de esta información permiten a los tomadores de decisión tener una mejor preparación para entender cuales son las consecuencias de diferentes estrategias y cual es la variedad de estrategias eficientes que hay disponible bajo las condiciones impuestas en el análisis. Siguiendo a Kersten (1997) las principales metodologías que se utilizan para conceptuar, analizar y predecir el resultado de un proceso de negociación se listan con una breve descripción a continuación: •
Teoría de Juegos. Es una disciplina de las ciencias sociales aplicadas cuyo objetivo es identificar estrategias que generan resultados de equilibrio en procesos de negociación. Esta orientada a describir la estrategia y los resultados correspondientes. Los tipos de juegos pueden clasificarse como cooperativos y no-cooperativos.
•
Teoría del análisis de decisión. Entre las metodologías más utilizadas para la decisión en grupos se encuentran los métodos de decisión con criterios múltiples (sección 4) y el proceso de las jerarquías analíticas.
•
Análisis de Negociaciones. Consiste principalmente en un marco de pensamiento que utiliza los métodos definidos previamente para intentar predecir la conducta de los negociadores. Dos abordajes usados con el método de las negociaciones orientadas a principios (Fisher R. y Ury W. 1981) y el método del texto único negociado (Raiffa H. 1982). Este marco usualmente propone la intervención de mediadores o analistas que pueden colaborar con la búsqueda de acuerdo.
4
A la representación visual de las curvas de dos indicadores o criterios para distintos niveles de un tercero se las conoce también como mapas de decisión (Lotov et al. 1999).
P.J. Bereciartua
10
•
Inteligencia artificial. Inspirados en inteligencia artificial estos métodos tales como, sistemas expertos, sistemas basados en reglas de inferencia, algoritmos genéticos, programación genética, redes neuronales artificiales, o algoritmos y estrategias evolutivas, incorporan en forma explícita capacidad de aprendizaje en términos cibernéticos5 que es relevante en los procesos de negociación, y esta relacionada con la noción de sistemas adaptativos.
La posibilidad de correr SSD a través de Internet abre interesantes desafíos a futuro tales como la generación de estrategias eficientes de gestión a través de procesos distribuidos y participativos en tiempo real. En un horizonte más cercano, pueden permitir la interacción y negociación por parte de los tomadores de decisión desde distintas ubicaciones espaciales mediante la ayuda de un SSD interactivo. Finalmente es importante notar que las experiencias indican que uno de los principales beneficios derivados de desarrollar el proceso de negociación, es el aprendizaje del problema y de las oportunidades de solución por parte de los tomadores de decisión (Kersten G. 1997, Teich J. et al. 1994). 6. Conclusiones Este artículo ha presentado un marco general para el uso de SSD para la generación de estrategias eficientes de gestión de sistemas de recursos hídricos. El marco se compone de dos fases, una orientada a identificar alternativas posibles y técnicamente eficientes mediante el uso de técnicas de decisión multicriterio, y la segunda orientada a la selección de la estrategia eficiente más adecuada mediante la implementación de procesos informado de negociación. Estos principios junto con las nuevas tecnologías informáticas abren nuevas posibilidades para mejorar el modo de gestión de los recursos hídricos. En particular la disponibilidad de Internet, ofrece interesantes desafíos en el diseño e implementación de SSD on-line, que permitan procesos de decisión más eficientes, participativos y útiles para la gestión.
5 Se trata de la habilidad de modificar la capacidad de análsis o predicción mediante la incorporación automática de experiencias previas.
P.J. Bereciartua
11
7. Referencias Bereciartua P.J. 2000. Modelos Integrados de gestión. Modelos de Simulación y optimización, Sistemas Expertos y Sistemas Soporte de decisión (SSD). Curso Internacional de Posgrado: gestión Integrada de los Recursos Hídricos. Universidad de Buenos Aires e Instituto Argentino de Recursos Hídricos, Buenos Aires, 25 de septiembre a 6 de octubre de 2000. Borsuk, M., R. Clemen, L. Maguire, and K. Reckhow. 2001. A Multiple-Criteria Bayes Net Model of the Neuse River Estuary. Group Decisión and Negotiation 10:355-373. Ehtamo H., R.P. Hämäläinen. 2001. Interactive Multiple-Criteria Methods for Reaching Pareto Optimal Agreements in Negoatiations, Group Decisión and Negotiation, 2001. Fisher R., Uri W. 1981. Getting to Yes. Penguin Books, New York. Hämäläinen R.P., E. Kettunen, M. Marttunen and H. Ehtamo. 2001. Evaluating a framework for multi-stakeholder decisión support in water resources management, Group Decisión and Negotiation, Vol. 10, No. 4, pp. 331-353, 2001 Heiskanen P., H. Ehtamo and R.P. Hämäläinen. 2001. Constraint proposal method for computing Pareto solutions in multi-party negotiations, European Journal of Operational Research, Vol. 133 No.1, August 2001, pp. 44-61. Loucks D.P., 1995. Developing and Implementing Decisión Support Systems: A Critique and a Challenge. Water Resources Bulletin Vol. 31, No 4. Lotov A. 1998 Computer-Based Support for Planning and Negotiation on Environmental Rehabilitation of Water Resource Systems, in: D.P.Loucks (ed.) Rehabilitation of Degraded Rivers: Challenges, Issues and Experiences, Kluwer Academic Publishers, 417-446. Lotov, A., Bourmistrova, L., and Bushenkov, V. 1999. Efficient strategies. An application in water quality planning, in: G. Kersten, Z. Mikolajuk, M. Rais, and A. Yeh (eds.) Decisión Analysis and Support for Sustainable Development, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 145166. Kersten G. 1997. Support for Group Decisións and Negotiations: An Overview. J. Climaco (ed.), Multicriteria Analysis Heilderberg: Springer Verlag, 1997, (332-346). Raiffa H. 1982. The Art and Science of Negotiations. Belknap Press of Harvard University. Sweerts J.P., P.C. Glas, 1995. The Use of Decisión Support Systems in Water Management. Delft Hydraulics. Teich, J., Wallenius, H.; and Wallenius, J. 1994. Advances in Negotiation Science, Transactions on Operational Research, 6:55-94.
P.J. Bereciartua
12
Watkins D. W., McKinney D.C., 1995. Recent Developments Associated with Decisión Support Systems in Water Resources. U.S. National Report to IUGG, 1991-1994. Rev. Geophysics Vol. 33 Suppl, American Geophysical Union.
P.J. Bereciartua
13
