RESUMEN Las decisiones gerenciales relacionadas con las inversiones en el desarrollo de recursos estratégicos, constituyen un aspecto clave en la formulación de las estrategias organizativas, y dado el efecto que los recursos estratégicos tienen sobre el desempeño de la firma, se hace pertinente el estudio de este tipo de decisiones, que han sido definidas como una capacidad dinámica gerencial, concepto que se deriva de las capacidades dinámicas de tipo organizativo que permiten a una organización renovar sus competencias cuando son aplicadas, por analogía, a las capacidades de los directivos para gestionar los recursos y competencias organizativos. Al definir este tipo de decisiones como una capacidad dinámica gerencial y resaltar la influencia del tiempo y el cambio sobre este fenómeno, se hace evidente la necesidad de abordar su tratamiento a través de estudios de tipo longitudinal; esta necesidad, que ha sido resaltada desde los comités editoriales de revistas académicas de prestigio y que ha sido planteada repetidamente por los investigadores académicos a través de los años, no ha sido llenada debido a las dificultades asociadas con este tipo de estudios, entre las cuales se incluyen la complejidad del diseño metodológico y la recolección y el análisis de los datos longitudinales. El objetivo principal de esta tesis es el diseño y desarrollo de una propuesta metodológica que permita la realización de estudios longitudinales sintéticos por medio de simulación, alrededor del tema de la toma de decisiones gerenciales. Este tipo de estudio, si bien tiene sus propias limitaciones, permite manejar varias de las dificultades implícitas tanto en la recolección como en el análisis de datos de tipo longitudinal. La tesis se desarrolla a través de tres capítulos redactados a manera de artículos publicables en una revista académica, y un cuarto capítulo que recoge, resume y aúna las conclusiones generadas a través del documento. Si bien los tres capítulos tipo artículo tienen sentido al leerlos por separado, y constituyen una unidad argumental con su propia introducción, metodología, y conclusiones, conforman, en conjunto, un corpus metodológico en el cual se expone la metodología general, se generan datos teóricos de tipo longitudinal a través de experimentos con simulación, se recolectan datos longitudinales empíricos a través de un experimento soportado con simulación y, finalmente, se hace el cotejo y validación de los datos teóricos con los datos empíricos. El primer capítulo, además de plantear el marco teórico general, describe la propuesta metodológica general, que se desarrolla siguiendo la hoja de ruta para desarrollo de teoría utilizando métodos de simulación de Davis, Eisenhardt y Bingham (2007, 482), adoptando como definición de simulación la propuesta por Harrison, Lin, Carroll y Carley (2007): un programa de ordenador que describe un modelo formal de un sistema de interés para el investigador; el modelo formal consiste en un conjunto de ecuaciones que determinan el comportamiento del sistema a través del tiempo y el programa que lo describe genera resultados de interés para múltiples períodos de tiempo. Se escogió como método de simulación la dinámica de sistemas por su conveniencia para la descripción de sistemas que, como aquel en que está inmerso el proceso de toma de decisiones gerenciales, presentan un alto grado de complejidad dinámica, es decir, un alto número de variables interrelacionadas cuyo comportamiento cambia a través del tiempo. La propuesta metodológica involucra la construcción de un modelo de simulación con base en dinámica de sistemas sobre el cual se llevan a cabo experimentos que generan resultados longitudinales teóricos y la posterior conversión del modelo a un micromundo, un simulador en el que el participante, un decisor real, puede tomar decisiones gerenciales dentro del contexto organizativo descrito por el modelo y observar los resultados de dichas decisiones antes de tomar una nueva decisión que corresponde, dentro del simulador, a un nuevo período de tiempo; se logra así representar una secuencia dinámica de decisiones dentro de un contexto en el que se comprimen de manera artificial el espacio y el tiempo. Por medio del micromundo se generan, entonces, datos longitudinales empíricos que son susceptibles de ser cotejados con los datos teóricos generados previamente mediante el modelo. Este capítulo se cierra con una síntesis de las ventajas y limitaciones de la metodología propuesta. El segundo capítulo describe el modelo base de simulación desarrollado para este trabajo y presenta y discute los resultados obtenidos a partir de los experimentos con simulación sobre el modelo base. El modelo se desarrolló con base en el software Vensim PLE y describe una división de Investigación y Desarrollo (I+D) de una compañía farmacéutica hipotética, en donde el Gerente de División debe decidir en cada período (trimestre) como repartir los fondos asignados para reinversión entre dos recursos estratégicos, capital humano y capital tecnológico, procurando cumplir con una meta trimestral preestablecida de ingresos generados por nuevos productos. El modelo utiliza una regla de decisión que determina la asignación de recursos, diseñada tomando como referente la teoría de prospectos y el objetivo teórico de este capítulo es obtener el perfil dinámico de las decisiones que tomaría un decisor que se comportara de acuerdo con los principios de la teoría de prospectos. Se llevaron a cabo experimentos con simulación, variando los parámetros de las ecuaciones de la regla de decisión basada en teoría de prospectos, y se utilizaron como variables de salida (resultado) para posterior análisis, la inversión acumulada en cada uno de los recursos (capital humano y tecnológico) a través de todo el horizonte temporal de simulación, expresada como fracción de la inversión total, y los ingresos generados por nuevos productos en el último período de simulación. Los resultados de tipo longitudinal relacionados con las decisiones de inversión fueron representados como familias de curvas a través del tiempo, susceptibles de ser cotejadas con posteriores resultados empíricos mediante un análisis morfológico comparativo. Los resultados de desempeño del último período se analizaron de manera transversal y descriptiva, por medio de una medida normalizada de dispersión que permite también una posterior comparación con resultados empíricos. En el tercer capítulo se describe un experimento empírico realizado por medio de un micromundo similar en su estructura al modelo base de simulación desarrollado en el segundo capítulo. Este micromundo es un simulador en el que el lugar donde se encontraba la regla de decisión dentro del modelo de simulación, es ocupado por un decisor real que toma la decisión sobre qué fracción del capital de inversión se asigna a cada recurso; para esto hace uso de un botón deslizante dentro de una interfaz amigable para el usuario que, además, le suministra información en forma de gráficas y tablas sobre el impacto de sus decisiones sobre variables importantes del modelo, a lo largo de la secuencia de decisiones, lo que equivale a la toma dinámica de decisiones a través del horizonte de tiempo definido en el simulador. El experimento empírico se llevó a cabo con 15 estudiantes de la Maestría en Administración de Empresas (programa MBA) de la Universidad Icesi, con un mínimo de 3 años de experiencia laboral profesional y sin ninguna experiencia previa en el manejo del simulador. El capítulo describe el diseño y desarrollo del micromundo y del experimento empírico y presenta los resultados, sobre los cuales, se realizan análisis de tipo longitudinal y transversal. El modelo base desarrollado en Vensim fue transformado en un micromundo por medio del software ithink. El análisis longitudinal de contraste entre los resultados teóricos (simulación) y empíricos, se lleva a cabo mediante dos técnicas diferentes con dos tipos de software diferentes; la primera técnica utiliza el algoritmo de aproximación simbólica agregada (Symbolic Aggregate approXimation o SAX) para la representación de series de tiempo que traduce los datos longitudinales a secuencias de símbolos, susceptibles de ser clasificados en clusters para conformar “familias” de curvas; la segunda técnica utiliza el algoritmo de software de prueba indirecta de estructura (Indirect Structure Testing Software o ISTS), para agrupar los comportamientos dinámicos en familias de curvas por medio de modelos de Markov ocultos (Hidden Markov Models o HMM), dividiendo la curva en segmentos y estudiando las relaciones entre segmentos consecutivos. Para la aplicación de la primera técnica (SAX) se utilizó el software SPMF, una aplicación escrita en Java que ofrece una librería de algoritmos de minería de datos entre los que se encuentra SAX; para aplicar la segunda técnica se utilizó el software BATS (Behavior Analysis and Testing Software), una aplicación escrita en Python, que ofrece una galería de curvas estándar contra las cuales se compara y clasifica una nueva curva cualquiera. Como se mencionó previamente, cada capítulo tipo artículo (capítulos 2, 3 y 4), a pesar de ser parte de un corpus metodológico, constituye en sí mismo una unidad temática; para lograr esto, se han reiterado de manera sucinta, cuando lo hemos considerado pertinente, algunos temas y conceptos explicados con anterioridad dentro del documento, con el fin de que cada capítulo pueda ser leído y comprendido sin tener que acudir necesariamente a la lectura y comprensión del texto precedente. El segundo y tercer trabajos (capítulos 3 y 4) están acompañados de anexos que describen temas y conceptos del trabajo respectivo en un nivel detalle que no es imprescindible para la comprensión, pero que le permiten al lector, si este lo considera relevante, ahondar en detalles técnicos o tener un mayor nivel de contextualización del documento. Finalmente, en un capítulo de cierre, se sintetizan y aúnan las conclusiones de los tres trabajos, se presentan las ventajas y limitaciones del corpus metodológico propuesto, se plantean posibles vías alternativas pertinentes para investigaciones futuras, y se concluye sobre los hallazgos teóricos surgidos de los datos generados mediante la metodología. Así pues, podemos resumir los objetivos de esta tesis en dos objetivos de tipo metodológico y dos objetivos relacionados con la construcción de teoría. El primer objetivo es la formulación e implementación de una metodología basada en simulación que haga posible la generación de datos longitudinales tanto teóricos como empíricos, contrastables entre sí. La metodología propuesta permite la realización de estudios longitudinales sintéticos, donde se resuelven los problemas asociados con la recolección de datos longitudinales. En el Capítulo 2, además de plantearse el marco teórico general de la tesis, se describe la propuesta metodológica. El segundo objetivo es la realización de análisis de tipo morfológico sobre los datos longitudinales generados mediante la metodología propuesta. Este tipo de análisis permite estudiar fenómenos cuyo aspecto relevante es el comportamiento dinámico; está basado en técnicas de reciente desarrollo que se vienen aplicando en temas relacionados con ingeniería aeroespacial y astronomía. Nuestro objetivo es estudiar, de manera exploratoria, la factibilidad y utilidad de la aplicación de estas técnicas a fenómenos dinámicos de tipo organizativo. En el Capítulo 3 se describen y aplican de manera preliminar estas técnicas, mientras que en el Capítulo 4 se describen y aplican con mayor profundidad. El tercer objetivo consiste en observar, también de manera exploratoria, el poder descriptivo de la teoría de prospectos como regla de decisión en procesos dinámicos de toma de decisiones dentro de entornos organizativos, específicamente decisiones relacionadas con asignación de recursos que pueden catalogarse como capacidades dinámicas gerenciales. El comportamiento esperado de una variable de resultado del modelo de simulación se genera mediante experimentos con simulación en el Capítulo 3, mientras que, en el Capítulo 4, se generan datos empíricos contrastables con el comportamiento teórico esperado, y se analiza y discute este estudio comparativo. El cuarto objetivo consiste en verificar, mediante una aproximación metodológica diferente, una pregunta de investigación formulada previamente por Kunc y Morecroft (2010): ¿es el proceso de toma de decisiones de los gerentes, por sí solo, capaz de explicar las diferencias en el desempeño de las empresas? La respuesta a esta pregunta se facilita por medio del diseño del experimento empírico del Capítulo 4, en el que los participantes tienen, como punto de partida, exactamente el mismo tipo, número y nivel de recursos. Finalmente, en el Capítulo 5 se concluye de manera general y sistémica sobre los objetivos aquí propuestos, los resultados obtenidos, las limitaciones de este estudio, y algunas posibles rutas de investigación que se abren a partir de este trabajo BIBLIOGRAFÍA Davis, J. P., Eisenhardt, K. M., & Bingham, C. B. (2007). Developing theory through simulation methods. Academy of Management Review, 32(2), 480-499. Harrison, J. R., Lin, Z., Carroll, G. R. & Carley, K. M. (2007). Simulation modeling in organizational and management research. Academy of Management Review, 32(4), 1229. Kunc, M. H. & Morecroft, J. D. (2010). Managerial decision making and firm performance under a resource‐based paradigm. Strategic Management Journal, 31(11), 1164-1182.