El análisis estructural mediante una matriz de impactos cruzados es una técnica propia del análisis estratégico con una clara orientación prospectiva (Godet, 1994: 85-98). También recibe el nombre de Complexity Manager (Heuer & Pherson, 2015: 284). Tiene como propósito comprender –y en lo posible anticipar– los cambios en sistemas complejos, compuestos por variables interdependientes donde los impactos sobre algunas de ellas afectan directa o indirectamente al resto.
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La aplicación de esta técnica comienza con los pasos habituales de cualquier trabajo de análisis: delimitar de manera clara del objeto de estudio incluyendo el periodo temporal a estudiar (en el presente o con horizonte temporal prospectivo), disponer de conocimiento experto documentándose o integrando a expertos en el equipo de analistas, tormenta de ideas para identificar los principales variables y actores clave con una visión sistémica.
La labor añadida del análisis estructural consiste en que una vez que se dispone del listado de variables clave, el equipo de analistas trata de determinar de manera cuantitativa la influencia que posee cada variable sobre el resto. Esto les permitirá identificar las variables más o menos dependientes y más o menos influyentes dentro de dicho sistema. Por este motivo, el análisis con MICMAC es complementario y puede ir antecedido de la elaboración de un diagrama de influencias.
Si el análisis estructural gira en torno a un problema concreto, dicho problema se puede formular como una variable clave más. Con toda probabilidad el análisis MICMAC le otorgará un alto grado de dependencia dentro del sistema pero a la vez su inclusión nos ayudará a visualizar su influencia directa e indirecta sobre otras variables.
Para realizar el análisis estructural es conveniente utilizar el software MICMAC que puede descargarse de este enlace, previo registro gratuito.
El programa permite rellenar en primer lugar el listado de variables, asignando iniciales para que resulte posible reconocerlas en la matriz.
La matriz, tal como se ve en la imagen inferior, representa las variables en el encabezamiento las columnas y en cada una del resto de filas.
Para completar la matriz el equipo de analistas ha de preguntarse por la relación entre cada variable. En qué medida la variable 1 influye sobre la variable 2, sobre la variable 3, etc. La cuestión no es si influye positiva o negativamente sino si tiene impacto sobre dicha variable. La relación se representa numéricamente con 0 (sin influencia), 1 (débil), 2 (media), 3 (fuerte), P (potencial, que podría llegar a tenerla a medio o largo plazo). No conviene abusar de la opción P.
La discusión de las relaciones dentro del equipo es uno de los elementos más interesantes del análisis estructural. Por ello conviene que el número de variables no sea excesivo (no hay regla fija pero, si puede mantenerse por debajo de diez, mejor). De lo contrario la labor corre el riesgo de acabar siendo tediosa y el cansancio contaminará la calidad del análisis.
Una vez completada la matriz y guardados los datos (conviene hacer capturas de pantalla conforme se avanza para evitar desastres) el programa genera dos tipos de mapas: de influencias directas (la variable A influye sobre B pero no sobre C) e influencias indirectas (la variable B influye sobre C y en consecuencia A lo hace indirectamente sobre C).
En el mapa de influencias indirectas se observa el desplazamiento desde la posición que ocupaba en las influencias directas.
Ambos mapas permiten situar las variables en función de su influencia y dependencia dentro del sistema.
- Variables clave. En el cuadrante superior derecho encontramos las variables más interesantes desde el punto de vista estratégico –para influir sobre el sistema– ya que son las más influyentes y a la vez más dependientes, luego es posible actuar sobre ellas a menudo a través de las variables que se sitúan aproximadamente en el centro del mapa.
- Variables determinantes. En el cuadrante superior izquierdo se sitúan variables que condicionan el sistema pero sobre las que existe escasa posibilidad de influencia a través de las variables enumeradas; por lo que de cara a la elaboración de una estrategia será conveniente pensar qué otras variables ajenas a las que se han seleccionado para componer el sistema pueden influir sobre ellas.
- Variables resultado. En el cuadrante inferior derecho aparecen variables muy dependientes y escasamente influyentes; el cambio en ellas dependerá de cómo evolucionen el resto de variables del sistema
- Variables autónomas. El cuadrante inferior izquierdo recoge variables con reducida conexión con el conjunto del sistema, poco motrices y apenas dependientes del resto de variables. Por tanto, con escaso valor a la hora de diseñar la estrategia.
A su vez, a la hora de seleccionar las variables más relevantes dentro de las variables clave resulta útil trazar un eje y elegir aquellas que se aproximan a él partiendo desde el extremo superior derecho, tal como muestra el siguiente gráfico con estas seis marcadas.
Por otro lado la opción de gráficos permite visualizar las influencias directas e indirectas entre variables y la intensidad de las mismas (aumentando el porcentaje de visualización en la esquina superior izquierda), tal como se representa en este ejemplo. Si son muchas variables y conexiones este gráfico tiene una utilidad limitada, como es el caso.
El programa también permite visualizar el listado de variables según su nivel de influencia directa (en la columna de la izquierda) e indirecta (columna derecha). Las líneas verdes o rojas indican el ascenso o descenso relativo de un ranking a otro tomando como referencia la columna izquierda.
Y lo mismo según su nivel de dependencia:
La principal precaución que ha de tomarse con esta con técnica es no tomar los resultados del programa como certezas cuantitativas ya que el proceso del que se alimenta es cualitativo, desde la identificación de variables hasta la asignación del valor de las influencias. Dicho esto, el análisis estructural con ayuda del MICMAC ofrece varias ventajas:
- Favorece la reflexión colectiva por parte de un grupo de analistas –a veces expertos en diferentes áreas– con el fin de identificar los principales actores y variables clave de un sistema, así como la relación entre ellos.
- Gracias al mapa de influencias/dependencias permite conocer la importancia de las variables desde un punto de vista estratégico, sobre cuáles influir para afectar al resto del sistema en una dirección favorable a nuestros intereses.
- Y, por último, la discusión previa y los resultados del software, en especial a través de las relaciones indirectas, pueden dar lugar a conclusiones que a primera vista parecían contraintuitivas sobre los impactos que pueden generar una variable sobre otras, con el valor añadido que ello entraña.
Referencias:
Referencias
Godet, Michel (1994), De la anticipación a la acción. Manual de prospectiva y estrategia, Barcelona: Marcombo.
Heuer Richards J. & Pherson, Randolph H. (2015), Técnicas analíticas estructuradas para el análisis de inteligencia, Madrid: Plaza y Valdés.