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Predecir, planificar y decidir: claves para la producción*
La Comisión Sectorial de Investigación Científica (csic) organizó a mediados del 2009 junto con ancap las II Jornadas ancap-ur,continuando el proceso iniciado en 2008. Se buscaba propiciar un espacio de encuentro entre ancap y la udelar con el objetivo de estrechar y fortalecer el vínculo entre ambas instituciones a través de la generación de nuevo conocimiento, cuya aplicación contribuya a la solución de temas de interés nacional en las áreas de desarrollo estratégico de ancap. Como resultado surgieron los Proyectos de Investigación y Desarrollo conjuntos ancap-ur financiados por la empresa estatal. gaceta.UR conversó con Laura Nalbarte y Silvia Rodríguez —investigadoras del Instituto de Estadística (iesta) de la Facultad de Ciencias Económicas y de Administración (fcea)— responsables del proyecto Modelos de predicción de la demanda de combustibles líquidos y supergás, financiado en el marco de las primeras jornadas. La elaboración de modelos estadísticos de predicción constituye una respuesta adecuada para aproximarse a la posible trayectoria de la demanda futura de un conjunto de productos —en este caso fuel oil, gasoil, naftas y supergás—. Asimismo,
contribuye al proceso de planificación y toma de decisiones vinculadas a la comercialización de productos energéticos —“de ahí su relevancia para ancap” señalaron Nalbarte y Rodríguez—.
Externalidades positivas
Simultáneamente, la experiencia en este proyecto significó además un crecimiento para el propio iesta. Desde el punto de vista del aprendizaje obtenido, de la acumulación de capacidades y de la posibilidad real de multiplicar y difundir el conocimiento adquirido a través del desarrollo de nuevos cursos para los estudiantes de la licenciatura en estadística.
Nalbarte sostuvo que el proyecto “permitió también aprovechar la posibilidad de crecer y profundizar en determinadas técnicas dentro del instituto. Además posibilitó la incorporación y formación de nuevos ayudantes de investigación no solamente en el ámbito formal y exclusivamente académico sino en estricta vinculación con problemas reales de la producción, lo que naturalmente representa desafíos adicionales derivados de las condiciones y requerimientos específicos de la contraparte productiva, en este caso ANCAP. [...] Más allá de la propia transferencia de conocimientos para ANCAP, también nos interesaba hacer la transferencia de conocimientos hacia el propio instituto. Es así que estamos planificando la realización de dos cursos con la temática específica, básicamente con la misma metodología pero desde una perspectiva bayesiana”.
Adicionalmente a los objetivos iniciales, “se desarrolló para ancap un software abierto y específico para que la empresa pudiera trabajar con una plataforma que, desde el punto de vista de su interfase, fuera más funcional y amigable y que ello no implicara un costo adicional. Esto fue un desafío para ancap, pero también para el instituto, porque requería de toda una
modelización desarrollada por los ayudantes de investigación y que significó un crecimiento para nosotros y un esfuerzo extra porque ya no se trataba exclusivamente del uso, práctica habitual del iesta”, destacó Nalbarte.
Más allá de los resultados específicos de esta experiencia, un aspecto importante es la construcción de capacidades dentro de la propia empresa estatal, derivada de la forma de vinculación y el tipo de relacionamiento que se generó entre ancap y
la Universidad.
“Inicialmente trabajaban con un tipo de modelo de proyección, manejado por una ex estudiante de la Licenciatura en Estadística como parte de su pasantía de fin de carrera, con lo cual se insertó dentro del departamento de planificación de ancap la posibilidad de trabajar con este tipo de herramientas estadísticas que hasta ese momento eran desconocidas para
la empresa. En ese sentido, este proyecto permitió la apertura de un abanico de posibilidades para el ente a partir de la instrumentación de modelos de proyección de demanda multivariados, lo que deriva en un conjunto nuevo de herramientas para la toma de decisiones”, resaltó Rodríguez.
Dicho de otro modo, ANCAP explicitó una demanda específica de conocimiento que indirectamente fue creada por el iesta a partir de la pasantía de grado de una de las estudiantes del instituto. En la actualidad, Magela Negro —antigua pasante ahora licenciada en estadística— y Sabrina Rivero —licenciada en economía e integrante del equipo del iesta para este proyecto— forman parte del cuerpo de funcionarios de ANCAP (también participaron activamente en el proceso de transferencia y apropiación por ancap Myriam Figuerola, Lucía Tipa y Verónica Lodeiro), explicaron Nalbarte y Rodríguez. A su vez, destacaron que el logro de los objetivos específicos del proyecto se deriva del trabajo conjunto y de la confianza que se generó con ancap. “Nosotros pudimos armar esos modelos a partir del estrecho diálogo que mantuvimos con ancap, porque la información necesaria la tenían ellos, ellos nos dijeron cuáles eran las variables importantes, nuestro aporte vino a partir de la generación de modelos que representaran eso, la realidad y el conocimiento que ellos tenían de esa realidad”, dijo Nalbarte.
Academia y producción
Uno de los objetivos que se plantea la csic en este programa con ANCAP tiene que ver con la posibilidad de identificar temas de investigación relevantes y que contribuyan a la solución de problemáticas asociadas a la producción en áreas estratégicas
para la empresa. No siempre resulta sencilla la diferenciación entre lo que implica el proceso de generación y aplicación de conocimiento y lo que es simplemente una consultoría, en particular para los actores de la producción. En ese sentido, la identificación de la demanda de conocimiento específico, la sincronización de los tiempos de la producción y de la academia, las estrategias adoptadas para la transferencia tecnológica y su apropiación por el sector productivo resultan claves para el éxito del proceso.
“Un elemento clave fue el hecho que si bien eran proyectos de investigación ANCAP-UR, también era un convenio con la empresa. Este programa en algún sentido fue un punto intermedio entre ambos extremos. Es decir, establecimos un equilibrio entre la generación de conocimiento y las posibilidades reales de apropiación de ese conocimiento por parte de la empresa. Teníamos que dar respuesta a ANCAP, por lo tanto no podíamos pasarnos una vida probando e intentando llegar al modelo ideal, al más complejo, al más sofisticado, porque eso iba a ser inútil, no iba a dar respuesta a las necesidades de ANCAP. Básicamente porque de tan sofisticado es incomprensible y por lo tanto la apropiación de ancap sería nula, esto claramente no era el objetivo. Además está presente el sentido de la oportunidad. Ellos necesitaban una solución en un determinado período de tiempo, no podían esperar a que nosotros encontráramos el modelo ideal”, añadió Nalbarte.
Finalmente, las investigadoras destacaron el papel de la csic en la construcción y fortalecimiento del vínculo, en este caso con ANCAP, como elemento diferencial e innovador de esta iniciativa: “La csic jugó un papel muy importante, por un lado en la organización de la demanda de conocimiento de ancap y por otro en la identificación de una oferta potencial de conocimiento acumulado en la udelar que podía contribuir a satisfacer esa demanda. Considero esto una forma muy interesante de trabajo, básicamente porque a menos que los investigadores ya tengan un vínculo con una empresa, en general no tenemos mecanismos de identificación de problemas de investigación asociados al sector productivo”, destacó Rodríguez.
Resultados
A meses de la culminación del proyecto las investigadoras indican haber obtenido todos los resultados en torno a las tres etapas que tenían planificadas originalmente:
- la construcción de modelos univariados para la proyección de la demanda mensual de fuel oil medio y pesado, gasoil, naftas —especial, súper y premium— y supergás (para el que, además, se construyó un modelo de proyección de demanda diaria;
- la construcción de modelos multivariados para la demanda mensual de cada producto, evaluando su sensibilidad de respuesta a la predicción con inclusión o no de variables de carácter económico y climático;
- y transferencia tecnológica de resultados obtenidos, que supuso la capacitación del personal de ancap. “Se buscó que hubiera una apropiación real por parte de ancap de los resultados obtenidos que garantizara la independencia y autonomía de la empresa en el uso y aplicación del conocimiento generado por nosotros. En ese sentido fue muy importante que comprendieran a cabalidad las implicancias de estos modelos”, señaló Rodríguez.
* Nota publicada en gaceta.UR, año 1, Nº 8, abril de 2010 pp 4-5. Universidad de la República, Montevideo.
Fotografía: Nairí Aharonián.
Publicado el lunes 3 de mayo de 2010
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