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En esta entrada:

Conoce más sobre el término VUCA y su importancia en el mundo actual. Descubre cómo gestionar los riesgos impredecibles mediante la identificación de los factores de cambio en la matriz VUCA. Aprende cómo adaptarse y renovarse rápidamente en un entorno de volatilidad, incertidumbre, complejidad y ambigüedad.

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Este post hace parte del tema Prospectiva Estratégica

 

La Mayor Certeza es la Incertidumbre: ¡El Mundo es VUCA!

El término VUCA es un acrónimo conformado por las iniciales de cuatro nuevas cualidades del mundo actual: volatilidad, incertidumbre (uncertainty, en inglés), complejidad y ambigüedad. (Es decir, VICA, en español).

Fue acuñado por el ejército estadounidense, siempre atento a nuevas amenazas, comprendió la necesidad de gestionar los riesgos impredecibles, siendo así la primera organización en tomarse en serio los factores de cambio en el mundo de hoy que promueven eventos disruptivos. 

Algo así como el enfoque de la teoría de cisnes negros (o al modelo del décimo hombre explicado en "Guerra Mundial Z".) 

Una forma sencilla de dar aplicación al enfoque VUCA es tornarla en una matriz que identifique factores de cambio y les clasifique en cada característica del acrónimo.

Volatilidad

Hace referencia a la velocidad de cambio de variables socio-económicas tales como los mercados, los valores, los precios y los consumidores versátiles. A mayor velocidad de cambio, es más difícil adaptarse. Hacerse eficiente en la identificación de los factores de cambio permite identificar cuales son las variables estratégicas en las que debemos enfocarnos para prevalecer.

Incertidumbre

Hace referencia a la falta de información o conocimiento que permita trazar una linea de tendencia para predecir el futuro próximo más probable. En consecuencia, todos la padecemos en mayor o menor medida, las empresas, los consumidores y cada actor social, ya sea por un nuevo competidor o un nuevo producto. En consecuencia se hace necesario replantearse los modos de reflexión y de decisión para adaptarse y renovarse rápidamente. Para definir el futuro las organizaciones se ven obligadas a mantener varias alternativas posibles, escenarios, que a veces pueden llegar a ser opuestas. 

Complejidad

Refiere al aumento de información y de parámetros. Todo está relacionado, conectado, y una variable que tal vez parezca poco trascendental puede llegar a convertirse en algo crucial en cuestión de instantes. Se concluye que el todo es mucho más que la suma de las partes. El problema de investigación suele aislar y verificar en datos y modelos al punto de hacer que sean predecibles aunque no siempre replicables debido a que las variables no analizadas impiden establecer relaciones de causa - efecto, sin embargo, Big Data y la analítica han demostrado que un fenómeno con gran número de variables puede analizarse desde la teoría de la complejidad.

Ambigüedad

Refiere a la capacidad de coexistencia de elementos contradictorios. Por ejemplo, una persona puede vestir el mismo día unos vaqueros de ochenta mil pesos y un jersey de setecientos mil. El lujo cohabita sin complejo alguno con el bajo costo. Entonces, se manifiesta en la incapacidad de saber a qué atenerse ante un nuevo mercado, en nuevas plataformas, en una nueva profesión o con un nuevo producto. 

Conclusión sobre VUCA

En conclusión, y como se expone en el Grafico sobre una matriz VUCA, carecer de datos e información expone a cualquier ente a la totalidad de los riesgos inherentes por ausencia de capacidad predictiva y de conocimiento, lo cual es la zona de incertidumbre. Cuando se cuenta con muchos datos, se mejora la predictividad pero con el sesgo de que los datos reporten conductas no comprensibles e incluso contrarias, esta la zona de la ambigüedad. Cuando se conocen muchas variables interdependientes pero se desconocen las formas en que se relacionan los datos para comprenderlos, se esta en la zona de la volatilidad. Finalmente, cuando se reconocen muchas variables y estás tienen bastantes datos y los resultados son debidamente análizados, se entra a la zona de la complejidad.

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