Software para mejorar la aplicación de técnicas cuantitativas en estudios prospectivos

  • Cabarcas Alvarez A
  • Martelo Gomez R
  • Tovar Garrido L
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Abstract

Durante las dos últimas décadas se ha observado preocupación de organizaciones para lograr competitividad y obtener estabilidad en el mercado, impulsándolas a analizar ventajas de ir a un futuro deseado, haciendo uso de herramientas como los estudios prospectivos. Con el fin de optimizar la aplicación de estudios prospectivos, se han desarrollado herramientas de apoyo que aún no abarcan ciertos intereses de los involucrados como el uso de recursos económicos, ambientales, tecnológicos y humanos. Para suplir la necesidad encontrada, se planteó un software que contribuya al acompañamiento de estudios prospectivos apoyándose de tecnologías Web 2.0 independientemente de técnicas utilizadas por la persona guía del mismo, para lograr racionalizar recursos aprovechando las ventajas que ofrece la web. La investigación permitió concluir que los estudios prospectivos constituyen una alternativa viable para las organizaciones que desean planificar para alcanzar sus objetivos empresariales. Sin embargo, el intento de lograr el futuro deseable traería una serie de costos, que se incrementarán cuando la aplicación de estos estudios se lleve a cabo al margen de las herramientas, software y modelos adecuados. Por esta razón, el hombre debe emplear herramientas tecnológicas que combinen métodos, software, capacidad colaborativa y de integración como la ofrecida por la Web 2.0 para optimizar sus procesos y permitir así, que áreas como la prospectiva, alcancen un alto nivel de eficiencia y masificación

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Cabarcas Alvarez, A., Martelo Gomez, R. J., & Tovar Garrido, L. C. (2013). Software para mejorar la aplicación de técnicas cuantitativas en estudios prospectivos. Cuadernos de Administración, 29(49), 64–74. https://doi.org/10.25100/cdea.v29i49.65

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PhD / Post grad / Masters / Doc 4

50%

Professor / Associate Prof. 3

38%

Lecturer / Post doc 1

13%

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Business, Management and Accounting 6

55%

Engineering 3

27%

Computer Science 1

9%

Psychology 1

9%

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