(1) «Pronósticos de métodos múltiples para innovaciones discontinuas» (Multiple method forecasts for discontinuous innovations), Marisa Maio Mackay, Mike Metcalfe (pp. 221-232)

Este artículo argumenta a favor del desarrollo de metodologías de elaboración de pronósticos más explícitas que usen la práctica de combinar métodos y la base filosófica de perspectivas múltiples. El cada vez más común problema «perverso» de pronosticar la demanda para innovaciones discontinuas en la etapa de prueba conceptual del desarrollo de nuevos productos es empleado para aterrizar la discusión. El artículo revisa las metodologías de indagación basadas en grupos de interpretación en la literatura sobre administración y sistemas de información, y las acopla con discusiones con administradores de pronósticos, para proporcionar evidencia que apoye la adopción de este enfoque. Se critica brevemente al relativismo y se revisa la precisión de la literatura sobre combinación de métodos de elaboración de pronósticos. Parece que los administradores entrevistados podrían beneficiarse con una comprensión explícita del enfoque de múltiples perspectivas, así como parece que ya aprecian la necesidad de un enfoque con una base má amplia que el de las técnicas tradicionales de elaboración de pronósticos. Se espera, por tanto, que como resultado de este artículo, más administradores involucrados en el problema «perverso» de la elaboración de pronósticos de productos innovadores reconocerán la necesidad de adoptar una metodología de indagación explícita y de perspectivas múltiples en sus esfuerzos por combinar métodos de pronósticos.

Palabras clave: perspectivas múltiples; métodos múltiples; pronósticos; combinación de métodos; innovación discontinua; crítica del relativismo.

(2) «Un nuevo enfoque para modelar curvas sigmoidales» (A new approach to modelling sigmoidal curves), Marianela Carrillo, José M. González (pp.233-241)

Los fenómenos de crecimiento y difusión se han convertido en asuntos de gran interés para los investigadores en muchas disciplinas, tales como la biología, la demografía, la economía, la agricultura, etc. Estos procesos son analizados generalmente empleando curvas de crecimiento. Como, en la naturaleza, no es posible que ninguna variable continúe creciendo indefinidamente, se puede considerar que cualquier proceso de crecimiento tiene un límite superior o nivel de saturación. Así, si un modelo representa un fenómeno de crecimiento, estará descrito por una curva sigmoidal o en forma de S. Existe una gran variedad de modelos de crecimiento en la literatura general y específica. De estos, el modelo logístico es sin duda uno de los más estudiados en la práctica, así como algunas modificaciones del mismo, incluyendo investigaciones recientes para la descomposición de una curva de crecimiento en varios componentes logísticos. [Technol. Forecast. Soc. Change 47 (1994) 89; Technol. Forecast. Soc. Change 61 (1999) 247.]. En todos los casos, el enfoque adoptado incluye ajustar la curva tendencial a los datos mediante un procedimiento de estimación bien conocido, tal como mínimos cuadrados. El artículo sugiere un enfoque algo diferente, que consiste en expresar el modelo a través de su ecuación diferencial y buscar una especificación funcional para la variable que representa la tasa de crecimiento. Para ilustrar la metodología presentada se seleccionaron dos series de datos aparecidas en la literatura reciente.

Palabras clave: curvas sigmoidales; curvas S; modelos logísticos de crecimiento; fenómenos de difusión; tasa de crecimiento; especificación funcional; ecuación diferencial.

(3) «DRAMs como organismos modelo para el estudio de la innovación tecnológica» (DRAMs as model organisms for study of technological evolution), Nadejda M. Victor, Jesse H. Ausubel (pp. 243-262)

La bien documentada corta vida de mercado de generaciones de pastillas de computadora de memorias dinámicas de acceso aleatorio (DRAM) las hace que sean un excelente «organismo modelo», como la mosca de la fruta, para el estudio de la evolución, en este caso tecnológica. Empleando modelos clásicos de crecimiento logístico, sustitución y aprendizaje, el artículo examina la dinámica global de ocho generaciones de DRAMs y pronostica las características de mercado de las siguientes generaciones de DRAMs.

Palabras clave: sustitución tecnológica; curvas de aprendizaje; modelos logísticos; dinámica global; generaciones de memorias dinámicas de acceso aleatorio (DRAM).

(4) «DRAMs, fibras y energía comparados con tres modelos de penetración de mercados» (DRAMs, fiber and energy compared with three models of market penetration), Cokki Versluis (pp. 263-286)

Cuando una nueva tecnología es introducida en el mercado, esta tecnología generalmente sigue una curva en forma de S, especialmente si se mide sobre una base relativa (participación en el mercado). Marchetti y Nakicenovic y Norton y Bass han modelado el caso multivariado de varias tecnologías introducidas en diferentes tiempos. Se ha propuesto un nuevo modelo, simple y flexible, basado sobre la penetración potencial. La penetración potencial es penetración bajo la suposición de que ninguna otra tecnología nueva entrará al mercado. En un ambiente competitivo estable, las curvas de penetración potencial son típicamente curvas S de pendiente positiva. El nuevo modelo proporciona buenos ajustes en mercados con un número limitado de competidores, que son capaces de canibalizar totalmente a las generaciones previas de tecnologías. También se ajusta bien en mercados con muchos competidores en una situación de equilibrio competitivo. Ejemplos son los mercados de las pastillas de memorias dinámicas de acceso aleatorio (DRAMs), de fibras y de energía. El nuevo modelo incluye menos variables que los modelos existentes y puede adaptarse fácilmente a procesos tecnológicos con parámetros que varían en el tiempo, lo que resulta particularmente importante en mercados competitivos volátiles.

Palabras clave: difusión tecnológica; curvas S; modelos logísticos; competencia; memorias dinámicas de acceso aleatorio; fibras sintéticas; energía primaria.

(5) «Energía nuclear: ¿multiplicación por diez o desaparición gradual?» (Nuclear energy: Tenfold expansion or phase-out?), Bob C. C. van der Zwaan (pp. 287-307)

Hoy se está fortaleciendo el consenso de que la humanidad debería evitar que las concentraciones atmosféricas de dióxido de carbono se duplicasen, dado que ello probablemente causaría una interferencia significativa con el sistema climático planetario, a la que podría resultar difícil adaptarnos. La energía nuclear posee grandes desventajas, entre las que se cuentan los desechos, la proliferación y la seguridad. Una expansión de la energía nuclear encontraría grandes barreras sociales, institucionales y económicas. Debido a que el Siglo 21 requiere una transformación de la producción y consumo globales de energía hacia combustibles no fósiles, la energía nuclear es, sin embargo, una de las alternativas sin emisiones de carbón que, actualmente, merece mejores esfuerzos de investigación y desarrollo. Si la energía nuclear se multiplicase por un factor de 10, podría contribuir de manera significativa a mitigar las emisiones de carbono: una expansión por un factor de 10 de la energía nuclear podría evitar alrededor del 15% de las emisiones acumuladas de carbono a lo largo del lapso entre 2000 y 2075. La energía nuclear, sin embargo, no es una panacea para el problema del calentamiento global. Aún con una expansión masiva, la energía nuclear debería ser complementada por medidas drásticas de descarbonización de los combustibles fósiles o el desarrollo de fuentes renovables de energía. Preferiblemente, el objetivo debería ser una combinación de ambos, complementados por regímenes de gran alcance de eficiencia y ahorros. Dado que los riesgos para la humanidad resultantes del cambio climático son altos, en la actualidad sería poco prudente abandonar cualquier fuente de energía de no carbono, incluyendo a la fisión nuclear. Un empuje central de investigación y desarrollo continuos en energía nuclear debería ser el diseño satisfactorio de depósitos de desechos nucleares y de reactores seguros que sean meno susceptibles a lo riesgos de proliferación.

Palabras clave: energía nuclear; emisiones de carbono; calentamiento global; sustentabilidad.

(6) Desde mi perspectiva: «InfoMesa» (InfoMesa), Harold A. Linstone (pp. 309-311)

(7) Reseña de libro: «Principios de pronósticos. Un manual para investigadores y practicantes» (Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners: J. Scott Armstrong. Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, USA, 2001, xii and 849 pages. ISBN 0-7923-7930-6 (Hardbound); US$190.), Tessaleno Devezas (pp. 313-316)