00:00:30:07 Software Show la empresa líder en la implementación de herramientas analíticas y software especializado en Latinoamérica. Les doy la bienvenida a esta presentación. El día de hoy contamos con el acompañamiento del Instructor Alexander Cortesanas, Ingeniero Electrónico de la Universidad de Chile. Magíster en Ingeniería Electrónica y de Computadores de la Universidad de los Andes en Colombia. Experiencia de diez años en docencia universitaria para pregrado y posgrado.

00:01:17:27 Cuenta con tres años de experiencia como director de programa en Ingeniería, además de 17 años en proyectos de la industria enfocados a la automatización de procesos industriales, sistemas aeronáuticos, telecomunicaciones y energías. Implementador y auditor interno de la Norma ISO 50.001 2018 para Sistemas de gestión de Energía. Bienvenidos muy buenas tardes, noches, días donde se encuentren nuestros asistentes. En el día de hoy vamos a a plantear una charla eh como en la línea, en la misma línea que venimos trabajando en las últimas sesiones y es un poco, eh buscando la complementariedad y pues la fortaleza de software libres, como es el caso de Python con EH.

00:01:50:22 Los modelos construidos en este la arquitectura. Esto de alguna u otra forma también fortalece eh el entendimiento, el ajuste, la optimización, calibración de los modelos. En el día de hoy vamos a hablar sobre los experimentos. ¿Siempre que hacemos unos modelos, eh? Lo que queremos es generar unos escenarios y a partir de esos escenarios poder eh revisar con algunos cambios en algunas variables o políticas eh, que yo quiera modificar en el modelo.

00:02:21:15 ¿Como eso tiene una variación, es el arquitecto de por sí, pues digamos que trae una herramienta que se llama análisis de sensibilidad, que muy probablemente eh ustedes la han utilizado, si han tenido cercanía con el software, eh? ¿Y nos permite hacer como esa variación, entre otros, digamos análisis de optimización en el día de hoy queremos mostrarlo, es sacar un poco el modelo que tenemos construido en este Architect, llevarlo a un notebook de Python, eh?

00:02:47:03 ¿Y allí poder hacer unos experimentos, dos o tres experimentos, analizar los resultados, eh? ¿Y pues también digamos que eh hace parte de nuestra charla un espacio si tienen inquietudes, dudas o apreciaciones sobre lo que hemos visto, eh? Básicamente que esos van a ser las cuatro partes de nuestra charla en el día de hoy. ¿Vamos a hablar sobre, eh, el contexto no?

00:03:20:24 Entonces, eh, pues vamos a presentar los modelos con los que vamos a trabajar en el día de hoy. Entonces vamos a a presentar dos modelos, eh, utilizando el enfoque dinámica de sistemas para proponer los experimentos. Sí. Vamos a a mirar, Eh, Digamos que, eh, estamos modelando como el agente de ventas de una compañía de seguros. ¿Cierto? Eh, Tiene mayor o menor permanencia en esa compañía.

00:03:50:15 De acuerdo a diversos incentivos que se le ofrece. Entonces, eh, los dos modelos están relacionados con, eh. Digamos que la dinámica de permanencia o la permanencia que tiene esta persona en en esta empresa y vamos a exponerlo desde dos modelos. El primero es un modelo que pues está eh digamos construido a partir de en un escenario de motivación.

00:04:19:12 Sí, Entonces, eh, en ese modelo, eh se afirma que la productividad de los agentes es una función de su motivación. ¿Si el agente está motivado, pues muy probablemente la permanencia de la empresa sea mayor, eh? Porque la motivación está relacionado con su nivel de éxito en esa empresa. ¿No? Eh, También digamos que ese modelo permite evidenciar que los agentes más exitosos son los que eh se motivan más.

00:04:51:09 ¿Y eso tiene pues una real y mentación positiva o una realimentación de refuerzo, eh? Pero pues los que no están motivados pues no tienen un buen desempeño y pues también va proporcionalmente como en detrimento de esa permanencia que puede tener si la motivación baja, si de por debajo eh, o cae por debajo de cierto nivel de cierto umbral, pues digamos que eh, esos agentes deciden trabajar, pues irse a trabajar a otro lado.

00:05:30:17 Pero entonces, en este primer modelo tenemos entonces, eh, un modelo en donde trabajamos un poco con la motivación del vendedor. Si ese es el modelo principal, entonces lo que tenemos es, eh, un stock que lo hemos llamado motivación. ¿Hay un ajuste de esa motivación que depende de un tiempo, eh? ¿Y efectivamente pues el ingreso de la motivación y yo creo que es en general para la mayoría de los empleados o el personal que hace parte de la empresa, pues el ingreso no?

00:06:02:17 Cuando eh arranca el agente de la empresa, pues entonces eh, la empresa tiene una política de subsidios, entonces la política de subsidio está relacionado pues con un porcentaje de su salario y también cuánto dura ese subsidio. Entonces, estos dos elementos van a ser muy importantes porque son elementos que vamos a considerar en nuestros escenarios. ¿El subsidio, o sea, cuánto eh ingreso de más podría tener mientras que arranca?

00:06:50:02 ¿Y cuánto podría durar ese subsidio? ¿Eh, Pues también el ingreso tiene que ver con los meses de de de ventas, eh? Las ventas también, pues están relacionadas. Lo que podría conocerse como una comisión. Sí, y el esfuerzo del EH, del del agente, pues depende de la motivación y de otras variables. Entonces, en este modelo lo que tenemos es un escenario de, eh, motivación, en donde tenemos digamos que varios elementos, eh mmm, aquí lo que tenemos, bueno, antes de, digamos, de de seguir, eh, cuando ustedes están en esta era arquitec en la parte general, en los ajustes del modelo.

00:07:26:05 Aquí en el tercer ícono de la parte de abajo, claro está el lado derecho, pues aparece la parte de análisis, de sensibilidad. Un periodo que es análisis de pago y optimización de por sí. ¿Digamos que este larguito arquitec, pues trae digamos acá para poder hacer análisis de sensibilidad eh? Que es el los análisis de sensibilidad es hacer eh, un número de corridas o de simulación variando algunas variables y pues puedes mostrar las gráficas de cómo puede variar la motivación.

00:07:47:16 Sin embargo, lo que vamos a presentar, digamos en el en el no un poquito de Python es un poco diferente porque podemos ir un poco más allá y hacer comparaciones con una línea base que de pronto acá no es tan evidente. Sin embargo, digamos que eh de de de esas, eh buenas prácticas iniciales. Lo que podemos hacer es un análisis de sensibilidad.

00:08:18:26 ¿Acá entonces tenemos, tenemos el tiempo, estamos hablando de meses, eh, hay un tiempo de simulación de 12 meses y bueno, hay otros elementos simplemente acá lo que tengo es la utilización de unos módulos en donde la motivación y lo que les acabo de mostrar pues se mide a través de unas métricas y en particular la métrica que queremos analizar es el tiempo de permanencia o tenemos que aparece en EH en las métricas?

00:08:32:01 Listo, Entonces ese es como, eh, la salida que queremos revisar a partir de unos cambios que tenemos, eh hacemos digamos que.

00:09:14:04 La la ejecución y efectivamente digamos que tenemos ahí el el modelo corriendo. El otro modelo que tenemos para presentarlo de una vez es un modelo en donde la permanencia del agente está relacionado con el mercado, o sea con la dinámica de mercado que tiene, pues el negocio de la venta de seguros. ¿Entonces en este escenario, eh el agente sabe y conoce que hay clientes que pagan mucho en sus pólizas de seguro, mientras que otros clientes pagan poco de de acuerdo como a ese tipo de pólizas que puedan tener, eh?

00:09:49:29 Pero. Pues el agente quiere que tener acceso o tener dentro de su portafolio a los clientes que pagan mucho. Sin embargo, y eso también es algo que pasa en la realidad, muchas veces el agente le vende a esos clientes que no pagan tanto en sus pólizas, eh, con el fin de que tenga referidos, Es decir, que eh, tengan personas, eh, que tengan un perfil, eh, un poco mayor y eh, acceder a esos clientes que pagan, eh, mucho más por sus pólizas.

00:10:16:23 Entonces un camino es, digamos que tener acceso a todos los clientes. Hay unos que pagan mucho, hay otros que pagan menos, pero los los que pagan menos lo pueden llevar a esos clientes que pagan más por sus pólizas. ¿En este escenario, los agentes, eh, no se ganan la vida solamente vendiendo los clientes con pagos bajos, eh? Porque pueden irse, sino lo que interesa es acceder a ese mercado de los clientes con pagos altos.

00:11:02:15 ¿Porque eh, pues digamos que, eh, no va a tener las comisiones necesarias y pues los ahorros que pueda tener eh? ¿Pues se elevan ahí, no? Entonces es un poco también la dinámica de mercado que tiene, presentemos ese modelo. ¿Entonces ese modelo tiene acá varios elementos, entonces ese es como el principal, eh? De pronto puede parecer complejo, pero es digamos que es, eh, no es tan eh, pues tiene muchas, muchos convertidores, muchas variables, pero básicamente que aquí lo que tienen es que los clientes del nivel uno, que son esos clientes que pueden pagar, es mucho, eh, eh, Digamos que lo direccionan a otros clientes de nivel uno.

00:11:27:12 ¿Sin embargo, también tenemos unos clientes de nivel dos, que son esos referidos eh? ¿Que digamos que, eh, esos referidos que también se pueden volver clientes, no? Entonces ahí hay como una dinámica de los clientes que pagan mucho. Me refiero a los clientes que pagan, eh, perdón, los clientes que pagan menos a los clientes que pagan mucho y pues tenemos, digamos, nuestro modelo.

00:12:11:07 Hay otros factores también en este modelo, la priorización del esfuerzo. Entonces, qué tanto esfuerzo, eh se modela para poder acceder a los clientes de nivel uno a través de los clientes de nivel dos y también por aquí tenemos, eh, la parte de los subsidios que también aparecen en el anterior modelo. Entonces tenemos el subsidio eh, de arranque, si el EH, esos agentes nuevos que llegan a la empresa, la empresa dice vamos a tener un subsidio, porque muy probablemente mientras que hace todo su eh, portafolio de clientes va a tomar un tiempo y pues si no tiene ingresos se va a desmotivar y se va a ir, ni siquiera va a durar pues un periodo considerable

00:12:45:20 ¿y eso pues a la empresa le ocasiona un mayor gasto y también aparece por cuánto tiempo voy a mantener ese subsidio? O sea, realmente la empresa quiere evidenciar la política de subsidios en términos de cuánto, cuánto adicional a su ingreso y además de eso, por cuánto tiempo lo mantiene. Dice que los dos modelos aparece el EH, los las dos, los dos incentivos y pues aparecen las métricas, que también aquí, lo mismo que en el anterior, queremos evaluar el tiempo de permanencia que tenemos en esta etapa.

00:13:24:13 ¿Listo, ya después de presentar los modelos, pues entonces eh, lo llevamos a eh, un notebook de de Python eh? Yo he venido trabajando pues en notebook eh, que me brinda colab que es de gmail, es abierto entonces no notebook. Y pues vamos aquí a traer nuestros modelos. Entonces inicialmente lo que tenemos que hacer es, eh, instalar la librería desarrollado por el MIT en una librería abierta que se llama País Sede.

00:13:57:28 Entonces, eh, hacemos la instalación. Esta librería ya la habíamos presentado en otros momentos. ¿Es una librería que me permite manejar eh modelos de dinámica de sistemas de varios software eh? Y hace una transformación a un python y pues digamos que allí se abren las posibilidades para trabajar otras herramientas muy interesantes para complementar el análisis que tenemos. Recuerden que lo que queremos es complementar.

00:14:28:01 ¿En ningún momento va a reemplazar lo que podemos analizar eh en Estelar Kit, con lo que podemos analizar en Python no? Entonces eso es importante tenerlo en cuenta. ¿Vamos a importar entonces aquí simplemente instale la librería, eh? Hay otras librerías ya instaladas. ¿En este caso, podemos necesitamos utilizar NumPy y pandas, eh? Simplemente las importamos comenzando por la librería que acabamos de instalar.

00:15:09:07 Porque es así, no está por defecto, las otras no hay que instalarlas porque ya las trae este sistema o esta plataforma de cola, Entonces ahí las hemos importado y vamos a traer aquí nuestros modelos, eh, nuestros modelos. ¿Entonces yo los tengo en una extensión, eh? MTL que es una extensión que utiliza eh otro software de dinámica de sistemas, pero pues digamos, es el mismo modelo que tenemos y aquí entonces los traemos ya utilizando la librería de EH, países.

00:15:51:27 Entonces aquí lo que estoy haciendo es, eh, trayéndolos, o sea, trayendo esos modelos hacia una conversión a eh Python. Fíjense que aquí también ya aparecen los dos modelos y son los dos modelos que tenemos que les acabo de mostrar. Entonces por un lado tenemos el modelo de motivación, entonces eh dinámica de la motivación del agente de ventas y por el otro lado tenemos el EH, la dinámica de mercado del agente de ventas, ese no lo habíamos simulado, simulemos lo y pues ahí aparecen los comportamientos del modelo.

00:16:37:10 Sí, Entonces aquí ya hicimos una corrida en este la arquitectura y aquí podemos también hacer en una corrida de, por ejemplo, motivación modelo. Entonces, eh, podemos decir varios, eh es igual a motivación modelo que aquí ya aparece, Sí, punto run. Lo que estemos haciendo con este comando es, eh, ejecutando el modelo. En este caso el modelo que está relacionado con la motivación, entonces ahí lo ejecutan.

00:17:13:23 No me lo muestra, pero le voy a decir por favor, muéstreme los cinco primeros, eh, valores. ¿Lo que estoy haciendo aquí es una sintaxis que los que han manejado, eh, Python, eh? Pues sabe que está relacionado un poco con a pandas la librería. Entonces ahí estoy ejecutando el modelo y trayendo pues eh, los cinco, las cinco primeras filas en los tiempos de la simulación que viene el modelo y los diferentes pues elementos que tengo en mi modelo.

00:17:47:02 Listo. Entonces hasta ahí lo que hemos hecho es instalar la librería especial para Dinámica de sistemas. Importamos esa librería y otras auxiliares. ¿Eh? Traemos los modelos, eh, de los archivos, eh, eh. Y aquí hacemos una corrida simplemente para, eh, revisar qué es lo que está pasando. Algunos. Algunas columnas aparecen en constante, eh, otras, eh. No he. Esto, eh, tenemos aquí.

00:18:28:26 Okay, listo. Entonces ya tenemos los modelos, los dos modelos. Y vamos a empezar entonces con la, eh, con la experimentación o los experimentos. Para eso necesitamos utilizar una función adicional. Entonces ya la traigo para acá y la la explicamos rápidamente. Lo que está haciendo esta esta función sí es, eh, tomando, eh, lo que tiene que ver con el parámetro de permanencia para ambos modelos, el modelo de mercado y el modelo de de motivación.

00:19:03:16 Sí. Y colocándolo en cero. Eso es lo que estamos haciendo, como en ese primer escenario. Entonces estamos organizando, sí, para que podamos hacer la comparación con la columna EH de permanencia de nuestro modelo a través de esa función que se acaba de que pues digamos de implementar. ¿Listo, eh? ¿En nuestros modelos necesitamos crear como, eh, una línea base, no?

00:19:30:01 ¿O sea, tenemos este modelo, tenemos nuestro modelo de mercado, el de motivación y vamos a crear como una línea base cómo va a ser esa línea base? Pues realmente se van a evaluar dos políticas o dos estrategias en la política que va a ser o el subsidio de arranque. ¿Sí, cuánto de más para el ingreso y la longitud de ese subsidio?

00:19:54:03 ¿O sea, por cuánto tiempo lo vamos a mantener? Esas dos políticas las vamos a evaluar, pero necesitamos entonces primero colocar una línea base. Vamos a colocarla aquí en nuestro modelo y vamos a decir lo siguiente. Vamos a decir que la base.

00:20:27:14 Sí, entonces va a correr esta función, pero colocando el subsidio en el arranque de subsidio en cero y la longitud del subsidio en cero, esa longitud está en meses. Entonces vamos a decir que inicialmente no hay subsidios para esos nuevos agentes que arranca cuando lo ejecutamos. El resultado está relacionado con el bloque de permanencia. ¿Entonces, qué me está diciendo acá?

00:20:58:00 ¿Me está diciendo el modelo de mercado para la variable permanencia? Sí, si con un subsidio de cero y una y un tiempo de cero para ese subsidio, pues me va a dar que el tiempo va a ser 6.8875 meses en el modelo de mercado y en el modelo de motivación 10.625. Okay, pues eso lo trae de acá. Entonces miremos lo siguiente.

00:21:24:28 Entonces voy acá a ir a en la parte de edición. En este momento yo el modelo que se había planteado inicialmente era un modelo con 0.5 en ese ingreso adicional y se iba a mantener durante seis meses. Lo que estamos diciendo es que vamos a colocar cero de subsidio y la cantidad de meses también cero.

00:22:19:19 Listo. Si yo ejecuto con esos dos parámetros y me interesa mirar la métrica de permanencia que la tengo acá, pues efectivamente, fíjense que el valor en todos los meses es de 10.6, que es el valor que tengo acá 10.625. Entonces lo que estoy haciendo es colocar ya no en mi modelo, en este la arquitecta también aquí lo puedo colocar, esto es mi línea base, si 10.625 que es lo que me arroja acá y de igual forma para mi otro modelo que es mi otro modelo, esas variables están aquí en financia, entonces eso aparece que el subsidio de arranque 0.75 Fíjense que aquí el subsidio es un poco mayor, le digo que es cero y eh,

00:22:28:15 la longitud o el tiempo va a ser el cero. Es el punto.

00:22:38:28 Voy a mis métricas. Y aquí tengo una gráfica.

00:23:12:14 ¿Limpiemos un poco los valores, eh? Tenemos de nuevo y fíjense que aquí me aparece 6.875 6.875 Sí. Entonces lo que he hecho es simplemente colocar en cero las dos políticas que voy a evaluar, que hacen parte de mis experimentos. Eso es lo que he hecho ahí y pues digamos que lo compruebo acá en mis modelos, en este la arquitecta y efectivamente eh, son los mismos valores que tengo acá en el modelo.

00:23:41:07 Listo, entonces vamos a trabajar esas dos variables, tanto el subsidio como cuánto tiempo vamos a tener ese subsidio y vamos a arrancar con el primer escenario. Entonces vamos a tener acá nuestro primer escenario. Sí, entonces nuestro primer escenario, vamos a variar.

00:24:04:14 ¿Variar, eh? Perdón, un segundo.

00:24:12:04 Eh, El primer escenario. Entonces vamos a variar el subsidio.

00:24:47:20 ¿De arranque? Sí, de inicio. Y vamos a dejar constante el tiempo de del subsidio. Entonces, mientras que varía, va variamos una variable. Pues entonces, eh, el otro. La otra va a quedar constante. Entonces tenemos lo siguiente. Entonces vamos a crear un arreglo.

00:25:10:27 Sí. Entonces lo que tenemos aquí es que tenemos para el subsidio de arranque o de inicio para el nuevo agente. Va a variar desde cero hasta uno en pasos de punto cero cinco. Eso me van a dar, digamos, 20 valores. Y la longitud del subsidio va a permanecer en tres meses. Entonces, lo que tenemos de forma gráfica para este primer escenario es lo siguiente.

00:25:44:21 Entonces, mientras que vamos a ir aumentando el subsidio desde 0.1, desde cero, perdón, hasta uno, Eh, eh, vamos a mantener en vamos a permanecer durante 20 meses con con estos valores. Sí. Entonces se va a permanecer el subsidio, pero el subsidio va a variar durante esos primeros 20 meses. Eso es lo primero que vamos a cambiar. Esas dos variables es la primera política que vamos a evaluar.

00:26:42:28 ¿Vamos a correr a través de lo voy a dejar acá, ya lo explico porque se demora un poquito, eh? ¿Lo que estamos haciendo acá es este subsede, subsidio, eh? ¿Lo estamos eh corriendo todo en todo el modelo, es decir que estamos haciendo 20 simulaciones eh? Para poder comparar. Entonces en esta parte estamos utilizando la función auxiliar de runner, que fue la que eh que tenemos por aquí arriba, en donde lo que hacemos es, eh, evaluar la permanencia, o sea, la salida es la permanencia, pero lo estamos evaluando a través de 20 simulaciones que tienen que ver con los con el subsidio y cuánto se mantiene ese, por cuánto tiempo se mantiene ese subsidio ahí, como

00:27:15:00 lo ven, digamos, se está demorando en gran parte y es porque pues está haciendo varias simulaciones al mismo tiempo para que nosotros podamos comparar. ¿Si entonces en las pruebas que he hecho para 20 simulaciones, pues se demoran entre tres minutos, tres minutos y medio eh? Entre más simulaciones ustedes quieran evaluar o entre más variaciones ustedes quieren evaluar, pues el tiempo pues también va a aumentar un poco.

00:27:46:00 Si entonces este primer escenario es el que tenemos, podemos evaluar o vamos a evaluar un segundo escenario en donde vamos a tener el subsidio postal y la longitud de tiempo o el tiempo en que se mantiene ese subsidio variando. Entonces ahí tenemos otra posibilidad y hasta una tercera en donde los dos varían. ¿Qué es lo que queremos comprobar con con estas variaciones, eh?

00:28:11:15 ¿Cuál modelo? ¿Si cuál es la respuesta del modelo en cuanto a la permanencia? ¿Ya lo ya lo vamos a mirar, eh? ¿Digamos que en un momento, cuando nos arroje los resultados, eh? Eso sí se puede demorar un poco. ¿Entonces, si quieren hacer 50 variaciones en variaciones, pues entonces se va a tomar un poco más eh, de tiempo, eh?

00:28:46:13 ¿Eso es bien interesante, no? Porque le permite a uno evaluar sin llegar y hacer los cambios eh, manuales, porque fíjense que ahora cuando lo miramos aquí sí, entonces yo venía a la parte de los start ups, sucede subsidio y longitud. ¿Ahora bien, pues digamos que Estela lo puede hacer uno acá también en la parte de sensibilidad, cierto? ¿Eh, colocando los números de corrida y aquí pues las variables que nosotros queremos como evaluar eh?

00:29:13:05 Sin embargo, la forma en que se presenta puede ser un muy interesante y complementario en Python. ¿Entonces bueno, ahí ya corrió, ya tengo, digamos, en la memoria del computador, eh, en donde estoy parado eh? De Google, eh la información y ahora pues la vamos a presentar, entonces vamos a presentarla de la siguiente forma, o sea, graficarla para los dos modelos.

00:29:18:26 ¿Qué pasa con la variación de esas variables?

00:29:28:25 Ah, bueno, aquí me muestra. Algo que tiene que ver con PLT.

00:30:09:20 Bueno, el problema que aquí me lo muestra es una librería de de Maple, pero, eh, no hay ningún inconveniente. Lo que no me salen son como los títulos, pero ahí lo podemos revisar. Entonces fíjense que el la línea naranja es el modelo que está relacionado con la motivación, la línea azul, el modelo que está relacionado con el modelo de mercado y me dice que pues el subsidio de ese subsidio ingreso como tiene relación con el valor de EH de la línea base, sí.

00:30:20:28 De la línea base, porque también un segundo punto lo lee. A ver si.

00:31:02:02 Porque me faltan son los títulos. Entonces la parte de la X, el eje vertical me indica con respecto a la línea base, como es el incremento. Entonces lo que podemos ver aquí es que los dos modelos, pues no tienen mayor diferencia si a medida que el subsidio va aumentando el tiempo de permanencia con respecto a la línea base, pues aumenta 1.4, 1.5 meses, sí, hasta uno punto casi 55 meses, o sea casi dos meses, Aumenta la línea de permanencia bajo esta, eh, este experimento.

00:31:30:02 Entonces, en el momento en que mantengo que aumento el subsidio y lo mantengo por, eh, los tres meses, si lo mantengo constante en tres meses, pues entonces los dos modelos, eh, se acercan al tiempo de permanencia. Eso es lo que me está mostrando acá de pronto el mercado. El modelo de mercado es mucho más lineal, una pendiente constante, pero pues no hay mayor diferencia.

00:31:54:22 De pronto en punto cinco del subsidio empieza pues ya a abrirse como una brecha. Entonces evaluamos mi primer escenario. Ahora bien, miremos un segundo escenario. Entonces vamos a tener lo siguiente.

00:32:12:14 Vamos a tener lo siguiente Vamos a evaluar.

00:32:53:26 El producto modelo. Y tenemos aquí lo siguiente. Vamos a evaluar entonces que la longitud del subsidio sea el tiempo que permanece. El subsidio va a cambiar. Si va a ir creciendo, se va a mantener en en 12 meses. O sea, va a ir de 0 a 12 meses. ¿Vamos a mirar la implicación y pues el subsidio va a mantenerse en punto cinco, El ingreso, entonces lo que tenemos es esto va a ir creciendo a medida que pasa el tiempo, en cuánto se mantiene ese subsidio, pero pues el subsidio va a permanecer, eh?

00:33:35:19 Igual, entonces vamos a generar entonces. En otra forma, en otra forma gráfica, para verlo un poco como en barras, como lo teníamos. ¿Y tenemos esto, no? ¿Entonces mantenemos el subsidio en punto cinco, pero vamos a mirar qué pasa si aumentamos de 0 a 20 meses ese subsidio? ¿O sea, cuál es la implicación si nosotros mante, eh, aumentamos, eh, el tiempo de permanencia, ese subsidio sobre nuestro modelo?

00:34:10:25 Vamos entonces a hacer la corrida. ¿Recuerden que este, esta parte si se demora un poco más porque estamos haciendo varias simulaciones al mismo tiempo, entonces acá se demora un poco, un poco más y lo que queremos es mirar qué pasa con los dos modelos, no? Estas gráficas que se muestran, digamos, en esta parte, son gráficas que eh son muy chéveres porque me está mostrando la variable permanencia en dos modelos diferentes comparados con una línea base.

00:34:56:17 Eso es digamos que directamente en en este plano no es como tan directo tendría uno que tener, eh varios, varias gráficas y varias gráficas para poder poder identificar en que lo que está como como se están relacionando, digamos, o aquí al otro modelo, el de motivación. ¿Entonces aquí yo tengo el de permanencia de este modelo eh? Y por otro lado, en un archivo aparte tengo el de mercado, entonces eh, pues digamos que siempre en la construcción de modelos tenemos que tener claro un poco la modularidad y la estabilidad.

00:35:27:18 Por eso también digamos que trae algunos elementos como los módulos. Fíjese que estos módulos me permiten también organizar un poco mi modelo, porque este tiene muchas cosas y si yo lo monto ahí, digamos cercano a ellos, pues va a ser difícil también como de mirar los niveles o la relación en un nivel mucho mayor. ¿Entonces, a pesar de que traen módulos, si yo coloco el otro modelo de merca de motivación, pues va a ser hasta bien complejo eh?

00:36:06:14 ¿Visualizarlos cuando yo ya lo traigo acá a Payton, cierto? Pues entonces estoy comparando dos modelos. Podría comparar tres modelos, cuatro modelos y eso termina siendo eh bien interesante porque le da mucha más fortaleza a partir de de estas herramientas. ¿Aquí la simulación se demora pues un poco porque está haciendo pues varias corridas, eh? Al mismo tiempo. Sí, Entonces ya creo que va a terminar dos minutos con 16 más o menos entre dos minutos y tres minutos.

00:36:38:03 ¿Eh Dura pues la corrida de los 20 datos en EH? O sea, esta lo que está haciendo es corriendo eh, variando dos variables que tienen 20 variaciones, cada una en dos modelos diferentes para arrojar lo que tiene que ver con una variable de salida que es eh, la permanencia de agente en en la empresa. Por eso digamos que que se genera un poco allá lo ejecuto.

00:36:50:26 Vamos entonces a mostrarlo, vamos a a comparar un poco qué es lo que tenemos.

00:37:26:02 Bueno, ahí me sale un poco, pero es simplemente los títulos que estoy utilizando. Lo del mapeo no lo tengo importado, pero entonces tengo lo mismo, tengo el modelo de mercado, tengo el modelo de motivación. Ahora lo que estoy variando es la longitud del subsidio. Estoy diciendo que va desde cero hasta más o menos 19, eh, meses. ¿Qué pasa si yo vengo aumentando la duración de ese subsidio comparado con la línea base?

00:37:57:05 O sea, este 12345 es la relación entre la línea base y este, esta ejecución o con esta variación. Entonces me dice que si yo varío esta variable, pues fácilmente que el modelo de mercado voy a tener cinco veces más la permanencia de lo que tenía sin eh hacer estas variaciones en la longitud del subsidio. ¿Aquí ya la diferencia es más, eh, más evidente, no?

00:38:33:22 Mientras que el modelo de motivación no tiene ninguna implicación con si yo mantengo o aumento el el subsidio, el modelo de mercado, si me muestra una diferencia significativa, O sea que el tiempo de permanencia, si yo aumento el tiempo del incentivo, pues va a ser mucho mayor, más o menos casi seis veces comparado con la línea base en donde yo no ofrezco incentivos, entonces ese digamos que puede ser un poco más interesante.

00:39:12:25 Ahora miremos la variación de los dos. Entonces tenemos por un lado, eh, el subsidio, que lo vamos a variar, vamos a arrancar desde 0.05 hasta uno, eh, en pases de punto cero cinco, pero vamos a ir haciendo un desmonte si de el tiempo que vaya a mantener ese subsidio. Entonces en el primer digamos que en la primera simulación tengo un.

00:39:38:06 Una que un un tiempo mucho mayor y por ahí voy a ir haciendo el desmonte. Entonces en menor tiempo, o sea, la gente que ingresa nuevo a la empresa en el primer mes, pues eh, va a tener digamos que un subsidio por, no sé, seis, ocho meses, en el segundo año ya va a cuatro, en el tercer año tres.

00:40:01:21 O sea, ese subsidio en temas de tiempo se va a ir disminuyendo, pero también pues va a ir aumentando. O sea, el subsidio se lleva más tiempo, pues el subsidio va a ser menor, pero durante poquitos días o pocos meses que que permanezca. Entonces es una política, pues digamos bien interesante en donde se quiere evaluar como eh, digamos que trabajan los dos.

00:40:34:20 Vamos a hacer esta corrida, entonces lo mismo vamos a hacer las variaciones de dos variables en dos modelos, 20 veces para cada uno. ¿Entonces ahí es donde tenemos un poco, digamos que que la demora en nuestro no? Entonces por el momento hemos evaluado dos escenarios. ¿Si vamos a mirar el último, entonces el primer escenario, eh? Mantenemos un subsidio constante y lo que hacemos es que, mmm, lo evaluamos aumentando el tiempo.

00:41:13:28 Ese subsidio. Segundo escenario, lo que hacemos es ir aumentando el subsidio. Perdón. Este es el primer escenario que teníamos en el primer escenario, el subsidio lo aumentamos, vamos aumentándolo y el tiempo que mantenemos ese subsidio es constante. En este caso tres meses. Esto segundo escenario, mantenemos el subsidio constante, o sea, siempre va a ser punto cinco del valor del ingreso que tiene.

00:42:07:19 ¿Pero entonces vamos a evaluar qué pasa si aumentamos el tiempo en donde garantizamos ese subsidio y el escenario número tres es donde aumentamos el subsidio? ¿Qué pasa si aumentamos el subsidio? ¿Pero qué pasa si a la vez? ¿Pues también vamos disminuyendo, eh? El tiempo de permanencia de ese subsidio y los estamos comparando en dos modelos. Entonces, en el primer modelo vemos que si nosotros permanecemos constante el tiempo del subsidio, pero eh, lo vamos eh aumentando, pues el modelo de mercado, que es el modelo en donde el agente busca eh a clientes o la finalidad de buscar clientes de mayor con mayor pago en sus pólizas, pero lo hace a través de una estrategia de referidos,

00:42:40:11 ¿no? Entonces ese modelo digamos que tiene una pendiente constante y comparado con la línea base en donde no hay incentivos, tenemos digamos que un incremento de permanencia en la permanencia. ¿El eje X es la permanencia de 1.5, casi dos meses más en ese segundo escenario, cierto? Lo que vemos es que el tiempo de permanencia en el modelo de mercado, en donde la gente lo referido es lo que ya hablamos, casi estamos de seis veces más sobre la línea base.

00:43:03:26 O sea, el tiempo de permanencia es mucho mayor. Y en este último que estamos variando los dos vamos a colocar entonces para comparar con la línea base como mejora en promedio con respecto a la línea base. La permanencia.

00:43:35:10 Y tenemos, eh, lo siguiente. ¿Entonces, en este caso aumentamos el incentivo, disminuimos el tiempo en el que se mantiene ese incentivo y los modelos me muestran lo siguiente El modelo de motivación, eh? Pues digamos que eh interesante porque eh, durante que el subsidio arranca pues eh, se mantiene. Pero fíjense que es un modelo que no tiene tanta implicación.

00:44:06:07 El tiempo sí. O sea, como ya no se va a mantener el subsidio sino va a ir haciendo recorte en ese tiempo de subsidio, pues ese modelo tiene una baja considerable, tiene un pico muy alto, pero es pues bueno. ¿Sin embargo el el modelo de mercado, eh? Estas dos variaciones hacen que tenga un incremento mayor. ¿Fíjense que los números comparados con la línea base son mayores entre los dos eh?

00:44:32:29 Pero es pues se mantiene constante, o sea en tiempo de permanencia constante. ¿Y pues digamos esto para la empresa, eh, eh? Pues no es tan descabellado, a pesar de que aumenta cierto el el adicional que se le da en el ingreso, pues digamos que por otro lado va haciendo el desmonte en en el tiempo. ¿Qué pasa si yo hago el desmonte en el tiempo, pero voy aumentando?

00:45:15:21 ¿Digamos que, eh, el valor del subsidio ya tendría que irse a un tema financiero En temas de cuánto? Pues valdría para la empresa mantener este escenario. Si este escenario. ¿O este escenario? En todo caso, digamos que si uno lo ve comparado con la línea base, el tercer escenario me muestra un tiempo de permanencia, porque esta es la mejora en el tiempo de permanencia con respecto a la línea base, que no tengo incentivos, pues digamos que los valores son mucho más grandes que los que tenemos.

00:45:51:17 ¿Si Entonces bueno, digamos que ahí es interesante porque fácilmente hemos podido evaluar tres escenarios, no dos escenarios como lo habíamos planteado inicialmente, eh? Variando dos políticas, en este caso los subsidios y el tiempo en que se mantienen esos subsidios para dos modelos diferentes sí que pues se pueden construir en EH este la ARQUITEC y llevarlos allá. Que son los que tenemos acá.

00:46:19:03 Entonces digamos que, en conclusión, pues ampliamos un poco, complementamos, podemos hacer evaluación si tenemos tres o cuatro modelos diferentes, porque a veces lo que yo quiero es tener ese modelo, compararlo con otro en archivos diferentes los puedo subir algún proceso también de línea base y pues empiezo a evaluar los experimentos que son diferentes escenarios que yo puedo tener para mis diferentes modelos.

00:46:46:16 ¿Entonces bueno, digamos que eso es en general lo que queríamos presentarles para el día de hoy, eh? ¿Tres escenarios evaluando, eh para dos modelos y dos variables en cada modelo que les son las variables son las mismas variables, no? Entonces bueno, en ese momento pues creo que podemos dar paso a las inquietudes o preguntas que puedan tener nuestros asistentes.

00:47:09:06 Perfecto Alexander, muchas gracias por esta presentación. Invito a los participantes que si tienen alguna consulta en este momento no la dejen en el chat. En este momento no tenemos eh ninguna por parte de los participantes. Voy a dejar en este momento la encuesta en pantalla, la cual mencioné al principio para que por favor nos dejen allí sus comentarios.

00:47:59:28 ¿Eh? ¿Algo que quieras agregar? ¿Alexander? ¿Antes de finalizar eh? Bueno, no ya para como resumir lo que lo que hemos visto. ¿Digamos que en este la arquitectura ha integrado la parte de sensibilidad, no? Aquí en el modelo podemos hacer unos análisis de sensibilidad, pero unos análisis de sensibilidad de este modelo que ganamos con Python, pues digamos hacer unos análisis de sensibilidad o experimentos también como se le conocen, contempla dos, tres o cuatro modelos y eso digamos que fortalece la intención acá de, digamos, mostrar estas integraciones es mostrar como eh, todo el potencial que se puede tener utilizando como los dos ambientes.

00:48:27:21 Por un lado es el arquitec, que me permite evidenciar la dinámica de una forma gráfica eh entender el problema real o el escenario real, eh, ajustarlo. ¿Pero por el otro lado también digamos con herramientas o las librerías de Python y estas que serán desarrollados especialmente para dinámica de sistemas, podemos, digamos que fortalecer no? ¿O sea, como maximizar el entendimiento eh?

00:48:52:22 ¿Y pues digamos que complementa muy bien eso, eso como para terminar, eh? Hemos tenido dos charlas anteriores también un poco hablando de estas integraciones, eh, que me parece que es importante que que que se tengan en cuenta, pues en el proceso de modelado y simulación, eh, con eso no, no tengo nada más que que que agregar. Muchas gracias Liza.

00:49:18:29 Muchas gracias a nuestros asistentes. ¿En pantalla les presento mi correo electrónico eh, por si tienen una duda y también pues digamos los contactos de de software CHOP eh? También pueden pasar por el micrositio de del software de este la arquitectura y ahí también. O otros videos que les pueden también ayudar un poco a entender todas las herramientas y virtudes que tiene el software para el modelado.

00:49:47:14 La simulación y por supuesto, la toma de decisiones en diferentes áreas de las de las empresas y compañías. Muchas gracias. Ya están otra, otro, otra próxima charla. Muchas gracias. Para mayor información respecto al software o en temas relacionados, no dude en contactarnos a través del correo electrónico, entrenamientos arroba gmail punto com o visitar nuestra página web Triple W punto software Guion shop puntocom.