Una sala que grita: así nació la simulación empresarial
Ochenta estudiantes gritan, gesticulan y se ríen mientras cuentan fichas de póker. No es una excursión a Las Vegas. Así describió John Sterman, profesor de MIT Sloan, una sesión del Beer Game en su aula, en un texto publicado en octubre de 1992 en la revista OR/MS Today.
Tres décadas después, la escena se repite en escuelas de negocio de todo el mundo, ahora en pantallas y, cada vez más, con inteligencia artificial capaz de inventar situaciones en segundos. La pregunta que se hacen los profesores más influyentes del MBA ya no es si conviene usar simuladores de negocio, sino qué hace que una simulación enseñe de verdad.
Sus respuestas, separadas por generaciones y por instituciones, coinciden en algo incómodo para quien cree que basta con un buen escenario: el aprendizaje no ocurre durante el juego, sino en la reflexión que viene después.
MIT Sloan y el Beer Game: el simulador de vuelo para gerentes
Sterman, titular de la cátedra Jay W. Forrester de Gestión en MIT Sloan, sostiene una analogía sencilla. Ninguna aerolínea pondría a un piloto al mando de un avión real sin horas de simulador, escribió; a los gerentes, en cambio, se les entrega una organización con poco más que la teoría del aula. De ahí nació la idea de los management flight simulators: entornos que comprimen el tiempo y el espacio para que el participante viva las consecuencias de largo plazo de sus decisiones.
El más famoso es el Beer Game, ideado a comienzos de los años sesenta por el grupo de Dinámica de Sistemas de MIT dentro de la investigación de Jay Forrester. Los resultados que documenta Sterman son brutales: los equipos acumulan en promedio costos unas diez veces superiores al óptimo posible. Al terminar, casi todos culpan a una demanda caprichosa. La revelación llega cuando el profesor muestra que la demanda pasó de cuatro a ocho cajas por semana y no volvió a moverse. El caos lo crearon ellos.
Sterman lo resume así: "It is a lesson no lecture can convey" (es una lección que ninguna clase magistral puede transmitir). Pero en ese texto advierte que un simulador, por sí solo, no alcanza. Para dar fruto debe ser más que un juego de negocios y estar inserto en un contexto formativo que invite a reflexionar sobre los modelos mentales con los que cada participante interpretó lo que vivió.
MIT Sloan trasladó ese concepto a la web. Su versión en línea del Beer Game se ha usado con miles de personas en universidades y empresas, y el material para instructores existe precisamente para conducir y cerrar la sesión con un debriefing bien llevado. La escuela, además, puso a disposición otros simuladores gratuitos a través de su portal LearningEdge, con títulos sobre precios, competencia entre plataformas y negociación climática.
Peter Senge, los micromundos y el aprendizaje experiencial
Si Sterman construyó los simuladores, Peter Senge los llevó a los consejos directivos. Su libro The Fifth Discipline, de 1990, vendió más de un millón de ejemplares y Harvard Business Review lo incluyó en 1997 entre los libros de gestión fundamentales de los 75 años anteriores.
En esas páginas, Senge popularizó la imagen del micromundo como una cabina de entrenamiento para directivos y aprendices de administración, según recoge una ponencia de Georges Romme, de la Universidad de Tilburg. Su argumento parte de lo que llamó el dilema de aprender de la experiencia: las personas aprenden mejor haciendo, pero solo cuando el resultado de sus actos llega rápido y sin ambigüedad. En una compañía auténtica, las elecciones de peso muestran sus efectos con años de retraso o en áreas lejanas de la organización. El micromundo resuelve ese problema acelerando los plazos y acercando lo distante.
Romme puso la propuesta a prueba en cursos de grado y en un MBA ejecutivo. Los alumnos de posgrado valoraron alto el aporte de la simulación, incluso frente a su trayectoria laboral. Pero el hallazgo más útil fue otro: el beneficio no venía únicamente del software, sino de la retroalimentación del profesor, de los marcos teóricos que guiaban el análisis y de la combinación con lecturas, casos y discusión. Uno de los ejecutivos lo explicó en el cuestionario: alternar clase breve, simulación y discusión lo mantenía alerta, muy lejos de un seminario convencional.
Wharton: simulaciones con inteligencia artificial
Pocas voces del MBA han escrito tanto sobre simulaciones e IA como Ethan Mollick, de Wharton, codirector de sus laboratorios de IA generativa. Su equipo lleva una década construyendo simulaciones de negocios y docencia, con más de 100.000 usos por parte de estudiantes, según el artículo AI Agents and Education: Simulated Practice at Scale, que firma junto a Lilach Mollick y otros cuatro autores.
Su diagnóstico es el que cualquier catedrático reconocería: las simulaciones funcionan, pero son caras y lentas de crear. Exigen guionistas, programadores, diseñadores instruccionales y expertos en la materia, y aun así tardaban meses o años. Por eso, escriben, las simulaciones están "underutilized, despite their immense potential" (infrautilizadas, pese a su enorme potencial). La IA generativa, argumentan, baja drásticamente esa barrera de entrada.
Hasta aquí, la tesis de quien asegura poder armar una simulación con un chatbot. Pero ese trabajo enumera los límites con una franqueza poco habitual. La IA puede perder el hilo de la historia, caer en prejuicios, inventar con aplomo y alejarse del propósito pedagógico. En sus pruebas, rindió bien para negociar o presentar un proyecto a un inversor, y le costó sostener diálogos difíciles, conflictos o dilemas éticos. Los autores añaden que aún falta medir su impacto educativo frente a otras técnicas.
Lo revelador está en cómo diseñan su propio simulador. El ciclo de aprendizaje de Wharton concluye siempre con una etapa para consolidar lo aprendido. Y buena parte de la IA que incorporaron no está del lado del alumno, sino del docente: agentes que leen las transcripciones, sintetizan el desempeño de cada persona, detectan los errores comunes del curso y sugieren cómo orientar la puesta en común. Para Mollick, la IA no sustituye ese tramo final. Lo prepara.
¿Funcionan las simulaciones de negocio? Lo que dicen los datos
Durante años, el valor educativo de los simuladores se aceptó casi como un artículo de fe, reconocía Romme en 2002. Trabajos posteriores intentaron medirlo, y el balance es favorable, aunque con matices.
La referencia más citada es un metaanálisis de T. Sitzmann aparecido en 2011 en Personnel Psychology, que reunió 65 estudios con 6.476 participantes. Frente a grupos de comparación, quienes aprendieron con simulaciones obtuvieron un 20 % más de autoeficacia, un 11 % más de conocimiento declarativo, un 14 % más de conocimiento procedimental y un 9 % más de retención, según los extractos que reunió el especialista Karl Kapp.
La letra pequeña importa tanto como las cifras. Sitzmann encontró indicios sólidos de sesgo de publicación en este campo. Y precisó en qué condiciones dan resultado las simulaciones: cuando quien aprende participa de forma activa, cuando puede volver a jugar cuantas veces quiera y cuando la simulación complementa otros métodos en lugar de reemplazarlos. Usada como instrucción aislada, o comparada con otra actividad igual de participativa, la ventaja se esfuma.
Otro metaanálisis, de P. Wouters y colegas en el Journal of Educational Psychology en 2013, llegó a una conclusión parecida con 77 estudios: los juegos serios superan a la instrucción convencional, sobre todo cuando se acompañan de otros métodos, se repiten en varias sesiones y se juegan en grupo. Lo que no demostraron fue ser más motivadores. El entusiasmo del público, en otras palabras, no garantiza el aprendizaje.
Debriefing: el momento que no cabe en un prompt
Leídos juntos, Sterman, Senge, Mollick y las revisiones estadísticas dibujan un mapa coherente. La simulación es el detonante. El aprendizaje sucede en otro lugar: en el instante en que el profesor destapa que el pedido de los clientes subió una sola vez y luego se mantuvo, en los conceptos que dan sentido a la partida, en la conversación que convierte un error en una pregunta.
Eso explica por qué la llegada de la IA generativa no resuelve el problema que más preocupa a estos académicos. Fabricar una trama ficticia se ha vuelto barato; la propia Wharton lo celebra. Lo difícil sigue siendo lo que Sterman pedía en 1992: un espacio que obligue a revisar los supuestos con los que cada jugador actuó. Incluso Mollick, el más entusiasta con la IA, la pone a trabajar para que quien enseña llegue mejor preparado a esa instancia, no para saltárselo.
Volvamos a Cambridge. Aquellos jóvenes eufóricos frente al tablero no recibieron la enseñanza central durante el ejercicio. Les llegó al final, cuando descubrieron que el desorden era obra suya. Esa es la parte que ninguna herramienta automática entrega por su cuenta, y la que las grandes figuras del MBA llevan más de medio siglo reivindicando.
Casos de éxito de Eureka Simulations en IESE y la Universidad Latina
En IESE Business School, el catedrático Alejandro Lago dirige EXSIM, la simulación que Eureka desarrolló junto a esa escuela y que convierte la dirección de una empresa en una semana de inmersión total. Lo que más lo conmueve no es quién gana: es ver a un participante preguntarse si de verdad quiere ser CEO después de haberlo vivido en carne propia.
En Costa Rica, la Universidad Latina llevó las simulaciones de Eureka a sus siete sedes como apuesta institucional por el aprendizaje activo. Su decana de Ciencias Empresariales y Hospitalidad, Ana María Vega Chavarría, cuenta que antes habían probado otras opciones sin el efecto esperado y que con Eureka sus estudiantes ganaron un diferenciador real. Johnny Rojas González, coordinador general de la facultad, va más allá: asegura que cualquier institución que incorpore estos simuladores a su plan de estudios puede lograr un proyecto tan exitoso como el suyo.
Desde 2016, más de 40.000 participantes de más de 20 instituciones han pasado por la plataforma de esta empresa barcelonesa del grupo Kudzu Partners, que registra cada decisión de equipo ronda por ronda para que quien dirige la clase convierta la partida en aprendizaje medible.
Quien quiera profundizar en cómo encaja una simulación de negocio en un programa de MBA encontrará en el blog de Eureka una guía dedicada al tema.
Fuentes
- Sterman, J. D. Teaching Takes Off: Flight Simulators for Management Education. MIT Sloan; versión publicada en OR/MS Today, octubre de 1992.
- MIT Sloan. MIT Sloan Beer Game Online, Teaching Resources Library.
- Sterman, J. D. (2014). Interactive Web-based Simulations for Strategy and Sustainability: The MIT Sloan LearningEdge Management Flight Simulators. System Dynamics Review.
- The Fifth Discipline, de Peter Senge (1990). Ficha de Wikipedia.
- Romme, G. (2002). The Educational Value of Microworld Simulation. Universidad de Tilburg, International System Dynamics Conference.
- Mollick, E., Mollick, L., Bach, N., Ciccarelli, L. J., Przystanski, B. y Ravipinto, D. (2024). AI Agents and Education: Simulated Practice at Scale. Generative AI Lab at Wharton.
- Perfil de Ethan Mollick, Wharton School.
- Kapp, K. (2014). Abstracts of Three Meta-Analysis Studies of Serious Games, con los resúmenes de Sitzmann (2011, Personnel Psychology) y Wouters et al. (2013, Journal of Educational Psychology).
- Eureka Simulations. Sobre nosotros y LLMS.txt, actualizado el 29 de agosto de 2026.
- Eureka Simulations. Casos de éxito: Alejandro Lago, IESE Business School y Ana María Vega Chavarría, Universidad Latina de Costa Rica; testimonio de Johnny Rojas González en la página principal.
