Instrumentos de Decisión Árboles de Decisión

 

  Facultad de Ciencias Económicas Escuela de Estudios de Postgrado Maestría de Administración Financiera Sección C Curso: Administración y Toma de Decisiones Catedrático: Lic. MBA Juan Carlos González Meneses

INSTRUMENTOS DE DECISIÓN Y ÁRBOLES DE DECISIÓN

Walter José Bendfeldt Corleto - 201490455 Yeri Omar Toledo Landaverde - 200214509 Luis Fernando Meda García –  201490473  201490473 Frank Alexis Velásquez Rodriguez - 199915349 Guatemala, 11 de Octubre de 2014

 

 

CONTENIDO INTRODU CCIÓN ................................................ INTRODUCCIÓN ................................................................................................... ................................................... 4  OBJETIVOS.......................................................... OBJETIVO S............................................................................................................. ................................................... 5  OBJETIVO GENERAL ......................................................................................... ......................................................................................... 5  OBJETIVOS ESPECÍ ESPECÍFICOS FICOS ....................................................... ................................................................................. .......................... 5  LA TOMA DE DECISIÓN ............................................................................. ....................................................................................... .......... 6  HECHOS Y VALORES ...................................................................................... .......................................................................................... 6  PROPOSICIONES PROPOSI CIONES FÁCTICA FÁCTICASS ............................................... ......................................................................... .......................... 6  PROPOSICIONES PROPOSI CIONES ÉTICAS............................................................................... 6  TIPOS DE DE DECISIONES CISIONES ...................................................................................... ...................................................................................... 7  PROGRAMADAS................................................. PROGRAMADAS ............................................................................................ ........................................... 7  NO PROGRAMADAS .................. ................................................................... ................................................................... .................. 7  PROCESO DE TTOMA OMA D DEE D DECISIO ECISIONES NES ............................................................. ............................................................. 7  ELEMENTOS DE LOS MODELOS DE ANÁLISIS DE DECISIÓN ...................... 9   TÉCNICAS DE IN INVESTIGACI VESTIGACIÓN ÓN ............................ ..................................................................... ......................................... 10  MÉTODO CIENTÍFICO CIENTÍFI CO ........ .......................................................... .......................................................................... ........................ 10  SIMULACIÓN SIMULACI ÓN ............................................... ................................................................................................ ................................................. 10  FUENTE DE ERRORES EN LA TOMA DE DECISIONES ................................. 11  TOMA DE DECISIONES BAJO CERTEZA (O CERTIDUMBRE) ....................... 11  PROGRAMACIÓN PROGRAMACI ÓN LINEAL .......................................................................... 11  TOMA DE DECISION DECISIONES ES BAJO INCERTI INCERTIDUMBRE DUMBRE (PUR (PURA) A) .............................. 11  LIMITACIONES DE LA TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE ... 12  CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE ..... 12  TEORÍA DE JUEGOS ..................................................................................... ..................................................................................... 13  TOMA DE DECISIONES DE CISIONES BAJO RIESGO .......................................... .......................................................... ................ 14  PROCESO DE TOMA DE DECISIONES ESTADÍSTICAS ............................... 14   TEOREMA DE BAYES ............................................ .................................................................................... ........................................ 16  ÁRBOL DE DECISIONES DECISIO NES .............. ............................................................... ................................................................. ................ 16  DIAGRAMAS DE INFLUENCIA INFLUENCI A ............................................. ..................................................................... ........................ 18  FACTOR HUMANO ................................................. ......................................................................................... ........................................ 19  ESCENARIOS ESCENARI OS FUTUROS ................................................... ................................................................................... ................................ 20  CONCLUSIONES CONCLUSI ONES ......................................................................................... ................................................................................................. ........ 21  2

 

  RECOMENDA CIONES ........................................................................................ 22  RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA BIBLIO GRAFÍA ............................................................................................. ..................................................................................................... ........ 24 

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INTRODUCCIÓN Todas las actividades que se llevan a cabo en el día a día ya sea que sean rutinarias o no, su ejecución viene precedida de una decisión, la cual fue tomada previo a un análisis en menor o mayor escala, dependiendo el grado de impacto que este conlleve influenciado además del conocimiento previo que se tenga o si bien resulta una decisión sobre alguna actividad nunca realizada que por consiguiente necesite un mayor análisis y mayor riesgo por la l a expectativa causada. Como bien se dijo anteriormente, toda actividad resulta de una decisión en cualquier ámbito dentro del cual se incluyen a las distintas formas de organización, cuyas decisiones muchas veces dependen no de una personas sino de un determinado número de personas integrantes de una  junta directiva, de accionistas o administración, las cuales son trascendentales para el cumplimiento de los objetivos estratégicos establecidos. Al mismo tiempo cabe hacer mención, que el conjunto de acciones planificadas o no para la consecución de los objetivos, son llevadas a cabo por la gerencia general y su equipo de trabajo en las distintas áreas de especialización, debiendo de tomar decisiones razonables, objetivas, oportunas y con el máximo aprovechamiento de los recursos disponibles. La toma de decisiones viene influenciada por una serie de factores internos y externos los cuales deben de tenerse presentes, para elegir el camino más idóneo, siendo fundamental la utilización de herramientas, métodos y técnicas que nos permitan llevar un proceso lógico en busca de la toma de decisiones a partir de una serie de alternativas. En tal sentido en el presente trabajo de investigación, conoceremos los principios básicos de la toma de decisiones, y los distintos instrumentos que a partir del problema a resolver y su magnitud sea el más adecuado para la toma de decisiones que nos brinden una certeza razonable sobre el accionar en los diferentes ámbitos, dentro de una organización. A partir de los instrumentos de decisión mencionados en el presente trabajo de investigación, observaremos distintos ejemplos adaptables que permitan tener una visión sobre su aplicación y entendimiento, a fin de poder determinar cuál es que mejor se adapte a nuestras necesidades de decisión.

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OBJETIVOS OBJETIVO GENERAL Conocer los instrumentos para abordar diversos problemas y tomar decisiones estratégicas en cualquier nivel de las organizaciones.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS   Dar a conocer los instrumentos y modelos de decisión.

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  Explicar las estrategias para una buena toma de decisiones.

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  Detallar los elementos de los modelos de decisión.

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  Describir lo que es el árbol de decisiones y diagrama de influencia.

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  Explicar las ventajas de la utilización del árbol de decisión.



  Detallar los pasos para construir un árbol de decisión.



  Dar a conocer los métodos de tomas de decisiones efectivas que



proporcionan proporciona n el árbol de decisión y el diagrama de influencia.

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LA TOMA DE DECISIÓN La Toma de decisiones es el proceso que consiste en escoger una entre varias opciones. (Hausman, Bonini, & Bierman)

HECHOS Y VALORES Toda decisión encierra elementos de dos clases, los cuales son:   Elementos de "hecho" (proposiciones (proposiciones fácticas)   Elementos de "valor" (proposiciones éticas)

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Esta distinción es fundamental para la administración ya que conduce, por un lado, a comprender los que se entiende por una decisión administrativa administrat iva “correcta” y por o otro tro aclara la distinción entre cuestiones de política y de administraci administración. ón. PROPOSICIONES FÁCTICAS Las proposiciones fácticas son afirmaciones acerca del mundo que podemos ver y su manera de operar. Pueden ponerse a prueba para determinar si son verdaderas o falsas, si realmente ocurre lo que ellas afirman acerca del mundo o si no ocurre. PROPOSICIONES ÉTICAS La cuestión de si las decisiones pueden ser correctas o incorrectas se resuelve en si los términos éticos, como "deber", "bondad" y "preferencia", tienen un significado basado puramente en la experiencia del individuo. Obviamente, no todos tienen la misma m isma escala de valores, motivo por el cual no hay manera de demostrar, racionalmente, la corrección de este tipo de proposiciones. Las decisiones son algo más que proposiciones de hecho, ya que describen un estado futuro de cosas y esta descripción puede ser verdadera o falsa en un sentido estrictamente empírico; pero poseen, además, una cualidad imperativa: seleccionan un estado futuro de cosas con preferencia a otro y dirigen el comportamiento hacia la alternativa elegida. En una palabra tienen un contenido tanto ético como fáctico.

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TIPOS DE DECISIONES En cualquier organización podemos identificar dos tipos o clases de decisiones: las decisiones programadas y las no programadas (de hecho hay continuidad entre ellas). PROGRAMADAS Las decisiones programadas (o esquemas de ejecución) son procedimient procedimientos os repetitivos y rutinarios. Se explican mediante un conjunto de reglas o procedimientos de decisión. Se reflejan en libros sobre reglas, tablas de decisión y reglamentaciones. Implican decisiones bajo certeza en razón de que todos los resultados o consecuencias son conocidos de antemano. Las decisiones programadas son factibles de ser delegadas a los niveles medios de la organización o se pueden automatizar. Una estrategia para incrementar el número de decisiones que se pueden programar es especificar todas las reglas en condiciones normales y permitir las reglas de decisión programables para manejar estos casos de normalidad. Cuando las condiciones o acciones no se adecuan a las reglas de decisión, la decisión se considera no programada y se pasa a un nivel superior. NO PROGRAMADAS Las decisiones no programadas, en cambio, se refieren a los problemas no estructurados o de gran importancia. A diferencia de las anteriores no tienen reglas o procedimientos preestablecidos. Los riesgos de la aplicac aplicación ión de los métodos de decisión para la toma de decisiones no programadas son los resultados rígidos y la posible aplicaci aplicación ón de reglas inapropiadas.

PROCESO DE TOMA DE DECISIONES La manera como una persona examina un problema y toma la decisión se puede describir desde diferentes puntos de vista, de acuerdo con los supuestos que se hicieron. Optimizar un proceso de toma de decisiones implica tener un conocimiento o aproximación a los elementos que la componen, a saber: 7

 

 

El escenario futuro el cual se puede ver afectado por nuestra decisión y a su vez alimenta a la misma m isma a partir de la comprensión del comportamiento de sus variables, las Técnicas y Herramientas de las cuales me puedo valer durante el proceso de Resolución de problemas y toma de decisiones, y las condiciones individuales, personales, socio-afectivas y culturales que influyen en aquel que toma la l a decisión, a la que llllamaremos: amaremos: factor humano. Este modelo lo podemos esquematizar con el siguiente mapa conceptual:

En lo referente a las técnicas tendremos en cuenta el modelo desarrollado por Simon y March (1958) para la descripción del proceso de toma de decisiones, y el cual es la base de todos los modelos realizados al respecto. El mismo consta de tres fases principales: 1.  Investigación (Inteligencia): Exploración del ambiente sobre las condiciones que requieren las decisiones. Los datos de entrada se obtienen, se procesan y se examinan en busca de indicios que puedan identificar problemas u oportunidades. 2.  Diseño: Invención, desarrollo y análisis de los posibles cursos de acción. Esto involucra los procesos para entender el problema, 8

 

  para generar las soluciones y para probar las soluciones según su factibilidad. 3.  Elección: Selección de una alternativa o curso de acción entre aquellas que están disponibles. Se hace una selección y se implementa. ELEMENTOS DE LOS MODELOS DE ANÁLISIS DE DECISIÓN Las teorías y las técnicas matemáticas que se toman en consideración en el análisis de decisiones se ocupan de las teorías de elección prescriptivas (acción). Es decir, la cuestión aquí es ver exactamente de qué modo se comporta un decisor cuando se enfrenta a una elección entre cursos de acción, cuyos resultados están regidos por el azar o las acciones de los competidores. El análisis de decisiones es un proceso que le permite al decisor seleccionar una decisión (sólo una) entre un conjunto de alternativas posibles de decisión, cuando existe incertidumbre con respecto al futuro, con el objetivo de optimizar el pago (retorno) resultante, en términos de algún tipo de criterio de decisión numérico. Los elementos de los problemas de análisis de decisiones son los l os siguientes: 1.  Hay un decisor responsable individual. Por ejemplo, el CEO de una compañía que quizás deba rendir cuentas ante los accionistas. 2.  Un número finito de eventos (futuros) posibles, llamados Estados de la Naturaleza, es decir, un conjunto de escenarios posibles. Las circunstancias en las cuales se toma una decisión se llaman estados de la naturaleza. Los estados de la naturaleza se identifican y agrupan en el conjunto S; los miembros se denotan como s. El conjunto S es un grupo de conjuntos mutuamente excluyentes. excluyente s. Es decir, sólo puede ocurrir un estado de la naturaleza. 3.  Un número finito de alternativas posibles de decisión. Hay una acción a, miembro del conjunto A, que puede ser adoptada por el decisor. Sólo puede adoptar una. ¿Qué puedo hacer? Una buena decisión requiere buscar un conjunto más rico de alternativas que las que se presentaron inicialmente o que las aceptadass tradicionalment aceptada tradicionalmente. e.  

4. probable Sea breveque en existan la partemildecosas la lógica la razón de su decisión. Es en unyautomóvil, pero usted no las 9

 

  necesita todas para tomar la decisión. Con media docena es suficiente. 5.  La manera más sencilla de formular el problema de decisión es usando una matriz de beneficios (tabla). Hay una matriz de beneficios X bien definida, monetaria (y luego de utilidad) sobre dos conjuntos de dominio dimensionales A y S. posibles Las filasy ya las columnas se asignan a las alternativas de decisión los estados posibles de la naturaleza, respectivamente

TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓ INVESTIGACIÓN N MÉTODO CIENTÍFICO El método científico es la forma en la cual a través de diferentes metodologías para obtener conocimiento. Francis Bacon definió el método científico de la siguiente manera: 1.  Observación: Es aplicar atentamente los sentidos a un objeto o a un fenómeno, para estudiarlos tal como se presentan en realidad, puede ser ocasional o causalmente. 2.  Inducción: La acción y efecto de extraer, a partir de determinadas observaciones o experiencias particulares, el principio particular de cada una de ellas. 3.  Hipótesis: Consiste en elaborar una explicación provisional de los hechos observados y de sus posibles causas. 4.  Probar la hipótesis por experimentación experimentación.. 5.  Demostración o refutación (antítesis) de la hipótesis. 6.  Tesis o teoría científica.

SIMULACIÓN

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  Por otro lado la construcción y utilización de modelos (representación simplificada del mundo real - visión restringida de la realidad - abstracción y simplificación de un problema empírico) permite reducir la complejidad de un problema y a partir de la simulación  de los modelos desarrollados (construcción de una réplica de algún sistema real y usarlo bajo condiciones de prueba) se podrán prever los resultados de forma razonable, los resultados posibles y optar por la alternativa que optimice los resultados. FUENTE DE ERRORES EN LA TOMA DE DECISIONES La fuente principal de errores en los problemas de toma de decisiones arriesgadas son las presunciones falsas, no tener una estimación exacta de las probabilidades, depender de la expectativa, dificultades en medir la función de utilidad, y los errores de pronóstico.

TOMA DE DECISIONES BAJO CERTEZA (O CERTIDUMBRE) También conocida como determinística, o bajo certidumbre, quienes la toman conocen con certeza la consecuencia de cada una de las alternativas que implica la selección de la decisión. Naturalmente, seleccionaran la alternativa que maximizara su bienestar o que dará el mejor resultado. Las técnicas más representativas representativas para representar toma de decisiones bajo certidumbre, son los modelos de programación lineal. PROGRAMACIÓN PROGRAMACIÓN LINEAL Herramienta que permite modelar y resolver problemas donde se requiere mejorar el uso de recursos limitados. Un modelo de Programación Lineal (PL) se estructura usando un conjunto de variables de decisión con la que se forma una función que describe lo que se quiere alcanzar, que por lo general recibe el nombre defunción objetivo, y un conjunto de restricciones. El modelo considera que las variables de decisión tienen un comportamiento lineal, tanto en la función objetivo como en las restricciones del problema.

TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE (PURA)

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  En las ocasiones donde no pueden asignarse probabilidades a los eventos posibles, a la hora de tomar una decisión, se llama toma de decisiones bajo incertidumbre. Se basa en la l a experiencia de la persona que tiene que tomar la decisión y se presenta cuando no se puede predecir el futuro en función de las experiencias pasadas (normalmente va asociado con muchas variables incontrolables). En este tipo de decisiones no se conoce como o interactuar las diferentes variables problema por lopueden que hayvariar que plantear las diferentes alternativas paradel la solución. Cuando las decisiones se toman con pura incertidumbre, el decisor no tiene conocimiento de los resultados de ninguno de los estados de la naturaleza y/o es costoso obtener la información necesaria. En tal caso, la decisión depende meramente del tipo de personalidad que tenga el decisor. LIMITACIONES DE LA TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE 1.  En general el análisis de decisión se asume que el tomador de decisiones se enfrenta un problema donde él o ella debe escoger por lo menos y como máximo una opción del grupo de opciones. En algunos casos estas limitaciones pueden ser superados mediante la formulación de una toma de decisión bajo incertidumbre como un juego un juego suma cero de dos personas. personas.   2.  En la toma de decisiones bajo incertidumbre pura, el tomador de decisiones no tiene conocimientos sobre cual estado de la naturaleza es más “probable” que ocurra. Él o ella probablemente ignora los estados de la naturaleza por lo tanto no podría estar pesimista u condiciones optimista. En caso, el tomador de decisiones emboca las detal seguridad. 3.  Cualquier técnica utilizada en la toma de decisiones bajo incertidumbre pura, es solo apropiada para las decisiones de la vida privada. Adicionalmente, una persona pública (por ejemplo, un gerente) debe tener algunos conocimientos sobre el estado de la naturaleza tal que prediga las l as probabilidades de varios estados de la naturaleza. De lo contrario, el tomador de decisiones no es capaz de proporcionar una decisión razonable y defendible. CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES BAJO INCERTIDUMBRE I NCERTIDUMBRE

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  1.  Criterio MAXIMIN: También llamado Criterio Wald, consiste en elegir aquella estrategia que maximice el peor de los resultados posibles. Estaría asociado a una persona pesimista o conservadora e intentaría proporcionar el mayor nivel de seguridad posible.  Conservador. Hipótesis de mínima. Las cosas malas siempre me  suceden a mí. mí.  2.  Criterio MAXIMAX: según este criterio habría que optar por aquella estrategia que maximice el mejor de los resultados posibles. También se llama criterio optimista porque es el que usaría una persona optimista.  Las cosas buenas siempre me suceden a mí. 3.  Criterio de la frustración mínima: Ya que la mayoría de las personas no son extremadamente optimistas ni pesimistas, este criterio establece que hay que ordenar las estrategias y establecer diferencia entre el resultado obtenido y el mayor posible con cada posible situación, escogiendo la estrategia que minimice este resultado. Se conoce como el Coeficiente de Optimismo (Índice de Hurwicz). 4.   Mínimo arrepentimie arrepentimiento: nto:  (Pérdida de Oportunidad de Savag). Odio las lamentaciones. Debo minimizar las situaciones deplorables. Mi decisión debe ser tal que valga la pena repetirla. Sólo debería hacer las cosas que “siento” que podría repetir con placer. El arrepentimiento es el beneficio o rédito de la que hubiera sido la mejor decisión, dadas las circunstancias, menos el beneficio de la decisión tomada concretamente, dadas las circunstancias.

TEORÍA DE JUEGOS La Teoría de Juegos  (o teoría de las decisiones interactivas) se ha convertido en el modelo dominante en la teoría económica y ha contribuido significativamente a la ciencia política, la biología y a estudios de seguridad nacional. El papel central de la teoría de juegos en teoría económica fue reconocido con el premio Nobel de Economía otorgado a John C. Harsanyi, John Nash y Reinhard Selten en 1994. Esta teoría analiza el comportamiento estratégico cuando dos o más individuos interactúan y cada decisión individual resulta de lo que él (o ell ella) a) espera que los otros hagan. Es decir, qué debemos esperar que suceda a partir de las interacciones entre los individuos.

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TOMA DE DECISIONES BAJO RIESGO En la toma de decisiones se puede dar un ambiente de riesgo cuando cada decisión tomada puede traer innumerables consecuencias a las que puede asignarse una distribución de probabilida probabilidad d conocida, estas decisiones están caracteriza caracterizadas das porque puede asociarse una probabilidad de que algo ocurra a cada estado de la naturaleza como consecuencia de la decisión tomada, estas probabilidades son conocidas o pueden ser estimadas por el decisor antes del proceso de toma de decisiones. El riesgo implica cierto grado de incertidumbre y la habilidad para controlar plenamente los resultados o consecuencias de dichas acciones. El riesgo o la eliminación del mismo es un esfuerzo que los gerentes deben realizar. Sin embrago, en algunos casos la eliminación de cierto riesgo podría incrementar riesgos de otra índole. El manejo efectivo del riesgo requiere la evaluación y el análisis del impacto subsiguiente del proceso de decisión. Este proceso permite al tomador de decisiones evaluar las estrategias alternativas antes de tomar cualquier decisión. El proceso de decisión se describe a continuación: 1.  El problema está definido y todas las alternativas confiables han sido consideradas. Los resultados posibles para cada alternativa son evaluados. 2.  Los resultados son discutidos de acuerdo a su reembolso monetario o de acuerdo a la ganancia neta en activos o con respecto al tiempo. 3.  Varios valores inciertos son cuantificados en términos de probabilidad. 4.  La calidad de la estrategia óptima depende de la calidad con que se juzgue. El tomador de decisiones deberá examinar e identifica identificarr la sensibilidad de la estrategia optima con respecto a los factores cruciales. PROCESO DE TOMA DE DECISIONES ESTADÍSTICAS

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  Los pasos para realizar una toma de decisiones basado en estadística (bajo riesgo) es una adaptación del proceso de toma de decisiones general, por lo tanto los podemos enumerar como: 1.  Simplificar.  

2. Construir un modelo de decisión. a.  El modelo es una representación simplificada de la situación real. b.  No necesita estar completo o exacto en todas las relaciones. c.  Se concentra en las relaciones fundamentales e ignora las irrelevantes. 3.  Probar el modelo Este es entendido con mayor facilidad que un suceso empírico (observado), por lo tanto permite que el problema sea resuelto con mayor facilidad y con un mínimo de esfuerzo y pérdida de tiempo. El m modelo odelo puede ser usadoy repetidas veces para problemas similares, y además puede ser ajustado modificado. Algunos de los ejemplos de aplicaciones para negocios son los siguientes:   Un auditor puede utilizar técnicas de muestreo aleatorio para

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auditar las cuentas por cobrar de un cliente.

  Un gerente de planta puede utilizar técnicas estadísticas de control

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de calidad para asegurar la calidad de los productos con mínima inspección y menor número de pruebas.

  Un analista financiero podría usar métodos de regresión y

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correlación para entender mejor la analogía entre los indicadores financieros y un conjunto de otras variables de negocio.

  Un analista de mercadeo podría usar pruebas de significancia

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para aceptar o rechazar una hipótesis sobre un grupo de posibles compradores a los cuales la compañía está interesada en vender sus productos.

  Un gerente de ventas podría usar técnicas estadísticas para

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predecir las ventas de los próximos periodos.

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  TEOREMA DE BAYES En muchos casos, el decisor puede necesitar la opinión de un especialista para reducir sus incertidumbres con respecto a la l a probabilidad de cada uno de los estados de la naturaleza. Esto transforma una decisión bajo incertidumbre pura a una decisión bajo riesgo. En términos más generales y menos matemáticos, el teorema de Bayes es de enorme relevancia puesto que vincula la probabilidad de A dado B con la probabilidad de B dado A. Es decir que sabiendo la probabi probabilidad lidad de tener un dolor de cabeza dado que se tiene gripe, se podría saber (si se tiene algún dato más), la probabilidad de tener gripe si se tiene un dolor de cabeza, muestra este sencillo ejemplo la alta relevancia del teorema en cuestión para la ciencia en todas sus ramas, puesto que tiene vinculación íntima con la comprensión de la probabilidad probabilidad de aspectos causales dados los efectos observados. ÁRBOL DE DECISIONES El árbol de decisiones es una representación cronológica del proceso de decisión, mediante una red que utiliza dos tipos de nodos: los nodos de decisión, representados por medio de una forma cuadrada (el nodo de elección), y los nodos de estados de la naturaleza, representados por círculos (el nodo de probabilidad). Para los nodos de probabilidad asegúrese de que las probabilidades en todas las ramas salientes sumen uno. Calcule los beneficios esperados retrocediendo en el árbol, comenzando por la derecha y trabajando hacia la izquierda. Los pasos para realizar un árbol de decisiones son los siguientes: 1.  Dibuje el árbol de decisiones usando cuadrados para representar las decisiones y círculos para representar la incertidumbre. 2.  Evalúe el árbol de decisiones, para verificar que se han incluido todos los resultados posibles. 3.  Calcule los valores del árbol trabajando en retroceso, del lado derecho al izquierdo. 4.  Calcule los valores de los nodos de resultado incierto multiplicando el valor de los resultados por su probabilidad (es decir, los valores esperados). 16

 

  Podemos calcular el valor de un nodo del árbol cuando tenemos el valor de todos los nodos que siguen. El valor de un nodo de elección es el valor más alto de todos los nodos que le siguen inmediatamente. El valor de un nodo de probabilidad es el valor esperado de los valores de los nodos que le siguen, usando la probabilidad de los arcos. Retrocediendo en el árbol, desde las ramas hacia la raíz, se puede calcular el valor de todos los nodos, incluida la raíz del árbol. Al poner estos el resultados decisiones obtenemos como resultado siguientenuméricos gráfico: en el árbol de

Del árbol de decisiones surge que nuestra decisión es la siguiente: Contratar al consultor y luego aguardar su informe. Si el informe predice muchas ventas o ventas medias, entonces producir el producto. De lo contrario, no producirlo. 17

 

 

Verifique la eficiencia del consultor (%) calculando el índice: (Beneficio esperado recurriendo al consultor {monto en $}) / VEIP. El beneficio esperado recurriendo al consultor surge del gráfico como BE = 1000 - 500 = 500, mientras que VEIP = 0,2(3000) + 0,5(2000) + 0,3(0) = 1600. Por lo tanto, la eficiencia de este consultor es: 500/1600 = 31% DIAGRAMAS DE INFLUENCIA Como puede ser observado en el ejemplo del árbol de decisiones, la descripción de las ramas y nudos el problema de decisiones secuenciales normalmente se hace bastante complicado. En ciertas ocasiones es menos difícil dibujar el árbol de tal forma que preserve las relaciones que realmente manejan las decisiones. La necesidad por mantener la validación, y el rápido incremento en complejidad que usualmente proviene de los usos liberales de las estructuras recursivas, han provisto del proceso de decisiones para describir otros. La razón para esta complejidad es que el actual mecanismo que solía el probabilidades árbol, esta encarnado directamentecomputacional dentro de los árboles y las analizar ramas. Las y valores requeridos para calcular los valores esperados de las siguientes ramas están expresamente definidos en cada nudo. Los Diagramas de Influencia también son utilizados para el desarrollo de modelos de decisión y como una alternativa de representación gráfica de árboles de decisión. La figura siguiente muestra un diagrama de influencia para nuestro ejemplo:

En el diagrama de influencia anterior, los nudos de decisión y los nudos de oportunidad son ilustrados similarmente con cuadrados y círculos. Los arcos (flechas) implican relaciones, incluyendo probabilísticas.

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  Finalmente, el árbol de decisión y el diagrama de influencia proporcionan proporciona n métodos de tomas de decisiones efectivas porque ellos: 1.  Claramente relaja el problema, por lo tanto todas las opciones pueden ser consideradas.  

2. Nos una permiten decisión. ampliamente analizar las posibles consecuencias de 3.  Proporcionan un esquema para cuantificar los valores delos resultados y las probabilidades para lograr los mismos. 4.  Nos ayudan a tomar mejores decisiones basadas en la información existente, así como también hacer mejores adivinanzas.

FACTOR HUMANO modelos para la toma de decisiones ahora (con laproceso excepción de Los observaciones sobre las expectativas) se hasta han centrado en el de la toma de decisiones como un proceso en calma, y razonado aun cuando esté restringido por los límites humanos que conducen a la satisfacción en lugar de la optimización. Hay muchas decisiones en las organizaciones y en la vida personal que están cargadas de emociones en razón de los grandes deseos del decisor para lograr ciertos objetivos o evitar peligros o consecuencias no placenteras. Existen fuertes tendencias opositoras en los individuos con respecto a los cursos de acción. El resultado es un conflicto decisional, una fuente significativa de presión psicológica. La tensión a partir del conflicto decisional puede conducir a procesos de decisión desbalanceados o deteriorados. Ante estas circunstancias cobra importancia conocer, entre otros temas: la influencia de la cultura, las relaciones de poder, la confianza, el estilo de liderazgo, la capacidad de negociación, trabajo en equipo. El modelado para la toma de decisiones envuelve a dos partes diferentes, una es el tomador de decisiones y la otra es el constructor del modelo, conocido como el analista. El analista debe asistir al tomador de decisiones en el proceso de decidir. Por lo tanto, el analista debe estar equipado con más que un conjunto de métodos analíticos.

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  El estudio sistemático de la toma de decisiones proporciona el marco para escoger cursos de acción en situaciones complejas, inciertas o dominadas por conflictos. La elección entre acciones posibles y la predicción de resultados esperados resultan del análisis lógico que se haga de la situación de decisión.

ESCENARIOS FUTUROS Al escenario lo podemos definir como un marco m arco hipotético que simula el posible desarrollo o actuación futura de los agentes económicos y sociales, a partir de sus papeles actuales y proyección de la situación presente. El mismo es de suma utilidad dado que el decisor, de acuerdo a la libertad de acción que perciba, tomará decisiones adaptativas o modificativas (o planificará estas eventuales decisiones, en caso de que estas deban ser tomadas en el futuro) para lograr un beneficio óptimo (puede ser beneficio económico, político, social, militar, etc.) Evidentemente si no son tenidos en cuenta .al momento de tomar las decisiones pierden el sentido de su elaboración. elaboración Indudablemente, y a partir de las definiciones enunciadas, en el momento de tomar una decisión estoy impactando sobre un contexto futuro en el cual se ejecutará, desarrollará o implementará la misma. Este contexto o escenario, que se verá afectado por mi decisión, contiene una serie de variables e información que, a partir de su s u conocimiento, alimentará el proceso decisorio. Para construirlo es necesario describir el estado es tado de los escenarios futuros, lo que nos lleva ll eva a una abstracción que pueda representar todos los posibles estados delalto mismo. escenarios tienen como características más salientes un gradoEstos de incertidumbre, complejidad y caos que afectan mis decisiones, y un conjunto de actores dentro del sistema territorial, que conforman el subsistema decisional, y que pueden limitar mis acciones.   En busca de su conceptualización se han desarrollado distintas teorías. Roger Lewin en su trabajo titulado precisamente Complejidad1, presenta la palabra asociada a campos científicos que, según este investigador, se caracterizan caracteriz an por ser nuevos y de vanguardia. Los fenómenos de “caos determinista” o de “complejid “complejidad” ad” se refieren a muchos sistemas que existen en la naturaleza cuyo comportamiento va

cambiando con el transcurrir tiempo (sistemas Dichos fenómenos aparecen cuando del los sistemas se hacendinámicos). extremadamente 20

 

  sensibles a sus condiciones iniciales de posición, velocidad, etc., de modo que alteraciones muy pequeñas en sus causas son capaces de provocar grandes diferencias en los efectos. Como consecuencia de ellos no es posible predecir con exactitud cómo se comportan dichos sistemas más allá de cierto tiempo, por lo que parecen no seguir ninguna ley, parecen regidos por el azar. Sin embargo se han encontrado que los sistemas dinámicos en estas condiciones, presentan pautas de regularidad colectiva aunque no sea posible distinguir el comportamiento individual de cada uno de sus componentes. Para ello se han diseñado diversas herramientas matemáticas que permiten optimizar su análisis y determinar su posible comportamiento futuro (Análisis de proferencia y prospectiva, Análisis estratégico, técnicas para el armado de escenarios futuros). Una persona puede prever los escenarios futuros posibles: 1.  Que dependen de la acción que ha tomado en el presente. 2.  Que tiene metas o valores por medio de los cuales puede evaluar el interés de dichos escenarios futuros. 3.  Que toma entonces la acción que lo conduce al estado de mayor interés. Cuando hay dos o más individuos tomando decisiones, teniendo cada uno libertad de elegir entre acciones alternativas, la situación de su decisión se llama “modelo  estratégico” donde la innovación es la base de la competitividad competitivida d y el desarrollo sustentable.

CONCLUSIONES La complejidad del mundo moderno, junto con la cantidad de información, la incertidumbre y el riesgo, requieren un marco racional para la toma de decisiones, las metas del análisis de decisiones son incorporar orientación, información, discernimiento discernimiento y estructura al proceso de toma de 21

 

  decisión, para que ésta pueda ser mejor y más racional. La toma de decisiones es consustancial a la dirección o gestión organizacional, cuya norma o modo está directamente vinculada al nivel de comprensión y compromiso consciente de quienes recibirán el efecto de las mismas, la alternativa de la búsqueda del consenso en la toma de decisiones elevará la comprensión y el compromiso de las personas respecto a la ejecución y efecto de de esaslasdecisiones, contribuyendo significativamente significativamente a la eficacia y eficiencia organizaciones. Se dice que toda decisión necesita un decisor responsable quien deberá tener varias alternativas, y debe elegir una, el objetivo del decisor es elegir la mejor alternativa, después de que se ha tomado la decisión, pueden producirse eventos sobre los que el decisor no tiene control, cada combinación de alternativas elegida, seguida por un evento, conduce a un resultado con algún valor mensurable. Los gerentes toman decisiones en situaciones complejas, Las matrices de árbol de decisiones y pago describen estas situaciones y añaden estructura a los problemas. En el mundo moderno, el análisis decisiones es ununproceso quede le permite al decisor seleccionar unadedecisión entre conjunto alternativas posibles de decisión, cuando existe incertidumbre con respecto al futuro, con el objetivo de optimizar el pago resultante, en términos de algún tipo de criterio de decisión numérico, cuando las decisiones se toman con pura incertidumbre, el decisor no tiene conocimiento de los resultados de ninguno de los estados de la naturaleza y/o es costoso obtener la información necesaria. En muchos casos, el decisor podrá apoyarse con la opinión de un especialista para reducir su incertidumbre con respecto a la probabilidad de cada uno de los estados de la naturaleza. Por otro lado, el árbol de decisión es una buena herramienta para tomar decisiones basadas encronológica el uso de resultados y probabilidades asociadas, secuenciales es una representación del proceso de decisión, mediante una red que utiliza dos tipos de nodos: los nodos de decisión, representados por medio de una forma cuadrada, y los nodos de estados de la naturaleza, representados por círculos. Los arboles de decisión proporcionan un alto grado de comprensión del conocimiento utilizado en la toma de decisiones pues explican el comportamiento respecto a una determinada tarea. Adicionalmente, están los diagramas de influencia que también son utilizados para el desarrollo de modelos de decisión y como una alternativa de representación gráfica de árboles de decisión.

RECOMENDACIONES 22

 

  En nuestro diario vivir debemos tomar decisiones constantemente y para que estas sean idóneas debemos tomar en cuenta los instrumentos siguientes: Meditar bien cada decisión: Cada vez que tengamos que tomar una decisión, no importa el tipo o tamaño de ésta, debemos analizarla y meditarla bien, si seytrata de decisiones recabarPero una mayor información tomarnos un mayorimportantes, tiempo para debemos poder analizarlas, si se trata de decisiones rutinarias, no debemos tomarnos demasiado tiempo, y tener la l a capacidad para analizar y tomar decisiones rápidamente. Siempre confiando en nuestro buen juicio, nuestra experiencia y en nuestros instintos. Tener en cuenta las consecuencias futuras: Muchas veces se toma una decisión pensando sólo en las l as consecuencias que ésta podría generar en el corto plazo, y no se toman muy en cuenta las consecuencias que podría generar en el futuro, por lo tanto, la recomendación es que al tomar una decisión, no sólo debemos tener en cuenta las consecuencias inmediatas, sino también todas las consecuencias futuras que podría generar el tomar la decisión. Evitar el parálisis por análisis: cada vez que tomemos una decisión, debemos analizar y meditarla bien, pero sin caer en el exceso, es decir, sin tratar de preverlo o planificarlo todo, por lo tanto, debemos evitar tratar de controlarlo todo y, en ocasiones, no seguir alargando por más tiempo la toma de la decisión, asumir cierto riesgo, y tomarla de una vez. Confiar en los propios instintos: Para tomar buenas decisiones, debemos confiar en nuestro buen juicio, en nuestra experiencia y, sobre todo, en nuestros instintos de empresario, nunca debemos obviar a nuestros nues tros instintos, ellos nos diránque cuándo unaa decisión la correcta, nos alertará cuándo una decisión estamos punto deestomar, no es layindicada. No tomar una decisión si no estamos convencidos: Si estamos por tomar una decisión, pero dentro de nosotros no estamos es tamos muy seguros de que es la decisión correcta, entonces no debemos tomarla por ningún motivo, no debemos forzar las decisiones, si no estamos seguros de que vamos a tomar la decisión correcta, debemos tomarnos un mayor tiempo, recabar más información, y no tomar una decisión hasta que estemos completamente seguros de ella. No tomar decisiones en base a emociones: Si tomamos una decisión cuando estamos apurados, preocupados, molestos, tensos o nerviosos, es muy probable que la decisión que tomemos sea errada, lo recomendable 23

 

  en estos casos es no dejarse llevar por las emociones, esperar a recuperar recuperar la tranquilidad, y recién entonces tomar la decisión.

BIBLIOGRAFÍA Delgado, P. (1998). Teorema de Bayes: Herramienta para la Toma de Decisiones. Hausman, Bonini,  & Bierman. (s.f.).  Análisis Cuantitativo para la Toma de Decisiones. Editoria Irwin. March, J., & Herbert, S. (1958). Organizaciones. Wiley and Sons.

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