Sistemas de apoyo a la toma de decisiones (Gp:) EDP Procesamiento de transacciones Informes sobre el negocio
(Gp:) DSS Toma de decisiones Implantación de decisiones
(Gp:) Informes estándar para los decisores
(Gp:) Uso pasivo Actividades auxiliares Orientación hacia la eficiencia mecánica Orientado en el pasado Énfasis en la consistencia
(Gp:) Uso activo Actividades de ápice, línea y staff Orientación hacia la eficacia total de la decisión Centrado en el presente y el futuro Énfasis en la flexibilidad
La modelización El principal objetivo de un modelo es permitir una mejor comprensión y descripción de la parte de la realidad que representa.
Esa mejor comprensión de la realidad permite tomar mejores decisiones.
Los modelos se pueden clasificar atendiendo a multitud de criterios. He aquí las clasificaciones más relevantes:
Modelos objetivos y subjetivos: Son muy frecuentes las ocasiones en las que intervienen sucesos no experimentables objetivamente, y en las que no existen métodos formales, por lo que los modelos han de ser informales (en ocasiones, no se reflejan en un documento ni adquieren entidad física), subjetivos, y basarse en la intuición. Modelos analíticos y de simulación: Son aquellos que deben ser resueltos y sirven para obtener una solución. Por ejemplo un sistema de ecuaciones. En general son una representación simplificada de la realidad sobre la la que se opera para estudiar los efectos de las distintas alternativas de solución. Modelos estáticos y dinámicos: Los modelos estáticos son aquellos que no utilizan la variable tiempo, en tanto que los dinámicos son aquellos que incorporan el tiempo como variable o como parámetro fundamental. Modelos deterministas y probabilísticos: En los modelos deterministas se suponen conocidos con certeza todos los datos de la realidad que representan. Si uno o varios datos se conocen sólo en términos de probabilidades, el modelo se denomina probabilístico, aleatorio o estocástico.
Ambientes de decisión Evidentemente, tomar decisiones es tanto más sencillo cuanto mayor es la información de la que se dispone. El nivel de información determina el tipo de ambiente de la decisión.
Se distinguen, así, los siguientes ambientes de decisión: Certeza: El ambiente de certeza es aquél en el que el decisor conoce con absoluta seguridad los estados de la naturaleza que van a presentarse (por ejemplo, sabe que la demanda será de 75.000 unidades al año, y que no tendrá competencia).
Riesgo: Se denomina ambiente de riesgo a aquel en el que el decisor no sabe qué estados de la naturaleza se presentarán, pero sí conoce cuales pueden presentarse y la probabilidad que tiene cada uno de ellos (por ejemplo, sabe que la demanda puede ser de 150.000 unidades al año con una probabilidad del 25 %, o de 75.000 con una probabilidad del 75 %)
Incertidumbre estructurado: El ambiente de incertidumbre estructurado es aquel en el que se conocen los estados de la naturaleza, pero no la probabilidad de cada uno de ellos (por ejemplo, se sabe que la demanda anual puede ser de 150.000 unidades o de 75.000)
Incertidumbre no estructurado: El ambiente de incertidumbre no estructurada es aquel en el que ni siquiera se conocen los posibles estados de la naturaleza (en el ejemplo, este ambiente se daría si la demanda pudiera ser de cualquier nivel y pudiera haber cualquier grado de competencia).
Criterios de decisión en ambiente de incertidumbre En un entorno de tanta escasez de información como es el de incertidumbre, ha de intervenir en gran medida la subjetividad:
Si la incertidumbre no está estructurada, ni se puede obtener mayor información, y ha de tomarse una decisión, esta habrá de basarse en la mera intuición. Si la incertidumbre se encuentra estructurada, la decisión continúa incorporando una carga de subjetividad muy elevada, de modo que distintas personas tomarían diferentes decisiones, dependiendo de su optimismo o pesimismo, de su aversión al riesgo o al fracaso, etc.
Los principales criterios de decisión en tornos de incertidumbre estructurada son:
Criterio de Laplace Criterio del Optimista Criterio del Pesimista (Wald) Criterio de Optimismo Parcial (Hurwicz) Criterio del Mínimo Pesar
También denominado criterio racionalista y criterio de igual verosimilitud.
Parte del postulado de Bayes, según el cual, si no se conocen las probabilidades asociadas a cada uno de los estados de la naturaleza, no hay razón para pensar que uno tenga más probabilidades que otros.
Por ello, se calcula la media aritmética de los resultados que se pueden derivar de cada una de las decisiones y se elige aquella a la que le corresponda el resultado medio más elevado, si tales resultados son favorables, o la que tenga el resultado medio más bajo, si los resultados son desfavorables. Criterio de Laplace (Gp:) EJEMPLO: Un agricultor ha de decidirse por un cultivo u otro (decisiones E1 ó E2) y los resultados que obtenga dependen de que el invierno sea seco (S1), húmedo (S2) o muy lluvioso (S3), con arreglo a la siguiente matriz de decisión dada. Qué alternativa interesa ?
Si se decide por E1 puede obtener un resultado de 60, 40 ó 50 Por lo que la media es: (60+40+50)/3 = 50 Si se decide por E2 puede obtener un resultado de 10, 40 ó 70 Por lo que la media es: (10+40+70)/3 = 40
Si los resultados mostrados en la tabla fueran ingresos, elegirá el mayor: E1
Es el criterio que seguiría una persona que pensara que, cualquiera que fuera la estrategia que eligiera, el estado que se presentaría sería el más favorable para ella.
Por ello, cuando los resultados son favorables, se le denomina criterio maxi-max: se determina cuál es el resultado más elevado que puede alcanzarse con cada estrategia y, posteriormente, se elige aquella a la que le corresponda el máximo entre esos máximos. Cuando los resultados son desfavorables, se le denomina criterio mini-min: se determina cuál es el mejor resultado que puede obtenerse con cada estrategia (el menor) y se elige aquella a la que le corresponda el mínimo entre esos mínimos. Criterio del Optimista (Gp:) EJEMPLO: Un agricultor ha de decidirse por un cultivo u otro (decisiones E1 ó E2) y los resultados que obtenga dependen de que el invierno sea seco (S1), húmedo (S2) o muy lluvioso (S3), con arreglo a la siguiente matriz de decisión dada. Qué alternativa interesa ?
Si los resultados mostrados en la tabla fueran ingresos, (cuanto mayores, mejor), el decisor piensa que:
Si se decide por la primera estrategia (E1) saldrá el resultado más favorable para él (S1 = 60) Si se decide por la segunda estrategia (E2) también saldrá el resultado más favorable para él (S3 = 70)
Por ello, se decidirá por la segunda estrategia E2.
Es el criterio que seguiría una persona que pensara que, cualquiera que fuera la estrategia que eligiera, el estado que se presentaría sería el menos favorable para ella.
Criterio del Pesimista o criterio de Wald (Gp:) EJEMPLO: Un agricultor ha de decidirse por un cultivo u otro (decisiones E1 ó E2) y los resultados que obtenga dependen de que el invierno sea seco (S1), húmedo (S2) o muy lluvioso (S3), con arreglo a la siguiente matriz de decisión dada. Qué alternativa interesa ?
Si los resultados mostrados en la tabla fueran ingresos, (cuanto mayores, mejor), el decisor piensa que:
Si se decide por la primera estrategia (E1) saldrá el resultado menos favorable para él (S3 = 40) Si se decide por la segunda estrategia (E2) también saldrá el resultado menos favorable para él (S1 = 10)
Por ello, se decidirá por la primera estrategia E1.
Constituye un compromiso entre los criterios optimista y pesimista, mediante la introducción de un coeficiente de optimismo, a , comprendido entre 0 y 1, y de su complemento a la unidad, que es el denominado coeficiente de pesimismo, 1 – a.
El mejor de los resultados de cada estrategia se pondera con el coeficiente de optimismo, en tanto que el peor de los resultados se pondera con el de pesimismo. Criterio del Optimismo Parcial o criterio de Hurwicz (Gp:) EJEMPLO: Un agricultor ha de decidirse por un cultivo u otro (decisiones E1 ó E2) y los resultados que obtenga dependen de que el invierno sea seco (S1), húmedo (S2) o muy lluvioso (S3), con arreglo a la siguiente matriz de decisión. Qué alternativa elige si a = 60 % ?
Para E1, el mejor resultado es 60 y el peor es 40: H1 = 60 . a + 40.(1 – a ) = 60 . 0,6 + 40 . 0,4 = 52 Para E2, el mejor resultado es 70 y el peor es 10: H1 = 70 . a + 10.(1 – a ) = 70 . 0,6 + 10 . 0,4 = 48
Para este nivel de optimismo, se decidirá por la primera estrategia E1.
Este criterio de decisión es el que siguen quienes tienen aversión a arrepentirse por equivocarse.
Formalmente ha de partirse de la elaboración de la denominada “matriz de pesares”. Criterio del Mínimo Pesar o criterio de Savage (Gp:) EJEMPLO: Un agricultor ha de decidirse por un cultivo u otro (decisiones E1 ó E2) y los resultados que obtenga dependen de que el invierno sea seco (S1), húmedo (S2) o muy lluvioso (S3), con arreglo a la siguiente matriz de decisión. Qué alternativa eligiría ?
La matriz de pesares es la siguiente:
Teniendo en cuenta que el pesar es lo que deja de ganar por no elegir correctamente, esta matriz resulta de:
Si sucediera S1, acertaría y no tendría pesar al elegir E1, pero tendría un pesar de 50 (o sea 60 menos 10) si hubiera elegido E2. Si sucediera S2, acertaría y no tendría pesar al elegir E1, pero tendría un pesar de 10 (o sea 50 menos 40) si hubiera elegido E2. Si sucediera S3, NO acertaría y tendría pesar al elegir E1, de 30 (o sea 70 menos 40) y NO hubiera tenido pesar si hubiera elegido E2.
El máximo pesar posible con la estrategia E1 es 30 y con la estrategia E2 es 50, con lo cuál eligiendo E1 se expondrá siempre al mínimo pesar posible. (Gp:) 0 (Gp:) 50 (Gp:) 10 (Gp:) 30 (Gp:) 0 (Gp:) 0
En los juegos de estrategia, el resultado final depende de las decisiones tomadas no sólo por un jugador, sino por los diversos jugadores simultáneamente.
Las principales clasificaciones son las siguientes:
1 – Según el número de participantes en los juegos: pueden ser de uno, dos, …,hasta n jugadores.
2 – Según sea la ganancia total obtenida por el conjunto de todos los participantes: pueden ser De suma nula, cuando el importe total de lo que unos ganan coincide con el total de lo que otros pierden, y el saldo neto es igual a cero. De suma no nula. Los juegos de suma no nula pueden ser de suma constante o de suma variable, según que sea constante o variable ese saldo neto total.
3 – Según el número de jugadas que comprenden: una jugada, varias jugadas o infinitas jugadas.
4 – Según sea la información de la que disponen los participantes: De información completa. De información incompleta.
5 – Según los elementos que intervengan en las decisiones: Juegos de estrategia pura, si en las decisiones de los jugadores sólo interviene su actuación, que se supone racional. Juegos de estrategia mixta, cuando, además, interviene algún elemento aleatorio introducido por los propios jugadores. La teoría de los juegos de estrategia
El estudio de las decisiones en ambiente de incertidumbre, implica ineludiblemente la asunción de un cierto riesgo en cuanto a tomar la decisión equivocada o asumir como real un hecho que no era de ocurrencia fehaciente sino que estaba asociado a una determinada probabilidad de ocurrencia de este hecho en sí mismo.
Por este motivo, es necesario conocer elementos básicos de probabilidad como son: El concepto de probabilidad Probabilidad de sucesos independientes Probabilidad de sucesos condicionados Probabilidad de sucesos excluyentes La distribución de probabilidad de una variable y su histograma La media, la moda y la esperanza matemática de una variable La varianza o esperanza matemática de los cuadrados de las desviaciones de los valores probables respecto de la media. La desviación típica o estándar de una variable
En ocasiones ha de elegirse entre varias alternativas de decisión a cada una de las cuales le corresponde un valor esperado diferente y un nivel de riesgo también distinto.
A la pregunta “¿hasta que punto interesa soportar un mayor nivel de riesgo a cambio de una mayor esperanza de beneficio?” solamente se puede responder que es algo que depende de la subjetividad del decisor, es decir, de su nivel de aversión al riesgo.
Tradicionalmente se considera que el empresario es emprendedor por su escasa aversión al riesgo y que esta “valentía” es una cualidad necesaria para serlo. Probabilidad y riesgo
Originariamente desarrollada por Shannon, profesor del Massachusett Institute of Technology (M.I.T.), ofrece un enfoque del mayor interés para medir la información.
Parte de un aserto fundamental:
La información proporcionada por la materialización de un suceso, depende de la probabilidad de su acaecimiento y proporciona tanta más información cuanto mayor sea la sorpresa que produce, es decir, cuanto menor fuera la probabilidad de su acaecimiento.
Así, se puede denominar h(P) a la información proporcionada por la realización de un suceso de probabilidad P, con lo que se hace constar que tal información es función de P.
Para determinar la forma concreta de esta función, se debe tener en cuenta que: 1 – Debe ser decreciente con P, pues, de acuerdo con lo expuesto, la información aumenta al reducirse la probabilidad del suceso. 2 – La función ha de tender a infinito cuando la probabilidad P tienda a cero (suceso imposible, en el límite). 3 – La materialización de un suceso “seguro” no proporciona información alguna, por lo que la función debe tomar el valor cero cuando P sea igual a uno (100 %). 4 – A cada uno de los infinitos posibles valores de P les debe corresponder una, y sólo una, medida de información; es decir, la función debe ser monótona y continua. 5 – La información proporcionada por la ocurrencia conjunta de dos o más sucesos independientes entre sí, debe ser igual a la suma de las informaciones que nos proporcionan los distintos sucesos en su acontecer. La teoría de la Información
Caso 5: José Pérez e ICYDE(Hampton, 1989) José Pérez, director general de ICYDE, se enfrenta a su jornada diaria y tiene que fijar cuál es el criterio que debe aplicar a un conjunto de múltiples, decisiones que tiene en su mesa:
ICYDE tiene pendiente un contrato en Estados Unidos de varios millones de dólares. De todas formas, hasta dentro de un mes no se sabrá con certeza si se cierra la operación o no. Rufino Pérez, cuñado de José Pérez, acaba de colocar a un primo suyo como adjunto de su departamento. Este hombre había sido contratado hace menos de un mes. A José Pérez no es asunto que le preocupe demasiado. Un competidor importante acaba de lanzar un producto innovador en el mercado más importante de la compañía. Las primeras muestras recogidas del lineal de un importante hipermercado han sido analizadas por el laboratorio que confirman las sospechas iniciales. Es un magnífico producto que va a causar fuertes quebraderos de cabeza en los próximos meses, pudiendo afectar seriamente a la cuota de mercado.
Actividades:
Analiza la problemática de las 3 situaciones. Haz un ABC de importancia de ellas ¿Cómo debería actuar: asumiendo él mismo las decisiones o delegando? En qué casos? Por qué ?
Caso 6: José Pérez e ICYDE (2ª parte)(Hampton, 1989) En la planta de producción de ICYDE, la productividad ha caído en el área de fabricación por segundo trimestre consecutivo en más de un 3% y, lo que es peor, lleva un desfase de más de un 18% con respecto al líder.
Actividades:
Analizar inicialmente el problema a través de un esquema por qué / por qué. ¿Cómo plantearía un modelo soporte para la toma de decisiones de la dirección comercial cuya necesidad es ampliar la cuota de mercado? ¿Qué variables se deberían considerar ? A través de un diagrama cómo/cómo, indicar cómo se resolvería este problema (profundizar al menos hasta un tercer nivel)
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