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Toma de decisiones gerenciales

Enviado por walter_mariscal


    1. Resumen
    2. Proceso de toma decisiones gerenciales
    3. De la información al conocimiento
    4. Uso de modelos
    5. Sistemas de información basados en computadoras
    6. Bibliografía y referencias

    RESUMEN

    En este artículo se abarcará la base teórica del proceso de toma decisiones, los sistemas de información basados en computadora para su apoyo y la descripción de los modelos de toma de decisiones actuales en el área de la administración.

    Palabras Claves: Toma de decisiones gerenciales, Racionalidad, Modelos de toma de decisiones, Sistemas de información basados en Computadora CBIS, EIS, DSS, MIS, TPS.

    PROCESO DE TOMA DECISIONES GERENCIALES

    • DESCRIPCIÓN DEL PROCESO

    El proceso de toma de decisiones se refiere a todas las actividades necesarias desde identificar un problema hasta finalmente resolverlo poniendo en práctica la alternativa seleccionada; por lo tanto, está enmarcado en la solución de problemas donde se debe encontrar alternativas de solución.

    Cuando se habla sólo de toma de decisiones se refiere a una etapa dentro del proceso y debe existir a lo menos más de una alternativa de solución, de lo contrario la decisión se reduciría a llevar o no a cabo la acción correspondiente.

    El proceso de toma de decisiones presentado aquí debe tener una premisa, debe ser efectuado en forma racional o "como debería hacerse" lo que deriva en un modelo normativo o modelo prescriptivo para tomar decisiones que sirva como una guía objetiva para resolver un problema de la forma más óptima.

    Esta racionalidad en concordancia con un modelo normativo significa tomar las decisiones de acuerdo al criterio de coste y beneficio. Es decir, realizar la actividad únicamente cuando los beneficios esperados son superiores a los costos asociados, de esta forma se lleva a cabo aquella actividad que ofrece la mayor utilidad. En este contexto la utilidad como diferencia de los beneficios y los costos se asocia a una medida de bienestar o mejora lo que implica cuantificar siempre las opciones.

    Según el pensamiento económico en todas las decisiones hay, en mayor o en menor grado, un problema de escasez relativa con relación a las necesidades o deseos, no siendo el dinero el más crucial. El tiempo, por ejemplo, es un recurso escaso en el que sólo se puede seleccionar algunas actividades a llevar a cabo. Por ende, la racionalidad implica formular las decisiones de acuerdo a los beneficios y los costos tanto explícitos como implícitos tratando de expresar y cuantificar las alternativas de solución en términos monetarios, aún en situaciones que no involucra el desembolso o ingreso de dinero. De esta forma se pueden comparar las alternativas y escoger aquella que ofrece un valor de utilidad mayor.

    Dos importantes definiciones del concepto de racionalidad corresponden al de los objetivos inmediatos y al del egoísmo. En el primero, se es racional si se es eficiente en la realización de los objetivos que se tengan en el momento. Para el segundo criterio, se es racional cuando se produce mayores beneficios directos a la persona según sus preferencias y gustos.

    El proceso puede ser simple como escoger qué desayunar en un día cualquiera o como qué carrera estudiar. De la experiencia personal se sabe que muchas decisiones se toman considerando otros aspectos no asociados con la racionalidad como las costumbres, preferencias, hábitos, fe e intuición, etc. Sin embargo, la racionalidad es una forma de justificar una decisión y ser entendida por otros.

    En el contexto de racionalidad, (1957) sugiere que las decisiones son efectuadas en forma racional acotada, es decir las personas tratan de comportarse lo más racional posible dentro de las fronteras de la información limitada, restringida capacidad cognitiva y a veces con objetivos en conflictos, buscando soluciones satisfactorias y no óptimas según los criterios de selección establecidos. Sin embargo, la organización busca un comportamiento racional en término de sus metas y objetivos, por lo tanto ésta debe contribuir en establecer premisas de decisión y rutinas de decisión que simplifique las decisiones y minimice la brecha entre la racionalidad acotada de los individuos y la racionalidad deseada en la organización (March y Simon 1993).

    El administrador busca resultados y debe ser práctico, por ende el pensamiento racional debería aplicarse a problemas comunes de negocios. Sin embargo, en muchas áreas de la administración no existen modelos normativos detallados que sirvan de guía para tomar la mejor acción satisfactoria o la más óptima. En casos como éste, se deberá aceptar el uso de modelos descriptivos que más bien describen la realidad y explican el comportamiento del modelo según las variables asociadas a las alternativas sin hacer mención a buenas u óptimas alternativas (Ver *). En la aplicación de la racionalidad, la disciplina del análisis cuantitativo o métodos cuantitativos ofrece los principales métodos y modelos normativos para apoyar a las ciencias de la administración que es más bien descriptiva, de esta forma se aplica el pensamiento racional para que guíe, ayude y automatice la toma de decisiones.

    La racionalidad es una de las fuerzas que mueve la conducta y las decisiones, pero no es la única. Existen hábitos, pasiones, apetitos, sentimientos, etc. que lleva a una conducta no racional en muchas situaciones.

    Cuando recoger información es costosa y la capacidad cognoscitiva para asimilarla es limitada, es irracional estar totalmente informado. En este sentido, aplicando el concepto de racionalidad acotada nuevamente, la toma de decisiones con información incompleta ha sido preponderante, justificada principalmente cuando los beneficios adicionales esperados son inferiores a los costos de aplicar métodos más racionales con mayor información.

    Para Chris Argyris (1974), las decisiones son tomadas de acuerdo a modelos mentales que representan nuestra percepción del entorno "abstracciones de la realidad" (teoría en uso) y no por la teoría explícita (teoría en acción) que sólo se utiliza para justificar a otros. De esta forma la situación real es percibida distinta por las personas de acuerdo a su experiencia y el uso de sus sentidos. La teoría de las comunicaciones además señala que existen ruidos externos donde los distintos mensajes en el mundo externo hacen difícil recibir los mensajes relevantes.

    Los modelos mentales pueden ser complejo tomando como definición de complejidad aquello que sea difícil de entender (Flood and Carson, 1993). La complejidad puede ser por (1) La cantidad de variables interrelacionadas, (2) El alcance de los efectos en el espacio y en el tiempo; En el primero (el aumento del alcance causa-efecto en el espacio) se considera el número de elementos afectados; y en el segundo (el aumento del alcance causa-efecto en el tiempo), el efecto en decisiones futuras debido a decisiones tomadas hoy.

    Stewart (1992) sugiere que "la finalidad de cualquier técnica para la toma de decisión con múltiples criterios (¦MCDM¦) es proporcionar ayuda y guiar al decidor en descubrir su solución deseada al problema en el sentido que ese curso de acción es la mejor forma posible para alcanzar las metas a largo plazo".

    • TIPOS DE PROBLEMAS

    En el mundo real pueden existir diferentes tipos de problemas que determinan los criterios y la forma como son tomadas las decisiones, éstas pueden ser clasificadas en: no estructuradas, estructuras y semiestructuradas (Simon, 1977).

    PROBLEMAS NO ESTRUCTURADAS

    En este tipo de decisiones, quien toma la decisión debe establecer los puntos de vista para la definición del problema y los criterios de evaluación. Estas decisiones no cuentan con un procedimiento definido para tomarlas, por lo tanto no existe una receta de solución.

    PROBLEMAS ESTRUCTURADAS

    Son repetitivas, rutinarias y cuentan con un procedimiento definido para tomarlas, de esta forma cada vez que se presentan no se manejan como si fueran nuevas.

    PROBLEMAS SEMIESTRUCTURADAS

    En este tipo de decisiones sólo parte del problema tiene una respuesta ya definida proporcionada por un procedimiento que es aceptado.

    En el caso del proceso de toma de decisiones en la administración, éste es mayoritariamente no estructurado en los niveles gerenciales, debe plantearse y resolver el problema sobre la base de criterios y variables identificadas en el mismo momento tanto internas como del entorno. Estas decisiones están presentes desde el momento de planificación y en menor grado hasta en el control como decisiones de carácter correctivo. A medida que se desciende en los niveles organizacionales los problemas van siendo más estructurados y repetitivos.

    • COMPONENTES DEL PROCESO

    El tomar decisiones considera aspectos externos y propios a la persona que debe decidir, está basado en cinco componentes básicos:

    INFORMACIÓN

    Estas se recogen tanto para los aspectos que están a favor como en contra del problema, con el fin de definir sus limitaciones. Sin embargo, si la información no puede obtenerse, la decisión entonces debe basarse en los datos disponibles, los cuales caen en la categoría de información general. La información es externa a la persona y por lo tanto debe ser recolectada de algún lugar. Es el componente que puede tener elementos objetivos como subjetivo. Sin embargo, como se verá más adelante, para que sea relevante dependerá de las cualidades cognitivas del decidor.

    CONOCIMIENTOS

    Si quien toma la decisión tiene conocimientos, ya sea de las circunstancias que rodean el problema o de una situación similar, entonces estos pueden utilizarse para seleccionar un curso de acción favorable. En caso de carecer de conocimientos, es necesario buscar consejo en quienes están informados. El conocimiento de genera a través del proceso y a su vez sirve para éste. Peter Drucker ha destacado al conocimiento como el único recurso económico de importancia en una sociedad post-capitalista o sociedad del conocimiento.

    EXPERIENCIA

    Cuando un individuo soluciona un problema en forma particular, ya sea con resultados buenos o malos, esta experiencia le proporciona información para la solución de un próximo problema similar. Si ha encontrado una solución aceptable, con mayor razón tenderá a repetirla cuando surja un problema parecido. La experiencia además es una forma de adquirir conocimiento aludiendo al método inductivo. Si carecemos de experiencia entonces tendremos que experimentar; pero sólo en el caso en que las consecuencias de un mal experimento no sean desastrosas (Validación Empírica). En consecuencia los problemas más importantes de índole social como la administración no pueden solucionarse con experimentos (Validación Lógica) .

    JUICIO

    El juicio o criterio es necesario para combinar la información, los conocimientos, la experiencia y el análisis, con el fin de seleccionar el curso de acción apropiado. No existen substitutos para el buen juicio, es propio del individuo y lo hace distintivo.

    ANÁLISIS

    Es la forma de aunar los componentes anteriores. No puede hablarse de un método en particular para analizar un problema, debe existir un complemento, pero no un reemplazo de los otros ingredientes. En ausencia de un método para analizar matemáticamente un problema es posible estudiarlo con otros métodos diferentes. Si estos otros métodos también fallan, entonces debe confiarse en la intuición.

    Thomas L. Saaty que contribuyó con la creación del proceso jerárquico analítico AHP para la toma de decisiones afirma que de estos componentes se debe distinguir los elementos objetivos y subjetivos en el proceso (Saaty, 1980) (Keeney, 1992). Los criterios o juicios son subjetivos y son los que finalmente respaldan y cuantifican qué opción es mejor. Estos son independientes de las alternativas y son contrarrestadas con las alternativas. En este contexto se ocupan atributos para reflejar el criterio del decidor (información subjetiva), así como asociar cada alternativa con estos atributos (información objetiva). Los pasos generales para el proceso son:

    • Identificación de componentes (Alternativas para el objetivo a lograr y criterios de selección)
    • Identificar atributos y asociarlos. (asociar a las alternativas atributos y atributos a los criterios).
    • Entender y expandir (entender y confrontar las preferencias)

    Los pasos son cíclicos e interactivos, los objetivos derivados en las asociaciones pueden ser desglosados en objetivos más específicos, (Keeney and Raiffa, 1976).

    En el modelo descriptivo de Simon del proceso, el individuo debe buscar soluciones que satisfagan los criterios para cumplir los objetivos, si existen muchas alternativas debe aumentar el número de criterios para disminuir las alternativas; Si por el contrario, son muy pocas las alternativas, se debe disminuir el número de criterios. El equilibrio entre criterios y alternativas considerando sus atributos contribuyen a la búsqueda de la opción más satisfactoria.

    • ETAPAS DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES

    El proceso de toma de decisiones no ocurre de manera continua, sino que está formado por diversas actividades que ocurren en momentos diferentes y en forma cíclica, la existencia de diferentes etapas y los diferentes requisitos en cada una de ellas, indican que los sistemas deben tener capacidades internas múltiples y deben ser flexibles y fáciles de usar. Simon en 1960 estableció cuatro etapas en la toma de decisiones:

    1.- INTELIGENCIA

    Los administradores identifican qué problema está ocurriendo en la organización (discrepancia de una situación real y una deseada), se efectúa un diagnóstico de la naturaleza del problema causas y consecuencias. Los SIA o MIS deben proporcionar información detallada de la organización para el análisis. Las principales actividades son: recolección, clasificación, procesamiento y presentación de datos.

    2.- DISEÑO

    En esta etapa la persona define los objetivos y criterios, diseña las posibles alternativas de solución para un problema. En esta etapa resultan de gran colaboración los DSS, ya que operan sobre la base de modelos sencillos, pueden desarrollarse rápidamente y ser operados con información limitada. Los datos se utilizan para predecir el resultado de cada acción.

    3.- SELECCIÓN

    Consiste en elegir una de las alternativas propuestas, para esto el administrador puede apoyarse en herramientas de información que calculen y hagan un seguimiento de las consecuencias, costos y oportunidades proporcionadas por cada una de las alternativas.

    4.- IMPLANTACIÓN

    En esta etapa el administrador lleva la decisión a la acción y da su informe sobre el progreso y la de la solución. Se debe monitorear la implementación de las alternativas.

    Tabla -1 Etapas del proceso de toma de decisiones

    ETAPA DE LA TOMA DE DECISIONES

    REQUERIMIENTO DE INFORMACIÓN

    EJEMPLO DE SISTEMA

    Inteligencia

    Reporte de excepción

    MIS (SIA)

    Diseño

    Prototipo de simulación

    DSS (SSD),STC

    Selección

    Simulación tipo "Qué pasa si…"

    DSS (SSD), grandes modelos

    Implantación

    Gráficas, diagramas

    Ayudas para decisiones en micro y macrocomputadoras

    Fuente original autor

    DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO

    Según lo señalado anteriormente, el proceso de toma de decisiones necesita contar con la información además de las cualidades propias de quién debe tomar decisiones.

    Se comenzará con una descripción de la forma en que partir de datos se puede obtener información y cómo ésta se transforma en conocimiento para contribuir al proceso de toma de decisiones.

    • DATOS

    Los datos son la mínima unidad semántica, corresponden a los elementos primarios de la información y que por sí solos son irrelevantes como a apoyo a la toma de decisiones. También se les define como un conjunto discreto de valores que no dice nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos para la acción.

    Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que por si sólo no son de mucha contribución si estos no tienen un propósito o utilidad que disminuya la incertidumbre de quien necesita tomar una decisión.

    Los datos no tienen significado en el espacio ni en el tiempo, destacándose el hecho que estos no están en un contexto. (Neil Fleming, 2000)

    Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar físico como papel, disco magnético, en la mente de las personas, etc. En este sentido las tecnologías de información han aportado mucho a recopilación de datos.

    Los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización, pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo, etc.

    • INFORMACIÓN

    La información son datos procesados que tienen un significado (relevancia y propósito) y por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones al disminuir su incertidumbre.

    Para Neil Fleming, Una colección de datos no es información. Las piezas de datos representan información de acuerdo al entendimiento de la medida de asociación existente entre ellos, lo cual permite generar discernimiento en torno a ellas. Representa el cuál, el quién, el cuándo y el dónde.

    De lo anterior se deduce que una colección de datos es información de acuerdo al poder de discernimiento que tenga el receptor y que va depender de las asociaciones pasadas que haya experimentado.

    Los datos se transforman en información añadiéndoles valor en varios sentidos. Hay varias formas:

    • Contextualizando: se sabe para qué propósito se generaron los datos.
    • Categorizando: se conocen las unidades de análisis de los componentes principales de los datos (clasificación).
    • Calculando: los datos pueden haber sido analizados matemática o estadísticamente.
    • Corrigiendo: los errores se han eliminado de los datos.
    • Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa (agregación).

    La información es definida como la comunicación de conocimientos o inteligencia y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, es capaz de impactar sobre sus juicios de valor y comportamientos.

    Información = Dato + Contexto (Añadir valor) + Utilidad (Disminuir la Incertidumbre)

    Para la toma de decisiones la información estima, notifica, estimula y reduce la incertidumbre, puede revelar otras alternativas en una decisión y eliminar pobres alternativas. Estimula la acción y anticipa sus consecuencias. La calidad de la información depende de la calidad de los datos.

    • CONOCIMIENTO

    Mientras que la información entrega las asociaciones necesarias para entender los datos, el conocimiento provee el fundamento de cómo cambian (en el caso que lo hagan). Esto claramente puede ser visto como patrones de comportamiento contextuados, es decir una relación de relaciones que representan el cómo (Neil Fleming).

    En un proceso de toma de decisiones la información es la entrada y el proceso en sí utiliza y genera conocimiento para la acción. Este conocimiento junto con la experiencia, la capacidad de análisis y los propios juicios del decidor finalmente conducen a tomar una decisión. Es decir, cuando la información es utilizada y puesta en el contexto o marco de referencia de una persona junto con su percepción personal se transforma en conocimiento. "El conocimiento es la combinación de información, contexto y experiencia" (Ponjuán G., 1998). El conocimiento resumido, una vez validado y orientado hacia un objetivo genera inteligencia (sabiduría), la cual pretende ser una representación de la realidad.

    Estos factores están basados por dos criterios: Cantidad y Calidad que forman la pirámide informacional (ver Ilustración ¡Error!No hay texto con el estilo especificado en el documento.-1 Pirámide Informacional).

    Ilustración -1 Pirámide Informacional

    Fuente:´Gloria Puján,()

    El concepto de valor agregado se establece a partir de los procesos en torno a los elementos de la cadena informacional.

    Una forma de ver esto es a través de la utilización del método inductivo, una de las líneas de pensamiento de la ciencia del estudio del conocimiento como la epistemología. En esta línea se considera que el conocimiento se obtiene sólo a partir de la experiencia (hechos empíricos), partiendo de casos particulares para ser generalizados y conceptualizar leyes universales. En este caso los datos son representaciones de hechos puntuales, su agregación en calidad y cantidad para el análisis permite inducir relaciones más generales. Sin embargo, la línea del pensamiento deductivo ha predominado y en el área de la administración también, donde el conocimiento se genera sólo a partir de una teoría general aceptada, utilizando la observación empírica como una forma de validación de las hipótesis enunciadas que predicen las consecuencias utilizando la lógica y matemática como mecanismos. Su principal ventaja es que evita los sesgos que pueden ocurrir con el método inductivo basado en los sentidos (intuición) y es cuando la información incluida en la conclusión es mayor y no está totalmente contenida en las premisas. En el caso de la deducción es diferente, ya que cada hipótesis y sus consecuencias nacen de lo que se acepta como válido, por ende si se acepta la hipótesis después de las validaciones lógicas y empíricas (si es posible), sus conclusiones deben ser verdaderas, ya que toda información de éstas están contenidas en las premisas. Sin embargo, afirmando lo señalado por Popper (1959) la comprobación empírica sólo es una evidencia de respaldo de la hipótesis, ya que para ser verdadera debería comprobarse exhaustivamente en todas las situaciones posibles. "Sólo sé que nada sé" (Sócrates)

    El conocimiento es considerado actualmente como la base para lograr ventajas competitivas en las organizaciones basadas en el aprendizaje y la teoría de los recursos y capacidades de Robert Grant donde se debe contar con recursos o capacidades difíciles de ser imitados o adquiridos, propios de la organización y producto de la sinergia de las personas. La administración de estos recursos y capacidades intangibles forma parte de la disciplina Gestión del conocimiento.

    • CARACTERÍSTICAS DE LA INFORMACIÓN

    Las características reconocidas como esenciales para la calidad de la información y que es el punto de partida en el proceso de toma de decisiones son:

    Tabla -2 Cualidades de la información

    Relevante

    Mejora y aporta a la toma de decisiones.

    Accesible

    Facilidad de obtenerla

    Oportuna

    Menor tiempo desde la ocurrencia del evento y la información en manos de los receptores. Cuando este intervalo de tiempo es corto decimos que la información es en Tiempo Real.

    Precisa

    Comparación de datos con el evento real. El grado de precisión necesario dependerá del contexto.

    Efectiva en costo

    La utilidad que presta debe ser mayor al costo por obtenerla.

    Comprensible

    Clara sin ambigüedades

    Imparcial

    No puede ser alterada preconcebidamente

    Confiable o verificable

    Debe provenir de fuentes fidedignas. Varias personas pueden llegar a la misma conclusión

    Manipulable

    Debe ser fácil de procesar e interpretar.

    Cuantificable

    Con valor, sin conjeturas ni rumores

    Fuente original del autor

    VALOR DE LA INFORMACIÓN

    Valor de la información es relativo depende de quién, dónde y cuándo lo use, no tiene un valor universal.

    El valor normativo de la Información en la toma de decisiones es explicado por economistas y estadísticos derivado de la teoría de decisiones. La premisa básica es que siempre tenemos un conocimiento preliminar acerca de la ocurrencia de un hecho o evento que puede ser importante en nuestras decisiones. Cualquier información adicional puede modificar nuestro punto de vista sobre la ocurrencia del evento y por lo tanto cambiar nuestras decisiones y la recompensa esperada. Por lo tanto, el valor de una información adicional es la diferencia en la recompensa esperada obtenido por reducir la incertidumbre acerca del futuro.

    • INFORMACIÓN SEGÚN EL NIVEL ORGANIZACIONAL

    Los requerimientos de información varían de acuerdo al nivel dentro de la organización. Según los tres niveles administrativos, a medida que se desciende del nivel estratégico al operacional los datos son de origen internos y más objetivos.

     Tabla -3 Requerimiento por nivel en la organización

    Nivel

    Responsabilidad

    Requerimientos

    Estratégico

    Planeación estratégica

    Más datos externos y subjetivos

    Táctico

    Control administrativo

    Algunos datos externos y subjetivos

    Operacional

    Control operativo

    Más datos internos y objetivos

    Fuente Robert N. Anthony. Planning and Control Systems.

    Control operativo: Asegurar que las tareas específicas se lleven a cabo de manera eficaz y eficiente.

    Control Administrativo: Asegurar que se obtengan los recursos y se empleen en forma eficaz y eficiente.

    Planeación estratégica: Especificación de estrategia, objetivos de la organización y la asignación de recursos para su ejecución.

    FUENTES DE INFORMACIÓN

    De acuerdo a la procedencia de los datos en cuanto al modo de obtención, la información puede ser producto de diversas fuentes ya sea de origen interno o externo.

    Fuentes No Formales

    La información no está especificada por escrito.

    • Testigos o protagonistas – Comunicación Verbal
    • Observación directa de quién toma decisiones
    • De la experiencia anterior.

    Fuentes Formales

    La información está en un escrito y pueden ser mejor difundida.

    • De estudios e investigaciones
    • De planes y programas trazados

    Las decisiones gerenciales deben estar basadas por lo general en fuentes formales sobre todo en los aspectos de planeación estratégica y dirección. Sin embargo, la formulación de una estrategia por ejemplo, puede ser una idea como respuesta a un cambio imprevisto del entorno y puede nacer como información no formal.

    Las decisiones en una escala de tiempo menor y de índole más bien correctivo tienden a ser menos formales como ocurre en los niveles operativos de la organización donde los individuos responden a sus actividades si llevar a cabo registros por escritos de sus decisiones.

    USO DE MODELOS

    La vida real está llena de hechos que los hace muy complejos. El que toma decisiones podría ocupar una cantidad no despreciable de recursos para obtener la información completa de una situación. Si esta persona adoptara la posición de reunir la información de todos los hechos antes de proceder, lo que sucederá es que no realizará ninguna acción. La mente humana no puede considerar todos los aspectos de un problema empírico. Algunos atributos deben pasarse por alto si se va a tomar una decisión. De esta forma quién decide debe considerar los factores relevantes, y en este sentido se hace uso de la abstracción para la simplificación del proceso de toma de decisiones.

    Una vez que el decidor ha seleccionado los factores críticos o variables relevantes, a partir de una situación empírica, éstos se combinan en forma lógica, de modo que exista un modelo del problema real.

    Un modelo es una representación simplificada de una situación empírica. Sus ventajas son una economía en tiempo y esfuerzo mental, de fácil comprensión y modificación. De esta forma a partir de las conclusiones del modelo se puede fundamentar las decisiones y acciones. La principal desventaja es que es posible omitir variables relevantes o bien las relaciones de las variables pueden estar equivocadas lo que puede llevar a conclusiones en los errores. Por lo tanto, existe una disyuntiva entre la simplificación del modelo sin que se omita las variables relevantes.

    A medida que las decisiones son más complejas se hace más necesario el uso de modelos. Generalmente, las decisiones simples y repetitivas pueden realizarse en la mente, y quizás de una manera informal e intuitiva. Pero si el problema es poco frecuente o complejo, se dedicará más tiempo en pensar en él.

    Dado que la toma individual de decisiones gerenciales puede no ser un proceso simple, ya que se encuentra condicionado por metas, variables, características sicológicas, alternativas entre conflictos y marcos de referencia propios de quién toma las decisiones, los sistemas DSS deben ser diseñados de forma tal que consideren modelos administrativos descriptivos que expliquen la realidad como modelos administrativos normativos que guíen y busquen una solución óptima o satisfactoria. Ambos deben brindar un verdadero apoyo a la toma de decisiones proporcionando diferentes opciones para manejar la información y evaluarla, apoyando los estilos personales y adicionalmente modificándose conforme las personas aprenden y aclaran sus valores. Los diseñadores de sistemas de información deben encontrar la forma de construir sistemas de información que apoyen a la toma de decisiones en la institución como un proceso condicionado por luchas burocráticas, líderes políticos y la tendencia a adaptar aleatoriamente las soluciones a los problemas Individuales (Cyert y March, 1963).

    Los factores relevantes de un modelo son:

    Medidas o indicadores: aquella que se utiliza como expresión cuantitativa para reflejar una meta.

    Variables de decisión: aquellas se encuentran bajo el control de quien toma la decisión.

    Variables Exógenas: aquellas que no se tiene control, pero son importantes en el problema.

    Variables Intermedias: variables que relaciona las variables de decisión y variables exógenas con las medidas.

    Restricciones o políticas: limitaciones impuestas a las variables y su relación entre ellas.

    Los modelos pueden ser simples o complejos de acuerdo a las variables en él (Ver página * Complejidad).

    • MODELOS DE TOMA DE DECISIONES

    A continuación se describirá brevemente los modelos teóricos de toma de decisiones contemporáneos:

    • MODELO RACIONAL O CLÁSICO DE OPTIMIZACIÓN

    Considera que el comportamiento humano se construye con la idea que las personas llevan a cabo cálculos o adaptaciones consistentes que maximizan el valor bajo ciertas restricciones; o sea buscan la optimización. Una persona tiene metas u objetivos y una función de utilidad o preferencia que le permite clasificar todas las posibles acciones de acuerdo a con la contribución de estas a sus metas. Finalmente la persona selecciona la alternativa de valor más alto en términos de las funciones de retribución. Supone información perfecta, metas claras y alta capacidad cognitiva.

    • MODELO DE SATISFACCIÓN

    A diferencia del modelo racional, este modelo está en concordancia con la racionalidad limitada de Simon, propone una realidad restringida, existe limitación cognitiva, muchas opciones inciertas. Afirma que las personas se satisfacen, es decir, seleccionan la primera alternativa disponible que se mueve hacia sus metas. Considera que las personas evitan alternativas nuevas e inciertas y en vez de esto, confían en reglas ciertas y probadas. Suponen información incompleta y metas claras.

    • MODELO DE SELECCIÓN

    También llamado "comparaciones sucesivas limitadas" de Charles Lindblom (1959), afirma que las personas y las instituciones tienen metas conflictivas, inciertas y difíciles de discernir lo que las lleva a decidir entre las alternativas que contienen varias mezclas en conflicto, la selección se hace con pequeños cambios incrementales y comparar las consecuencias. La única prueba de haber hecho una buena elección es si las personas están de acuerdo con ella. Por lo tanto, no existe análisis exhaustivo ni criterios predeterminados. Suponen información incompleta y metas tentativas.

    • MODELO POLÍTICO

    En este modelo las decisiones son el resultado de la competencia y la negociación entre los grupos de interés de la institución y los líderes claves de ésta. Las acciones no son necesariamente racionales y el resultado no es lo que una persona necesariamente quiera. Las instituciones generalmente generan compromisos que reflejan los conflictos, los principales detentadores del poder, los distintos intereses, el poder desigual y la confusión que constituye la política. (Allison, 1971; Barnard, 1938; Heller et al., 1988; Hoy and Miskel, 1991; March and Simon, 1958; Papandreou, 1952; Simon, 1964)

    • MODELO DEL BOTE DE BASURA

    Considera que la mayoría de las instituciones no se adaptan, son temporales y desaparecen con el tiempo. La toma de decisiones es en gran medida accidental y es el producto de un flujo de soluciones a problemas y situaciones que se asocian aleatoriamente. "Las personas necesitan actuar antes que pensar" (Etzioni, 1989). Las soluciones quedan ligadas a los problemas a causa de razones accidentales. Las instituciones están llenas de soluciones que están esperando a los problemas y quienes toman las decisiones se pongan a trabajar (March, 1982).

    • ENTORNO DE LOS MODELOS DE TOMA DE DECISIONES

    Las decisiones gerenciales están basadas en los aspectos administrativos de una organización. Las organizaciones son sistemas abiertos complejos y dinámicos que se adaptan constantemente al entorno. Por lo tanto, para manejarlos debemos ocupar modelos que se ajusten a la realidad y simplifiquen la realidad de tal forma que permita rescatar las características relevantes para apoyar a la toma de decisiones.

    En campo de la teoría de decisiones, los modelos se pueden clasificar en 4 distintas categorías dependiendo de la habilidad de predecir las consecuencias:

    Bajo Certidumbre

    Se predice con certeza las consecuencias de cada alternativa

    Relación causa-efecto (Ejemplo: Programación lineal, Asignación y transporte)

    Es más común en las decisiones operacionales.

    Bajo Riesgo.

    Las consecuencias dependen de algún evento probabilista.

    Común en las decisiones estratégicas de alto nivel como la planificación.

    Bajo incertidumbre

    No existe conocimiento de las probabilidades de los eventos futuros.

    Bajo competición

    Hay incertidumbre y existe un oponente. (Ejemplo: Ajedrez)

    Los modelos normativos no complejos en condiciones de incertidumbre donde no existe información y no es posible ni siquiera asignar una probabilidad a los eventos, se puede hacer uso de modelos de análisis de decisión o árboles de decisión con criterios o juicios subjetivos tanto desde un punto de vista pesimistas como optimistas, en el primer caso se considera la ocurrencia de los peores resultados y se trata de escoger el mejor entre ellos, o sea el menos desfavorable (Estrategia Maximin); en el otro caso, se considera la ocurrencia de los eventos más favorables y se escoge el mejor (Estrategia Maximax). Cuando no se tienen bases para estimaciones subjetivas, se puede emplear el principio de la razón insuficiente, donde se supone que todos los eventos son igualmente probables.

    Las decisiones que se toman en condiciones de riesgo son básicamente juegos donde se asignan probabilidades a los sucesos y se trabaja con los valores esperados de sus resultados "lo que en promedio pasaría". Sin embargo, mucha de las decisiones no puede basarse solamente de sus aportes monetarios, ya que el riesgo, por ejemplo, es valorizado por las personas y debe ser reflejado. Ante esta situación, John Von Neumann y Oskar Morgenstern propusieron el concepto de Utilidad Esperada donde los individuos toman sus decisiones de acuerdo a un valor numérico asociado a la satisfacción que le reportan los diferentes resultados. De esta forma una persona racional escoge en condiciones de riesgo aquella que maximiza su utilidad esperada que es el valor esperado de las utilidades de cada una de los resultados posibles de cada elección.

    En condiciones bajo conflicto Von Neumann y Morgenstern (1944), desarrollaron la teoría de juegos donde dos o más tomadores de decisiones buscan maximizar su propio bienestar, es decir ganar. El resultado del juego depende de las decisiones que tome cada uno. La teoría señala que dependiendo del número de jugadores, alternativas de acción (estrategias), las acciones pueden derivar en juegos de suma cero cuando la ganancia de uno significa la perdida en igual cantidad para otros o juegos de suma distinta de cero, cuando la ganancia de uno puedo significar que otros también ganen o pierdan en cantidades distintas.

    En caso de certeza de los eventos, los modelos son más simples y básicamente recaen en modelos matemáticos para buscar el óptimo como la programación lineal, algunos modelos de inventario, modelos transportes y asignación, etc.

    Cuando el modelo es más complejo o dinámico el uso de modelos de simulación es el más apropiado, pero estos son modelos descriptivos, y por lo tanto no buscan un óptimo.

    SISTEMAS DE INFORMACIÓN BASADOS EN COMPUTADORAS

    • INFORMACIÓN EN LA ORGANIZACIÓN

    La información es el que apalanca el desempeño de las organizaciones, ya que es la fuente de partida en el proceso de toma de decisiones, lo que se traducirá en acciones que tendrán consecuencias en el logro de los objetivos de la empresa llamado Desempeño Organizacional.

    Información -> Decisiones -> Acciones -> Desempeño organizacional

    La diferencia medida en el rendimiento debido a los factores de información es llamada Valor realista de la información o valor revelado de la información.

    Hasta aquí se ha identificado las características de la información, pero dentro de una organización opera como un sistema que debe integrar todas las funciones de una empresa.

    Los sistemas de información son críticos en las funciones administrativas y es una forma estructurada de recolección, almacenamiento, recuperación, procesamiento y comunicación de datos que son transformados en información para la gestión.

    Esto es equivalente al sistema nervioso de nuestro cuerpo. Conecta todos los componentes de una organización y apoya a los que toman decisiones.

    SISTEMAS DE INFORMACIÓN = SISTEMA NERVIOSO DE NUESTRO CUERPO

    En un principio los sistemas de información eran mayoritariamente en forma manual, utilizando documentos como medio de almacenamiento y notificación. Con el uso masivo de la tecnología, actualmente están elaborados a través de hardware y software llamados sistemas informáticos SI. Este sistema en conjunto con una base de datos, procedimientos, redes de comunicación y las personas forma un Sistema de información Basado en computadoras (CBIS Computer Based Information System). La planificación y coordinación de todos estos elementos corresponden a la administración del sistema de información y el soporte técnico de toda la infraestructura tecnológica a la administración de la tecnología de información TI.

    Los sistemas de información pueden ser clasificados según su operación, contexto o decisiones para el cual presta utilidad en:

    Sistemas transaccionales u operacionales (TPS Transaction Processing System)

    Se centran en nivel básico operacional o transaccional, automatizan las operaciones repetitivas.

    Ejemplo: Entrada de facturas, pago a proveedores, etc.

    Sistemas de información administrativos SIA (MIS Management Information System)

    Se centran en operaciones transaccionales y no transaccionales integrados. La información está más estructurada y tienen la capacidad de apoyar a la gestión resolviendo muchas necesidades de las empresas como informes resumidos, acceso a la base de datos para recuperar información, etc.

    En una organización, estos sistemas deben tener la capacidad de manejar altos volúmenes de datos, agregarlos o desagregarlos, compararlos, analizarlos bajo diferentes perspectivas, etc.

    Ejemplo: Entrada de facturas por venta, ingreso de pagos del cliente, validaciones, consulta de saldos y ventas totales a un determinado cliente.

    Sistemas de apoyo a la toma de decisiones SSD (DSS Decision Support System)

    Son menos estructurado que un MIS, utilizan modelos para reflejar la relación entre variables que representan la realidad de un problema a resolver.

    Son generalmente interactivos donde se utilizan los datos para efectuar análisis de sensibilidad, simulaciones, etc. Un DSS debería contar con los componentes mencionados el proceso de toma de decisiones: Información, herramientas de análisis y juicios del decidor.

    Ejemplo: Planeación estratégica, modelo integrados de administración e investigación de operaciones.

    Sistemas de información estratégica o ejecutiva SIE (EIS Executive Information System)

    Son sistemas menos estructurados y más estratégicos, apoyan a la alta dirección utilizando información interna y del entorno. Su enfoque es más bien de seguimiento y control teniendo una visión general de la organización.

    El EIS tiene seis subsistemas interrelacionados: (1) escritura de informes, (2) gráficas, (3) aplicaciones financieras, (4) pronósticos y estadísticas, (5) simulación y modelado (que pasa si), (6) administración de bases de datos.

    Ilustración -3 Clasificación de los Sistemas de información

    Fuente Cursos Clase Ejecutiva Universidad Católica de Chile y original del autor.

    El sistema integrado de información de clase mundial (ERP: Enterprise Resource Planning) se compone de una serie de módulos compatibles e integrables unos con otros, cada uno especializado en una función de la organización: ventas, producción, contabilidad, logística, etc. Aunque la funcionalidad es distinta, los ERP en este aspecto, son sistemas de información que integra las diversas funciones de una empresa en una misma base de datos. Este soporta las características de un MIS y TPS, y en algunos casos puede servir como un sistema de apoyo al proceso de toma de decisiones DSS con módulos para la gestión en base a reportes y herramientas de análisis, pero donde es menos probable que pueda apoyar al nivel estratégico del todo dado que mucho de los datos son de origen externo, variados o no estructurados y cualitativo.

    El nuevo concepto actual que engloba lo anterior es el de Administración del desempeño Corporativo CPM Corporate Performance Management que se refiere a un sistema global de tecnología para la integración total de las actividades operativas y estratégicas alineados a los objetivos o desempeño corporativo; o sea la solución de negocios a través de herramientas informáticas debe abarcar más allá de lo operativo y específico, sino que además debe incluir aspectos más estratégicos y globales como lo es la planificación, dirección estratégica, presupuestos, análisis y reporte de datos, monitoreo y cuadros de control por ejemplo. El desafío actual es poner la estrategia en acción en toda la organización.

    Otros nombres para el nuevo concepto de moda son Administración del Desempeño del Negocio BPM Business Performance Management, Administración del Desempeño de la Empresa EPM Enterprise Performance Management y Administración del Desempeño de la Estrategia SPM Strategy Performance Management. Todos tienen en común el término desempeño o rendimiento lo que confirma el cambio gradual hacia la necesidad de analizar, evaluar, monitorear las actividades claves en la organización para el fiel cumplimiento de los objetivos globales y de interés de los StakeHolders. La actual cultura organizacional necesaria para la implementación de la estrategia debe ir hacia una cultura medida por resultados.

    Un CPM integra lo operativo y estratégico, combina un conjunto de herramientas de administración tales como el CMI y SixSigma, apoyados con herramientas sofisticadas de análisis y reportes basados en Web. Todos integrados, automatizados y escalables.

    Un CPM puede ser visto desde el punto de vista operativo a través de un sistema ERP y desde un punto de vista analítico para el nivel gerencial con herramientas para lo toma decisiones (EIS y DSS), esto último engloba a un conjunto de herramientas que utilizan datos en especial de un ERP para el análisis, actualmente el análisis de datos está basado en lo que se denomina soluciones de inteligencia de negocios (BI Business Intelligence).

    Desde el punto de vista operativo del CPM, Muchos de los ERP proveen algunas funcionalidades de planificación financiera Financial Planning, administración de presupuestos Budgeting y Pronósticos Forecasting. Además, poseen otras necesidades de procesamiento de datos como listados y reportes Reporting. Sin embargo, son insuficientes y no pueden apoyar al nivel gerencial por si solo, ya que la sobrecarga que debería soportar un ERP para el análisis de datos es muy alta debido a que la información gerencial debe ser más estadística, con análisis de tendencias, y con comparaciones con grandes volúmenes de datos históricos.

    Una notación corresponden a los sistemas expertos que se encuentran en un punto intermedio entre el DSS y MIS. Aunque su aplicación en la administración es precaria, estos sistemas corresponden al campo de la Inteligencia Artificial emulan el comportamiento de un experto para llegar a una conclusión sobre un problema, estos incluyen un motor de inferencia, una base del conocimiento, interfaces de usuario, y un lenguaje de desarrollo simbólico o basado en reglas.

    • INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

    El concepto de inteligencia de negocios (Business Intelligence BI), ha sido ampliamente usado en los sistemas ERP como modo de acercar estos sistemas al proceso de toma de decisiones.

    Desde el punto de vista analítico del CPM, El BI considera la recolección, análisis y entrega de información a la alta dirección, gerentes y ejecutivos de la empresa sobre los aspectos claves que inciden en la organización.

    En lo que respecta al análisis de datos, el BI lo ha cubierto utilizando almacenes de datos de gran tamaño centralizado donde la información se encuentra estructurada de una forma homogénea y agregada características importantes en la toma de decisiones gerenciales. Estos repositorios de datos son llamados Almacenes de datos o Data Warehouse DW creados a partir de los datos transaccionales registrados a través de un MIS o ERP. Los datos son actualizados periódicamente desde la base de datos transaccional del ERP hacia el almacén de datos y sirven de apoyo para la toma de decisiones, ya que los datos cuantitativos están agregados por distintos criterios para el análisis.

    Los DW deben contener además archivos adicionales llamados metadatos que registra antecedentes de los datos que están contenidos en el almacén donde se indica la procedencia de los datos (tabla de hechos), periodicidad de actualización, forma de cálculo de los valores cuantitativos agregados llamados medidas, y los criterios de agregación llamados dimensiones.

    La implementación de un DW requiere de la recolección o extracción de datos de una tabla de hecho que en este caso proviene de un MIS o ERP. Esto involucra la carga de esos datos al repositorio de modo que se calculen los datos cuantitativos para las distintas dimensiones o criterios para analizar la información y posteriormente considerar la presentación y visualización de los datos agregados.

    Los sistemas de administración de bases de datos DBMS Database Management System que soportan las transacciones en línea OLTP Online Transaction Processing han agregado el servicio de análisis de datos para los procesos analíticos de los Data Warehouse. Esta tecnología se denomina OLAP Online Analytical Processing.

    • ESQUEMA DEL PROCESO Y TECNOLOGÍA EN LA ORGANIZACIÓN

    El modelo de gestión incorpora la tecnología utilizando los 4 sistemas conocidos como TPS, MIS, DSS y EIS en cada una de las etapas del proceso de toma de decisiones de Herbert Simon. El TPS como fuente de datos internos, el MIS como fuente de información, y el DSS y EIS como a apoyo en el diseño y selección de los cursos de acción de la toma de decisiones. En el esquema se aprecia como estos contribuyen a los objetivos de la toma de decisiones gerenciales como la creación de valor, destacando las decisiones de planificación y control circunscritas en la dirección estratégica apoyados por la medición a través de indicadores. El proceso cuenta como fuentes la información (datos externos e internos), los juicios o criterios del decidor y el mismo conocimiento generado a través del proceso. El resultado final son las acciones más satisfactorias que incidirán en el desempeño organizacional.

     Ilustración -4 Esquema del proceso de toma de decisiones gerenciales

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    Fuente original del autor

    El proceso puede verse como un sistema abierto de retroalimentación utilizando los datos a través de indicadores. Sin embargo, este debe considerar datos externos no estructurados del entorno y que son mayoritarios en las decisiones de planificación. En este sentido se debe crear un repositorio de datos de alguna forma estructurados para almacenar estos datos y ser fuentes del proceso.

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    Autor:

    Walter Mariscal Briones

    Ingeniero Civil Industrial, Universidad de Santiago, Chile. 2003.

    Ingeniero en Informática, Universidad del Bio-bío, Concepción, Chile. 1995.

    Estudiante Magíster en Economía Financiera, Universidad de Santiago, Chile. 2004.

    Actividad: Consultor de Empresas y Analista de Sistemas de Información.

    Su experiencia en análisis, diseño de sistemas, bases de datos y sistemas le ha permitido apoyar sus conocimientos en todas las áreas de una organización con la máxima utilización de las herramientas informáticas.

    Categoría del artículo: Administración y Gerencia.