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Análisis de decisión

El análisis de decisiones ( AD ) es la disciplina que comprende la filosofía , la metodología y la práctica profesional necesarias para abordar decisiones importantes de manera formal. El análisis de decisiones incluye muchos procedimientos, métodos y herramientas para identificar, representar claramente y evaluar formalmente aspectos importantes de una decisión; para prescribir un curso de acción recomendado aplicando el axioma de máxima utilidad esperada a una representación bien formada de la decisión; y para traducir la representación formal de una decisión y su correspondiente recomendación en conocimiento para quien toma la decisión y otras partes interesadas corporativas y no corporativas .

Historia

En 1931, el filósofo matemático Frank Ramsey fue pionero en la idea de probabilidad subjetiva como representación de las creencias o incertidumbres de un individuo. Luego, en la década de 1940, el matemático John von Neumann y el economista Oskar Morgenstern desarrollaron una base axiomática para la teoría de la utilidad como una forma de expresar las preferencias de un individuo sobre resultados inciertos. (Esto contrasta con la teoría de la elección social , que aborda el problema de derivar las preferencias grupales de las preferencias individuales). El estadístico Leonard Jimmie Savage desarrolló entonces un marco axiomático alternativo para el análisis de decisiones a principios de los años cincuenta. La teoría de la utilidad esperada resultante proporciona una base axiomática completa para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre.

Una vez que se establecieron estos desarrollos teóricos básicos, los métodos de análisis de decisiones se codificaron y popularizaron aún más, y se enseñaron ampliamente (por ejemplo, en escuelas de negocios y departamentos de ingeniería industrial). En 1968, el teórico de la decisión Howard Raiffa, de la Escuela de Negocios de Harvard , publicó un texto introductorio breve y muy accesible . [1] Posteriormente, en 1976, Ralph Keeney y Howard Raiffa ampliaron los conceptos básicos de la teoría de la utilidad para proporcionar una metodología integral para manejar decisiones que involucran compensaciones entre múltiples objetivos. [2] El profesor de ingeniería Ron Howard de la Universidad de Stanford y el analista de decisiones Jim Matheson publicaron luego, en 1977, una serie de lecturas sobre análisis de decisiones; [3] esto se amplió a un conjunto de dos volúmenes en 1984. [4] Los libros de texto posteriores y los desarrollos adicionales se documentan a continuación en Lecturas adicionales.

Aunque el análisis de decisiones es inherentemente interdisciplinario (incluye contribuciones de matemáticos, filósofos, economistas, estadísticos y psicólogos cognitivos), históricamente se ha considerado una rama de la investigación operativa . En 1980, la Sociedad de Análisis de Decisiones se formó como un grupo de interés especial dentro de la Sociedad de Investigación de Operaciones de América (ORSA), que luego se fusionó con el Instituto de Ciencias de la Gestión (TIMS) para convertirse en el Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión (INFORMS). . A partir de 2004, INFORMS ha publicado una revista dedicada a estos temas, Decision Analysis.

Siguiendo estos desarrollos académicos, el análisis de decisiones también ha evolucionado hasta convertirse en una disciplina profesional madura. [5] El método se ha utilizado para apoyar la toma de decisiones empresariales y de políticas públicas desde finales de la década de 1950; Las solicitudes de 1990-2001 se revisaron en la edición inaugural de Decision Analysis. [6] El análisis de decisiones se ha adoptado especialmente en la industria farmacéutica y en la industria del petróleo y el gas, ya que ambas industrias necesitan regularmente tomar grandes decisiones de alto riesgo (por ejemplo, sobre invertir en el desarrollo de un nuevo medicamento o realizar una adquisición importante). . [7]

Metodología

El encuadre es la parte inicial del análisis de decisiones, que se centra en desarrollar una declaración de oportunidades (qué y por qué), condiciones límite, medidas de éxito, una jerarquía de decisiones, una tabla de estrategias y elementos de acción. A veces se cree que la aplicación del análisis de decisiones siempre requiere el uso de métodos cuantitativos. En realidad, sin embargo, muchas decisiones se pueden tomar utilizando herramientas cualitativas que forman parte de la caja de herramientas del análisis de decisiones, como el pensamiento centrado en valores, [8] sin necesidad de métodos cuantitativos.

El proceso de formulación puede conducir al desarrollo de un diagrama de influencia o árbol de decisiones . Éstas son representaciones gráficas de uso común de problemas de análisis de decisiones. Estas herramientas gráficas se utilizan para representar las alternativas disponibles para quien toma las decisiones , las incertidumbres que implican y qué tan bien se lograrían los objetivos de quien toma las decisiones mediante diversos resultados finales. También pueden formar la base de un modelo cuantitativo cuando sea necesario. Por ejemplo, en la década de 1980 se desarrollaron métodos cuantitativos para realizar inferencias bayesianas e identificar decisiones óptimas utilizando diagramas de influencia, [9] [10] y ahora se incorporan al software.

En un modelo de análisis de decisiones cuantitativas, las incertidumbres se representan mediante probabilidades , específicamente probabilidades subjetivas . La actitud de quien toma las decisiones ante el riesgo está representada por funciones de utilidad , y la actitud hacia las compensaciones entre objetivos en conflicto se puede expresar utilizando funciones de valor de múltiples atributos o funciones de utilidad de múltiples atributos (si hay riesgo involucrado). (En algunos casos, las funciones de utilidad pueden ser reemplazadas por la probabilidad de alcanzar un nivel de aspiración u "meta" incierto.) [11] [12] Con base en los axiomas del análisis de decisiones, la mejor decisión para elegir es aquella cuyas consecuencias tienen la utilidad máxima esperada (o que maximiza la probabilidad de alcanzar el nivel de aspiración incierto).

A veces se supone que el análisis de decisiones cuantitativas sólo puede aplicarse a factores que se prestan fácilmente a la medición (por ejemplo, en unidades naturales como el dólar). Sin embargo, el análisis de decisiones cuantitativas y métodos relacionados, como la economía de la información aplicada, también pueden aplicarse incluso a factores aparentemente intangibles.

El análisis de decisiones como enfoque prescriptivo

La investigación prescriptiva sobre la toma de decisiones se centra en cómo tomar decisiones "óptimas" (basadas en los axiomas de la racionalidad), mientras que la investigación descriptiva sobre la toma de decisiones tiene como objetivo explicar cómo las personas realmente toman decisiones (independientemente de si sus decisiones son "buenas" u óptimas). . Por lo tanto, no sorprende que existan numerosas situaciones en las que las decisiones tomadas por los individuos se alejan marcadamente de las decisiones que recomendaría el análisis de decisiones.

Algunos han criticado los métodos formales de análisis de decisiones por permitir que quienes toman las decisiones eviten asumir la responsabilidad de sus propias decisiones y, en cambio, recomiendan confiar en la intuición o las "corazonadas". [13] Además, para las decisiones que deben tomarse bajo una importante presión de tiempo, no es sorprendente que los métodos formales de análisis de decisiones sean de poca utilidad, siendo la intuición y la experiencia cada vez más importantes. [14] Sin embargo, cuando el tiempo lo permite, los estudios han demostrado que los algoritmos cuantitativos para la toma de decisiones pueden producir resultados superiores a la "intuición sin ayuda". [15] Además, a pesar de los sesgos conocidos en los tipos de juicios humanos necesarios para el análisis de decisiones, las investigaciones han demostrado al menos un beneficio modesto de la capacitación y la retroalimentación para reducir los sesgos. [dieciséis]

Los críticos citan el fenómeno de la parálisis por el análisis como una posible consecuencia de la excesiva dependencia del análisis de decisiones en las organizaciones (el costo del análisis de decisiones es en sí mismo un factor del análisis). Sin embargo, existen estrategias disponibles para reducir dicho riesgo. [17]

Actualmente existe un gran interés en los métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Sin embargo, muchos de estos métodos se apartan de los axiomas del análisis de decisiones y, por lo tanto, pueden generar recomendaciones engañosas en algunas circunstancias, por lo que no son métodos verdaderamente prescriptivos. Algunos de los métodos no analíticos de decisión más populares incluyen la teoría de conjuntos difusos para la representación de incertidumbres y el proceso de jerarquía analítica para la representación de preferencias o juicios de valor. Si bien ocasionalmente puede haber una justificación para tales métodos en las aplicaciones (por ejemplo, basados ​​en la facilidad de uso), los analistas de decisiones defenderían la teoría de la utilidad de atributos múltiples como el estándar de oro con el que se deben comparar otros métodos, basándose en su rigurosa base axiomática.

Aunque el análisis de decisiones se ha utilizado con frecuencia para apoyar la toma de decisiones gubernamentales, es importante señalar que la teoría básica se aplica sólo a los tomadores de decisiones individuales. Desafortunadamente, no existe una teoría prescriptiva axiomática comparable al análisis de decisiones que esté diseñada específicamente para decisiones grupales o de políticas públicas. Para obtener más información sobre este tema, consulte la toma de decisiones en grupo para analizar los problemas de comportamiento involucrados en las decisiones grupales y la teoría de la elección social para obtener consideraciones teóricas que pueden afectar las decisiones grupales.

Aplicaciones

Los métodos de análisis de decisiones se han utilizado en una amplia variedad de campos, incluidos los negocios ( planificación , marketing , negociación ), gestión , remediación ambiental , atención médica , investigación , energía , exploración , litigios y resolución de disputas , etc. Una aplicación temprana importante fue un estudio de los pros y los contras de la siembra de huracanes, realizado por el Instituto de Investigación de Stanford a principios de la década de 1970 para la Administración de Servicios de Ciencias Ambientales (antecesora de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica ). [18]

Hoy en día, las grandes corporaciones utilizan el análisis de decisiones para realizar inversiones de capital multimillonarias. Por ejemplo, en 2010, Chevron ganó el Premio a la Práctica de la Sociedad de Análisis de Decisiones por su uso del análisis de decisiones en todas las decisiones importantes. [19] En un vídeo que detalla el uso del análisis de decisiones por parte de Chevron, el vicepresidente de Chevron, George Kirkland, señala que "el análisis de decisiones es parte de cómo Chevron hace negocios por una razón simple, pero poderosa: funciona". [20] También se puede utilizar para tomar decisiones personales complejas, como planificar la jubilación, decidir cuándo tener un hijo, [21] planificar unas vacaciones importantes o elegir entre varios tratamientos médicos posibles.

Software

Hay paquetes de software para la toma de decisiones disponibles para implementar el análisis de decisiones. Algunos paquetes particularmente notables incluyen Analytica para diagramas de influencia y DecideIT y Logical Decisions para la toma de decisiones de múltiples atributos.

Ver también

Referencias

  1. ^ Raiffa, H. (1968). Análisis de decisiones: conferencias introductorias sobre opciones en condiciones de incertidumbre . Lectura, MA: Addison-Wesley.
  2. ^ Keeney, R. y Raiffa, H. (1976). Decisiones con múltiples objetivos: preferencias y compensaciones de valor . Nueva York: Wiley.
  3. ^ Howard, RA y Matheson, JE (1977). Lecturas en Análisis de Decisiones . Menlo Park, California: SRI Internacional.
  4. ^ Howard, RA y Matheson, JE (1984). Lecturas sobre los principios y aplicaciones del análisis de decisiones . Menlo Park, CA: Grupo de Decisiones Estratégicas.
  5. ^ Ulvila, JW; Marrón, RV (1982). "El análisis de decisiones alcanza la mayoría de edad". Revisión de negocios de Harvard . 60 (5): 130-141. PMID  10257404.
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Otras lecturas

enlaces externos