Al tratar de tomar una decisión importante o planificar estrategias, es imperativo que los gerentes examinen cuidadosamente todas sus opciones. Una herramienta que pueden utilizar para hacerlo es un árbol de decisiones. Los árboles de decisión son simplemente diagramas de flujo o diagramas que ayudan a explorar todas las alternativas de decisión y sus posibles resultados. Cada “rama” del árbol representa una de las posibles opciones que están disponibles al momento de planificar una estrategia o tomar decisiones.
Las ramas se pueden ampliar cuando un resultado alternativo conduce a otra decisión que debe tomarse. En cada rama se agregan los costos asociados con cada elección y la probabilidad de que ocurra cada una. Con estos números, los gerentes pueden calcular el valor de cada conjunto de sucursales para determinar la mejor opción al planificar estrategias comerciales.
Un árbol de decisiones utiliza un gráfico o un modelo de decisiones, sus consecuencias (costo, tiempo, etc.) y sus posibles resultados. Es un método útil porque es bastante sencillo y fácil de hacer, y le da al gerente una representación gráfica de los riesgos y recompensas de seguir varias opciones. Para utilizar el método del árbol de decisiones se requiere que los gerentes de toma de decisiones tengan claro los diversos caminos alternativos que tienen abiertos, estimen cuáles son los posibles resultados que pueden resultar de cada uno de los caminos alternativos que elijan, incluida una probabilidad para cada uno, y estimen un valor en dólares para cada resultado posible. La recompensa real de un árbol de decisiones proviene de calcular el valor esperado para cada una de las posibles decisiones y luego comparar las posibilidades para ver cuál es la más lucrativa.
Es importante recordar que las técnicas de toma de decisiones, incluidos los árboles de decisión, son simplemente ejercicios para ayudar a los gerentes y tomadores de decisiones a analizar una situación y tomar una decisión. Dado que hay muchos cálculos involucrados en la creación de árboles de decisiones, muchas empresas utilizan software de árbol de decisiones dedicado para ayudarles con el proceso. El software de árbol de decisiones ayuda a las empresas a dibujar sus árboles, asigna valor y probabilidades a cada rama y analiza cada opción.
El software de árbol de decisiones, tanto gratuito como de pago, está disponible en una variedad de proveedores, incluidos IBM, TreeAge, SmartDraw, Palisade, Angoss y Edraw. Los investigadores han demostrado que, si bien los humanos sobresalen en la toma de decisiones basadas en el conocimiento de eventos pasados, son pobres en la toma de decisiones en las que las consecuencias deben calcularse en función de una evaluación prospectiva de consecuencias, exactamente el tipo de situación que aborda un árbol de decisiones.
Por qué los gerentes utilizan árboles de decisión en la planificación de estrategias comerciales
Los gerentes y dueños de negocios a veces quieren retrasar o evitar totalmente la toma de decisiones que tienen consecuencias emocionales desagradables, como despedir o reprender a un empleado, cerrar una empresa en quiebra o tomar acciones decisivas para apuntalar una empresa con un balance débil y un efectivo inminente. exprimir. Los investigadores también han determinado que cuando la toma de decisiones finalmente ocurre por asuntos cargados de emociones, los tomadores de decisiones trabajan “más duro, pero no más inteligente” al tomar estas decisiones, mientras intentan evitar concesiones explícitas entre alternativas emocionalmente dolorosas.
Los árboles de decisiones son una herramienta maravillosa para la toma de decisiones, pero los propietarios de pequeñas empresas no los utilizan con suficiente frecuencia. Los dueños de negocios que pueden adoptarlos en su toma de decisiones tienen la oportunidad de tomar decisiones de valor agregado que son analíticamente sólidas y evitar una serie de sesgos comprobados que pueden estar impidiéndoles tomar las mejores decisiones para sus negocios. A continuación se muestran las diversas razones por las que los árboles de decisiones son útiles para los gerentes en esta era moderna.
Resiliencia
Un árbol de decisiones ayuda a un gerente a concentrarse en la relación entre varios eventos y, por lo tanto, replica el curso natural de los eventos y, como tal, permanece robusto con poco margen de error, siempre que los datos ingresados sean correctos.
Validación
Agradablemente, un árbol de decisiones es el mejor modelo predictivo. Se utiliza para realizar análisis cuantitativos de problemas comerciales y para validar resultados de pruebas estadísticas. Naturalmente, admite problemas de clasificación con más de dos clases y, mediante modificación, maneja problemas de regresión. Los modelos de árbol de decisiones sofisticados implementados mediante aplicaciones de software personalizadas pueden usar datos históricos para aplicar un análisis estadístico y hacer predicciones con respecto a la probabilidad de eventos. Los árboles de decisión proporcionan un marco para cuantificar los valores y la probabilidad de cada resultado posible de una decisión, lo que permite a los tomadores de decisiones tomar decisiones informadas entre las diversas alternativas.
Transparencia
Un beneficio clave del modelo de árbol de decisiones es su naturaleza transparente. A diferencia de otros modelos de toma de decisiones, el árbol de decisiones deja claras y comprensibles todas las alternativas posibles y rastrea cada alternativa hasta su conclusión en una sola vista, lo que permite una fácil comparación entre las diversas alternativas. El uso de nodos separados para indicar las decisiones definidas por el usuario, las incertidumbres y el final del proceso brinda mayor claridad y transparencia al proceso de toma de decisiones.
Especificidad
Con un árbol de decisiones, un gerente puede asignar claramente valores específicos al problema, las decisiones y los resultados de cada decisión. Esto reduce la ambigüedad en la toma de decisiones. Cada escenario posible de una decisión encuentra representación mediante una bifurcación y un nodo claros, lo que permite ver todas las soluciones posibles con claridad en una sola vista. La incorporación de valores monetarios a los árboles de decisiones ayuda a hacer explícitos los costos y beneficios de diferentes cursos de acción alternativos.
Flexibilidad
Otras herramientas de toma de decisiones requieren datos cuantitativos completos, pero los árboles de decisión siguen siendo flexibles para manejar elementos con una combinación de características categóricas y de valor real, y elementos con algunas características faltantes. Una vez construidos, clasifican los nuevos elementos rápidamente.
Naturaleza integral
Esta estrategia de decisión es el mejor modelo predictivo ya que permite un análisis integral de las consecuencias de cada posible decisión, como a qué conduce la decisión, si termina en incertidumbre o una conclusión definitiva, o si conduce a nuevos problemas para los que el proceso necesita repetición. También permite particionar los datos en un nivel mucho más profundo, algo que no se logra tan fácilmente con otros clasificadores de toma de decisiones como la regresión logística o el soporte de máquinas vectoriales.
Fácil de usar
Los árboles de decisión también son muy fáciles de dibujar y usar en estrategias de planificación. El árbol de decisiones proporciona una ilustración gráfica del problema y varias alternativas en un formato simple y fácil de entender que no requiere explicación. Desglosa cuidadosamente los datos en una ilustración fácil de entender, basada en reglas fácilmente comprensibles para humanos y programas SQL. Los árboles de decisión también permiten la clasificación de datos sin cálculos, pueden manejar variables continuas y categóricas y proporcionan una indicación clara de los campos más importantes para la predicción o clasificación.
Cómo los gerentes pueden utilizar con éxito un árbol de decisiones en la planificación de estrategias
Como gerente, ahora comprende qué es un árbol de decisiones y por qué el análisis del árbol de decisiones puede ser tan beneficioso para sus esfuerzos y planificación. Ahora, echemos un vistazo a los cuatro pasos que necesita dominar para utilizar correctamente los árboles de decisión.
Identifique cada una de sus opciones
Tenga en cuenta que el primer paso es identificar cada una de las opciones que tiene ante sí. Cada idea o estrategia tiene múltiples caminos para completarse. Su trabajo inicial es reconocer cada uno de ellos para que pueda agregarlos a su árbol de decisiones y tomar las decisiones acertadas sobre cuál tomar y cuándo. Por ejemplo, Austin administra una planta de jugos prensados en frío en Houston. Aunque solo han estado en el negocio durante unos años, están creciendo rápidamente y Austin necesita encontrar un proveedor más grande del que abastecerse de frutas. Identifica dos opciones legítimas: una granja con sede en EE. UU. Que se encuentra a solo unas horas de la planta de Austin y un proveedor que opera en el extranjero.
Pronóstico de resultados potenciales para cada opción
Una vez que se ha realizado cada una de las opciones, es el momento de identificar los resultados potenciales para cada una de ellas. Este paso no es una prueba completa. Deberá hacer predicciones y estimaciones y estimaciones óptimas, algunas de las cuales podrían resultar inexactas. ¡Tenga en cuenta que esto está bien! El objetivo de este ejercicio es identificar la opción con mayor probabilidad de éxito. Volviendo a nuestro ejemplo anterior, Austin debe decidir si asociarse con una granja con sede en EE. UU. O con una ubicada en el extranjero. Ambas opciones presentan su parte justa de riesgos y recompensas. Entonces, para tomar la decisión correcta, Austin comienza a elaborar un árbol de decisiones. Ahora, Austin necesita evaluar los resultados potenciales de cada opción para poder predecir correctamente qué proveedor de productos se adaptará mejor a las necesidades y el presupuesto de su empresa en crecimiento. Por un lado, EE. UU. El agricultor local le permitirá visitar más a menudo en persona y controlar las operaciones. Pero también es la opción más cara. Mientras que, por otro lado, el proveedor extranjero es mucho más barato y Austin podría usar el dinero ahorrado para mejorar otras áreas de su negocio. Pero también hay desventajas. Austin no podrá hacer tantos viajes para ver a este proveedor, habrá una barrera del idioma y los tiempos de envío serán más largos. Cual es la mejor opcion? Austin tiene en cuenta toda la información que puede obtener y estima la probabilidad de éxito para ambos caminos. Luego agrega estos detalles a su árbol de decisiones para ayudarlo a tomar la mejor decisión posible. el proveedor extranjero es mucho más barato y Austin podría usar el dinero ahorrado para mejorar otras áreas de su negocio. Pero también hay desventajas. Austin no podrá hacer tantos viajes para ver a este proveedor, habrá una barrera del idioma y los tiempos de envío serán más largos. Cual es la mejor opcion? Austin tiene en cuenta toda la información que puede obtener y estima la probabilidad de éxito para ambos caminos. Luego agrega estos detalles a su árbol de decisiones para ayudarlo a tomar la mejor decisión posible. el proveedor extranjero es mucho más barato y Austin podría usar el dinero ahorrado para mejorar otras áreas de su negocio. Pero también hay desventajas. Austin no podrá hacer tantos viajes para ver a este proveedor, habrá una barrera del idioma y los tiempos de envío serán más largos. Cual es la mejor opcion? Austin tiene en cuenta toda la información que puede obtener y estima la probabilidad de éxito para ambos caminos. Luego agrega estos detalles a su árbol de decisiones para ayudarlo a tomar la mejor decisión posible.
Analice a fondo cada resultado potencial
Aquí, debería tener un árbol de decisiones completo. ¡Felicidades! Este es un gran primer paso, pero el trabajo arduo recién está comenzando. Ahora necesita analizar cada resultado potencial y evaluar qué opción será la que mejor se adapte a su negocio específico. Si está trabajando con cantidades monetarias, puede usar la fórmula del valor esperado (EV). El valor esperado se encuentra multiplicando un resultado potencial por la probabilidad de que ocurra. Por ejemplo, si anticipa que su proyecto le hará ganar a su empresa $ 1,000 y tiene un 50% de posibilidades de éxito. Su puntuación EV es 500. Mientras tanto, volvamos a Austin y su búsqueda del proveedor adecuado. Con base en su investigación, predice que trabajar con un proveedor con sede en EE. UU. Tiene un 80% de posibilidades de éxito y producirá una ganancia de $ 100,000. Usando la fórmula descrita anteriormente, Austin obtiene una puntuación de EV de 80.000. Pero también necesita ejecutar los cálculos por fallas. Entonces Austin multiplica $ 20,000 por 20% y termina con 4,000. Finalmente, solo necesita restar el puntaje de falla del puntaje de éxito para obtener su EV total, que es 76,000 para el proveedor con sede en EE. UU. Austin pasa por el mismo proceso exacto para el proveedor extranjero y se da cuenta de que su vehículo eléctrico, en caso de que siga esa ruta, asciende a una puntuación de 52,500. Basado solo en EV, la mejor opción de Austin es trabajar con el proveedor con sede en EE. UU. asciende a una puntuación de 52,500. Basado solo en EV, la mejor opción de Austin es trabajar con el proveedor con sede en EE. UU. asciende a una puntuación de 52,500. Basado solo en EV, la mejor opción de Austin es trabajar con el proveedor con sede en EE. UU.
Optimice sus acciones en consecuencia
El último paso es optimizar sus acciones. Una vez que sepa qué opción brinda la mayor probabilidad de éxito para su proyecto, así como la que presenta el mayor valor, puede tomar decisiones sobre el proyecto con confianza. En el caso de Austin, decidió optar por el proveedor con sede en EE. UU. Ese proveedor no solo obtuvo un EV más alto, sino que también representa solo $ 5,000 dólares más en pérdidas si la relación falla. Esas dos cosas, más el hecho de que Austin puede visitar al proveedor con regularidad y ambos hablan el mismo idioma, hicieron que fuera una elección muy clara para él.
Conclusión
El análisis del árbol de decisiones es una estrategia importante que los gerentes deben aprender y utilizar, especialmente al planificar estrategias. Ayudará a evaluar cada opción y elegir las que tengan la mayor probabilidad de éxito. Los árboles de decisiones son una herramienta maravillosa para la toma de decisiones, pero los gerentes de pequeñas empresas no los utilizan con suficiente frecuencia. Los gerentes comerciales que pueden adoptarlos en su toma de decisiones tienen la oportunidad de tomar decisiones de valor agregado que son analíticamente sólidas y evitar una serie de sesgos probados que pueden estar impidiéndoles tomar las mejores decisiones para sus negocios.
