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Habilidades y fundamentos de trading/ Risk Management

Análisis de decisiones (DA)

¿Qué es el análisis de decisiones (DA)?

El análisis de decisiones (DA) es un enfoque sistemático, cuantitativo y visual para abordar y evaluar las elecciones importantes que a veces enfrentan las empresas. A Ronald A. Howard, profesor de Ciencias e Ingeniería de la Administración en la Universidad de Stanford, se le atribuye el inicio del término en 1964. Las corporaciones grandes y pequeñas usan la idea cuando toman varios tipos de decisiones, incluyendo administración, operaciones, mercadeo, capital de inversión o opciones estratégicas.

Comprensión del análisis de decisiones (DA)

El análisis de decisiones utiliza una variedad de herramientas para evaluar toda la información relevante para ayudar en el proceso de toma de decisiones e incorpora aspectos de psicología, técnicas de gestión, formación y economía. A menudo se utiliza para evaluar decisiones tomadas en el contexto de múltiples variables que tienen muchos resultados u objetivos potenciales. El proceso puede ser utilizado por individuos o grupos que buscan tomar decisiones relacionadas con la gestión de riesgos, inversiones de capital y decisiones comerciales estratégicas.

Conclusiones clave

  • El análisis de decisiones es un enfoque sistemático, cuantitativo y visual para tomar decisiones comerciales estratégicas.
  • El análisis de decisiones utiliza una variedad de herramientas y también incorpora aspectos de psicología, técnicas de gestión y economía.
  • El riesgo, las inversiones de capital y las decisiones comerciales estratégicas son áreas en las que se puede aplicar el análisis de decisiones.
  • Los árboles de decisión y los diagramas de impacto son representaciones visuales que ayudan al proceso de análisis.
  • Los críticos argumentan que el análisis analítico puede conducir a la parálisis de las decisiones y, debido a la sobrecarga de información, la incapacidad para tomar decisiones en absoluto.

Se puede crear una representación gráfica de alternativas y posibles soluciones, así como desafíos e incertidumbres, en un árbol de decisiones o diagrama de impacto. También se han desarrollado modelos informáticos más sofisticados para ayudar en el proceso de análisis de decisiones.

El objetivo de estas herramientas es proporcionar a los responsables de la toma de decisiones alternativas en la búsqueda de los objetivos comerciales, al tiempo que se describen las incertidumbres y se proporcionan medidas de quién, así como el logro de los objetivos si se logran los resultados finales. Las incertidumbres generalmente se expresan como probabilidades y las fricciones entre objetivos en conflicto se ven en términos de compensaciones y funciones de utilidad. Es decir, los objetivos se consideran en términos de su valor o, si se logran, el valor esperado para la organización.

A pesar de la naturaleza útil del análisis de decisiones, los críticos señalan que la «parálisis analítica», que implica pensar demasiado en una situación hasta que no se puede tomar una decisión, es una gran desventaja del enfoque. Además, algunos investigadores que estudian las metodologías utilizadas por los tomadores de decisiones argumentan que este tipo de análisis no se utiliza con frecuencia.

Ejemplos de análisis de decisiones

Si una empresa de desarrollo de bienes raíces está decidiendo si construir o no un nuevo centro comercial, puede examinar una serie de elementos de entrada para ayudar en su proceso de toma de decisiones. Estos pueden incluir tráfico en el sitio propuesto en diferentes días de la semana en diferentes momentos, la popularidad de centros comerciales similares en el área, la demografía financiera, la competencia local y los hábitos de compra preferidos, la población del área. Todos estos elementos se pueden colocar en un programa de análisis de decisiones y se ejecutan diversas simulaciones que ayudan a la empresa a decidir sobre el centro comercial.

Como otro ejemplo, una empresa tiene una patente para un nuevo producto que se espera que obtenga ventas rápidas durante dos años antes de que expire. La empresa tiene la opción de vender la patente ahora o llevarse el producto internamente. Cada opción tiene oportunidades, riesgos y compensaciones, que se pueden analizar con un árbol de decisiones que considera los beneficios de vender las patentes frente a los que fabrican el producto internamente. Dentro de esas dos ramas del árbol, se puede crear otro grupo de árboles de decisión para evaluar aspectos como el mejor precio de venta de la patente o los costos y beneficios de producir el producto internamente.