El análisis de decisiones ( DA ) es la disciplina que comprende la filosofía , la metodología y la práctica profesional necesarias para abordar las 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; por 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 recomendación correspondiente en conocimiento para el tomador de decisionesy 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 los 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 luego un marco axiomático alternativo para el análisis de decisiones a principios de la década de 1950. 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). Un texto introductorio breve y muy accesible fue publicado en 1968 por el teórico de la decisión Howard Raiffa de la Escuela de Negocios de Harvard . [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 implican compensaciones entre múltiples objetivos. [2] El profesor de ingeniería Ron Howard de la Universidad de Stanford y el analista de decisiones Jim Matheson publicaron, en 1977, un conjunto 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 (involucra contribuciones de matemáticos, filósofos, economistas, estadísticos y psicólogos cognitivos), históricamente se ha considerado una rama de la investigación operativa . En 1980, la Decision Analysis Society se formó como un grupo de interés especial dentro de la Operations Research Society of America (ORSA), que luego se fusionó con The Institute of Management Sciences (TIMS) para convertirse en el Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS). . A partir de 2004, INFORMS ha publicado una revista dedicada a estos temas, Análisis de decisiones .
Siguiendo estos desarrollos académicos, el análisis de decisiones también se ha convertido 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] Muchos de los primeros profesionales estaban asociados con institutos de investigación o empresas consultoras, como SRI International (anteriormente Stanford Research Institute), Applied Decision Analysis (adquirido por PricewaterhouseCoopers en 1998), Decision Focus, Inc. (activo desde 1977 hasta 1998), Grupo de Decisiones Estratégicas e Innovative Decisions International . El análisis de decisiones se ha adoptado especialmente en la industria farmacéutica y la industria del petróleo y el gas, ya que ambas industrias necesitan tomar decisiones importantes de alto riesgo (por ejemplo, invertir en el desarrollo de un nuevo fármaco o realizar una adquisición importante). [7]
Metodología
El encuadre es la parte delantera del análisis de decisiones, que se centra en desarrollar una declaración de oportunidad (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, se pueden tomar muchas decisiones utilizando herramientas cualitativas que forman parte de la caja de herramientas de análisis de decisiones, como el pensamiento centrado en valores, [8] sin la necesidad de métodos cuantitativos.
El proceso de encuadre puede conducir al desarrollo de un diagrama de influencia o árbol de decisión . Se trata de representaciones gráficas de problemas de análisis de decisiones de uso común . Estas herramientas gráficas se utilizan para representar las alternativas disponibles para el tomador de decisiones , las incertidumbres que implican y qué tan bien se alcanzarían los objetivos del tomador de decisiones mediante varios resultados finales. También pueden formar la base de un modelo cuantitativo cuando sea necesario. Por ejemplo, los métodos cuantitativos para realizar inferencias bayesianas e identificar decisiones óptimas utilizando diagramas de influencia se desarrollaron en la década de 1980, [9] [10] y ahora se incorporan en el software.
En un modelo de análisis de decisiones cuantitativo, las incertidumbres se representan a través de probabilidades , específicamente, probabilidades subjetivas . La actitud del tomador de decisiones hacia 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 lograr un nivel de aspiración incierto o "objetivo".) [11] [12] Según los axiomas del análisis de decisiones, la mejor decisión para elegir es aquella cuyas consecuencias han la utilidad máxima esperada (o que maximiza la probabilidad de alcanzar el nivel de aspiración incierto).
A veces se asume que el análisis cuantitativo de decisiones se puede aplicar solo a factores que se prestan fácilmente a la medición (por ejemplo, en unidades naturales como dólares). Sin embargo, el análisis cuantitativo de decisiones y los métodos relacionados, como la economía de la información aplicada , también se pueden aplicar incluso a factores aparentemente intangibles.
El análisis de decisiones como enfoque prescriptivo
La investigación sobre la toma de decisiones prescriptiva 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) . Como era de esperar, por lo tanto, existen numerosas situaciones en las que las decisiones tomadas por individuos se apartan notablemente de las decisiones que recomendaría el análisis de decisiones.
Algunos han criticado los métodos formales de análisis de decisiones por permitir que los tomadores de decisiones eviten asumir la responsabilidad de sus propias decisiones y, en cambio, recomiendan confiar en la intuición o en los "sentimientos viscerales". [13] Además, para las decisiones que deben tomarse con una presión de tiempo significativa, no es sorprendente que los métodos formales de análisis de decisiones sean de poca utilidad, y que la intuición y la experiencia se vuelvan 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, la investigación ha demostrado al menos un beneficio modesto de la capacitación y la retroalimentación para reducir el sesgo. [dieciséis]
Los críticos citan el fenómeno de la parálisis por análisis como una posible consecuencia de la dependencia excesiva del análisis de decisiones en las organizaciones (el costo del análisis de decisiones es en sí mismo un factor en el análisis). Sin embargo, existen estrategias 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 analíticos no basados en decisiones 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 justificación para tales métodos en las aplicaciones (por ejemplo, basado en la facilidad de uso), los analistas de decisiones argumentarían a favor de la teoría de la utilidad de atributos múltiples como el estándar de oro con el que deben compararse otros métodos, basándose en su rigurosa base axiomática.
Aunque el análisis de decisiones se ha utilizado con frecuencia para respaldar la toma de decisiones del gobierno, es importante señalar que la teoría básica se aplica solo a los tomadores de decisiones individuales. Desafortunadamente, no existe una teoría prescriptiva axiomática comparable al análisis de decisiones que esté específicamente diseñada para decisiones de política pública o de grupo. Para obtener más información sobre este tema, consulte la toma de decisiones grupales para las discusiones sobre los problemas de comportamiento involucrados en las decisiones grupales y la teoría de la elección social para las 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. 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 (un predecesor 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 Decision Analysis Society Practice Award por su uso del análisis de decisiones en todas las decisiones importantes. [19] En un video 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.
- Energía . El análisis de decisiones se ha utilizado para estructurar los objetivos energéticos de Alemania. [22] [23]
- Emprendimiento . El concepto de equivalentes de certeza del análisis de decisiones se utilizó para diseñar mecanismos novedosos y altamente eficientes para la financiación de nuevos negocios que sean deseables tanto para los patrocinadores como para los empresarios. [24]
- Cuidado de la salud . El análisis de decisión se ha aplicado a la toma de decisiones médica con respecto a cáncer de mama diagnóstico [25] y la terapia , [26] el tratamiento de cáncer de tiroides , [27] y el cáncer de pulmón. [28]
- Seguro . Los analistas de decisiones han explorado el uso de seguros como un mecanismo para fomentar la adopción de comportamientos beneficiosos para la salud . [29] El método también se ha aplicado para determinar las estrategias óptimas para la compra de un seguro de atención a largo plazo en función de la edad, la riqueza y la tolerancia al riesgo. [30]
- Litigio . Los abogados han utilizado el análisis de decisiones para identificar estrategias que puedan conducir a resultados beneficiosos en los litigios. [31]
- Gestión de carteras . Se ha recomendado el análisis de decisiones como método para mejorar la asignación de recursos en la gestión de carteras. [7] [32]
- Planificación militar . El análisis de decisiones se ha aplicado al problema del cierre de bases . [33]
- Residuos radiactivos . El análisis de decisiones se ha utilizado para evaluar alternativas para los depósitos de desechos radiactivos tanto en los Estados Unidos como en el Reino Unido. [34] [35] A menor escala, también se ha utilizado para evaluar opciones para lidiar con plutonio excedente para armas. [36] [37]
- Investigación y desarrollo . El análisis de decisiones se ha utilizado para recomendar carteras de proyectos a financiar en investigación y desarrollo. [38]
- Terrorismo y seguridad nacional . El análisis de decisiones se ha utilizado para representar los valores tanto de los terroristas como de los defensores para apoyar la toma de decisiones de seguridad nacional. [39] [40]
Software
Existen muchos paquetes de software para respaldar varios aspectos del análisis de decisiones. Los paquetes de software más utilizados incluyen:
- @Risk Software de análisis de riesgos basado en simulación, un complemento de Excel.
- Analytica [41] software de análisis de decisiones basado en diagramas de influencia.
- Software de análisis de riesgos basado en simulación Crystal Ball , un complemento de Excel.
- Software DecideIT [42] para análisis de decisiones multicriterio y modelado de árboles de decisiones (permitiendo información imprecisa).
- Software basado en árbol de decisiones de DPL (incluidas versiones para análisis de cartera).
- Software de utilidad de atributos múltiples de Logical Decisions (incluidas funciones para el análisis de cartera). A partir del 1 de enero de 2021, ya está disponible para descargar una versión gratuita de Logical Decisions .
- Software de gestión de carteras basado en árbol de decisiones Portfolio Navigator .
- Software de análisis de decisiones basado en árbol de decisiones PrecisionTree , un complemento de Excel.
- Software de análisis de decisiones basado en árbol de decisiones de Risk Detective , un complemento de Excel.
Aunque algunos años atrás, se encuentra disponible un buen resumen de las capacidades de varios paquetes de software, la Encuesta sobre software de análisis de decisiones del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión (INFORMS) . Los paquetes de software enumerados en la encuesta van desde paquetes gratuitos hasta paquetes comerciales o de nivel empresarial.
Ver también
- Elección
- Ciclo de análisis de decisiones
- Conferencia de decisiones
- Ingeniería de decisiones
- Software de toma de decisiones
- Modelo de decisión
- Calidad de decisión
- Apoyo a las decisiones
- Teoría de la decisión
- Diagrama de influencia
- Ciencia de la gestión
- Micromort
- Análisis de decisiones de criterios múltiples (MCDA)
- Decisión optima
- Dominio estocástico
Referencias
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enlaces externos
- Society of Decision Professionals , la sociedad profesional que apoya a los profesionales de la toma de decisiones como los asesores de elección cuando se enfrentan a decisiones importantes y complejas.
- Decision Analysis , una revista del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión
- Decision Analysis Society , una subdivisión del Instituto de Investigación de Operaciones y Ciencias de la Gestión especializada en Análisis de Decisiones
- Análisis de decisiones en la atención médica Curso en línea de la Universidad George Mason que ofrece conferencias y herramientas gratuitas para el modelado de análisis de decisiones en entornos de atención médica.
- Decision Analysis Affinity Group , DAAG, se ha fusionado y se ha convertido en la conferencia anual de la Society of Decision Professionals. Formado como un grupo informal de practicantes de DA, DAAG se inició en 1995 por Tom Spradlin, John Palmer y David Skinner.
- Glosario de análisis de decisiones