Un árbol de problemas , también llamado árbol lógico , es un desglose gráfico de una pregunta que lo disecciona en sus diferentes componentes verticalmente y que progresa en detalles a medida que se lee a la derecha. [1] : 47
Los árboles de problemas son útiles en la resolución de problemas para identificar las causas fundamentales de un problema, así como para identificar sus posibles soluciones. También proporcionan un punto de referencia para ver cómo encaja cada pieza en la imagen completa de un problema. [2]
Tipos
Según el profesor de estrategia Arnaud Chevallier, elaborando un enfoque utilizado en McKinsey & Company , [3] existen dos tipos de árboles de problemas: los de diagnóstico y los de solución. [4] Los árboles de diagnóstico desglosan una pregunta clave "por qué", identificando todas las posibles causas raíz del problema. Los árboles de soluciones desglosan una pregunta clave de "cómo", identificando todas las alternativas posibles para solucionar el problema. [5]
Reglas
Cuatro reglas básicas pueden ayudar a garantizar que los árboles de problemas sean óptimos, según Chevallier: [4]
- Responde constantemente una pregunta de "por qué" o "cómo"
- Avanzar desde la pregunta clave hasta el análisis a medida que avanza hacia la derecha
- Tener sucursales que sean mutuamente excluyentes y colectivamente exhaustivas ( MECE )
- Utilice un desglose detallado
El requisito de que los árboles de problemas sean colectivamente exhaustivos implica que el pensamiento divergente es una habilidad fundamental. [6]
Aplicaciones
En entrevistas de gestión
Los árboles de problemas se utilizan para responder preguntas en entrevistas de casos para puestos de consultoría de gestión. [7] Un tipo de pregunta cuantitativa, la pregunta sobre el tamaño del mercado , requiere que el entrevistado estime el tamaño de un grupo de datos, como un segmento específico de una población, una cantidad de objetos, los ingresos de una empresa o similar. [8] Se espera que los candidatos utilicen un método estructurado y lógico para llegar a su respuesta, y el uso de un árbol de problemas proporciona un diagrama para ayudar al razonamiento lógico del candidato. Los árboles de problemas también se utilizan para otros tipos de preguntas de entrevistas de casos. [7]
Ver también
Referencias
- ^ Chevallier, Arnaud (2016). Pensamiento estratégico en la resolución de problemas complejos . Oxford; Nueva York: Oxford University Press . doi : 10.1093 / acprof: oso / 9780190463908.001.0001 . ISBN 9780190463908. OCLC 940455195 .
- ^ "Guía de estrategia de supervivencia: árboles de problemas" . interactive.cabinetoffice.gov.uk . Londres: Unidad de Estrategia del Primer Ministro. Julio de 2004. Archivado desde el original el 17 de febrero de 2012 . Consultado el 6 de octubre de 2018 .También disponible en formato PDF .
- ↑ Los escritos de Chevallier (como Chevallier 2010a y Chevallier 2016 , pp.243, 265) citan una publicación anterior de McKinsey que analiza mapas de problemas entre otras técnicas de resolución de problemas: Davis, Ian; Keeling, David; Schreier, Paul; Williams, Ashley (agosto de 2007). El enfoque de McKinsey para la resolución de problemas (McKinsey Staff Paper 66). Nueva York: McKinsey & Company . págs. 9-13. Otras publicaciones anteriores relacionadas con McKinsey también tratan los árboles de problemas, como: Rasiel, Ethan M .; Friga, Paul N. (2002). La mente de McKinsey: comprender e implementar las herramientas de resolución de problemas y las técnicas de gestión de la principal empresa de consultoría estratégica del mundo . Trilogía de McKinsey. 2 . Chicago, IL: McGraw-Hill . págs. 11-29 . ISBN 0071374299. OCLC 47092065 .
- ^ a b Chevallier, Arnaud (2 de julio de 2010a). "Construir árboles de problemas: árboles de diagnóstico y árboles de soluciones" . power-problem-solving.com . Consultado el 6 de octubre de 2018 . Ver también: Chevallier, Arnaud (14 de diciembre de 2010). "Sea perspicaz" . power-problem-solving.com . Consultado el 6 de octubre de 2018 .
- ^ Consulte también los diagramas de cómo y por qué en: Culmsee, Paul; Awati, Kailash (2013) [2011]. "Visualización de la complejidad" . La guía del hereje sobre las mejores prácticas: la realidad de la gestión de problemas complejos en las organizaciones . Bloomington: iUniverse, Inc. págs. 159-167 . ISBN 9781462058549. OCLC 767703320 .
- ^ Chevallier, Arnaud (6 de julio de 2010b). "Diverge efectivamente en su pensamiento" . power-problem-solving.com . Consultado el 6 de octubre de 2018 .
- ^ a b Cheng, Víctor (2012). "El árbol de problemas". Secretos de la entrevista de caso: un ex entrevistador de McKinsey revela cómo obtener múltiples ofertas de trabajo en consultoría . Seattle, WA: Innovation Press. págs. 73-102. ISBN 9780984183524. OCLC 803397971 .
- ^ "Dimensionamiento del mercado" . gradinterviewprep.com . Consultado el 31 de julio de 2019 .
Otras lecturas
- Chevallier, Arnaud (11 de abril de 2011). "No te pierdas en la terminología" . power-problem-solving.com . Consultado el 6 de octubre de 2018 .
Emitir árboles, emitir mapas, árboles lógicos, árboles de cómo , por qué árboles, árboles de diagnóstico, árboles de solución, árboles de decisión, árboles de hechos, árboles de hipótesis ... ¿Cómo debería llamar a sus árboles? ... Llame a su árbol como lo desee hacer.
- Chevallier, Arnaud (19 de febrero de 2011). "Utilice su árbol de problemas como árbol de decisiones" . power-problem-solving.com . Consultado el 6 de octubre de 2018 .
- Conn, Charles ; McLean, Robert (2019). Resolución de problemas a prueba de balas: la única habilidad que lo cambia todo . Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons . ISBN 9781119553021. OCLC 1047803356 .
- Friga, Paul N. (2009). "Desarrollar el árbol de problemas" . El compromiso de McKinsey: un poderoso conjunto de herramientas para una resolución de problemas en equipo más eficiente y efectiva . Trilogía de McKinsey. 3 . Nueva York: McGraw-Hill . págs. 91–96 . ISBN 978-0071497411. OCLC 166390293 .
- Garrette, Bernard; Phelps, Corey; Sibony, Olivier (2018). ¡Rompido !: cómo resolver grandes problemas y vender soluciones como los mejores consultores de estrategia . Cham: Palgrave Macmillan . doi : 10.1007 / 978-3-319-89375-4 . ISBN 9783319893747. OCLC 1028620732 .