Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

La toma de decisiones es una habilidad esencial en todos los aspectos de nuestras vidas, desde decisiones personales hasta decisiones profesionales. Pero, ¿qué sucede cuando nos enfrentamos a una situación complicada y no sabemos hacia dónde dirigirnos? Aquí es donde entran en juego los árboles de decisión. En este artículo, exploraremos cómo los árboles de decisión pueden ser un marco sólido para tomar decisiones informadas y estratégicas. Descubriremos cómo funcionan, sus ventajas y cómo utilizarlos de manera efectiva para obtener los resultados deseados. ¡Sigue leyendo y prepárate para dominar el arte de la toma de decisiones!

Los desafíos de gestión contemporáneos están influenciados no sólo por decisiones aisladas, sino también por una secuencia de decisiones. Además, las decisiones de hoy sentarán las bases para decisiones futuras. Además, la incertidumbre acentúa aún más la situación a medida que nuestros aprendizajes y experiencias actuales determinan las decisiones futuras. Por tanto, podríamos representar los problemas como un árbol de decisiones.

Los árboles de decisión, un marco para la toma de decisiones, permiten trascender las relaciones superficiales de una causa y un efecto. También ayudan a descubrir y describir cosas en el contexto de múltiples influencias. El Marco de Árbol de Decisión es un enfoque sólido de escalamiento de decisiones que adopta una representación visual que ayuda a comprender a fondo las vulnerabilidades de un proyecto. Por tanto, los árboles de decisión pueden ayudar a evaluar las opciones de gestión, los riesgos, los objetivos y las ganancias monetarias asociadas con una decisión.

Origen

La historia describe los árboles de decisión como una poderosa herramienta para interpretar resultados con una visualización intuitiva en forma de árbol que mejora la comprensión y difunde los resultados. Los orígenes de los árboles de decisión se remontan a la era del desarrollo de registros escritos. El filósofo griego Porfirio ideó una forma de árbol de decisión, árbol porfirioque es el árbol de clasificación más antiguo conocido que se remonta al siglo 3tercero siglo d.C.

Alrededor de la década de 1960, se desarrolló el concepto de árboles de decisión como herramienta para la toma de decisiones. El primer uso de árboles de decisión en la toma de decisiones de gestión aparece en los artículos «Cómo utilizar árboles de decisión en inversiones de capital» y «Árboles de decisión para la toma de decisiones”por John F. Magee, en los números de julio-agosto y septiembre-octubre de Harvard Business Review publicado en 1964.

en el 20th siglo, los árboles de decisión computacional también surgieron simultáneamente como campos en desarrollo de Inteligencia artificial y Análisis estadístico. Los orígenes computacionales de los árboles de decisión son modelos de procesos biológicos y cognitivos. Frank Ramsey, en 1931, fue el primero en desarrollar una metodología de análisis de decisiones. Esto se basó en la probabilidad y la utilidad. Versiones modernas de árboles de decisión. rastrear sus raíces a la investigación realizada por Dr. William Belson en la década de 1950 de encuestas de audiencia a nivel nacional por encargo de la British Broadcasting Corporation.

El modelo

Un árbol de decisiones ayuda a analizar opciones y determinar los pasos de un proceso en el que cada decisión conduce a otro paso en el proceso de toma de decisiones hasta que la dirección llega a una decisión final. Los árboles de decisión permiten considerar tanto resultados favorables como consecuencias potenciales.

Características

Los árboles de decisión reciben su nombre por su parecido con los troncos y ramas de un árbol. El tronco principal es la decisión a tomar. Cada rama principal es una opción que puede ser parte del proceso de toma de decisiones. Las ramas más pequeñas representan resultados potenciales. El punto de decisión se llama nodo, como una bifurcación en la rama de un árbol. Las terminologías asociadas con un árbol de decisión son:

  1. Nodo raíz: el nodo raíz es desde donde comienza el árbol de decisión.
  2. Nodo hoja: los nodos hoja son el nodo de salida final
  3. División: la división es el proceso de dividir el nodo de decisión en subnodos de acuerdo con las condiciones dadas.
  4. Subárbol: la rama es un árbol formado al dividir el árbol.
  5. Poda: La poda es la eliminación de ramas no deseadas del árbol.

A continuación se muestra la descripción de los símbolos utilizados en un árbol de decisión:

Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Herramientas

Los árboles de decisión se pueden crear simplemente dibujándolos en una pizarra o en una hoja de papel. Hoy en día, sin embargo, existen varias herramientas digitales para crear árboles de decisión. Estas herramientas proporcionan un medio excelente para recopilar comentarios y sugerencias del equipo y colaborar en tiempo real. Las herramientas digitales incluyen complementos para hojas de cálculo, sitios web con plantillas o herramientas de dibujo en línea y aplicaciones web.

Metodología

El proceso de elaboración de un árbol de decisión es el siguiente:

Identificar todas las opciones para completar el proyecto.

Haga un conjunto de variables o parámetros de decisión relevantes e incluya todas las opciones existentes. Estas variables actuarán como nodos del árbol.

Evaluar la importancia relativa de las variables.

Es necesario establecer una jerarquía entre los parámetros a partir de la evaluación de los resultados que traerá cada opción. El parámetro más importante será el nodo raíz, y el resto de los nodos se asignan en consecuencia en función de la importancia decreciente.

Analizar los resultados

Analice cada uno de los resultados presentados en el árbol de decisión. Al considerar las limitaciones y los objetivos del proyecto, determine qué tan aceptables son los diferentes resultados.

Optimizar decisiones

Esto implica determinar las opciones que mejor se ajusten al proyecto. El árbol de decisiones se utiliza para decidir qué opciones tienen la mayor probabilidad de éxito y los beneficios más significativos.

Un problema de árbol de decisión

El planteamiento del problema implica la compra de un apartamento, una oficina o un almacén. Los siguientes son los pasos a seguir para tomar una decisión utilizando el árbol de decisión:

Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Valor esperado = (Probabilidad de buenas condiciones económicas * Beneficio asociado con esa probabilidad) + (Probabilidad de malas condiciones económicas * Beneficio asociado con esa probabilidad)

  1. Los círculos 2, 3 y 4 representan probabilidades en las que hay incertidumbre. Las ramas de los círculos tienen 2 estados posibles: buenas condiciones económicas (probabilidad del 60%) y malas condiciones económicas (probabilidad del 40%)
  2. El siguiente paso implica estimar el beneficio probable para los dos estados posibles y luego calcular hacia atrás el valor esperado en cada nodo del círculo.
  3. Valor esperado en:
    1. 1calle nodo (Nodo 1): 0,60 ($50 000) + 0,40 ($30 000) = $42 000
    2. 2Dakota del Norte nodo (Nodo 2): 0,60($100.000) + 0,40(-$40.000) = $44.000
    3. 3tercero nodo (Nodo 3): 0,60 ($30 000) + 0,40 ($10 000) = $22 000
  4. Estos valores esperados luego se escriben sobre sus nodos correspondientes en un cuadro cuadrado para facilitar el acceso y la comprensión.

Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Resultado: la opción óptima es seleccionar el nodo 3 (edificio de oficinas), ya que tiene el beneficio esperado más alto de $44 000.

Aplicaciones

El análisis de árboles de decisión tiene muchas aplicaciones en cada área, donde la gerencia debe elegir entre varias alternativas disponibles. En los negocios, los árboles de decisión ayudan a una empresa a desarrollar su negocio e invertir en nuevos proyectos. Algunas aplicaciones comerciales son

  1. Decisiones de compra de productos: los árboles de decisión se utilizan para varios entornos comerciales, desde la selección de nuevas líneas de productos hasta el diseño de programas de fidelización de clientes.
  2. Estrategias de inversión: los árboles de decisión pueden ayudar a identificar qué acciones comprar utilizando un rango de precios y parámetros de preferencia sectorial.
  3. Ingeniería: Los árboles de decisión se utilizan ampliamente para comprobar el consumo de energía y diagnosticar fallos.
  4. Gestión de relaciones con los clientes: un enfoque utilizado con frecuencia para gestionar las relaciones con los clientes mediante árbol de decisiones es investigar cómo las personas acceden a los servicios en línea.
  5. Gestión de riesgos del proyecto: los árboles de decisión pueden ayudar a identificar riesgos utilizando diagramas de causa y efecto basados ​​en procesos jerárquicos, y las respuestas se desarrollan utilizando el mapa de riesgos. También permite modelar varias opciones para el desarrollo de respuestas al riesgo y optimiza la selección de estrategias de mitigación del riesgo.

Los árboles de decisión resultan estar bien adaptados a las calculadoras mecánicas que utilizan tarjetas perforadas de Hollerith debido a las características de clasificación y selección del algoritmo y a que evita, por ejemplo, cualquier cálculo basado en matrices. También se utiliza un árbol de decisiones para ayudar a construir modelos predictivos automatizados, que tienen aplicaciones en aprendizaje automático, minería de datos y estadística.

Estudio de caso: Brandon Appliance Corporation

Brandon Appliance Corporation fue fundada en 1973 en Florida. Era un fabricante líder de hornos microondas y estaba considerando lanzar un nuevo modelo. La empresa necesitaba elegir una estrategia para lanzar la nueva línea de productos. La dirección de la empresa tuvo que tomar las siguientes decisiones:

  1. Distribuir el producto a nivel nacional desde el inicio.
  2. Realizar una prueba de marketing primero, o
  3. No comercializar el producto en absoluto.

Brandon tuvo que analizar los resultados de las pruebas de marketing antes de decidir si descontinuar la línea de productos o hacerla accesible para distribución nacional.

El departamento de finanzas ha proporcionado cierta información de costos y asignaciones de probabilidad con respecto a esta decisión. Los costos iniciales de investigación y desarrollo ya se habían incurrido y no estaban relacionados con la decisión de marketing. Las ganancias aumentarían en $5.000.000 si el producto es un éxito nacional y disminuirían en $1.000.000 si fracasa. Las ganancias no se verán afectadas si se abandona el producto. Brandon tendrá que pagar $35,000 adicionales por el análisis de mercado de prueba.

Si no se realiza una prueba de mercado, las posibilidades de éxito de una campaña nacional se reducen al 60%. Pero, si se realiza una prueba de mercado, hay un 58% de posibilidades de obtener un resultado positivo. Si los resultados de las pruebas son favorables, la probabilidad de éxito a nivel nacional es aproximadamente del 93%. Sin embargo, si los resultados de la prueba son malos, la probabilidad de éxito a nivel nacional es de alrededor del 14%. El siguiente árbol de decisiones se basa en información sobre flujos de efectivo y asignaciones de probabilidad mediante las cuales se utiliza una estrategia para una elección inicial y cualquier elección posterior que la empresa deba tomar.

Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Ventajas

Árboles de decisión:

  1. Son modelos intuitivos y fáciles de explicar para equipos técnicos y partes interesadas.
  2. Ofrece flexibilidad para explorar y predecir los resultados de las decisiones, independientemente de cuándo ocurran.
  3. Permitir analizar las posibles consecuencias de una decisión de forma integral
  4. Son versátiles y pueden manejar problemas de múltiples salidas.
  5. Requiere poca preparación de datos y puede trabajar con o sin datos complejos

Desventajas

Los árboles de decisión son:

  1. Menos efectivo para predecir el resultado de un conjunto extenso de opciones.
  2. No es adecuado para una gran cantidad de parámetros de decisión, ya que un solo árbol puede volverse complejo
  3. Inestable, ya que agregar una nueva opción puede provocar la regeneración del árbol completo y es necesario volver a calcular y recrear todos los nodos.
  4. Herramientas visuales que demuestran claramente los beneficios directos de las decisiones, pero los beneficios indirectos son difíciles de predeterminar.

Think Insights (25 de septiembre de 2023) Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones. Obtenido de https://thinkinsights.net/strategy/decision-trees/.
«Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones.» Think Insights – 25 de septiembre de 2023, https://thinkinsights.net/strategy/decision-trees/
Think Insights 1 de febrero de 2022 Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones.visto el 25 de septiembre de 2023,<https://thinkinsights.net/strategy/decision-trees/>
Piensa en ideas – Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones. [Internet]. [Accessed September 25, 2023]. Disponible de: https://thinkinsights.net/strategy/decision-trees/
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«Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones.» Piensa en ideas [Online]. Disponible: https://thinkinsights.net/strategy/decision-trees/. [Accessed: September 25, 2023]
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Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Árboles de decisión: un marco sólido para la toma de decisiones

Tomar decisiones puede ser una tarea complicada en cualquier ámbito de la vida. Sin embargo, existen herramientas y
metodologías que pueden facilitar este proceso. Uno de estos marcos sólidos para la toma de decisiones es el
uso de árboles de decisión.

¿Qué son los árboles de decisión?

Los árboles de decisión son una representación gráfica o visual de las diferentes opciones y resultados posibles
que se derivan de una decisión en particular. Se basa en una serie de preguntas que se deben responder
secuencialmente, lo que permite analizar todas las posibles ramificaciones antes de tomar una decisión final.

¿Cómo funcionan los árboles de decisión?

Para crear un árbol de decisión, se inicia con una pregunta o una declaración inicial que representa la decisión
clave. A partir de ahí, se plantean diferentes preguntas o criterios que ayudan a definir las opciones y
resultados posibles en cada nivel del árbol.

Por ejemplo, si estamos considerando comprar un nuevo automóvil, la pregunta inicial podría ser: «¿Cuál es mi
presupuesto?» A partir de esta pregunta, se pueden generar diferentes ramas que representen opciones como «menos
de $10,000», «entre $10,000 y $20,000», y así sucesivamente. En cada rama, se pueden plantear nuevas preguntas,
como el tipo de vehículo, la marca, el consumo de combustible, etc.

¿Cuáles son los beneficios de utilizar árboles de decisión?

Los árboles de decisión ofrecen varias ventajas:

  1. Simplicidad: Son fáciles de entender y visualizar, lo que facilita el análisis de las opciones y
    resultados.
  2. Estructura lógica: Siguen un enfoque paso a paso, lo que permite considerar todas las posibles
    variables y desenlaces.
  3. Flexibilidad: Pueden adaptarse a diferentes situaciones y escenarios, lo que los convierte en una
    herramienta versátil.

¿Dónde se utilizan los árboles de decisión?

Los árboles de decisión se utilizan en una amplia variedad de campos y procesos, incluyendo:

  • Medicina: para diagnosticar enfermedades o planificar tratamientos.
  • Negocios: para evaluar inversiones, estrategias de marketing y toma de decisiones financieras.
  • Ingeniería: para diseñar sistemas complejos o resolver problemas técnicos.

En resumen, los árboles de decisión proporcionan un marco sólido para la toma de decisiones al permitir un
análisis detallado y estructurado de las opciones y resultados posibles. A través de su simplicidad y
flexibilidad, se convierten en una valiosa herramienta en una amplia gama de situaciones. Si estás enfrentando
una decisión importante, considera utilizar un árbol de decisión para hacer un análisis más informado y obtener
mejores resultados.

Fuente: www.example.com/arb-decision

Otro recurso útil: www.example.com/decision-making-methods

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