ÁRBOL DE DECISIONES

1. ÁRBOL DE  DECISIONES

Según Damodaran (2007) un Árbol de decisión  es un método analítico que a través de una representación esquemática de las alternativas disponibles facilita la toma de mejores decisiones, especialmente cuando existen riesgos, costos, beneficios y múltiples opciones. El nombre se deriva de la apariencia del modelo parecido a un árbol y su uso es amplio en el ámbito de la toma de decisiones bajo incertidumbre. 

El árbol de decisión es una de las herramientas más poderosas para clasificación y modelos predictivos y nos puede ayudar a tomar decisiones complejas en un modelo determinado.  

 2. SIMBOLOGÍA DE UN ÁRBOL DE DECISIONES

Este método se suelen utilizar diversos símbolos, los cuales se explican en la imagen 1.

Imagen 1. Símbolos usados para la realización de un árbol de decisiones.

Puedes usar un diagrama de árbol de decisiones para tomar decisiones en muchas áreas, incluidas las operaciones, la planificación presupuestaria y la gestión de proyectos. Siempre que sea posible, incluye datos cuantitativos y números para poder crear un árbol eficaz. 

3. CÓMO REALIZAR UN ÁRBOL DE DECISIONES

Sigue estos cinco pasos para crear un diagrama de árbol de decisiones, analizar resultados inciertos y llegar a la solución más lógica.

Imagen 2. Pasos para crear un árbol de decisiones.

3.1 Empieza con una idea

Empieza tu diagrama con una idea o decisión principal que representarás con un nodo de decisión y, luego, agrega ramificaciones individuales con las diferentes decisiones entre las que debes elegir.

3.2 Agrega nodos de oportunidades y de decisiones

Después de agregar tu idea principal al árbol, continúa agregando nodos de oportunidades o de decisiones luego de cada decisión para expandir aún más tu árbol. Un nodo de oportunidad puede ir seguido de ramificaciones alternativas, ya que de dicha decisión podrían desprenderse varios resultados posibles.

3.3 Expande el diagrama hasta llegar a los puntos finales

Continúa agregando nodos de oportunidades y de decisiones a tu árbol hasta que hayas abarcado todas las decisiones y resultados posibles. Cuando llegues a este punto, agrega los nodos terminales para indicar la finalización del diagrama.

Una vez que hayas completado tu árbol, puedes empezar a analizar cada una de las decisiones.

3.4 Calcula los valores del árbol

Lo ideal es que tu diagrama también incluya datos cuantitativos. Los datos que se usan con más frecuencia en los árboles de decisiones son valores monetarios.

3.5 Evalúa los resultados

Una vez que tengas los resultados esperados para cada decisión, determina cuál es el mejor plan de acción para ti en función del riesgo que estás dispuesto a tomar. Es posible que el valor esperado más alto no siempre sea el que quieras elegir. Esto se debe a que, si bien podría resultar en una mayor rentabilidad, también significa que debes asumir el riesgo del proyecto más alto.

Ten en cuenta que el valor esperado en un diagrama de árbol de decisiones se basa en un algoritmo de probabilidades. Depende de ti y tu equipo determinar cómo evaluar mejor los resultados del árbol.

Ejemplo de árbol de decisiones

A continuación se muestra un ejemplo de cómo se vería un diagrama de árbol de decisiones si tuviéramos que analizar la decisión entre desarrollar una aplicación nueva o actualizar una existente.

A medida que el árbol se ramifica, los resultados mostrarán ingresos grandes y pequeños y los costos del proyecto se deducen de los valores esperados.

Nodos de decisión para este ejemplo: 

• Desarrollar una nueva aplicación de planificación de tareas: $50 000

• Actualizar una aplicación de planificación de tareas existente: $25 000

• Desarrollar una aplicación de productividad en equipo: $75 000

Nodos de oportunidades para este ejemplo:

• Ingreso máximo y mínimo para la decisión uno: 55 y 40 %

• Ingreso máximo y mínimo para la decisión dos: 60 y 38 %

• Ingreso máximo y mínimo para la decisión tres: 55 y 45 %

Nodos terminales para este ejemplo:

• Rentabilidad estimada para la decisión uno: $200 000 o $150 000

• Rentabilidad estimada para la decisión dos: $100 000 u $80 000

• Rentabilidad estimada para la decisión tres: $250 000 o $200 000

Imagen 3. Ejemplo de un árbol de decisiones

Aunque desarrollar una aplicación de productividad en equipo nueva costaría más dinero para el equipo, el análisis del árbol de decisiones muestra que este proyecto también podría generar el valor esperado más alto para la empresa.

BIBLIOGRAFIA

Larousse diccionario usual enciclopédico, 2008. 4ta, edición. México d.f. Lazzaro, víctor, 1995.

Sistemas y procedimientos: un manual Para los negocios y la industria. 2da edición. México: editorial Diana.