El enfoque cuantitativo para la toma de decisiones: métodos, propósito y beneficios

Beneficios del enfoque cuantitativo

De manera similar a la gestión de operaciones, la gestión de proyectos emplea una serie de técnicas cuantitativas mientras realiza tareas de planificación, programación, previsión y seguimiento. El objetivo principal del enfoque cuantitativo es tomar una decisión óptima mediante el uso de modelos matemáticos y estadísticos en una situación en la que la probabilidad de todos los resultados es incierta.

El enfoque cuantitativo de la toma de decisiones produce los mejores resultados cuando el problema está claramente definido, existen varias alternativas y los resultados de las decisiones se pueden medir fácilmente. Sin embargo, en el caso de que muchos factores externos estén fuera del control del responsable de la toma de decisiones y se desconozca su probabilidad, los métodos cuantitativos pueden volverse poco fiables.

Las técnicas de enfoque cuantitativo, especialmente las que se basan en software estadístico, tienen la ventaja de sugerir la mejor solución al problema sin siquiera identificar todas las alternativas posibles. Esta característica es bastante útil en problemas donde el número de alternativas posibles es muy grande, aunque solo vale la pena considerar algunas para seleccionarlas. Una vez que se definen el problema y las condiciones, el proceso de toma de decisiones se vuelve rápido.

Toma de decisiones cuantitativa

Se han desarrollado muchas herramientas cuantitativas para ayudar a los administradores a tomar decisiones de manera eficaz. Estos pueden clasificarse ampliamente en varios grupos populares.

1. Árboles de decisión

Los árboles de decisión se utilizan como herramienta para seleccionar una decisión óptima entre las alternativas. Un árbol de decisión generalmente comienza registrando el problema gráficamente como un nodo inicial o raíz de un diagrama y las soluciones alternativas como sus ramas. En el caso de que una solución requiera tomar más decisiones, se agregan más sucursales en un nivel inferior. Se registra la probabilidad, el costo y el valor de cada escenario. Los árboles de decisión también se utilizan para el análisis de robustez , que cuenta el número de escenarios favorables en el horizonte de planificación y lo compara con el número total de resultados posibles. Estas decisiones se pueden modelar mediante un árbol de decisiones. En la pantalla hay un ejemplo de un árbol de decisiones basado en las condiciones climáticas.

Imagínese realizar un experimento que solo es válido bajo ciertas condiciones climáticas. Un diagrama como este podría ayudarlo a decidir rápidamente si es un buen día para realizar el experimento. Imagina que estás planeando tu fin de semana. Tienes varias opciones disponibles: puedes ir a la playa, visitar a tu familia o ir al cine. Su decisión se basa en varios factores, incluido el clima y si le pagarán o no esta semana. Si hace buen tiempo, irás a la playa. Si hace mal tiempo, su decisión dependerá de si le pagan o no; si lo hace, irá al cine; de ​​lo contrario, visitará a su familia.

2. Análisis de red

El análisis de redes es otro método gráfico de toma de decisiones que se enfoca en representar las relaciones entre eventos y tareas. Presenta todas las actividades del proyecto como una ruta desde el inicio del proyecto hasta su finalización, y toma en consideración el momento de cada una. El ejemplo de análisis de red más popular es un análisis de ruta crítica . Este tipo de análisis se centra en estimar la duración total del proyecto. En la pantalla hay un ejemplo del análisis de la ruta crítica.

Cada nodo representa una actividad de proyecto y los números sobre las flechas muestran cuánto tiempo se espera que requiera la actividad. Una variación del análisis de la ruta crítica es una técnica de evaluación y revisión de programas (PERT), que permite variar el tiempo necesario para completar cada tarea. Ambas técnicas ayudan en la programación del proyecto.

3. Modelos de simulación

Los modelos de simulación utilizan un software de simulación complejo para ejecutar diferentes escenarios. Los modelos de simulación se utilizan con frecuencia para el análisis de sensibilidad. Se modelan escenarios optimistas, pesimistas y más probables, y se evalúan las consecuencias de cada uno junto con la probabilidad de ocurrencia. Los modelos de simulación evalúan los riesgos y crean planes de acción antes de que ocurra la crisis.

4. Modelos de optimización

Los modelos de optimización son otro método de toma de decisiones que utiliza las capacidades del software. En el modelo de optimización, el problema generalmente se define como una función que debe minimizarse o maximizarse. Los factores controlables se expresan como variables, mientras que los factores incontrolables se establecen como parámetros. Los valores óptimos de las variables para producir el resultado deseado se calculan luego mediante software estadístico.

Resumen de la lección

Repasemos lo que hemos aprendido. El enfoque cuantitativo consiste en tomar una decisión óptima mediante el uso de modelos matemáticos y estadísticos en una situación en la que la probabilidad de todos los resultados es incierta. En pocas palabras, en la toma de decisiones ayuda a los gerentes a resolver problemas complejos. Los gerentes pueden usar varios métodos, incluidos los árboles de decisión , que se utilizan como herramientas para seleccionar una decisión óptima entre las alternativas, junto con el análisis de robustez , que cuenta el número de escenarios favorables en el horizonte de planificación y lo compara con el número total de resultados posibles.

Otro método incluye el análisis de red , que presenta todas las actividades del proyecto como una ruta desde el inicio del proyecto hasta la finalización del mismo, y toma en consideración el momento de cada una. Dos tipos populares de análisis de red son el análisis de ruta crítica , que se enfoca en estimar la duración total del proyecto, y la técnica de evaluación y revisión del programa , o PERT, que permite variar el tiempo requerido para completar cada tarea. Por último, están los modelos de simulación , que utilizan software de simulación complejo para ejecutar diferentes escenarios, y modelos de optimización., en el que el problema se suele definir como una función que hay que minimizar o maximizar. La elección de la técnica más eficaz depende de la naturaleza del problema. Para obtener resultados óptimos, los productos de los modelos cuantitativos deben combinarse con contextos comerciales y experiencia gerencial.

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Rodrigo Ricardo Editor y fundador