31. Buenas decisiones: minimizando la probabilidad de resultados inesperados
Tiempo de lectura: 5 min) Heródoto, más o menos en el año 500 a.C., anotó lo siguiente acerca de las decisiones políticas de su época:
"Una decisión es sabia, aún si lleva a consecuencias desastrosas, si la evidencia disponible indicaba que esa era la mejor decisión que se podía tomar; y una decisión es tonta (foolish), aún si lleva a consecuencias felices, si cuando se tomó la decisión no era de esperar que las consecuencias fuesen favorables."
Así pues, hay que diferenciar las buenas decisiones
de los buenos resultados de las decisiones:
- Una buena decisión es una decisión racional, basada en información sobre los valores y las preferencias del decisor, y las fuentes de incertidumbre;
- Un buen resultado de una decisión es un resultado que es beneficioso, valioso para el decisor, es decir, un resultado deseado.
Es posible tomar una buena decisión y obtener un mal
resultado, así como también es posible tomar una mala decisión y obtener un buen
resultado. Sin embargo, las buenas decisiones, las decisiones que
son analizadas, que reflejan los valores y las preferencias del decisor y que toman en cuenta la incertidumbre tienen mayor probabilidad de
arrojar buenos resultados.
Ronald A. Howard, uno de los pioneros del Análisis de
Decisiones, dice al respecto más o menos lo siguiente:
Tomar buenas decisiones nos asegura un porcentaje alto de buenos resultados. Sin
embargo, es posible que a pesar de haber tomado buenas decisiones, los
resultados de algunas de ellas no sean buenos; o por el contrario, veamos que
alguien que ha tomado lo que nosotros llamaríamos una mala decisión obtiene un buen resultado... Tendríamos que ser clarividentes para
asegurar que todos los resultados de nuestras decisiones sean buenos. Mientras
no seamos capaces de ver el futuro deberemos conformarnos con hacer todo lo posible
para que nuestras decisiones sean racionales, e intentar maximizar de esta forma la cantidad de
buenos resultados.
El Análisis de Decisiones es un procedimiento lógico que permite ponderar los factores que influyen en una decisión. El proceso incorpora la incertidumbre,
los valores y las preferencias del decisor en una estructura que
permite hacer cómputos y manipular la información para hacer análisis numéricos, por lo general plasmados en programas informáticos.
Ronald A. Howard utiliza la figura del banco de tres patas (arriba)
para ejemplificar los conceptos centrales de un Análisis de Decisiones: el
decisor decide sobre la base de (1) lo que puede hacer; (2) lo que quiere hacer;
y (3) lo que sabe. Cuando unimos estos tres conceptos centrales a través de un
análisis lógico, construimos un modelo de decisión. Cuando este modelo de
decisión está correctamente enmarcado, es decir, cuando las alternativas
responden a la situación que estamos enfrentando, y cuando la información
acerca de la incertidumbre, los valores y las preferencias corresponden a lo
que el evaluador verdaderamente quiere, puede y experimenta, podemos decir que
hemos logrado tomar una decisión de calidad.
Una vez más, dice Howard, el Análisis de Decisiones tiene
que ver más con aclarar las ideas que con los detallados procedimientos
matemáticos que se utilizan. Uno de los aspectos más importantes del Análisis
de Decisiones es que alienta, estimula y hace posible la comunicación entre las
personas que participan o se ven afectadas por la decisión, pues la estructura
que se ha creado, el modelo, provee un lenguaje común que permite reducir la ambigüedad
y hablar sobre todos los elementos del problema utilizando un vocabulario común
y entendido por todos.
Mas
información:
Draft: “The
Foundations od Decision Analysis Revisited”, por Ronald A. Howard
