PROCESO DE TOMA DECISIONES GERENCIALES

· DESCRIPCIÓN DEL PROCESO

El proceso de toma de decisiones se refiere a todas las actividades necesarias

desde identificar un problema hasta finalmente resolverlo poniendo en práctica

la alternativa seleccionada; por lo tanto, está enmarcado en la solución de

problemas donde se debe encontrar alternativas de solución.

Cuando se habla sólo de toma de decisiones se refiere a una etapa dentro del

proceso y debe existir a lo menos más de una alternativa de solución, de lo

contrario la decisión se reduciría a llevar o no a cabo la acción correspondiente.

El proceso de toma de decisiones presentado aquí debe tener una premisa,

debe ser efectuado en forma racional o "como debería hacerse" lo que deriva

en un modelo normativo o modelo prescriptivo para tomar decisiones que sirva

como una guía objetiva para resolver un problema de la forma más óptima.

Esta racionalidad en concordancia con un modelo normativo significa tomar las

decisiones de acuerdo al criterio de coste y beneficio. Es decir, realizar la

actividad únicamente cuando los beneficios esperados son superiores a los

costos asociados, de esta forma se lleva a cabo aquella actividad que ofrece la

mayor utilidad. En este contexto la utilidad como diferencia de los beneficios y

los costos se asocia a una medida de bienestar o mejora lo que implica

cuantificar siempre las opciones.

Según el pensamiento económico en todas las decisiones hay, en mayor o en

menor grado, un problema de escasez relativa con relación a las necesidades o

deseos, no siendo el dinero el más crucial. El tiempo, por ejemplo, es un

recurso escaso en el que sólo se puede seleccionar algunas actividades a

llevar a cabo. Por ende, la racionalidad implica formular las decisiones de

acuerdo a los beneficios y los costos tanto explícitos como implícitos tratando

de expresar y cuantificar las alternativas de solución en términos monetarios,

aún en situaciones que no involucra el desembolso o ingreso de dinero. De

esta forma se pueden comparar las alternativas y escoger aquella que ofrece

un valor de utilidad mayor.

Dos importantes definiciones del concepto de racionalidad corresponden al de

los objetivos inmediatos y al del egoísmo. En el primero, se es racional si se es

eficiente en la realización de los objetivos que se tengan en el momento. Para

el segundo criterio, se es racional cuando se produce mayores beneficios

directos a la persona según sus preferencias y gustos.

El proceso puede ser simple como escoger qué desayunar en un día cualquiera

o como qué carrera estudiar. De la experiencia personal se sabe que muchas

decisiones se toman considerando otros aspectos no asociados con la

racionalidad como las costumbres, preferencias, hábitos, fe e intuición, etc. Sin

embargo, la racionalidad es una forma de justificar una decisión y ser entendida

por otros.

En el contexto de racionalidad, Herbert Simon (1957) sugiere que las

decisiones son efectuadas en forma racional acotada, es decir las personas

tratan de comportarse lo más racional posible dentro de las fronteras de la

información limitada, restringida capacidad cognitiva y a veces con objetivos en

conflictos, buscando soluciones satisfactorias y no óptimas según los criterios

de selección establecidos. Sin embargo, la organización busca un

comportamiento racional en término de sus metas y objetivos, por lo tanto ésta

debe contribuir en establecer premisas de decisión y rutinas de decisión que

simplifique las decisiones y minimice la brecha entre la racionalidad acotada de

los individuos y la racionalidad deseada en la organización (March y Simon

1993).

El administrador busca resultados y debe ser práctico, por ende el pensamiento

racional debería aplicarse a problemas comunes de negocios. Sin embargo, en

muchas áreas de la administración no existen modelos normativos detallados

que sirvan de guía para tomar la mejor acción satisfactoria o la más óptima. En

casos como éste, se deberá aceptar el uso de modelos descriptivos que más

bien describen la realidad y explican el comportamiento del modelo según las

variables asociadas a las alternativas sin hacer mención a buenas u óptimas

alternativas (Ver *). En la aplicación de la racionalidad, la disciplina del análisis

cuantitativo o métodos cuantitativos ofrece los principales métodos y modelos

normativos para apoyar a las ciencias de la administración que es más bien

descriptiva, de esta forma se aplica el pensamiento racional para que guíe,

ayude y automatice la toma de decisiones.

La racionalidad es una de las fuerzas que mueve la conducta y las decisiones,

pero no es la única. Existen hábitos, pasiones, apetitos, sentimientos, etc. que

lleva a una conducta no racional en muchas situaciones.

Cuando recoger información es costosa y la capacidad cognoscitiva para

asimilarla es limitada, es irracional estar totalmente informado. En este sentido,

aplicando el concepto de racionalidad acotada nuevamente, la toma de

decisiones con información incompleta ha sido preponderante, justificada

principalmente cuando los beneficios adicionales esperados son inferiores a los

costos de aplicar métodos más racionales con mayor información.

Para Chris Argyris (1974), las decisiones son tomadas de acuerdo a modelos

mentales que representan nuestra percepción del entorno "abstracciones de la

realidad" (teoría en uso) y no por la teoría explícita (teoría en acción) que sólo

se utiliza para justificar a otros. De esta forma la situación real es percibida

distinta por las personas de acuerdo a su experiencia y el uso de sus sentidos.

La teoría de las comunicaciones además señala que existen ruidos externos

donde los distintos mensajes en el mundo externo hacen difícil recibir los

mensajes relevantes.

Los modelos mentales pueden ser complejo tomando como definición de

complejidad aquello que sea difícil de entender (Flood and Carson, 1993). La

complejidad puede ser por (1) La cantidad de variables interrelacionadas, (2) El

alcance de los efectos en el espacio y en el tiempo; En el primero (el aumento

del alcance causa-efecto en el espacio) se considera el número de elementos

afectados; y en el segundo (el aumento del alcance causa-efecto en el tiempo),

el efecto en decisiones futuras debido a decisiones tomadas hoy.

Stewart (1992) sugiere que "la finalidad de cualquier técnica para la toma de

decisión con múltiples criterios (¦MCDM¦) es proporcionar ayuda y guiar al

decidor en descubrir su solución deseada al problema en el sentido que ese

curso de acción es la mejor forma posible para alcanzar las metas a largo

plazo".

· TIPOS DE PROBLEMAS

En el mundo real pueden existir diferentes tipos de problemas que determinan

los criterios y la forma como son tomadas las decisiones, éstas pueden ser

clasificadas en: no estructuradas, estructuras y semiestructuradas (Simon,

1977).

PROBLEMAS NO ESTRUCTURADAS

En este tipo de decisiones, quien toma la decisión debe establecer los puntos

de vista para la definición del problema y los criterios de evaluación. Estas

decisiones no cuentan con un procedimiento definido para tomarlas, por lo

tanto no existe una receta de solución.

PROBLEMAS ESTRUCTURADAS

Son repetitivas, rutinarias y cuentan con un procedimiento definido para

tomarlas, de esta forma cada vez que se presentan no se manejan como si

fueran nuevas.

PROBLEMAS SEMIESTRUCTURADAS

En este tipo de decisiones sólo parte del problema tiene una respuesta ya

definida proporcionada por un procedimiento que es aceptado.

En el caso del proceso de toma de decisiones en la administración, éste es

mayoritariamente no estructurado en los niveles gerenciales, debe plantearse y

resolver el problema sobre la base de criterios y variables identificadas en el

mismo momento tanto internas como del entorno. Estas decisiones están

presentes desde el momento de planificación y en menor grado hasta en el

control como decisiones de carácter correctivo. A medida que se desciende en

los niveles organizacionales los problemas van siendo más estructurados y

repetitivos.

· COMPONENTES DEL PROCESO

El tomar decisiones considera aspectos externos y propios a la persona que

debe decidir, está basado en cinco componentes básicos:

INFORMACIÓN

Estas se recogen tanto para los aspectos que están a favor como en contra del

problema, con el fin de definir sus limitaciones. Sin embargo, si la información

no puede obtenerse, la decisión entonces debe basarse en los datos

disponibles, los cuales caen en la categoría de información general. La

información es externa a la persona y por lo tanto debe ser recolectada de

algún lugar. Es el componente que puede tener elementos objetivos como

subjetivo. Sin embargo, como se verá más adelante, para que sea relevante

dependerá de las cualidades cognitivas del decidor.

CONOCIMIENTOS

Si quien toma la decisión tiene conocimientos, ya sea de las circunstancias que

rodean el problema o de una situación similar, entonces estos pueden utilizarse

para seleccionar un curso de acción favorable. En caso de carecer de

conocimientos, es necesario buscar consejo en quienes están informados. El

conocimiento de genera a través del proceso y a su vez sirve para éste. Peter

Drucker ha destacado al conocimiento como el único recurso económico de

importancia en una sociedad post-capitalista o sociedad del conocimiento.

EXPERIENCIA

Cuando un individuo soluciona un problema en forma particular, ya sea con

resultados buenos o malos, esta experiencia le proporciona información para la

solución de un próximo problema similar. Si ha encontrado una solución

aceptable, con mayor razón tenderá a repetirla cuando surja un problema

parecido. La experiencia además es una forma de adquirir conocimiento

aludiendo al método inductivo. Si carecemos de experiencia entonces

tendremos que experimentar; pero sólo en el caso en que las consecuencias

de un mal experimento no sean desastrosas (Validación Empírica). En

consecuencia los problemas más importantes de índole social como la

administración no pueden solucionarse con experimentos (Validación Lógica) .

JUICIO

El juicio o criterio es necesario para combinar la información, los

conocimientos, la experiencia y el análisis, con el fin de seleccionar el curso de

acción apropiado. No existen substitutos para el buen juicio, es propio del

individuo y lo hace distintivo.

ANÁLISIS

Es la forma de aunar los componentes anteriores. No puede hablarse de un

método en particular para analizar un problema, debe existir un complemento,

pero no un reemplazo de los otros ingredientes. En ausencia de un método

para analizar matemáticamente un problema es posible estudiarlo con otros

métodos diferentes. Si estos otros métodos también fallan, entonces debe

confiarse en la intuición.

Thomas L. Saaty que contribuyó con la creación del proceso jerárquico

analítico AHP para la toma de decisiones afirma que de estos componentes se

debe distinguir los elementos objetivos y subjetivos en el proceso (Saaty, 1980)

(Keeney, 1992). Los criterios o juicios son subjetivos y son los que finalmente

respaldan y cuantifican qué opción es mejor. Estos son independientes de las

alternativas y son contrarrestadas con las alternativas. En este contexto se

ocupan atributos para reflejar el criterio del decidor (información subjetiva), así

como asociar cada alternativa con estos atributos (información objetiva). Los

pasos generales para el proceso son:

· Identificación de componentes (Alternativas para el objetivo a lograr y

criterios de selección)

· Identificar atributos y asociarlos. (asociar a las alternativas atributos y

atributos a los criterios).

· Entender y expandir (entender y confrontar las preferencias)

Los pasos son cíclicos e interactivos, los objetivos derivados en las

asociaciones pueden ser desglosados en objetivos más específicos, (Keeney

and Raiffa, 1976).

En el modelo descriptivo de Simon del proceso, el individuo debe buscar

soluciones que satisfagan los criterios para cumplir los objetivos, si existen

muchas alternativas debe aumentar el número de criterios para disminuir las

alternativas; Si por el contrario, son muy pocas las alternativas, se debe

disminuir el número de criterios. El equilibrio entre criterios y alternativas

considerando sus atributos contribuyen a la búsqueda de la opción más

satisfactoria.

· ETAPAS DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES

El proceso de toma de decisiones no ocurre de manera continua, sino que está

formado por diversas actividades que ocurren en momentos diferentes y en

forma cíclica, la existencia de diferentes etapas y los diferentes requisitos en

cada una de ellas, indican que los sistemas deben tener capacidades internas

múltiples y deben ser flexibles y fáciles de usar. Simon en 1960 estableció

cuatro etapas en la toma de decisiones:

1. INTELIGENCIA

Los administradores identifican qué problema está ocurriendo en la

organización (discrepancia de una situación real y una deseada), se efectúa un

diagnóstico de la naturaleza del problema causas y consecuencias. Los SIA o

MIS deben proporcionar información detallada de la organización para el

análisis. Las principales actividades son: recolección, clasificación,

procesamiento y presentación de datos.

2. DISEÑO

En esta etapa la persona define los objetivos y criterios, diseña las posibles

alternativas de solución para un problema. En esta etapa resultan de gran

colaboración los DSS, ya que operan sobre la base de modelos sencillos,

pueden desarrollarse rápidamente y ser operados con información limitada. Los

datos se utilizan para predecir el resultado de cada acción.

3. SELECCIÓN

Consiste en elegir una de las alternativas propuestas, para esto el

administrador puede apoyarse en herramientas de información que calculen y

hagan un seguimiento de las consecuencias, costos y oportunidades

proporcionadas por cada una de las alternativas.

4. IMPLANTACIÓN

En esta etapa el administrador lleva la decisión a la acción y da su informe

sobre el progreso y la de la solución. Se debe monitorear la implementación de

las alternativas.

Tabla -1 Etapas del proceso de toma de decisiones

ETAPA DE LA REQUERIMIENTO EJEMPLO DE

TOMA DE

DECISIONES

DE

INFORMACIÓN

SISTEMA

Inteligencia Reporte de

excepción

MIS (SIA)

Diseño Prototipo de

simulación

DSS (SSD),STC

Selección Simulación tipo

"Qué pasa si..."

DSS (SSD),

grandes modelos

Implantación Gráficas,

diagramas

Ayudas para

decisiones en micro

y

macrocomputadoras

Fuente original autor

DE LA INFORMACIÓN AL CONOCIMIENTO

Según lo señalado anteriormente, el proceso de toma de decisiones necesita

contar con la información además de las cualidades propias de quién debe

tomar decisiones.

Se comenzará con una descripción de la forma en que partir de datos se puede

obtener información y cómo ésta se transforma en conocimiento para contribuir

al proceso de toma de decisiones.

· DATOS

Los datos son la mínima unidad semántica, corresponden a los elementos

primarios de la información y que por sí solos son irrelevantes como a apoyo a

la toma de decisiones. También se les define como un conjunto discreto de

valores que no dice nada sobre el por qué de las cosas y no son orientativos

para la acción.

Un número telefónico o un nombre de una persona, por ejemplo, son datos que

por si sólo no son de mucha contribución si estos no tienen un propósito o

utilidad que disminuya la incertidumbre de quien necesita tomar una decisión.

Los datos no tienen significado en el espacio ni en el tiempo, destacándose el

hecho que estos no están en un contexto. (Neil Fleming, 2000)

Los datos pueden ser una colección de hechos almacenados en algún lugar

físico como papel, disco magnético, en la mente de las personas, etc. En este

sentido las tecnologías de información han aportado mucho a recopilación de

datos.

Los datos pueden provenir de fuentes externas o internas a la organización,

pudiendo ser de carácter objetivo o subjetivo, o de tipo cualitativo o cuantitativo,

etc.

· INFORMACIÓN

La información son datos procesados que tienen un significado (relevancia y

propósito) y por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones al

disminuir su incertidumbre.

Para Neil Fleming, Una colección de datos no es información. Las piezas de

datos representan información de acuerdo al entendimiento de la medida de

asociación existente entre ellos, lo cual permite generar discernimiento en torno

a ellas. Representa el cuál, el quién, el cuándo y el dónde.

De lo anterior se deduce que una colección de datos es información de acuerdo

al poder de discernimiento que tenga el receptor y que va depender de las

asociaciones pasadas que haya experimentado.

Los datos se transforman en información añadiéndoles valor en varios sentidos.

Hay varias formas:

· Contextualizando: se sabe para qué propósito se generaron los datos.

· Categorizando: se conocen las unidades de análisis de los componentes

principales de los datos (clasificación).

· Calculando: los datos pueden haber sido analizados matemática o

estadísticamente.

· Corrigiendo: los errores se han eliminado de los datos.

· Condensando: los datos se han podido resumir de forma más concisa

(agregación).

La información es definida como la comunicación de conocimientos o

inteligencia y es capaz de cambiar la forma en que el receptor percibe algo, es

capaz de impactar sobre sus juicios de valor y comportamientos.

Información = Dato + Contexto (Añadir valor) + Utilidad (Disminuir la

Incertidumbre)

Para la toma de decisiones la información estima, notifica, estimula y reduce la

incertidumbre, puede revelar otras alternativas en una decisión y eliminar

pobres alternativas. Estimula la acción y anticipa sus consecuencias. La calidad

de la información depende de la calidad de los datos.

· CONOCIMIENTO

Mientras que la información entrega las asociaciones necesarias para entender

los datos, el conocimiento provee el fundamento de cómo cambian (en el caso

que lo hagan). Esto claramente puede ser visto como patrones de

comportamiento contextuados, es decir una relación de relaciones que

representan el cómo (Neil Fleming).

En un proceso de toma de decisiones la información es la entrada y el proceso

en sí utiliza y genera conocimiento para la acción. Este conocimiento junto con

la experiencia, la capacidad de análisis y los propios juicios del decidor

finalmente conducen a tomar una decisión. Es decir, cuando la información es

utilizada y puesta en el contexto o marco de referencia de una persona junto

con su percepción personal se transforma en conocimiento. "El conocimiento

es la combinación de información, contexto y experiencia" (Ponjuán G., 1998).

El conocimiento resumido, una vez validado y orientado hacia un objetivo

genera inteligencia (sabiduría), la cual pretende ser una representación de la

realidad.

Estos factores están basados por dos criterios: Cantidad y Calidad que forman

la pirámide informacional (ver Ilustración ¡Error!No hay texto con el estilo

especificado en el documento.-1 Pirámide Informacional).

Ilustración -1 Pirámide Informacional

Fuente:´Gloria Puján,()

El concepto de valor agregado se establece a partir de los procesos en torno a

los elementos de la cadena informacional.

Una forma de ver esto es a través de la utilización del método inductivo, una de

las líneas de pensamiento de la ciencia del estudio del conocimiento como la

epistemología. En esta línea se considera que el conocimiento se obtiene sólo

a partir de la experiencia (hechos empíricos), partiendo de casos particulares

para ser generalizados y conceptualizar leyes universales. En este caso los

datos son representaciones de hechos puntuales, su agregación en calidad y

cantidad para el análisis permite inducir relaciones más generales. Sin

embargo, la línea del pensamiento deductivo ha predominado y en el área de la

administración también, donde el conocimiento se genera sólo a partir de una

teoría general aceptada, utilizando la observación empírica como una forma de

validación de las hipótesis enunciadas que predicen las consecuencias

utilizando la lógica y matemática como mecanismos. Su principal ventaja es

que evita los sesgos que pueden ocurrir con el método inductivo basado en los

sentidos (intuición) y es cuando la información incluida en la conclusión es

mayor y no está totalmente contenida en las premisas. En el caso de la

deducción es diferente, ya que cada hipótesis y sus consecuencias nacen de lo

que se acepta como válido, por ende si se acepta la hipótesis después de las

validaciones lógicas y empíricas (si es posible), sus conclusiones deben ser

verdaderas, ya que toda información de éstas están contenidas en las

premisas. Sin embargo, afirmando lo señalado por Popper (1959) la

comprobación empírica sólo es una evidencia de respaldo de la hipótesis, ya

que para ser verdadera debería comprobarse exhaustivamente en todas las

situaciones posibles. "Sólo sé que nada sé" (Sócrates)

El conocimiento es considerado actualmente como la base para lograr ventajas

competitivas en las organizaciones basadas en el aprendizaje y la teoría de los

recursos y capacidades de Robert Grant donde se debe contar con recursos o

capacidades difíciles de ser imitados o adquiridos, propios de la organización y

producto de la sinergia de las personas. La administración de estos recursos y

capacidades intangibles forma parte de la disciplina Gestión del conocimiento.

· CARACTERÍSTICAS DE LA INFORMACIÓN

Las características reconocidas como esenciales para la calidad de la

información y que es el punto de partida en el proceso de toma de decisiones

son:

Tabla -2 Cualidades de la información

Relevante Mejora y aporta a la toma

de decisiones.

Accesible Facilidad de obtenerla

Oportuna Menor tiempo desde la

ocurrencia del evento y la

información en manos de

los receptores. Cuando

este intervalo de tiempo

es corto decimos que la

información es en Tiempo

Real.

Precisa Comparación de datos

con el evento real. El

grado de precisión

necesario dependerá del

contexto.

Efectiva en costo La utilidad que presta

debe ser mayor al costo

por obtenerla.

Comprensible Clara sin ambigüedades

Imparcial No puede ser alterada

preconcebidamente

Confiable o verificable Debe provenir de fuentes

fidedignas. Varias

personas pueden llegar a

la misma conclusión

Manipulable Debe ser fácil de procesar

e interpretar.

Cuantificable Con valor, sin conjeturas

ni rumores

Fuente original del autor

VALOR DE LA INFORMACIÓN

Valor de la información es relativo depende de quién, dónde y cuándo lo use,

no tiene un valor universal.

El valor normativo de la Información en la toma de decisiones es explicado por

economistas y estadísticos derivado de la teoría de decisiones. La premisa

básica es que siempre tenemos un conocimiento preliminar acerca de la

ocurrencia de un hecho o evento que puede ser importante en nuestras

decisiones. Cualquier información adicional puede modificar nuestro punto de

vista sobre la ocurrencia del evento y por lo tanto cambiar nuestras decisiones

y la recompensa esperada. Por lo tanto, el valor de una información adicional

es la diferencia en la recompensa esperada obtenido por reducir la

incertidumbre acerca del futuro.

· INFORMACIÓN SEGÚN EL NIVEL ORGANIZACIONAL

Los requerimientos de información varían de acuerdo al nivel dentro de la

organización. Según los tres niveles administrativos, a medida que se

desciende del nivel estratégico al operacional los datos son de origen internos y

más objetivos.

Tabla -3 Requerimiento por nivel en la organización

Nivel Responsabilidad Requerimientos

Estratégico Planeación

estratégica

Más datos

externos y

subjetivos

Táctico Control

administrativo

Algunos datos

externos y

subjetivos

Operacional Control operativo Más datos

internos y

objetivos

Fuente Robert N. Anthony. Planning and Control Systems.

Control operativo: Asegurar que las tareas específicas se lleven a cabo de

manera eficaz y eficiente.

Control Administrativo: Asegurar que se obtengan los recursos y se empleen en

forma eficaz y eficiente.

Planeación estratégica: Especificación de estrategia, objetivos de la

organización y la asignación de recursos para su ejecución.

FUENTES DE INFORMACIÓN

De acuerdo a la procedencia de los datos en cuanto al modo de obtención, la

información puede ser producto de diversas fuentes ya sea de origen interno o

externo.

Fuentes No Formales

La información no está especificada por escrito.

· Testigos o protagonistas – Comunicación Verbal

· Observación directa de quién toma decisiones

· De la experiencia anterior.

Fuentes Formales

La información está en un escrito y pueden ser mejor difundida.

· De estudios e investigaciones

· De planes y programas trazados

Las decisiones gerenciales deben estar basadas por lo general en fuentes

formales sobre todo en los aspectos de planeación estratégica y dirección. Sin

embargo, la formulación de una estrategia por ejemplo, puede ser una idea

como respuesta a un cambio imprevisto del entorno y puede nacer como

información no formal.

Las decisiones en una escala de tiempo menor y de índole más bien correctivo

tienden a ser menos formales como ocurre en los niveles operativos de la

organización donde los individuos responden a sus actividades si llevar a cabo

registros por escritos de sus decisiones.

USO DE MODELOS

La vida real está llena de hechos que los hace muy complejos. El que toma

decisiones podría ocupar una cantidad no despreciable de recursos para

obtener la información completa de una situación. Si esta persona adoptara la

posición de reunir la información de todos los hechos antes de proceder, lo que

sucederá es que no realizará ninguna acción. La mente humana no puede

considerar todos los aspectos de un problema empírico. Algunos atributos

deben pasarse por alto si se va a tomar una decisión. De esta forma quién

decide debe considerar los factores relevantes, y en este sentido se hace uso

de la abstracción para la simplificación del proceso de toma de decisiones.

Una vez que el decidor ha seleccionado los factores críticos o variables

relevantes, a partir de una situación empírica, éstos se combinan en forma

lógica, de modo que exista un modelo del problema real.

Un modelo es una representación simplificada de una situación empírica. Sus

ventajas son una economía en tiempo y esfuerzo mental, de fácil comprensión

y modificación. De esta forma a partir de las conclusiones del modelo se puede

fundamentar las decisiones y acciones. La principal desventaja es que es

posible omitir variables relevantes o bien las relaciones de las variables pueden

estar equivocadas lo que puede llevar a conclusiones en los errores. Por lo

tanto, existe una disyuntiva entre la simplificación del modelo sin que se omita

las variables relevantes.

A medida que las decisiones son más complejas se hace más necesario el uso

de modelos. Generalmente, las decisiones simples y repetitivas pueden

realizarse en la mente, y quizás de una manera informal e intuitiva. Pero si el

problema es poco frecuente o complejo, se dedicará más tiempo en pensar en

él.

Dado que la toma individual de decisiones gerenciales puede no ser un

proceso simple, ya que se encuentra condicionado por metas, variables,

características sicológicas, alternativas entre conflictos y marcos de referencia

propios de quién toma las decisiones, los sistemas DSS deben ser diseñados

de forma tal que consideren modelos administrativos descriptivos que

expliquen la realidad como modelos administrativos normativos que guíen y

busquen una solución óptima o satisfactoria. Ambos deben brindar un

verdadero apoyo a la toma de decisiones proporcionando diferentes opciones

para manejar la información y evaluarla, apoyando los estilos personales y

adicionalmente modificándose conforme las personas aprenden y aclaran sus

valores. Los diseñadores de sistemas de información deben encontrar la forma

de construir sistemas de información que apoyen a la toma de decisiones en la

institución como un proceso condicionado por luchas burocráticas, líderes

políticos y la tendencia a adaptar aleatoriamente las soluciones a los problemas

Individuales (Cyert y March, 1963).

Los factores relevantes de un modelo son:

Medidas o indicadores: aquella que se utiliza como expresión cuantitativa para

reflejar una meta.

Variables de decisión: aquellas se encuentran bajo el control de quien toma la

decisión.

Variables Exógenas: aquellas que no se tiene control, pero son importantes en

el problema.

Variables Intermedias: variables que relaciona las variables de decisión y

variables exógenas con las medidas.

Restricciones o políticas: limitaciones impuestas a las variables y su relación

entre ellas.

Los modelos pueden ser simples o complejos de acuerdo a las variables en él

(Ver página * Complejidad).

· MODELOS DE TOMA DE DECISIONES

A continuación se describirá brevemente los modelos teóricos de toma de

decisiones contemporáneos:

o MODELO RACIONAL O CLÁSICO DE OPTIMIZACIÓN

Considera que el comportamiento humano se construye con la idea que las

personas llevan a cabo cálculos o adaptaciones consistentes que maximizan el

valor bajo ciertas restricciones; o sea buscan la optimización. Una persona

tiene metas u objetivos y una función de utilidad o preferencia que le permite

clasificar todas las posibles acciones de acuerdo a con la contribución de estas

a sus metas. Finalmente la persona selecciona la alternativa de valor más alto

en términos de las funciones de retribución. Supone información perfecta,

metas claras y alta capacidad cognitiva.

o MODELO DE SATISFACCIÓN

A diferencia del modelo racional, este modelo está en concordancia con la

racionalidad limitada de Simon, propone una realidad restringida, existe

limitación cognitiva, muchas opciones inciertas. Afirma que las personas se

satisfacen, es decir, seleccionan la primera alternativa disponible que se mueve

hacia sus metas. Considera que las personas evitan alternativas nuevas e

inciertas y en vez de esto, confían en reglas ciertas y probadas. Suponen

información incompleta y metas claras.

o MODELO DE SELECCIÓN

También llamado "comparaciones sucesivas limitadas" de Charles Lindblom

(1959), afirma que las personas y las instituciones tienen metas conflictivas,

inciertas y difíciles de discernir lo que las lleva a decidir entre las alternativas

que contienen varias mezclas en conflicto, la selección se hace con pequeños

cambios incrementales y comparar las consecuencias. La única prueba de

haber hecho una buena elección es si las personas están de acuerdo con ella.

Por lo tanto, no existe análisis exhaustivo ni criterios predeterminados.

Suponen información incompleta y metas tentativas.

o MODELO POLÍTICO

En este modelo las decisiones son el resultado de la competencia y la

negociación entre los grupos de interés de la institución y los líderes claves de

ésta. Las acciones no son necesariamente racionales y el resultado no es lo

que una persona necesariamente quiera. Las instituciones generalmente

generan compromisos que reflejan los conflictos, los principales detentadores

del poder, los distintos intereses, el poder desigual y la confusión que

constituye la política. (Allison, 1971; Barnard, 1938; Heller et al., 1988; Hoy and

Miskel, 1991; March and Simon, 1958; Papandreou, 1952; Simon, 1964)

o MODELO DEL BOTE DE BASURA

Considera que la mayoría de las instituciones no se adaptan, son temporales y

desaparecen con el tiempo. La toma de decisiones es en gran medida

accidental y es el producto de un flujo de soluciones a problemas y situaciones

que se asocian aleatoriamente. "Las personas necesitan actuar antes que

pensar" (Etzioni, 1989). Las soluciones quedan ligadas a los problemas a

causa de razones accidentales. Las instituciones están llenas de soluciones

que están esperando a los problemas y quienes toman las decisiones se

pongan a trabajar (March, 1982).

· ENTORNO DE LOS MODELOS DE TOMA DE DECISIONES

Las decisiones gerenciales están basadas en los aspectos administrativos de

una organización. Las organizaciones son sistemas abiertos complejos y

dinámicos que se adaptan constantemente al entorno. Por lo tanto, para

manejarlos debemos ocupar modelos que se ajusten a la realidad y

simplifiquen la realidad de tal forma que permita rescatar las características

relevantes para apoyar a la toma de decisiones.

En campo de la teoría de decisiones, los modelos se pueden clasificar en 4

distintas categorías dependiendo de la habilidad de predecir las consecuencias:

Bajo Certidumbre

Se predice con certeza las consecuencias de cada alternativa

Relación causa-efecto (Ejemplo: Programación lineal, Asignación y transporte)

Es más común en las decisiones operacionales.

Bajo Riesgo.

Las consecuencias dependen de algún evento probabilista.

Común en las decisiones estratégicas de alto nivel como la planificación.

Bajo incertidumbre

No existe conocimiento de las probabilidades de los eventos futuros.

Bajo competición

Hay incertidumbre y existe un oponente. (Ejemplo: Ajedrez)

Los modelos normativos no complejos en condiciones de incertidumbre donde

no existe información y no es posible ni siquiera asignar una probabilidad a los

eventos, se puede hacer uso de modelos de análisis de decisión o árboles de

decisión con criterios o juicios subjetivos tanto desde un punto de vista

pesimistas como optimistas, en el primer caso se considera la ocurrencia de los

peores resultados y se trata de escoger el mejor entre ellos, o sea el menos

desfavorable (Estrategia Maximin); en el otro caso, se considera la ocurrencia

de los eventos más favorables y se escoge el mejor (Estrategia Maximax).

Cuando no se tienen bases para estimaciones subjetivas, se puede emplear el

principio de la razón insuficiente, donde se supone que todos los eventos son

igualmente probables.

Las decisiones que se toman en condiciones de riesgo son básicamente juegos

donde se asignan probabilidades a los sucesos y se trabaja con los valores

esperados de sus resultados "lo que en promedio pasaría". Sin embargo,

mucha de las decisiones no puede basarse solamente de sus aportes

monetarios, ya que el riesgo, por ejemplo, es valorizado por las personas y

debe ser reflejado. Ante esta situación, John Von Neumann y Oskar

Morgenstern propusieron el concepto de Utilidad Esperada donde los

individuos toman sus decisiones de acuerdo a un valor numérico asociado a la

satisfacción que le reportan los diferentes resultados. De esta forma una

persona racional escoge en condiciones de riesgo aquella que maximiza su

utilidad esperada que es el valor esperado de las utilidades de cada una de los

resultados posibles de cada elección.

En condiciones bajo conflicto Von Neumann y Morgenstern (1944),

desarrollaron la teoría de juegos donde dos o más tomadores de decisiones

buscan maximizar su propio bienestar, es decir ganar. El resultado del juego

depende de las decisiones que tome cada uno. La teoría señala que

dependiendo del número de jugadores, alternativas de acción (estrategias), las

acciones pueden derivar en juegos de suma cero cuando la ganancia de uno

significa la perdida en igual cantidad para otros o juegos de suma distinta de

cero, cuando la ganancia de uno puedo significar que otros también ganen o

pierdan en cantidades distintas.

En caso de certeza de los eventos, los modelos son más simples y

básicamente recaen en modelos matemáticos para buscar el óptimo como la

programación lineal, algunos modelos de inventario, modelos transportes y

asignación, etc.

Cuando el modelo es más complejo o dinámico el uso de modelos de

simulación es el más apropiado, pero estos son modelos descriptivos, y por lo

tanto no buscan un óptimo.

SISTEMAS DE INFORMACIÓN BASADOS EN COMPUTADORAS

· INFORMACIÓN EN LA ORGANIZACIÓN

La información es el que apalanca el desempeño de las organizaciones, ya que

es la fuente de partida en el proceso de toma de decisiones, lo que se traducirá

en acciones que tendrán consecuencias en el logro de los objetivos de la

empresa llamado Desempeño Organizacional.

Información -> Decisiones -> Acciones -> Desempeño organizacional

La diferencia medida en el rendimiento debido a los factores de información es

llamada Valor realista de la información o valor revelado de la información.

Hasta aquí se ha identificado las características de la información, pero dentro

de una organización opera como un sistema que debe integrar todas las

funciones de una empresa.

· TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN

Los sistemas de información son críticos en las funciones administrativas y es

una forma estructurada de recolección, almacenamiento, recuperación,

procesamiento y comunicación de datos que son transformados en información

para la gestión.

Esto es equivalente al sistema nervioso de nuestro cuerpo. Conecta todos los

componentes de una organización y apoya a los que toman decisiones.

SISTEMAS DE INFORMACIÓN = SISTEMA NERVIOSO DE NUESTRO

CUERPO

En un principio los sistemas de información eran mayoritariamente en forma

manual, utilizando documentos como medio de almacenamiento y notificación.

Con el uso masivo de la tecnología, actualmente están elaborados a través de

hardware y software llamados sistemas informáticos SI. Este sistema en

conjunto con una base de datos, procedimientos, redes de comunicación y las

personas forma un Sistema de información Basado en computadoras (CBIS

Computer Based Information System). La planificación y coordinación de todos

estos elementos corresponden a la administración del sistema de información y

el soporte técnico de toda la infraestructura tecnológica a la administración de

la tecnología de información TI.

Los sistemas de información pueden ser clasificados según su operación,

contexto o decisiones para el cual presta utilidad en:

Sistemas transaccionales u operacionales (TPS Transaction Processing

System)

Se centran en nivel básico operacional o transaccional, automatizan las

operaciones repetitivas.

Ejemplo: Entrada de facturas, pago a proveedores, etc.

Sistemas de información administrativos SIA (MIS Management Information

System)

Se centran en operaciones transaccionales y no transaccionales integrados. La

información está más estructurada y tienen la capacidad de apoyar a la gestión

resolviendo muchas necesidades de las empresas como informes resumidos,

acceso a la base de datos para recuperar información, etc.

En una organización, estos sistemas deben tener la capacidad de manejar

altos volúmenes de datos, agregarlos o desagregarlos, compararlos,

analizarlos bajo diferentes perspectivas, etc.

Ejemplo: Entrada de facturas por venta, ingreso de pagos del cliente,

validaciones, consulta de saldos y ventas totales a un determinado cliente.

Sistemas de apoyo a la toma de decisiones SSD (DSS Decision Support

System)

Son menos estructurado que un MIS, utilizan modelos para reflejar la relación

entre variables que representan la realidad de un problema a resolver.

Son generalmente interactivos donde se utilizan los datos para efectuar análisis

de sensibilidad, simulaciones, etc. Un DSS debería contar con los

componentes mencionados el proceso de toma de decisiones: Información,

herramientas de análisis y juicios del decidor.

Ejemplo: Planeación estratégica, modelo integrados de administración e

investigación de operaciones.

Sistemas de información estratégica o ejecutiva SIE (EIS Executive Information

System)

Son sistemas menos estructurados y más estratégicos, apoyan a la alta

dirección utilizando información interna y del entorno. Su enfoque es más bien

de seguimiento y control teniendo una visión general de la organización.

El EIS tiene seis subsistemas interrelacionados: (1) escritura de informes, (2)

gráficas, (3) aplicaciones financieras, (4) pronósticos y estadísticas, (5)

simulación y modelado (que pasa si), (6) administración de bases de datos.

Ilustración -3 Clasificación de los Sistemas de información

Fuente Cursos Clase Ejecutiva Universidad Católica de Chile y original del

autor.

El sistema integrado de información de clase mundial (ERP: Enterprise

Resource Planning) se compone de una serie de módulos compatibles e

integrables unos con otros, cada uno especializado en una función de la

organización: ventas, producción, contabilidad, logística, etc. Aunque la

funcionalidad es distinta, los ERP en este aspecto, son sistemas de información

que integra las diversas funciones de una empresa en una misma base de

datos. Este soporta las características de un MIS y TPS, y en algunos casos

puede servir como un sistema de apoyo al proceso de toma de decisiones DSS

con módulos para la gestión en base a reportes y herramientas de análisis,

pero donde es menos probable que pueda apoyar al nivel estratégico del todo

dado que mucho de los datos son de origen externo, variados o no

estructurados y cualitativo.

El nuevo concepto actual que engloba lo anterior es el de Administración del

desempeño Corporativo CPM Corporate Performance Management que se

refiere a un sistema global de tecnología para la integración total de las

actividades operativas y estratégicas alineados a los objetivos o desempeño

corporativo; o sea la solución de negocios a través de herramientas

informáticas debe abarcar más allá de lo operativo y específico, sino que

además debe incluir aspectos más estratégicos y globales como lo es la

planificación, dirección estratégica, presupuestos, análisis y reporte de datos,

monitoreo y cuadros de control por ejemplo. El desafío actual es poner la

estrategia en acción en toda la organización.

Otros nombres para el nuevo concepto de moda son Administración del

Desempeño del Negocio BPM Business Performance Management,

Administración del Desempeño de la Empresa EPM Enterprise Performance

Management y Administración del Desempeño de la Estrategia SPM Strategy

Performance Management. Todos tienen en común el término desempeño o

rendimiento lo que confirma el cambio gradual hacia la necesidad de analizar,

evaluar, monitorear las actividades claves en la organización para el fiel

cumplimiento de los objetivos globales y de interés de los StakeHolders. La

actual cultura organizacional necesaria para la implementación de la estrategia

debe ir hacia una cultura medida por resultados.

Un CPM integra lo operativo y estratégico, combina un conjunto de

herramientas de administración tales como el CMI y SixSigma, apoyados con

herramientas sofisticadas de análisis y reportes basados en Web. Todos

integrados, automatizados y escalables.

Un CPM puede ser visto desde el punto de vista operativo a través de un

sistema ERP y desde un punto de vista analítico para el nivel gerencial con

herramientas para lo toma decisiones (EIS y DSS), esto último engloba a un

conjunto de herramientas que utilizan datos en especial de un ERP para el

análisis, actualmente el análisis de datos está basado en lo que se denomina

soluciones de inteligencia de negocios (BI Business Intelligence).

Desde el punto de vista operativo del CPM, Muchos de los ERP proveen

algunas funcionalidades de planificación financiera Financial Planning,

administración de presupuestos Budgeting y Pronósticos Forecasting. Además,

poseen otras necesidades de procesamiento de datos como listados y reportes

Reporting. Sin embargo, son insuficientes y no pueden apoyar al nivel gerencial

por si solo, ya que la sobrecarga que debería soportar un ERP para el análisis

de datos es muy alta debido a que la información gerencial debe ser más

estadística, con análisis de tendencias, y con comparaciones con grandes

volúmenes de datos históricos.

Una notación corresponden a los sistemas expertos que se encuentran en un

punto intermedio entre el DSS y MIS. Aunque su aplicación en la

administración es precaria, estos sistemas corresponden al campo de la

Inteligencia Artificial emulan el comportamiento de un experto para llegar a una

conclusión sobre un problema, estos incluyen un motor de inferencia, una base

del conocimiento, interfaces de usuario, y un lenguaje de desarrollo simbólico o

basado en reglas.

· INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

El concepto de inteligencia de negocios (Business Intelligence BI), ha sido

ampliamente usado en los sistemas ERP como modo de acercar estos

sistemas al proceso de toma de decisiones.

Desde el punto de vista analítico del CPM, El BI considera la recolección,

análisis y entrega de información a la alta dirección, gerentes y ejecutivos de la

empresa sobre los aspectos claves que inciden en la organización.

En lo que respecta al análisis de datos, el BI lo ha cubierto utilizando

almacenes de datos de gran tamaño centralizado donde la información se

encuentra estructurada de una forma homogénea y agregada características

importantes en la toma de decisiones gerenciales. Estos repositorios de datos

son llamados Almacenes de datos o Data Warehouse DW creados a partir de

los datos transaccionales registrados a través de un MIS o ERP. Los datos son

actualizados periódicamente desde la base de datos transaccional del ERP

hacia el almacén de datos y sirven de apoyo para la toma de decisiones, ya

que los datos cuantitativos están agregados por distintos criterios para el

análisis.

Los DW deben contener además archivos adicionales llamados metadatos que

registra antecedentes de los datos que están contenidos en el almacén donde

se indica la procedencia de los datos (tabla de hechos), periodicidad de

actualización, forma de cálculo de los valores cuantitativos agregados llamados

medidas, y los criterios de agregación llamados dimensiones.

La implementación de un DW requiere de la recolección o extracción de datos

de una tabla de hecho que en este caso proviene de un MIS o ERP. Esto

involucra la carga de esos datos al repositorio de modo que se calculen los

datos cuantitativos para las distintas dimensiones o criterios para analizar la

información y posteriormente considerar la presentación y visualización de los

datos agregados.

Los sistemas de administración de bases de datos DBMS Database

Management System que soportan las transacciones en línea OLTP Online

Transaction Processing han agregado el servicio de análisis de datos para los

procesos analíticos de los Data Warehouse. Esta tecnología se denomina

OLAP Online Analytical Processing.

BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS

Parfit, Derek. 1984. Reason and Persons, Oxford, Clarendon.

Simon, Herbert A. Administrative Behavior, 2ª edición (New

York:macmillan,1957) http://dieoff.com/page163.htm

http://choo.fis.utoronto.ca/FIS/respub/KOart.html

http://www.infed.org/thinkers/argyris.htm

http://www.instituteforstrategicclarity.org/eppercep.htm

http://www1.appstate.edu/~harrisal/cis5100/Chapter9.htm

Drucker, Peter F. 2000. "Managing Knowledge Means Managing Oneself"

Leader to Leader. 16: 8-10. http://www.woopidoo.com/biography/peter-drucker/

Ver página 23 Pensamiento deductivo

http://www.katz.pitt.edu/fac_pages/Saaty.htm

Saaty, Thomas. 2001. Decision making with dependence and FeedBack.

Pittsburgh

http://www.mngt.waikato.ac.nz/depts/mnss/john/procon.htm

Raiffa, H. 1988. Decision Making: Descriptive, Normative, and Prescriptive

interactions. Cambridge, Cambridge University Press.

http://www.outsights.cm/systems/kmgmt/kmgmt.htm

Knowledge Management – Emerging Perspectives

Taylor, Rober S. 1986. "Value-Added Processes in Information System" New

Jersey: Ablex Publishing

Corporation,257p.

Ponjuán Dante, Gloria. 1998. "Gestión de Información en las

organizaciones:Principios, conceptos y aplicaciones", Impresos Universitaria,

Chile.

Popper, K. 1959. The Logic of Scientific Discovery, Harper and Row, Nueva

York.

Anthony, Robert. 1965. Planning and Control Systems – A Framework for

Analysis. Cambridge. Universidad de Harvard.

Cyert, Richard y March, James. 1963. A behavioral Theory of the firm. Prentice-

Hall- Englewood cliffs. NY.

http://www.coe.ohio-state.edu/whoy/TarterHoy.pdf

Gallagher, Charles y Watson, Hugo. 1982. Métodos cuantitativos para la toma

de decisiones en administración. México, mcGraw-Hill.

Von Neumann, John y Morgenstern, Oskar. 1944. Theory of Games and

Economic Behavior. Princeton, N.J, Princeton University.

http://www1.appstate.edu/~harrisal/cis5100/Chapter9.htm

Gorry y Scott Morton/Keen

http://www.snc.edu/socsci/chair/unit13.htm

Nash, D. 1977. Building E.I.S A utility decision", Data Base. Pp. 43 – 45.

Autor:

Walter Mariscal Briones

Comparte este Goo:

¿Tiene contenido inapropiado?

Comparte este goo con un amigo: