Análisis mediante el Árbol de Decisiones

Análisis mediante el Árbol de Decisiones

Es una herramienta para el análisis de las situaciones de los proyectos en riesgo. Los árboles de decisiones se pueden utilizar en proyectos grandes como en pequeños. Los jefes de proyecto que trabajan actualmente, ven el árbol como un método para responder a problemas diarios. Una ventaja importante de los árboles es en la reducción de la evaluación y la comparación de todas las alternativas de decisión bajo riesgo a un único valor de la métrica.

Un árbol de decisión es una representación gráfica de un proceso de toma de decisiones que proporciona una visión estructurada del desarrollo de las distintas etapas de decisión, los eventos que pueden ocurrir y sus consecuencias. Puede ser aplicado a problemas generales de decisión, a juegos de estrategia y en general, a cualquier situación que amerite tomar decisiones complejas que involucran múltiples escenarios y circunstancias.

Los árboles de decisión son normalmente construidos a partir de la descripción narrativa de un problema, siguiendo el orden cronológico de los acontecimientos que identifican las distintas etapas de decisión. Su representación gráfica se compone de nodos que pueden representar tanto una etapa de decisión, como un evento de incertidumbre, interconectados con líneas o ramas, las cuales se ramifican a manera de árbol y describen los distintos caminos que puede tomar un proceso de decisión. Todas las ramificaciones desembocan en un valor numérico que representa la utilidad esperada de la combinación de decisiones y eventos registrados.

Simbología de los árboles de decisiones

Para representar las distintas partes de un árbol de decisión, usaremos la siguiente simbología:

Nodo de decisión: Indica el punto del proceso en donde se toma una decisión. Es representado por un nodo cuadrado. Las ramas salientes muestran las distintas alternativas que se pueden emprender cuando tomamos una decisión.

Nodo de probabilidad: Indica que en ese punto del proceso ocurre un evento aleatorio. Está representado por un nodo circular. Las ramas salientes representan los distintos estados de la naturaleza para ese suceso, con sus respectivas probabilidades de ocurrencia.

Pasos para elaborar un árbol de decisión:

1. El árbol se dibuja describiendo las decisiones en el orden cronológico en que se van tomando, de izquierda a derecha, las cuales identificamos por medio de nodos cuadrados y a través de los cuales se ramificarán las alternativas en cada etapa de decisión.

2. En los puntos donde se presenten eventos inciertos, se usarán nodos de incertidumbre representados con un nodo circular. Las ramificaciones representan los posibles estados de la naturaleza, a los cuales asignaremos las probabilidades estimadas de ocurrencia.

3. Se asignan utilidades a las terminaciones (ramas finales) del árbol.

4. Se procederá de las ramas finales hacia el origen del árbol (de izquierda a derecha), calculando los valores esperados en los nodos de incertidumbre y para cada decisión. Se siguen estas reglas hasta que se llega al nodo raíz del árbol. Se eligen las ramas y nodos con mayor valor esperado, las ramas con valores esperados menores se descartan. El valor de este nodo es el valor esperado de la decisión, determinando la óptima secuencia de decisiones.

Ventajas de los árboles de decisión:

• Dan claridad al problema, al expresarlo de manera gráfica.

• Permiten analizar de manera exhaustiva las posibles consecuencias de una serie de decisiones.

• Permiten una metodología para cuantificar los valores de los resultados y las probabilidades de alcanzarlos.

• Ayudan a tomar las mejores decisiones en base a la información.

• Pueden ser usados junto con el sentido común.

Desventajas de los árboles de decisión:

• Pueden alcanzar un tamaño considerable, lo cual puede complicar el análisis.

• El cálculo de probabilidades para los eventos inciertos sigue siendo subjetivo, por lo que se recomienda explorar los distintos resultados, haciendo un análisis de sensibilidad y calculando los márgenes de error admisibles en las estimaciones realizadas, de forma que aunque sean incorrectas, el cálculo realizado con el criterio del valor esperado siga siendo correcto si las probabilidades exactas se mueven dentro de esos márgenes.

Ejemplo:

Un agricultor tiene que decidir qué variedad de semilla sembrar a principios de año. Las ganancias que obtendrá de la cosecha dependen básicamente de dos variables: el tipo de producto que siembra y suficientes lluvias durante el año. Las posibilidades en cuanto al producto a sembrar se concretan en dos tipos de semilla, la semilla

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