TOMA DE DESICIONES

2 Toma de decisiones.

La toma de decisiones es, por así decirlo, la llave final de todo el proceso administrativo: ningún plan, ningún control, Ningún sistema de organización tiene efecto, mientras no sé de una Decisión. Tan importante es que, quiere reducir el estudio de La administración al aprendizaje de una técnica para tomar Decisiones.

Además, la técnica para llegar a una decisión varia con el Tipo del problema, con la persona que la toma, y con Las circunstancias que prevalezcan. A probablemente no existe Una técnica universalmente valida para lograr decisiones buenas Y eficientes.

Para tomarse una decisión se debe de considerar lo siguiente:

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Debe de identificarse ante todo con toda claridad el problema sobre el que débenos decidir. Toda decisión implica la elección entre dos o más alternativas.

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Debemos garantizarnos de que tenemos la información necesaria para poder decidir.

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Debemos plantear con claridad, las diversas posibilidades de acción y ponderarlas. Si decidir es escoger entre diversas alternativas, necesitamos conocerlas todas ellas, compararlas y ponderar sus ventajas y desventajas.

LA ADMINISTRACIÓN POR DECISIONES

Charles Ford es partidario de que desaparezca la administración por resultados, y sugiere que se reemplace por un sistema de toma de decisiones que sea efectivo, sencillo y directo. El propone que se ponga en marcha, un concepto provocativo para considerarlo en conjunción con el modelo de Kepner - Tregoe y el proceso de Archer.

LA PROBABILIDAD Y LA TOMA DE DECISIONES

La probabilidad, denota el grado en que un individuo cree en la verdad de un enunciado declarado. En otro sentido, la probabilidad significa la frecuencia relativa con el cual ocurra un evento específico cuando una acción se cumple muchas veces. El uso de la probabilidad en la toma de decisiones, algunos la consideran como un tanto de matemática en la administración; calcular la probabilidad de ciertos eventos y proporcionar una estimación de la utilidad o pérdida derivada de una decisión, ayuda al gerente a elegir la mejor selección para un conjunto de circunstancias dadas. Además, el conocimiento de la probabilidad ayuda a formar conclusiones efectivas, partiendo de la evidencia que primeramente parece ser insuficiente o inadecuada. Esto implica el muestreo y el uso de pequeñas cantidades de datos para representar su totalidad.

ÁRBOL DE DECISIÓN

Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema. Un árbol de decisión tiene unas entradas las cuales pueden ser un objeto o una situación descrita por medio de un conjunto de atributos y a partir de esto devuelve una respuesta la cual en últimas es una decisión que es tomada a partir de las entradas. Los valores que pueden tomar las entradas y las salidas pueden ser valores discretos o continuos. Se utilizan más los valores discretos por simplicidad, cuando se utilizan valores discretos en las funciones de una aplicación se denomina clasificación y cuando se utilizan los continuos se denomina regresión. Un árbol de decisión lleva a cabo un test a medida que este se recorre hacia las hojas para alcanzar así una decisión. El árbol de decisión suele contener nodos internos, nodos de probabilidad, nodos hojas y arcos. Un nodo interno contiene un test sobre algún valor de una de las propiedades. Un nodo de probabilidad indica que debe ocurrir un evento aleatorio de acuerdo a la naturaleza del problema, este tipo de nodos es redondo, los demás son cuadrados.

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