INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES

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1 Master en Zootecnia y Gestión Sostenible INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES Economía Ganadera: Análisis Estratégico Área de Organización de Empresas Raquel Acero de la Cruz 2008 INTRODUCCIÓN A LAS DECISIONES EMPRESARIALES 1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN 2. TIPOS DE DECISIONES 3. COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES 4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES 5. SITUACIONES DE DECISIÓN 6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA 7. DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO 8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE 9. DECISIONES SECUENCIALES 10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIA 11. LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA 2 1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN DECISIÓN : es el proceso conducente a la selección y ejecución de una acción que dé respuesta a un problema y permita la consecución de unos objetivos establecidos Selección de una acción para enfrentarse a un problema (al menos 2 alternativas) Se elige para poder conseguir algo, una meta, un objetivo Pretende lograr consecuencias en un horizonte temporal concreto Obliga a llevar a la práctica lo acordado para poder resolver el problema 3 1

2 1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN EL PROCESO DE DECISIÓN EN LA EMPRESA: Información Decisión Acción Objetivo Bueno Campos (2006) 4 1. CONCEPTO Y ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE DECISIÓN FASES DEL PROCESO DE TOMA DE DECISIONES: Percepción de la situación Análisis de la información Definición del problema Generación de acciones viables Evaluación de acciones viables Selección de acciones viables Implantación y control 5 2. TIPOS DE DECISIONES CRITERIOS PARA CLASIFICAR LAS DECISIONES : Niveles directivos: decisiones estratégicas (alta dirección), tácticas (nivel intermedio), operativas (primera línea) Funciones directivas: Horizonte temporal: decisiones de producción, comercialización, financiación, organización decisiones a largo y corto plazo Características del problema de decisión: decisiones programadas y no programadas 6 2

3 2. TIPOS DE DECISIONES Clasificación según H. Simon: DECISIONES PROGRAMADAS: Se adoptan para solucionar problemas repetitivos ya previstos (renovación de bienes de equipo, reposición de mercancías, forma de distribución a los clientes ) Son decisiones estructuradas que atienden a situaciones estándares Las posibles soluciones y las consecuencias de las acciones son conocidas y las preferencias son claras y constantes DECISIONES NO PROGRAMADAS: Se adoptan en situaciones complejas y nuevas o no repetitivas (diversificar la producción, adquirir o controlar una sociedad ) Son decisiones no estructuradas cuyas posibles soluciones son más intuitivas y creativas 7 2. TIPOS DE DECISIONES Según la calidad de la información INVOLUNTARIAS ESTRUCTURADAS DECISIONES IMPORTANTES APLAZABLES SEMIESTRUCTURADAS NO ESTRUCTURADAS CONSCIENTES IRRELEVANTES URGENTES Todas las opciones son conocidas Todas las consecuencias de las acciones son conocidas Las preferencias son claras y constantes 8 2. TIPOS DE DECISIONES Según la calidad de la información INVOLUNTARIAS ESTRUCTURADAS DECISIONES IMPORTANTES APLAZABLES SEMIESTRUCTURADAS NO ESTRUCTURADAS CONSCIENTES IRRELEVANTES URGENTES Falta de definición precisa Datos incompletos y equívocos Las preferencias se modifican con el tiempo por la influencias de personas o grupos 9 3

4 2. TIPOS DE DECISIONES La clasificación de decisiones es una simplificación de la realidad La mayoría de decisiones tienen algún grado de repetición y de novedad Cuanto más alto se encuentre un directivo en la pirámide administrativa tomará una mayor proporción de decisiones no programadas y viceversa Cada tipo de decisión se asocia con un medio ambiente típico (entorno) Las programadas son representativas de ambientes estables Las no programadas abundan en entornos dinámicos y más complejos Los métodos para afrontar un tipo u otro de decisiones son distintos. Las decisiones programadas son abordables correctamente a través de hábitos, planes de uso permanente o técnicas optimizadoras. Las decisiones no programadas exigen buen juicio, creatividad, experiencia, intuición, métodos de ayuda a la decisión o sistemas expertos COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES Elementos que complican la toma de decisiones: 1.- Pluralidad de puntos de vista Habrá que recoger visiones complementarias, incluso dentro de la empresa cada área se planteará un mismo problema de forma diferente 2.- Heterogeneidad de criterios Incorporar junto a los criterios económicos otros de carácter social o ajenos a la consecución estricta de la rentabilidad (repercusión sobre el medio ambiente) 3.- Imprecisión Los indicadores y escalas de medida utilizados para expresar cuantitativamente las consecuencias de una acción no siempre son absolutamente fiables 4.- Ponderaciones Múltiples puntos de vista obligan a introducir ponderaciones para expresarlos; oscilaciones en estas ponderaciones pueden dar lugar a elecciones diferentes 5.- Datos cuantitativos y cualitativos No todos los elementos de un problema suelen ser estrictamente cuantificables. Forzar a que lo sean implica manipular esos datos incluso antes de su análisis COMPLEJIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES Elementos que complican la toma de decisiones: 6.- Inconsistencia de preferencias Es posible que una vez adoptada una decisión firme, con el paso del tiempo se cambie de opinión, se cambien las preferencias y las apetencias 7.- Subjetividad El decisor incorporará una evaluación subjetiva para adoptar preferencias: tendrá que seleccionar los criterios más relevantes, otorgar ponderaciones, fijar sus niveles de tolerancia e intransigencia Modelización La mayoría de modelos de decisión basan la estructura de preferencias de un individuo en relaciones binarias entre acciones (La realidad no es tan sencilla) 9.- Negociación Casi ninguna decisión se puede adoptar unilateralmente o por imposición. Los grupos con derecho de veto o influencia son cada vez mayores 12 4

5 4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES ELEMENTOS DEL PROBLEMA DE DECISIÓN : Estrategias Cursos de acción alternativos o planes de actuación condicionados y compuestos por variables controlables Estados del entorno Situaciones posibles que puede presentar el entorno o mercado en el que actúa la empresa compuestas por variables no controlables Resultados esperados Desenlaces estimados como consecuencia de los efectos de la estrategia respecto a los posibles estados del entorno Predicciones sobre el entorno Estimación, posibilidad o probabilidad de que se presente u ocurra cada uno de los estados del entorno Criterio de decisión Método de utilización de la información disponible y modo de seleccionar la estrategia a seguir REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES MATRICES DE DECISIÓN: Sucesos investigados m Estados de la naturaleza N1 N2... Nm Probabilidades P1 P 2... Pm E1 D11 D12... D1m ESTRATEGIAS E2 D21 D22... D2m En Dn1 Dn2... Dnm Ei : Estrategias, alternativas, variables controlables por el decisor Nj : Estados de la naturaleza o sucesos no controlables por el decisor (Demanda, climatología, precio de la competencia ) Pj : Predicciones de probabilidad, la estimación de que suceda cada uno de los estados de la naturaleza Dij : Desenlaces o resultados REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES MATRICES DE DECISIÓN: Cómo se calculan los desenlaces o resultados esperados Dij : Desenlaces o resultados determinados Mediante estimaciones y predicciones y la definición, a priori, de tendencias o probabilidades Mediante la experiencia y el conocimiento de los valores obtenidos en el pasado Mediante simulación, experimentación y observación de resultados Sucesos investigados Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco ESTRATEGIAS Probabilidades 0,30 0,50 0,20 Trigo Patatas Remolacha

6 4. REPRESENTACIÓN DE PROBLEMAS DECISIONALES ESTRATEGIA DOMINADA Ante un problema decisional con varias decisiones alternativas se ha de considerar la existencia o no de estrategias dominadas y elegir el criterio de decisión adecuado a la orientación del decisor. Se dice que una estrategia domina a otra cuando sea cual sea el estado de la naturaleza siempre la primera proporciona mejores resultados Ejemplo: Estado 1 Estado 2 Estado 3 Estrategia Estrategia Estrategia Estrategia Pérez Gorostegui SITUACIONES DE DECISIÓN A mayor información disponible menos compleja es la toma de decisiones Pueden distinguirse distintos ambientes de decisión: Certeza: el decisor conoce con absoluta seguridad el estado de la natural eza (Ej. se conoce la demanda: D = unidades/mes) Riesgo: el decisor no sabe qué estado de la naturaleza se va a presentar, pero sí conoce los estados alternativos y las probabilidades de cada uno (Ej. P (D = 2.000)? 10% ; P (D = 5.000)? 70% ; P (D = 7.000)? 20%) Incertidumbre estructurada: el decisor conoce los estados alternativos de la naturaleza, per o no sabe qué estado se va a presentar, ni la probabilidad de cada uno (Ej. P (D = 2.000)?? % ; P (D = 5.000)?? % ; P (D = 7.000)?? %) Incertidumbre no estructurada o ignorancia: el decisor ni siquiera conoce los posibles estados de la natural eza, no sabe qué estado se puede presentar, ni sus probabilidades (Ej. Demanda =? unidades/mes) A veces es posible pasar de un ambiente a otro mediante la obtención de información ( proceso de aprendizaje ). Coste de tiempo y recursos SITUACIONES DE DECISIÓN Pueden distinguirse distintas situaciones de decisión que se solucionarán mediante distintos enfoques de decisión: Certeza: Enfoque a utilizar: Métodos de Programación Matemática Juicios emitidos: predicciones Riesgo: Enfoque a utilizar: Métodos Probabilísticos Juicios emitidos: previsiones Incertidumbre estructurada: Enfoque a utilizar: Criterios de decisión gerencial Juicios emitidos: pronósticos Incertidumbre no estructurada o ignorancia: Enfoque a utilizar: modelos dinámicos de tipo no lineal Juicios emitidos: anticipaciones Competencia Enfoque a utilizar: Teoría matemática de Juegos Los desenlaces son consecuencia de la acción de dos o más sujetos con intereses en conflicto o contrapuestos. Cada uno actúa en su propio interés suponiendo que los competidores harán lo mismo 18 6

7 6. DECISIÓN EN SITUACIONES DE CERTEZA Situación de información perfectasobre los estados del sistema y completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decisor Se concreta en un solo desenlace Métodos de optimización matemática en términos de máximo o mínimo Ejemplo: Calcular la producción que maximiza el beneficio Beneficio = Ingreso total - Coste total IT = 100 Q 0,005 Q 2 CT = 0,008 Q Q Bº = [ 100 Q 0,005 Q 2 ] [ 0,008 Q Q ] = Bº = 0,013 Q Q dbº/dq = 0? dbº / dq = 0,026 Q + 50 d 2 Bº/dQ < 0? Q = 50 / 0,026 = 1.923,08 ud d 2 Bº / dq = 0,026 [Max.] Limitaciones : corto plazo y estabilidad del entorno DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO Situación de información imperfectasobre los estados del sistema y completa sobre las alternativas o posibilidades del sujeto decisor Se concreta en la elección del decisor entre varios desenlaces probables Valor esperado o esperanza matemática? VME (Ei) = S P(Nj) Dij (Ei) = estrategia o alternativa i P(Nj) = probabilidad del suceso o estado j Dij = desenlace o resultado de la estrategia i respecto al suceso j Sucesos investigados Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco ESTRATEGIAS Probabilidades 0,30 0,50 0,20 Trigo Patatas Remolacha DECISIÓN EN SITUACIONES RIESGO Valor monetario esperado o esperanza matemática: VME ( Ei) = S P(Nj) Dij VME (Trigo) = 250*0, *0, *0,20 = 260 VME (Patatas) = 150*0, *0, *0,20 = 195 VME (Remolacha) = (-100)*0, *0, *0,20 =265 Ejemplo: Sucesos investigados Estados de la naturaleza Lluvioso Normal Seco Probabilidades 0,30 0,50 0,20 Trigo ESTRATEGIAS Patatas Remolacha

8 8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE En un entorno de incertidumbre la decisión incorpora gran subjetividad Las personas tomarán distintas decisiones dependiendo de sus cualidades 1.- CRITERIO DE LAPLACE O EQUIPROBABILIDADES También llamado racionalista o de igual verosimilitud Parte de que si no se conocen las probabilidades de cada estado de la naturaleza, todos tienen la misma probabilidad de ocurrir Calcula la MEDIAaritmética de los resultados esperados de cada una de las decisiones y se elige la MEJOR (suele ser la MAYOR)? EJEMPLO? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados: S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo LAPLACE MEDIA E1-Trigo E2-Algodón DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE 2.- CRITERIO OPTIMISTA ( MAXI MAX ) Criterio que elegirá la persona optimista, piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida el estado que se presentará será el MÁS favorable para ella Se determina el resultado más elevado que puede alcanzarse con cada estrategia y se elige el más elevado También se denomina MAXI MAX Se elegirá el MEJOR resultado entre los MEJORES de cada estrategia? EJEMPLO? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados: S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo MAXI-MAX E1-Trigo E2-Algodón DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE 3.- CRITERIO PESIMISTA O DE WALD ( MAXI MIN ) Criterio que elegirá la persona pesimista, piensa que cualquiera que fuera la estrategia elegida el estado que se presentará será el MENOS favorable para ella Se determina el resultado peor que puede alcanzarse con cada estrategia y se elige el más elevado Se elegirá el MEJOR resultado entre los PEORES de cada estrategia (resultado menos malo )? EJEMPLO? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados: S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo MAXI-MIN E1-Trigo E2-Algodón

9 8. DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE 4.- CRITERIO DE OPTIMISMO PARCIAL O CRITERIO DE HURWICZ Se asigna un coeficiente de optimismo ( a ) comprendido entre 0 y 1 y un complementario coeficiente de pesimismo ( 1 a ) El mejor valor de cada estrategia se pondera por el coeficiente de optimismo y el peor por el de pesimismo Se elegirá la estrategia que tenga el MAYOR valor de la SUMAde ambos H = Max* a + Min ( 1 a ) Cambiando el coeficiente de optimismo, puede cambiar la decisión? EJEMPLO? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados: a = 0,6 (1 a) = 0,4 S1- Seco S2- Medio S3- Húmedo OPTIMISMO PARCIAL- HURWICZ H1 = 60 * a + 40 (1 a) = 52 E1-Trigo H (1 a) 52 E2-Algodón H2 = 70 * a + 10 (1 a) = DECISIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE 5.- CRITERIO DE SAVAGE (MÍNIMO PESAR O COSTE DE OPORTUNIDAD) Criterio que elegirá la persona con aversión a arrepentirse o eq uivocarse Se construye una matriz de arrepentimiento (por columnas) formada por los valores que se dejan de ganar en caso de no elegir la mejor estrategia Se seleccionan los MAYORES valores (máximo arrepentimiento o pesar) Se elige la estrategia con el MENOR arrepentimiento, pesar o coste de oportunidad? EJEMPLO? Un agricultor puede obtener los siguientes resultados: S1-Seco S2-Medio S3-Húmedo E1-Trigo E1 E2-Algodón E2 Matriz de arrepentimiento S1-S S2-M S3-H DECISIONES SECUENCIALES En la empresa se adoptan secuencias de decisiones interrelacionadas Una decisión inicial influye en los resultados de decisiones posteriores, y también su resultado depende de éstas Los problemas que requieren decisiones secuenciales para su resolución pueden representarse mediante árboles de decisión basados en grafos Un árbol de decisión es un grafo en el que una serie de nudos (decisionales y aleatorios) se unen mediante ramas Se requiere un nivel de información asociado a un entorno de riesgo A través del análisis bayesiano es posible modificar las probabilidades de ocurrencia de los distintos estados de la naturaleza o sucesos aleatorios 27 9

10 PRECIO C. BAJO 9. DECISIONES SECUENCIALES Árboles de decisión: Sistema de representación del proceso decisionalque refleja las posibles alternativas y los resultados que corresponden con cada alternativa en función de los estados de la naturaleza (o sucesos posibles) Nudos (o vértices) : representan situaciones con varias alternativas Nudos Decisionales(cuadrados): el decisor puede elegir entre varias opciones Nudos Aleatorios (círculos) : sucesos inciertos que pueden acontecer (no controlables) Ramas (o aristas): Si parten de nudos decisionales representan alternativas de decisión A partir de nudos aleatorios representan sucesos o estados de la naturaleza DECISIONES SECUENCIALES Ejemplo: LANZAR AL MERCADO UN NUEVO PRODUCTO PRECIO X ALTO PRECIO X MEDIO PRECIO X BAJO NO LANZAR NO COMPETIDOR PRECIO X ALTO PRECIO X MEDIO PRECIO C. ALTO PRECIO C. MEDIO PRECIO C. BAJO PRECIO C. ALTO PRECIO C. MEDIO SI LANZAR SI COMPETIDOR PRECIO C. BAJO PRECIO X BAJO PRECIO C. ALTO PRECIO C. MEDIO DECISIÓN NUDO ALEATORIO DECISIÓN NUDO ALEATORIO RESULTADOS DECISIONES SECUENCIALES Características de los árboles de decisión: El primer nudo siempre es decisional (representa la primera decisión) Las probabilidades de los diversos estados, se reflejan sobre las ramas Al final de cada camino (sucesión de aristas) se coloca el resultado El valor asociado a un Nudo Aleatorio (?) es la ESPERANZA MATEMÁTICA El valor asociado a un Nudo Decisional(? ) es el MEJOR de los valores La solución se coloca encima del primer nudo decisional y se representa incrementando el grosor de la rama 30 10

11 9. DECISIONES SECUENCIALES Árboles de decisión: MEJOR VME = E DECISIONES SECUENCIALES Ejemplo: LANZAR UN PRODUCTO AL MERCADO (Lanzar el producto al mercado) A 1 (Mercado Favorable) C 2 D B (No lanzar el producto) (Conoce Consumidor) (Venta Tradicional) G E 4 (No Conoce Consumidor) H (Conoce Consumidor) I F (Internet) 5 J (No Conoce Consumidor) (Mercado Desfavorable) NUDO NUDO NUDO NUDO DECISIONAL ALEATORIO DECISIONAL ALEATORIO DECISIONES SECUENCIALES (Conoce Consumidor) Ejemplo: G (0,3) (Venta Tradicional) LANZAR UN PRODUCTO E 4 AL MERCADO (No Conoce Consumidor) H (0,7) (Mercado 3 (Conoce Consumidor) Favorable) C I (0,75) (0,8) F (Internet) J (No Conoce Consumidor) (0,25) (Lanzar el producto 2 al mercado) D(0,2) (Mercado A Desfavorable) B (No lanzar el producto) VME(N4) = * 0, * 0,7 = = VME(N5) = * 0, * 0,25 = = N3 = Se elige el MEJOR valor VME(N2) = * 0, * 0,2 = = N1 = Se elige el MEJOR valor 34 11

12 10. DECISIÓN EN SITUACIONES DE COMPETENCIA TEORÍA DE LOS JUEGOS DE ESTRATEGIA Analizada por la Teoría Matemática de Juegos Neumann y Morgenstern (1944) En muchos casos los resultados obtenidos por cada empresa dependen no sólo de su decisión y el azar, sino de las decisiones de la competencia En los Juegos de Estrategia el resultado final depende de las decisiones tomadas por diversos jugadores Intervienen dos o más decisores racionales, jugadores, con difer entes condiciones de información (normalmente incompleta respecto a los desenlaces) y que derivan en dos situaciones diferentes de conflicto: Conflicto puro : La ganancia de un jugador es la pérdida del otro. Juego bipersonal de suma cero Conflicto mixto o de cooperación : Los jugadores pueden establecer acuerdos o cooperación para mejo rar sus resultados globales; aunque siempre existirán problemas en la distribución Juego cooperativo o de suma no cero LA DECISIÓN EN LA PRÁCTICA NIVEL ESPERADO MÍNIMO: Ante varios objetivos fija los mínimos a alcanzar según el decisor UMBRAL-META: Fija unos mínimos y, además, unas metas u objetivos deseados Se crea un intervalo de actuación entre niveles de satisfacción y metas VALOR MÁS PROBABLE: Se elige en función de la mayor probabilidad de ocurrencia VALOR ESPERADO: Se elige la mayor esperanza matemática con menor varianza EVALUACIÓN RESULTADO-RIESGO: Valoración en función de el riesgo asociado a cada alternativa y el resultado asociado a dicho riesgo (menor cociente riesgo/resultado) 36 BIBLIOGRAFIA BÁSICA: Bueno Campos, E. (2006); Curso básico de economía de la empresa : Un enfoque de organización ; Pirámide Pérez Gorostegui, E. (2006); Introducción a la economía de la empresa ; Centro de Estudios Ramón Areces COMPLEMENTARIA: Fernandez Güell, JM (2004); El diseño de escenarios en el ámbito empresarial ; Pirámide 37 12