Modelos Para la Toma de Decisiones

Transcripción

1 Modelos Para la Toma de Decisiones

2 1 Sesión No. 9 Nombre: Valor de la información. Primera parte. Contextualización Empezamos un tema nuevo y al que dedicaremos las siguientes dos sesiones. Son conceptos aparentemente sencillos, pero no por ello menos útiles ya que permitirán contar con más información a la hora de analizar diferentes situaciones administrativas de cara a la toma de decisiones. Siempre existe un riesgo y un nivel de incertidumbre en la toma de decisiones pues habrá algún elemento que no podamos controlar dentro de los procesos administrativos, pero entre más información se tenga y más control sobre los diferentes escenarios, mejor, pues se tienen más elementos presentes para poder comprender la realidad que se analiza de un modo más completo.

3 2 Introducción al Tema Muchas veces hemos escuchado en el mundo de los negocios la expresión Information is power (información es poder) y dentro del ámbito administrativo es muy cierta dicha expresión. A veces se cae en el error de defender o proteger la información, pero precisamente ese celo por cuidar la información pude llegar a frenar el desarrollo de una empresa. No se necesitan pensar en diversos ejemplos para ver cómo es real la situación. Si no se transmite con prontitud información de decisiones o consignas de trabajo a todos los niveles, probablemente el desconocimiento de la información frena el progreso de los proyectos. Es como si uno siendo vendedor, no le llega a tiempo la información de nuevos precios de los productos, seguramente eso representará pérdidas para la empresa. Dentro del tema veremos algunos elementos que reflejan cómo es correcto afirmar que la información tiene un valor, y es importante las transparencia, incluso hasta para generar clima de confianza a todos los niveles de la empresa, asegurando un compromiso de confidencialidad hacia fuera de aquello que no es bueno transmitir a externos.

4 3 Explicación Probabilidad de la información perfecta Hemos hablado un poco sobre el valor de la información dentro de la administración y en lo referente a la toma de decisiones. No podemos dejar de considerar o dar por sentado la importancia de saber realizar el uso adecuado de la información o de no caer en el exceso de información que después se puede convertir en un peligro de que las personas involucradas no revisen toda la información que se les proporciona, por ser un exceso o por estar saturados de tantos comunicados o con demasía de contenido. Hay que saber ser estrategas en la forma de transmitir la información y saber ser selectivos para tomar decisiones dentro de un proyecto determinado. Ahora bien, al hablar de probabilidad de la información perfecta se busca estudiar diferentes métodos para poder conseguir información, que se obtiene a través de modelos de probabilidad que pueda tener un valor dentro del proyecto que se está estudiando. Valor esperado de la información perfecta En términos administrativos, el valor esperado de la información perfecta (VEIP) es el valor máximo que la empresa estaría dispuesta a pagar por conseguir información adicional y perfecta antes de tomar una decisión.

5 4 Se podría decir que se trata del costo de oportunidad de elegir una decisión basada en el criterio de la ganancia esperada. Se trata de los casos en los que se tiene que evaluar o decidir si es conveniente pagar el costo de adquirir información adicional al proyecto que se está evaluando, que sea de utilidad de cara a la toma de decisiones, como puede ser una investigación de mercados para conocer la demanda que se tendrá de un producto específico, para así decidir si la empresa invierte en expansión o no. El cálculo del valor esperado de la información perfecta se calcularía de la siguiente manera: VEIP= VEMIP-VEM VEMIP es el Valor Esperado Monetario de la Información Perfecta y es la ganancia esperada que se obtendría si se adapta la decisión que se tome con la información perfecta que se proporcione. VEM es el Valor Esperado Monetario sin contar con la información perfecta. Es decir, con un valor de probabilidad que hace que las ganancias puedan ser menores. Si recordamos el uso de la herramienta de los árboles de probabilidad, el que ocurra un evento determinado ante varios posibles escenarios, se multiplicaba el evento por la probabilidad de ocurrencia del mismo. Si se tiene la información perfecta, es decir, sin la incertidumbre de que suceda o no el evento, entonces la probabilidad de que suceda es del 100%, por lo que al multiplicarlo por dicha probabilidad el valor será mayor.

6 5 Conclusión Retomando la expresión que decía Information is power, hemos podido ver a lo largo de la sesión que también debemos cuantificar el valor o el costo que implica el conseguir información, para evitar el riesgo o la incertidumbre en un escenario administrativo. Pero no se trata de invertir en información por el sólo hecho de invertir, porque quizá el costo a la larga pueda ser más caro que las ganancias que se puedan llegar a obtener, utilizando la misma en la mejor de las posibles opciones. Continuaremos analizando el tema en la siguiente sesión y así concluir con el conocimiento suficiente del valor de la información en sus diferentes matices.

7 6 Para aprender más Barreto, J. (2010). Probabilidad y Estadística. Valor esperado con información perfecta. Consultado el 9 de diciembre de 2013: Vitutor. (2014). Ejercicios y problemas de probabilidad condicionada. Consultado el 9 de diciembre de 2013:

8 7 Actividad de Aprendizaje Elabora un ensayo de una extensión de dos cuartillas en dónde reflejes la importancia del correcto uso de la información dentro de la toma de decisiones, formas adecuadas de conseguirla y posibles errores que se pueden llegar a dar por un uso inadecuado de la misma. Es importante que en dicho ensayo se incluya las fuentes de consulta para el mismo. Éstas deberán estar en formato APA. Sube el trabajo a la plataforma.

9 8 Bibliografía Myers, R. Myers, S. y Walpole, R. (1998). Probabilidad y estadística para ingenieros. (6ª edición). México: Pearson. Render, B. (s/f). Métodos cuantitativos para los negocios. México: Pearson. Suárez, J. (2002). Introducción a la teoría de probabilidades. Colombia: Universidad Nacional de Colombia.