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UNIVERSIDAD FERMIN TORO FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS Y SOCIALES ANALISIS DE PROBLEMAS Y TOMA DE DECISIONES

HERRAMIENTAS Y DECISIONES

AUTOR: Ericka Reyes

Cabudare, Julio 2012.


INTRODUCCIÓN El contexto de las organizaciones modernas es complejo e incierto, la información fluye y cambia día con día, y es, en ocasiones, desconcertante. En este ambiente dinámico los tomadores de decisiones eligen e implementan soluciones a problemas ordinarios y trascendentes. Tales soluciones tienen que ser eficaces y eficientes, y son los métodos cuantitativos y cualitativos una de las opciones a implementar, ya que sus herramientas proporcionan todo un conjunto teórico y metodológico para abordar la mayoría de los problemas organizacionales de manera razonablemente, exacta y apegada a la realidad. Las decisiones tienen una importancia trascendental para el mundo empresarial, sin embargo, es poco conocido en qué consiste tal actividad. Es debido a la calidad de las decisiones, más que a factores externos, qué depende el éxito o fracaso de una organización, a continuación se efectúa una recopilación, análisis y síntesis de las herramientas cuantitativas más utilizadas en la dinámica de las organizaciones, para la elección racional de alternativas a su problemática diversa y compleja.


Los

modelos

suponen

deterministas

que

toda

la

información necesaria para la toma

de

administrativa

una

decisión

se

conoce.

MÉTODOS DETERMINÍSTICOS

Estos tipos de modelos son excelentes para situaciones en las que existen muchas variables y restricciones. Son útiles cuando muy pocas variables no controladas por el modelo presentan incertidumbre, por lo tanto, son ideales para la toma de decisiones internas de la organización y, en consecuencia, una gran parte de los problemas de uso corriente en las empresas pueden formularse con estas herramientas. Estos modelos también son estructuralmente sencillos y pueden aplicarse a problemas tan dispares como situaciones de producción, logística, planificación de la fuerza de ventas, entre otros.

En los modelos determinísticos, las buenas decisiones se basan en sus buenos resultados, se consigue lo deseado de manera "determinística", es decir, libre de riesgo. Esto depende de la influencia que puedan tener los factores no controlables, en la determinación de los resultados de una decisión y también en la cantidad de información que el tomador de decisión tiene para controlar dichos factores. Un modelo determinístico predecirá los resultados exactos bajo ciertos hechos o suposiciones y posee dos herramientas básicas:

Es una técnica matemática de

Programación lineal

optimización, en la que tanto la función

objetivo

como

las

restricciones involucran relaciones lineales entre las variables de decisión. Es una herramienta para la ayuda en la toma de decisiones, permite plantear un tipo particular de modelo matemático, donde se representa de forma simplificada


el problema de decisión, las variables de decisión, el objetivo y las restricciones mediante símbolos matemáticos y ecuaciones. Es un modelo matemático particular en el cual las relaciones que involucran las variables son lineales y hay una medida de desempeño o un único objetivo. Una de las grandes ventajas de utilizar este tipo de modelos es que se puede obtener la decisión más óptima o incluso la mejor aunque haya miles de variables y relaciones entre ellas a fines de obtener la mayor eficiencia en el logro del objetivo planteado.

Método simplex

El método simplex soluciona problemas de cualquier tamaño generados de la programación

lineal, desde dos hasta “N” variables de decisión. Los problemas pueden ser de maximización o minimización dependiendo del tipo de función u objetivo que tengan y en cuanto al tipo de solución óptima que den,

pueden

ser

de

solución única, múltiple o alterna.

Es

un

procedimiento que permite mejorar la solución a cada paso, concluye cuando no es

posible

seguir

mejorando dicha solución o

cuando

ésta

es

completamente óptima. Permite analizar cada variable del problema planteado y así determinar la decisión más acertada.


Suponen que la información

MÉTODOS

disponible no es suficiente, no

probabilÍSTICOS

se dispone o puede tenerse con un margen de certeza expresado por la probabilidad o

una distribución de probabilidad. Se les conoce también como modelos estocásticos. Estos modelos suponen que existen variables denominan

con

valores

variables

desconocidos aleatorias,

que

estas

se

deben

incluirse necesariamente en el modelo antes de tomar una decisión. Los modelos probabilistas incorporan la incertidumbre a través de tales variables aleatorias y son ideales cuando existe un buen número de variables inciertas y pocas restricciones, por tal razón se utilizan para una gran gama de situaciones que involucren decisiones estratégicas de la organización con su medio ambiente externo.

También conocida como inferencia bayesiana, es un tipo

Lógica bayesiana

de derivación estadística en la que las evidencias y observaciones se emplean para actualizar o inferir la probabilidad de que una hipótesis pueda ser cierta. Su nombre proviene del uso frecuente que se hace del teorema de Bayes durante el proceso de inferencia. El teorema de Bayes se ha derivado del trabajo realizado por el reverendo Thomas Bayes, hoy en día, es considerado como uno de los campos de aplicación para la toma de decisiones.


En incertidumbre

tiempos dentro

de

de

La teoría de juegos

la

organización, la teoría de juegos podría venir al primer plano como herramienta estratégica

porque

perspectivas

de

puede

cómo

los

ofrecer “jugadores”

podrían actuar en diferentes circunstancias además de otra clase de información valiosa para

la

toma

de

decisiones.

Muchos

directivos recelan de dicha teoría porque piensan que es más teórica que práctica. La clave estaría en utilizar esta disciplina para desarrollar una gama de resultados basada en las decisiones de situaciones razonables y presentar las ventajas o desventajas de cada opción.

La teoría de juegos es un área de la matemática aplicada que utiliza modelos para estudiar interacciones en estructuras formalizadas de incentivos y llevar a cabo procesos de decisión. Sus investigadores estudian las estrategias óptimas así como el comportamiento previsto y observado de individuos en juegos.

La

MÉTODOS HíbridOS el mismo trabajo, es una aproximación muy utilizada en varios campos, por ejemplo en educación y en sociología. Sin embargo, la atención dedicada a la aplicación y a los

metodología

investigación,

es

combinación

de

híbrida

de

decir,

la

métodos

cuantitativos y cualitativos en


beneficios de los métodos híbridos en dirección de empresas es muy baja con relación a otras áreas. Conjugan métodos determinísticos y probabilísticos. Aunque la implementación puede ser más difícil, las herramientas híbridas son capaces de combinar la potencia de varios métodos, algunos comúnmente aplicados y combinados.

Técnica de

La simulación Monte Carlo es una técnica

monte carlo

matemática computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y tomas de decisiones. Esta técnica es utilizada por profesionales de campos tan dispares como los de finanzas, gestión de proyectos, energía, manufacturación, ingeniería, investigación y desarrollo, seguros, petróleo y gas, transporte y medio ambiente. La simulación Monte Carlo ofrece a la persona responsable de tomar las decisiones una serie de posibles resultados, así como la probabilidad de que se produzcan según las medidas tomadas. Muestra las posibilidades extremas —los resultados de tomar la medida más arriesgada y la más conservadora— así como todas las posibles consecuencias de las decisiones intermedias. Los científicos que trabajaron con la bomba atómica utilizaron esta técnica por primera; y le dieron el nombre de Monte Carlo, la ciudad turística de Mónaco conocida por sus casinos. Desde su introducción durante la Segunda Guerra Mundial, la simulación Monte Carlo se ha utilizado para modelar diferentes sistemas físicos y conceptuales.


Revista - Herramientas para toma de decisiones