TOMA DE DECISIONES A TRAVÉS DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

Naim Caba Villalobos
Oswaldo Chamorro Altahona
Tomás José Fontalvo Herrera

1.5.3. Toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre

Es esta una categoría muy común para la toma de decisiones aunque su nombre parece ser muy peculiar. Tiene parecido con la toma de decisiones bajo riesgo, aunque con una diferencia importante; ahora ya no se tiene el conocimiento de las probabilidades de los eventos futuros, es más, no se tiene idea de qué tan diferentes sean las consecuencias. Para el mismo ejemplo de los juguetes de temporada Navidad equivaldría a tratar de decidir cuantos juguetes ordenar sin tener la más remota noción de cuantos pueden venderse. Otro ejemplo sería el de tratar de adivinar si al tirar una moneda al aire el resultado es cara o sello sin saber si la moneda tiene dos caras, es legal o incluso si tiene los dos sellos.

En realidad, actuar en esta categoría es como disparar en la oscuridad. Será que ¿Podríamos encontrar la manera óptima de disparar en la oscuridad? No obstante, podemos encontrar varios métodos para manejar problemas de este tipo.

En primer lugar, debemos tratar de reducir la incertidumbre obteniéndose la información adicional pertinente sobre el problema. Si esto no resulta, aun así tenemos otras vías de acción.

La forma mas utilizada para encarar este tipo de situaciones es introduciendo directamente en el problema los llamados sentimientos subjetivos de optimismo y pesimismo. Este accionar, en muchas ocasiones, tiene una base razonable. Un ejemplo es la decisión de cuántos juguetes de temporada de Navidad debería ordenar el comerciante del ejemplo visto anteriormente. Se tendría razón al decir que las ventas de juguetes son buenas: ya que el comerciante de juguetes, haría una buena publicidad, si hay competencia en el mercado. Si el comerciante es una persona optimista, puede emplear una estrategia Máximas.

Significa entonces que él selecciona la acción que maximiza el pago o ganancia máxima. En el ejemplo visto, éste corresponde a $14'000.000, de tal manera, que con éste enfoque se ordenarían 300 juguetes.

Por otra parte, si es pesimista, puede actuar de forma conservadora y emplear una estrategia maximin; seleccionando entonces la alternativa con el mayor de los pagos o ganancias mínimas. Los pagos mínimos calculados para las tres alternativas son: $4'500.000, $ 1'000.000 y $-2'500.000. Obviamente, seleccionaría el más grande, esto es $4'500.000 por tanto, se ordenan 100 juguetes.

Máximas y Maximin son posiciones extremas. Claro está que se podría seleccionar alguna acción intermedia.

Una estrategia alternativa consiste en convertir el problema a uno de toma de decisiones bajo riesgo, para que pueda hacerse una selección óptima. Primero pueden expresarse aquellos conocimientos o predicciones que se tengan sobre los eventos en términos de una distribución de probabilidad.

Si no se tienen bases para hacer estimaciones subjetivas, se puede emplear el principio de razón insuficiente: Esto significa que podemos suponer que todos los eventos son igualmente probables. Así para las ventas de juguetes, se le asignará una probabilidad de 1/3 a cada evento. Paso seguido se calcula los valores esperados para cada alternativa y se escoge la de mayor valor. E(A1) = 4'500.000(1/3) + 4'500.000(1/3)+ 4'500.000(1/3) = 4'500.000 E(A2) = 1'000.000(1/3) + 9'000.000(1/3) + 9'000.000(1/3) = 6'333.333 E(A3) = -2'500.000(13) +5'500.000(1/3) +14'000.000(1/3) = 5'666.667

En este caso, se ha de escoger la alternativa A2, puesto que su valor esperado es el mayor.

1.5.4. Toma de decisiones bajo condiciones de conflicto

Ésta es la última de las cuatro categorías antes definidas. Aquí se presentan aquellos casos de toma de decisiones bajo incertidumbre en que hay un oponente. Las probabilidades de los eventos no sólo se desconocen, sino también están influenciadas por un oponente cuya meta es vencer. Esta es la situación típica de cualquier competencia: juegos, negocios y en la misma guerra.

1.6 Toma de decisiones a través de árboles de decisión.

En el momento de la toma de decisión, nos encontramos en un contexto incierto cuando los informes o los datos relativos a esta decisión dependen de eventos aleatorios, a los cuales pueden asociarse probabilidades. Veamos el siguiente ejemplo:

EJEMPLO 1-2 Compañía de Productos Barranquilla investiga la posibilidad de producir y mercadear cobertizos de almacenamientos para patios. Al llevar a cabo este proyecto necesitaría de la construcción de una planta manufacturera grande o pequeña. El mercado para el producto fabricado (cobertizos de almacenamiento) puede ser favorable o desfavorable. Tiene desde luego la opción de no desarrollar el nuevo producto.

Primera parte: Un árbol de decisión es la representación gráfica de un proceso de decisión que indica alternativas, estados naturales y sus probabilidades respectivas, así como los resultados para la combinación de alternativas y estados naturales. Pasos: 1. Definir el problema. 2. Estructurar o dibujar el árbol de decisión. 3. Asignar probabilidades a los estados naturales. 4. Estimar resultados para cada posible combinación de alternativas y estados naturales. 5. Resolver el problema. Con un mercado favorable, una instalación grande proporcionara una utilidad neta $20.000. Si el mercado es desfavorable produciría una pérdida neta de $180.000. Una planta pequeña acarrearía una utilidad neta de $100.000 en un mercado favorable pero una pérdida neta de $20.000 si el mercado fuera desfavorable.

El gerente de la Compañía cree que la probabilidad de un mercado favorable es exactamente la misma que la de un mercado desfavorable; esto es, cada estado natural tiene una oportunidad de 0,50.

Segunda parte: Si el gerente decide realizar una encuesta de mercado cuyo costo asciende a $10.000. El nodo del estado natural 1 tiene dos ramas que salen de él. Digamos que hay una oportunidad del 45% de que los resultados de la encuesta indiquen un mercado favorable para los cobertizos de almacenamiento. Habrá entonces una probabilidad del 55% de que los resultados de la encuesta sean negativos. El 78% de probabilidad de un mercado favorable para los cobertizos dado un resultado positivo de la encuesta de mercado. Por supuesto que se puede encontrar una alta probabilidad de un mercado desfavorable, dado que la investigación determinó que el mercado era bueno. No se debe olvidar, de cualquier forma, que existe una oportunidad de que la encuesta de mercado de $10.000 no haya tenido información perfecta o ni siquiera confiable, cualquier estudio de investigación esta sujeto a error. En este caso existe una oportunidad del 22% de que el mercado para cobertizos sea desfavorable aunque los resultados de la encuesta sean positivos.

De la misma forma, hay una oportunidad del 27% de que el mercado de cobertizos sea favorable si los resultados de la encuesta sean negativos. La probabilidad es mucho más alta, 73% de que el mercado sea en realidad desfavorable dado que la encuesta sea negativa.

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