Análisis mediante árbol de decisiones

Análisis mediante Árbol de Decisiones

Concepto

El análisis mediante árbol de decisiones es una herramienta de gestión de proyectos que ayuda a los gestores a tomar decisiones informadas considerando diferentes alternativas y sus posibles consecuencias. Un árbol de decisiones es un diagrama que representa diferentes decisiones y sus posibles resultados, incluyendo eventos de incertidumbre, costos, utilidades y riesgos.

Este método se utiliza para evaluar y comparar diferentes estrategias o decisiones en función de su valor esperado, y es particularmente útil en situaciones de incertidumbre y riesgo.

La fórmula básica para calcular el valor esperado (VE) de una decisión es: $VE=\sum (P_{i}\times V_{i})$ Donde:

• PiPi​ = Probabilidad de cada resultado
• ViVi​ = Valor del resultado

Aplicación

El análisis mediante árbol de decisiones se aplica en diferentes etapas de la gestión de proyectos según PMBOK7, especialmente en los procesos de:

• Planificación de la Gestión de Riesgos: Identificación y análisis de riesgos, así como la planificación de respuestas a los riesgos.
• Análisis Cuantitativo de Riesgos: Evaluación de los efectos combinados de los riesgos e incertidumbres en los objetivos del proyecto.
• Desarrollo del Caso de Negocio: Evaluación de las diferentes alternativas estratégicas para justificar la inversión en el proyecto.

Pasos para Realizar el Análisis mediante Árbol de Decisiones

1. Definición del Problema: Identificar claramente el problema o decisión a analizar.
2. Identificación de Alternativas: Listar todas las posibles alternativas o decisiones que se pueden tomar.
3. Construcción del Árbol de Decisiones: Dibujar el árbol de decisiones incluyendo las alternativas, los eventos inciertos y sus posibles resultados.
4. Asignación de Probabilidades: Asignar probabilidades a los diferentes eventos inciertos.
5. Estimación de Resultados: Asignar valores o resultados a cada combinación de decisiones y eventos inciertos.
6. Cálculo del Valor Esperado: Calcular el valor esperado para cada rama del árbol de decisiones utilizando la fórmula del valor esperado.
7. Análisis y Selección: Analizar los resultados y seleccionar la alternativa con el mayor valor esperado o que mejor se alinee con los objetivos del proyecto.

Ejemplo

Supongamos que un proyecto tiene dos alternativas: A y B. La alternativa A tiene un 50% de probabilidad de generar $100,000 de beneficio y un 50% de probabilidad de generar $50,000. La alternativa B tiene un 70% de probabilidad de generar $80,000 y un 30% de probabilidad de generar $30,000.

Para la alternativa A: $VE_{A}=(0.5\times \$100,000)+(0.5\times \$50,000)=\$75,000$

Para la alternativa B: $VE_{B}=(0.7\times \$80,000)+(0.3\times \$30,000)=\$65,000$

En este caso, la alternativa A tendría un mayor valor esperado y sería la elección preferida según el análisis mediante árbol de decisiones.

Imagen Referencial

[[File .png|thumb|center|400px|Ejemplo de árbol de decisiones mostrando diferentes alternativas y sus posibles resultados.]]

Fórmulas y Recursos Explicativos Adicionales

Consideraciones Importantes

• Asignación de Probabilidades: La precisión de las probabilidades asignadas a los eventos inciertos es crucial para la exactitud del análisis.
• Valoración de Resultados: Es importante considerar tanto los beneficios tangibles como los intangibles al estimar los valores de los resultados.

Limitaciones del Árbol de Decisiones

• Complejidad: Para decisiones muy complejas con muchas alternativas y eventos inciertos, el árbol de decisiones puede volverse muy complicado y difícil de manejar.
• Subjetividad: Las probabilidades y los valores de los resultados pueden ser subjetivos y basados en estimaciones, lo que puede afectar la precisión del análisis.

Referencias

• Project Management Institute. (2021). A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) – Seventh Edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
• Investopedia. (2023). Decision Tree. Investopedia
• Clemen, R. T., & Reilly, T. (2013). Making Hard Decisions with DecisionTools. Cengage Learning.
• Schwalbe, K. (2019). Information Technology Project Management. Cengage Learning.
• Berman, K., & Knight, J. (2013). Financial Intelligence for Entrepreneurs: What You Really Need to Know About the Numbers. Harvard Business Review Press.
• ScienceDirect. (2023). Decision Analysis in Project Management. ScienceDirect
• Horngren, C., Sundem, G., & Elliott, J. (2019). Introduction to Financial Accounting. Pearson.
• Meredith, J. R., & Mantel, S. J. (2017). Project Management: A Managerial Approach. Wiley.
• Lucidchart Decision Tree Template. Lucidchart Decision Tree Template

Recursos Adicionales

• Herramienta de creación de árboles de decisiones en línea: Lucidchart Decision Tree Template
• Artículo académico sobre el uso del análisis mediante árbol de decisiones en la gestión de proyectos: ScienceDirect - Decision Analysis in Project Management