INTRODUCCIÓN

EL CONCEPTO DE DECISIÓN

Introducción El hecho de interesarme en como se conceptualiza la decisión es que he observado que distintas personas, distintos tratados y distintas ciencias o disciplinas, ofrecen conceptos de decisión muy diversos entre los cuales de entrada es difícil encontrar puntos comunes y darnos cuenta que tratan del mismo tema. En el campo teórico, la disparidad de definiciones en distintas disciplinas relacionadas con el management, me han llevado a estudiar la naturaleza de sus diferencias y a indagar sobre las razones que puedan explicarlas. En muchos campos científicos es normal encontrar distintas definiciones de un mismo concepto. Las diferencias pueden ser debidas a concepciones opuestas que conducen a formulaciones incompatibles entre sí, o pueden basarse en visiones complementarias que pueden integrarse. El concepto mucho más amplio de acción, tal como lo analizó Alfred Schutz en su fundamentación de la metodología de las ciencias sociales, nos ofrece un instrumento tanto para explicar y sistematizar las diferentes teorías, como para comprender las distintas concepciones que los empresarios tienen sobre la decisión. Schutz se basa en la idea que para entender una acción humana es necesario entender las intenciones y objetivos de sus actores, sus planes mentales y la realización de los actos correspondientes. Estos elementos, que constituyen la acción, incluyen procesos de decisión, choice, problem solving y otros similares, estudiados en las ciencias del management. En mi tesis de doctorado: los modelos de decisión y la práctica del empresario frente a la toma de decisiones: esquema teórico y estudio en la empresa colombiana, se demuestra que los principales conceptos de decisión, dados en distintas ciencias, se basan en enfatizar una parte o un aspecto del proceso de acción y ponen en un segundo término o incluso omiten cualquier referencia explícita a otras partes del proceso. La variedad de concepciones sobre la decisión que tienen los empresarios, estriba desde el hecho que muchos gerentes afirman que solo ellos toman decisiones importantes y que conciben la decisión casi reduciéndola al acto de elegir, o casi de decir “decido esto”. Esta visión parece muy simple en relación a las complejas actividades relacionadas con la decisión. Es cierto que los empresarios, reducen su noción de decisión a algún aspecto del concepto de acción que descrito. Pero también observamos otros temas importantes como:

La forma en que los empresarios toman decisiones, como voluntad individual, con asesoramiento o por consenso.

La visión que tienen los empresarios sobre decisiones estratégicas y operativas, influye en los tipos de decisión que delegan o no delegan en los demás.

El concepto de decisión es entendido y utilizado de diversas formas por distintas personas, organizaciones e incluso disciplinas. Este hecho constituye una dificultad para emprender directamente ciertas investigaciones empíricas, pero nos ofrece la posibilidad y, en cierto modo, nos impone la necesidad de proceder previamente a una investigación conceptual.

Capítulo 1: El concepto de decisión

Las distintas acepciones del concepto de decisión no siempre comparten unas propiedades comunes, es decir, no pueden estudiarse según una definición única basada en propiedades necesarias y suficientes, pero presentan entre sí unas semejanzas que provienen de su relación con un núcleo inicial de ideas. Esta constatación preliminar sugiere que podemos introducir la categoría de los procesos de decisión, siguiendo las ideas de Ludwing Wittgenstein, ampliamente difundidas, sobre "el aire de familia" que tienen los distintos elementos de una categoría. Recordemos que este filósofo destacó como ejemplo clave que las diversas actividades que llamamos "juegos" no comparten unas condiciones necesarias y suficientes que permiten definir el concepto correspondiente. Lakoff desarrolla técnicamente estas ideas introduciendo en su obra "Women, Fire and Dangerous Things" las categorías radiales, en las cuales una categoría inicial se desarrolla y extiende en diversas direcciones, muchas veces a través de metáforas. Alfred Schutz en "Common-Sense and Scientific Interpretation of Human Action" (1953) y en muchos otros trabajos considera que la acción empieza en el momento en que mentalmente nos proponemos un objetivo y termina con la realización del acto correspondiente. En esta unidad intervienen el objetivo, el plan mental, las opciones, la decisión y el acto que se integran y se relacionan entre sí, a veces se distinguen y a veces se confunden. Por otra parte, estos conceptos nos conducen a otros como los de estrategia, juego, preferencias, riesgo, aprendizaje y aprendizaje corporativo que, como se destacan en la tesis de Rubén Darío Parra Ramírez, están profundamente relacionadas con la decisión. El enfoque de A. Schutz sobre la acción tiene por objetivo el estudio de la metodología de las ciencias sociales con referencia a los problemas de objetividad, intención y modificación de la realidad social. De su análisis destacamos que la interacción social requiere el análisis filosófico de la acción y que el investigador social se sitúa en una posición determinada respecto a esta interacción. Schutz parte del estudio de la acción social iniciado por Max Weber y del método filosófico de análisis fenomenológico introducido por Edmund Husserl, que difunde y aplica en toda su obra. Su investigación, influida también por filósofos pragmatistas como William James y James Dewey, tiene por objeto estudiar la acción social a partir del análisis filosófico de la acción personal. Si situamos su teoría en el cuadro de la ciencia social determinado por las distinciones holismo-individualismo y explicación-comprensión (understanding) dadas por M. Hollis en "The Philosophy of Social Science", (1994), le ubicamos en la clase caracterizada por los conceptos individualismo-comprensión (understanding). La obra de Schutz, aunque no es ampliamente mencionada, ha tenido una gran influencia en la creación de la corriente del "Social Constructivism", que intenta superar las anteriores

dualidades. Por otra parte, estas ideas han influido fuertemente en el desarrollo de la "Action Research", que actualmente predomina en muchos campos del management. Schutz, en el artículo mencionado "Common-Sense and Scientific Interpretation of Human Action", en la parte titulada "Action, project and motive" nos indica que en su investigación el término "acción" designa una conducta humana preconcebida por el actor y basada en un proyecto reflexionado. En sus propias palabras: "the term action as used in this paper shall designate human conduct devised by the actor in advance, that is, conduct based upon a preconceived project" (P.319). El término "acto" designa el resultado de este proceso, es decir, la acción que se realiza; el resultado que obtenemos del proyecto o proceso mental; en otras palabras la acción consumada. "The term act shall designate the outcome of this ongoing process, that is, the accomplished action" (P.319). Esta acepción técnica se desvía del significado que normalmente atribuimos a estos términos y los convierte en instrumentos precisos de investigación. Para establecer el alcance de dicho análisis introduciremos las ideas básicas en que se funda. De acuerdo con esta idea, la noción de acción no es únicamente el movimiento o acto físico, sino que, además, comprende la actividad mental en el momento en el que la acción está prevista con un proyecto pensado anticipadamente en nuestra mente. Podríamos agregar que ésta contiene un ensayo, ejercicio o prueba mental que llevamos a cabo antes de ser ejecutada, y, por la misma razón, las acciones en el proyecto (pensadas mentalmente) pueden funcionar, pero al momento de llevarlas a la práctica pueden fallar; sin embargo, las acciones las ejecutamos de la misma manera en la que fueron pensadas. Toda acción personal se basa en los conocimientos y las expectativas "a mano" que el individuo tiene en cada momento y que se han formado en la experiencia de toda su biografía o historia personal. La experiencia personal comprende todos los elementos que entran en la conciencia: percepciones, conocimientos, recuerdos, razonamientos, sentimientos ... Esta experiencia se forma con el contacto del individuo con el mundo natural y social que le rodea, hace posible su existencia, le opone dificultades y le brinda oportunidades. En esta experiencia es crucial la interpretación que el individuo hace de la realidad y el significado que atribuye a las cosas. Toda acción conlleva un proyecto mental, en el cual el individuo se da cuenta del estado presente de las cosas y del estado que el desea que alcancen. El individuo, en su fantasía, establece el tipo de comportamiento que, a su juicio, le permite pasar de un estado a otro. Este proyecto puede ser muy detallado o muy poco detallado, envolver constataciones rutinarias sobre acciones parecidas a otras acciones pasadas y que normalmente designamos con la expresión peligrosa de "repetición de una misma acción". Para Schutz las acciones o, mejor, los actos como resultado del proyecto de pensamiento, obedecen a repeticiones de situaciones o actividades que ya hemos realizado, sin embargo, deja claramente establecido que las acciones no son repetitivas, ya que en éstas hay algo más, y es el conocimiento acumulado por las experiencias pasadas. En sus propias palabras:

"All projects of my forthcoming acts are based upon my knowledge at hand at the time of projecting. To this knowledge belongs my experience of previously performed acts which are typically similar to the projected one" (P.319). Y más adelante presenta la siguiente explicación: "My knowledge at hand at the time of projecting must, strictly speaking, be different from my knowledge at hand after having performed the projected act, if for no other reason than because I "grew older" and at least the experiences I had while carrying out my project have modified my biographical circumstances and enlarged my stock of experience. Thus, the repeated action will be something else than a mere re-performance" (P.320). El concepto de acción abarca tanto lo que llamamos normalmente acción como lo que indicamos por: acción por omisión, es decir, las situaciones en las cuales decidimos no actuar o incluso refrenamos nuestra acción espontánea debido a razones específicas. La acción normalmente se completa con la realización de un acto físico, pero también incluimos aquellas acciones que se concluyen con un acto mental, por ejemplo, la acción de resolver mentalmente un problema de matemáticas. Todas estas indicaciones explican solamente algunos aspectos de la concepción de Schutz, pero son suficientes para iniciar nuestro análisis. Podemos ahora interrelacionar los procesos de toma de decisiones, con los motivos que se tienen para tomar una acción. Schutz, en el artículo mencionado, nos indica la siguiente clasificación: "In-order-to motive. From the point of view of the actor this class of motives refers to the future." Y "because of motives refers from the point of view of the actor to his past experiences which have determined him to act as he did" (P.321). En otras palabras, el tomador de decisiones, al analizar las acciones posibles, puede estar impulsado a seguir una de ellas por una situación pasada (conocimiento previo) o por una situación final (objetivo o meta); de cualquier forma, a partir de una situación inicial, en la que disponemos de un conocimiento dado por la experiencia anterior, y mediante los medios o caminos que podríamos asimilar a ensayos, el tomador de decisiones logra la situación final (objetivo o meta). El concepto de decisión en relación con otros conceptos

Toda la parte que hemos desarrollado sobre el concepto de acción tiene muchas consecuencias inmediatas sobre el concepto de decisión. Sin embargo, es conveniente poner de manifiesto que este enfoque nos permite descubrir relaciones con otros conceptos que no son tan evidentes. El estudio del aprendizaje corporativo o organizaciones que aprenden, reduce la idea de aprendizaje y conocimiento adquirido al cambio de nuestros hábitos de comportamiento, es decir, de nuestras formas de actuar. Tal enfoque pierde muchos aspectos del aprendizaje y del conocimiento que nos parecen importantes. Pero tiene la ventaja de concentrarse en el acto, el cual es susceptible de una investigación empírica. Al recurrir a

esta estrategia, el concepto de acción se convierte para nosotros en un puente entre la idea de aprendizaje, reducida a una parte de la acción, y la idea de decisión, que constituye otra parte de la misma. Con esta lectura, muchos textos de aprendizaje corporativo nos ofrecen implícitamente muchos estudios sobre la decisión. El concepto de problema y de resolución de problemas es planteado por muchos autores como la cuestión de hallar un camino para alcanzar un objetivo, sea físico o mental. En esta formulación queda claro que tiene una relación muy próxima con el concepto de acción. La resolución de problemas se concentra en los temas de existencia de un curso de acción que nos permite alcanzar el objetivo, de la unicidad o multiplicidad de tales cursos de acción y el de la elección del curso óptimo respecto de un criterio determinado. Algunas teorías se concentran en los aspectos de la decisión referente al conjunto de cursos de acción posibles y su optimización, con una mentalidad básicamente de cálculo. Así, por ejemplo, la decisión ante un mundo natural determinista se puede ilustrar en los métodos y problemas de programación lineal, y los que se toman ante un mundo natural aleatorio en los métodos de filas de espera o teoría de colas con su cálculo de riesgo. Las decisiones ante un oponente individual o social tienen su método paradigmático en la teoría de juegos de estrategia. Pero otras teorías se concentran en los aspectos de ejecución de las decisiones, de modo que en ellas el concepto de decisión se concrete en la voluntad y las medidas para llevarla a la práctica. El caso de un solo actor o un actor ayudado por otros que actúan mecánicamente nos conduce a la idea que se introdujo con el nombre de management científico y que se basa en el control de métodos y tiempos, cuyo ejemplo típico es la producción en cadena. En el caso en que la decisión es tomada y llevada a la práctica por un grupo humano, los problemas de orientar las organizaciones y cohesionar las personas son fundamentales. Estas diferencias están relacionadas con los paradigmas y metáforas que interpretan la empresa como una máquina o como una cultura. En Mi caso, prefiero hablar de analogías y aplicar este tipo de análisis tanto a la empresa en su globalidad como a la decisión o acción en particular. En primera instancia, es necesario tener presente que para un problema de decisiones bien estructurado, «definido explícita y cuantitativamente», podemos pensar en obtener soluciones acertadas, mediante el empleo de modelos computacionales, como los que emplea la estadística, la investigación de operaciones y la economía, entre otras disciplinas; sin embargo, una buena cantidad de las situaciones de decisiones a las que se ve enfrentado el manager no gozan de tal característica, en la medida en que los acaecimientos reales son más complejos y, por consiguiente, se hace difícil su manipulación por la misma falta de estructuración. Esto nos mueve a interpretar el pensamiento que tienen algunos estudiosos de la toma de decisiones en relación con los conceptos propuestos.

Los modelos cuantitativos herramientas que apoyan a la toma

de decisiones

En la práctica, se da una buena cantidad de situaciones de toma de decisiones que atraen la atención de las personas; en un extremo, se encuentran las situaciones bien definidas, estructuradas y muy repetitivas, y para las que existe una información adecuada las cuales comúnmente reciben el nombre de situaciones programables. En el otro extremo, encontramos las situaciones no programables; por lo general "mal" definidas, que sólo ocurren muy pocas veces y para las que no existe una información suficientemente estructurada para tomar una decisión. Es indudable que en cualquier tipo de organización, por lo general, los managers se encuentran con innumerables situaciones de decisiones que son programables; así por ejemplo, existen reglas rutinarias que normalmente guían la administración del día a día en la organización, tales como fijar un nivel de inventarios o asignar precios para los productos terminados. Los managers también se enfrentan a situaciones de decisión para las que son incapaces de aportar reglas que puedan identificarse o procedimientos programables de decisión; en otras palabras, se enfrentan a problemas mal estructurados y definidos de forma imprecisa; con características como: (1) interrelaciones complejas entre las variables de interés, lo cual dificulta el detectar los eslabones de causa y efecto entre ellos; (2) problemas que poseen varias dimensiones a través de las cuales se pueden medir las ejecuciones; (3) situaciones en las que se encuentran implicados distintos grupos funcionales de la organización, cada uno de los cuales posee una habilidad y documentación, que debe combinarse con la información de los especialistas para llegar a un curso de acción aceptable; (4) bases de datos extensas y altos requerimientos para su manejo, que traen como consecuencia la necesidad de procesar la información de tal forma que pueda aportar señales significativas para el decisor; (5) el decisor posee capacidad de juicio para determinar la magnitud del problema y poder generar alternativas de solución adecuadas; (6) existe un contexto dinámico del problema, que cambia rápidamente con el paso del tiempo. Estas características justifican, en cierta medida, la necesidad que tiene el manager de contar con una información apropiada y organizada de una manera consistente, que le permita evaluar las acciones o alternativas disponibles, mediante la aplicación de alguno de los innumerables modelos que contemplan tanto la estadística como la investigación de operaciones. Pensemos por un momento en el empleo del muestreo para obtener información acerca de la opinión que tiene un grupo de personas sobre un producto, servicio o calidad de los

mismos; preguntarnos entonces para qué hacer tal cosa, nos lleva a una respuesta que para muchos parece obvia: tomar alguna decisión. Aún más, todos los algoritmos matemáticos que trata la estadística y la investigación de operaciones, como son las probabilidades, los pronósticos, los fenómenos de congestión, la mezcla óptima de productos y muchos otros más, que harían esta lista casi que interminable, nos llevan en última instancia a emplearlos en un momento dado para estudiar y tomar una decisión. Por otro lado, es importante entrar a conceptualizar más que a definir, lo que podríamos entender por tomar decisiones no sólo desde el punto de vista estadístico, sino también, desde muchas otras áreas que se desprenden de alguna manera de las matemáticas, como son los modelos económicos y econométricos, las herramientas financieras, la investigación de operaciones, la contabilidad y algunas otras, que son pertinentes al trabajo diario del manager como tomador de decisiones. Llegamos entonces a comprender que todo este cúmulo de instrumentos, son evaluaciones o mejor, un cálculo de las diferentes alternativas de acción que posee el manager, de acuerdo con la interpretación de la situación problema. Antes de continuar con esta conceptualización de decisión en el contexto en el que nos encontramos, la interpretación que se dé al problema, determina en buena medida el modelo que el tomador de decisiones empleará y por consiguiente las alternativas de acción que elegirá, para dirimir la duda. Ahora bien, bajo el contexto de estos modelos, podemos asemejar la toma de decisiones a un proceso de cálculo para eventualmente actuar; entendiendo el actuar como la ejecución o el llevar a la práctica aquella alternativa cuyo valor es óptimo y, en algunos casos, el mejor o menos malo, dependiendo del modelo y situación a la que se encuentre enfrentado el manager. Ahora bien, una percepción no muy profunda de esta conceptualización de toma de decisiones nos lleva a inferir que se encuentra sustentada en las acciones o alternativas que tiene el manager a mano para ser evaluadas. Es así como, al entrelazar el concepto de acción que presenta A. Schutz (1962): «The term 'action' as used in this paper shall designate human conduct devised by the actor in advance, that is, conduct based upon a preconceived project», con la noción de decisión presentada, nos lleva a pensar que el manager antes de entrar a determinar el modelo a evaluar, tiene en su mente las alternativas o acciones que requerirá involucrar. El continuar con este planteamiento, nos mueve necesariamente a conceptualizar o definir de alguna manera, lo que entendemos por situación problema, dificultad, conflicto o duda; y podríamos decir entonces que en la rutina del manager a partir de los resultados obtenidos de su quehacer, sean estos buenos o malos, se entra a identificar el problema, como toda aquella situación deseable o indeseable por lograr; en otras palabras, la diferencia existente entre la meta u objetivo y la situación real. A partir de esta conceptualización y teniendo presente que, a este nivel de toma de decisiones, lo que le interesa al manager es evaluar o calcular mediante los modelos cuantitativos las diferentes alternativas o acciones, que le permitan dar solución a su

situación indeseable, no interesa con excesiva profundidad preguntarse de una forma muy categórica el porqué del problema, más bien su interés se encuentra centrado en cómo salir o regresar al estado deseado, por medio de una solución apoyada en una serie de alternativas que se encuentran fundamentadas en los argumentos, supuestos o intuiciones que posee el manager; en este aspecto, la intuición tiene la afinidad de un acopio de experiencias y un punto intermedio entre el egotismo y la humildad por aprender.

Ideas generales sobre la modelización Dentro de los modelos, nos encontramos con una buena gama de alternativas que van desde los análogos hasta los simbólicos; son a estos últimos a los que nos referiremos, por hacer uso de la simbología matemática para representar o simular la situación real a la que se enfrenta el tomador de decisiones. La traducción de una situación problema a fórmulas de carácter numérico viene designada, generalmente, con el enunciado de modelo matemático, destacando que ésta representación del mundo real en una forma particular, ofrece ciertas ventajas para la solución del problema, entre los que vale la pena mencionar, que bajo la formulación matemática de un problema, resulta posible aplicar algoritmos de la misma ciencia que llevarán al tomador de decisiones a la solución perseguida, y posteriormente poderla traducir a los términos en los que originalmente se había planteado el problema. La preeminencia del lenguaje matemático en el cual residen los métodos cuantitativos para la toma de decisiones, radica, en la riqueza de los métodos empleados y el consiguiente incremento de las posibilidades para obtener soluciones apropiadas. En los modelos simbólicos como en muchos otros, no es posible prescindir de las hipótesis o suposiciones que el manager debe establecer; y en el caso de los métodos cuantitativos una de ellas hace referencia a la durabilidad del modelo, en otras palabras, al espacio de tiempo «continuidad» dentro del cual el modelo con la información disponible aportará resultados confiables para una exitosa toma de decisiones. Por otro lado, dentro de la realidad que rodea al manager existe una esfera o entorno que él mismo puede controlar, y es en este espacio donde se hace necesario el análisis de sensibilidad del modelo propuesto; conceptualizado como prever acciones posibles en el caso de que ciertas condiciones que se encuentren bajo su control cambien en el tiempo; por lo que, se hace necesario desde el mismo momento en que se inicia la etapa de modelación, que el manager contemple todos aquellos cambios potenciales que pueden ocurrir en las variables que él mismo controla, así como también los efectos probables que posteriormente el análisis de sensibilidad, le aportara los argumentos necesarios en caso de que las condiciones preestablecidas cambien en el tiempo. La modelación es pues, la respuesta que le damos al diseño de las necesidades de obtener información precisa y de calidad para esclarecer situaciones complejas, aquellas no posibles de satisfacer con procedimientos conocidos, que precisan de cierto proceso de investigación para orientar las posibles alternativas; es en este aspecto, que empleamos el

modelo como herramienta que nos permite reducir el grado de complejidad de la situación a la que nos enfrentamos en un momento dado. La construcción de modelos matemáticos, que representan la realidad y que a través del mismo podamos simularla para llegar a entenderla, es un arte, basada en un primer momento de intuición. Como lo presenta, E.F. Emery (1969): "Un modelo es la representación matemática o simbólica de un entorno del mundo real, utilizada para predecir las consecuencias de acciones alternativas con el fin de elegir la mejor de ellas". A partir del concepto de modelo presentado por Emery, y teniendo presente que el análisis sensato combinado con el histórico, son una fuente importante de información y de conocimiento, en la medida que nos permite comparar los resultados obtenidos con los que fueron planeados o esperados. Podemos esquematizar lo que posiblemente puede catalogarse como el curso de acción en la asimilación del proceso decisorio bajo el enfoque de la estadística y de la investigación de operaciones. Los modelos estadísticos y de investigación de operaciones, para ser evaluados, requieren entonces de alguna concepción ya sea primitiva, burda o rústica acerca de las acciones que considera el manager al entender el problema; es por ello que, al vincular estos modelos como un cálculo para tomar decisiones, encontramos la ventaja de focalizar la atención en los aspectos importantes de la situación problema.

La investigación de operaciones Al tratar el enfoque de toma de decisiones desde la Investigación de operaciones, se nos ocurre pensar que la realidad del management, con toda su complejidad y magnitud, es necesario traducirla a un modelo que, por lo demás, también es complejo y para algunos difícil de comprender; éste es quizá el primer tropiezo que se encuentra al querer implementar la toma de decisiones bajo este enfoque, ya que como algunos autores le definen "la modelación es un arte que requiere tanto de la intuición, como de la experiencia y de la predisposición que tenga el tomador de decisiones". La toma de decisiones desde el punto de vista de la investigación de operaciones, necesariamente, nos centra en alguno o algunos de los muchos modelos que esta parte de las ciencias utiliza. Podría decirse entonces, que al tratar de formular objetivos, en la mayoría de las situaciones surgen problemas, y para alcanzar los objetivos propuestos se hace necesario el tomar alguna decisión, y este punto de vista lleva a estudiar tres situaciones de decisión, a saber: decisiones en condiciones de certidumbre, decisiones en condiciones de incertidumbre, y por último, el riesgo en la toma de decisiones. La certeza se caracteriza por el hecho de que a cada alternativa o curso de acción le corresponde un solo resultado, y por lo tanto se hace necesario elegir aquella alternativa cuyo resultado optimase el logro del objetivo propuesto. Por otro lado, la incertidumbre se da en situaciones que implican múltiples resultados, pero en las que por alguna razón se

ignora la distribución de probabilidad que describe su ocurrencia, y el riesgo difiere de la certeza en que es posible obtener más de un resultado y difiere de la incertidumbre porque tanto los resultados como la distribución de probabilidades son conocidos o, al menos, supuestamente conocidas. Se comienza el estudio de la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre con el uso de la matriz de consecuencias. Dicha matriz le proporciona a la persona encargada de tomar decisiones una estructura, que puede ser empleada para modelar la situación problema. Con frecuencia, el tomador de decisiones se enfrenta a un futuro incierto; es así como por ejemplo, el jefe de compras de una gran cadena de almacenes no sabría con seguridad el nivel de demanda para un producto específico y más aún si el producto de que se trata es nuevo para el mercado. Antes de entrar al análisis de los modelos propuestos por la investigación de operaciones para la toma de decisiones, será necesario describir tres elementos esenciales, que requiere toda situación planteada bajo este enfoque: (1) establecer los objetivos o metas que trata de alcanzar el tomador de decisiones. (2) determinar dos o más alternativas o cursos de acción, de entre las cuales se debe seleccionar aquella que cumpla con el objetivo o meta perseguido por el tomador de decisiones, y, (3) asignar un proceso de análisis mediante el cual sea posible evaluar cada una de las alternativas en función del objetivo propuesto. Estos tres aspectos en los que se basa la investigación de operaciones para la toma de decisiones, nos permiten inferir que parte del análisis que debe realizar el manager, consiste en identificar aquellos factores incontrolables que afectan de forma directa a la toma de decisiones, factores que comúnmente son conocidos como eventos o estados de la naturaleza. La toma de decisiones bajo la modelación y el empleo de los algoritmos propuestos por la Investigación de operaciones, tendrá éxito dependiendo de la calidad, oportunidad y análisis que se haga de la información disponible y en consecuencia del conocimiento que la misma aporta; si la información es adecuada y el tomador de decisiones la analiza y asimila correctamente, los modelos aportaran soluciones, que es de esperar sean las adecuadas; por el contrario, si la información carece de calidad o si el tomador de decisiones no la asimila correctamente, la acción a seguir no aportara el conocimiento necesario y bajo estas condiciones será muy difícil acertar; en otras palabras el manager puede formular una respuesta válida a un problema equivocado. Como es naturalmente obvio, la información sirve para reducir las incógnitas y el grado de incertidumbre que existe en toda situación de toma de decisiones; lo importante en estos casos, es formular ciertos juicios de valor al decidir qué información es necesario recolectar, analizar y procesar para obtener unos resultados confiables con base en el modelo empleado. De la misma manera, el manager requiere un juicio de valor cuando, actúa basándose en la información recolectada; puesto que una misma información en modelos diferentes, puede llevarle a acciones también diferentes; por lo que, para tomar

una decisión adecuada, no sólo se precisa de información adecuada, sino que además, hay que utilizarla adecuadamente.

La estadística El término decisión no sólo dentro del enfoque estadístico, posee diversos significados que deben ser comprendidos con claridad. Para iniciar, se necesita tomar una decisión en aquellas situaciones en las que se dispone de dos o más cursos de acción y en la que sólo se puede seguir una de ellas. Como es apenas obvio, si se dispone de un solo curso de acción, no se requiere decisión, pues necesariamente se tendrá que seguir esa acción para dar solución a la situación planteada; en consecuencia, la primera consideración en una situación de toma de decisiones dentro del enfoque estadístico, será la de elaborar una lista de acciones mutuamente excluyentes y de esta manera eludir a las confusiones o ambigüedades posteriores. El campo de la estadística puede comprenderse mejor como un lenguaje especial, y, como cualquier lenguaje, permite discurrir sobre temas y comunicar los pensamientos a otros individuos; no es un lenguaje especial en el sentido que permita pensar o hablar de cosas distintas de lo que corrientemente hacemos en una conversación; sin embargo, sí lo es, ya que anima a expresarnos en una forma más precisa que con cualquier otro lenguaje. Este énfasis en la precisión es la fortaleza de la estadística, si el objetivo es pensar con rigor y comunicar los pensamientos de forma precisa, la estadística debe ser el lenguaje. Como otros lenguajes, la estadística posee palabras y reglas gramaticales; éstas son las herramientas de un lenguaje; la estadística, no obstante, es un lenguaje limitado, con un limitado número de herramientas. En estadística sólo se puede hablar sobre las características de las cosas que son observables, y para poder contestar con técnicas estadísticas a preguntas propuestas, debe primero disponerse de datos, es decir, el material de observación. En cualquier situación de toma de decisiones, el decisor observa y registra alguna o algunas características del mundo que lo rodea; en estos acontecimientos, como en muchos otros, se trata de cosas que vemos, tocamos, olemos u oímos, y, que por lo general son todas observables; pero su observabilidad sola no es suficiente, es necesario además poder diferenciarlas de alguna manera. Es así como, si alguna característica observable de un objeto cambia cuando se observa en prolongadas ocasiones, o si difiere entre un objeto y otro, se dice que varía, y en el lenguaje estadístico se le denomina una variable. Una variable es, pues, una característica observable de algo que es susceptible de adoptar diferentes valores o de ser expresada en varias categorías. La estadística, además de describir y resumir experiencias, también es útil cuando a partir de las experimentaciones pasadas se generalizan los conocimientos para predecir el comportamiento futuro. En muchos instantes de la vida cotidiana y en las prácticas del management, cada uno de nosotros toma una serie de decisiones basadas en la

generalización de relaciones observadas en el pasado; cuando salimos de casa por la mañana, podemos mirar el firmamento y decidir si llevar o no un paraguas, pues sabemos que un atributo del tiempo lo determina el que esté o no nublado, y en el pasado ha estado relacionado con otro atributo «que llueva o no» y suponemos que esta relación seguirá siendo válida. Por tanto, no es arbitraria nuestra decisión de tomar o dejar el paraguas; para hacerlo no se lanza una moneda al aire y dependiendo de su resultado decidimos; por el contrario, juzgamos en función de la generalización de observaciones remotas sobre la relación existente entre un firmamento cubierto y lluvia. En las experiencias cotidianas como en los estudios científicos, se extracta información sobre un campo necesariamente limitado de experimentación; cada uno de nosotros observa a su alrededor, pero no observa sencillamente: busca patrones regulares de sus experiencias, y, como consecuencia, tiende a pensar y hablar generalizando sobre sus regularidades. Así, podemos ver unos cuantos cuervos y afirmar que "todos los cuervos son negros"; en cada acontecimiento el tomador de decisiones tiene una experiencia más o menos limitada a unos cuantos hechos de una materia, y en cada uno generaliza la experiencia a todo el conjunto; la necesidad de tal generalización es evidente, si tuviésemos que enfrentarnos con cada situación con que nos encontramos, como si fuese un suceso totalmente nuevo; si no pudiésemos descubrir consistencias en nuestras observaciones, sería casi imposible resolver aún los problemas más sencillos. Nuevamente, resultan útiles los métodos estadísticos para la toma de decisiones; y entre ellos se cuentan las inferencias, diseñadas en cierto modo para colaborar con el esclarecimiento de las anteriores preguntas. El sentido común nos dice que cuanto mayor sea el número de observaciones, más probable será nuestra generalización y, de hecho, una mejor acción será la seleccionada. Las inferencias manifiestan el grado de seguridad de acuerdo con el número de casos analizados; de nuevo la precisión es la recompensa que utiliza la estadística como una herramienta de toma de decisiones.

El test estadístico de hipótesis como un método de decisión Consideraremos la relación entre el concepto de decisión, y el test estadístico de hipótesis, que es básico en todos los textos de estadística inferencial, a través de un ejemplo típico de control de calidad, que describiremos a partir de unos datos clarificadores aunque sean poco realistas. Supongamos que hemos ya tomado la decisión básica de comprar unos lotes si estos contienen, tal como nos dice el proveedor, un diez por ciento de piezas con algunas imperfecciones, y de no comprarlos si contienen, tal como nos tememos, un veinte por ciento de ellas que son defectuosas. En el caso que pudiéramos examinar todas las piezas de cada lote no tendríamos ninguna dificultad. El problema estadístico surge cuando éstos son muy numerosos y podemos comprobar solo una muestra. Es en este caso donde aparece el problema de la decisión estadística.

Supongamos que examinaremos una muestra de cincuenta piezas escogidas al azar. Intuitivamente, si en ella hay pocas piezas defectuosas compraremos el lote pero si hay muchas lo rechazaremos. El problema estadístico consiste en calcular la regla de decisión o de control, fijando el valor de n tal que de 0 a n piezas defectuosas compramos y de n+1 a 50 defectuosas no compramos. Con cualquier regla de decisión basada en datos elegidos al azar no podemos esperar absolutamente que alcanzaremos los objetivos propuestos en la decisión básica. Debemos pensar que, si el lote es bueno (cosa que de hecho no sabemos, pero podemos razonar en este supuesto) existe una probabilidad α, llamada riesgo de primera especie de que indebidamente no lo compremos. Análogamente, si el lote es malo (cosa que tampoco sabemos) existe una probabilidad β, llamada riesgo de segunda especie de que lo compremos indebidamente. Como recapitulación de estas nociones podemos destacar que en la decisión estadística se parte de otra decisión básica previa y se introduce una regla de decisión estadística que es operativa, mecánica y que se aplica con un algoritmo completamente especificado.

Los criterios de decisión En algunas situaciones, el tomador de decisiones no está en capacidad de asignar probabilidades a cada uno de los eventos o estados de la naturaleza que rodean a las diferentes acciones para tomar una decisión. Cuando esto sucede, existen algunos criterios que ayudan a realizar una elección de entre las posibles alternativas. De hecho, la elección de un criterio en particular depende primordialmente de la forma de pensar de la persona hacia la toma de decisiones. Es importante tener presente que, debido a que estos criterios son subjetivos, nunca la decisión tomada será la óptima, pero si será la mejor desde el punto de vista subjetivo. Algunos de estos criterios serían: Criterio maximax: desarrollado para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre y que representa un enfoque optimista para el problema de decisiones. Bajo este criterio, el tomador de decisiones selecciona aquella estrategia que maximice la máxima utilidad para cada una de las estrategias o alternativas propuestas. Criterio maximin: un tanto opuesto al maximax y se fundamenta en la idea de maximizar los mínimos rendimientos; por lo que para determinar la mejor alternativa, se hace necesario obtener el mínimo valor para cada una de las alternativas, y, de estos se selecciona el mayor valor. Criterio de Hurwicz: bajo el discernimiento de Hurwicz, quien toma las decisiones no está cien por cien optimista, y esto parece deberse a que éste estado no es real; por lo que, para combatir ese estado de optimismo Hurwicz introduce un coeficiente relativo de optimismo, teniendo en cuenta para cada estrategia su máxima y mínima utilidad; y considerando al mismo tiempo su importancia, de acuerdo con el índice de optimismo preestablecido. De esta forma el presente criterio propone maximizar una función, en la que se hace necesario introducir un coeficiente representado por α con valores entre cero

y uno, que simboliza el índice de optimismo; de esta forma, la función propuesta estaría dada por: Maximizar (Hi) = αUmax + (1-α)Umin Valor monetario esperado: considera aquellas situaciones de toma de decisiones, en las que es posible hacer una asignación de probabilidades, a la ocurrencia de cada uno de los estados de la naturaleza. De acuerdo con esto, es admisible determinar una regla de decisión que permita hacer una selección de la mejor alternativa; por lo que se trata de maximizar la utilidad esperada o en su defecto minimizar el costo o perdida esperada. Los costos de oportunidad: en un sentido muy restringido, el costo de oportunidad se puede definir, como una medida de la cantidad de utilidad que se dejó de percibir por seleccionar una alternativa diferente a aquella que permitiera mejores resultados, para un evento o estado de la naturaleza dado. Esta definición, permite inferir que el costo de oportunidad es cero si se selecciona la mejor alternativa para cada evento, y, un costo de oportunidad diferente de cero no quiere decir que se haya perdido esa cantidad de dinero, sino que sí se hubiera seleccionado la mejor alternativa para ese evento en particular, se habría obtenido algo adicional. Los arboles de decisión: hasta este punto, los criterios o modelos que se han propuesto para dar solución a determinados problemas de toma de decisiones se han enfocado en términos de una matriz de utilidades o de costos de oportunidad. Una forma de enfocar un problema de decisiones cuando está compuesto por una serie de decisiones secuenciales la da un árbol de decisiones, el cual se encuentra compuesto por nodos de decisión que dentro del proceso decisorio representan alternativas o acciones, y por nodos probabilísticos de donde parten los diferentes eventos o estados de la naturaleza, y, donde la combinación de estos dos lleva a evaluar el valor monetario esperado. William H.Kruskal y Judith M.Tanur: International Encyclopedia of Statistics (1978), para estos dos autores, "an action's result (outcome) depends, in general, not only on the action but also on the 'state of the world (nature or environment),' which is not in the decision maker's control. For our purposes an action (called an act by Savage[1954]) can be defined by the results it yields at various states of the world. Thus an action is a function from the set of states to the set of results, this function has constant value if the action is a sure action" (P. 120) En la misma línea de pensamiento, "... a strategy (also called a decision function or response rule) is the assignment, in advance of information, of specific actions to respond to the different messages that the decision maker may receive from an information source" (P. 127). Y definen la estrategia de la siguiente manera: " A strategy is a plan that tells how to use the data to select an action and is evaluated by reference to the cost of its expected consequences. The difficulty in selecting the best strategy derives from the fact that the consequences of an action depend on the unknown state of nature." (P. 131). "Any rule that prescribes an action for each possible result of the experiment is called a strategy." (P. 132)

Como un último comentario de estos dos autores y teniendo presente la definición anterior en términos de experimento, agregan el siguiente concepto: “In scientific research, the word experiment often denotes the type of study in which the investigator deliberately introduces certain changes into a process and makes observations or measurements in order to evaluate and compare the effects of different changes” (P.285) Modelo racional

Este enfoque de la toma de decisiones requiere que el manager decisor tenga un conocimiento claro respecto de: las alternativas o cursos de acción, las variables exógenas, una forma de medir los elementos y preferencias, una metodología clara, sustentable y rigurosa que le permita incorporar toda la complejidad del proceso de decisión; en otras palabras, tener claridad sobre un modelo de tipo cuantitativo que permita involucrar todas las variables controlables y no controlables y una metodología para su evaluación, que en último término le llevara a una solución óptima. Estos elementos, permiten la simplificación de la realidad en un modelo matemático de la situación o problema sobre el cuál se requiere decidir. Como modelo racional o cuantitativo, busca la optimalidad de una función a partir de: los objetivos, cursos de acción o alternativas como ingrediente fundamental, puesto que de no existir más de dos alternativas, no podríamos enfocar el modelo cuantitativo; los estados de la naturaleza como materialización de eventos inciertos, que de alguna forma condicionan los resultados y, las restricciones impuestas por el entorno al comportamiento de estas componentes. Los prototipos que hacen parte del modelo racional, han sido fuertemente criticados, por especializar al manager con una racionalidad ilimitada. Quizá el principal argumento que emplean sus críticos, es que las condiciones bajo las cuales se sustentan estos modelos se cumplirían si todas las personas tuvieran un conocimiento equilibrado del mundo. Su principal crítico ha sido Herbert Simon, que como ya se ha expresado anteriormente, agudiza sus observaciones en torno al concepto de racionalidad limitada y, al respecto opina: “el organismo decisor debe ser capaz de asignar a cada posible resultado un pago y también comprenderlos de manera suficiente para no dejar ningún espacio al surgimiento de consecuencias no anticipadas” (Simon, 1989). Como lo expresa Lee Roy Beach, en Psychology of Decision Making: “The model usually presumes that there is only one paramount goal and that the members of the organization, individually and collectively, strive to achieve that goal. It presumes that the decision makers have unlimited information and possess the cognitive ability to use it efficiently; they know all of the opportunities open to them and all of the consequences of pursuing one or another of those opportunities. Finally it presumes that the optimal course of action can be revealed by applying the appropriate normative analysis and that choice of that course of action will, if only in the long run, prove to be more profitable than choice of any other course of action. The key concepts are rationality, analysis,

orderliness, and maximization. Because, like normative theory in general, this description is so patently wrong, both conceptually and empirically, if often serves as a foil for contrasting descriptions.” (P. 126) A pesar de todas las críticas que se le han hecho a los modelos de tipo cuantitativo, se puede sostener que como un modelo racional, son la base en la que se sustentan muchos de los modelos de decisión. Como lo muestra Mary Jo Hatch en Organization Theory; las críticas a este modelo se pueden volver maleables, en la medida que se admitan las limitaciones a las cuales se enfrenta su aplicación, en un mundo incierto y en constante cambio. Para el citado autor, el proceso de decisión racional tiene cabida siempre y cuando: “When there is agreement about goals or about the problem being addressed, and there is agreement about how to go about achieving the goal or addressing the problem, then uncertainty and ambiguity are at a minimum and conditions are right for using the rational model of decision making. Consider the example of what engineers call systems analysis, a tool of rational decision making that uses statistical procedures, such as linear programming techniques or Pert charts, to solve complex problems. These aids help the rational model work well even where problems are enormously complex, but, as with all forms of rational decision making, they assume that needed information is either known or estimable. Of course, when important factors are unknown, or cannot be responsibly estimated, the engineering aids to decision making fail, as do all processes based on the rational model. This does not mean that managers will cease to use them. In fact, as uncertainty or ambiguity increases, managers may find that they have even greater incentive to use these methods to provide the symbolic sense of security that is lacking in the decision process. Institutional theorists would argue that this urge comes from institutionalized norms for rationa1ity. But giving in to norms for rationality can lead you to ignore important aspects of a decision or decision-making situation that can be appreciated only if you break out of the rational frame.” (P. 275) Desde el pensamiento sistémico

Flood and Jackson: Critical systems thinking (1991). En primera instancia presentan la noción de problem y posteriormente definen action, anidados dentro del enfoque de sistemas, como se aprecia en los siguientes conceptos: "The existence of problems as indicated by gaps between performance and goals. Thus, although the concept of optimizing is wisely dropped in relation to human affairs, the core idea underlying the search for heuristics for real-world problem solving is that of goal seeking as a model of human behavior" (P. 63). Partiendo de esta definición muestran: "Problem solving proceeds by erecting goals, detecting differences between present situation and goal, finding in memory or by search tools or processes that are relevant to reducing differences of these particular kinds, and applying these tools or processes. Each problem generates subproblems until we find a subproblem we can solve for which we

already have a program stored in memory. We proceed until, -by successive solution of such subproblems, we eventually achieve our overall goal- or give up" (P. 63) «el mismo concepto se encuentra en Simon. 1960. P.27». Esta definición lleva a pensar en el "problem solving" como un mecanismo que emplea el managercuando tiene claramente establecido el objetivo que desea alcanzar. "... a problem solver facing a problem context must address himself to the question of which is the appropriate methodology to use. By considering this issue in detail, it is hoped to provide some valuable insights into the nature, strengths and weaknesses of the methodologies considered. A problem context is defined to include the individual or group of individuals who are the would-be problem solvers, the system(s) within which the problem lies and the set of relevant decision makers. This set contains all of the elements which can make decisions which may affect the behavior of the systems(s). In particular, the problem solvers may also be decision makers" (P. 139). De acuerdo con el tratamiento que Flood y Jackson le dan al "problem solving", presentan la siguiente clasificación: "a problem in relation to the planning process might concern whether the relevant system(s) are pursuing the correct goals from the decision maker's point of view. A problem in relation to the control process might concern whether the system(s) are pursuing their goal in the most efficient manner" (P.140). Por otro lado, los autores presentan las condiciones necesarias y suficientes que, de acuerdo con Ackoff (1972), deben darse para que exista un problema, bien sea del tipo de planeación o de control, a saber: "an individual; an outcome that is desired by the decision maker (i.e. an objective); at least two unequally efficient courses of action which have some chance of yielding the desired objective; a state of doubt in the decision maker as to which choice is 'best'; an environment or context of the problem" (P. 140) En lo referente al concepto de "action", Flood y Jackson presentan una clasificación que depende de la situación o problema que se esté analizando: "Operational Systems Management, denominada también como el nivel de non-social, instrumental action. It is concerned with the efficient employment of things rather than the development of interpersonal relationships." (P. 255) En el nivel 2, denominado Strategic Systems Management las situaciones que se presentan nos llevan a dos diferentes conceptos de "action", a saber: "strategic action shares with purely instrumental action a utilitarian orientation toward success in maximizing one's own interest; and the communicative action, in contrast, is oriented toward mutual understanding, and its concept of systems rationalization includes the search for rationally motivated consensus on the normative implications of systems design or interventions." (P.258)

Dentro del amplio y sugestivo campo de la Investigación Operativa, cuyo desarrollo se hace especialmente visible a partir de los años 50, se han consolidado numerosas técnicas operativas que si bien surgen, en un principio, fuera del ámbito de la empresa industrial y comercial, pronto se incorporaron al mismo dando una respuesta más efectiva, incluso espectacular a la resolución de numerosos problemas de optimización que frecuentemente se dan en las actividades empresariales. Por otra parte, los avances producidos en las últimas décadas en el campo de la informática, han puesto al alcance del empresario aplicaciones que le facilitan la utilización de las técnicas de programación lineal, líneas de espera, juegos, programación y control de proyectos, simulación, inventario, reemplazo, etc. Todas estas técnicas operativas contribuyen muy positivamente a la toma de decisiones relacionadas con problemas de optimización que se pueden presentar, no obstante, bajo situaciones de certidumbre (en las que el decisor entiende que cada curso de acción conduce a un solo resultado), de riesgo (si entiende que pueden darse resultados alternos, cuyas probabilidades se conocen o se pueden suponer) y de incertidumbre (cuando no sabe qué resultados se pueden producir ni siquiera en términos probabilísticos). Para Riggs J.L. (1973), un paso más allá del riesgo, hacia lo desconocido, es la entrada en la incertidumbre Admitiendo la importancia que todas estas técnicas tienen en el campo económico de la empresa, se hace a continuación una exposición de aquéllas que están relacionadas con: la programación lineal, el problema del transporte, la programación y control de proyectos, algunos modelos de inventarios, las matrices de consecuencias y los árboles de decisión, los fenómenos de congestión y los modelos de simulación. Técnicas que sin lugar a dudas, requieren de los datos como materia prima imprescindible para poder ser evaluadas; por ello, de la información que se genere, de las estadísticas que se produzcan y de la información que posibilite la formación de conocimiento, resultara el análisis que lleve al directivo a optar por una u otra opción correcta o incorrecta en la toma de decisiones, que de alguna manera afectara a los miembros de un a sociedad.