La toma de decisiones efectiva requiere un equilibrio apropiado de exploración y explotación, así como una comprensión de cuándo uno es más beneficioso que el otro. Es importante obtener tanto la cantidad como el momento de las elecciones exploratorias para explorar de manera óptima. Para decirlo de otra manera, podemos evaluar las estrategias de toma de decisiones exploratorias en términos de cantidad y calidad. Si bien la cantidad de exploración es importante para la toma de decisiones efectivas, el momento de la exploración es igualmente, si no más importante. Idealmente, las elecciones exploratorias deben dirigirse cuando y donde hay más incertidumbre en el medio ambiente. A medida que las cosas cambian con el tiempo, el estado actual de las partes del entorno que no se han verificado recientemente se vuelve cada vez más incierto. La mayor información se obtiene al explorar cuando la incertidumbre es más alta.
Para estudiar formalmente estos aspectos importantes de la toma de decisiones en el laboratorio, empleamos la tarea de salto (Knox, Otto, Stone y Love, 2012). Esta tarea ha demostrado ser efectiva para distinguir el uso de varias estrategias en la toma de decisiones exploratorias (Blanco, Otto, Maddox, Beevers y Love, 2013; Blanco et al., 2015), y no requiere o obviamente invoca aspectos específicos de conocimiento previo de los participantes. En la tarea (que se describe con más detalle a continuación en la sección del procedimiento), los participantes eligen entre dos opciones y reciben una recompensa. Durante la tarea, las recompensas recibidas para cada una de las dos opciones saltan entre sí, alternando en superioridad. Esto significa que no está claro en ninguna prueba si una opción que anteriormente era menor en valor ha aumentado, superando la opción que anteriormente era más gratificante. En consecuencia, la exploración es necesaria para determinar la opción actualmente más alta.
Distinguemos dos tipos de aprendizaje y toma de decisiones que difieren de manera crucial en cómo influyen en el momento de las elecciones exploratorias en esta tarea: toma de decisiones reflexivas y reflexivas. Se cree que la toma de decisiones reflexivas (que conduce a la exploración «aleatoria») es más habitual o automática, computacionalmente barata y es análoga al aprendizaje «sin modelo» (DAW, NIV y Dayan, 2005). Dentro de la tarea Leapfrog, los participantes reflexivos tenderán a explotar la elección que se observa por última vez como más gratificante, y las opciones de exploración intercaladas serán impredecibles.
Otto et al. (2014) mostraron que cuando los recursos ejecutivos se comprometen al agregar una tarea secundaria al paradigma de Leapfrog, el uso de la estrategia reflexiva disminuyó sustancialmente, proporcionando evidencia de que el procesamiento reflexivo depende del procesamiento ejecutivo. En resumen, la toma de decisiones reflexivas depende de los recursos e implica aprovechar el conocimiento del entorno de tareas. Los recursos cognitivos disponibles pueden variar en toda la vida, lo que podría afectar la capacidad de los adultos mayores para participar en el procesamiento reflexivo.
Las estrategias de toma de decisiones reflexivas y reflexivas hacen predicciones claramente divergentes sobre la estructura secuencial de las elecciones en la tarea LeapFrog (ver Figura 1c). Para demostrar esta diferencia, observamos una medida a la que nos referimos como la tasa de exploración de riesgos, que es la tasa de exploración en función del número de ensayos desde la última vez que se hizo una elección exploratoria. Los actores reflexivos no representan la dinámica del medio ambiente y, por lo tanto, no pueden basar decisiones exploratorias sobre la incertidumbre, lo que no resulta en una estructura secuencial en las elecciones exploratorias. Una estrategia reflexiva conduce a una probabilidad igual de exploración en cada ensayo, produciendo un patrón plano de tasas de peligro.
La tarea de salto. Las opciones de una muestra del participante en más de 100 ensayos (a). Con una probabilidad fija de 0.075 por prueba, la opción inferior puede saltar en recompensa por 20 puntos, superando la otra opción. Un participante debe explorar para descubrir que el salto ha tenido lugar. Las dos opciones «saltar» entre sí, alternando como la opción actualmente superior. Las líneas representan los verdaderos valores de recompensa; Los puntos representan las elecciones de un participante. Las flechas azules señalan opciones exploratorias. La dinámica temporal de una sola prueba (b). Los participantes reciben 2 s para tomar una decisión, después de lo cual los puntos recibidos para la elección se muestran durante 1,5 s. Los patrones de elección característicos de las estrategias de elección reflexivas y buenas reflexivas en esta tarea, producidos simulando los modelos reflexivos y reflexivos ideales de la tarea (ver Apéndice A) (C). Vea el artículo en línea para la versión en color de esta figura.
¿Cuáles son los aspectos más importantes en la toma de decisiones?
Como propietario o líder de una empresa, la toma de decisiones es un papel clave. Tomar decisiones efectivas y oportunas es fundamental para la efectividad y rentabilidad continuas en las operaciones de la empresa. Varios factores afectan su toma de decisiones, incluidos sus objetivos, consideraciones presupuestarias, cultura organizacional y su propio estilo de liderazgo.
En teoría, cualquier decisión que tome dentro de un negocio debe vincularse con la visión, misión y objetivos de su empresa. Especialmente importante es el peso relativo que da a los objetivos a largo plazo frente a los a corto plazo. Si ofrece una promoción de ventas para aumentar los ingresos en el corto plazo, por ejemplo, puede sacrificar sus esfuerzos para desarrollar una reputación como proveedor o marca de calidad a largo plazo. Al tomar decisiones, los objetivos a corto plazo deben alinearse idealmente con los a largo plazo.
Las implicaciones financieras de una decisión a menudo pesan significativamente en un gerente. Esencialmente, cualquier decisión tomada por un gerente en una con fines de lucro debe tener en cuenta si el resultado final es un aumento en los ingresos o una disminución en los costos. Incluso cuando una empresa opta por operar con responsabilidad ambiental, esta decisión puede conducir a costos a corto plazo, pero posiblemente beneficios a largo plazo con respecto a la imagen pública. Expansión de negocios o productos, desarrollo de productos, ventas y actividades de servicio implican inversiones y la esperanza de rendimientos.
También debe contemplar el impacto que sus decisiones tienen en sus empleados y la atmósfera dentro de su empresa. Si decide reducir los beneficios para menores costos de recursos humanos, por ejemplo, esta elección puede satisfacer los objetivos de ahorro de costos, pero potencialmente alienar a los empleados. A largo plazo, los empleados satisfechos y optimistas a menudo son más valiosos que los pocos dólares ahorrados al controlar los costos excesivamente. Cada decisión que toma un gerente debe incluir consideración sobre los efectos que tiene en los empleados.
¿Qué es análisis para la toma de decisiones?
El análisis de la decisión es un enfoque formal para tomar decisiones óptimas en condiciones de incertidumbre. Permite al usuario ingresar costos, probabilidades y valores de calidad de vida relacionados con la salud, entre otros insumos de interés, y luego calcula medios ponderados probabilísticamente de estas medidas de resultado. En salud pública, estas medidas de resultado generalmente incluyen costos y Qalys. Por lo tanto, por lo tanto, el análisis de la decisión es el corazón de los análisis de rentabilidad en la salud y la medicina pública (Gold et al., 1998).
Sin embargo, casi cualquier medida de resultado puede modelarse, incluidas las enfermedades preventables con vacunas evitadas, las muertes evitadas, etc. Por lo tanto, los departamentos de salud locales, compañías farmacéuticas u otras agencias pueden usar el análisis de decisiones para los procesos internos de toma de decisiones. El análisis de la decisión a menudo es utilizado por las empresas que no son de salud interesadas en decidir si deben lanzar un producto, realizar reestructuraciones internos, etc.
Una gran fortaleza del modelado de análisis de decisiones es que permite el cálculo de un rango de valores posibles alrededor de una media dada. Este enfoque, llamado «análisis de sensibilidad», permite al usuario comprender mejor las posibilidades de que él o ella tome una mala decisión si se toma una estrategia determinada.
El análisis de decisiones, como el análisis de rentabilidad, depende en gran medida de la precisión e integridad de las entradas del modelo, así como de los supuestos que hacen los analistas. Los medicamentos pueden tener efectos secundarios imprevistos, o las intervenciones pueden tener costos a largo plazo que pueden no ser evidentes para los analistas. Cualquiera de estos efectos puede conducir a resultados subóptimos.
¿Qué es el análisis para la toma de decisiones?
Natalie es maestra y tiene una maestría en educación en inglés y está en progreso en su doctorado en psicología.
Keegan posee una empresa que fabrica muebles. Sin embargo, está preocupado por el aumento de los costos y quiere saber si debe mantener su fábrica de muebles donde está o mudarse a un estado vecino. La medida podría disminuir los costos, pero Keegan no está seguro.
Hay muchas maneras en que Keegan puede decidir si mover su fábrica o no. Podría ir con su reacción intestinal, usar una regla general para hacer un cálculo simple sobre si la medida ahorrará dinero, o incluso tomar la decisión basada en el hecho de que tradicionalmente, la fábrica ha estado donde está y debería quedarse allí .
Pero, Keegan quiere tomar una decisión inteligente e informada. El análisis de la decisión es el proceso de evaluación de opciones para tomar decisiones. Implica un análisis complejo para descubrir los beneficios y inconvenientes a largo y corto plazo de diferentes decisiones. Al participar en el análisis de decisiones, Keegan puede examinar las posibilidades de moverse o quedarse en profundidad.
Para ayudar a Keegan a salir, veamos los diferentes elementos utilizados en el análisis de decisiones.
Intente actualizar la página o comuníquese con el servicio de atención al cliente.
Como miembro, también obtendrá acceso ilimitado a más de 84,000
Lecciones en matemáticas, inglés, ciencia, historia y más. Además, obtenga pruebas de práctica, cuestionarios y entrenamiento personalizado para ayudarlo
triunfar.
Keegan está listo para usar el análisis de decisiones para ayudarlo a descubrir si mover su fábrica o no. Pero todavía necesita ayuda. No está seguro exactamente qué hacer primero.
¿Cómo se pueden aplicar los análisis para tomar mejores decisiones?
La fusión de un mundo cada vez más complicado, la gran proliferación de datos y el deseo apremiante de mantenerse a la vanguardia de la competencia han llevado a las organizaciones a centrarse en utilizar análisis para impulsar las decisiones comerciales estratégicas. Business Analytics permite a los gerentes comprender la dinámica de su negocio, anticipar los cambios de mercado y administrar los riesgos. En lugar de «ir con intestino» al mantener el inventario, las soluciones de precios o la contratación de talentos, las empresas están adoptando el análisis y el razonamiento estadístico sistemático para tomar decisiones que mejoren la eficiencia, la gestión de riesgos y las ganancias.
Los datos y el análisis están interrumpiendo los modelos comerciales y ecosistemas existentes. La proliferación de nuevos conjuntos de datos e introducción de capacidades de migración de datos masivas está socavando la información existente y los silos tecnológicos. Desde el uso de datos granulares para personalizar productos y servicios hasta escalar plataformas digitales para igualar compradores y vendedores, las empresas están utilizando análisis de negocios para permitir una toma de decisiones más rápida y basada en hechos. De hecho, los estudios muestran que las organizaciones impulsadas por datos no solo toman mejores decisiones estratégicas, sino que también disfrutan de una alta eficiencia operativa, una mejor satisfacción del cliente y niveles sólidos de ganancias e ingresos. Investigaciones recientes también muestran que las organizaciones centradas en datos tienen veintitrés veces más probabilidades de adquirir clientes, seis veces más probabilidades de retener a esos clientes y diecinueve veces más probabilidades de ser rentables como resultado.
Los profesionales analíticos de hoy tienen una amplia gama de capacidades y técnicas analíticas a su disposición. Estos van desde las técnicas más fundamentales, «análisis descriptivo», que implican preparar los datos para el análisis posterior, hasta «análisis predictivo» que proporcionan modelos avanzados para pronosticar y predecir el futuro, hasta el primer nivel de análisis llamado «analítico prescriptivo» que Utilice algoritmos de aprendizaje basados en máquina y motores de reglas dinámicas para proporcionar interpretaciones y recomendaciones. Con sus diversos casos de uso y aplicaciones, ya no es una sorpresa que estas técnicas ahora encuentren el camino hacia el cliente, la fuerza laboral, la cadena de suministro, las finanzas y las estrategias de riesgo a nivel organizacional.
Los datos son el nuevo petróleo y la mejor manera para que las empresas accedan y comprendan que es digitalizar sus procesos. La digitalización de las interacciones de los clientes puede proporcionar tocones de información, que las empresas pueden alimentar la estrategia, las ventas, el marketing y el desarrollo de productos. Los datos detallados y granulares pueden permitir a las empresas micro-organizar a sus clientes y personalizar sus productos y servicios. La digitalización interna adicional genera datos que los gerentes pueden usar para mejorar sus operaciones, incluida la enrutamiento y el transporte, la asignación de recursos y la programación, la planificación de la capacidad y la fabricación. Estas tendencias también están causando que muchas empresas convergen sus unidades de «inteligencia empresarial» y «investigación de operaciones» por el terreno común de análisis predictivo y avanzado. Ambas comunidades ahora están utilizando técnicas estadísticas y matemáticas para atacar los problemas comerciales estratégicos y sistematizar la toma de decisiones.
Artículos Relacionados:
- Los seres humanos toman decenas de decisiones cada día, y la importancia de tomarlas de manera efectiva no puede ser sobreestimada.
- ¿Por qué es importante tomar decisiones?
- ¿Qué es la toma de decisiones? La toma de decisiones es el proceso de seleccionar una opción entre varias posibles.
- Introducción a la toma de decisiones: cómo tomar las mejores decisiones para tu negocio
