INTRODUCCINEn la actualidad la toma de decisiones marca un aspecto de suma importancia en prcticamente todas las reas de los negocios, incluso en nuestra vida diaria gracias al inmenso mundo lleno de cambios en que estamos sumergidos. Es importante destacar que en todos los ambientes se dan problemticas o interrogantes que desde la perspectiva de un cientfico, un licenciado o nosotros mismos deseamos dar siempre la mejor solucin posible para as lograr obtener el mximo de los resultados.Desde tiempos remotos hemos odo hablar que la gente solucionaba sus interrogantes de forma tentativa, al azar, empricamente o como comnmente se suele decir por cuestin de suerte o destino, la toma de decisiones es una realidad para todos nosotros aunque muchas veces ni nos damos cuenta que forma parte de nuestra vida diaria. A lo largo de nuestra vida vamos desarrollando sentidos y tambin la oportunidad de ser autosuficientes y ser dueos de nuestras propias elecciones, cuando ramos pequeos nuestros padres tomaban las decisiones ms importante por nosotros y si analizamos esto ahora nos podemos dar cuenta que ah estn factores importantes que participan en la toma de decisiones a la hora de hacer anlisis y plantear alternativas ya que nuestros padres por obvias razones tenan mayor conocimiento , experiencia e incluso intuicin a la hora de seleccionar una eleccin para nosotros En la toma de decisiones estn sumergidos varios aspectos a los que nos podemos enfrentar uno de ellos es la incertidumbre pues muchas veces estamos en situaciones de las cuales no tenemos ninguna informacin y el realizar una eleccin resulta muy complicado esto a menudo ocurre cuando estamos en situaciones que realizamos por primera vez y no tenemos ninguna idea de lo que pueda ocurrir.Un ejemplo claro de la relevancia de la toma de decisiones es que incluso para nuestra economa resulta ser de gran ayuda ya en ocasiones hemos analizado donde nos conviene comprar nuestros alimentos vitalicios, si en el sper o en el mercado central realizando un anlisis de la calidad, precio otro tipo de gastos que se puedan generar como la distancia y el costo que tiene poder llegar al lugar, y de esta forma poder tomar una buena decisin que es muy agradecida por nuestros bolsillo

Para elegir no importa

Existen muchas formas para abordar una decisin pero es importante conocer cules son los mtodos que existen y de ah partir para tomar decisiones efectivas. Es por ello que en este trabajo trato de plasmar un poco de los criterios existentes basados en autores y libros que nos ayuden a comprender la toma de decisiones desde un punto de vista ms especfico. El xito comienza con la decisin, la perseverancia, el esfuerzo

1.1 AMBIENTES Y CRITERIOS PARA LA TOMA DE DECISIONESLa toma de decisiones es el anlisis de varias alternativas que permiten a la persona (decisor) elegir la mejor de las opciones disponibles, teniendo en cuenta los diferentes criterios existentes as como los factores o variables que puedan interferir. Los ambientes y criterios que se pueden utilizar a la hora de tomar una decisin suelen variar de acuerdo a cada individuo, dependiendo de los conocimientos que pueda tener, as como que tan optimista o pesimista sea nuestro decisor. La toma de decisiones tiene un proceso generalmente racional aunque en muchas ocasiones incluso puede ser intuitivo. El individuo que va a tomar una decisin primero debe definir cul es el problema, despus debe ser capaz de generar diferentes alternativas que ayuden a solucionar su problema, evaluar dichas alternativas y los criterios que en este caso conocemos tres: la certeza, el riesgo y la incertidumbre; y por ltimo tomar una decisin, aunque muchas veces no es tan sencillo como parece pero una vez que las personas identifican las circunstancias y los diferentes efectos que estos tendran si ocurrieran puede tornarse un poco ms sencillo. La certeza como su nombre lo dice es aquella en la cual la persona tiene perfectamente identificado lo que suceder si se elige una u otra opcin. Pero a medida de que la informacin que tenemos va disminuyendo no es tan fcil elegir y esto se puede tornar un poco ms confuso, es ah cuando entra la condicin de riesgo en donde podemos empezar a formar decisiones asignado valores y probabilidades para poder elegir una correcta alternativa. En la condicin de incertidumbre la situacin es adversa pues nosotros contamos con informacin prcticamente nula o escasa de nuestras opciones y la eleccin de una alternativa se basa prcticamente en que el decisor se arriesgue y elija de acuerdo a que tan positivo (optimista), conservador o pesimista pueda ser; dentro de este criterio tambin se encuentran los criterios de laplace, optimista, pesimista o de wald, criterio de hurwicz y criterio de savage.En el proceso de la toma de decisiones participan 4 elementos la persona involucrada que es conocido como decisor, las alternativas que se construyen, las variables no controlables es decir aquellas en que su ocurrencia no depende de nosotros como el clima (estados de la naturaleza) y por ltimo los resultados arrojados de nuestra eleccin.1.2 TOMA DE DECISIONES BAJO MODELOS DE CERTIDUMBRE, INCERTIDUMBRE Y RIESGO El proceso de tomar una decisin siempre debe intentar minimizar problemas y enfatizar soluciones de la mejor forma, el proceso de decisin se clasifica en criterios de acuerdo a la cantidad de datos o informacin con la que se cuenta, el proceso de decisin puede caer en uno de los tres criterios existentes.

El criterio de certidumbre o certeza es aquel en el quel la persona conoce la informacion de forma definida, y de esta manera sabe las posibles soluciones y alternativas incluso cules sern los resultados de cada solucin, en conclusin cuando el decisor sabe toda la informacin sobre las soluciones y los resultados que se podran esperar obtener elegir una decisin resulta sencillo puesto que lgicamente se ira por la alternativa que le d el mejor resultado y tendr la certeza de estar en lo correcto.

El criterio de riesgo es una decisin en la que a nuestros datos se les puede asignar valores probabilsticos para poder realizar un pronstico. En este criterio el decisor debe especificar la probabilidad de que se presenten dichos eventos o alternativas y determinar su probabilidad, el riesgo en una definicin ms simple para este criterio implica que el decisor se encuentra en el punto medio para seleccionar su alternativa, la probabilidad de que ocurra el evento ser el porcentaje de veces en que el suceso acontezca si un individuo tomara la misma decisin en varias ocasiones, teniendo en cuenta que si la probabilidad es 0 es imposible que ocurra y si es igual a 1 habr una certeza total. La probabilidad de un suceso puede ser objetiva y subjetiva. La probabilidad objetiva hace referencia a que el resultado que se presenta se hace con fundamento en cifras y hechos, en cambio la probabilidad subjetiva se basa en el juicio de opiniones personales o experiencias.

El criterio de incertidumbre es aquel en el que los datos son ambiguos y adems no se les puede asignar una probabilidad como ocurre en el criterio de riesgo de debido a que generalmente se desconoce la informacin o los estados de la naturaleza. El criterio de incertidumbre se estructura en los siguientes: Criterio de Wald Criterio Maximax Criterio de Hurwicz Criterio de Savage Criterio de LaplaceEl criterio de Wald o pesimista sugiere que el decisor debe elegir aquella alternativa que le proporcione el mayor nivel de seguridad posible (WALD, 1950), en este criterio la persona piensa de la forma ms negativa posible creyendo siempre que se presentara el estado ms crtico, por lo tanto al hacer la eleccin de una alternativa tomara la mxima de los peores casos que puedan ocurrir, por ello tambin es conocida como Mximin el mximo de las mnimas. Regla de Wald. Criterio Mximax en el nuestro decisor a diferencia del criterio de Wald es optimista y piensa que ocurrir el mejor de los casos obteniendo as las mximas ganancias por ello siempre elegir el mximo de los mximos resultados. Regla Mximax .

Criterio Hurwicz este criterio se encuentra entre los criterios pesimista y optimista y en l se pueden realizar clculos teniendo en cuenta que () se encuentra entre 0 y 1 ayudndonos a determinar el coeficiente de pesimismo = (1-).y una vez realizados los clculos menos y ms favorables siempre se elegir el mejor de ellos.

Criterio de Savage en este criterio se realizan los clculos de las alternativas y los estados realizando una matriz a partir de la original que suele denominarse matriz de arrepentimiento y se puede calcular tomando en cuenta lo que dejamos de ganar por no haber seleccionado de cada uno de los estados de la naturaleza el mejor , as posteriormente en cada uno de los estados le restamos el mejor de los valores y una vez hecha esta matriz seleccionamos los mximos valores de cada alternativa y para finalizar elegimos el mnimo de los mximos.

Criterio de Laplace en este criterio todos nuestros estados de la naturaleza tienen la misma probabilidad de ocurrir es decir que todas son equiprobables para su clculo podemos sumar todas las alternativas y dividirlas entre los estados de la naturaleza y seleccionamos la alternativa mas optima

1.3 ENFOQUE CUANTITATIVO EN LA TOMA DE DECISIONESEl enfoque cuantitativo ayuda a que la toma de decisiones se vuelva racional debido a que se fundamenta en la recopilacin de datos, en mediciones numricas y por supuesto anlisis probabilsticos. Para lograr tener xito en la eleccin el decisor debe desarrollar la mejor solucin siendo capaz de crear un modelo para resolver el problema de la mejor forma posible. Las tcnicas cuantitativas nos ayudaran a que el diagnostico sea ms sencillo. El enfoque cuantitativo suele utilizarse en la toma de decisiones ya sea porque el problema que se enfrenta es: De suma importancia Su grado de complejidad es mayor Es nuevo y no hay ninguna referencia Es un problema de ocurrencia frecuente y se desea ahorrar tiempo.Pasos para desarrollar el enfoque cuantitativo: Primero: para que el uso del enfoque cuantitativo tenga xito el decisor debe tener bien definido el problema a tratar ese es el primero de los pasos para poder obtener un buen resultado final.Segundo: desarrollar un modelo generalmente asignando valores numricos mediante expresiones matemticas. Algunos elementos que nos ayudan a son la elaboracin de matrices de resultado, arboles de decisin, programacin lineal, teora de cola, Teora de redes, programacin entera, simulacin, anlisis de markov e modelos de tamaos de inventarios Tercero: preparar los datos es decir llevar un control de todos los los valores de entradas y salidas de datos para que podamos analizar el modelo y dar una solucin.Cuarto: solucionar el problema, el individuo que toma la decisin identificara todos los valores obtenidos para elegir la mejor salida del modelo creado y otorgar una solucin ptimaQuinto: por ultimo realizar reportes que nos proporcionen informacin sobre los resultados que se generaron por tomar dicha decisin y as poder analizar si fue acertada nuestra decisin.

1.4 TEORA DE LA UTILIDADEn el criterio de la utilidad esperada existe la estimulacin de la probabilidad y no solo se toman criterios expresados en trminos monetarios pues muchas veces hay personas que no estn dispuestas a perder esperando obtener siempre el mejor estado de la naturaleza y que su ganancia sea la mxima es por ello que surge el uso de la teora de la utilidad Para calcular la ganancia esperada: (probabilidad) x (valor)Aplicando esta formular a la ganancia y multiplicndolo por su probabilidad correspondiente podemos obtener los valores de ganancia esperada y de esta forma seleccionar una correcta decisin

1.5 LA OBTENCION DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONESLa obtencin de datos para la toma de decisiones es de gran importancia pues nos ayuda a poder realizar un anlisis completo de las alternativas y adems brindarnos informacin, por ello es importante destacar lo que significa, un dato es una representacin generalmente simblica, numrica, alfabtica, algortmica, etc. Un ejemplo seria los datos que se ingresan a una empresa de los nmeros obtenidos por la produccin de algn servicio.Es muy usual el utilizar datos en la toma de decisiones con un enfoque cuantitativo pues estos nos ayudan a que el procedimiento y el anlisis sea ms claro, pero muchas veces las cosas no son como parecen y obtener los datos no es tan sencillo como pensamos, pues estos datos pueden no estn disponibles por ello este puede convertirse en el paso ms laborioso y difcil de lograr a la hora de querer aplicar nuestro mtodo. Para lo obtencin de datos que sean funcionales hay tres aspectos que debemos considerar Como se pueden obtener Que tan fiables son Interpretarlos correctamente Hay varios mtodos que nos ayudan a obtener informacin como los sistemas probabilsticos e incluso el realizar bitcoras, donde podemos llevar un registro de lo que est ocurriendo y los posibles resultados, generalmente se dice que los datos son objetivos pues nos dicen lo que es en verdad .Los datos nos ayudan mucho para dos cosas primordiales en el proceso de la toma de decisiones; para estar informados a la hora de elegir una decisin y una vez seleccionada nuestra alternativa tambin nos ayudan para evaluar si hicimos lo correcto en seleccionarla eh ah su importancia en este proceso y no solo en este aspecto porque el conocer y tener datos nos ayuda mucho para estar informados y ms si estos son claros ,incluso nos ayudan mucho en aspectos de nuestra vida cotidiana en los que a veces ni cuenta nos damos que el tener datos o informacin de calidad nos facilitan nuestras actividades en nuestra vida cotidiana.

1.6 ARBOLES DE DECISION

El mtodo del rbol es un mtodo muy recomendado para la toma de decisiones y adems usual en las organizaciones y directivos pues sirve como una gran arma para decidir. La toma de decisiones mediante el mtodo del rbol es muy valiosa cuando nosotros queremos de evaluar diversas alternativas principalmente sobre expansiones en el mercado cuando la demanda que hay es incierta y decidir no resulta tan sencillo. Un ejemplo es que supongamos que una pastelera tiene excesiva demanda y esta enfrenta el problema sobre que le conviene decidir: producir ms, extender su local, o crear nuevas sucursales. La elaboracin de un modelo de rbol nos ayudara valiosamente a seleccionar una alternativa adecuada para nuestro problema de la pastelera. Un rbol de decisin es un sistema o modelo que nos muestra las alternativas disponibles que existen y adems las consecuencias que pueden tener si seleccionamos una u otra. El modelo del rbol nos muestra un sistema de alternativas con ramificaciones de ah su peculiar nombre este contiene nodos cuadrados y nodos circulares, los nodos cuadrados son conocidos como puntos de decisin y de ah parten alternativas que son representadas como ramas y se leen de izquierda a derecha. Los nodos circulares son acontecimientos y estos se representa mediante probabilidades encima de cada rama las cuales deben sumar la mxima probabilidad que es 1, una vez realizado la estructura de nuestro rbol se empieza a resolver de derecha a izquierda para obtener los beneficios. Para calcular un nodo circular se debe multiplicar el beneficio de cada rama por la probabilidad del acontecimiento y despus se suman los productos.

Para determinar un nodo de decisin se selecciona la alternativa de mejor beneficio si esta tiene un nodo circular, el beneficio ser igual al beneficio que se espere de ese nodo, posteriormente se cortan las ramas que no se eligieron y nuestro redito o beneficio ser el nodo cuadrado que este unido con la nica rama que quede y que no hayamos cortado

El proceso debe seguir hasta que podamos llegar al nodo cuadrado que este ms a la izquierda.

CONCLUSIN

GLOSARIO

BIBLIOGRAFA