Actividad 1 4 - Árbol de decisiones

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Universidad Autónoma de Nuevo León
Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica
 Administración de la Producción Il
 Actividad 1.4
 Árbol de decisiones
Grupo: 010 Hora: M1-M3 Jueves
Ciudad Universitaria, San Nicolás de los Garza, N.L.
20 de Mayo de 2022
Árbol de decisiones
Un árbol de decisión es un mapa de los posibles resultados de una serie de decisiones relacionadas. Permite que un individuo o una organización comparen posibles acciones entre sí según sus costos, probabilidades y beneficios. Se pueden usar para dirigir un intercambio de ideas informal o trazar un algoritmo que anticipe matemáticamente la mejor opción.
Un árbol de decisión, por lo general, comienza con un único nodo y luego se ramifica en resultados posibles. Cada uno de esos resultados crea nodos adicionales, que se ramifican en otras posibilidades. Esto le da una forma similar a la de un árbol.
Hay tres tipos diferentes de nodos: nodos de probabilidad, nodos de decisión y nodos terminales. Un nodo de probabilidad, representado con un círculo, muestra las probabilidades de ciertos resultados. Un nodo de decisión, representado con un cuadrado, muestra una decisión que se tomará, y un nodo terminal muestra el resultado definitivo de una ruta de decisión.
Los árboles de decisión también se pueden dibujar con símbolos de diagramas de flujo, que a algunas personas les parecen más fáciles de leer y comprender.
Utilidad
Te permite evaluar mediante una representación gráfica los posibles resultados, costos y consecuencias de una decisión compleja. Este método es muy útil para analizar datos cuantitativos y tomar una decisión basada en números.
Los árboles de decisión son especialmente útiles cuando:
1. Las alternativas o cursos de acción están bien definidas (por ejemplo: aceptar o rechazar una propuesta, aumentar o no la capacidad de producción, construir o no una nueva bodega, etc.)
2. Las incertidumbres pueden ser cuantificadas (por ejemplo: probabilidad de éxito de una campaña publicitaria, probable efecto en ventas, probabilidad de pasar de etapas, etc.)
3. Los objetivos están claros (por ejemplo: aumentar las ventas, maximizar utilidades, minimizar costos, etc.)
Ejemplo
La finalidad es analizar la decisión entre desarrollar una aplicación nueva o actualizar una existente.
A medida que el árbol se ramifica, los resultados mostrarán ingresos grandes y pequeños y los costos del proyecto se deducen de los valores esperados.
Nodos de decisión para este ejemplo: 
· Desarrollar una nueva aplicación de planificación de tareas: $50 000
· Actualizar una aplicación de planificación de tareas existente: $25 000
· Desarrollar una aplicación de productividad en equipo: $75 000
Nodos de oportunidades para este ejemplo:
· Ingreso máximo y mínimo para la decisión uno: 55 y 40 %
· Ingreso máximo y mínimo para la decisión dos: 60 y 38 %
· Ingreso máximo y mínimo para la decisión tres: 55 y 45 %
Nodos terminales para este ejemplo:
· Rentabilidad estimada para la decisión uno: $200 000 o $150 000
· Rentabilidad estimada para la decisión dos: $100 000 u $80 000
· Rentabilidad estimada para la decisión tres: $250 000 o $200 000
Aunque desarrollar una aplicación de productividad en equipo nueva costaría más dinero para el equipo, el análisis del árbol de decisiones muestra que este proyecto también podría generar el valor esperado más alto para la empresa.
Beneficios que proporciona
Cuando se necesita tomar una decisión compleja y se debe evaluar una gran cantidad de datos, los árboles de decisiones pueden ayudar a visualizar con mayor claridad las posibles consecuencias o beneficios asociados a cada decisión.
· Es transparente: la mayor ventaja de este método es que brinda un enfoque centrado en la toma de decisiones. Cuando se analice cada decisión y se calcule su valor esperado, el equipo tendrá una idea más clara de cuál será la decisión más apropiada.
· Es eficiente: los árboles de decisiones son eficientes ya que se pueden crear en muy poco tiempo y con pocos recursos. Con otras herramientas de toma de decisiones, como las encuestas, las pruebas de usuarios o los prototipos, se puede tardar meses y tener que invertir mucho dinero para lograr un resultado. Un árbol de decisiones es una forma sencilla y eficiente de tomar una decisión. 
· Es flexible: si a alguien se le ocurre una idea nueva luego de creado el árbol, puede ser agregada fácilmente al diagrama. También se puede agregar ramificaciones para posibles resultados si se obtiene más información durante el análisis. 
Conclusión.
Existen muchas maneras diferentes de representar y graficar la información que se tenga en un aspecto dado en determinado momento, esto para ver de una manera más clara y resumida posible los puntos más relevantes de éste, además de llegar a un determinado resultado.
En el caso de un árbol de decisiones, que, aunque tenga sus puntos útiles como ya se mencionaron anteriormente, también cuenta con sus ciertas desventajas como que pueden volverse excesivamente complejos. En esos casos, se recomienda el uso de un diagrama de influencia más compacto, ya que estos se enfocan en los objetivos, las entradas y las decisiones fundamentales. Sin mencionar que el árbol de decisiones se basa en un algoritmo de probabilidades, por lo que el valor esperado que se calcula es una estimación, no una predicción exacta de cada resultado.
De igual manera, como en todo lo demás empleado, cada persona es libre de escoger lo que le parezca más conveniente en el momento, ya que por ello existe esa gran variedad de alternativas útiles.
Bibliografía.
· Qué es un diagrama de árbol de decisión. (2022). Obtenido de https://www.lucidchart.com/pages/es/que-es-un-diagrama-de-arbol-de-decision
· El árbol de decisiones: un análisis de 5 pasos para tomar mejores decisiones • Asana. (2021). Obtenido de https://asana.com/es/resources/decision-tree-analysis