Árbol de decisiones

Cómo hacer y usar árboles de decisiones

Tiempo de lectura: aproximadamente 7 min

Temas:

  • Metodología Agile y planeación de proyectos
  • Planeación estratégica

El éxito de un negocio depende de que cada integrante del equipo tome la mejor decisión que pueda, en cada momento, cada trimestre y cada año. A veces, estas decisiones son importantes: ¿Dónde queremos construir nuestra sede? Otras veces, son menores: ¿Qué herramienta de gestión de redes sociales deberíamos comprar? Independientemente de la importancia de la elección, un árbol de decisiones es una herramienta sencilla para evaluar tus opciones y encontrar la solución ideal. 

¿Qué es un árbol de decisiones?

Un árbol de decisiones es un diagrama de flujo más intenso. Tiene tres partes:

  • Nodo raíz
  • El nodo de las hojas
  • Sucursales

El nodo de la raíz es la decisión definitiva que intentas tomar. Cada nodo de hoja es una pregunta que indaga más en detalle. Las ramas conectan todo para mostrar el flujo de las preguntas a las respuestas.

Por ejemplo, en el árbol de decisión que sigue, intentas decidir entre crear un equipo completamente distribuido o mantener un grupo híbrido de empleados que trabajan de modo presencial y otros que lo hacen a distancia. Esa es la gran pregunta que plantea el nodo de la raíz. En este modelo de árbol de decisión, puedes seguir cada elección y su posible resultado, con un orden de probabilidad alta, media y baja. 

Ventajas de usar el análisis con árbol de decisiones

Las ventajas de diagrama de árbol de decisiones se reducen a los beneficios de la toma de decisiones basada en datos. Estas son algunas de las principales ventajas:

  • Integral: los árboles de decisión te obligan a evaluar todos los posibles resultados de una elección. Así puedes comprender mejor los riesgos y las consecuencias de tus decisiones.
  • Gráfico: los árboles de decisiones no se basan en fórmulas. Son fáciles de entender y el beneficio de usar modelos en la toma de decisiones es que fácilmente puedes compartirlos con otros para que aporten sus opiniones. Esto te puede ayudar a conseguir adhesión de los interesados.
  • Adaptable: prácticamente todas las preguntas se pueden responder con un árbol de decisión, no importa lo simples o complejas que sean. 
  • Reducen el sesgo: los árboles de decisión te permiten deshacerte de las emociones y sopesar adecuadamente los resultados de una decisión en relación con las demás.
  • Simple: los árboles de decisiones no exigen la recopilación de muchos datos. Si hay brechas en los datos, puedes identificar en qué caso necesitarás más información.
  • Bajo costo: hacer un diagrama de árbol de decisiones es gratis y no requiere una capacitación avanzada. Hay muchas plantillas gratuitas a disposición. 
  • Ahorra tiempo: según la complejidad de la elección, un árbol de decisiones puede ser la manera más rápida de encontrar la solución. 

Los beneficios de los árboles de decisión exceden en mucho la curva de aprendizaje, por lo que son una adición útil a tu proceso de toma de decisiones.

Cuándo usar árboles de decisiones

Los árboles de decisiones son más aptos para tomar decisiones complejas. El análisis basado en ellos puede desvanecer la incertidumbre y aportar claridad. No obstante, ten presente que los árboles de decisiones son más adecuados para decisiones claras y no para soluciones de la propuesta de ideas. 

Por ejemplo, una pregunta adecuada para un árbol de decisión sería: "¿Debemos crear un sitio web nuevo o renovar el que tenemos?" Luego, puedes investigar las consecuencias de crear o de renovar el sitio web. En cambio, una pregunta inadecuada sería: "¿Cuál es la sopa favorita de Jared? No se trata de una decisiones; es simplemente una pregunta (y la respuesta es minestrone).

Casos de uso/aplicaciones habituales de los árboles de decisiones

  • Planificación de productos: por ejemplo, proponer un producto completamente nuevo y elegir entre dos ideas, o determinar qué característica añadir en primer lugar.
  • Decisiones comerciales generales: ¿Mantener el negocio a distancia o mudar la sede a Praga?
  • Diseño de software: ¿Deberíamos usar Drupal o Blogspot? 
  • Aprobación de préstamos: saber cuándo prestar dinero es una decisión importante. Mitiga el riesgo financiero con un árbol de decisiones para determinar si debe aprobarse un préstamo.
  • Decisiones personales: tus viajes diarios dicen Prius mientras que tu corazón clama Mustang. Los árboles de decisiones pueden ayudarte a actuar con más lógica.

Símbolos de los árboles de decisiones 

Antes de analizar el árbol de decisiones en detalle, es útil conocer algunos de sus símbolos comunes. Estos son algunos de los más usados:

⃞   Nodo de raíz: es la decisión que debe tomarse.

⬦ Nodo de hoja: es una decisión o una prueba.

͢    Rama: conecta los resultados con sus respectivas decisiones o pruebas.

⃝    Conector: puede usarse para mostrar decisiones por sí o no, o respuestas simples.

◀ Punto final: es el resultado definitivo.

Cómo hacer un árbol de decisiones

1. Empieza por la decisión

En la caja para el nodo de raíz, escribe la decisión que quieres tomar. Por ejemplo, si tienes que decidir si tercerizar el servicio de atención al cliente o crear un departamento interno, tu nodo de raíz debe decir: "¿Cómo deberíamos implementar el servicio de atención al cliente?".

2. Enumera tus opciones

A continuación, usa conectores para enumerar tus opciones y conectarlas con el nodo de raíz usando ramas. En este caso, nuestros conectores dicen "Interno" o "Tercerizar". 

3. Somételo a pruebas

Aplica las mismas pruebas a cada opción. En este ejemplo, con un nodo de hoja conectado mediante ramas a los conectores, pregunta: "¿Es más barato?" Luego responde la pregunta. Otras preguntas que tal vez quieras plantear son:

  • ¿Tendremos supervisión directa?
  • ¿Cuánta capacitación requiere?
  • ¿Mejorará la satisfacción de los clientes?

4. Enumera las conclusiones

Al terminar cada grupo de preguntas, escribe la conclusión final. También puedes optar por mostrar el riesgo de tus conclusiones con grados de probabilidad (alta, media, baja).

Consejos para tu árbol de decisiones:

  • La mayor parte de tu árbol de decisión serán los nodos de hojas. Cada rama debe tener un nodo de hojas.
  • No temas añadir ramas si consideras que hay más resultados que deben analizarse.
  • No tienes por qué hacerlo solo. Puede ser un proyecto del grupo y deberías darles participación a los interesados.
  • Cerciórate de aplicar la misma prueba a cada resultado. Por ejemplo, si preguntas, "¿será fácil de implementar?" para una de las opciones, debes plantear la misma pregunta para las demás opciones.
árbol de decisión
Ejemplo de árbol de decisiones (haz clic en la imagen para modificarlo en línea)

Dificultades de un diagrama de árbol

Hay ciertos aspectos que debes tener en cuenta cuando inicies tu recorrido por los árboles de decisión. Conocer sus limitaciones antes de empezar es importante.

  • Presta atención a las reacciones en cadena: si probaste una pregunta al principio de tu árbol y más tarde te das cuenta de que cometiste un error, este afectará a todas las ramas y los nodos. Por ese motivo, es mejor usar un software en la nube para diseñar tu árbol, de modo que pueda ser fácilmente modificado si cambian los datos.
  • Recuerda que las decisiones se basan en expectativas: los árboles de decisión no prevén todas las variables (por ejemplo, que todo tu equipo haya pasado a trabajar de manera remota por una pandemia). Aunque los árboles de decisiones son fantásticos para ayudarte a tomar mejores decisiones, solo son tan buenos como la información que tengas.
  • Planifica algún nivel de complejidad: incluso las decisiones simples pueden derivar en diagramas de árbol de decisiones enormes. Es fácil que se tornen ingobernables. Peor aún: pueden resultar confusos e inducir a errores que generen resultados mal informados.

Dicho esto, a pesar de sus limitaciones, un modelo de árbol de decisión puede ser la guía que necesitas para tomar una decisión importante. Si te sirve la representación gráfica, gestionas un equipo o tienes problemas de indecisión, pruébalos. Probablemente te sientas mucho más confiado sabiendo que has analizado detenidamente tus opciones y tomado la mejor decisión con los datos que tienes.

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Acerca de Lucidspark

Lucidspark, un tablero virtual basado en la nube, es un componente central de la Suite de Colaboración Visual de Lucid Software. Este lienzo digital de vanguardia les permite a los equipos reunirse en tiempo real para hacer lluvias de ideas, colaborar y consolidar el pensamiento colectivo en próximos pasos viables. Lucid se enorgullece de brindar sus servicios a las empresas más grandes de todo el mundo, incluidos clientes como Google, GE, NBC Universal y el 99 % de la lista Fortune 500. Lucid está asociada con líderes de la industria como Google, Atlassian y Microsoft. Desde su fundación, la empresa ha recibido numerosos premios por sus productos, prácticas comerciales y cultura corporativa. Para obtener más información, visita lucidspark.com.

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