El árbol de decisiones: análisis en 5 pasos para tomar mejores decisiones

¿Alguna vez has tenido que tomar una decisión sabiendo que tu elección tendría consecuencias importantes? Si tu respuesta es sí, ya sabes que es muy difícil decidir qué acciones tomar cuando no estás seguro de cuáles serán los posibles resultados.

El diagrama de árbol de decisiones te permite visualizar el impacto que tendrán tus decisiones para así poder determinar el mejor plan de acción. En este artículo, te mostraremos cómo crear un árbol de decisiones para que puedas implementarlo en todo el proceso de gestión de proyectos.

¿Qué es un árbol de decisiones?

Un árbol de decisiones es un diagrama que representa de forma gráfica las opciones de una decisión y sus posibles resultados, costos y consecuencias, con el fin de comparar alternativas y elegir el mejor camino a seguir.

Se trata de un diagrama de flujo que empieza con una idea principal y luego se ramifica según las consecuencias de tus decisiones. Se denomina "árbol de decisiones" por su semejanza con un árbol con muchas ramas.

Este método se usa para realizar un análisis que consiste en delinear de forma gráfica los posibles resultados, costos y consecuencias de una decisión compleja. Puedes usar un árbol de decisiones para calcular el valor esperado de cada resultado en función de las decisiones tomadas y sus respectivas consecuencias. Luego, puedes comparar los diferentes resultados para determinar rápidamente cuál será el mejor plan de acción. También puedes usar un árbol de decisiones para resolver problemas, gestionar costos e identificar oportunidades.

Conviene aclarar que el término "árbol de decisiones" tiene dos usos habituales. En la gestión de proyectos y los negocios, es una herramienta visual para sopesar opciones y tomar decisiones, lo cual es el enfoque de este artículo. En el análisis de datos y el aprendizaje automático, un árbol de decisión es, además, un algoritmo que clasifica datos o predice valores. Ambos comparten la misma lógica de ramas y nodos, pero aquí nos centramos en su aplicación práctica para la toma de decisiones en el trabajo.

Las empresas data-driven utilizan los árboles de decisión para tomar mejores decisiones en diversos ámbitos. Así, un árbol de decisión puede ser útil para predecir o anticiparse a determinados resultados y situaciones, optimizar estrategias y poner en marcha acciones de mejora continua.

Simbología de un árbol de decisiones

En este método se suelen utilizar los siguientes símbolos:

• Ramificaciones alternativas: son líneas que se desprenden de una decisión. Cada rama indica un posible resultado o decisión que se deriva de la decisión inicial.

• Nodos de decisión: indican una decisión que se está tomando en el árbol y se representan con un cuadrado. Todos los árboles de decisión comienzan con un nodo de decisión.

• Nodos de oportunidad: muestran varios resultados posibles y se representan con un círculo.

• Nodos terminales o finales: indican el resultado final de una decisión y se representan con un triángulo.

En un diagrama de árbol de decisiones se combinan estos símbolos con notas que detallan cada decisión y sus posibles resultados, así como cualquier dato relevante para explicar las ganancias o las pérdidas. Puedes dibujar el árbol de decisiones a mano o usar una herramienta de diagramación de flujo para crearlo digitalmente.

¿Para qué se usa el diagrama de árbol de decisiones?

Puedes usar un diagrama de árbol de decisiones para tomar decisiones en muchas áreas, incluidas las operaciones, la planificación presupuestaria y la gestión de proyectos. Siempre que sea posible, incluye datos cuantitativos y números para crear un árbol eficaz. Cuantos más datos tengas, más fácil te resultará calcular los valores esperados y analizar las soluciones en función de los números.

Estos son algunos de los usos más frecuentes del árbol de decisiones:

• Evaluar la rentabilidad de distintos proyectos u opciones de inversión.

• Planificar presupuestos y anticipar costos y consecuencias.

• Priorizar las oportunidades cuando hay varias alternativas sobre la mesa.

• Identificar y anticipar riesgos antes de comprometer recursos.

• Comparar escenarios dentro de un proceso de toma de decisiones más amplio, junto con otras técnicas como la matriz de decisiones.

Por ejemplo, si quieres determinar qué proyecto es más rentable, puedes usar un árbol de decisiones para analizar los posibles resultados de cada proyecto y elegir el proyecto que tiene más posibilidades de generar mayores ganancias. Además, documentar cada decisión y su razonamiento es tan importante como tomarla: así tu equipo puede consultar más adelante por qué se eligió un camino.

Cómo crear un árbol de decisiones

Sigue estos cinco pasos para crear un diagrama de árbol de decisiones, analizar resultados inciertos y llegar a la solución más lógica.

1. Empieza con una idea

Empieza tu diagrama con una idea o decisión principal que representarás con un nodo de decisión y, luego, agrega ramificaciones individuales con las diferentes decisiones entre las que debes elegir.

Por ejemplo, si estás planificando desarrollar una aplicación pero no sabes si crear una nueva o actualizar una existente, usa un árbol de decisiones para evaluar los posibles resultados de cada opción.

En este caso, el primer nodo de decisión será:

• Crear una aplicación

Las tres opciones (o ramas) entre las que debes elegir son:

• Desarrollar una nueva aplicación de planificación de tareas

• Actualizar una aplicación de planificación de tareas existente

• Desarrollar una aplicación de productividad en equipo

2. Agrega nodos de oportunidades y de decisiones

Después de agregar tu idea principal al árbol, continúa agregando nodos de oportunidades o de decisiones luego de cada decisión para expandir aún más tu árbol. Un nodo de oportunidad puede ir seguido de ramificaciones alternativas, ya que de dicha decisión podrían derivarse varios resultados posibles.

Por ejemplo, si decides desarrollar una aplicación nueva, existe la posibilidad de obtener una gran rentabilidad si tienes éxito con los clientes. Sin embargo, también existe la posibilidad de que la aplicación no tenga éxito, lo que podría resultar en una rentabilidad baja. Es muy importante que coloques ambos resultados posibles en tu árbol de decisiones.

3. Expande el diagrama hasta llegar a los puntos finales

Continúa agregando nodos de oportunidad y de decisión a tu árbol hasta que hayas abarcado todas las decisiones y resultados posibles. Cuando llegues a este punto, agrega los nodos terminales para indicar la finalización del diagrama.

Una vez que hayas completado tu árbol, puedes empezar a analizar cada una de las decisiones.

4. Calcula los valores del árbol

Lo ideal es que tu diagrama también incluya datos cuantitativos. Los datos que se usan con más frecuencia en los árboles de decisiones son valores monetarios.

Por ejemplo, desarrollar o actualizar una aplicación le costará a tu empresa una determinada cantidad de dinero. Además, cada opción tendrá un costo diferente. Incluir estos valores en el árbol debajo de cada decisión puede ayudarte durante el proceso de toma de decisiones.

También puedes intentar estimar el valor esperado que generará cada decisión, ya sea grande o pequeño. Una vez que hayas determinado el costo de cada resultado y la probabilidad de que ocurra, podrás calcular el valor esperado para cada resultado usando la siguiente fórmula:

• Valor esperado (EV) = (primer resultado posible x probabilidad del resultado) + (segundo resultado posible x probabilidad del resultado) - costo

Para calcular el valor esperado, primero debes multiplicar los dos resultados posibles por la probabilidad de que ocurra cada uno de ellos y sumar ambos valores. Luego debes restar los costos iniciales de tu total.

5. Evalúa los resultados

Una vez que tengas los resultados esperados de cada decisión, determina cuál es el mejor plan de acción para ti en función del riesgo que estás dispuesto a asumir. Es posible que el valor esperado más alto no siempre sea el que quieras elegir. Esto se debe a que, si bien podría resultar en una mayor rentabilidad, también significa que debes asumir un riesgo del proyecto más alto.

Ten en cuenta que el valor esperado en un diagrama de árbol de decisiones se calcula mediante un algoritmo de probabilidad. Depende de ti y tu equipo determinar cómo evaluar mejor los resultados del árbol.

Ventajas y desventajas del diagrama de árbol de decisiones

Si se usa correctamente, el diagrama de árbol de decisiones puede ayudarte a tomar mejores decisiones. Sin embargo, este método también tiene sus desventajas. Si comprendes las limitaciones de esta herramienta de toma de decisiones, podrás aprovechar al máximo sus ventajas.

Esta tabla resume de un vistazo las principales ventajas y desventajas del árbol de decisiones:

Ventajas

Cuando necesitas tomar una decisión compleja y debes evaluar una gran cantidad de datos, los árboles de decisiones pueden ayudarte a visualizar con mayor claridad las posibles consecuencias o beneficios asociados a cada decisión.

• Transparente: la mayor ventaja de este método es que brinda un enfoque centrado en la toma de decisiones. Cuando analices cada decisión y calcules su valor esperado, tú y tu equipo tendrán una idea más clara de cuál será la decisión más apropiada.

• Eficiente: los árboles de decisiones son eficientes ya que puedes crearlos 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, puedes 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.

• Flexible: si se te ocurre una idea nueva luego de creado el árbol, puedes agregarla fácilmente al diagrama. También puedes agregar ramificaciones para posibles resultados si obtienes mayor información durante el análisis.

Desventajas

El árbol de decisiones también tiene sus desventajas, por lo que no es una herramienta de toma de decisiones perfecta. Si comprendes estas desventajas, puedes usar tu árbol como parte de un proceso de previsión más amplio.

• Complejo: si bien los árboles de decisiones suelen tener puntos finales bien definidos, pueden volverse complejos si agregas demasiadas decisiones al diagrama. Si tu árbol se ramifica en muchas direcciones, posiblemente tengas dificultades para hacer un seguimiento de todo y calcular los valores esperados. La mejor manera de usar esta herramienta es mantenerla lo más simple posible para que no cause confusión y puedas aprovechar al máximo sus beneficios. Para lograrlo, quizás tengas que usar otras herramientas de toma de decisiones para reducir tus opciones y crear un árbol de decisiones una vez que tengas un número manejable de ellas.

• Inestable: es importante asegurarse de que los valores en el árbol de decisiones sean precisos para que tus ecuaciones sean más exactas. Si cambias incluso una pequeña parte de los datos, los datos más grandes pueden presentar errores.

• Riesgoso: el árbol de decisiones se basa en un algoritmo de probabilidad, por lo que el valor esperado que calculas es una estimación, no una predicción exacta de cada resultado. Esto significa que debes tomar estas estimaciones con mucha cautela. Si no evalúas lo suficiente las probabilidades y los beneficios de tus resultados, podrías asumir un riesgo muy alto con la decisión que elijas.

Ejemplo de árbol de decisiones

A continuación, se muestra un ejemplo de cómo se vería un diagrama de árbol de decisiones si tuviéramos que 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 deducirán 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.

El árbol de decisiones y la IA de Asana

Un árbol de decisiones te ayuda a analizar las opciones, pero el trabajo no termina cuando eliges: también necesitas dejar constancia de la decisión y ejecutarla junto a tu equipo. Aquí es donde la IA de Asana marca la diferencia. Los Compañeros de IA de Asana son agentes de IA que colaboran junto a tu equipo dentro de tus flujos de trabajo, con memoria compartida, el contexto del Work Graph y una gobernanza de datos de nivel empresarial en la que cada acción es auditable y reversible.

Para la toma de decisiones, el "Rastreador de decisiones" mantiene documentadas y accesibles todas las decisiones clave, de modo que tu equipo nunca tenga que buscar respuestas más adelante. De esta forma, el árbol de decisiones que creas para elegir el mejor camino queda conectado con un registro vivo de por qué se tomó cada decisión y cómo avanza su ejecución.

Preguntas frecuentes sobre el árbol de decisiones

Usa un árbol de decisiones para descubrir el mejor resultado posible

Si bien puedes dibujar un árbol de decisiones a mano, también puedes usar un software de árbol de decisiones para crear este diagrama. Con un software podrás agregar varios elementos a tu diagrama de flujo, hacer cambios cuando sea necesario y calcular los valores del árbol de forma sencilla. Gracias a la integración entre Lucidchart y Asana, puedes crear un diagrama detallado y compartirlo con tu equipo en una herramienta centralizada de gestión de proyectos.

Con un software de árbol de decisiones te sentirás mucho más confiado y seguro de tus habilidades de toma de decisiones para poder liderar a tu equipo y gestionar proyectos con éxito.