¿Qué es un árbol de decisiones? Un análisis de 5 pasos para tomar mejores decisiones

Imagen del colaborador - Equipo de AsanaTeam Asana
21 de febrero de 2024
7 min de lectura
facebookx-twitterlinkedin
Imagen del banner del artículo: ¿Qué es un árbol de decisiones? Un análisis de 5 pasos para tomar mejores decisiones
Plantillas

Resumen

Un diagrama de árbol de decisiones 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. En este artículo, explicaremos cómo usar un árbol de decisiones para calcular el valor esperado de cada resultado y determinar cuál es el mejor plan de acción. Además, te mostramos un ejemplo de cómo se vería un árbol de decisiones terminado.

¿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?

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.

Las empresas data-driven utilizan los árboles de decisión para tomar mejores decisiones en distintos 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.

Elabora con esta plantilla tu plan de negocio

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 decisiones 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 de forma manual o puedes usar una herramienta de diagrama de flujo para crearlo digitalmente.

Prueba la integración de Lucidchart con Asana

¿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 poder 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.

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.

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.

[Ilustración integrada] Los cinco pasos para crear un diagrama de árbol de decisiones (infografía)

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 puedes decidir si crear una nueva o actualizar una existente, usa un árbol de decisiones para evaluar los posibles resultados de cada decisión.

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 desprenderse 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 oportunidades y de decisiones 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 para cada decisión, determina cuál es el mejor plan de acción para ti en función del riesgo que estás dispuesto a tomar. 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 el riesgo del proyecto más alto.

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

Lee: El proceso de gestión de riesgos de proyectos en 6 pasos claros

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 logras comprender las falencias de esta herramienta de toma de decisiones, podrás aprovechar sus ventajas al máximo.

[Ilustración integrada] Ventajas y desventajas del diagrama de árbol de decisiones (infografía)

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 logras comprender 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 mantenerlo lo más simple posible para que no cause confusión y puedas aprovechar al máximo sus beneficios. Para poder 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 una cantidad manejable de opciones.

  • 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 probabilidades, 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 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

[Ilustración integrada] Diagrama de árbol de decisiones (ejemplo)

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.

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.

Prueba la integración de Lucidchart con Asana

Recursos relacionados

Artículo

¿Qué es el diseño de proyectos? 7 pasos que incluyen consejos de expertos