El Análisis Mediante Árbol de Decisiones, también conocido como Decision Tree Analysis, es una técnica avanzada y efectiva de soporte de decisiones que se utiliza en la gestión de proyectos. De acuerdo con el PMBOK (Project Management Body of Knowledge) 6, esta metodología es esencial en la planificación y control de proyectos, especialmente en aquellos con altos niveles de incertidumbre y múltiples opciones de acción.
El árbol de decisiones, que representa gráficamente el análisis, es una estructura de ramificación que simboliza las diferentes alternativas, decisiones y eventos que pueden surgir en el transcurso de un proyecto. Cada rama representa una opción o resultado potencial, y cada nodo representa un punto de decisión o un evento incierto. Estos árboles permiten a los gerentes de proyectos visualizar claramente las consecuencias potenciales de sus decisiones y tomar decisiones más informadas y efectivas.
El análisis de árbol de decisiones es particularmente útil cuando se toman decisiones complejas que implican incertidumbre. Esta incertidumbre puede ser cuantificada asignando probabilidades a cada evento incierto en el árbol. Luego, se puede calcular el valor esperado de cada decisión, que es una medida ponderada de los diferentes resultados posibles de esa decisión.
Este método también permite una cuantificación efectiva de los riesgos y las recompensas de diferentes cursos de acción. Al proporcionar una representación visual de los posibles caminos de acción y sus implicancias, ayuda a los gerentes de proyecto a identificar y seleccionar las opciones que maximizan la probabilidad de éxito del proyecto y minimizan los riesgos potenciales.
Además, los árboles de decisiones son flexibles y pueden ser ajustados a medida que se obtiene nueva información o cambian las circunstancias. Esto los hace particularmente valiosos en entornos de proyectos que cambian rápidamente, y en los que es esencial adaptarse y responder a los cambios.
En conclusión, el análisis mediante árbol de decisiones es una herramienta valiosa en la gestión de proyectos. Al permitir una evaluación clara y cuantificable de las implicaciones de una cadena de opciones múltiples en presencia de incertidumbre, puede ayudar a los gerentes de proyectos a tomar decisiones informadas y efectivas.
El análisis mediante árbol de decisiones es una tarea conducida por el gestor del proyecto, pero que puede implicar la colaboración con otros miembros del equipo del proyecto o stakeholders para obtener la información necesaria. Para realizarlo, se construye un árbol de decisiones que contenga todas las opciones y resultados posibles. Posteriormente, se asignan probabilidades y valores a estos resultados, para finalmente calcular el valor esperado de cada opción y compararlos, con el fin de tomar la decisión más informada.
Este tipo de análisis suele efectuarse durante la fase de planificación del proyecto, cuando se están evaluando diferentes opciones para el enfoque del proyecto. Sin embargo, puede repetirse a lo largo del ciclo de vida del proyecto a medida que surgen nuevas decisiones que necesiten ser tomadas. Para su realización, se recurre generalmente a software de análisis de decisiones, aunque también puede hacerse de forma manual utilizando lápiz y papel si se prefiere o si las circunstancias lo requieren.
Para entender mejor cómo funciona el Análisis Mediante Árbol de Decisiones, vamos a ilustrar con tres ejemplos numéricos:
1) Ejemplo básico: Imaginemos un proyecto que tiene dos opciones para su ejecución: la opción A tiene una probabilidad del 70% de tener un costo de $500,000 y una probabilidad del 30% de tener un costo de $800,000. La opción B tiene un costo fijo de $600,000. Calculamos el valor esperado (EV) de la opción A como sigue: EV(A) = 0.7 * 500,000 + 0.3 * 800,000 = $590,000. Como el EV(A) es menor que el costo de la opción B, elegimos la opción A.
2) Ejemplo intermedio: Añadimos una tercera opción C que tiene un 50% de probabilidad de costar $500,000 y un 50% de probabilidad de costar $700,000. EV(C) = 0.5 * 500,000 + 0.5 * 700,000 = $600,000. Aunque la opción C tiene un EV más alto que la opción A, puede ser más atractiva porque tiene un riesgo menor (la variabilidad de los costos es menor).
3) Ejemplo avanzado: Agregamos valores de beneficio a las opciones. A tiene un beneficio de $1,000,000, B tiene un beneficio de $1,200,000 y C tiene un beneficio de $1,100,000. Ahora debemos calcular el valor neto esperado (EVN) de cada opción. Por ejemplo, EVN(A) = beneficio – EV(A) = 1,000,000 – 590,000 = $410,000. Repetimos este proceso para B y C y elegimos la opción con el EVN más alto.
En general, el Análisis Mediante Árbol de Decisiones nos permite tomar decisiones informadas al cuantificar las implicancias de las diferentes opciones y compararlas de manera sistemática.