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Albert Mikhailov
Albert Mikhailov

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Este libro se enfoca en el uso de los mtodos cuantitativos comoapoyo para la toma de decisio-nes. No pone nfasis en los mtodos ens, sino en la manera en que stos pueden contribuir a tomar mejoresdecisiones. Existen muchos nombres para el corpus de conocimientosque incluye los enfoques cuantitativos para la toma de decisiones;en la actualidad, los trminos de uso ms comn, ciencias de laadministracin, investigacin de operaciones y ciencias de ladecisin, suelen usarse de forma indistinta.




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La revolucin de la administracin cientfica de principios delsiglo xx, iniciada por Frederic W. Taylor, proporcion losfundamentos para el uso de los mtodos cuantitativos en laadmi-nistracin. No obstante, la mayor parte de la investigacinmoderna sobre el uso de mtodos cuantitativos en la toma dedecisiones se origin durante la Segunda Guerra Mundial. En eseperiodo se formaron equipos conformados por personas con diversasespecialidades (es decir, matemticos, ingenieros y cientficos delcomportamiento) para que abordaran los problemas estratgicos ytcticos que enfrentaban las fuerzas armadas. Despus de la guerra,muchos de los miembros de estos equipos continuaron su investigacinsobre los mtodos cuantitativos para la toma de decisiones.


Dos acontecimientos que ocurrieron durante el periodo posteriora la Segunda Guerra Mun-dial condujeron al crecimiento y el uso delos mtodos cuantitativos en aplicaciones no militares. Primero, lainvestigacin continua dio como resultado varios desarrollosmetodolgicos. Es pro-bable que el acontecimiento ms significativofuera el descubrimiento del mtodo simplex para resolver losproblemas de programacin lineal que realiz George Dantzig en 1947.Al mismo tiempo que ocurrieron estos desarrollos metodolgicos, lascomputadoras digitales impulsaron una explosin virtual en lacapacidad de procesamiento de cmputo. Las computadoras permi-tierona los profesionales utilizar los avances metodolgicos para resolveruna gran variedad de problemas. La explosin de la tecnologa continay las computadoras personales ahora pueden usarse para resolverproblemas mayores de los que resolvan los mainframes en la dcada delos noventa.


Aunque las habilidades en el enfoque cualitativo son inherentesal gerente y por lo general, aumentan con la experiencia, lashabilidades del enfoque cuantitativo slo pueden aprenderse alestudiar los supuestos y mtodos de las ciencias de laadministracin. El gerente puede aumen-tar la efectividad de la tomade decisiones al aprender ms sobre la metodologa cuantitativa ycomprender mejor su contribucin al proceso de toma de decisiones.Un gerente informado acerca de los procedimientos cuantitativos dela toma de decisiones est en una posicin mucho mejor para comparary evaluar las fuentes cualitativas y cuantitativas de unarecomendacin y a la larga podr combinar ambos aspectos para tomarla mejor decisin.


Los mtodos cuantitativos son especialmente tiles para problemasgrandes y complejos. Por ejemplo, en la coordinacin de las miles detareas asociadas con el alunizaje seguro del Apollo 11, las tcnicascuantitativas ayudaron a asegurar que las ms de 300,000 piezas detrabajo realizadas por ms de 400,000 personas se integraran sinproblemas.


Muchos analistas cuantitativos inexpertos dan por sentado queuna vez que se define el pro-blema y se desarrolla un modelogeneral, el problema bsicamente est resuelto. Estas personastienden a creer que la preparacin de los datos es un paso trivialen el proceso y que puede ma-nejarlo fcilmente el personalgerencial. En realidad, este supuesto no podra estar ms alejado dela verdad, en particular cuando se trata de modelos a gran escalaque tienen varios valores de entrada de datos. Por ejemplo, unmodelo de programacin lineal de tamao moderado con 50 variables dedecisin y 25 restricciones podra tener ms de 1,300 elementos dedatos que deban identificarse en el paso de preparacin de losdatos. El tiempo requerido para preparar estos datos y laposibilidad de errores en la recoleccin de los mismos har del pasode preparacin de los datos una parte crucial del proceso delanlisis cuantitativo. A menudo se necesita una base de datos muygrande para apoyar al modelo matemtico, por lo que en el paso depreparacin de los datos tambin participan los especialistas ensistemas de informacin.


Los pasos de desarrollo del modelo y la solucin del modelo noson completamente independientes. Un analista utilizar ambos paraelaborar un modelo o representacin precisa del problema real yencontrar as una solucin para el modelo. Si en el paso deldesarrollo del modelo intentamos encontrar el modelo matemtico mspreciso y realista, podramos obtener un modelo tan grande ycomplejo que sera imposible obtener una so-lucin. En este caso espreferible un modelo ms sencillo, que se entienda con facilidad yque tenga una solucin ms fcil de obtener, incluso si la solucinrecomendada es slo una aproximacin y no la mejor decisin. A medidaque usted aprenda ms sobre los procedi-mientos cuantitativos desolucin, comprender mejor los tipos de modelos matemticos que sepueden desarrollar y resolver.


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