Evaluación de decisiones

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Mi padre, como gran jugador de mus, decía que la base del juego consiste en predecir al contrario y que lo peor es jugar con novatos, porque son impredecibles. De repente ganando ellos 33 a 10 les sueltas un órdago a la grande sin tener nada en la mano. Te lo ven y ganan con un rey y un caballo. Te han ganado, pero explícales ahora que han jugado mal.

Para el que no sea jugador de mus, explicar que en la situación descrita los novatos llevan ventaja y están cerca de ganar el juego. En esta situación los que van perdiendo suelen apostar muy fuerte, esperando la renuncia de la otra parte que no se atreverá a jugarse el juego a una mano, ya que la tienen casi ganada. Así que a menos que no tengas tres reyes en la mano, no entrarás en un órdago. Los novatos entran con una mano relativamente pobre. Tenían muchas opciones de perder el juego en esa mano, y más teniendo ventaja. Es como si en un partido de futbol ganando 3-1 y a diez minutos del final el contrario te pide jugarte el partido a cara o cruz. Si aceptas estás tomando una mala decisión, aunque luego ganes.

Este ejemplo me sirve de entradilla para el tema de hoy: la evaluación de decisión. Es decir, cómo podemos saber si lo que se ha decidido es bueno o no. ¿Cómo podemos tomar buenas decisiones?

¿Qué es una buena decisión?

La buena decisión no es la que nos lleva a un mejor resultado, sino la que, con la información que teníamos nos ofrece más garantías de llegar a un buen resultado. Así, en el ejemplo del mus, jugarte una partida que tienes casi ganada, a una mano pobre, es una mala decisión. Aunque luego resulte que aceptando han ganado, con lo que el resultado de la decisión es bueno, la decisión sigue siendo mala.

Debemos tener esto siempre claro. Si no, el resto del artículo os va a sonar a un sinsentido. Vamos a ver las normas que rigen una buena decisión.

El pasado no importa

La primera norma en la toma de decisiones es que lo sucedido no importa. La decisión es sobre lo que pasará en el futuro. El pasado te servirá para poder hacer una estimación mejor de lo que pasará en el futuro, pero no debe ser la base de tu decisión. El siguiente ejemplo ilustra a lo que me refiero:

Un carpintero recibe un encargo de hacer una mesa muy especial, por 1.000 €. El carpitero tras dos meses de trabajo cae en la cuenta de que lleva invertido 700 € en la mesa y que todavía le falta la mitad del trabajo. Por lo que llama al cliente y decide no hacer la mesa, ya que estima que al final se habrá gastado 1.400 € en la mesa.

Seguramente ya habrás visto el fallo del carpintero. Aparte de quedar muy mal con el cliente, el cálculo del carpitenro está mal hecho. Los 700 € son parte del pasado. Ya nada puede hacer para recuperarlos. La decisión de continuar o no consiste en gastar 700 € más para ganar 1.000 €. Si hubiese continuado habría perdido 400 €. Al parar ha perdido 700 €. 

Este ejemplo también se puede ver al revés, como en el siguiente ejemplo:

Una empresa de software decide arrancar un proyecto por el que esperan gastar 20.000 € y ganar 30.000 €. Al cabo de un año, y tras 35.000 € gastados caen en la cuenta de que no han llegado ni a la mitad. Pero con esa cantidad de dinero invertida, deciden continuar, porque no hacerlo sería el equivalente a tirar los 35.000 € que ya están invertidos.

Otro caso de error, y este es más común de lo que parece. Los 35.000 € ya están tirados. No los vas a recuperar. La decisión es sobre si gastar más de 35,000 € más, para recibir 30.000 €, o no. La decisión correcta es parar el proyecto y no seguir quemando dinero.

En un caso con números es fácil ver que el pasado no importa. Pero en otros casos no es tan sencillo. No es cuestión de si ha ido mal o bien, sino de si irá bien o mal.

No se puede predecir el futuro

No tenemos una bola mágica para ver el futuro. Pero sí que podemos ver qué podría pasar y estimar la probabilidad de que pase. Una decisión no debe basarse en un “creo que pasará esto”. Sino en evaluar qué cosas pueden pasar y dar una probabilidad a cada una. Por ejemplo, podemos hacer un plan de pruebas exhaustivo que retrase la entrega un mes, o salir a producción con un plan más simple. No hay que preguntarse “¿Crees que sin el plan de pruebas fallará?”. Eso es predecir el futuro, y no se puede. Lo que hay que preguntarse es “¿Qué probabilidad hay de que falle sin un buen plan de pruebas?”. Y basaremos el análisis en estas probabilidades.

Un ejemplo para ilustrarlo:

Una empresa acaba de terminar un producto estrella, tiene dos opciones sacarlo en enero o en febrero. Si lo saca en enero tendrá un mes más de ingresos. Pero si lo saca en febrero le dará tiempo a hacer un plan de pruebas exhaustivo, que garantice que no haya que retirar los productos ya vendidos. Los analistas dicen que no creen que falle el producto, aunque no se haga el plan de pruebas. Así que tiran adelante, porque lo más probable es que si no hacen el plan de pruebas, consigan el mes extra de ingresos.

Aquí hay un error de bulto, han intentado predecir el futuro. Pero pueden equivocarse. Deben medir la probabilidad de que falle, y sobre eso hacer un análisis estadístico.

Bases de una toma de decisión

Como se debe tomar una decisión. Primero de todo tenemos varias opciones, y para cada opción tendremos varios posibles escenarios.

Usando el ejemplo del capítulo anterior, tenemos las siguientes opciones y escenarios:

  • Opción A: Lanzar el producto en enero.
    • Escenario A.1: No hay problemas y ganamos un mes extra de ingresos.
    • Escenario A.2: Hay problemas y tenemos importantes pérdidas por retirar el producto e impacto en la imagen de la empresa.
  • Opción B: Hacer el plan de pruebas y lanzar el producto en febrero.
    • Escenario B.1: No hay problemas, pero lanzamos el producto en febrero por lo que no hay ingresos extra en enero.
    • Escenario B.2: Aún y con pruebas, el producto falla con importantes pérdidas.

El siguiente paso es puntuar con un indicador el resultado de cada escenario. Si puede ser en moneda mejor. Los analistas indican que los escenarios suponen:

  • Opción A:
    • Escenario A.1: 100.000 € de ingresos extra.
    • Escenario A.2: -5.000.000 € en pérdidas.
  • Opción B:
    • Escenario B.1: -20.000 € por gastos en el plan de pruebas y sin ingresos extra.
    • Escenario B.2: -5.000.000 € en pérdidas.

El siguiente paso es estimar la probabilidad de cada escenario. Las probabilidades dentro de cada opción deben sumar el 100%. Los analistas en el ejemplo determinan:

  • Opción A:
    • Escenario A.1: 90 %
    • Escenario A.2: 10 %
  • Opción B:
    • Escenario B.1: 99,9 %
    • Escenario B.2: 0,1%

La siguiente tarea es multiplicar cada probabilidad por el impacto que se ha determinado y sumar todas las contribuciones a la opción:

  • Opción A:
    • Escenario A.1: 90% * 100.000 = 90.000 €
    • Escenario A.2: 10% * -5.000.000 = -500.000 €
    • TOTAL Opción A: -410.000 €
  • Opción B:
    • Escenario B.1: 99,9% * -20.000 € = -19,980 €
    • Escenario B.2: 0,1% * -5.000.000 € = -5.000 €
    • TOTAL Opción B: -24.980 €

La opción con mayor índice es la opción correcta. La opción A, estadísticamente nos ofrecerá una pérdidas de 410.000 € en promedio. La opción B nos ofrecerá unas pérdidas de casi -25.000 €. Por lo tanto es mucho mejor opción la B. Por supuesto esto son pérdidas sobre los ingresos que se esperan recibir.

Esto ya es una decisión tomada a conciencia. A lo mejor la empresa toma la opción A y no tiene problemas. Pero fue una mala decisión, porque puso en riesgo a la empresa.

El tiempo no da la razón

Ya lo he dicho varias veces en el artículo. El resultado de la decisión no es lo correcto. Me da rabia cuando critican o ensalzan un partido político porque una decisión que tomaron demostró que daba un buen o mal resultado. Eso no es motivo de criticar. A lo mejor con la información que tenían lo que se esperaba animaba a tomar esa decisión, o no. Eso es lo que habría que preguntarse. Lo otro lo único que nos dice es que han tenido o no, suerte.

Pues lo mismo que con las decisiones. Es cierto que si tomas buenas decisiones, te saldrá más veces bien, que mal. De eso se trata. Si siempre te sale mal es que no has estimado correctamente los impactos y las probabilidades.

Volviendo al primer ejemplo, no importa si los novatos han ganado, han jugado mal. Y no porque ganen, significa que la decisión ha sido buena.

Aplicado a la gestión de riesgos

La aplicación es directa a la gestión de riesgos. Cuando se detecta un riesgo hay que decidir como gestionarlo. Y esto puede suponer el asumir el riesgo o el mitigarlo. Asumir el riesgo puede implicar un coste. Mitigarlo es un coste menor, pero seguro que tenemos ese coste. ¿Cual es mejor opción?

Al final hablamos de una toma de una decisión que tenemos que evaluar. Y todo lo explicado en este artículo, es de aplicación.

Matando moscas a cañonazos

Por supuesto, hacer el análisis que planteo tiene un coste. Pueden ser horas de varias personas sopesando una u otra opción. Si la decisión tiene impactos menores al coste del análisis, la intuición será nuestro mejor aliado. Es para decisiones con mucho impacto, en el que este análisis cobra sentido.

About author

Jose M. Huerta

Jose es Gestor de Proyectos y Gestor de Servicios en Mallorca. Es Ingeniero de Telecomunicaciones y obtuvo el Master of Advanced Studies durante su etapa como investigador. Pero no tardó en abandonar ese mundo y meterse de cabeza en el mundo de las Tecnologías de la Información. Está certificado como ITIL Expert y va en camino de certificarse como PMP. Tiene amplia experiencia en gestión de servicios, clásica e integrada con desarrollo, gestión de proyectos, usando metodologías clásicas y ágiles, gestión de programas y portfolios, gestión de grandes grupos de personas, localizadas y off-shore, sin dejar de perder de vista el lado técnico y freak del sector. Ha trabajado en varias empresas del sector con distintos roles en áreas tanto de gestión de servicios de soporte como de equipos de desarrollo. Actualmente trabaja en Idiso, empresa de servicios de distribución hotelera, como responsable del equipo de desarrollo web.

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