oposicioneseconomia.es
ES · CA
Bloc G · RR.HH.

Tema 57

La presa de decisions en l'empresa. Tipus de decisions. Incertesa i risc. Decisions en sistemes oberts.

Introducció

La presa de decisions constitueix l’essència mateixa de la direcció empresarial. Com va afirmar Herbert A. Simon (Premi Nobel d’Economia 1978), «dirigir és, fonamentalment, decidir». Tota organització, des d’un autònom fins a una multinacional com Inditex o Telefónica, s’estructura al voltant d’un flux continu de decisions que configuren la seua estratègia, els seus resultats i la seua supervivència.

En un entorn cada vegada més volàtil, incert, complex i ambigu —el conegut acrònim VUCA—, la capacitat de prendre decisions racionals, oportunes i ètiques es converteix en un avantatge competitiu de primera magnitud. Els xocs recents (crisi financera de 2008, pandèmia de la COVID-19, guerra a Ucraïna, tensions inflacionistes 2022-2024) han posat a prova la capacitat decisòria de les empreses espanyoles i europees.

Aquest tema, en connexió directa amb el Tema 58 (Planificació), el Tema 59 (Teories de l’organització) i el Tema 61 (Lideratge), aborda: (1) el concepte i característiques de la decisió empresarial; (2) la tipologia de decisions; (3) els entorns de decisió (certesa, risc, incertesa); (4) els models de decisió (racional, racionalitat limitada, polític, garbage can); (5) les tècniques quantitatives (arbres de decisió, matrius, valor esperat); i (6) la seua aplicació en sistemes oberts amb l’enfocament sistèmic.

1. Concepte i naturalesa de la decisió empresarial

1.1. Definició de decisió

La decisió és el procés cognitiu de selecció, entre dues o més alternatives possibles, d’aquella que es considera més idònia per a aconseguir un determinat objectiu, donades unes restriccions i un context específic. No hi ha decisió sense: (a) un agent decisor, (b) un objectiu, (c) un conjunt d’alternatives, (d) un entorn amb estats de la naturalesa i (e) un criteri d’elecció.

Herbert Simon (1947), en Administrative Behavior, va redefinir el management com a «ciència de la decisió»: els directius són essencialment decisors que processen informació i trien cursos d’acció. Aquesta visió va revolucionar l’enfocament clàssic (Taylor, Fayol), centrat en funcions administratives estàtiques, i va obrir les portes a la teoria del comportament organitzatiu.

1.2. Característiques de les decisions empresarials

a) Orientació a objectius: tota decisió ha de contribuir a la consecució d’un objectiu (benefici, quota, sostenibilitat).

b) Informació asimètrica i incompleta: rarament es disposa de tota la informació rellevant (Stiglitz i Akerlof, Nobel 2001).

c) Irreversibilitat parcial: moltes decisions generen costos enfonsats (sunk costs).

d) Impacte sobre stakeholders múltiples: treballadors, accionistes, clients, proveïdors, administració, societat.

e) Dimensió temporal: efectes a curt, mitjà i llarg termini, no sempre alineats.

f) Dimensió ètica: tota decisió econòmica incorpora judicis de valor (Amartya Sen, Nobel 1998).

1.3. Elements del problema de decisió (Luce i Raiffa, 1957)

Tot problema de decisió pot representar-se com una matriu amb:

Estratègies (E₁, E₂, …, Eₘ): accions entre les quals pot triar el decisor.

Estats de la naturalesa (N₁, …, Nₙ): situacions externes fora del seu control.

Resultats (Rᵢⱼ): conseqüència d’adoptar Eᵢ sota Nⱼ.

Probabilitats (pⱼ): versemblança de cada estat (en entorns de risc).

Matriu R[m×n] | Σ pⱼ = 1
Representació formal del problema de decisió (Luce i Raiffa, 1957)

Anatomia del problema

Elements del problema de decisió (Luce i Raiffa, 1957)

Símbol Descripció Exemple empresarial
Estratègies (Eᵢ) m alternatives entre les quals tria el decisorLlançar / no llançar un producte; obrir / no obrir botiga
Estats (Nⱼ) n situacions externes fora del control del decisorDemanda alta / mitjana / baixa; recessió / expansió
Resultats (Rᵢⱼ) Conseqüència d'adoptar Eᵢ sota NⱼBenefici en milers € de cada combinació
Probabilitats (pⱼ) Versemblança de cada estat (només en risc)P(demanda alta) = 0,4; P(mitjana) = 0,4; P(baixa) = 0,2
Criteri Regla d'elecció entre estratègiesVME en risc; Wald / Maximax / Hurwicz / Savage en incertesa
Tota matriu de decisió articula aquests cinc elements. Identificar-los és el primer pas abans d'aplicar qualsevol criteri.

2. Tipus de decisions empresarials

2.1. Classificació d'Ansoff (1965) — segons nivell jeràrquic

Igor Ansoff, en Corporate Strategy (1965), va proposar la classificació més influent:

a) Decisions estratègiques: afecten l’organització globalment, a llarg termini (3-10 anys), alta incertesa, irreversibles. Exemple: entrada d’Inditex al mercat xinés (2006) o llançament de Zara Home (2003).

b) Decisions tàctiques: d’abast departamental, mitjà termini (1-3 anys). Exemple: campanya publicitària estacional, obertura d’un punt de venda.

c) Decisions operatives: diàries, repetitives, programables, curt termini. Exemple: quota de producció setmanal, assignació de torns.

2.2. Classificació de Simon (1977) — segons estructuració

a) Programades (estructurades): repetitives, rutinàries, amb procediments estandarditzats (SOP). Poden automatitzar-se. Exemple: sistema de reposició automàtica d’estoc en Mercadona.

b) No programades (no estructurades): noves, úniques, amb alts nivells d’incertesa; exigeixen creativitat i judici directiu. Exemple: entrada d’Iberdrola al mercat eòlic marí (2007).

c) Semiestructurades: combinen elements d’ambdues (concessió de crèdit bancari, assignació de pressupostos).

2.3. Altres classificacions

Segons el nombre d’agents: individuals vs. grupals (consell d’administració, comités). Les grupals eviten biaixos individuals però pateixen groupthink (Janis, 1972) i polarització.

Segons reversibilitat: reversibles vs. irreversibles (fusió, liquidació).

Segons temporalitat: immediates, curt, mitjà i llarg termini.

Segons dependència: autònomes vs. seqüencials (cada decisió condiciona les següents, cas dels arbres de decisió).

Tipologia jeràrquica

Piràmide de decisions (Ansoff, 1965)

Piràmide jeràrquica de decisions (Ansoff, 1965)ESTRATÈGIQUESAlta direcció · 3-10 anysTÀCTIQUESDirecció mitjana · 1-3 anysOPERATIVESSupervisió · diàries / setmanalsIncertesa ↑ · Impacte ↑Poques / gransMoltes / xicotetes
Les decisions estratègiques són poques però de gran impacte i incertesa; les operatives, moltes i rutinàries. La piràmide és un mapa mental clàssic.

3. Entorns de decisió: certesa, risc i incertesa

3.1. Decisions en certesa

En entorns de certesa, el decisor coneix amb exactitud l’estat de la naturalesa; hi ha una única conseqüència per a cada alternativa. Són situacions hipotètiques, poc freqüents en la pràctica empresarial real, encara que serveixen com a punt de referència per a calibrar els altres entorns. L’elecció és directa: la millor alternativa per resultat.

Exemples: pagar una factura amb venciment determinat, triar entre dipòsits bancaris amb TAE coneguda i mateixa duració i garantia de dipòsit. A l’aula, les decisions en certesa són el primer esglaó didàctic per a introduir la lògica de la maximització abans d’incorporar probabilitats.

3.2. Decisions en risc

En entorns de risc, el decisor coneix (o pot estimar) les probabilitats objectives o subjectives dels estats. Frank Knight (Risk, Uncertainty and Profit, 1921) va ser el primer a distingir formalment «risc» (quantificable) d’«incertesa» (no quantificable), una distinció que continua sent de referència. El criteri més usat és el valor monetari esperat (VME) o expected monetary value, que pondera cada resultat per la seua probabilitat. Per a avaluar el risc s’utilitzen la variància, la desviació típica (indicadors de risc estadístic) i el coeficient de variació (CV = σ/VME), que permet comparar alternatives amb diferents escales. El Teorema de Bayes —essencial en l’anàlisi bayesiana de decisió— permet actualitzar probabilitats davant de nova informació (resultat d’un estudi de mercat, un prototip, etc.), amb la qual cosa l’arbre de decisió s’enriqueix amb branques d’«informació perfecta» o «informació mostral». Raiffa i Schlaifer van sistematitzar aquest enfocament als anys 60, i hui és la base de l’expected value of sample information (EVSI), utilitzat en assajos clínics, exploració petroliera i due diligence en M&A.

VME(Eᵢ) = Σⱼ pⱼ · Rᵢⱼ
Valor Monetari Esperat: suma ponderada dels resultats per les probabilitats dels estats

3.3. Decisions en incertesa

Frank Knight (1921) va distingir formalment risc (probabilitats conegudes) d’incertesa (desconegudes). Els criteris no probabilístics principals són:

• Laplace (raó insuficient): assumir equiprobabilitat. Mitjana aritmètica dels resultats.

• Wald o maximin: pessimista. Triar l’alternativa la pitjor conseqüència de la qual siga la millor entre les pitjors.

Maximax: optimista. Triar l’alternativa amb el millor resultat possible.

• Hurwicz (1951): combinació ponderada del millor i pitjor resultat mitjançant un coeficient α (optimisme).

• Savage (mínim penediment): minimitzar la màxima pèrdua d’oportunitat. Matriu de penediments.

H(Eᵢ) = α · max(Rᵢⱼ) + (1−α) · min(Rᵢⱼ)
Criteri de Hurwicz, α ∈ [0,1] reflecteix el grau d'optimisme

3.4. El criteri de Savage (mínim penediment)

El criteri de Savage construeix una matriu de penediments (regret matrix): per a cada estat de la naturalesa Nⱼ, es calcula la diferència entre el millor resultat possible en eixe estat i el resultat real obtingut amb cada estratègia. El decisor tria l’estratègia que minimitza el màxim penediment possible —d’ací la denominació minimax regret. És el criteri més sofisticat dels cinc perquè incorpora informació comparativa (quant perd respecte a la millor opció?) enfront de la mera avaluació de resultats absoluts. Luce i Raiffa (1957) l’inclouen com a criteri estàndard de l’anàlisi de decisió en condicions d’incertesa.

Criteris comparats

Els 5 criteris de decisió en incertesa

Lògica Fórmula Actitud Cas d'ús
Laplace Equiprobabilitat dels estatsMitjana aritmètica de RᵢⱼNeutral / imparcialSense informació sobre probabilitats
Wald (maximin) Tria el pitjor escenari possible i el maximitzamax(min Rᵢⱼ)Pessimista / conservadorDecisions crítiques irreversibles
Maximax Tria el millor escenari possiblemax(max Rᵢⱼ)Optimista / arriscatStartups, projectes d'alt potencial
Hurwicz Combina millor i pitjor resultat ponderats per αα·max + (1−α)·minAjustable segons optimismeQuan es vol calibrar l'aversió al risc
Savage (minimax regret) Minimitza el màxim penediment d'oportunitatmin(max de la matriu de penediments)Prudent / comparatiuQuan importa no quedar lluny de l'òptim
Cada criteri reflecteix una actitud diferent davant allò desconegut. L'opositor ha de saber calcular els 5 i justificar quan usar cadascun.

Exemple numèric

Aplicació dels 5 criteris — cas de benefici (milers €)

Criteris de decisió en incertesa — Exemple numèricBenefici (milers €) segons estat de demandaAlternativaBaixaMitjanaAltaWaldMaximaxA: Conservadora20304020 ✓40B: Moderada1050701070C: Expansiva−2060120−20120 ✓Interpretació:• Laplace (equiprob.): A=30, B=43,3, C=53,3 → C• Wald (pessimista): màx dels mínims → A (20)• Maximax (optimista): màx dels màxims → C (120)• Hurwicz (α=0,6): A=32, B=46, C=64 → C• Savage: avalua penediments d’oportunitat
La mateixa matriu dona decisions diferents segons el criteri triat: Laplace i Hurwicz afavoreixen C; Wald prefereix A; Maximax també C; Savage exigeix calcular penediments.

4. Models de decisió

4.1. Model racional (Von Neumann-Morgenstern, 1944)

El model racional pur, formalitzat per Von Neumann i Morgenstern en Theory of Games and Economic Behavior (1944), assumeix que el decisor: (1) té informació completa, (2) coneix totes les alternatives, (3) té preferències transitives i consistents, (4) maximitza una funció d’utilitat esperada. Etapes: identificació → objectius → generació d’alternatives → avaluació → elecció → implementació → control.

4.2. Racionalitat limitada (Simon, 1947)

Simon va formular la crítica definitiva: els decisors humans tenen racionalitat limitada (bounded rationality) per (a) capacitat cognitiva finita, (b) informació incompleta, (c) temps limitat. No maximitzen, sinó que satisfan (satisficing): accepten la primera alternativa que compleix uns mínims aspiracionals.

Desenvolupat per l’economia conductual de Kahneman i Tversky (Nobel 2002) i Thaler (Nobel 2017), que documenten biaixos sistemàtics: aversió a la pèrdua, efecte d’ancoratge, disponibilitat, status quo, sobreconfiança.

Daniel Kahneman, en Pensar ràpid, pensar a poc a poc (2011), distingeix el Sistema 1 (ràpid, intuïtiu, automàtic, propens a heurístiques i biaixos) i el Sistema 2 (lent, deliberat, analític). Les decisions empresarials sota pressió tendeixen a activar el Sistema 1, generant els biaixos documentats: aversió a la pèrdua (les pèrdues fan mal el doble del que produeix plaer un guany equivalent), efecte d’ancoratge (la primera xifra mencionada ancora el judici posterior), biaix de disponibilitat (se sobreestimen els esdeveniments recents o cridaners), biaix de confirmació i sobreconfiança directiva. Richard Thaler i Cass Sunstein, en Nudge (2008), van desenvolupar l’arquitectura d’elecció (choice architecture) com a instrument per a millorar les decisions individuals i organitzatives sense restringir la llibertat: xicotets canvis en la presentació de les opcions (el nudge) poden induir decisions més racionals. Aquesta perspectiva ha influït en el disseny de polítiques públiques (UK Behavioural Insights Team, 2010) i en la gestió de recursos humans —des del disseny de plans de pensions d’empresa fins als sistemes d’avaluació de l’acompliment. La implicació pràctica per al directiu és doble: reconéixer els seus propis biaixos (desbiasing) i dissenyar processos de decisió que els esmorteïsquen: protocols formals, «red teams» que defensen l’alternativa oposada, temps de reflexió obligatoris davant de decisions irreversibles.

4.3. Models polític i garbage can

El model polític (Allison, 1971; Pfeffer, 1981) concep l’organització com una coalició de grups d’interés amb objectius divergents. Les decisions són resultat de negociacions, aliances i exercici de poder. Enfront del model racional, que pressuposa un decisor únic amb funció d’utilitat definida, el model polític reconeix que en les grans organitzacions els «decisors» són múltiples i els seus interessos rarament convergeixen de forma espontània. Les fusions empresarials fallides —com la de Daimler-Chrysler (1998-2007)— il·lustren la primacia de les disputes de poder sobre l’anàlisi racional.

El model del «cubell de fem» (garbage can), de Cohen, March i Olsen (1972), descriu organitzacions anàrquiques on problemes, solucions, participants i ocasions es troben aleatòriament. Les solucions sovint precedeixen els problemes. Aquest model resulta especialment rellevant en universitats, administracions públiques i organitzacions amb objectius ambigus: la tria d’una solució no és el resultat d’una anàlisi, sinó de la coincidència temporal dels quatre fluxos (problems, solutions, participants, choice opportunities) en el mateix «cubell».

Convé afegir una perspectiva contemporània sobre els entorns de decisió digital. La transformació de la banca espanyola en l’última dècada il·lustra els quatre models en paral·lel: CaixaBank va decidir la seua fusió amb Bankia (2021) combinant una anàlisi racional (VME positiu per economies d’escala estimades en 770 M€ anuals), les pressions de la tecnoestructura interna (model polític), els biaixos d’ancoratge sobre preus de fusió (racionalitat limitada) i la coincidència d’una finestra regulatòria favorable —l’«ocasió» del model garbage can. Així mateix, la irrupció d’eines d’intel·ligència artificial per a suport a la decisió —com els sistemes de decision intelligence que combinen machine learning amb anàlisi d’escenaris— no elimina la racionalitat limitada: desplaça l’heurística humana a la selecció i parametrització del model, on els biaixos de qui dissenya el sistema s’amplifiquen a escala. L’informe Microsoft WorkLab 2023 documenta que, fins i tot amb suport d’IA, el 63 % dels directius reconeixen prendre decisions estratègiques amb informació insuficient, ratificant la vigència del concepte de Simon tres quarts de segle després de la seua formulació.

Models de decisió

Quatre models — de l'òptim a l'anàrquic

Quatre models — de l'òptim a l'anàrquic DECISIÓ com es tria? Racional Von Neumann 1944 Rac. limitada Simon 1947 Polític Allison 1971 Garbage can Cohen-March 1972
L'eix de racionalitat decreix d'esquerra a dreta: del decisor omniscient al flux atzarós de solucions i problemes.

5. L'arbre de decisió: tècnica fonamental

5.1. Concepte i utilitat

L’arbre de decisió és una representació gràfica seqüencial d’un problema amb: nodes de decisió (quadrats ▪), nodes d’atzar (cercles ●) i resultats terminals (triangles ▲). Formalitzat per Howard Raiffa (1968) en Decision Analysis.

Especialment útil per a decisions seqüencials multietapa: llançament de producte amb fase pilot, plans d’inversió per fases, litigi vs. negociació.

5.2. Algorisme — backward induction

Resolució per inducció cap arrere: (1) avaluar els nodes terminals; (2) en els nodes d’atzar, calcular VME; (3) en els nodes de decisió, triar el major VME (beneficis) o menor (costos); (4) recórrer l’arbre fins al node inicial.

Backward induction

Arbre de decisió — llançar un nou producte?

Arbre de decisió: llançar un nou producte? (Raiffa, 1968)DDecisióLlançar (−100)CDemanda?Alta (p=0,4)+400Mitjana (p=0,4)+150Baixa (p=0,2)−80No llançar0Càlcul del VME:Llançar = −100 + 0,4(400)+ 0,4(150) + 0,2(−80)= −100+160+60−16= +104 (milers €)No llançar = 0→ DECISIÓ: llançar ✓
Inducció cap arrere: es calcula el VME del node d'atzar (+260 esperat) i se li resta la inversió de llançament (−100), donant VME = +104 > 0 → llançar. Raiffa, H. (1968), Decision Analysis.

6. Decisions en sistemes oberts i enfocament sistèmic

6.1. Teoria general de sistemes (Bertalanffy, 1968)

Ludwig von Bertalanffy va formular en General System Theory (1968) que les organitzacions són sistemes oberts que interactuen amb l’entorn mitjançant inputs (recursos, informació, capital) i outputs (productes, serveis, residus). Característiques: totalitat (el tot és més que la suma de les parts), sinergia, equifinalitat (diferents camins poden portar al mateix resultat), retroalimentació (feedback) i homeòstasi (tendència a l’equilibri dinàmic).

Les decisions, en un sistema obert, no són aïllables: generen feedback i interaccions en cascada. La decisió de Volkswagen de manipular les emissions dels seus vehicles dièsel (cas Dieselgate, 2015) il·lustra com una decisió operativa pot desencadenar conseqüències sistèmiques en reputació, regulació, litigis i valor accionarial, afectant tota la cadena de valor. És necessari un enfocament holístic que considere externalitats, stakeholders i horitzons temporals múltiples, en consonància amb els marcs de sostenibilitat ESG i els informes CSRD.

6.2. Decisions en entorns VUCA

• Anàlisi d’escenaris (Shell, 1970): construir 3-4 futurs plausibles i avaluar robustesa.

• Real options (Myers, 1977; Dixit i Pindyck, 1994): tractar decisions com a opcions financeres que incorporen flexibilitat.

• Simulació Monte Carlo: generar milers de trajectòries aleatòries per a estimar distribucions de resultats.

• IA i big data: algorismes de machine learning aplicats a decisions comercials i logístiques (Inditex usa IA per a predir demanda en les 5.800 botigues Zara).

Sistema obert: Inputs → Transformació → Outputs + Feedback
Bertalanffy, 1968. Les decisions han de considerar retroalimentacions i externalitats

Decisions en entorns VUCA

Quatre tècniques per a decidir sota incertesa estructural

Lògica Origen Cas típic
Anàlisi d'escenaris Construir 3-4 futurs plausibles i avaluar robustesa de cada estratègiaShell, 1970 (planificació estratègica)Política energètica, plans a 10 anys
Real options Tractar decisions com a opcions financeres que incorporen flexibilitat (esperar, abandonar, expandir)Myers, 1977; Dixit i Pindyck, 1994R+D farmacèutic, mineria, startups
Simulació Monte Carlo Generar milers de trajectòries aleatòries per a estimar distribució de resultatsMètodes numèrics (Ulam-Von Neumann, 1946)Valoració de projectes, risc financer
IA i big data Algorismes de machine learning aplicats a decisions comercials i logístiquesAuge des de 2010 (deep learning)Inditex predeix demanda en 5.800 botigues Zara
Cada tècnica respon a un perfil diferent d'incertesa: estructural (escenaris), opcional (real options), estadística (Monte Carlo) o predictiva (IA / big data).

Conclusió

La presa de decisions és, en la formulació canònica d’Herbert Simon (Nobel 1978), l’essència mateixa de la direcció. No és una activitat marginal que ocorre entre reunions i correus: és el teixit continu del qual estan fetes la planificació, l’organització, el lideratge i el control. Entendre com es decideix en l’empresa implica dominar tant els instruments formals (matriu de decisió, arbre, criteris d’incertesa) com les limitacions cognitives i organitzatives que fan que les decisions reals s’allunyen sistemàticament del model racional pur.

Al llarg del tema s’ha presentat la presa de decisions com l’activitat central de la direcció empresarial, en la línia de Simon (1947). La sistematització del problema (alternatives, estats, resultats, probabilitats) permet aplicar tècniques rigoroses: matrius, criteris en incertesa (Laplace, Wald, Hurwicz, Savage) i arbres de decisió seqüencials (Raiffa, 1968).

El tema ha recorregut els eixos següents. Primer, l’anatomia del problema de decisió: agent, alternatives, estats, resultats i probabilitats, segons la formalització de Luce i Raiffa (1957). Segon, la tipologia de decisions: la classificació jeràrquica d’Ansoff (1965) —estratègica, tàctica, operativa— i la de Simon (1977) segons estructuració —programada, no programada, semiestructurada. Tercer, els entorns de decisió i els seus criteris: en certesa (directe), en risc (VME de Von Neumann-Morgenstern, 1944; actualització bayesiana de Raiffa-Schlaifer) i en incertesa (Laplace, Wald, Maximax, Hurwicz, Savage). Quart, els models de decisió organitzativa: racional pur, racionalitat limitada (Simon), polític (Allison, 1971) i garbage can (Cohen, March i Olsen, 1972). Cinqué, l’arbre de decisió com a eina d’anàlisi seqüencial i l’enfocament de sistemes oberts (Bertalanffy).

La tipologia d’Ansoff i la classificació de Simon ofereixen mapes jeràrquics útils a l’aula. Els models alternatius —racionalitat limitada, polític, garbage can— corregeixen les limitacions del model racional i connecten amb l’economia conductual. L’enfocament sistèmic de Bertalanffy obliga a concebre l’empresa com un sistema obert davant un entorn VUCA. Els reptes actuals —transició ecològica, digitalització, IA— exigeixen decisions robustes, flexibles i ètiques.

Aquest tema és fundacional per a la resta del Bloc G. La presa de decisions estratègiques pressuposa la planificació del Tema 58; els models polític i de racionalitat limitada remeten a les teories organitzatives del Tema 59; les decisions en incertesa reapareixen en l’anàlisi d’inversions (Temes 68-69) i en la gestió del risc financer. El model garbage can connecta amb la cultura organitzativa del Tema 62 i amb el canvi del Tema 60.

Idea clau per a l’opositor: «El decisor real no maximitza, satisfà» (Simon, 1947); els criteris d’incertesa no són algorismes infal·libles sinó actituds davant allò desconegut —el que avaluarà l’examen és la capacitat de triar el criteri correcte segons el perfil del decisor i justificar l’elecció.

Bibliografía
  1. SIMON, H.A. (1947): Administrative Behavior, Macmillan [trad. El comportamiento administrativo, Aguilar, 1972].
  2. VON NEUMANN, J. i MORGENSTERN, O. (1944): Theory of Games and Economic Behavior, Princeton Univ. Press.
  3. LUCE, R.D. i RAIFFA, H. (1957): Games and Decisions, John Wiley.
  4. ANSOFF, H.I. (1965): Corporate Strategy, McGraw-Hill.
  5. RAIFFA, H. (1968): Decision Analysis, Addison-Wesley.
  6. KNIGHT, F.H. (1921): Risk, Uncertainty and Profit, Houghton Mifflin.
  7. COHEN, M., MARCH, J. i OLSEN, J. (1972): «A Garbage Can Model of Organizational Choice», ASQ 17(1).
  8. KAHNEMAN, D. (2011): Pensar rápido, pensar despacio, Debate.
  9. THALER, R. i SUNSTEIN, C. (2008): Nudge, Taurus.
  10. BERTALANFFY, L. von (1968): General System Theory, Braziller.
  11. IBORRA, M. et al. (2019): Fundamentos de dirección de empresas, 3a ed., Paraninfo.
  12. Reial Decret 243/2022 (currículum Batxillerat — Empresa i DMN).

Síntesi del tema

El one-pager de síntesi del tema, per a un repàs ràpid.

Eina inclosa en la subscripció.

Subscriu-te · 25 €/mes

Mira una síntesi completa d’exemple →

Preguntes freqüents

Quina diferència hi ha entre risc i incertesa?

Knight (1921) va distingir formalment els dos: en risc es coneixen o s'estimen les probabilitats dels estats de la naturalesa i s'aplica el valor monetari esperat; en incertesa les probabilitats es desconeixen i es recorre a criteris com Laplace, Wald, Maximax, Hurwicz o Savage.

Quins són els cinc criteris de decisió en incertesa?

Laplace (equiprobabilitat, mitjana aritmètica), Wald o maximin (pessimista: la millor de les pitjors conseqüències), Maximax (optimista: el millor resultat possible), Hurwicz (combinació ponderada de millor i pitjor mitjançant α) i Savage o mínim penediment (minimitzar el màxim penediment amb una matriu de penediments).

Com es resol un arbre de decisió?

L'arbre de decisió, formalitzat per Raiffa (1968), representa nodes de decisió, nodes d'atzar i resultats terminals. Es resol per inducció cap arrere (backward induction): s'avaluen els nodes terminals, es calcula el VME en els nodes d'atzar i es tria el major VME en els nodes de decisió.

Què aporta la racionalitat limitada de Simon?

Simon va sostindre que el decisor humà no maximitza, sinó que satisfà (satisficing): per la seua capacitat cognitiva finita, informació incompleta i temps limitat, accepta la primera alternativa que compleix uns mínims aspiracionals. L'economia conductual de Kahneman i Thaler va ampliar esta visió documentant biaixos sistemàtics.