Tema 57
La toma de decisiones en la empresa. Tipos de decisiones. Incertidumbre y riesgo. Decisiones en sistemas abiertos.
Introducción
La toma de decisiones constituye la esencia misma de la dirección empresarial. Como afirmó Herbert A. Simon (Premio Nobel de Economía 1978), «dirigir es, fundamentalmente, decidir». Toda organización, desde un autónomo hasta una multinacional como Inditex o Telefónica, se estructura en torno a un flujo continuo de decisiones que configuran su estrategia, sus resultados y su supervivencia.
En un entorno cada vez más volátil, incierto, complejo y ambiguo —el conocido acrónimo VUCA—, la capacidad de tomar decisiones racionales, oportunas y éticas se convierte en una ventaja competitiva de primera magnitud. Los choques recientes (crisis financiera de 2008, pandemia de la COVID-19, guerra en Ucrania, tensiones inflacionistas 2022-2024) han puesto a prueba la capacidad decisoria de las empresas españolas y europeas.
Este tema, en conexión directa con el Tema 58 (Planificación), el Tema 59 (Teorías de la organización) y el Tema 61 (Liderazgo), aborda: (1) el concepto y características de la decisión empresarial; (2) la tipología de decisiones; (3) los entornos de decisión (certeza, riesgo, incertidumbre); (4) los modelos de decisión (racional, racionalidad limitada, político, garbage can); (5) las técnicas cuantitativas (árboles de decisión, matrices, valor esperado); y (6) su aplicación en sistemas abiertos con el enfoque sistémico.
1. Concepto y naturaleza de la decisión empresarial
1.1. Definición de decisión
La decisión es el proceso cognitivo de selección, entre dos o más alternativas posibles, de aquella que se considera más idónea para alcanzar un determinado objetivo, dadas unas restricciones y un contexto específico. No hay decisión sin: (a) un agente decisor, (b) un objetivo, (c) un conjunto dealternativas, (d) un entorno con estados de la naturaleza y (e) un criterio de elección.
Herbert Simon (1947), en Administrative Behavior, redefinió el management como «ciencia de la decisión»: los directivos son esencialmente decisores que procesan información y eligen cursos de acción. Esta visión revolucionó el enfoque clásico (Taylor, Fayol), centrado en funciones administrativas estáticas, y abrió las puertas a la teoría del comportamiento organizativo.
1.2. Características de las decisiones empresariales
a) Orientación a objetivos: toda decisión debe contribuir a la consecución de un objetivo (beneficio, cuota, sostenibilidad).
b) Información asimétrica e incompleta: raramente se dispone de toda la información relevante (Stiglitz y Akerlof, Nobel 2001).
c) Irreversibilidad parcial: muchas decisiones generan costes hundidos (sunk costs).
d) Impacto sobre stakeholders múltiples: trabajadores, accionistas, clientes, proveedores, administración, sociedad.
e) Dimensión temporal: efectos a corto, medio y largo plazo, no siempre alineados.
f) Dimensión ética: toda decisión económica incorpora juicios de valor (Amartya Sen, Nobel 1998).
1.3. Elementos del problema de decisión (Luce y Raiffa, 1957)
Todo problema de decisión puede representarse como una matriz con:
• Estrategias (E₁, E₂, …, Eₘ): acciones entre las cuales puede elegir el decisor.
• Estados de la naturaleza (N₁, …, Nₙ): situaciones externas fuera de su control.
• Resultados (Rᵢⱼ): consecuencia de adoptar Eᵢ bajo Nⱼ.
• Probabilidades (pⱼ): verosimilitud de cada estado (en entornos de riesgo).
2. Tipos de decisiones empresariales
2.1. Clasificación de Ansoff (1965) — según nivel jerárquico
Igor Ansoff, en Corporate Strategy (1965), propuso la clasificación más influyente:
a) Decisiones estratégicas: afectan a la organización globalmente, a largo plazo (3-10 años), alta incertidumbre, irreversibles. Ejemplo: entrada deInditex al mercado chino (2006) o lanzamiento de Zara Home (2003).
b) Decisiones tácticas: de alcance departamental, medio plazo (1-3 años). Ejemplo: campaña publicitaria estacional, apertura de un punto de venta.
c) Decisiones operativas: diarias, repetitivas, programables, corto plazo. Ejemplo: cuota de producción semanal, asignación de turnos.
2.2. Clasificación de Simon (1977) — según estructuración
a) Programadas (estructuradas): repetitivas, rutinarias, con procedimientos estandarizados (SOP). Pueden automatizarse. Ejemplo: sistema de reposición automática de stock en Mercadona.
b) No programadas (no estructuradas): nuevas, únicas, con altos niveles de incertidumbre; exigen creatividad y juicio directivo. Ejemplo: entrada deIberdrola al mercado eólico marino (2007).
c) Semiestructuradas: combinan elementos de ambas (concesión de crédito bancario, asignación de presupuestos).
2.3. Otras clasificaciones
Según el número de agentes: individuales vs. grupales (consejo de administración, comités). Las grupales evitan sesgos individuales pero padecen groupthink (Janis, 1972) y polarización.
Según reversibilidad: reversibles vs. irreversibles (fusión, liquidación).
Según temporalidad: inmediatas, corto, medio y largo plazo.
Según dependencia: autónomas vs. secuenciales (cada decisión condiciona las siguientes, caso de los árboles de decisión).
3. Entornos de decisión: certeza, riesgo e incertidumbre
3.1. Decisiones en certeza
En entornos de certeza, el decisor conoce con exactitud el estado de la naturaleza; hay una única consecuencia para cada alternativa. Son situaciones hipotéticas, poco frecuentes. La elección es directa: la mejor alternativa por resultado.
Ejemplos: pagar una factura con vencimiento determinado, elegir entre depósitos bancarios con TAE conocida y misma duración y garantía.
3.2. Decisiones en riesgo
En entornos de riesgo, el decisor conoce (o puede estimar) las probabilidades objetivas o subjetivas de los estados. El criterio más usado es el valor monetario esperado (VME). Para evaluar el riesgo se usan la varianza, la desviación típica y el coeficiente de variación. El Teorema de Bayes permite actualizar probabilidades ante nueva información.
3.3. Decisiones en incertidumbre
Frank Knight (1921) distinguió formalmente riesgo (probabilidades conocidas) deincertidumbre (desconocidas). Los criterios no probabilísticos principales son:
• Laplace (razón insuficiente): asumir equiprobabilidad. Media aritmética de los resultados.
• Wald o maximin: pesimista. Elegir la alternativa cuya peor consecuencia sea la mejor entre las peores.
• Maximax: optimista. Elegir la alternativa con el mejor resultado posible.
• Hurwicz (1951): combinación ponderada del mejor y peor resultado mediante un coeficiente α (optimismo).
• Savage (mínimo arrepentimiento): minimizar la máxima pérdida de oportunidad. Matriz de arrepentimientos.
4. Modelos de decisión
4.1. Modelo racional (Von Neumann-Morgenstern, 1944)
El modelo racional puro, formalizado por Von Neumann y Morgenstern en Theory of Games and Economic Behavior (1944), asume que el decisor: (1) tiene información completa, (2) conoce todas las alternativas, (3) tiene preferencias transitivas y consistentes, (4) maximiza una función de utilidad esperada. Etapas: identificación → objetivos → generación de alternativas → evaluación → elección → implementación → control.
4.2. Racionalidad limitada (Simon, 1947)
Simon formuló la crítica definitiva: los decisores humanos tienen racionalidad limitada (bounded rationality) por (a) capacidad cognitiva finita, (b) información incompleta, (c) tiempo limitado. No maximizan, sino que satisfacen (satisficing): aceptan la primera alternativa que cumple unos mínimos aspiracionales.
Desarrollado poreconomía conductual de Kahneman y Tversky (Nobel 2002) y Thaler (Nobel 2017), que documentan sesgos sistemáticos: aversión a la pérdida, efecto de anclaje, disponibilidad, status quo, sobreconfianza.
4.3. Modelos político y garbage can
El modelo político (Allison, 1971; Pfeffer, 1981) concibe la organización como una coalición de grupos de interés con objetivos divergentes. Las decisiones son resultado de negociaciones, alianzas y ejercicio de poder.
El modelo del «cubo de basura» (garbage can), de Cohen, March y Olsen (1972), describe organizaciones anárquicas donde problemas, soluciones, participantes y ocasiones se encuentran aleatoriamente. Las soluciones a menudo preceden a los problemas.
5. El árbol de decisión: técnica fundamental
5.1. Concepto y utilidad
L’árbol de decisión es una representación gráfica secuencial de un problema con: nodos de decisión (cuadrados ▪), nodos de azar (círculos ●) y resultados terminales (triángulos ▲). Formalizado por Howard Raiffa (1968) en Decision Analysis.
Especialmente útil para decisiones secuenciales multietapa: lanzamiento de producto con fase piloto, planes de inversión por fases, litigio vs. negociación.
5.2. Algoritmo — backward induction
Resolución por inducción hacia atrás: (1) evaluar los nodos terminales; (2) en los nodos de azar, calcular VME; (3) en los nodos de decisión, elegir el mayor VME (beneficios) o menor (costes); (4) recorrer el árbol hasta el nodo inicial.
6. Decisiones en sistemas abiertos y enfoque sistémico
6.1. Teoría general de sistemas (Bertalanffy, 1968)
Ludwig von Bertalanffy formuló que las organizaciones son sistemas abiertos que interactúan con el entorno mediante inputs (recursos, información) y outputs (productos, residuos). Características: totalidad, sinergia, equifinalidad, retroalimentación (feedback) y homeostasis.
Las decisiones, en un sistema abierto, no son aislables: generan feedback e interacciones. Es necesario un enfoque holístico que considere externalidades y stakeholders.
6.2. Decisiones en entornos VUCA
• Análisis de escenarios (Shell, 1970): construir 3-4 futuros plausibles y evaluar robustez.
• Real options (Myers, 1977; Dixit y Pindyck, 1994): tratar decisiones como opciones financieras que incorporan flexibilidad.
• Simulación Monte Carlo: generar miles de trayectorias aleatorias para estimar distribuciones de resultados.
• IA y big data: algoritmos de machine learning aplicados a decisiones comerciales y logísticas (Inditex usa IA para predecir demanda en las 5.800 tiendas Zara).
Conclusión
A lo largo del tema se ha presentado la toma de decisiones como la actividad central de la dirección empresarial, en la línea de Simon (1947). La sistematización del problema (alternativas, estados, resultados, probabilidades) permite aplicar técnicas rigurosas: matrices, criterios en incertidumbre (Laplace, Wald, Hurwicz, Savage) y árboles de decisión secuenciales (Raiffa, 1968).
La tipología de Ansoff y la clasificación de Simon ofrecen mapas jerárquicos útiles en el aula. Los modelos alternativos —racionalidad limitada, político, garbage can— corrigen las limitaciones del modelo racional y conectan con laeconomía conductual. El enfoque sistémico de Bertalanffy obliga a concebir la empresa como un sistema abierto ante un entorno VUCA. Los retos actuales —transición ecológica, digitalización, IA— exigen decisiones robustas, flexibles y éticas.
Bibliografía
- SIMON, H.A. (1947): Administrative Behavior, Macmillan [trad. El comportamiento administrativo, Aguilar, 1972].
- VON NEUMANN, J. i MORGENSTERN, O. (1944): Theory of Games and Economic Behavior, Princeton Univ. Press.
- LUCE, R.D. i RAIFFA, H. (1957): Games and Decisions, John Wiley.
- ANSOFF, H.I. (1965): Corporate Strategy, McGraw-Hill.
- RAIFFA, H. (1968): Decision Analysis, Addison-Wesley.
- KNIGHT, F.H. (1921): Risk, Uncertainty and Profit, Houghton Mifflin.
- COHEN, M., MARCH, J. i OLSEN, J. (1972): «A Garbage Can Model of Organizational Choice», ASQ 17(1).
- KAHNEMAN, D. (2011): Pensar rápido, pensar despacio, Debate.
- THALER, R. i SUNSTEIN, C. (2008): Nudge, Taurus.
- BERTALANFFY, L. von (1968): General System Theory, Braziller.
- IBORRA, M. et al. (2019): Fundamentos de dirección de empresas, 3a ed., Paraninfo.
- Real Decreto 243/2022 (currículum Batxillerat — Empresa i DMN).
Resumen
Tema 57: La toma de decisiones
«Dirigir es, fundamentalmente, decidir» — Herbert A. Simon (1947)
1. Concepto y elementos
- Decisión = elección entre alternativas para alcanzar un objetivo.
- Elementos: agente, objetivo, alternativas, estados, criterio (Luce-Raiffa, 1957).
- Simon (1947): dirección = «ciencia de la decisión».
2. Tipología
- Ansoff (1965): estratégicas / tácticas / operativas.
- Simon (1977): programadas vs. no programadas.
- Individuales/grupales · reversibles/irreversibles.
3. Entornos
- Certeza · Riesgo (VME) · Incertidumbre (Knight, 1921).
- Criterios: Laplace, Wald, Maximax, Hurwicz, Savage.
4. Modelos
- Racional (VN-Morgenstern, 1944): maximizar utilidad esperada.
Racionalidad limitada (Simon): satisficing.
- Conductual (Kahneman, Thaler): sesgos.
Político (Allison) y garbage can (Cohen-March-Olsen, 1972).
5. Técnicas
Árbol de decisión (Raiffa, 1968): backward induction.
- VME = Σpⱼ · Rᵢⱼ.
Real options, Monte Carlo, escenarios.
6. Sistemas abiertos
Bertalanffy (1968): empresa como sistema abierto con feedback.
- Entornos VUCA: volatilidad, incertidumbre, complejidad, ambigüedad.