Árbol de decisiones

¿Qué es un árbol de decisiones?

Un árbol de decisiones es una herramienta visual que ayuda a empresas y particulares a tomar decisiones mediante la visualización de los posibles resultados y consecuencias. Visualizar el proceso de toma de decisiones permite a los usuarios sopesar diferentes oportunidades y trazar un camino hacia el resultado deseado. Los árboles de decisiones se inspiran en un árbol. Suelen empezar con un nodo singular del que surgen distintas ramas. Cada rama llevará a otro nodo que representa una decisión u oportunidad única derivada del nodo de la pregunta original. Las ramas suelen ser la acción o la respuesta a una pregunta que, si se toma, llevará al siguiente nodo. Este formato te permite trazar un mapa de cómo tus decisiones y acciones conducirán a diferentes resultados en el futuro. Los árboles de decisiones son útiles para empresas con múltiples oportunidades. Les ayuda a decidir cuáles priorizar y cuáles dejar atrás. Visualizar los resultados de sus decisiones puede ayudar a los equipos a tomar decisiones estratégicas con conocimiento de causa, mejorar la planificación a largo plazo y visualizarla de forma clara y concisa. Pero incluso un simple diagrama de árbol de decisiones puede ayudarte a tomar decisiones en la vida cotidiana.

¿Necesitas ayuda sobre cómo hacer un árbol de decisiones? El creador de árboles de decisiones online de Miro tiene todas las formas, símbolos y funciones de colaboración que necesitas para empezar.

Árbol de decisiones simple

Veamos un ejemplo de diagrama de árbol de decisiones simple para que entiendas cómo se utilizan.

En el ejemplo anterior, el árbol de decisiones comienza con un nodo singular que pregunta al usuario: ¿Tengo hambre? Si el usuario responde "no" a la pregunta, seguirá la rama que lleva al final del árbol de decisiones. Si no tiene hambre, debe irse a dormir. Alternativamente, si el usuario responde afirmativamente a la pregunta inicial, le llevará al siguiente nodo, que plantea otra pregunta: ¿tengo 25 dólares? Dependiendo de esta respuesta, habrá otras rutas a seguir. Los árboles de decisiones pueden continuar a medida que se dispone de más y más ramas de decisión, guiando a los usuarios a través de un sencillo ejercicio de toma de decisiones.

Ventajas y desventajas de los árboles de decisiones

Como todos los diagramas de toma de decisiones, cada uno tiene sus pros y sus contras, y no todas las herramientas son adecuadas para el trabajo. He aquí algunas ventajas y limitaciones de utilizar un árbol de decisiones:

Ventajas

Versatilidad

Los árboles de decisiones son herramientas muy versátiles que pueden utilizar individuos, equipos o empresas. Puedes utilizarlos para planificar decisiones sencillas y cotidianas, como en el ejemplo anterior. O puedes utilizarlos para visualizar decisiones de varios niveles, conjuntos de datos complejos y algoritmos de aprendizaje automático.

Fáciles de interpretar

Una de las ventajas más significativas de los árboles de decisiones es que son fáciles de entender y analizar. Aunque representa una decisión compleja, su diseño gráfico y sencillo hace que su lectura sea intuitiva para todos los miembros del equipo.

Pueden manejar cualquier tipo de datos

Los árboles de decisiones pueden mostrar una amplia variedad de datos numéricos o categóricos. Esto hace que sean útiles en diversos contextos, desde el aprendizaje automático hasta la toma de decisiones complejas.

Fáciles de editar y actualizar

La naturaleza de los árboles de decisiones permite editarlos y actualizarlos fácilmente, por ejemplo, si se añade una opción adicional a la ecuación. Son herramientas dinámicas en lugar de estáticas que se pueden actualizar, lo que es crucial para los equipos que necesitan adaptarse a los cambios y mantenerse al día. Con el creador de árboles de decisiones online de Miro, puedes actualizar fácilmente cualquier punto de datos y editar tu diagrama para volver al punto de partida.

Te ayudan a ver las consecuencias de tus decisiones

Permiten considerar detenidamente los resultados y las consecuencias de las distintas opciones. Al explorar todos los escenarios posibles, puedes evaluar qué curso de acción es el más beneficioso antes de decidir.

Desventajas

Son inestables

Aunque son fácilmente actualizables y modificables, un ligero cambio en determinados árboles de decisiones puede causar inestabilidad. Esto puede provocar cambios significativos en su estructura.

Pueden ser imprecisos

Uno de los riesgos inherentes de confiar demasiado en un árbol de decisiones es que es casi imposible predecir el futuro y las consecuencias de las decisiones de la vida real. En este sentido, pueden ser ligeramente inexactos.

Los cálculos complejos pueden no ser adecuados

Dado que los árboles de decisiones son diagramas sencillos y pueden utilizarse para escenarios complejos, pueden no ser ideales para cálculos complejos con cientos de variables. Tienen el potencial de ofrecer una falsa sensación de seguridad al tomar decisiones complicadas con ramificaciones importantes.

Formas y símbolos del árbol de decisiones

La mayoría de los árboles de decisiones utilizan un conjunto de formas y símbolos estándar. Esto hace que sea más fácil compartirlos entre distintos grupos y que todo el mundo los entienda. Éstos son algunos de los símbolos habituales de los diagramas de árbol de decisiones.

Nodo de decisión (normalmente cuadrados)

Los cuadrados del diagrama indican que hay que tomar una decisión.

Nodos de azar (normalmente círculos)

Un nodo de azar es un símbolo que indica una decisión con múltiples resultados inciertos.

Nodos finales (normalmente triángulos)

Los triángulos del diagrama indican el resultado.

Ramas (líneas)

Cada rama del árbol de decisiones indica el camino hacia un posible resultado o acción.

Diagrama de Ishikawa vs árbol de decisiones

Aunque el diagrama de Ishikawa es similar al árbol de decisiones, presentan algunas diferencias importantes. Mientras que los árboles de decisiones son herramientas de toma de decisiones, los diagramas de Ishikawa son "herramientas de causa y efecto". Los equipos utilizan los diagramas de Ishikawa para identificar defectos, variaciones o éxitos particulares en un proceso empresarial. En este sentido, ese tipo de diagramas miran más hacia atrás que hacia delante. Ayudan a profundizar en las posibles causas profundas de un problema. En cambio, los árboles de decisiones miran más hacia delante. Intentan predecir los resultados y consecuencias de un proceso o decisión. Aunque ambos se presentan de forma similar, representan cosas diferentes.

Diagrama de influencia vs árbol de decisiones

Un diagrama de influencia está estrechamente relacionado con los árboles de decisiones, incluso más que uno de Ishikawa. La principal diferencia entre ellos es que un diagrama de influencia muestra las relaciones condicionales y las dependencias de distintas variables. Además, un árbol de decisiones ofrece más detalles sobre cada posible elección y resultado. El número de nodos aumenta exponencialmente en un árbol de decisiones, mientras que un diagrama de influencia ofrece una representación más compacta de las posibles decisiones. Al ofrecer más detalles, un árbol de decisiones puede resultar más complicado y desordenado que un diagrama de influencia. Puedes utilizar un diagrama de influencia para resumir la información mostrada en un árbol de decisiones. De este modo, ambos son técnicas complementarias que pueden presentar los mismos datos.

¿Cómo se utilizan los árboles de decisiones?

La belleza de los árboles de decisiones reside en su flexibilidad y robustez. Esto los convierte en herramientas populares en muchos contextos profesionales y personales diferentes. A continuación le mostramos cómo aplicar los árboles de decisiones en algunos escenarios diferentes.

Toma de decisiones cotidiana

Cualquier persona puede utilizar un árbol de decisiones para tomar decisiones cotidianas. Son lo suficientemente flexibles como para abarcar y mostrar decisiones complejas o sencillas. Crear un árbol de decisiones es un valioso ejercicio que fomenta el pensamiento profundo y la consideración de las consecuencias con pistas visuales. Los diagramas pueden ser útiles para cualquiera que quiera reflexionar sobre los efectos de las opciones y oportunidades que surgen en la vida cotidiana.

Evaluar las oportunidades de crecimiento empresarial

Los árboles de decisiones pueden beneficiar a las empresas que quieren ampliar su negocio y determinar un plan estratégico a largo plazo. Necesitan predecir los resultados de sus decisiones antes de invertir tiempo y dinero en un plan de acción. Parte de la gestión de una empresa consiste en asumir riesgos calculados, y este diagrama te permitirá asumirlos con prudencia y seguridad. Ya se trate de comprar y vender acciones, contratar inversores o poner en marcha una nueva campaña de marketing, los empresarios deben evaluar cuidadosamente los riesgos y las oportunidades.

Árboles de decisiones en el aprendizaje automático

Se han hecho cada vez más populares en el aprendizaje automático porque proporcionan una forma de presentar algoritmos con declaraciones de control condicional. En el aprendizaje automático, el análisis de decisiones se utiliza habitualmente en la minería de datos para alcanzar un objetivo concreto. Los árboles de decisiones también se utilizan en el aprendizaje automático supervisado. En esta subcategoría del aprendizaje automático, la entrada se explica en detalle y la salida correspondiente se utiliza como datos de entrenamiento. Los datos que pasan por este diagrama se dividen continuamente en parámetros específicos.

Árboles de decisiones para la clasificación de datos

También se utilizan como modelos de clasificación y regresión en lenguajes de codificación como Python y Javascript. Ayudan a dividir un conjunto de datos en subconjuntos más pequeños, lo que facilita la ordenación y clasificación de largas listas de datos en contenedores separados. En este contexto, cada rama del árbol de decisión representa un resultado, y el camino de la hoja a la raíz representa reglas de clasificación. Los profesionales del sector informático los utilizan como clasificación para agilizar los procesos de codificación y ahorrar tiempo.

Cómo dibujar un diagrama de árbol de decisiones

La plantilla de árbol de decisiones de Miro es una fantástica herramienta digital para explorar, planificar y predecir los resultados de tus decisiones. Si eres nuevo en esto de los árboles de decisiones, esta guía paso a paso te ayudará a crear uno.

1. Define la pregunta

Antes de crear tu árbol, necesitas entender la pregunta que te estás haciendo. Cada decisión o elección debe comenzar con una pregunta en el nodo inicial. Echa un vistazo al sencillo ejemplo de diagrama de árbol de decisiones que se muestra a continuación. La pregunta "¿Debemos poner en marcha esta iniciativa?" inicia el diagrama.

2. Añade las ramas

Una vez definida la pregunta y añadida al nodo de apertura, es hora de considerar todas las acciones posibles para responder a esa pregunta. Cada posibilidad o respuesta debe estar representada por su rama. El ejemplo anterior muestra una pregunta cerrada, lo que significa que sólo hay dos ramas iniciales: sí y no.

3. Añade las hojas

Al final de cada rama, hay que añadir una hoja/nodo. Será una predicción del resultado de la acción que has realizado. Hazte una pregunta de este estilo "¿Qué ocurrirá si tomo la rama A?". La respuesta a esa pregunta debe ser una afirmación, y debes añadir esa afirmación a la hoja al final de la rama. Si la pregunta inicial requiere varias preguntas para llegar a la afirmación, tendrás que añadir más ramas.

4. Termina las ramas

Una vez que las ramas no tengan más preguntas o acciones posibles, es el momento de cerrar el árbol de decisión con los nodos triangulares finales. La afirmación dentro de este nodo será el resultado previsto en función de la rama que hayas decidido seguir.