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Cada día tomamos decenas de decisiones en nuestras vidas: desde el color de la camisa que vestiremos hasta el diseño de nuestro nuevo móvil, pasando por el menú que tomaremos o si consideraremos esa oferta de trabajo.

Lo cierto es que, como profesionales, en la empresa nos pagan para hacer lo mismo: decidir. Por supuesto, decidir con éxito. ¿Lanzamos el nuevo producto? ¿Qué precio fijamos? ¿Internet o prensa? ¿Inauguramos otra tienda en la zona norte? La dificultad estriba en que, independientemente de la naturaleza de la decisión, siempre existen varias alternativas posibles entre las que escoger.

Si en el ámbito personal esta variedad es positiva e, incluso, puede resultar divertida -pues aporta aquel toque de creatividad y personalidad que nos identifica o reafirma ante los demás-, por el contrario, en el ámbito profesional y para la empresa, esa variedad no es siempre positiva, y mucho menos divertida.

De hecho, la mayoría de las empresas tiene como objetivo esforzarse en minimizar el riesgo en la toma de decisiones. Con ello no nos referimos solo a ser capaces de escoger la opción correcta entre las opciones incorrectas, sino también a tratar de maximizar el éxito eligiendo la mejor opción entre las alternativas correctas. Esa es la clave: aunque desde el punto de vista del consumidor tanto la camisa blanca como la azul sean igualmente combinables con el traje oscuro, para una empresa dista mucho de ser indiferente abrir una tienda en Sevilla o en Zaragoza. Aun así, ambas opciones pueden resultar bastante correctas.

Por este motivo, formalizar y modelizar el proceso de toma de decisiones se está convirtiendo en un reto a largo plazo para la mayoría de las empresas, puesto que, de conseguirlo, no solo se incrementarán las probabilidades de éxito -como ya se ha explicado-, sino que, además, el conocimiento acumulado generado quedará en el seno de la empresa. Hasta el momento han sido dos las principales vías de toma de decisión empresarial: una de carácter subjetivo y otra de carácter objetivo. La vía subjetiva se basa en interpretar la información fruto de la experiencia, los conocimientos aprendidos, y en el buen juicio por parte de los directivos. La otra, la vía objetiva, se centra principalmente en la interpretación de los datos, basándose en el resultado de análisis estadísticos y modelos matemáticos.

Siendo las dos vías válidas, ¿cómo se puede minimizar el riesgo en la toma de decisiones cuando tenemos información subjetiva y, por lo tanto, ambigua o imprecisa? O, en el caso contrario, ¿cómo se consigue hacerlo objetivamente cuando tenemos a nuestra disposición una inmensa cantidad de datos, aunque siempre incompletos?

La respuesta pasa por combinar ambas vías, de manera que el modelo matemático permita incorporar de manera realista las sutiles diferencias subjetivas del lenguaje humano, tales como ‘rentable’ o ‘bastante rentable’, ‘joven’ o ‘maduro’, y, además, permita analizar cuantitativamente este tipo de información. Enseñar a un ordenador a que decida replicando el modo como piensa y actúa el ser humano es la base de la lógica difusa y de la inteligencia artificial.

La gran diferencia frente a la lógica clásica, que suele imponer en sus enunciados dos valores -verdadero o falso, 0 ó 1, blanco o negro-, es que la lógica difusa (fuzzy logic) permite la gradación de los extremos, sin imponer la polarización de los datos. Por tanto, en el modelo se admite el grado de ambigüedad que por naturaleza tienen dichos datos o el propio lenguaje. Por esta razón, no es de extrañar que, en el ámbito de las decisiones de marketing, como en tantas áreas en las que se gestiona información ambigua, se esté demostrando que fuzzyficando el proceso de toma de decisiones se logra maximizar los resultados.

En última instancia, esto se consigue cuando, al formalizar y modelizar un proceso de decisión de éxito -lo que permitirá repetir o transmitir ese acierto generando conocimiento para la empresa-, no solo se tiene en cuenta un proceso que permita gestionar la cantidad de los datos, sino que se incluye la réplica de la manera como piensa y decide el ser humano.

Mònica Casabayó
Responsable del área de Conducta del Consumidor e Innovación en Investigación de Mercados de ESADE.
monica.casabayo@esade.edu