PRINCIPIOS PARA EL ÉXITO DE UN SISTEMA DE SOPORTE A LA DECISIÓN

Autor: Ing. Irving Arellano G.

Nueva economía, Internet y tecnología

06 / 2004

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El propósito de este artículo fue determinar factores de éxito de los sistemas de soporte a la decisión (SSD). Se investigaron libros y fuentes electrónicas que abordaran el tema de sistemas de soporte a la decisión de una manera objetiva y que hablaran de factores críticos que pudieran determinar el éxito o fracaso de estos sistemas. Se encontró que existen factores técnicos y organizacionales que afectan el cumplimiento del propósito del sistema, y que es una combinación de ambos-a manera de principios- los que sugieren una mayor probabilidad de éxito. 

Es reconocido tanto por practicantes como por investigadores que la alta gerencia necesita más capacidad de aquélla provista por reportes impresos que son el sello de los sistemas de información gerenciales. Una amplia variedad de aplicaciones fue desarrollada, y éstas se diferenciaron de otras aplicaciones en el sentido de que eran interactivas, capaces de responder a preguntas de tipo “que pasa si” e incluyendo interfases amigables para el usuario. Estas aplicaciones estaban enfocadas a problemas que eran enfrentados por niveles gerenciales altos.
Es en este punto donde nacen los sistemas de soporte a la decisión (SSD) que son sistemas de información basados en computadora que combinan modelos y datos para intentar resolver problemas con la ayuda de un usuario extensamente involucrado.(Turban, McLean, & Wetherbe, 2002)

Para poder entender los principios de éxito que requiere un SSD, es necesario conocer un poco más acerca de éstos, específicamente de sus características y de sus componentes.
 
Características y capacidades de un SSD
 
Si bien es cierto que el término SSD tiene diferentes significados para muchas personas y puede verse como un enfoque o como una filosofía, existen ciertas características que han sido reconocidas como ideales. Sin embargo, la mayoría de los SSD tienen sólo algunos de los siguientes atributos:


Un SSD da soporte a los tomadores de decisiones en cualquier nivel gerencial, ya sean individuos o grupos, principalmente en situaciones semiestructuradas y no estructuradas, a través de la combinación del juicio humano e información objetiva.
Un SSD soporta varias decisiones interdependientes y/o secuenciales.
Un SSD da ayuda en todas las fases del proceso de toma de decisión- inteligencia, diseño, selección, e implementación- así como también en una variedad de procesos y estilos de toma de decisión.
Un SSD es adaptable por el usuario a través del tiempo para lidiar con condiciones que cambian.
Un SSD es fácil de construir y usar en muchos casos.
Un SSD promociona el aprendizaje, que da como resultado nuevas demandas y refinamiento de la aplicación, que a su vez da como resultado aprendizaje adicional.
Un SSD usualmente utiliza modelos cuantitativos (estándares y/o hechos a la medida)
Los SSD avanzados están equipados con un componente de administración del conocimiento que permite la solución eficiente y efectiva de problemas muy complejos.
Un SSD puede ser diseminado para el uso en Web.
Un SSD permite la fácil ejecución de análisis de sensibilidad.
 
Componentes de un SSD
 
A parte de estas características consideradas como ideales, cada sistema SSD consiste de al menos de los subsistemas de datos, interfase de usuario, y de administración del modelo, así como también de los usuarios (ver Figura 1).

El subsistema de datos del SSD está compuesto de la base de datos del SSD, del sistema de administración de la base de datos, del directorio de datos y de la facilidad para hacer consultas (queries).

El subsistema de administración del modelo del SSD comprende la base de modelo, el sistema de administración de la base de modelo, el lenguaje de modelación, el directorio del modelo, y el procesador de comandos, integración y ejecución del modelo.

El subsistema de interfase de usuario incluye no sólo el hardware y el software, sino también factores involucrados con la facilidad de uso, accesibilidad, e interacciones humano-máquina (Turban & Aronson, 2001, p. 107) .

Por último, el usuario es la persona que tiene que tomar la decisión que pretende ser soportada por el SSD, también llamado el gerente o el tomador de decisiones. Un SSD tiene dos clases de usuarios: los gerentes y los especialistas de staff. Generalmente, los gerentes esperan una interfase más amigable que aquélla esperada por los especialistas de staff ya que estos últimos son más detallistas y están dispuestos a utilizar sistemas más complejos.

Sistemas más complejos adaptan otros componentes como el subsistema de administración del conocimiento, así como también módulos hechos a la medida para la resolución de problemas específicos.

Principios para el éxito de un SSD

La teoría de los SSD es vasta y hasta cierto punto no muy compleja de entender, por lo menos si hablamos de los aspectos más generales. La parte más laboriosa se presenta a la hora de la implementación, ya sea que se trate de una solución ya desarrollada o de una aplicación hecha a la medida. Alter (1981) desarrolló una serie de generalizaciones basadas en información obtenida de sus investigaciones, así como de investigaciones de otras personas ara definir una serie de puntos que sirven a manera de principios que sugieren el éxito de un SSD.

Principio 1. El SSD debe mejorar la toma de decisiones

Un sistema SSD debe ser evaluado en la medida que mejore la toma de decisiones y no en que si es interactivo, amigable, o semiestructurado. Para que esto se logre, el SSD debe proveer información que antes era inaccesible, debe dar mejores alternativas para sacar inferencias y mejores maneras de explicar las decisiones a los demás, entre otros.

Principio 2. El SSD debe contener toda la "inteligencia" posible acerca del problema del usuario.

Una prueba que determina que el SSD tiene la inteligencia suficiente es preguntarle al usuario cómo el sistema mejora la toma de decisiones. Si el usuario es capaz de demostrar o explicar a detalle cómo esto ocurre, lo más probable es que el sistema tenga la inteligencia suficiente para ser útil.

Principio 3. El SSD debe ser usado a través del patrón de uso que sea más efectivo en costo.

Cada patrón de uso (modo terminal, intermediario, vendedor, y suscriptor) tienen beneficios y costos particulares, y es necesario saber que cada patrón puede ser implementado bien o pobremente.

Principio 4. El SSD debe ser usado por expertos que entiendan su significado y cómo deben ser usados.

Dado que los SSD están formados por modelos analíticos requieren de esfuerzo para ser entendidos de manera que cumplan su propósito. Es necesario que sean usados sólo por personas dispuestas a invertir tiempo para comprender estos modelos.

Principio 5. El SSD debe ser controlable por el usuario

El usuario del SSD debe ser capaz de especificar cuáles reportes u opciones de cálculo desea, cuándo quiere estos reportes y de qué manera estos reportes deben estar limitados en alcance y nivel de agregación.

Principio 6. El SSD debe contener cualquier dato, modelo, capacidad de despliegue, e intermediario humano requerido para mejorar la toma de decisiones.

El usuario no sólo necesita de listados de datos de manera ordenada sino que también necesita estadísticas e investigación de operaciones. Esta información debe ser enfocada a través de un modelo matemático explícito de manera que la información sea valiosa para la toma de decisiones. Por otra parte, se ha reconocido que despliegues gráficos eficientes ayudan a las personas a percibir patrones.

Principio 7. El SSD deber ser implementado a través de cualquier estrategia de desarrollo que represente ser la más efectiva en costo y la menos propensa a riesgo durante el establecimiento.

Aunque los enfoques evolutivos son apropiados en algunas situaciones, vale la pena explorar los beneficios y riesgos de otras maneras de implementar sistemas.

Como mencioné anteriormente, el cumplimiento de estos principios supone el éxito de un SSD aunque hay que tomar en cuenta otros factores críticos. Un factor al cual se le debe poner especial atención es la resistencia al cambio. La implantación de un SSD requiere de un proceso de cambio, principalmente de los gerentes. Al cambiar el modo tradicional de hacer las cosas, se puede presentar incertidumbre e incomodidad.

Algunas metodologías que pueden facilitar el manejo del cambio en la organización se basan en el desarrollo de equipos de trabajo de alto desempeño, el manejo de las mejores prácticas, y la minimización de la resistencia al cambio mediante la participación, comunicación y capacitación (Calderas, 2001).

Conclusiones

Los SSD representan una herramienta importante para los gerentes a cualquier nivel de la organización debido a las capacidades que incorporan. Por otra parte, el proceso de implementación del mismo es un proceso que requiere especial atención. Los detalles técnicos del sistema son muy importantes pero se ha visto que los otros aspectos que están involucrados- usuarios, control y cumplimiento del propósito-pueden representar mayor importancia. Pienso que los siete principios estipulados por Alter (1981) sirven muy bien para evaluar un SSD, aunque por otra parte creo que no son garantía de su éxito en una organización. Factores como la resistencia al cambio pueden convertirse en un aspecto crítico que determine el éxito o fracaso del sistema.

Es una combinación bien interesante y que hace más compleja la implementación de un SSD, que si bien estamos hablando de un sistema computacional, tiene un propósito específico y ambicioso. Si hablamos del sistema tal cual y de sus componentes más cercanos, el cumplimiento de los siete principios de Alter sugieren un resultado eficiente de la implantación del SSD.

Referencias

Alter, S. Transforming DSS jargon into principles for DSS success (1994), en:
P. Gray (Ed.), Decision Support and Executive Information System, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, pp. 2-26.

Caldera, Borja. Los sistemas de soporte a la decisión y la resistencia al cambio
(2001). Netmedia, Artículo 2263. Recobrado Junio 8, 2004, de http://www.netmedia.info/netmedia/articulos.php?id_sec=32&id_art=2263 

Turban & Aronson. Decision Support Systems and Intelligent Systems (2001).
Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall.

Turban, McLean & Wetherbe. Information Technology for Management (2002).
Massachusetts: Wiley.
 

Ing. Irving Arellano G.

Ingeniero en Sistemas de Información, actualmente en el programa de Maestría en Administración de Tecnologías de Información, del Tecnológico de Monterrey.

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