Gestión de Decisiones

¿Qué es la gestión de decisiones?

La gestión de decisiones se refiere al uso de la tecnología para definir, ejecutar, monitorear y ajustar la lógica de decisiones empresariales automatizadas a través de múltiples aplicaciones y procesos. Implica capturar reglas de negocio y lógica de decisiones en un repositorio central, probar y simular esas reglas, e integrarlas en sistemas y procesos operativos para optimizar y automatizar la toma de decisiones.

Las plataformas de gestión de decisiones, también conocidas como sistemas de gestión de reglas de negocio (BRMS), proporcionan las capacidades para crear, almacenar, probar y gestionar reglas de negocio que pueden ser utilizadas para tomar decisiones automatizadas. Estas reglas, que consisten en declaraciones lógicas "si-entonces", pueden encadenarse para modelar procesos de decisión complejos que consideran múltiples factores. Las reglas y la lógica de decisiones pueden invocar fuentes de datos internas o externas para generar información que alimente decisiones automatizadas.

Tipos de gestión de decisiones

Dependiendo de la herramienta de gestión de decisiones utilizada o de la industria en la que se encuentre una empresa, se utilizará uno de los siguientes tipos de gestión de decisiones.

• Gestión de decisiones basada en reglas: Este enfoque codifica políticas empresariales, regulaciones y parámetros en lógica de decisiones basada en reglas. Optimiza decisiones operativas repetitivas y de alto volumen en procesos como la originación de préstamos, el procesamiento de reclamaciones y la incorporación de clientes. La lógica de decisiones proporciona una forma consistente de automatizar las elecciones diarias.
• Gestión de decisiones predictiva: Este tipo aplica análisis predictivo y modelos de ciencia de datos a la toma de decisiones. Las organizaciones alimentan datos históricos en modelos que identifican patrones y relaciones. Esos modelos pueden luego ser operacionalizados en aplicaciones y sistemas que aprovechan la inteligencia predictiva para guiar decisiones como la puntuación de riesgo crediticio y ofertas de marketing personalizadas.
• Gestión de decisiones adaptativa: Estos sistemas proporcionan capacidades para monitorear el rendimiento de decisiones en vivo, identificar áreas que necesitan mejora y luego usar algoritmos para autoajustar y optimizar la lógica de decisiones en tiempo real. Esto permite más agilidad ante las condiciones cambiantes del negocio. Es instrumental en industrias reguladas.

• Gestión de decisiones híbrida: Dadas las fortalezas complementarias de los diferentes enfoques, muchas organizaciones implementan sistemas híbridos que combinan reglas, modelos predictivos y autoajuste. Por ejemplo, un modelo de riesgo crediticio podría alimentar un motor de reglas que contiene políticas de crédito para decisiones finales de aprobación de préstamos.

Beneficios de usar la gestión de decisiones

La gestión de decisiones aporta una toma de decisiones estandarizada, conforme y optimizada a las empresas, como las instituciones financieras que enfrentan entornos complejos y de alto riesgo. Es una tecnología valiosa para gestionar riesgos regulatorios, de mercado y financieros.

• Innovación de productos más rápida: En banca y seguros, lanzar nuevos productos requiere aprobaciones regulatorias. Con la gestión de decisiones, las organizaciones pueden configurar rápidamente nuevos productos y lógica de decisiones para cumplir con las necesidades de cumplimiento. Esto acelera el tiempo de lanzamiento al mercado de ofertas personalizadas y competitivas.
• Experiencias consistentes para el cliente: Las organizaciones pueden asegurar que los clientes reciban resultados consistentes a través de los canales al centralizar la lógica de decisiones. Un solicitante de préstamo, por ejemplo, debería enfrentar los mismos criterios de decisión a través de aplicaciones en línea, en persona, por teléfono, etc. La gestión de decisiones permite una toma de decisiones unificada.
• Agilidad ante condiciones cambiantes: En mercados financieros dinámicos, la flexibilidad en la toma de decisiones es crítica. La gestión de decisiones permite a las instituciones modificar rápidamente la lógica de decisiones en respuesta a cambios económicos, cambios en la tolerancia al riesgo y nuevas amenazas competitivas. Esta agilidad empresarial ayuda a las firmas financieras a mantenerse adaptables.
• Mejora en la gestión de riesgos: Al monitorear el rendimiento de las decisiones, las instituciones pueden identificar áreas de alto riesgo y ajustar la lógica para minimizar pérdidas. La toma de decisiones adaptativa habilitada por la gestión de decisiones es clave para la gestión de riesgos financieros.

Impactos de usar la gestión de decisiones

A continuación, algunos impactos clave de usar la gestión de decisiones en las empresas:

• Automatiza decisiones repetitivas: Las plataformas de gestión de decisiones permiten a las empresas automatizar decisiones operativas repetitivas y de alto volumen que siguen reglas o políticas claras. Esto mejora la eficiencia y reduce costos.
• Centraliza la lógica de decisiones: Las reglas de decisión y la lógica de negocio pueden consolidarse en un repositorio central de decisiones en lugar de estar dispersas en aplicaciones. Esto permite consistencia y supervisión.
• Proporciona información procesable: Los paneles de control, informes y análisis dentro de las soluciones de gestión de decisiones ayudan a identificar patrones, monitorear el rendimiento y mejorar continuamente la toma de decisiones.

Elementos básicos de la gestión de decisiones

Un sistema de gestión de decisiones incluye los siguientes componentes básicos:

• Repositorio de reglas de negocio: Un repositorio central para almacenar, categorizar y gestionar reglas de negocio. 
• Interfaz de creación de reglas: Interfaz intuitiva basada en web o en hojas de cálculo para escribir reglas de negocio sin necesidad de programación que utiliza lenguaje natural y plantillas.
• Motor de simulación: Una herramienta para validar y probar reglas de negocio antes de su implementación para asegurar que se comporten como se espera.
• Tiempo de ejecución de la lógica de decisiones: Entorno de producción para ejecutar la lógica de reglas de negocio y dirigir decisiones automatizadas. Se integra con sistemas operativos.
• Panel de análisis: Informes, métricas y análisis visuales que proporcionan información sobre el uso de reglas, decisiones y rendimiento.
• Consola de administración: Portal de administración para gestionar reglas, modelos, pruebas de reglas, configuración de tiempo de ejecución, acceso al sistema y permisos.

Mejores prácticas de gestión de decisiones

Para que la gestión de decisiones funcione, sigue estas mejores prácticas:

• Define claramente la gobernanza: Establece una gobernanza clara para la propiedad de la lógica de decisiones, pruebas, flujos de trabajo de aprobación y monitoreo de producción. Esto asegura responsabilidad y consistencia. Nombra responsables de decisiones para cada dominio empresarial.
• Comienza pequeño, itera rápidamente: No intentes abarcar demasiado. Identifica algunas decisiones de alto impacto y comienza a construir reglas de negocio. Prueba y refina de manera iterativa. Una vez que el proceso madure, expande a otras áreas de decisión.
• Prueba las decisiones extensamente: Aprovecha las herramientas de prueba para simular varios escenarios del mundo real y casos extremos. Corrige errores de lógica antes de implementar en producción.

Gestión de decisiones vs. gestión de procesos de negocio (BPM)

A continuación, una comparación entre la gestión de decisiones y la gestión de procesos de negocio (BPM):

• Enfoque: La gestión de decisiones optimiza y automatiza reglas de negocio y lógica de decisiones. BPM modela, automatiza y optimiza procesos y flujos de trabajo empresariales más amplios.
• Propósito: La gestión de decisiones busca sistematizar y mejorar decisiones específicas. BPM observa procesos de extremo a extremo con el objetivo de optimización a nivel empresarial.
• Capacidades: Las capacidades de gestión de decisiones incluyen motores de reglas, simulación, repositorios y análisis. BPM proporciona capacidades de modelado, automatización, monitoreo, optimización y simulación.

Entiende qué es la lógica de negocio y cómo ayuda a las empresas a obtener información procesable de su base de datos.