Decisión de automatizar un proceso en una PYME

Decidir si automatizar un proceso o no es una decisión a la que las grandes empresas se han enfrentado con relativa facilidad pero en la que una PYME encontrará más de una dificultad.

Cuando tomamos una decisión lo hacemos en función de aproximaciones heurísticas más que en función de procesamientos de tipo algorítmico.

Es decir, nos fiamos más de nuestras intuiciones que de los cálculos.

Cuando tenemos que decidir sobre automatizar, analizamos principalmente las siguientes variables cuantitativas:

• Psa = Unidades producidas sin automatización (u)
• Pca = Unidades producidas con automatización (u)
• Cia = Coste de la inversión para automatizar
• Cpsa = Coste de producción sin automatizar (€/u)
• Cpa = Coste de producción automatizando (€/u)
• Tai = Tiempo estimado de amortización de la inversión

Por regla general, al automatizar, producimos más y a un coste por unidad menor. Visto esto, basándonos en variables puramente cuantitativas, si hiciéramos un procesamiento algorítmico, y dispusiéramos de los recursos económicos necesarios para acometer la inversión, SIEMPRE se decidiría automatizar.

Pero observamos que, aún disponiendo de los recursos necesarios hay cierta aversión a la automatización o a financiar automatización de procesos. ¿Porqué?

La evolución en la teoría de las decisiones puede ayudarnos a entenderlo.

En teoría de decisiones la evolución en el cómo se toma una decisión siguió las siguientes “fases”.

Se pensó que el decisor perseguía maximizar el valor esperado de una apuesta.

Por ejemplo, en un juego de cara o cruz en el que nos apostemos 10 € a que sale cara, y los perdamos si sale cruz, el valor esperado (EV) del juego sería:

EV = (0,5 *10) + (0,5 *-10) = 0

50% de ganar 10 € (0,5 * 10) ó (+) 50% de perder 10€ (0,5 * -10)

Es decir, si juego infinitas veces, lo normal es que me quede como estaba.

Si ahora el juego consiste en perder 10 € si sale cara pero ganar 100 € si sale cruz, el valor esperado del juego es:

EV = (0,5 * 100) + (0,5 * -10) = 50 – 5 = 45 €

Es decir, si juego infinitas veces, lo normal es que acabe ganando 45 €. De esta forma, siempre deberíamos elegir jugar si lo que buscamos es maximizar el valor esperado, ya que si no juego, el valor esperado es de 10 €, pero si juego, el valor esperado es 45 €.

Pero a mediados del s. XVII, Bernoulli publicó el llamado “juego de la paradoja de San Petersburgo” demostrando que la decisión basada en maximizar el valor esperado no explicaba cualquier comportamiento racional. (ver post anterior)

Nace así la teoría de la utilidad esperada. Es decir, los individuos valoran la utilidad o valor moral de las opciones y no el valor objetivo de las mismas.

De esta forma, se observó, por ejemplo, que la utilidad marginal del dinero disminuye al incrementarse la riqueza.

Pero esta teoría, implica que el comportamiento de los individuos sea racional. Es decir, que la suma de las probabilidades que se asigna a cada opción sea 1, que el individuo sea coherente en el orden de las preferencias, que si se da una de las opciones, el decisor tenga el convencimiento de que no puede darse ninguna otra…

Así, este tipo de decisiones, implican que el decisor debe tener un grado de conocimiento sobre las opciones, sus probabilidades y la magnitud de sus consecuencias, tales que le permitan ser racional.

Pero, como señaló Herbert Simon en 1955, en su “Bounded Rationality”:

“Ya que los agentes reales no pueden maximizar, debido a que su racionalidad y conocimiento es limitado, se limitan a satisfacer”.

Ante esta situación, en la que se decide habitualmente en ambiente de incertidumbre, nos encontramos con tres tipos de decisores:

• El averso al riesgo: prefiere una cantidad segura a un riesgo con consecuencias futuras cuyo valor sea igual o mayor al seguro

• El tomador de riesgos: prefiere un riesgo con consecuencias futuras cuyo valor sea igual o mayor al de una cantidad segura sin tomar el riesgo.

• El neutral al riesgo: si es indiferente entre una apuesta y su valor esperado.

     Pero al no conocerse con exactitud las probabilidades de ocurrencia y en muchas ocasiones ni tan siquiera los posibles resultados, decidir entre valor seguro y riesgo no es un juego matemático. Es decir, la incertidumbre estará siempre presente y no será posible el agente que pueda actuar de forma perfectamente racional.

En este sentido, Tversky y Kahneman (1973) describieron que, bajo incertidumbre, el juicio humano realiza aproximaciones heurísticas y no un procesamiento de tipo algorítmico. Los heurísticos son procedimientos rápidos para estimar probabilidades o tomar decisiones, que se activan de manera automática, con poco gasto de recursos atencionales.

Estos heurísticos pueden conducir a sesgos o errores sistemáticos, es decir, una tendencia a tener en cuenta factores irrelevantes o ignorar factores relevantes.

Nace así la teoría prospectiva, en la que las probabilidades objetivas son reemplazadas por el peso de decisiones subjetivas y la función de utilidad es reemplazada por la función de valor que es definida sobre los cambios en la riqueza más que en el estado final propiamente dicho.

Los primeros heurísticos que identificaron, y a mi parecer, los más potentes son:

El de representatividad: consiste en evaluar la probabilidad de un suceso incierto o una muestra, en la medida en la que sus propiedades se parecen a las de su posible población origen. Es decir, si la automatización de un proceso concreto ha hecho mejorar el sector en el que trabajo, es más probable que piense que la automatización de ese proceso concreto en mi empresa mejorará mis resultados. (aunque es posible que, en mi empresa, sea mejor automatizar antes otros procesos)

El de disponibilidad: consiste en evaluar la probabilidad de un suceso en base a la facilidad con la que nos vienen a la mente casos y ejemplos. Parecido al de antes. Si hace poco mi competencia ha automatizado un proceso y han mejorado sus resultados, aunque la automatización no haya tenido una incidencia directa, estaré más predispuesto a automatizar ese proceso.

De este modo podemos concluir que:

Ante la decisión de automatizar un proceso, si solo nos fijamos en el valor esperado, cometeremos errores. No es una cuestión de simples sumas y restas.

Si queremos basarnos en la utilidad esperada, el grado de certeza requerido implica un exhaustivo análisis de los parámetros que condicionan la actual y la potencial cuenta de explotación. Esto nos permitiría ser racionales en nuestra decisión, pero para ello, deberíamos conocer una gran cantidad de información que en gran medida siempre será incierta.

Y finalmente, si dejamos la decisión en manos de un decisor fuertemente condicionado por los heurísticos, es fácil que nos equivoquemos de proceso.

En mi opinión, la decisión debería basarse en:

• Un análisis de las variables cuantificables y medibles

• Una identificación de los heurísticos de representatividad y disponibilidad que puedan tener incidencia sobre el decisor y condicionar su elección aportando sesgo a sus valoraciones

• Una justificación de la elección del proceso a automatizar y la forma de hacerlo.

En posteriores posts analizaremos los riesgos asociados a la decisión de automatizar un proceso.