De la IA generativa a la computación de decisiones: cuando las respuestas ya no bastan
La IA generativa puede explicar cómo se debe tomar una decisión. La computación de decisiones calcula qué decisión genera el valor objetivo más alto en las condiciones definidas.
Hoy en día, ChatGPT, Gemini y otros sistemas de IA generativa pueden analizar, estructurar y explicar cuestiones de gestión complejas en cuestión de segundos.
Sin embargo, para el director general, el director financiero y el comité de inversiones, el verdadero trabajo suele comenzar precisamente donde termina la respuesta genérica.
¿Cuáles de nuestros proyectos debemos financiar realmente?
¿Qué combinación de proyectos genera el mayor valor con nuestro presupuesto?
¿Qué ocurre con nuestra cartera si el CAPEX se reduce en un 20 %?
¿Qué proyectos deberíamos posponer si la capacidad de ingeniería se convierte en un cuello de botella?
Estas preguntas no necesitan más explicación.
Requieren un cálculo.
Esa es la transición de la «generación de respuestas » a la «computación de decisiones».
Índice
- ¿Qué es la «generación de respuestas»?
- ¿Qué es el «cálculo de decisiones»?
- ¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y el cálculo de decisiones?
- ¿Por qué es relevante el «Decision Computation» para los directores generales y los directores financieros?
- 20 cuestiones de gestión que se pueden calcular
- Por qué las decisiones sobre carteras son problemas matemáticos
- ¿Por qué la decisión recae en la dirección?
- La computación de decisiones en la sala de juntas
- Combinar la IA generativa y la optimización matemática
- Cálculo de decisiones con StratePlan
- Preguntas frecuentes sobre la computación de decisiones
¿Qué es la generación de respuestas?
La generación de respuestas se refiere a la capacidad de la IA generativa para crear una respuesta en lenguaje natural a partir de información, contexto y una pregunta.
Por ejemplo, un director financiero podría preguntar:
«¿Cómo debería priorizar los proyectos de CAPEX con un presupuesto limitado?»
Una IA generativa puede ofrecer una respuesta fundamentada:
Evaluar los proyectos desde el punto de vista económico. Analizar el VAN y el ROI. Tener en cuenta criterios estratégicos. Evaluar los riesgos. Considerar las restricciones de recursos. Comparar escenarios.
Esto responde a la pregunta:
¿Cómo debería proceder en principio?
Pero aún no responde a lo siguiente:
¿Qué combinación concreta de nuestros proyectos deberíamos elegir?
¿Qué es la computación de decisiones?
La computación de decisiones se refiere al cálculo matemático de las opciones de decisión basándose en datos, objetivos y restricciones concretos.
En lugar de limitarse a explicar cómo se podría tomar una decisión, se calcula el espacio de decisión real.
Por ejemplo:
- 187 proyectos de inversión
- 420 millones de euros de CAPEX disponible
- 31 000 horas de ingeniería
- 14 proyectos obligatorios
- 23 dependencias entre proyectos
- Varias plantas
- varias áreas de negocio
- criterios estratégicos
- varios períodos de planificación
La pregunta ya no es:
«¿Cómo funciona la asignación de capital?»
sino:
«¿Qué combinación de estos 187 proyectos cumple nuestras restricciones y maximiza nuestra función objetivo definida?»
Se trata de un problema de optimización matemática.
¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la computación de decisiones?
| IA generativa | Cálculo de decisiones |
|---|---|
| explica | calcula |
| genera respuestas | calcula opciones de decisión |
| trabaja principalmente con el lenguaje y el contexto | trabaja con variables de decisión, funciones objetivo y restricciones |
| responde a la pregunta «¿Cómo se podría proceder?» | responde a la pregunta «¿Qué combinación cumple mejor nuestro objetivo definido?» |
| estructura el conocimiento | estructura el espacio de decisión |
| es capaz de explicar los métodos | aplica la optimización matemática a datos concretos |
| aporta argumentos y análisis | ofrece escenarios calculados y alternativas de cartera |
La IA generativa responde a preguntas sobre decisiones.
La computación de decisiones calcula las consecuencias de decisiones concretas.
Ambos enfoques no tienen por qué competir entre sí.
Pueden abarcar diferentes niveles del mismo proceso de toma de decisiones.
¿Por qué es relevante el cálculo de decisiones para el director general y el director financiero?
Muchas decisiones de gestión no son problemas de conocimiento.
La organización conoce sus proyectos.
El departamento financiero conoce el presupuesto.
El departamento de control de gestión conoce los casos de negocio.
El departamento de operaciones conoce los recursos.
El departamento de estrategia conoce las prioridades.
El problema radica en plasmar toda esta información al mismo tiempo en una decisión coherente sobre la cartera.
El reto no es la falta de información.
El reto es la combinación.
Precisamente por eso, la asignación de capital, la planificación de CAPEX y la selección de cartera se convierten en problemas matemáticos a medida que aumenta el número de proyectos.
20 preguntas de gestión que se pueden calcular
1. ¿Qué proyectos de CAPEX deberíamos financiar?
Respuesta: La combinación de proyectos que, dentro de las condiciones definidas de presupuesto, recursos, dependencias y gobernanza, cumpla de la mejor manera posible la función objetivo elegida.
2. ¿Qué combinación de proyectos genera el mayor valor con nuestro presupuesto actual?
Respuesta: No necesariamente los proyectos con los valores individuales más altos. Lo decisivo es el valor total de la combinación admisible.
3. ¿Qué proyectos deberíamos eliminar si nuestro CAPEX se reduce en un 20 %?
Respuesta: No un 20 % a ciegas de cada área. La cartera debería recalcularse en función del presupuesto total reducido.
4. ¿Cuánto valor perdemos realmente con una reducción del CAPEX?
Respuesta: Se calcula a partir de la diferencia entre las carteras optimizadas de los respectivos niveles presupuestarios.
5. ¿Qué proyectos deberíamos financiar si dispusiéramos de un CAPEX adicional?
Respuesta: La combinación adicional de proyectos que genere el mayor valor marginal de la cartera dentro de las restricciones restantes.
6. ¿Cuánto CAPEX adicional merece la pena?
Respuesta: El cálculo de varios niveles presupuestarios permite determinar cuánto valor adicional de la cartera se genera con el capital adicional y en qué punto disminuye el beneficio marginal.
7. ¿Cómo deberíamos distribuir el CAPEX entre las áreas de negocio?
Respuesta: No necesariamente según las cuotas presupuestarias históricas. La asignación puede derivarse de la combinación óptima de proyectos entre todas las áreas de negocio.
8. ¿Cómo deberíamos distribuir el CAPEX entre las plantas?
Respuesta: Mediante la optimización conjunta del conjunto de proyectos, teniendo en cuenta los requisitos mínimos, las capacidades y las restricciones específicas de cada planta.
9. ¿Qué combinación de proyectos maximiza nuestro VAN?
Respuesta: La combinación admisible con el VAN agregado más alto dentro de las restricciones definidas.
10. ¿Qué combinación de proyectos maximiza nuestro ROI?
Respuesta: Eso depende de la definición exacta de la función objetivo de la cartera. Una mera clasificación por ROI de los proyectos no equivale automáticamente a una cartera global óptima.
11. ¿Qué ocurre si el crecimiento cobra mayor importancia?
Respuesta: Se modifican las ponderaciones estratégicas y se vuelve a calcular la cartera. De este modo, queda claro qué asignación de capital se ajusta a la nueva estrategia.
12. ¿Qué ocurre si cambian nuestras prioridades estratégicas?
Respuesta: Diferentes ponderaciones dan lugar a diferentes carteras óptimas. De este modo, se pueden cuantificar las repercusiones de las decisiones estratégicas.
13. ¿Qué ocurre si la capacidad de ingeniería se reduce en un 20 %?
Respuesta: La ingeniería se modela como una restricción de recursos más severa. A continuación, se vuelve a calcular la combinación óptima de proyectos.
14. ¿Qué proyectos bloquean una cantidad especialmente elevada de capital o recursos?
Respuesta: El análisis de la cartera muestra qué proyectos consumen grandes cantidades de recursos escasos y qué combinaciones alternativas de proyectos quedan, por ello, descartadas.
15. ¿Qué proyectos deberíamos iniciar hoy y cuáles posponer?
Respuesta: En una optimización plurianual se analizan conjuntamente el inicio de los proyectos, el gasto presupuestario, las necesidades de recursos y las dependencias a lo largo de varios periodos.
16. ¿Cómo es nuestro plan óptimo de CAPEX a cinco años?
Respuesta: Se trata de una optimización multiperíodo que determina qué proyectos deben llevarse a cabo en cada año para cumplir de la mejor manera posible la función objetivo definida, dentro de las restricciones anuales.
17. ¿Qué ocurre si determinados proyectos se convierten en obligatorios?
Respuesta: Los proyectos obligatorios se establecen como restricciones fijas. La cartera restante se vuelve a optimizar en función de estos proyectos.
18. ¿Qué ocurre con las dependencias entre proyectos?
Respuesta: Las dependencias se modelan matemáticamente. Si, por ejemplo, el proyecto B requiere el proyecto A, no se permite seleccionar B sin A.
19. ¿Es óptima nuestra cartera de CAPEX actualmente aprobada?
Respuesta: Esto se puede comprobar comparando la cartera existente con una cartera optimizada matemáticamente, partiendo de los mismos datos, objetivos y restricciones.
20. ¿Cuánto valor adicional podemos generar con los mismos proyectos y el mismo presupuesto?
Respuesta: La diferencia entre la cartera actual y la optimizada muestra el potencial de mejora calculado dentro del modelo definido.
Mismos proyectos. Diferentes combinaciones. Mejores resultados.
Por qué las decisiones sobre carteras son problemas matemáticos
La razón radica en el número de combinaciones posibles.
Con N proyectos independientes, cada uno de los cuales puede ser seleccionado o no, existen teóricamente:
2^N combinaciones posibles.
| Número de proyectos | Combinaciones teóricamente posibles |
|---|---|
| 20 | 1 048 576 |
| 50 | ≈ 1,13 × 10^15 |
| 100 | ≈ 1,27 × 10³⁰ |
| 200 | ≈ 1,61 × 10⁶⁰ |
Sin embargo, la decisión de gestión no consiste en considerar ciegamente todas las combinaciones.
Consiste en identificar, entre las combinaciones admisibles, aquellas que satisfacen de la mejor manera posible la función objetivo definida.
Para ello, se tienen en cuenta las restricciones:
- Presupuesto de CAPEX
- Ingresos / Gastos
- Capacidad de ingeniería
- Recursos de personal
- Proyectos obligatorios
- Dependencias entre proyectos
- Exclusiones mutuas
- Directrices estratégicas
- Inversiones mínimas
- Presupuestos máximos
- Capacidades de las plantas
- Normas de las áreas de negocio
- Períodos de planificación
De este modo, una lista de proyectos se convierte en un espacio de decisión matemático.
Por qué la decisión recae en la dirección
El cálculo de decisiones no significa que las matemáticas asuman la decisión de la dirección.
Las matemáticas solo pueden optimizar dentro del modelo que define la empresa.
La dirección determina:
- qué objetivos son relevantes,
- qué datos se utilizan,
- qué criterios estratégicos se aplican,
- qué restricciones son obligatorias,
- qué proyectos son obligatorios,
- qué escenarios se tienen en cuenta.
A continuación, el cálculo responde a las siguientes preguntas:
¿Qué consecuencias se derivan de estas condiciones?
De este modo se establece una clara distinción:
La dirección define el marco de decisión.
Las matemáticas calculan el espacio de decisión.
La dirección toma la decisión.
Cálculo de decisiones en la sala de juntas
Este enfoque cobra especial relevancia cuando el cálculo y el debate directivo ya no están separados en el tiempo.
Tradicionalmente, una nueva cuestión de gestión puede desencadenar un nuevo ciclo de análisis.
Se ajustan los datos.
El departamento financiero vuelve a hacer los cálculos.
Se actualizan las presentaciones.
Se convoca otra reunión.
Sin embargo, si los escenarios de la cartera se pueden recalcular de inmediato, el proceso cambia.
El director financiero pregunta:
«¿Qué ocurre si el presupuesto se reduce en 50 millones de euros?»
Calcular.
El director general pregunta:
«¿Qué ocurre si se le da el doble de peso al crecimiento?»
Calcular.
El departamento de Operaciones dice:
«Esa capacidad de ingeniería no estará disponible el año que viene».
Calcular.
El Comité de Inversiones decide:
«Estos tres proyectos son obligatorios».
Calcular.
A continuación, los escenarios se pueden comparar entre sí de forma inmediata.
Pregunta. Cálculo. Comparación. Decisión.
Combinar la IA generativa y la optimización matemática
La IA generativa y la optimización matemática cumplen funciones diferentes.
La IA generativa resulta especialmente adecuada para:
- la interacción lingüística
- el procesamiento de la información
- explicación
- estructuración
- Interpretación
- Resumen
La optimización matemática resulta especialmente adecuada para:
- problemas de decisión combinatoria
- Funciones objetivo
- restricciones presupuestarias
- restricciones de recursos
- dependencias
- Selección de carteras
- Cálculos de escenarios
Por eso, la arquitectura interesante no surge de la pregunta:
¿IA generativa u optimización matemática?
sino:
¿Qué tarea debe asumir cada método?
Una posible distribución de tareas sería:
Ask.
La dirección formula la pregunta.
Understand.
La IA ayuda con el contexto, la estructura y la interpretación.
Calcular.
La optimización matemática calcula las alternativas de cartera admisibles.
Comparar.
La dirección compara escenarios y compensaciones.
Decidir.
La decisión recae en la dirección responsable.
Cálculo de decisiones con StratePlan
StratePlan se ha desarrollado para decisiones complejas de asignación de capital, CAPEX y cartera.
Los datos de partida pueden ser relativamente sencillos:
- ID del proyecto
- Inversión
- valor esperado, VAN o beneficio
En función del problema de decisión, se pueden añadir otras dimensiones:
- criterios estratégicos
- Recursos
- Dependencias del proyecto
- Proyectos obligatorios
- Obras
- Áreas de negocio
- Regiones
- Períodos de planificación
A partir de ahí, StratePlan calcula alternativas de cartera dentro de los objetivos y restricciones definidos.
Si se modifican el presupuesto, los recursos o las directrices estratégicas, la cartera se puede volver a calcular.
De este modo, la planificación estática de inversiones se convierte en un proceso de toma de decisiones interactivo.
La IA genera respuestas.
StratePlan calcula las decisiones.
No te limites a clasificar proyectos. Calcula la cartera.
No te fíes de nosotros. Cálgalo tú mismo.
Preguntas frecuentes sobre el cálculo de decisiones
¿Qué significa «cálculo de decisiones»?
El «cálculo de decisiones» se refiere al cálculo matemático de opciones de decisión basado en datos, objetivos y restricciones definidos. En el contexto de una cartera, esto significa, por ejemplo, calcular, a partir de muchos proyectos posibles, una combinación de proyectos que cumpla de la mejor manera posible una función objetivo definida, dentro de las restricciones de presupuesto y recursos.
¿Cuál es la diferencia entre «Decision Intelligence» y «Decision Computation»?
La «inteligencia de decisión» es el enfoque más amplio para la mejora sistemática de las decisiones mediante datos, modelos, procesos y tecnología. El «cálculo de decisiones» puede entenderse como el nivel computacional dentro de este enfoque: el espacio de decisión concreto se modela y se calcula matemáticamente.
¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la computación de decisiones?
La IA generativa genera respuestas o contenidos basándose en el contexto y la información. La computación de decisiones calcula opciones de decisión concretas a partir de variables, funciones objetivo y restricciones definidas.
¿Pueden ChatGPT o Gemini optimizar proyectos de CAPEX?
La IA generativa puede explicar métodos, interpretar datos, estructurar modelos y ayudar a formular un problema de optimización. Sin embargo, para una optimización de carteras sólida, es necesario procesar los datos concretos de la empresa, las funciones objetivo y las restricciones en un modelo matemático adecuado.
¿Sustituye la optimización matemática de la cartera al director financiero o al comité de inversiones?
No. La dirección define los objetivos, las prioridades estratégicas, los supuestos y las restricciones. La optimización matemática calcula las consecuencias de estas especificaciones. La decisión final recae en la dirección responsable.
¿Por qué no basta con una clasificación de proyectos?
Una clasificación evalúa los proyectos de forma individual. La optimización de carteras, por el contrario, tiene en cuenta la combinación de los proyectos. Debido a las diferentes inversiones, necesidades de recursos y dependencias, la mejor combinación de proyectos puede diferir del orden que se desprende de una simple clasificación.
¿Puede la computación de decisiones ayudar en caso de recortes presupuestarios?
Sí. Se puede recalcular una cartera con un presupuesto reducido y compararla con la cartera original. De este modo, se pone de manifiesto qué combinación de proyectos mantiene de la mejor manera posible el valor objetivo definido en las nuevas condiciones.
¿Puede Decision Computation tener en cuenta varias áreas de negocio y plantas?
Sí. Las áreas de negocio, las plantas, las regiones u otras dimensiones organizativas pueden incorporarse a un modelo de cartera como atributos y restricciones.
¿Se puede utilizar Decision Computation para varios años?
Sí. En la optimización plurianual se modelan los presupuestos, los recursos, las duraciones de los proyectos y las dependencias a lo largo de varios periodos. De este modo, no solo se puede decidir qué proyectos se llevarán a cabo, sino también cuándo.
¿Cuál es el objetivo de Decision Computation?
El objetivo no es automatizar las decisiones de gestión. El objetivo es hacer que el espacio de decisión relevante sea matemáticamente transparente y que las consecuencias de las diferentes directrices de gestión sean calculables y comparables.
¿Cuál es la pregunta central que subyace a la «Decision Computation»?
No es solo: «¿Qué deberíamos hacer?».
Sino: ¿qué se deriva concretamente de nuestros proyectos, nuestro presupuesto, nuestros recursos y nuestros objetivos estratégicos?
Es precisamente en este punto donde una respuesta se convierte en un cálculo.
De la IA generativa a la computación de decisiones.
