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Modelos de Apoio à Decisão

Introdução à Análise de Decisão

Carlos A. Bana e Costa

Introdução à Análise de Decisão

Carlos A. Bana e Costa

2. O que é aAnálise de Decisão?

Modelos de Análise de Decisão

1. Problemáticada tomadade decisão

3. Problemáticada ajudaà decisão

Modelos de AD

REVISÃO DE OPINIÃO

• Redes Bayesianas

Problema dominado por

AVALIAR OPÇÕES• Análise Multicritério

IncertezaObjectivosmúltiplos

ESCOLHA• Árvores de Decisão

• Diagramas de Influencia

4. Modelos, técnicas e software

5. Aplicações

SEPARAÇÃO EM COMPONENTES

• Análise de Risco

• Diagramas de Influencia

ALOCAÇÃO DE RECURSOS E

NEGOCIAÇÃO• Análise Equity

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http://web.ist.utl.pt/carlosbana

Copyright C. A. Bana e Costa 2009

A problemática da tomada de decisão nas organizações

“Uma decisão éum meio para alcançar objectivos etomar uma decisão consiste em fazer uma escolha

“Em todas as organizações,

tomar uma decisão consiste em fazer uma escolha,que se traduz numa acção de afectação de recursos(que é revertível apenas à custa do desperdício dealguns recursos, como tempo ou dinheiro).”

Ronald HowardDecision Analysis in Systems Engineering,1973


g ç ,públicas ou privadas, com ou sem fins lucrativos,os agentes de decisão confrontam-se continuamentecom a difícil tarefa de alocar recursoslevando em conta e ponderandocustos, benefícios e riscos.”

L. Phillips & C.A. Bana e Costa, 2005

3

A capacidade de tomar decisões é referida por líderes de grandes organizações como o atributo

determinante do sucesso

“Nada é mais difícil,e portanto mais precioso,do que ser capaz de

“A tomada de decisão é uma actividadeque reside no coração da liderança…

do que ser capaz de tomar decisões.”

Napoleon Bonaparte


… acima de tudo, os líderes são bem sucedidos, ou não, em função da qualidade das decisões que tomam.”

D. Garvin & M. RobertoWhat you don't know about making decisions

Harvard Business Review, 2001

A dificuldade da tomada de decisão depende dacomplexidade do problema e da

incerteza dos agentes de decisão

Complexidade Incerteza

• Muitos aspectos a levar em conta (custos, benefícios, riscos, …)

• Esses aspectos relacionam-se entre si e têm ritmos de

• E se as consequências das acções não forem as previstas?

• Fontes de incerteza: Objectivos pouco claros


ritmos de variação diferentes, o que dificulta a identificação dos factores-chave para a tomada de decisão

claros, Informação escassa, dados pouco precisos, desconhecimento de decisões relacionadas, falta de coordenação…

4

Factores críticos de competitividade das PME têxteis de Santa Catarina, Brasil


A complexidade e a incerteza na tomada de decisão conduzem muitas vezes a protelar decisões importantes ou, até, a ‘decidir nada decidir’

“Nunca nada de bom resulta de uma decisão da gestão.

ecid

ir

Evite tomar decisões sempre que possível. Elas só lhe podem trazer problemas.”Ev

ite d

• Aja de forma confusa

• Forme um grupo de trabalho com pessoas demasiado ocupadas para se reunirem

• Mande o pessoal recolher maisar d

ecid

ir

Dogbert


• Mande o pessoal recolher mais informação

• Perca documentos que requerem aprovação

• Diga que está à espera de outrospara acelerar o processo.

Com

o ev

ita

5

A dificuldade da tomada de decisão conduz os gestores a adoptarem, muitas vezes,

estratégias de decisão erradas

“A nossa investigação ao longo dos últimos anos sugere fortemente que, dito de forma simples, os g q plíderes abordam a tomada de decisão de forma completamente errada.”

D. Garvin & M. RobertoWhat you don't know about making decisions

Harvard Business Review, 2001

“Um estudo aprofundado do comportamento de 165 ti d t 6 hi l


executivos de topo em 6 companhias revela fraquezas da tomada de decisão, num certo grau, todos os grupos de gestão apresentam.”

Chris Argyris“Interpersonal barriers to decision making”

Harvard Business Review on Decision Making, 2001

Processos comuns de tomada de decisão

Processo intuitivo Processo analítico

• Decisão baseada no conhecimento e experiência

• Tipicamente decisões de executivos e

• Decisão tomada com base nos resultados da aplicação de métodos quantitativos


administrações

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O processo intuitivo de tomada de decisão está sujeito a muitas formas de inconsistência de

raciocínio

Processo intuitivo “Apesar da inclinação natural em acreditar id d d t hna capacidade da mente humana para

realizar bons julgamentos e tomar decisões acertadas, inúmeros estudos científicos evidenciam que o processo intuitivo e não orientado de tomada de decisão está sujeito a várias formas de inconsistência.”

Simon FrenchDecision Theory: An Introduction to the

Mathematics of Rationality, 1988


Influência do modo como o problema é apresentado

Pediu-se a um grupo de 152 estudantes para imaginar que os EUA estavam a preparar-se para uma epidemia que se previa poder matar 600 mil pessoas. Foi-lhes pedido para escolher um e um só de entre dois programas de combate à epidemia

• Programa A que salvaria 200 pessoas• Programa A que salvaria 200 pessoas

• Programa B com probabilidades de 1/3 de salvar todas as 600 mil vidas e 2/3 de nenhuma se salvar

72% dos estudantes preferiram o programa A

Num segundo teste, outros 155 estudantes foram confrontados com a mesma situação. Contudo, foi-lhes oferecida a escolha entre os dois programas seguintes


• Programa C em que morreriam 400 mil pessoas

• Programa D com probabilidades de 1/3 de ninguém morrer e2/3 de morrerem

todas as 600 mil pessoas

78% dos estudantes preferiram o programa DAmos Tversky & Daniel Kahneman“The framing of decisions and the psychology of choice”Science, 1981

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Qual é a maior linha, a azul ou a vermelha?


Ilusão de Müller-Lyer

O processo analítico está sujeito à adopção de procedimentos analíticos inconsistentes

Processo analítico• Adoptar técnicas quantitativas sem

base teórica

• Adoptar técnicas quantitativas robustas mas cujas condições teóricas são violadas durante a aplicação

• Adoptar técnicas quantitativas robustas mas que não se ajustam às características do problema em análise

Font

es d

e in

cons

istê

ncia


análise

• Crer que os resultados da aplicação de métodos analíticos são sempre mais correctos do que as decisões intuitivas.

• Não independência da melhor escolha relativamente a “alternativas irrelevantes”

• Inconsistência na ponderação de critérios

Prob

lem

as

8

Exemplo de utilização de um método quantitativo inconsistente: caso de avaliação de propostas

Ordenações Crit.1 Crit.2 Crit.3 Crit.4 Crit.5 Crit.6 Crit.7

Num caso em que quatro propostas (A, B, C, D) deveriam ser avaliadas de acordo com um conjunto de sete critérios (1 a 7), foi adoptado um procedimento analítico consistindo em, primeiro, ordenar as propostas em cada critério…

çProposta A 1o 4o 3o 1o 4o 3o 1o

Proposta B 2o 1o 4o 2o 1o 4o 2o

Proposta C 3o 2o 1o 3o 2o 1o 3o

Proposta D 4o 3o 2o 4o 3o 2o 4o

… depois, pontuar as propostas, atribuindo a cada uma delas uma pontuação, em cada critério, igual ao númerode propostas consideradas piores…

e por fim escolher a proposta com mais pontos no 0 pontos4o

1 ponto3o

2 pontos2o

3 pontos1o


Ordenações Crit.1 Crit.2 Crit.3 Crit.4 Crit.5 Crit.6 Crit.7 TotalProposta A 3 0 1 3 0 1 3Proposta B 2 3 0 2 3 0 2Proposta C 1 2 3 1 2 3 1Proposta D 0 1 2 0 1 2 0

… e, por fim, escolher a proposta com mais pontos no conjunto de todos os sete critérios

0 pontos4o

6

13

12

11

Avaliação analítica inconsistente de propostas (continuação)

Ordenações Crit.1 Crit.2 Crit.3 Crit.4 Crit.5 Crit.6 Crit.7

Entretanto, descobriu-se no fim que D deveria ter sido eliminada no início, porque não cumpriu todas as condições de aceitação. Parece não haver problema, pois C até domina D…

Proposta A 1o 4o 3o 1o 4o 3o 1o

Proposta B 2o 1o 4o 2o 1o 4o 2o

Proposta C 3o 2o 1o 3o 2o 1o 3o

Proposta D 4o 3o 2o 4o 3o 2o 4o

… mas, adoptando o mesmo procedimento analíticosó para as propostas A, B e D…

… a ordenação final das propostas resulta invertida! 0 pontos3o

1 ponto2o

2 pontos1o

3o 2o 3o 2o

3o 3o


Ordenações Crit.1 Crit.2 Crit.3 Crit.4 Crit.5 Crit.6 Crit.7 TotalProposta A 2 0 1 2 0 1 2Proposta B 1 2 0 1 2 0 1Proposta C 0 1 2 0 1 2 0 6

7

8

9

Qual a origem do problema? Como ultrapassá-lo?

Qual a origem do Problema?Não independência face

Como ultrapassar o problema?Obter informação sobre

B 3 B 2

C 2 C 1

1 1

1

Não independência facea ‘alternativas irrelevantes’

A diferença de atractividade entre

B e C é maior, igual ou menor do

Obter informação sobrediferenças de atractividade


A 0D 1

A 0

21 que

a diferença de atractividade entre

C e A ?

Escolhas Sociais

8 votantes 7 votantes 4 votantes 4 votantes 2 votantes

A B E D C

Eleição de um entre 5 candidatos A, B, C, D, E por 25 votantes

C D C E E

D C D B D

B E B C B

E A A A A

Eleito:AMétodo do escrutínio uninominal por maioria de votos


Método do escrutínio uninominal a duas voltas B

Método do escrutínio uninominal com eliminação sucessiva de um candidato E

Método de Borda, 1770 (soma de pontos) D

CMétodo de Condorcet, 1785 (comparações binárias)

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Teorema da Impossibilidade de Arrow (1951)

k candidatos (k > 2)m votantes (m > 1) fornecendo cada um deles uma ordenação

dos k candidatos

Será possível encontrar um método de agregação de todos as preferências individuais numa preferência colectiva tal que:

1 os candidatos resultem ordenados


1. os candidatos resultem ordenados 2. respeite a unanimidade3. um candidato resultar preferível a outro

não dependa dos restantes4. o método não é a ditadura Resposta: NÃO !

Utilização de procedimentos incorrectosde ponderação de critérios

The most common critical mistake

Ralph KeeneyValue-Focused Thinking, 1992


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Ponderação de critérios: Questionamento incorrecto

Perguntar directamente se um critério é

mais importante do que outro critério é

“o erro crítico mais frequente.”

Ralph L. KeeneyValue Focused Thinking, 2001


Exemplo: Concursos Público para a construção de uma linha de

Metro em Lisboa.

O que é mais importante:

Custo global ou Prazo de execução ?


Custo global(milhões de euros)

Prazo de execução(meses)

Melhor plausível

75 milhões de euros

35 meses

Pior plausível 100 milhões de euros

40 meses


12




Melhor real 75 milhões de euros

34 meses


Pior real 100 milhões de euros

39 meses

euros




Melhor plausível

75 milhões de euros

35 meses

Pior plausível 100 milhões de euros

40 meses

Melhor real 75 milhões de euros

34 meses


Afinal, o que é ‘mais importante’, o custo ou o prazo !?

Pior real 100 milhões de euros

39 meses

euros

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Utilização de procedimentos incorrectos de alocação de recursos: Selecção com base apenas nos benefícios dos projectos,em vez dos rácios benefícios/custos (value for the money)


Como melhorar a tomada de decisão nas organizações?Facilitar a tomada de decisão seguindo um processo

consultivo apoiado em modelos de Análise de Decisão

Processo consultivo

“Caro Senhor,Num assunto tão importância para si, sobre o qual me pede conselho, não posso aconselhar-lheo que decidir, mas, se desejar, possoaconselhá-lo como.”


Benjamin FranklinCarta a Joseph Priestly, 1772Moral and Prudential Algebra

14

Análise de Decisão

O objectivo de um processo consultivo de análise de decisão é

ajudar a estruturar e simplificar a tarefa de tomar uma decisão je

ctiv

ocomplexa, tão bem e tão facilmente quanto a natureza da decisão

o permitir.

Obj

A ‘Análise de Decisão’ é o desenvolvimento e a aplicação de

metodologias e técnicas, de sólida base teórica, para ajudar a

melhorar a tomada de decisões nas organizações, em contextos o


diversos:

• avaliação de opções / afectação de recursos

• decisão em grupo / negociação

• múltiplos objectivos / incerteza / risco.

Def

iniç

ão

Necessidade de uma sólida base teórica

…in the same way that we rely so firmly upon the natural sciences for our technological advances.

Elliot Jaques


Requisite Organization, 1988

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Teoria das probabilidades

• Origens: Pascal, De Fermat, 1654; Bayes 1763

Os fundamentos teóricos da Análise de Decisão são as teorias das probabilidades, da utilidade

e da utilidade esperada

Utilidade esperada (UE)Bayes, 1763

• Fundamentos axiomáticos: Ramsey, 1931; de Finetti, 1937

• Origens: Bernoulli, 1738

• Fundamentos axiomáticos: von Neumann e Morgenstern, 1947 Savage 1951

Teoria da utilidade)(max iiij

jiji UEupUE e∑=

para i opções e j conseqüências

• A probabilidade existe

• A utilidade existe

• Escolher a opção com maior UE


Savage, 1951

• Origens: Savage, 1954(Princípio da “coisa-certa”)

• Fundamentos axiomáticos: ordenação, transitividade e dominância

Axiomas da preferência

UwU ijkk

kij ∑= '

• Para k critérios independentes

Teoria multicritério da decisão (MAUT)

Teoria da Utilidade Esperada (UE)Axiomas da preferência

1. Ordenação

2. Transitividade

1. A probabilidade existe.2. A utilidade existe.3 E lh ã3. Dominância

4. Princípio da “coisa‐certa” (Savage, 1954)

3. Escolher a opção com maior UE.

)UE(max upUE iiijj

iji e∑=para i opções e j consequências

Teoria Multicritério da Decisão (MAUT)

Ralph KeeneyHoward Raiffa

1976

Para k critérios independentes:

UwU ijkk

kij ∑= '

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C l id dI t P bl d i d

Modelos e técnicas de análise de decisão

ComplexidadeIncerteza Problema dominado por

Escolha• Árvores de • decisão• Diagramas

Avaliação de opções

• Análise multicritério(MACBETH,

Revisão de opinião• Redes

Bayesianas


31

Diagramas de influência

( ,EQUITY))

Afectação de recursose negociação

Separação emcomponentes• Análise de risco

1 Quais são as principais incertezas?

Enfrentar a incerteza

1. Quais são as principais incertezas?

2. Quais são os resultados possíveis dessas

incertezas?

3 Q l dibilid d i d d lt d


3. Qual a credibilidade associada a cada resultado

ocorrer?

4. Quais são as consequências de cada resultado

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Exemplo 1: Avaliação de propostas de empreitadas de obras públicas

1. Quais são as principais incertezas?Preço final da obraPrazo de execução da obra

2. Quais são os resultados possíveis dessas incertezas?O preço e o prazo contratados virem a ser excedidos ou não

3. Qual a credibilidade associada a cada resultado ocorrer?Determinar a probabilidade de ocorrência de cada resultado

4 Quais são as consequências de cada resultado ocorrer?


4. Quais são as consequências de cada resultado ocorrer?☺

Construir perfis de risco contendoa informação essencial sobre como a

incerteza afecta as opções.

A Perfil de risco A associado a escolher uma propostaA. Perfil de risco A associado a escolher uma propostaIncerteza: custo final da obraresultados probabilidades consequênciaspreço excedido p = P(preço final > contratado)preço não excedido 1 – p ☺

B Perfil de risco B associado a escolher uma proposta


B. Perfil de risco B associado a escolher uma propostaIncerteza: Prazo de execução da obra resultados probabilidade consequênciasprazo excedido q = P(prazo real > contratado)prazo não excedido 1 – q ☺

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Árvores de Decisão

OpçõesIncertezas

Consequências

Software: DATA(Treeage)


Consequências


Lançar um novo produto:sim ou não?

Dimensão

LucrosLançar o produto

Quota de mercado

Dimensão do

mercado

Volume de vendas


pCustos

Ronald Howard, James Matheson, J. (eds.), 1984Readings on the Principles and Applications of Decision Analysis

19


Lançar um novo produto:sim ou não?

Dimensão

LucrosLançar o produto

Quota de mercado

Dimensão do

mercado

Volume de vendas


pCustos

Ronald Howard, James Matheson, J. (eds.), 1984Readings on the Principles and Applications of Decision Analysis


Software: Precision Tree(PALISADE)

20


Software: DPL(ADA)








Bayesianas


40


( ,EQUITY))



21

Separação em componentesExemplo: Duração da Operação de

Mudança de Gás(OMG) num sector da cidade de Lisboa

Objectivo: Definir a distribuição de probabilidade da duração da OMG

1) Decompor a OMG num conjunto de actividades relacionadas de que se conhecem as distribuições de probabilidade respectivas (ou de determinação acessível)


(ou de determinação acessível).

2) Utilizar um processo de simulação (Monte Carlo) para estimar a distribuição de probabilidade da duração (total) da OMG.

Separação em componentes ANÁLISE DE RISCO

Duração da OMG para um Sector (dias) pi ∑pi

Distribuição de probabilidades de duração da OMG para um Sector

110 0.007 0.007

120 0.022 0.029 0.175

0.200

130 0.052 0.081

140 0.107 0.188

150 0.152 0.340

160 0.158 0.498

170 0.167 0.665

180 0.142 0.807

0.000

0.025

0.050

0.075

0.100

0.125

0.150

110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250

190 0.088 0.895

200 0.051 0.946 Mínimo 95

210 0.030 0.976 Máximo 271 220 0.015 0.991 Media 170

230 0.004 0.995 Desvio Padrão 23.05

240 0.003 0.998 Variância 531.50

250 0.002 1.000 Moda 138

0%10%

20%30%40%

50%60%70%80%90%

100%

120 130 140 150 160 170 180 190 200 210

Probabilidade da

duração da OMG ser inferior a 170 dias.

22


Software: @risk(PALISADE)








Bayesianas


44


( ,EQUITY))



23

Revisão de opiniãoModelo Bayesiano

A Regra de Bayes (1763)permite rever a probabilidade

⎮P(E⎮H) . P(H)

Redes Bayesianas

p passociada a uma hipótese H com base numa evidência E. P(E)

P(H⎮E) =P(E⎮H) . P(H)

Descoberta de novas classes de estrelasinfra-vermelhas AutoClass Project (NASA


Redes Bayesianas

)X,,XX(P)X,,X,X(Pn

iiin ∏

=−=

11121 KK








Bayesianas


46


( ,EQUITY))



24

Avaliação, prioritização e selecção de projectos de investimento, estratégias e políticas,

e alocação de recursos:Que tipo de abordagem?

NORMATIVA PRESCRITIVA CONSTRUTIVA

Participação→ Uma abordagem socio-técnica:

• Aprendizagem em grupo

• Interactividade; facilitação

• Confrontação de preferências holísticas intuitivas com resultados dos métodos


intuitivas com resultados dos métodos analíticos

• Respeito do princípio de que o problema e a solução pertencem ao decisor e não ao consultor

• O consultor conduz o processo sem interferir no conteúdo

A abordagem socio-técnica de aopio à decisãoutiliza métodos de análise de decisão (componente técnica)

em conferências de decisão (componente social)para construir um modelo ‘ajustado’ às preferências do grupo

Principais vantagens

• Combinação entre processo social e técnico

— Explicitação de conhecimento tácito permite ao grupo ter performance decisória superior à individual

— Uso de sistemas de ajuda à decisão permite análises de sensibilidade e resposta imediata a questões ‘what-if’

E iê i d


• Experiência comprovada

— CD preferidas às reuniões normais(Chun, 1992)

— Alto valor em grupos menores, abertos à mudança e com decisões participativas

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Metodologias de intervençãoModelo de consulta

Abordagem Objectivo Tipo de aprendizagem

Escolas deAnálise de

Decisão

Modelodo

PERITO

Normativa Resolver o problema do

cliente

Adaptativa, unívoca

Cliente

Teoria da decisão

PERITO clienteConsultor

Modelodo

ANALISTA

(doctor)

PrescritivaResolver o

problema como cliente

Mais adaptativa do que generativa

Howard (STANFORD)

Keeney e Raiffa


(HARVARD)

Modelodo

FACILITADOR

(‘helper’)

ConstrutivaAumentar a

capacidade de aprendizagem

do cliente

Generativa, biunívoca

Cliente

Consultor

Roy (LAMSADE)

Edwards (USC)

Bana e Costa & Phillips (LSE / IST)

Princípios de intervenção do ‘facilitador’

• Tente sempre ajudar

• Tente estar sempre em contacto com a realidade actual

• Avalie o seu desconhecimento

• Tudo o que faz é uma intervenção

• O problema e a solução pertencem ao cliente


Edgar Schein, 1999Process Consultation Revisited:

Building the Helping Relationship

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‘MODELO AJUSTADO’ (requisite decision model)

Modelo ajustadoTão simples quanto possível:

suficiente em forma e conteúdosuficiente em forma e conteúdopara ‘ajudar a resolver o problema’

Resultados do modelo

intuição⊗revisões, alterações


contributos, novas intuições

Lawrence Phillips (1984), “A theory of requisite decision models”, Acta Psychologica

Bana e Costa & Phillips (2005)

Decisão em processo de conferência (Decision Conferencing)

Cameron Peterson, 1979; Lawrence Phillips, LSE

Assuntos adiscutir Explorar

Comparar: Intuição⇔Modelo

Actores Factores

ConstruirModelo

Explorar

Preparar:Objectivos

ParticipantesConvocatória


Acção

Modelo

Entendimento partilhado Compromisso

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