Inteligencia artificial

Ventajas y desventajas

Ejemplos

Importancia

Tipos

Características

¿Qué es?

5.2 Sistema de Soporte de Decisiones (DSS)

Un Sistema de Soporte de Decisiones (DSS, por sus siglas en inglés) es una herramienta informática que ayuda a los tomadores de decisiones a analizar información, resolver problemas y tomar decisiones basadas en datos. Estos sistemas son útiles para problemas complejos o no estructurados que requieren procesamiento de información, análisis avanzado y simulaciones.

¿Qué es un Sistema de Soporte de Decisiones?

1. Interactividad: Ofrecen interfaces amigables para facilitar el uso. 2. Capacidad de análisis: Manejan grandes volúmenes de datos y aplican técnicas analíticas, como simulaciones y proyecciones. 3. Adaptabilidad: Se personalizan para atender problemas específicos o sectores específicos. 4. Integración de información: Combina datos de múltiples fuentes, ya sean internas (bases de datos de la organización) o externas (mercados, clima, etc.). 5. Soporte para decisiones no estructuradas: Ayudan en problemas donde no existen soluciones estándar.

Caracteristicas

• Facilita la toma de decisiones complejas: Permite evaluar múltiples escenarios para determinar el mejor curso de acción. • Optimización de recursos: Ayuda a asignar recursos de manera eficiente. • Reducción de incertidumbre: Proporciona análisis y modelos que respaldan decisiones basadas en datos concretos. • Mejora en la planificación estratégica: Sirve como guía para definir objetivos claros y alcanzables. • Mayor competitividad: Facilita la adaptación rápida a cambios en el entorno o en el mercado.

Importancia

1. DSS basados en datos: o Se enfocan en la recopilación, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos. o Ejemplo: Sistemas de inteligencia de negocios (BI). 2. DSS basados en modelos: o Utilizan modelos matemáticos y estadísticos para analizar escenarios y encontrar soluciones. o Ejemplo: Simulaciones para gestión de inventarios. 3. DSS basados en conocimientos: o Incorporan inteligencia artificial y sistemas expertos para proporcionar recomendaciones. o Ejemplo: Diagnóstico médico automatizado. 4. DSS orientados a la comunicación: o Facilitan la colaboración y el intercambio de ideas entre equipos de decisión. o Ejemplo: Plataformas de colaboración empresarial. 5. DSS híbridos: o Combinan características de los tipos anteriores para ofrecer soluciones más completas y flexibles.

Tipos

Ventajas y Desventajas

Ventajas 1. Mejora la calidad de las decisiones gracias al análisis basado en datos. 2. Reduce el tiempo necesario para tomar decisiones. 3. Facilita la resolución de problemas complejos y no estructurados. 4. Incrementa la productividad organizacional. 5. Ayuda a predecir y mitigar riesgos. Desventajas 1. Requiere inversión inicial significativa para su desarrollo o implementación. 2. Puede ser complejo de usar sin capacitación adecuada. 3. Depende de la calidad de los datos: datos incorrectos o incompletos pueden generar decisiones erróneas. 4. Riesgo de dependencia excesiva del sistema. 5. Puede no ser adecuado para decisiones con alta carga emocional o ética.

Ejemplos

• 1. Sistema de inteligencia de negocios (BI):
• Empresas como Amazon utilizan DSS para analizar hábitos de compra de clientes y recomendar productos personalizados.
• 2. Planificación de rutas logísticas:
• Empresas como DHL o FedEx emplean DSS para optimizar rutas de entrega, reduciendo costos y tiempo.
• 3. Sistemas médicos:
• Watson Health de IBM utiliza DSS para apoyar a los médicos en diagnósticos y tratamientos basados en análisis de datos.
• 4. Gestión de inventarios:
• Walmart utiliza DSS para prever demandas futuras y gestionar niveles de inventario en sus almacenes.
• 5. Predicción del mercado financiero:
• Herramientas como Bloomberg Terminal apoyan a inversores en decisiones financieras basadas en análisis de mercado.