¿Cuál es el problema?
Objetivos y metas
Criterios (calidad, oportunidad, aceptación y ética)
Creatividad ------>
Alternativas (realistas y aceptables)
Evaluación de alternativas
Decisión
Ejecución y control
ÁRBOL DE DECISIÓN
Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Dada una base de datos se construyen diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que ocurren de forma sucesiva, para la resolución de un problema.
Interpretación de Certeza, Incertidumbre y Riesgo
CERTEZA: Bajo las condiciones de certeza o certidumbre, conocemos nuestro objetivo y tenemos información exacta, medible y confiable acerca del resultado de cada una de las alternativas que consideremos.
INCERTIDUMBRE: Bajo condiciones de incertidumbre es poco lo que se sabe de las alternativas o de sus resultados.
RIESGO: Es la probabilidad de que suceda un evento, impacto o consecuencia adversos.
