O que é uma análise em árvore de decisão? Cinco passos para tomar melhores decisões

Você já tomou uma decisão sabendo que ela teria consequências importantes? Se a sua resposta é sim, você já sabe que é particularmente difícil determinar a melhor linha de ação quando não se tem certeza dos possíveis resultados. 

As análises em árvore de decisão podem ajudar a visualizar o impacto das suas decisões para você encontrar a melhor linha de ação. Neste artigo, mostraremos como criar uma árvore de decisão, para que você possa usá-la ao longo do processo de gestão de projetos.

O que é uma árvore de decisão?

Trata-se de um fluxograma que parte de uma ideia principal e se ramifica com base nas consequências das decisões. Ela leva esse nome porque se assemelha a uma árvore com galhos. 

Este método se usa para realizar uma análise que delineia visualmente os possíveis resultados, custos e consequências de uma decisão complexa. Pode-se usar uma árvore de decisão para calcular o valor esperado de cada resultado com base nas decisões e consequências que o ocasionaram. Em seguida, comparando os resultados, pode-se rapidamente avaliar a melhor linha de ação. Você também pode usar a árvore de decisão para resolver problemas, gerir custos e revelar oportunidades. 

Símbolos da árvore de decisão

Uma árvore de decisão inclui os seguintes símbolos:

• Ramificações alternativas: duas linhas que saem de uma decisão na árvore. Elas mostram dois resultados ou decisões que derivam da decisão inicial na árvore.

• Nós de decisão: quadrados que representam uma decisão em andamento na sua árvore. Cada árvore de decisão começa com um nó de decisão. 

• Nós de oportunidade: círculos que mostram vários resultados potenciais.

• Nós terminais: triângulos que mostram um resultado final.

Uma análise em árvore de decisão combina esses elementos com notas que explicam as decisões e resultados, e qualquer valor relevante para justificar as vantagens e desvantagens. É possível traçar manualmente a árvore de decisão ou usar uma ferramenta de fluxograma para mapear a árvore digitalmente. 

Para que serve uma análise em árvore de decisão?

Pode-se usar este método para tomar decisões em várias áreas, inclusive operações, planejamento de orçamento e gestão de projeto. Sempre que possível, inclua dados quantitativos e números para criar um modelo eficaz. Quanto mais dados, mais fácil será para você determinar os valores esperados e analisar as soluções com base nos números. 

Por exemplo, para determinar qual projeto é mais rentável, você pode usar uma árvore de decisão para analisar os possíveis resultados de cada projeto e, dessa forma, escolher o mais promissor em termos de ganhos. 

Como criar uma árvore de decisão

Siga estas cinco etapas para criar um diagrama de árvore de decisão, analisar os resultados potenciais e chegar à solução mais lógica. 

1. Comece pela sua ideia

Comece o diagrama com uma ideia ou decisão principal. Você incluirá primeiro um nó de decisão antes de adicionar ramificações às várias decisões que estiver avaliando.

Por exemplo, se você quiser criar um aplicativo mas não consegue se decidir por desenvolvê-lo do zero ou atualizar a versão disponível, use uma árvore de decisão para avaliar os possíveis resultados de cada opção. 

Neste caso, o nó de decisão inicial é o seguinte:

• Criar um aplicativo

As três opções, ou ramificações, a decidir são: 

• Desenvolver um novo aplicativo de agendamento

• Atualizar o aplicativo de agendamento existente

• Desenvolver um aplicativo de produtividade de equipe

2. Adicione nós de oportunidade e de decisão

Após incluir a ideia principal, adicione nós de oportunidade ou de decisão depois de cada decisão para expandir ainda mais a árvore. Um nó de oportunidade pode precisar de ramificações alternativas, dado que tal decisão poderia desembocar em vários resultados possíveis.

Por exemplo, caso se decida por desenvolver um novo aplicativo de agendamento, existe a possibilidade de você obter grande rentabilidade se ele fizer sucesso entre os clientes. Contudo, existe também a possibilidade de ele não ter boa aceitação, o que poderia resultar em uma rentabilidade baixa. É muito importante que você mapeie ambos os resultados na sua árvore de decisão. 

3. Expanda até atingir os pontos terminais

Continue adicionando nós de oportunidade e de decisões à árvore até que se tenha abarcado todas as decisões e resultados possíveis. Nesse momento, inclua nós terminais na árvore para representar a conclusão do diagrama. 

Após concluir a árvore, passe à análise de cada decisão. 

4. Calcule os valores da árvore

O ideal é que a árvore de decisão inclua dados quantitativos. O mais comum é usar valores monetários. 

Por exemplo, desenvolver ou atualizar um aplicativo custará à sua empresa uma quantia X. Além disso, cada opção terá um custo diferente. Incluir esses valores embaixo de cada decisão pode ajudar durante o processo de tomada de decisão. 

Você também pode tentar estimar o valor esperado que gerará cada decisão, grande ou pequeno. Sabendo o custo de cada resultado e a probabilidade de ocorrência, você pode calcular o valor esperado de cada resultado com base na seguinte fórmula:

• Valor esperado (VE) = (primeiro resultado possível x probabilidade do resultado) + (segundo resultado possível x probabilidade do resultado) - custo 

Para calcular o resultado esperado, multiplique cada um dos dois possíveis resultados pela probabilidade de ocorrência de cada resultado, depois adicione ambos os valores. Por fim, subtraia os custos iniciais do total. 

5. Avalie os resultados

Assim que tiver os resultados esperados para cada decisão, determine qual é a melhor para você em função do risco que estiver disposto a assumir. É possível que a sua opção nem sempre seja pela de maior valor esperado, porque, embora traga um maior retorno, ela provavelmente implica em assumir o risco do projeto mais elevado.  

Tenha em conta que o valor esperado de uma análise em árvore de decisão deriva de um algoritmo de probabilidade. Depende de você e da sua equipe determinar como avaliar melhor os resultados da árvore.

Vantagens e desvantagens da análise em árvore de decisão

Usada corretamente, a análise em árvore de decisão pode ajudar a tomar melhores decisões. No entanto, esse método também tem desvantagens. Contanto que as compreenda, você poderá tirar o melhor proveito dos benefícios dessa ferramenta de tomada de decisões. 

Vantagens

Quando se tem dificuldades com uma decisão complexa ou ter de lidar com dados de mais representa uma sobrecarga significativa, a árvore de decisão pode ajudar a visualizar as possíveis consequências ou benefícios associados a cada escolha. 

• Transparência: a maior vantagem deste método é que ele proporciona um enfoque sobre a tomada de decisões. Ao analisar cada decisão e calcular o valor esperado, você terá uma ideia clara de qual decisão faz mais sentido levar adiante. 

• Eficiência: as árvores de decisão são eficientes porque demandam pouco tempo e recursos. Outras ferramentas de tomada de decisões, como pesquisas, teste por usuários ou protótipos podem levar meses e demandar muito investimento. Uma árvore de decisão é uma maneira simples e eficiente de decidir o que fazer. 

• Flexibilidade: caso lhe ocorra uma nova ideia após criar a sua árvore, você pode adicionar a nova decisão sem muito esforço. Você também pode adicionar ramificações para os possíveis resultados à medida que obtiver informações durante a análise. 

Desvantagens

A árvore de decisão também tem as suas desvantagens, já que não é uma ferramenta de tomada de decisão perfeita. Se você as compreender, poderá usar este método como parte de um processo de previsão mais abrangente.

• Complexidade: embora as árvores em geral cheguem a pontos terminais definitivos, elas podem torna-se complexas caso você adicione decisões de mais. Se a sua árvore se ramificar em várias direções, você talvez tenha dificuldades para manter tudo sob controle e calcular os valores esperados. A melhor maneira de usar esta ferramenta é mantê-la o mais simples possível, para que não gere confusão ou deixe de oferecer benefícios. Para tanto, você talvez precise usar outras ferramentas para reduzir as suas opções e, só depois, criar uma árvore de decisão.

• Instabilidade: é importante que os valores dentro da sua árvore de decisão permaneçam inalterados para que as equações continuem precisas. Se você alterar ainda que uma pequena parcela deles, os dados resultantes poderão deixar de ser confiáveis.

• Risco: dado que a árvore de decisão usa um algoritmo de probabilidade, o valor esperado que se calcula é uma estimativa, não uma previsão certeira de cada resultado. Por isso, deve-se interpretar as estimativas com cautela. Se você não ponderar o suficiente a probabilidade e os benefícios dos resultados, poderá assumir um risco muito alto com a decisão escolhida. 

Exemplo de análise em árvore de decisão

No exemplo da análise em árvore de decisão abaixo, vemos como se mapearia o diagrama ao se escolher entre desenvolver um aplicativo ou atualizar um existente. 

À medida que a árvore se ramifica, os resultados mostrarão receitas grandes e pequenas e os custos do projeto se deduzem dos valores esperados.

Nós de decisão do exemplo: 

• Desenvolver um novo aplicativo de agendamento: $ 50.000

• Atualizar o aplicativo de agendamento existente: $ 25.000

• Desenvolver um aplicativo de produtividade de equipe: $ 75.000

Nós de oportunidade do exemplo:

• Receita máxima e mínima para a decisão um: 55% e 40%

• Receita máxima e mínima para a decisão dois: 60% e 38%

• Receita máxima e mínima para a decisão três: 55% e 45%

Nós terminais do exemplo:

• Lucro potencial para a decisão um: $ 200.000 ou $ 150.000

• Lucro potencial para a decisão dois: $ 100.000 ou $ 80.000

• Lucro potencial para a decisão três: $ 250.000 ou $ 200.000

Embora o desenvolvimento de um novo aplicativo de produtividade de equipe saia mais caro, a análise em árvore de decisão mostra que este projeto também resultaria no maior valor esperado para a empresa. 

Use a árvore de decisão para encontrar o melhor resultado possível

Pode-se desenhar uma árvore de decisão à mão, mas você também pode usar um software para mapear as possíveis soluções, o que torna mais fácil incluir vários elementos no fluxograma, fazer alterações quando necessário e calcular os valores da árvore. Com a integração da Asana com o Lucidchart, você pode montar um diagrama detalhado e compartilhá-lo com a sua equipe em uma ferramenta de gestão de projetos.

Com o software de árvore de trabalho, você se sentirá muito mais confiante para tomar decisões e, assim, liderar a equipe e gerir projetos com sucesso.