Análisis teórico-informativo de los costes y beneficios de los flujos de trabajo de las decisiones híbridas en...

Área de la Ciencia:

• Análisis de negocios
• Gestión financiera
• Teoría de la información

Sus antecedentes:

• La toma de decisiones basada en datos es crucial para el crecimiento organizacional en los negocios y las finanzas.
• Los métodos actuales carecen de un enfoque cuantitativo para analizar el costo-beneficio de los flujos de trabajo híbridos.
• Determinar las compensaciones entre los procesos humanos y los de la máquina y cuantificar los sesgos sigue siendo un desafío.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una metodología para analizar los flujos de trabajo de decisión híbridos en los negocios y las finanzas.
• Traducir los conceptos teóricos de la información en un marco práctico de análisis de costes y beneficios.
• Estimar cuantitativamente el costo-beneficio de los procesos individuales dentro de estos flujos de trabajo.

Principales métodos:

• Combinó un enfoque teórico de la información con un enfoque de ingeniería (descomposición del flujo de trabajo).
• Se utilizaron medidas teóricas de la información para la estimación cuantitativa de los costes y beneficios.
• Aplicó la metodología a través de tres estudios de caso distintos.

Principales resultados:

• Demostró la viabilidad de la metodología propuesta de análisis de costes y beneficios basado en la teoría de la información.
• Los estudios de caso cubrieron algoritmos estadísticos, información incompleta con conocimiento humano y sesgos cognitivos.
• Proporcionó una base cuantitativa para el análisis de flujos de trabajo de decisión híbridos.

Conclusiones:

• La metodología propuesta ofrece un enfoque sistemático y cuantitativo para optimizar los flujos de trabajo de toma de decisiones basados en datos.
• Este trabajo representa un paso temprano pero significativo hacia la optimización asistida por ordenador en los negocios y las finanzas.
• Permite una mejor comprensión de las compensaciones y sesgos en los procesos híbridos hombre-máquina.