Hay dos aspectos del proceso de jerarquía analítica (AHP): la toma de decisiones matemáticas y grupales.
El aspecto matemático de AHP es que queremos crear una función de suma ponderada para clasificar un conjunto de alternativas (o posiblemente usar junto con la optimización mediante programación matemática). AHP se trata de calcular los pesos para las diferentes variables que componen la suma ponderada. Si sabe algo sobre matemática matricial, tírelo por la ventana, porque AHP incluye un extraño cálculo de “vector propio” que realmente no es nada de eso. Por lo que puedo decir, la justificación de esto es un montón de agitación de la mano y sofistería diseñados para que suene “riguroso”.
Pero realmente, todo lo que necesita hacer AHP es verse lo suficientemente riguroso como para satisfacer a sus usuarios. El aspecto de la toma de decisiones grupales es lo que hace que AHP sea tan exitoso. Todo lo que realmente importa es que la suma ponderada se puede usar para clasificar alternativas y que sus resultados no son obviamente locos. Hacer que un gran número de partes interesadas participe en la sala y pedirles que lleguen a un consenso sobre cómo estructurar una clasificación jerárquica de todas sus inquietudes les permite traer todo lo importante a la mesa y ponerlo en el contexto de la decisión que se debe tomar. . Al final, se toma una decisión que incorpora los aportes de todos.
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No quiero ser excesivamente crítico con AHP: en el contexto en el que se usa, el hecho de que no haya mucho para recomendar las matemáticas no impide que sea un procedimiento útil. Si lees sobre lo que el destacado profesor de quirófano Ralph Keeney (no un practicante de AHP) ha estado haciendo últimamente, mucho de eso implica simplemente hacer que los tomadores de decisiones clave se sienten y hablen sobre lo que están tratando de lograr. La elección de qué procedimiento matemático va a utilizar para agregar sus preferencias es mucho menos importante que el hecho de que les hablen.
