El método Analytic Hierarchy Process (AHP) fue creado por el Dr. Thomas L. Saaty (1926 – 2017) como un medio efectivo para tomar decisiones que conllevan situaciones multi-escenario, multi-variable y multi-actor, permitiendo comparar dos o más alternativas respecto a diferentes criterios que pueden ser discretos o continuos, comparándolos entre pares(1). Su fortaleza es su capacidad para medir y comparar intangibles.

Según Creative Decisions Foundation, este método brinda ciencia y precisión matemática para responder las decisiones complejas, no siempre claras, y multi-dimensionales que ocurren durante condiciones constantemente cambiantes(2).

Puede ser aplicado a todo problema complejo que requiera priorizar entre varias alternativas, tales como selección de proveedores, pronósticos, localización de plantas, entre otros. Otros desarrollos más avanzados son el ANP (Analytic Network Process), para decisiones con mutua dependencia y feedback; y el Neural Network Process (NNP), para decisiones en redes neuronales.

Para efectuar las comparaciones entre pares, el método AHP establece la siguiente escala(3):

La escala se utiliza de la siguiente manera: supongamos que queremos comparar dos marcas de café (1 y 2). La marca 1 la juzgamos mejor que la 2 y le asignamos un 7 (muy fuerte importancia). Por ende, la marca 2 respecto de la 1 tiene el valor recíproco, 1/7.

Ahora, utilizaremos el método AHP para decidir dónde localizar un depósito o centro de distribución. Estas resoluciones son siempre complejas, porque involucran inversiones importantes y porque una correcta ubicación puede impactar en ventajas competitivas.

En el siguiente ejemplo, simplificaremos el tipo y la cantidad de variables para ilustrar la aplicación de este método. Imaginemos que se requiere encontrar la mejor ubicación para un Centro de Distribución. Se tienen tres ubicaciones posibles, que designaremos como I, II y III. Un equipo multidisciplinario, luego de una jornada de análisis, seleccionó cuatro criterios para decidir entre ellas:

A) Cercanía a los clientes
B) Cercanía a los proveedores
C) Precio del terreno
D) Vías de acceso

La figura 3 ilustra el problema: se debe encontrar la mejor ubicación para un centro de distribución, eligiendo la mejor combinación de los criterios A, B, C y D. Las ubicaciones posibles son I, II y III. El primer paso es comparar de a pares los criterios A, B, C y D. El equipo encargado del análisis asignó notas comparando cada ubicación con otra. Así, por ejemplo, el criterio B (cercanía a los proveedores) se juzgó 7 veces más importante que el criterio A (cercanía a los clientes).

Estas notas se muestran en la matriz presentada en la tabla 4.

Se sumaron estas notas (columna “suma”) y luego cada suma lateral se dividió por el total para obtener la prioridad. Por ejemplo, para el criterio A, la suma de 1 + 1/7 + 1/5 + 1/3 = 1,68. Dividiendo 1,68/27,18 = 0,06. Las prioridades suman 1 (columna “prioridad”) y pueden entenderse como los pesos o ponderaciones de cada criterio.

El siguiente paso es comparar de a pares las ubicaciones posibles (I, II y III), respecto a cada criterio. Por ejemplo, en cuando al criterio A (Cercanía a los clientes), supongamos que la ubicación II es 5 veces mejor que la ubicación III; por el contrario, la ubicación III tiene nota 1/5 respecto de la ubicación II. Estas comparaciones de a pares con respecto a cada uno de los cuatro criterios se muestran en las matrices de la Tabla 5.

Nótese que en cada matriz se hicieron las sumas laterales (columna “suma”) y cada valor se dividió por el total para lograr la columna “prioridad”.

Finalmente, se combinan estos resultados en una matriz final (Tabla 6), que contiene: (a) el peso o ponderación de cada criterio, y (b) las prioridades de cada ubicación para cada criterio. La fila gris muestra las ponderaciones de los criterios. El criterio A (Cercanía a los clientes) tiene una ponderación de 0,06, lo que fue calculado en la matriz de la Figura 4. Las notas de cada ubicación con respecto a cada criterio fueron calculadas en las matrices de la Figura 5. Efectuando las sumas laterales, la ubicación II tiene el mayor valor (0,58), seguido de la ubicación I (0,23) y la ubicación III (0,20). La ubicación elegida es, entonces, la II.

Localizar una Planta o un Centro de Distribución no es sencillo, porque interviene más de una gerencia, las inversiones involucradas son cuantiosas y las variables involucradas son cualitativas y cuantitativas, desde el impacto en los costos hasta el parecer de las comunidades. Esta complejidad en la toma de decisiones puede ser abordada simultáneamente con el método AHP. Alguien dijo una vez que el drama de nuestra época es pretender resolver los problemas de hoy con las herramientas de ayer; por el contrario, AHP es una herramienta de hoy para resolver los complejos problemas del presente.