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En el ámbito empresarial, el proceso de toma de decisiones se basa en metodologías bien establecidas que implican estudios de mercado, análisis exhaustivos de estadísticas, procesos de toma de muestras, investigación de campo, encuestas y entrevistas a consumidores que ayudan a reducir el margen de error en el resultado obtenido.

Para tomar una decisión se requiere conocer el problema, comprenderlo y decidir con base en la información disponible y las alternativas de su procesamiento. En todo caso, el éxito de una organización, sin importar su tipo, depende de la calidad de las decisiones que tome el personal que la conforma en todos sus niveles. Este análisis se puede dificultar en la medida que sean muchos los datos a asimilar y procesar, o cuando no sean tantos, pero impliquen una premura en el momento de resolver cierta situación. En estos casos, los sistemas de cómputo suelen volverse invaluables apoyos para lograr el fin buscado. Algunos de los más importantes son los sistemas de soporte a la toma de decisiones (DSS) y los sistemas expertos (ES) al considerar que, en términos generales, todos los sistemas de información dan prácticamente un soporte a las decisiones que de ellos se derivan.

El empleo de modelos como representación de la realidad es común en varios campos de conocimiento y en diferentes circunstancias. En los negocios se emplean ecuaciones matemáticas que representan las relaciones entre las variables del entorno económico.

Funcionamiento de los SE

Los SE y las redes neuronales son los elementos de estudio de la inteligencia artificial, es decir, técnicas empleadas para emular la forma en que las personas piensan y resuelven problemas que se presentan.

Para comprender el funcionamiento de un sistema experto, se pueden comparar algunos aspectos relacionados con su estructura; por ejemplo, la base de donde se obtiene la información para dar los pronósticos o inferencias en el DSS es amplia y compleja, pero simplemente una base de datos. Sin embargo, en el sistema experto es una base de conocimientos; la diferencia radica en que la base de conocimientos no sólo contiene datos, sino hechos y relaciones que se derivan de ellos, lo cual difiere de la base de datos simple, ya que también implica el empleo de un motor de inferencias, el cual es un software que trabaja mediante la combinación de los datos introducidos previamente por el usuario con las relaciones guardadas con anticipación y que forman parte de esa base de conocimientos. Ésta emplea reglas del tipo If-then (si-entonces) y, por ello, el resultado es una inferencia.

Algunos análisis implican la confrontación de cientos o miles de reglas a relacionar. En algunas ciencias, como la medicina, el resultado mal interpretado o tardío puede implicar severas complicaciones en la salud del paciente y, en casos extremos, su muerte. Por ello, se requiere precisión para poder dar un diagnóstico y tratamiento adecuados.

Para efectos de maximizar la capacidad de los sistemas expertos, en lugar de contener tantas reglas If-then que ocasionarían mayor lentitud en el procesamiento, se emplean modelos basados en redes neuronales, las cuales intentan simular el procesamiento de información tal como lo hace el cerebro humano; también se hace la consulta a la base de conocimiento, pero en cada análisis se llevan a cabo procedimientos de refinamiento de las mismas reglas para obtener un resultado más exitoso que el anterior.