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Durante milenios, las decisiones humanas se guían por interpretaciones de entrañas, humo, sueños y similares; cientos de generaciones de chinos confían en la sabiduría poética y las instrucciones de adivinación compiladas en el I Ching. Los griegos consultan al Oráculo de Delphi. Profetas y videntes de todo tipo miran hacia el futuro.

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Lao-tzu enseña el principio de : dejar que los acontecimientos sigan su curso natural.

Confucio dice que las decisiones deben ser informadas por la benevolencia, el ritual, la reciprocidad y la piedad filial.

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Los ciudadanos varones de Atenas, en una forma temprana de autogobierno democrático, toman decisiones votando.

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Platón afirma que todas las cosas perceptibles se derivan de arquetipos eternos y se descubren mejor a través del alma que a través de los sentidos.

Aristóteles toma una visión empírica del conocimiento que valora la información obtenida a través de los sentidos y el razonamiento deductivo.

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En una decisión temprana del jurado, 500 ciudadanos atenienses acceden a enviar a Sócrates a su muerte.

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Alejandro Magno corta a través del nudo gordiano con su espada, demostrando cómo los problemas difíciles se pueden resolver con golpes audaces.

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Julio César toma la decisión irreversible de cruzar el Rubicón, y nace una potente metáfora en la toma de decisiones.

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El sistema de números hindú-árabe, incluyendo cero, circula por todo el imperio árabe, estimulando el crecimiento de las matemáticas.

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Omar Khayyám utiliza el sistema numérico hindú árabe para crear un lenguaje de cálculo, allanando el camino para el desarrollo del álgebra.

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Un fraile inglés propone lo que se conoce como la «navaja de Occam», una regla general para los científicos y otros que tratan de analizar datos: la mejor teoría es la más simple que explica toda la evidencia.

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Guardián estable Thomas Hobson presenta a sus clientes con una «elección» del mismo nombre: el caballo más cercano a la puerta o ninguno.

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Hamlet, que enfrenta posiblemente el dilema más famoso de la literatura occidental, debate si «ser o no ser».

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Francis Bacon afirma la superioridad del razonamiento inductivo en la investigación científica.

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René Descartes propone que la razón es superior a la experiencia como forma de adquirir conocimiento y establece el marco para el método científico.

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Impulsados por una pregunta de los jugadores sobre el «problema de los puntos», Blaise Pascal y Pierre de Fermat desarrollan el concepto de cálculo de probabilidades para eventos de azar.

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La apuesta de Pascal a la existencia de Dios muestra que para un tomador de decisiones, las consecuencias, más que la probabilidad, de equivocarse, pueden ser primordiales.

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Daniel Bernoulli sienta las bases de la ciencia del riesgo examinando eventos aleatorios desde el punto de vista de cuánto desea o teme un individuo cada posible resultado.

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Carl Friedrich Gauss estudia la curva de campana, descrita anteriormente por Abraham de Moivre, y desarrolla una estructura para comprender las ocurrencias de eventos aleatorios.

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Oliver Wendell Holmes, en una serie de conferencias publicadas posteriormente como El derecho común, plantea la tesis de que «la vida de la ley no ha sido lógica; ha sido experiencia». Los jueces, sostiene, deberían basar las decisiones no sólo en los estatutos, sino en el sentido común de los miembros razonables de la comunidad.

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Francis Galton descubre que aunque los valores en un proceso aleatorio pueden desviarse de la media, con el tiempo van a tendencia hacia ella. Su concepto de regresión a la media influirá en el análisis de acciones y negocios.

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El trabajo de Sigmund Freud sobre el inconsciente sugiere que las acciones y decisiones de las personas a menudo están influenciadas por causas ocultas en la mente.

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El economista Irving Fisher introduce el valor actual neto como herramienta de toma de decisiones, proponiendo que el flujo de caja esperado se descontara a una tasa que refleje el riesgo de una inversión.

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Frank Knight distingue entre el riesgo, en el que la probabilidad de un resultado puede ser conocida (y consecuentemente asegurada contra), y la incertidumbre, en la que la probabilidad de un resultado es desconocida.

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Chester Barnard separa la toma de decisiones personales de la organización para explicar por qué algunos empleados actúan en interés de la empresa en lugar de en su propio interés.

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En su libro sobre teoría de juegos, John von Neumann y Oskar Morgenstern describen una base matemática para la toma de decisiones económicas; como la mayoría de los teóricos antes que ellos, opinan que los tomadores de decisiones son racionales y consistentes.

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Rechazando la idea clásica de que los tomadores de decisiones se comportan con una racionalidad perfecta, Herbert Simon argumenta que debido a los costos de adquirir información, los ejecutivos toman decisiones con una «racionalidad limitada» —ellos hacen con decisiones suficientemente buenas.

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La investigación llevada a cabo en el Instituto Tecnológico Carnegie y el MIT conducirá al desarrollo de instrumentos de apoyo a la toma de decisiones basados en computadoras iniciales.

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Kenneth Arrow presenta lo que se conoce como el Teorema de la Imposibilidad, que sostiene que no puede haber un conjunto de reglas para la toma de decisiones sociales que satisfagan todos los requisitos de la sociedad.

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Edmund Learned, C. Roland Christensen, Kenneth Andrews y otros desarrollan el modelo de análisis FODA (fortalezas, debilidades, oportunidades, amenazas), útil para tomar decisiones cuando el tiempo es corto y circunstancias complejas.

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El término «catch-22» de Joseph Heller se convierte en una abreviatura popular para la ilógica circular y burocrática que frustra la buena toma de decisiones.

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John D.C. Little desarrolla la teoría subyacente y promueve la capacidad de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones.

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Irving Janis acuña el término «groupthink» para la toma de decisiones defectuosas que valora el consenso sobre el mejor resultado.

Michael Cohen, James March y Johan Olsen publican «A Basura Can Model of Organizational Choice», que aconseja a las organizaciones que busquen en sus contenedores informativos soluciones desechadas antes por falta de un problema.

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Fischer Black y Myron Scholes (en un artículo) y Robert Merton (en otro) muestran cómo valorar con precisión las opciones de acciones, comenzando una revolución en la gestión de riesgos.

Henry Mintzberg describe varios tipos de tomadores de decisiones y posiciones de toma de decisiones en el contexto del trabajo gerencial.

Victor Vroom y Philip Yetton desarrollan el modelo Vroom-Yetton, que explica cómo se pueden aprovechar diferentes estilos de liderazgo para resolver diferentes tipos de problemas.

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Amos Tversky y Daniel Kahneman publican su teoría de la perspectiva, que demuestra que el modelo racional de la economía no describe cómo la gente llega a las decisiones al enfrentar las incertidumbres de la vida real.

John Rockart explora las necesidades específicas de datos de los jefes ejecutivos, lo que lleva al desarrollo de sistemas de información ejecutivos.

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W. Carl Kester aumenta la conciencia corporativa de las opciones reales al sugerir que los gerentes piensen en las oportunidades de inversión como opciones para el crecimiento futuro de la compañía.

Daniel Isenberg explica que los ejecutivos a menudo combinan una planificación rigurosa con la intuición cuando se enfrentan a un alto grado de incertidumbre.

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Howard Dresner introduce el término «inteligencia empresarial» para describir un conjunto de métodos que apoyan la toma de decisiones analíticas sofisticadas destinadas a mejorar el rendimiento empresarial.

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Max Bazerman y Margaret Neale conectan la investigación de decisiones conductuales con las negociaciones en Negociando racionalmente.

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Anthony Greenwald desarrolla la Prueba de Asociación Implícita, destinada a revelar actitudes inconscientes o creencias que pueden influir en el juicio.

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Los usuarios web empiezan a tomar decisiones de compra basadas en las decisiones de compra de personas como ellos mismos.

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En Parpa, Malcolm Gladwell explora la noción de que nuestras decisiones instantáneas son a veces mejores que las basadas en un análisis largo y racional.