DE LO DETERMINÍSTICO… A LO PROBABILÍSTICO

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De lo determinístico a lo probabilístico

Por: Felix Soto Morales

A finales de los años noventa, cuando trabaja para una conocida empresa constructora, escuchaba a algunos gerentes de proyecto decir: “¿para qué hacemos cronograma, si de todas maneras no se va a cumplir?”.  En ese entonces la pregunta tenía sentido para mí, ya que efectivamente, nunca se cumplía lo estipulado en el cronograma, se hacía adelantado o atrasado.  Y si se trataba de costos, lo hacías por debajo del presupuesto ahorrando dinero o perdiéndolo.  La verdad nunca se atinaba.

Las cosas no han cambiado mucho por estos días y todavía hay gerentes que siguen pensando igual.  Sin embargo, ahora ya no estoy de acuerdo con eso. 

Cuando hablamos de proyecciones de costos y plazos, solemos elaborar un modelo basado en entradas que producirán siempre los mismos resultados.  Por ejemplo, si mi mejor estimado para la actividad A es de cinco días y para la actividad B es de tres y su secuencia lógica es una después de otra, entonces mi proyecto tendrá ocho días.  No siete ni nueve, sino ocho días y punto.  El resultado fue determinado por algún rendimiento o alguna experiencia previa en la ejecución de A y B.  Entonces se ha producido un sólo resultado (nuestro mejor estimado), el cual será tomado como referencia a lo largo del proyecto llamándolo línea-base.  Si luego el proyecto acaba en 10 días, pues tendremos a alguien diciendo por ahí: ¡ya ves! No se cumplió el cronograma otra vez.

Recuerde que estamos tratando de predecir el futuro y nadie debería considerarse clarividente para acertar algo con tanta exactitud.  Y es que, en los modelos determinísticos no se contempla la incertidumbre o el principio de azar.  Esto último quiere decir que puede pasar cualquier cosa durante la ejecución de actividades (después lo llamaremos riesgos del proyecto).

cuadro 5 3

Ahora bien, que pasaría si añadimos algo de incertidumbre en dichas actividades; así podríamos anunciar que la Actividad A en el peor de los casos podría acabar en ocho días y en el mejor en tres.  Asimismo, siendo optimistas podemos culminar la actividad B en dos días y pesimistas en cuatro.  Ahora, podríamos decir del resultado -que antes sólo tenía un desenlace- que puede variar entre cinco días (valor optimista) y 12 días (valor pesimista).

Ante este panorama muy pocos apostarían a decir que el proyecto acabará en cinco días, la gran mayoría dirá ocho y los más pesimistas irán por 12.  Entonces, ¿qué valor debo tomar?

Primero, debo decir que ahora tu resultado dejó de ser determinístico (una sola respuesta) y pasó a ser probabilístico.  Es decir que el estimado se encuentra bajo un rango de valores ahora gobernado por las leyes probabilísticas, dado que los diferentes resultados determinados por el azar (luego de varios análisis) forman curvas de probabilidad bajo la cual cada resultado puede ser medido en su grado de confianza.  Citando el ejemplo: el resultado final de cinco días como fin de proyecto tiene muy baja probabilidad de suceder, pero puede suceder, pero nadie colocaría ese resultado ya que no tiene mucha confianza.  Al otro extremo está el resultado de 12 días con una confianza de 100%.  Es decir, el proyecto lo acabo en 12 días de todas maneras.  Sin embargo, este último número puede implicar que no ganes el contrato dado que el cliente no puede esperar tantos días y preferirá aventurarse con alguien que le ofrece menos tiempo aunque con menor confianza.

En un modelo probabilístico se trata de buscar que la incertidumbre sea manejable, no se trata de acertar el resultado.  Así podríamos preguntarnos ¿cuál sería un resultado confiable y aceptable para nuestro cliente?

curva de resultados obtenidos por metacontrol ingenieros

Curva de resultados

En la ilustración de arriba se muestra la curva de probabilidades para las diferentes salidas que puedan suceder.  Usted tendrá que evaluar la confiabilidad del resultado determinístico (ocho días, aprox. 50%) u otro escenario más apropiado para nuestros intereses (ej: 10 días con confianza aprox. de 80%).

En conclusión, un modelo probabilístico nos proporciona la posibilidad de administrar de manera más eficiente la incertidumbre.  En proyectos en donde se maneja los costos y los plazos con modelos probabilísticos, ante la pregunta: ¿cuándo acabamos el proyecto?, o ¿cuánto dinero vamos a ganar, según tus proyecciones? Las respuestas jamas podrán ser una fecha o un monto sino más bien rangos de posibilidades o grados de confianza para una fecha o monto determinado.

Aquellos que hemos dado un paso más allá y hemos pasado de lo determinístico a lo probabilístico, siempre nos preguntamos: ¿Cómo es posible que durante tanto tiempo sólo hayamos usado modelos determinísticos? Sin embargo, en muchas empresas este tema es nuevo aún, sino desconocido.

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