EL USO DE LA ESTADÍSTICA INFERENCIAL EN LA GESTIÓN DE RIESGOS

Por: David Chigne

Dada la incertidumbre existente en la toma de decisiones,

es importante evaluar científicamente todos los riesgos implicados.

La estadística inferencial, a través de las distribuciones discretas

de probabilidad, nos proporciona toda una serie de valores

que describen la posibilidad de que un evento se presente en el futuro;

y… ¿de ésto no se trata la Gestión de Riesgos?

En primer lugar, quiero agradecer la invitación de este blog para escribir sobre un tema tan interesante como es maximizar las oportunidades y minimizar las amenazas en un proyecto con miras a una recompensa.  Para ello, en esta primera entrega quiero evidenciar las grandes potencialidades que nos brinda el uso de la estadística.

Muchas veces se piensa que la estadística implica únicamente resumir datos recogidos de eventos que se han presentado en el pasado (estadística descriptiva) para su análisis; sin embargo, también se enfoca en calcular la probabilidad de que algo ocurra en el futuro (inferencia estadística o estadística inferencial).

A través de un ejemplo sencillo les muestro cómo el uso de la información del pasado (que muchas veces es parte de los activos de los procesos de la organización) nos puede ayudar a tomar decisiones ante eventos en el futuro.

Para ello supongamos el caso de Enrique, Project Manager del proyecto de construcción de una subestación eléctrica (proyecto de 12 meses), cuyo objetivo es generar ahorros; y ha centrado su interés en evaluar los costos overhead del proyecto, entre los cuales se encuentra el contrato de seguros para toda la flota de vehículos de transporte

Enrique considera que es un gasto elevado dado que los conductores son personal capacitado.  Veamos los siguientes datos:

  1. Un análisis de compañías de seguros locales da a conocer que la oferta más baja para una cobertura de hasta 10,000 dólares por vehículo representa una cuota de 5,000 dólares anuales por la flota de autos con una prima de 150 dólares.
  2. Un análisis de accidentes de los últimos siete años de conductores capacitados y no capacitados arroja que existieron 24 accidentes en los cuales hubo necesidad de recurrir al seguro.  Con base en los siguientes costos reportados por el seguro:

¿Cómo podría Enrique emplear esta información para decidir si es recomendable contratar el seguro?, ¿vale la pena el ahorro considerando el riesgo?, ¿cuántos choques equivaldrían al costo de la prima anual según este escenario?

Análisis para toma de decisión

En primer lugar, con la finalidad de hacer una estimación que tome en cuenta el valor medio de un fenómeno aleatorio considerando las probabilidades, Enrique procede a hallar el Valor (Monetario) Esperado, asumiendo el valor más costoso del rango.  Este valor le permitirá definir un costo por accidente.

∑ Costo [P(x)]= Costo Esperado

∑ Costo [P(x)]=

$500*(0.375) + $1,000*(0.250) + $1,500*(0.167) + $2,000*(0.083) + $3000*(0.042) + $4000 *(0.0083)

∑ Costo [P(x)]= 125.00 + 375.00 + 250.00 + 166.67 + 125.00 + 333.33 = $1,375.00 (costo por accidente).

Luego en Excel –herramienta bastante útil para el uso estadístico– tenemos la función de distribución, cuya variable aleatoria (X = número de accidentes) es el número de veces que ocurre un evento en un intervalo definido (siete años) y donde la probabilidad de éxito de que ocurra el evento (accidentes) es muy pequeña, ya que se considera un suceso “raro” (choque).  Esta distribución es la descubierta por Siméon-Denis Poisson, que la dio a conocer en 1838 en su trabajo “Recherches sur la probabilité des jugements en matières criminelles et matière civile” (Investigación sobre la probabilidad de juicios en materia criminal y civil).

Esta distribución necesita la media (µ = l) y el número de ocurrencias del evento (X). Observando que en siete años hubo 24 accidentes, se puede afirmar que el promedio l por un año (el seguro tiene un pago anual) es de 24 accidentes/07 años = 3.42 accidentes/año.

Entonces, utilizando en Excel la función “Poisson.Dist”, definimos probabilidades para el número de ocurrencias anual y, considerando que se ha definido un costo por accidente  de USD 1,375.00, podemos hallar el valor monetario esperado por número de accidentes:

Sobre la base de los resultados y sabiendo que la empresa es del tipo risk seeking, Enrique decide no contratar el seguro; y dispone una reserva de contingencias asignada como “accidentes automovilísticos” de 2,600 dólares (generando un ahorro inicial de 2,400 dólares donde, en caso no se presente ningún accidente, será hasta de 5,000 dólares).  ¡Bien por Enrique que utilizó la estadística a su favor!

Análisis de resultados

Se conoce que el seguro cuesta 5,000 dólares al año.  Si el costo definido por choque al año es de 1,375, se necesitará cuatro accidentes para pagar más del monto de la prima ( 5,000 $ / 1,375 $ = 3.64 accidentes = 4).  ¿Cuál es la probabilidad de que ocurra este escenario, con base en la información histórica?

Para este caso Poisson es bastante útil.  Hallemos la probabilidad de que ocurran cuatro o más accidentes. Esta probabilidad es la suma de las probabilidades que se encuentran marcadas en rojo en la tabla de resultados = 25.95%. Considerando que esta organización es del tipo risk seeking, se determina que la probabilidad que ocurra el evento “4 o más choques” es baja, por ello deciden aprobar la decisión de Enrique de no contratar el seguro.  Sin embargo, Enrique igualmente decide aprovisionar 2,600 dólares considerando el Valor Esperado para un máximo de cuatro choques (este valor se obtiene sumando los valores marcados en verde en la tabla de resultados) para este riesgo.

Conclusiones

Como se aprecia, la estadística inferencial es una herramienta bastante útil.  Aun cuando la incertidumbre siempre está presente, es de interés para los stakeholders evidenciar cómo se tomó la decisión de NO contratar el seguro y cómo se realizó el cálculo para definir la contingencia del proyecto asociada a este riesgo.  Piense usted en todas las potencialidades que tiene a la mano al presentar esta información como un sustento válido en la toma de decisiones.

Finalmente, este escenario puede ser evaluado incluyendo otros puntos de vista o tomar otras fuentes de información, tales como la inflación en los valores, para lo cual se debería utilizar este valor anual y traer estos valores monetarios al día de hoy (pero el análisis sería el mismo), entre otros.

¿Te parece interesante su utilización en la gestión de riesgos?, por favor no dudes en hacerme llegar tus comentarios.

 

SAFRAN RISK – PROMO EN ESPAÑOL

Video

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DECISION ANALYSIS – PARTE I

Decision Analysis I

Por: Felix Soto Morales

La primera vez que escuché el término “análisis de decisiones” fue cuando postulé para obtener el certificado DRMP del AACE International.  Dicho certificado es para aquellos que tienen experiencia en la gestión de riesgos y ciertamente yo la tengo; sin embargo, sus siglas denotan no sólo ser un experto en la gestión de riesgos sino también justamente en el tema que hoy quiero abordar: el análisis de decisiones.

De hecho, DRMP significa Decision & Risk Management Professional.  Y el examen para este certificado consta de dos partes bien diferenciadas: la de Riesgos y la de Análisis de decisiones.  Yo no pude obtener el certificado, adivinen porqué.  Sí, ¡reprobé la parte de decisiones!  ¿Qué tanto hay en este tema? Pues muchísimo.

Luego de reprobar dicho examen y luego de la desilusión, tenía claro dos caminos: uno implicaba decidirme por obtener una certificación equivalente que evidencie mi conocimiento en gestión de riesgos, lo mas cercano que encontré fue el PMI-RMP del  Project Management Institute; el otro camino, el más duro, me llevaría muchas horas de inversión y amanecidas de lectura pero también la satisfacción de haber aprendido algo único y que me ayudaría por el resto de mi vida, dominar el campo del análisis de decisiones.

Debo ser honesto con la gente que me lee (que afortunadamente no son pocos) —pues son ustedes quienes me inspiran a seguir escribiendo y compartir cada vez más mis conocimientos— y confesar que antes de iniciar mi travesía en el aprendizaje de análisis de decisiones, traté una vez más de aprobar el examen para DRMP.  Los resultados fueron exactamente los mismos: Risk Management, PASSED; Decision Analysis, FAILED.

No tenía la menor idea que este aparente “fracaso” me llevaría a introducirme en un rubro totalmente nuevo para mí.  Yo creía que sabiendo resolver árboles probabilísticos estaba bien preparado en análisis de decisiones; sin embargo, descubrí que hay muchísimas más cosas que ver en este campo y ojalá que de a pocos se las pueda ir comentando por esta vía, ya que realmente no hay mucha información especializada sobre esto en internet.

Empecemos:

El análisis de decisiones (en adelante DA) implica la metodología para tomar la mejor decisión cuando existe incertidumbre:

El DA nos brinda una serie de técnicas para tomar la mejor decisión.  Una vez que se ha tomado la mejor decisión no hay arrepentimiento, aún cuando el resultado no nos sea favorable.  Esto es lo primero que se aprende en los cursos de DA, puedes tomar una buena decisión y obtener un mal resultado y también tomar una mala decisión y obtener un buen resultado. Te pongo un ejemplo:

Individuo A va a una fiesta en su coche, Individuo B va a la misma fiesta en su coche.

Individuo A no bebe licor, toma una buena decisión porque beber y manejar no es compatible.

Individuo B decide beber licor (mala decisión)

Individuo A regresa manejando a su hogar y sufre un accidente automovilístico.

Individuo B regresa manejando a su hogar y llega sano y salvo.

¿Ven cómo tomar una buena decisión no asegura necesariamente un buen resultado?  Además, cuando tomamos una buena decisión podemos dormir tranquilos, sin tener que martirizarnos a nosotros mismos después, dado un mal resultado, repitiendo en nuestra cabeza “mejor hubiese tomado otra decisión”.

Las buenas decisiones

no se vuelven malas debido al resultado

y las malas decisiones

tampoco se vuelven buenas, nunca

Recordemos que antes de tomar la decisión existe incertidumbre, no sabemos lo que va a pasar, sólo podemos maximizar nuestras probabilidades de éxito.  Qué fácil sería si ante cada decisión pudiésemos ver de antemano su resultado final o las consecuencias.  Simplemente escogeríamos la que nos lleve al mejor resultado.  Qué aburrido sería si pudiésemos ver todo nuestro futuro ¿no? Por eso casi nunca veo una película dos veces .

El DA adquiere mayor importancia cuando las acciones producto de nuestras decisiones son irrevocables:

Algunas decisiones que vamos tomando en la vida no requieren ningún esfuerzo, ni siquiera vale la pena ponernos a pensar mucho tiempo.  Por ejemplo: ¿qué prenda me pongo esta mañana para ir a trabajar?, ¿a qué restaurante iré a celebrar mi aniversario?, ¿en qué banco invertiré mis ahorros?

Pero que tal si ahora les menciono estos otros ejemplos: ¿renunciar a mi trabajo o no?, ¿vender mi empresa o no?, ¿amputar o no una pierna?  Estas decisiones sí ameritan que al menos nos tomemos un tiempo para analizarlas, ¿saben porqué? Porque implican un mayor grado de irrevocabilidad que las anteriores.  Puedo llevar mi dinero a un banco y si después me arrepiento, simplemente lo saco y lo meto a otro (se puede revocar).  ¿Podré pedir que me devuelvan mi empleo una vez que renuncie? Probablemente, pero el grado de revocación es menor, ¿podré pedirle a los doctores que me devuelvan la pierna una vez amputada? Por supuesto que no, es totalmente irrevocable.

Es en estas decisiones que no tienen marcha atrás en las que el Análisis de Decisiones toma mayor importancia.  Muchos decidimos porque nos aconsejaron, otros dicen tener un buen presentimiento sobre los resultados (porque los han pensado), otros deciden instintivamente (sin pensarlo) y otros sobre la base de las emociones del momento.  ¿No sería fantástico que ante una circunstancia importante podamos usar ciertas técnicas que nos aseguren la mejor decisión?

Te sigo contando en un siguiente post, ya que acabo de decidir que es suficiente por hoy.

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RIESGO BUENO

riesgo bueno, el riesgo en el control de proyectos

Por: Felix Soto Morales

Cuando una persona escucha la palabra riesgo, automáticamente la asocia al peligro o a la pérdida.  Así, cuando un especialista en seguridad habla de riesgos industriales, normalmente se refiere a la prevención que se debe tener por los daños que podrían impactar en la salud de un ser humano.  Desde el punto de vista del ecologista, se referirá al daño que se pueda ocasionar al medio ambiente.  Asimismo, si un banquero habla de riesgo financiero, éste es asociado a la posibilidad de pérdida del banco al financiar a terceros.

Y claro, esta asociación es lógica, dada la naturaleza latina de nuestro lenguaje.  La palabra “riesgo” deriva de “risco”, “roca” o “peñasco”, pues básicamente la palabra “riscare” era asociada a la capacidad de los barcos de navegar entre peñascos.  Sin embargo, haciendo referencia a la etimología árabe del riesgo, “rizq” significa: “lo que nos depara la providencia”.  Está claro que la providencia —desde el punto de vista religioso— nos quiere deparar cosas buenas ¿no?

En la gestión de proyectos los riesgos son definidos como condiciones o eventos  inciertos, que de ocurrir, pueden tener un impacto positivo o negativo en uno o varios de los objetivos del proyecto como alcance, costo, plazo o calidad.

Cuando he tenido oportunidad de realizar talleres de riesgo para alguna empresa, durante la etapa de tormenta de ideas, el equipo del proyecto —por naturaleza— siempre comienza a lanzar riesgos que impactarían negativamente al proyecto, es lo que llamamos amenazas.  En estos talleres, una de mis funciones principales es la de incentivar a pensar en eventos que puedan generar un impacto positivo en los objetivos del proyecto, es decir en las oportunidades.

¿Por qué nos es tan natural pensar en amenazas y nos cuesta tanto pensar en oportunidades?

Según la programación neurolingüística, la mente del ser humano no está dispuesta a “perder” o “dejar” algo, está en nuestra naturaleza, es inevitable.  En los proyectos no queremos perder el plazo ni el presupuesto fijados, entonces vemos con cierta facilidad aquellos eventos que generan peligro en contra de ese objetivo.  Nos ponemos en contra de esos eventos e iniciamos las medidas correspondientes para reducir sus impactos, de eso se trata la gestión de riesgos en su forma más básica.

Según mi profesor espiritual y experto en programación neurolingüística, Vilmar Braga, ponerse en contra de algo, decir: “estoy en contra de…” significa adoptar una posición pasiva, ya que la frase no tiene detrás un objetivo por el cual trabajar.  Sin embargo, cuando tengo un objetivo debo realizar una serie de acciones para lograrlo, lo cual hace que la posición sea mucho más activa.  “¿Por qué en vez de estar en contra de algo, no canalizamos nuestra energía para construir algo?”, se pregunta Vilmar.

Y yo me pregunto ¿si en los talleres de riesgo de proyectos mejor buscamos la forma de crear oportunidades para que nuestro plazo, costo y calidad aumenten?  ¿Qué pasaría si nos trazamos objetivos para hacer realidad las oportunidades?, ¿qué pasaría si tomamos mejor una posición más activa, más positiva, construyendo un ambiente favorable hacia los eventos de impacto positivo?  Probablemente las oportunidades que no vemos cotidianamente opacarían a las amenazas y lograríamos mejores resultados en los ensayos probabilísticos que son mostrados al finalizar los talleres de riesgos.

Les dejo una gran oportunidad de capacitarse en un software para hacer cronogramas en proyectos lineales.  En Europa se está utilizando mucho, talvez lo necesites dentro de poco.

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