PROCRASTINACIÓN I

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Procrastinación, parte I, por Felix Soto Morales

por: Felix Soto Morales

Houston, Setiembre del 2008.  El huracán Ike, uno de los más feroces de los últimos años impactaría la ciudad al día siguiente; sin embargo, unas cuantas personas y yo estábamos muy atentos a la clase del software Primavera Risk Analysis cuando aún se llamaba Pertmaster.  Ese día escuché por primera vez la palabra con la que titulo este artículo.  La profesora mencionó la palabra “procrastination” una y otra vez y yo parecía ser el único no entendido.  Aparentemente, las otras seis personas -que eran americanas- sabían perfectamente la definición de la dichosa palabrita.  No podía quedarme con la duda, ¿qué tenía que ver esa palabra con el mencionado software?  En realidad, mucho.

La procrastinación es la acción de dejar de hacer algo importante por hacer algo más placentero. Por ejemplo, ¿alguna vez has hecho algún trabajo pendiente en tu centro de labores muy apresuradamente porque querías salir rápido para ir al cine?  O debes leer un manual técnico para reportar un informe y te dices a tí mismo: “un ratito voy a ver tele” y terminas un par de horas enganchado con alguna película, serie o noticiero.  Eso nos pasa a todos porque la procrastinación es inherente al ser humano.

Una formulación muy interesante derivada de la procrastinación es la siguiente: “El tiempo que le dedicas a las actividades de tu agenda es inversamente proporcional a su grado de importancia”.  ¿No me crees? Te muestro entonces el ejemplo más básico del mundo: estás con tus amigos pasándola bien, pero tienes que ir a tu casa a hacer algunos deberes muy importantes. Lo consideras y dices: “sólo un par de traguitos más y me voy” y te quedaste de largo… Eres un procrastinador!!!

Los artículos que escribo son acerca de control de proyectos, entonces ahora podrías estar preguntándote ¿qué tiene que ver todo esto con el control? Más aún, ¿qué tiene que ver con el dichoso software?

La respuesta está en otra de las derivaciones de la procrastinación, que es: dejar para mañana lo que puedes hacer hoy.  Esta es la famosa Ley del Estudiante. Te dejaron una tarea en la escuela para ser entregada exactamente en siete días, ¿cuándo la hiciste? La gran mayoría, el día seis en la noche.  Solemos dejar las cosas para el último momento.

Este comportamiento humano natural afecta las actividades que uno planifica en un cronograma. Es uno de los motivos del por qué uno debe ser más pesimista que optimista en cuanto a la duración en la ejecución de una actividad.

La Ley del Estudiante no es la única que afecta las actividades en los proyectos, pero es una de las más importantes, ya que tiende a ser el motivo principal por el cual nos consumimos las holguras que tenemos en los proyectos.

En Primavera Risk Analysis, es necesario dar a las actividades tres duraciones: la optimista, la pesimista y la más probable, para modelar la simulación Montecarlo y obtener resultados probabilísticos.

Veamos ahora el efecto de la Ley del Estudiante en un cronograma:

Actividad 1

Duración más probable o determinística: 10 días

Duración optimista: 7 días

Duración pesimista: 13 días

La distribución se vería algo así:

distribución determinística

distribución determinística

Se observa que el área pesimista tiene exactamente el mismo espacio que el área optimista, por lo que se concluye que ambas áreas tienen un 50% de probabilidad de suceder.

distribución probabilística

distribución probabilística

Si tomamos en cuenta la Ley del Estudiante, esta actividad será presionada al pesimismo y se vería como la figura a la derecha:

Esto es es lo que se llama una distribución sesgada.  La probabilidad ahora es mayor en el área pesimista que en el área optimista.

Todas las distribuciones de todas las actividades de un cronograma deben ser sesgadas para una simulación Montecarlo, salvo poquísimas excepciones. Esto proporciona una mejor modelación de la realidad en los cronogramas probabilísticos.

En la segunda parte de este tema, hablaremos de otra de las leyes de la Procrastinación, que también afecta en la elaboración de cronogramas.

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DE LO DETERMINÍSTICO… A LO PROBABILÍSTICO

deterministico probabilistico

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.