De lo Determinístico...... a lo ProbabilísticoFelix Soto MoralesOracle Primavera P6 EPPM Certified Implementation SpecialistOracle Primavera Contract Management Certified Implementation Specialist

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  sen>do  para  mí,  ya  que  efec$vamente,   nunca   se   cumplía   lo   es$pulado   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  a>naba.

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.    

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  es>mado  para  la  ac>vidad  A  es  de  cinco  días  y  para  la  ac>vidad  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   es>mado),   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  exac>tud.    Y  es  que,  en  los  modelos  determinís$cos  no  se  contempla  la  incer>dumbre  o  el  principio  de  azar.    Esto  úl>mo  quiere  decir  que  puede  pasar  cualquier  cosa  durante  la  ejecución  de  ac>vidades  (después  lo  llamaremos  riesgos  del  proyecto).

Ahora   bien,   que   pasaría   si   añadimos   algo   de   incer>dumbre   en   dichas   ac>vidades;   así  podríamos  anunciar  que  la  Ac>vidad  A   en  el  peor  de  los  casos  podría  acabar  en  ocho  días  y  en   el  mejor   en   tres.    Asimismo,  siendo  op>mistas  podemos  culminar   la  ac>vidad  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  op>mista)  y  12  días  (valor  pesimista).

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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  determinís>co  (una  sola  respuesta)  y  pasó   a  ser  probabilís>co.    Es  decir  que  el  es>mado  se  encuentra  bajo  un   rango  de  valores  ahora   gobernado   por   las   leyes   probabilís>cas,   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  >ene  muy  baja  probabilidad  de  suceder,  pero  puede  suceder,   pero   nadie   colocaría   ese   resultado   ya   que   no   >ene  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  úl>mo  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  >empo  aunque  con  menor  confianza.

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

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  determinís>co  (ocho  días,  aprox.  50%)  u  otro  escenario  más  apropiado  para  nuestros  intereses  (ej:  10  días  con  confianza  aprox.  de  80%).

En   conclusión,   un   modelo   probabilís>co   nos  proporciona   la   posibilidad   de   administrar   de  manera  más  eficiente  la  incer>dumbre.    En  proyectos  en  donde  se  maneja  los  costos  y   los  plazos   con   modelos  probabilís>cos,   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   determinís>co   a   lo  probabilís>co,   siempre  nos  preguntamos:   ¿Cómo  es  posible  que  durante  tanto   >empo  sólo  hayamos  usado  modelos  determinís>cos?  Sin   embargo,  en  muchas  empresas  este  tema  es  nuevo  aún,  sino  desconocido.

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