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Foto del escritorLuis Nieto
28 feb 20245 Min. de lectura

NOTAS SOBRE MANEJO DE LA INCERTIDUMBRE EN GESTIÓN DE PROYECTOS


¿Qué es la incertidumbre?


La incertidumbre es la falta de certidumbre, la falta de certeza, la falta de conocimiento cierto. Específicamente se usa para indicar el desconocimiento sobre los eventos, cambios o acciones que pueden afectar a un proyecto. La incertidumbre afecta lógicamente a la toma de decisiones. Dado que las áreas de conocimiento o áreas de trabajo (Integración, Alcance, Tiempo, Costo, Calidad, Recursos Humanos, Riesgo, Procura y Gestión de Interesados) requieren en mayor o menor medida de procesos de toma de decisiones, encontramos que el manejo de la incertidumbre es sumamente importante en la gestión de proyectos.

El manejo de la incertidumbre es simplemente, el manejo (gestión) de los RIESGOS.

La incertidumbre se encuentra desde el mismo momento de la concepción de una idea o proyecto. Nunca se tiene un nivel del 100% de conocimiento de las partes que favorecen o afectan negativamente un proyecto. De cada área o parte que constituye un proyecto hay un margen de desconocimiento o error que es conveniente minimizar de alguna manera. El primer paso es completar la información que se disponga hasta donde sea posible, ya que, mientras más información tengamos (confiable, se entiende) sobre el riesgo, mejor será la decisión que tomemos para aminorar su impacto.

La información no disponible y no conseguible en el período disponible para desarrollo del proyecto es la que produce la incertidumbre con la que hay que lidiar.



Clasificación de la incertidumbre

Hay diferentes clasificaciones de acuerdo con el tipo de riesgos a manejar, la siguiente es la división clásica: Incertidumbre Aleatoria y Epistémica.

Incertidumbre Aleatoria es aquélla formada por riesgos medibles de naturaleza aleatoria, esto es no determinista. Para ella los valores de riesgo (duraciones, costes, etc.) son estimados por métodos matemáticos probabilísticos.

Incertidumbre Epistémica es aquélla debida al desconocimiento: información incompleta, confusa, falta de claridad, incoherencia de los datos, riesgos no encontrados con anterioridad, etc.

El desconocimiento tiene que ver también con la “madurez” de la organización ejecutora, una organización joven no tendrá tanta información con relación a ciertos riesgos como una organización “madura” o experimentada.

La incertidumbre puede deberse a no saber cómo relacionar datos, ordenarlos, a un exceso de datos y a una deficiencia en la capacidad de la organización para clasificarlos y tratarlos. En este caso, el riesgo está en la propia organización y no en el ambiente.

Una clasificación mencionada en el trabajo de David Curto, Herramientas y Técnicas de Gestión de la incertidumbre (2020) como la más adecuada es la de Hillson (2014):

 - Estocástica: Los eventos de riesgo son aleatorios que pudieran o no ocurrir en un futuro. La incertidumbre se genera en cuanto a que ocurra el evento. Si no ocurre, no hay afectación. Se trata de eventos más relacionados con los “stakeholders”, por ejemplo, un cambio en los objetivos por parte del cliente, o un cambio en el marco legal. Se trata con métodos de árboles de decisión, “ramas estocásticas” aplicándose a cada caso en particular una probabilidad estadística concreta.

 - Aleatoria: Los eventos son aleatorios pero dentro de un rango definido como posible. Los resultados estarán dentro de un rango. Se trata con los métodos cuantitativos estadísticos de simulación. Se le llama también “riesgo de la variabilidad” porque se comparan los resultados que se van obteniendo con los previstos originalmente.

 - Epistémica: La incertidumbre de los eventos se debe a la falta de información. Se le denomina también (Hillson) “riesgo de ambigüedad”. Se considera el mundo de eventos como determinístico y al completarse la información faltante se reduce el efecto del riesgo. La ambigüedad o falta de información puede deberse a las propias limitaciones de la organización: falta de experiencia en el riesgo tratado o deficiencia en los sistemas de manejo de la data. Por ello hay autores que recomiendan la formación de un “Modelo de Madurez del Riesgo” para lo cual se cuenta con las tecnologías de la información para crear y alimentar bases de datos y mantener comunicación con otras organizaciones.

 - Ontológica: Es la incertidumbre referente a riesgos no conocidos, la que no puede ser prevista, conocida ni estudiada. Va más allá de las limitaciones físicas de un sistema o de un margen de contingencia. Surge de un sistema y tiene que ver con la misma naturaleza del modelo. Son irreconocibles por el gestor de riesgos porque son desconocidas. Se les llama “cisnes negros” y están más alla de su forma de pensar y conocimiento. Esto no debe servir, sin embargo de excusa para justificar la falta de aplicación de planes de contingencia preventivos.

Modelos de Gestión

Existen modelos para tratar la incertidumbre epistémica y aleatoria. El modelador de riesgo decidirá a qué tipo de incertidumbre se estará enfrentando y si existe la posibilidad de reducirla (si es epistémica) o no (si es aleatoria). En ello interviene el punto de vista subjetivo del modelador, es una tarea difícil en la mayoría de los casos y sujeta a discusión entre modeladores por los modelos de gestión de riesgo a utilizar.


Técnicas y herramientas

Los enfoques normalmente están dirigidos a tres aspectos: el control de Costo, del Tiempo y de los Procesos. Por otro lado, la incertidumbre de las actividades está íntimamente relacionada con los requerimientos de los stakeholders: básicamente la disposición de recursos, para contar con herramientas adecuadas, optimizar procesos y llevar una administración adecuada.


Las herramientas pueden clasificarse como cuantitativas y cualitativas, ambos tipos igualmente relevantes para la gestión de riesgos.

Muchas técnicas cualitativas se pueden tratar como cuantitativas. Éstas están basadas en principios lógicos y matemáticos, mientras que las cualitativas se centran en características como categorías, atributos, cualidades.

A la hora de seleccionar el método a utilizar se debería atender a la naturaleza de los riesgos a gestionar:

 - ¿Su ocurrencia es medible probabilísticamente?

 - ¿Sus efectos son cuantificables?

 - ¿Son relacionados con otros o son riesgos aislados?

 - ¿Se pueden determinar sus causas?


A continuación se listan algunos tipos o clases de Herramientas y Métodos de análisis


Métodos de Decisión Multicriterio: Son métodos que sirven para jerarquizar los riesgos de acuerdo a su importancia para desarrollar el proyecto.

Métodos Heurísticos: Son métodos que sirven para buscar soluciones sencillas y rápidas por procedimientos simples a problemas difíciles. El término heurístico se usa como sinónimo de iterativo. Entre ellos están los llamados algoritmos genéticos, las redes neuronales, método GRASP, etc.

Métodos Lógicos: Son métodos basados en la lógica booleana y de la lógica fuzzy. Se usan los árboles de eventos, decisión y consecuencias, Event Tree Analysis, Fault Tree Analysis. La lógica fuzzy (borroso) ayuda a enmarcar clases o categorías que por su naturaleza son de carácter difuso.

Métodos Matriciales: Son los que usan matrices de desagregación de riesgos (Risk Breakdown Structures: RBS) sirven para estudiar los eventos pero también las situaciones a considerar en proyectos.

Métodos Matemáticos: Son los que usan métodos cuantitativos estadísticos, modelos matemáticos como el método de Monte Carlo, el análisis de Pareto, Programación Lineal, entre otros.

Métodos Basados en Diagramas de Eventos: Son los que están basados en diagramas de ocurrencia de eventos, siguen una estructura definida con respecto a ocurrencia y consecuencias.

Métodos de Búsqueda de Riesgos: Son los que usan métodos de búsqueda y clasificación de riesgos subjetiva y creativa en reuniones de trabajo, consultas por escrito, conferencias y similares. Participan miembros del equipo pero también pueden participar expertos.


Conclusiones

- La gestión de la incertidumbre y del riesgo es parte de la gestión de proyectos y una parte muy importante

- Existen herramientas y técnicas respaldadas por programas de computación (software) comerciales para ayudar en la clasificación de riesgos, su evaluación y tratamiento.

- El o los modeladores de riesgo tienen muchas herramientas para usar y tanto la clasificación como la escogencia del método de análisis son el trabajo clave a realizar y puesto que la clasificación es sujeto de debate, siempre es necesario que los modeladores lleguen a un consenso.





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Fuentes


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