PMP/CAPM, Project Management

¿Podemos predecir el futuro en Gestión de Proyectos?

Mañana, 30 de Noviembre, tendrá lugar a nivel mundial uno de los experimentos más potentes sobre física cuántica que se han llevado a cabo en los últimos años.

Basándose en el input aleatorio de más de 30.000 participantes alrededor del mundo, los científicos van a intentar entender el comportamiento de los átomos.

Cómo ya sabéis uno de los princpios de la física cuántica es que cuando observas la realidad, la estas alterando, por lo tanto es complicado estudiar su comportamiento.

Para más información o si queréis participar en este experimento global, podéis visitar la página oficial del mismo: http://thebigbelltest.org/

Mientras me instruía en el funcionamiento del experimento, recordé que en gestión de proyectos también intentamos observar y entender la realidad, a la vez que predecir el futuro (cosa que no siempre es fácil, ya que hay factores externos como los riesgos que nos impactan continuamente).

futuro_pm

En materia de gestión de proyectos contamos con la herramienta de Simulación Montecarlo, que nos permite en diveras áreas de conocimiento (gestión del tiempo, gestión de riesgos, etc) trabajar con modelos predictivos y generar posibles escenarios futuros a tener en cuenta para nuestra gestión.

El método Monte Carlo ya revolucionó la investigación nuclear en la década de 1940. Hoy en día, el uso de datos simulados para producir una imagen fiable del resultado de un proceso constituye una herramienta vital en muchas industrias.

Por ejemplo podemos usar Montecarlo para la gestión de riesgos para:

  • Determinar la posibilidad de finalizar el proyecto en un cierto día con un cierto coste
  • Determinar el porcentaje de riesgo total del proyecto
  • Determinar si una actividad estará en el camino crítico o no

Existen diversos programas informáticos con los cuáles poder trabajar las simulaciones Montecarlo (también conocidos como escenarios «what-if»). Todos ellos necesitan de los siguientes pasos:

  • Identificar la ecuación de transferencia
  • Definir los parámetros de entrada
  • Crear datos aleatorios
  • Simular y analizar la salida del proceso

Algunos de los más conocidos son: @Risk, Crystall Ball, Insight.xla, SimTools.xla, etc

Podéis leer más sobre el método Monte Carlo y su aplicación práctica con Excel en el siguiente artículo de UOC:

UOCUso avanzado de Excel para la Simulación Montecarlo 

Espero que os haya resultado interesante el artículo y os ayude a entender mejor esta útil herramienta de análisis y os animo a participar el en experimento de física cuántica que tendrá lugar mañana: http://thebigbelltest.org/

Alejandro Pérez, PMP, PMI ACP

PMP/CAPM, Project Management

La técnica de Simulación Monte Carlo

La técnica de la simulación de Monte Carlo se basa en simular la realidad a través del estudio de una muestra, que se ha generado de forma totalmente aleatoria. Resulta, por tanto, de gran utilidad en los casos en los que no es posible obtener información sobre la realidad a analizar, o cuando la experimentación no es posible o es muy costosa.

El método se llamó así en referencia al Casino de Monte Carlo (Principado de Mónaco) por ser “la capital del juego de azar”, al ser la ruleta un generador simple de números aleatorios. El nombre y el desarrollo sistemático de los métodos de Monte Carlo datan aproximadamente de 1944 y se mejoraron enormemente con el desarrollo de la computadora.

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El método de Monte Carlo proporciona soluciones aproximadas a una gran variedad de problemas matemáticos posibilitando la realización de experimentos con muestreos de números pseudoaleatorios en una computadora. El método es aplicable a cualquier tipo de problema.

En el PMBOK Quinta Edición, herramienta base para la preparación de la Certificación PMP  vemos que el análisis MonteCarlo aparece en multitud de ocasiones, como herramienta y técnica en diferentes áreas de conocimiento y procesos, como por ej en la Gestión del Tiempo y en la Gestión de los riesgos.

Está hoy en día bastante extendido el uso de Excel para la realización de simulaciones MonteCarlo. La potencia de las hojas de cálculo reside en su universalidad, en su facilidad de uso, en su capacidad para recalcular valores y, sobre todo, en las posibilidades que ofrece con respecto al análisis de escenarios (“what-if anaylisis”).

simulacion_montecarlo2

En el mercado existen de hecho varios complementos de Excel (Add-Ins) específicamente diseñados para realizar simulación Monte Carlo, siendo los más conocidos: @Risk, Crystall Ball, Insight.xla, SimTools.xla, etc

Podéis leer más sobre el método Monte Carlo y su aplicación práctica con Excel en el siguiente artículo de UOC:

UOC: Uso avanzado de Excel para la Simulación Montecarlo 

Espero que os haya resultado interesante el artículo y os ayude a entender mejor esta útil herramienta de análisis.

Alejandro Pérez