Guía para la Predicción de Riesgos en Proyectos
En el proceso de la gestión de proyectos, es posible encontrarse con errores o riesgos no previstos de manera anticipada. Existen distintos enfoques para abordar los proyectos. Dependiendo del tipo de enfoque, los riesgos en los proyectos pueden generar algunas demoras en su desarrollo. En esta nota nos proponemos abordar los enfoques que facilitan la gestión predictiva.
¿Qué es la gestión predictiva de proyectos y en qué se diferencia de la gestión tradicional?
La gestión predictiva de proyectos usa de manera efectiva los recursos disponibles para poder afrontar las fechas pactadas y los costes del proyecto. De la misma manera, se procura entregar un producto o servicio que cumpla con las exigencias de calidad pactadas. Para lograrlo, se necesita tener datos sobre los avances del proyecto, por eso es clave poder contar con reportes regulares.
Las ventajas de la gestión predictiva de proyectos
Una de las ventajas que ofrece el análisis predictivo es que promueve y empuja a las mejoras mediante el uso de los datos. Este tipo de análisis predictivo, se utiliza evaluando los datos históricos de manera de poder detectar patrones de repetición y de tendencias. Con esta información, se busca prevenir incidentes que puedan poner en riesgo a la operación.
En este sentido, la reducción de riesgos puede ser controlada mediante el análisis predictivo en los proyectos. Teniendo resultados sobre tendencias a errores o desviaciones de manera anticipada, se pueden aplicar ajustes y correcciones. Como consecuencia, los productos o servicios adquieren mejoras de calidad y se cumple con los plazos acordados.
El análisis de datos predictivos facilita la prevención de riesgos, al tiempo que potencia las mejoras en cuanto a calidad y eficiencia. Cuando se cuenta con esta información, desde la etapa inicial de un proyecto, se cumple de manera simple con la ejecución y la fecha de finalización. Se trata de un modelo adaptativo, con capacidad de anticipar errores y dar tiempo a realizar los ajustes para el desarrollo del proyecto.
¿En qué se diferencia la gestión predictiva de los proyectos tradicionales?
La gestión de proyectos tradicionales se basa en modelos de ejecución de tipo secuencial y lineal. Para poder implementarlo, este modelo requiere contar con todos los datos desde el inicio del proyecto. Una vez que el proyecto dio inicio, se avanza en cada una de las etapas de su desarrollo.
Un proyecto con enfoque tradicional, utiliza el método Cascada o Waterfall (su nombre en inglés). Cuando el alcance está definido desde el inicio, este modelo permite diseñar un documento de procesos. Allí se definen los tiempos y cada una de las etapas. Los datos que se extraen de cada una de las etapas permite hacer una medición eficiente.
Una de las desventajas de este enfoque es que no es flexible Si surgen cambios o contratiempos, lo que sucede es que el ciclo de desarrollo se extiende en el tiempo hasta conseguir aplicar todos los ajustes. Con ello, el tiempo de desarrollo no cumple con la fecha inicialmente pactada. En este modelo el cliente queda fuera del proyecto y solo interviene en la fecha de finalización. Esto representa algo negativo porque, puede ocurrir, que el resultado final no sea el esperado por el cliente.
Si bien con este modelo se pueden hacer predicciones de plazos y costos en proyectos, no es funcional a cualquier tipo de proyectos. Los esfuerzos y recursos invertidos pierden su valor cuando ante obstáculos no se cumple con los plazos y los costos. Es posible que, además, la calidad del producto final se vea comprometida haciendo del ejercicio una operación poco exitosa.
¿Qué es el análisis predictivo de datos?
Es importante que podamos definir qué es el análisis predictivo de datos y para qué se utiliza. Se trata de la evaluación de una serie de datos extraídos con algoritmos y fórmulas estadísticas. La evaluación permite interpretarlos, identificar patrones de repetición, e incluso hacer predicciones. El análisis predictivo procura detectar tendencias de comportamiento y desviaciones con el fin de prever errores y reducir el riesgo en la gestion de proyectos.
Las empresas aprovechan el análisis predictivo de datos para optimizar procesos operativos, reducir el margen de riesgos, generar estrategias de marketing eficientes, detectar nuevos mercados para expandir sus negocios y generar productos o servicios más personalizados.
Para hacer predicciones, el análisis predictivo evalúa datos históricos, a partir de los cuales se puede hallar tendencias. Existen dos modelos predictivos: de clasificación (con los que se puede predecir una categoría o una clase) y de regresión (con el que se puede establecer un valor). La analítica predictiva es parte del Big Data.
La analítica del Big Data
La analítica del Big Data permite evaluar y calcular grandes volúmenes de datos, obteniendo información. que con los enfoques tradicionales, no se hubiera podido acceder. Cuando el Big Data y la analítica trabajan en conjunto, el procesamiento de datos brinda información de gran valor para la toma de decisiones. Esta analítica puede identificar nuevas oportunidades de negocios, instancias de crecimiento y recalibrar los procesos operativos para hacerlos más eficientes.
El hecho de poder contar con toda esa información, abre un gran abanico de posibilidades que pueden aprovechar las empresas. El análisis predictivo del Big Data trae muchos beneficios a las compañías. Entre los beneficios podemos mencionar la optimización de distintas áreas, el aumento de los índices de productividad, de rendimiento y de rentabilidad.
Además de la optimización de operaciones empresariales, permite innovar los productos y servicios adaptándose a los hábitos de consumo de sus clientes. De esa manera, consiguen incrementar el nivel de satisfacción de los consumidores.
La aplicación que se puede hacer del análisis predictivo es ilimitada. Las empresas pueden usarla para hacer el seguimiento de la cadena de suministros, realizar el inventario de abastecimiento y hasta controlar las condiciones de mantenimiento de un avión. Por otro lado, las compañías financieras y bancarias pueden aprovechar las posibilidades que brinda para evitar malware, robos y fraudes.
Empresas que utilizan análisis de datos predictivos
Seguramente ya estás haciendo uso de estas tecnologías sin saberlo. Te compartimos algunos ejemplos de empresas que hacen uso del análisis predictivo:
- BBVA: Bancomer detecta patrones de uso atípicos para identificar cambios en los hábitos de compra y uso del usuario. De esta manera, puede detectar clonación de tarjetas, fraude o robo.
- YouTube: el algoritmo de YouTube Short, ofrece a los usuarios contenidos de su interés, basado en el historial de navegación y de búsqueda.
- Google Maps: utilizado por los usuarios para encontrar una dirección y cómo llegar allí. Los usuarios acceden desde distintos dispositivos electrónicos. El análisis predictivo brinda información de la ruta a realizar dependiendo de la forma en que se traslada el usuario: a pie, en moto, en bicicleta, en auto, etc.
¿Qué tecnologías se utilizan en la gestión predictiva?
En la gestión predictiva de proyectos se utilizan tecnologías capaces de adecuarse a las exigencias del desarrollo. La analítica del Big Data trabaja muchas veces en conjunto con el Machine Learning. Esta tecnología es una aplicación de la Inteligencia Artificial, la cuál por efecto del aprendizaje automático y continuo, puede dar respuesta a determinadas situaciones, sin la intervención humana.
Los beneficios del Machine Learning para las empresas
Uno de los beneficios que ofrece a las empresas es la posibilidad de dar una respuesta rápida y eficiente ante distintos escenarios. Esto es posible mediante los algoritmos que gestionan grandes volúmenes de datos. Estos datos proveen información a las computadoras, las cuáles identifican patrones y con ellos se hacen predicciones.
Las empresas que implementan estas tecnologías, cuentan con una inteligencia capaz de dar respuesta inmediata a distintos tipos de episodios. Permiten agilizar los servicios, despertar alertas ante situaciones de riesgo y corregirlas. De la misma manera, se aceleran las tareas operativas repetitivas, consiguiendo contar con un mejor control y seguimiento, por ejemplo, en las cadenas de suministro.
Desafíos comunes de las empresas para la implementación
La implementación del Machine Learning, al igual que cualquier otra aplicación de la Inteligencia Artificial, enfrenta desafíos frecuentes en las empresas. Es importante mencionar que para salir del enfoque tradicional y encaminarse hacia el entorno de la tecnología actual, se necesita una cultura de adaptabilidad. El cambio suele tener que enfrentarse a la resistencia y a una forma de abordar los proyectos de manera flexible.
Entre otros desafíos comunes a la implementación de la gestión predictiva de proyectos, se encuentra la falta de datos de calidad históricos. Estos datos, son los que se toman de base para realizar análisis de datos predictivos. Estas tecnologías ofrecen la posibilidad de tomar decisiones basadas en datos. Cuando no son fiables, las decisiones pueden ser menos eficientes y asertivas.
La implementación es costosa y puede ocurrir que encuentre obstáculos para la integración de los sistemas de la empresa. La gestión de proyectos avanzada requiere contar con personal con certificaciones que dominen los programas. Los sistemas son complejos y puede ocurrir que no sean compatibles con los existentes.
Las industrias que utilizan la gestión predictiva de proyectos
Exploramos cuáles son los beneficios que la gestión predictiva ofrece a las empresas. Ahora, vamos a conocer las ventajas que brinda a distintos sectores de la industria.
- Mantenimiento Industrial: el análisis de datos predictivos puede evitar pérdidas irreparables y adelantarse a la ocurrencia de riesgos. Además, puede ayudar a reducir costos, mejorar la calidad de los productos y aumentar la vida útil de los activos de la compañía.
- Manufactura: el análisis predictivo puede colaborar en mejorar los procesos de producción, acelerando la operatividad y reduciendo los costos de producción. Puede sugerir innovaciones en el sistema de fabricación, al igual que puede colaborar en la gestión de previsión ante los picos de alta demanda. Incluso, puede sugerir la incorporación de actualizaciones para incrementar la productividad.
- Producción de alimentos: mediante las tareas del mantenimiento predictivo, se evalúa el estado y funcionamiento de las maquinarias. Los datos acerca de los valores de funcionamiento óptimo, se encuentran registrados en un software de gestión, que detecta cuando existe algún desvío para ser reparado.
- Industria de combustibles como gas y petróleo: similar a lo que ocurre con la industria de alimentos, los programas cuentan con los registros de los valores que deben registrar los equipos y maquinarias para evitar fugas, explosiones o cualquier otro tipo de riesgo peligroso.
Como podemos ver, el análisis de datos predictivos es una buena práctica a seguir cuando se procura la reducción de riesgos, al tiempo que permite a los sectores industriales cumplir con los plazos pactados y los costos de producción. Su capacidad de análisis alerta cuando se corren riesgos al tiempo que ofrece soluciones para el ajuste de los desvíos.
Recomendaciones prácticas para la implementación de la gestión predictiva de proyectos
Podemos citar algunas buenas prácticas a seguir en la implementación de la gestión predictiva de proyectos. Se trata de cuestiones a definir previamente, para incorporar la tecnología que mejor se adecue al plan de negocios.
- Establecer el nivel de precisión de los datos que se espera obtener con el análisis predictivo. De la misma manera, se deberá definir hasta qué instancia estas tecnologías tomarán decisiones sin la supervisión humana.
- Definir cuál es el riesgo que la empresa puede asumir. Esto dependerá de los productos o servicios que la empresa desarrolle.
- Planificar las etapas de interrupción y las de perfeccionamiento de los modelos que se utilicen para el análisis de datos. En este punto, es importante que las empresas estén dispuestas a promover mejoras constantes, ya que la calidad del producto final se verá positivamente afectada.
Por último, los invitamos a explorar las tendencias actuales en la gestión predictiva de proyectos:
- Incorporación de la Inteligencia Artificial y la robótica en los procesos de producción de las empresas.
- Gestión y aceptación al cambio.
- Adopción de la hibridación en los proyectos que no están guiados por un esquema rígido de trabajo. Esto permite adaptarse al cambio y a tener una visión más amplia.
- Integración de las habilidades blandas como el pensamiento crítico y la inteligencia emocional.
- El trabajo remoto o semi presencial.
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