El Riesgo como Variable de Análisis
- Pablo Ciancio
- 24 jun 2020
- 3 Min. de lectura
Cualquiera sea el proyecto que estemos desarrollando nos enfrentamos a un cierto ''Riesgo''.
El PMI (Project Management Institute) define al Riesgo como:
''Un evento o condición incierta que, si sucede, tiene un efecto en por lo menos uno de los objetivos del proyecto.''
Por lo tanto, debemos estar preparados para poder enfrentarlos. Siendo más especifico, ''el Riesgo de un proyecto se define como la variabilidad de los Flujos de Caja Reales respecto de los Estimados. Cuanto más grande sea esta variabilidad, mayor es el Riesgo del proyecto''.
La diferencia que existe con la Incertidumbre es que esta es una situación donde los posibles resultados no son conocidos y entonces, sus probabilidades de ocurrencia no son cuantificables. Por lo tanto, realizando un análisis de riesgos podemos tener un Plan de Mitigación de los mismos y que su impacto, en caso de ocurrencia, nos cause el menor daño posible.
Contar con una Planificación de Riesgos, es importante, para saber como vamos a gestionarlo, que herramientas, recursos y métodos vamos a aplicar. Debemos tener un proceso de identificación de riesgos, debido a que pueden ir apareciendo nuevos durante el Ciclo de Vida del proyecto. Luego, con el resultado de este proceso, se hará un análisis tanto cualitativo y cuantitativo; el cual nos van a determinar la probabilidad de ocurrencia del riesgo, su impacto, la probabilidad de materialización del mismo, etc. A partir de esta planificación podemos contar con un Plan de Mitigación y de como podríamos responder, en caso de que los distintos riesgos descritos anteriormente, se materialicen. Esto nos va a ayudar a que podamos mitigar su impacto y el proyecto no tenga mayores ''daños'' por su ocurrencia.
Hay distintos Métodos para tratar el Riesgo:
Método del criterio subjetivo.
Método basado en mediciones estadísticas.
Método del ajuste a la tasa de descuento.
Método de equivalencia a certidumbre.
Método del valor esperado.
Método de análisis de sensibilidad.
Además, hay Modelos que también son de utilidad para poder afrontarlos. En este caso nos centraremos en el Modelo de Simulación de Monte Carlo. Este modelo,
''Es una Técnica de Simulación de situaciones inciertas que permite definir valores esperados para variables no controlables, mediante la selección aleatoria de valores, donde la probabilidad de elegir entre todos los resultados posibles está en estricta relación con sus respectivas distribuciones de probabilidades''.
La simulación requiere una extensiva obtención de datos acerca de nuestro proyecto que podemos relevar de registros históricos; y así poder tener una estimación o predicción sobre un Escenario en particular que estemos analizando.
Para citar un ejemplo simple, podemos analizar la política de reposición de inventario de nuestro negocio, si esta es adecuada o no, para poder satisfacer la totalidad de la demanda, y no perder determinadas ventas por falta de stock de un articulo o producto determinado. Para ello, se necesitarán datos como registros de ventas históricas, reposición y tiempos de entrega del producto y el plazo temporal sobre el cual queremos analizarlo. A partir de esto y de asignación de intervalos de números aleatorios podemos llegar a una estimación del cumplimiento o no de la demanda.
Este modelo es una simulación, y nos va a arrojar un escenario posible pero no exacto sobre lo que ocurrirá, teniendo en cuenta que hay otras variables que también influyen. A pesar de esto, es un buen pronóstico sobre poder minimizar o mitigar un problema que en este simple ejemplo sería la satisfacción o no de la demanda.
Fuentes:
Diseño, Gestión y Evaluación de Proyectos: ''Unidad N° 7: Análisis de Riesgo y Rentabilidad''
Diseño, Gestión y Evaluación de Proyectos: ''Unidad N° : Planificación, monitoreo y control''
Sapag Chain “Preparación y Evaluación de Proyectos” - Capitulo 17
Krajewsky ''Administración de Operaciones'' - Suplemento B
Muy bueno el articulo Pablo! Muy claro!