El Riesgo en los Proyectos esta dado por variabilidad de los flujos de caja reales respecto de los estimados, y es necesario medir esa variabilidad para cuantificarlo.
Existen diversas Técnicas y Modelos por medio de las cuales se puede llevar a cabo una evaluación de proyectos logrando incorporar la medición del factor riesgo (a pesar de trabajar sobre la base de predicciones futuras).
Uno de esos métodos, consiste en el Análisis de Sensibilidad, el cual permite definir el efecto que tendrían sobre el resultado de la evaluación, cambios en uno o más de los valores estimados en sus parámetros. En base a ello, si los cambios se realizan en una sola variable, estaremos hablando de un Modelo Unidimensional. En cambio, si se incorpora el efecto combinado de dos o más variables, estaremos trabajando con un Modelo Multidimensional, también conocido como Simulación Monte Carlo.
Voy a centrarme en la Herramienta de Análisis Crystal Ball, que funciona con modelos de hoja de cálculo de Microsoft Excel y ayuda a Ejecutivos, Analistas y otros Usuarios a disponer de la mayor cantidad de información posible, para apoyar sus decisiones mediante la realización de Simulaciones, cuantificando las áreas de riesgo.
El Proceso Básico para utilizar Crystal Ball es:
Crear un Modelo que describa una Situación Incierta: En hojas de cálculo de Microsoft Excel (u otras aplicaciones compatibles) el modelo ayuda a cuantificar los riesgos una vez identificados. Cuantificar un riesgo significa determinar la probabilidad de que se produzca el riesgo y su costo, para que así pueda decidir más fácilmente si vale la pena correr el riesgo. Por ejemplo, si hay una probabilidad del 25% de sobrepasar el tiempo asignado a un programa, lo cual le costaría 100 $, puede ser un riesgo que no le importaría asumir. Pero, si existe una probabilidad del 5% de sobrepasar el tiempo asignado al programa pero con una penalización de 10.000 $, puede que le interese menos asumir el riesgo.
Ejecutar una Simulación: Crystal Ball implementa la Simulación de Monte Carlo en un proceso repetitivo. Esta Simulación genera aleatoriamente un rango de valores para las suposiciones definidas por el usuario. Estas entradas se pasan a las fórmulas definidas en las celdas de previsión. Puede utilizar este proceso para explorar los rangos de resultados, expresados como previsiones gráficas. Se puede ver y utilizar los gráficos de previsión para calcular la probabilidad o la certeza de un resultado concreto. La Simulación de Monte Carlo recibe su nombre de Monte Carlo, Mónaco, cuya principal atracción son los casinos de juegos de azar. El comportamiento aleatorio en los juegos de azar se parece al modo en el que la Simulación de Monte Carlo selecciona los valores de variables aleatoriamente para simular un modelo. Cuando se tira un dado, se sabe que saldrá 1, 2, 3, 4, 5 o 6, pero no se sabe cuál saldrá en una prueba concreta. Lo mismo ocurre con las variables que tienen un rango de valores conocido, pero un valor incierto para un momento o evento concreto (Por ejemplo, los tipos de interés, la necesidad de contratar personal, precios de acciones, inventarios o llamadas telefónicas por minuto, etc.).
Analizar los Resultados: Crystal Ball ofrece varios tipos de gráficos e informes para mostrar los resultados de manera gráfica y numérica. También puede extraer valores de simulación para usarlos en otras aplicaciones.
En conclusión, Crystal Ball es una herramienta muy útil, ya que el análisis del riesgo permite contar con mejores opciones para tomar decisiones de manera rápida, puesto que se examinan todos los escenarios posibles.
Fuentes:
Lic. /Esp. Verónica Diana Pepe. Diseño, Evaluación y Gestión de Proyecto. Resumen Unidad 07. Untref
Introducción a la Simulación Monte Carlo con Excel y Crystal Ball (Parte 1) https://www.youtube.com/watch?v=_cxzNUgvAhw&t=184s