Taller de Preparación para la Certificación (PMI-RMP)® - Realizar el Análisis Cuantitativo de...

GPY051 – Curso de Preparación para la Certificación (PMI- RMP) ® Sesión 06 – Material de Lectura v1

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SESIÓN

REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO

DE RIESGOS

� PROPÓSITO Y OBJETIVOS DEL PROCESOS REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

� FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO DEL PROCESO REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

� HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DEL PROCESO REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

� DOCUMENTAR LOS RESULTADOS DEL PROCESO REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

� ANEXO D.4 TÉCNICAS, EJEMPLOS Y PLANTILLAS PARA REALIZAR EN ANALISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS.

� ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIEGOS

6. REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

6.1 PROPÓSITO Y OBJETIVOS DEL PROCESO REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

El proceso Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos provee un estimado numérico del efecto total del riesgo en los objetivos del proyecto, basado en los planes e información actual, cuando se consideran los riesgos simultáneamente. Los resultados de este tipo de análisis se pueden usar para evaluar la probabilidad de éxito en lograr los objetivos del proyecto y para estimar las reservas de contingencia, usualmente de tiempo y costo que son apropiadas tanto para los riesgos como para la tolerancia a los riesgos de los interesados del proyecto.

Se acepta generalmente que la incertidumbre analizada en el proyecto usando técnicas cuantitativas tales como la Simulación de Montecarlo puede proveer mayor realismo en el estimado del costo o cronograma total del proyecto que un enfoque no probabilístico que asume que las duraciones de las actividades o los estimados de costo de los ítems son determinísticos. Sin embargo se debe reconocer que el Análisis Cuantitativo de Riesgos no siempre se requiere o es apropiado para todos los proyectos. Por ejemplo, el Análisis Cualitativo de Riesgos puede proveer suficiente información para desarrollar respuestas efectivas, especialmente para proyectos pequeños. Por lo tanto, durante el proceso de Planificar la Gestión de Riesgos, los beneficios del Análisis Cuantitativo de Riesgos se deben sopesar contra el esfuerzo requerido para asegurar que la comprensión y el valor adicional justifican el esfuerzo adicional.

El análisis parcial de riesgos, tal como el Análisis Cualitativo de Riesgos, apunta a priorizar riesgos individuales vistos uno a la vez y por tanto no puede producir medidas del riesgo total del proyecto cuando todos los riesgos se consideran simultáneamente. El cálculo de estimados del riesgo total del proyecto es el foco del proceso Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos.

Los riesgos específicos del proyecto se entienden y cuantifican mejor a un nivel detallado tal como un ítem de costo o a nivel de actividad del cronograma. Por lo contrario, los objetivos del proyecto tales como el logro del presupuesto o

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cronograma del proyecto se especifican a un nivel más alto, frecuentemente al nivel del proyecto total. Un análisis de riesgo total, tal como uno que use técnicas cuantitativas, estima la implicancia en los objetivos del proyecto de todos los riesgos cuantificados. La implantación de un análisis de riesgo global que utilice métodos cuantitativos requiere:

• Una completa y exacta representación de los objetivos del proyecto construida a partir de los elementos individuales del proyecto. Ejemplos de estas representaciones incluyen el cronograma o los estimados de costo del proyecto.

• Identificar riesgos en elementos individuales del proyecto tales como actividades del cronograma o ítems de costos a un nivel de detalle que lleve a una evaluación específica de los riesgos individuales.

• Incluir riesgos genéricos que tienen un efecto más amplio que los elementos individuales del proyecto.

• Aplicar un método cuantitativo (tal como la simulación Montecarlo o Análisis de Árbol de Decisión) que incorpore simultáneamente múltiples riesgos para determinar el impacto global en los objetivos totales del proyecto.

Los resultados del análisis cuantitativo se compararán con el Plan de Proyecto (línea base o actual) para dar a la gerencia un estimado del riesgo global del proyecto y contestar importantes preguntas tales como:

• ¿Cuál es la probabilidad de lograr los objetivos del proyecto? • ¿Cuánta reserva de contingencia (por ej., reservas o colchones de

tiempo, recursos, y costo) se necesita para proveer a la organización con el nivel de certidumbre que requiere basándose en su tolerancia al riesgo?

• ¿Cuáles son aquellas partes del proyecto, tales como ítems de costos o actividades del cronograma, las cuales contribuyen con el mayor riesgo cuando se consideran todos los riesgos simultáneamente?

• ¿Cuáles riesgos individuales contribuyen mayormente al riesgo total del proyecto?

La estimación del riesgo total del proyecto usando métodos cuantitativos ayuda a distinguir aquellos proyectos donde los riesgos cuantificados amenazan los objetivos más allá de la tolerancia de los interesados, de aquellos proyectos en los cuales los objetivos están dentro de tolerancias aceptables aun considerando todos los riesgos. Los primeros deben ser abordados con vigorosas respuestas al riesgo que apunten a proteger aquellos objetivos que son más importantes para los interesados.

Una comparación de alto nivel entre los procesos de Análisis Cualitativo y Cuantitativo de Riesgos se presenta en la Figura 1.


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Figura 1: Compraración de Enfoques Cualitativos y Cuantitativos

6.2 FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO PARA EL PROCESO REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

El éxito en lograr los objetivos del análisis cuantitativo de riesgos depende explícitamente por lo menos de los siguientes factores descritos en las Secciones 6.2.1 a 6.2.6.

6.2.1 Identificación Previa de Riesgos y Previo Análisis Cualitativo de Riesgos

El proceso Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos ocurre después que los procesos Identificar Riesgos y Realizar Análisis Cualitativo de Riesgos se han culminado. Haciendo referencia a una lista de riesgos identificados y priorizados, el proceso Realizar Análisis Cuantitativo de Riesgos asegura que considerará todos los riesgos significativos cuando se analicen sus efectos cuantitativamente.

6.2.2 Modelo Adecuado de Proyecto

Se debe usar un modelo apropiado de proyecto como la base para el análisis cuantitativo de riesgos. Los modelos de proyecto más frecuentemente usados en el análisis cuantitativo incluyen el cronograma del proyecto (para el tiempo), estimados de costos por ítem (para el costo), árboles de decisión (para decisiones que enfrenten incertidumbre) y otros modelos de proyecto total. El análisis cuantitativo de riesgos es especialmente sensible a la completitud y corrección del modelo de proyecto que se use.

6.2.3 Compromiso para Recolectar Datos de Riesgos de Alta Calidad

Frecuentemente no están disponibles datos de riesgos de alta calidad en ninguna base de datos histórica, por tanto deben ser recolectados mediante entrevistas, talleres, y otros medios usando el juicio experto de los presentes. La recolección de datos de riesgos requiere recursos y tiempo así como apoyo de la gerencia.


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6.2.4 Datos No Sesgados

El éxito en la recolección de datos de análisis de riesgos requiere la habilidad de reconocer cuando se presenta un sesgo, y combatir tal sesgo o desarrollar otras fuentes de datos no sesgadas. El sesgo en los datos de riesgo puede ocurrir por muchas razones, pero dos fuentes comunes de sesgo son el cognitivo y el motivacional.

6.2.5 Riesgo Total del Proyecto Derivado de Riesgos Individuales

El proceso Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos se basa en una metodología que derive correctamente el riesgo total del proyecto de los riesgos individuales. Por ejemplo en el análisis de riesgo de costo y cronograma, un método apropiado es la Simulación de Montecarlo. Un Árbol de Decisión es un método apropiado para tomar decisiones cuando los eventos futuros no son ciertos, usando la probabilidad e impacto de todos los riesgos, y combinando sus efectos para derivar una medición global del proyecto tal como el valor o el costo. En cada uno de estos métodos, los riesgos se especifican al nivel de tareas detalladas o costos por ítem y son incorporados en el modelo de proyecto para calcular, mediante la combinación de estos riesgos, el efecto en objetivos tales como cronograma o costo para el proyecto completo.

6.2.6. Interrelaciones entre Riesgos en el Análisis Cuantitativo de Riesgos

Se debe prestar atención a la posibilidad de que los riesgos individuales en el modelo de proyecto estén relacionados unos con otros. Por ejemplo, varios riesgos pueden tener una causa raíz común y por lo tanto es probable que ocurran juntos. Esta posibilidad se aborda a veces correlacionando los riesgos que están relacionados, asegurando que generalmente ocurran juntos durante el análisis. Otro modo común de representar los riesgos que ocurren juntos es mediante el uso de listados del registro de riesgos, del riesgo comunes o causa raíz conjunta, y adjuntarlos a varios elementos del proyecto tales como actividades del cronograma o elementos del costo. Cuando un riesgo particular ocurre, todos los elementos afectados experimentarán el efecto de ese riesgo conjuntamente.

6.3 HERRAMIENTAS Y TÉCNICAS DEL PROCESO REALIZAR ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

Las técnicas y herramientas apropiadas que se usan para el análisis cuantitativo de riesgos tienen varias características, a saber:

6.3.1 Representación Completa del Riesgo

Los modelos de riesgos permiten la representación de muchos, sino todos, los riesgos que tienen impacto en un objetivo simultáneamente. También permiten la representación de tanto oportunidades como riesgos para los objetivos del proyecto.

6.3.2 Cálculo del Impacto del Riesgo

Los modelos cuantitativos facilitan el cálculo correcto del efecto de muchos riesgos (los cuales típicamente se identifican y cuantifican a nivel de detalle por debajo del proyecto global), en los objetivos del proyecto, los cuales típicamente se describen a nivel del proyecto total.

6.3.3 Método Cuantitativo Apropiado para Analizar la Incertidumbre

Los modelos de probabilidad usan un método cuantitativo que aborda la incertidumbre. Específicamente, los métodos deben ser capaces de manejar la forma en que se representa la incertidumbre, predominantemente como


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probabilidad de ocurrencia de un evento o distribución de probabilidad de un rango de resultados. Un buen ejemplo de esto es el uso de herramientas de Simulación de Montecarlo que permitan la combinación de distribuciones de probabilidad de costos de ítems o duraciones de actividades del cronograma, muchas de las cuales son inciertas.

6.3.4 Herramientas de Recolección de Datos

Las herramientas usadas en este proceso para recolectar datos incluyen la evaluación de datos históricos y talleres, entrevistas, o cuestionarios para recolectar la información cuantificada – por ejemplo, para la probabilidad de ocurrencia de un riesgo, una distribución de probabilidad de sus impactos potenciales en costo o tiempo, o relaciones tales como correlaciones entre riesgos.

6.3.5 Presentación Efectiva de los Resultados del Análisis Cuantitativo

Los resultados de las herramientas cuantitativas generalmente no están disponibles en los métodos determinísticos estándares de la gestión de proyectos tales como la programación del proyecto o la estimación de costos. Ejemplos de éstos son las distribuciones de probabilidad de las fechas de término del proyecto o de los costos totales y el valor esperado de una decisión del proyecto. Estos resultados, cuando se consideran todos los riesgos simultáneamente, incluyen lo siguiente:

• Probabilidad de lograr un objetivo del proyecto tal como terminar a tiempo o dentro del presupuesto.

• Cantidad de reserva de contingencia en costo, tiempo, o recursos necesarios para proporcionar un nivel requerido de confianza.

• Identificación o locación dentro del modelo de proyecto de los riesgos más importantes. Un ejemplo de esto es un análisis de sensibilidad en un análisis de riesgo de costos o un análisis de criticidad en un análisis de riesgo de cronograma.

Los elementos de un análisis cuantitativo de riesgos se ilustran en la Figura 2.

Figura 2: Estructura de Análisis Cuantitativo de Riesgos.


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6.3.6 Análisis Cuantitativo e Iterativo de Riesgos

El éxito del proceso Realizar Análisis Cuantitativo de Riesgos se mejora si el proceso se usa periódicamente a través del proyecto. Es imposible conocer por adelantado todos los riesgos que pueden ocurrir en un proyecto. Frecuentemente el análisis cuantitativo de riesgos se debe repetir a medida que el proyecto avanza. La frecuencia de este esfuerzo se determinará durante el proceso Planificar la Gestión de Riesgos pero también dependerá de los eventos que sucedan dentro del mismo proyecto (ver Monitorear y Controlar Riesgos, Sesión 8).

6.3.7 Información para la Planificación de Respuestas

Las reservas de contingencia del proyecto total en tiempos y costos se deben reflejar en el cronograma y el presupuesto del proyecto. El análisis cuantitativo de riesgos provee información que se puede usar para modificar el plan de proyecto. Si el riesgo total para el tiempo y costo indica que se necesita un ajuste al alcance del proyecto, se acuerdan y documentan los cambios de alcance y se lleva a cabo un nuevo análisis cuantitativo de riesgos para reflejar los nuevos aspectos del proyecto.

6.4 DOCUMENTAR LOS RESULTADOS DEL PROCESO REALIZAR ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS

Las reservas de contingencia calculadas en el análisis cuantitativo de riesgos del costo y cronograma del proyecto se incorporan, respectivamente, en el estimado de costo y el cronograma para establecer un objetivo prudente y una expectativa realista para el proyecto. Las reservas de contingencia también se pueden establecer para financiar la captura de oportunidades que son juzgadas como prioridades para el proyecto. Si la reserva de contingencia requerida excede el tiempo o recursos disponibles, podrían resultar en cambios al alcance y el plan de proyecto.

Asimismo, los resultados del análisis pueden señalar una mayor o menor urgencia para las respuestas a riesgos (ver Planificar Respuestas a Riesgos, Sesión 7) dependiendo de la probabilidad de lograr los objetivos del plan o la cantidad de reservas de contingencia requeridas para proporcionar el nivel de confianza necesario. Los resultados del análisis cuantitativo de riesgos se registran y se comunican a la persona o grupo responsable de la gestión de proyectos dentro de la organización, para cualquier acción adicional que se requiera para hacer un uso completo de estos resultados.

6.5 D4. TÉCNICAS, EJEMPLOS Y PLANTILLAS PARA REALIZAR EL ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos tiene por objeto determinar el riesgo general de los objetivos del proyecto cuando todos los riesgos potencialmente operan simultáneamente en el proyecto. Proporciona respuestas a varias preguntas:

� ¿Qué tan probable es el proyecto para terminar en la fecha de programación o antes? ¿Qué tan probable es el costo real del proyecto a ser el costo presupuestado o menos? ¿Qué tan confiable será el producto que el proyecto produce? ¿Cuál es la mejor decisión para hacer frente a resultados inciertos?

� ¿Cuánta contingencia en tiempo y costo es necesario para proveer a la organización un grado deseado de confianza en los resultados? ¿Cómo


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debería el diseño del producto o sistema ser cambiado económicamente para aumentar su fiabilidad?

� ¿Cuáles son los riesgos individuales que parecen ser los más importantes en la determinación del riesgo global del proyecto?

D.4.1 Técnicas para Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos Ejemplos de técnicas para Realizar el Análisis Cuantitativo de Riesgos se muestran en la siguiente Tabla D4 y los detalles son dados desde D.4.1.1 hasta D.4.1.5

Técnica Fortaleza Debilidades CSF (Factores Críticos de Éxito)

para efectiva aplicación

Análisis de Árbol de Decisiones

� Ocasiona que la organización estructure los costos y beneficios de las decisiones cuando los resultados son determinados en parte por incertidumbres y riesgos.

� Solución del árbol de decisiones ayuda a seleccionar la decisión que ofrece el más alto Valor Monetario esperado o utilidad esperada para la organización.

� Es algunas veces difícil crear la estructura de decisión.

� Las probabilidades de ocurrencias pueden ser difíciles de cuantificar a falta de datos históricos.

� La mejor decisión podría cambiar con cambios relativamente posibles en los datos de entrada, es decir, que la respuesta puede no ser estable.

� La organización no puede tomar decisiones basadas en una base lineal de Valor Monetario Esperado sino en una función de utilidad no lineal, las funciones de utilidad son difíciles de especificar.

� Análisis de Árbol de Decisiones de situaciones complicadas requiere software

� Estructuración cuidadosa del árbol de decisión. Todas las decisiones alternativas que son materialmente diferentes deben ser consideradas; Los Árboles de Decisiones deben ser especificadas completamente.

� Acceso a la alta calidad de datos acerca de la probabilidad, costo y recompensa para las decisiones y eventos especificados usando información histórica o Juicio de Expertos.

� El uso de una función utilidad que ha sido validado con los ejecutores de decisiones de la organización.

� Disponibilidad y comprensión del software


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especializado (aunque disponible).

� Puede haber cierta resistencia a usar enfoques técnicos para la toma de decisiones.

especializado necesario para estructurar y solucionar el árbol de decisión.

Valor Monetario Esperado (EMV)

� EMV permite al usuario calcular el valor del promedio ponderado (esperado) de un evento que incluye resultados inciertos.

� Se adapta bien al Análisis de Árbol de Decisiones.

� EMV incorpora tanto la probabilidad y el impacto de los eventos inciertos.

� EMV es un simple cálculo que no requiere un software especializado.

� Evaluación de la probabilidad de ocurrencia de eventos de riesgo y de su impacto puede ser difícil hacer.

� EVM provee sólo el valor esperado de eventos inciertos; decisiones de riesgos siempre requiere más información que el EVM puede proveer.

� EMV es a veces utilizado en situaciones donde el simulador Monte Carlo sería el más apropiado y proporciona información adicional sobre el riesgo.

� La identificación de todos los posibles eventos que deben ser incluidos en el cálculo EMV.

� El acceso a los datos históricos u opiniones de expertos sobre los valores de probabilidad y el impacto que son necesarios para la cálculo de EMV.

� La comprensión de la diferencia entre EMV y la salida de herramientas de simulación tal como Análisis de Monte Carlo.

FMEA/ Análisis de Árbol de Defectos. Observar la Sesión 4.

Simulación de Monte Carlo

� Se utiliza principalmente para el análisis del Cronograma del Proyecto y riesgo de costo

� Los Cronogramas no son simples y a menudo no pueden ser utilizados en la simulación sin una

� Creación de un buen modelo de proyecto. Modelos típicos incluyen la


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en decisiones estratégicas.

� Permite especificar varios riesgos simultáneamente.

� Calcula estimaciones cuantitativas de riesgo general del proyecto; refleja la realidad que varios riesgos que pueden ocurrir juntos en el proyecto.

� Proporciona respuestas a preguntas tales como (1) ¿Qué tan probable es el plan de base para ser exitoso? (2) ¿Cuantas contingencias tenemos que lograr en tiempo y costo para alcanzar nuestro nivel deseado de confianza? (3) ¿Qué actividades son importantes en la determinación del riesgo global del proyecto?

significativa depuración por un experto programador.

� La calidad de los datos de entrada depende en gran medida del juicio de experto y el esfuerzo y la experiencia en el análisis de riesgos.

� La simulación tiene a veces resistencia por la dirección porque piensan que es innecesario o demasiado sofisticado en comparación a las herramientas de Gestión de Proyectos tradicionales.

� El Simulador Monte Carlo requiere software especializado que debe ser, adquirido y aprendido causando una barrera de uso.

� Producirá resultados poco realistas a menos que los datos de entrada que incluyen las amenazas y oportunidades.

estimación de costos y la programación.

� Utiliza un modelo de nivel de modelos tales como Cronogramas de Proyectos y Costos Estimados.

� El acceso a la alta calidad de datos sobre los riesgos, incluyendo el riesgo de impacto sobre los elementos del proyecto, duraciones inciertas de las actividades e inseguros elementos de costo, la credibilidad depende de la calidad de los datos recogidos

� El uso correcto de herramientas de simulación.

Revisiones Post Proyecto /


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Lecciones Aprendidas / Información Histórica Observar la Sesión 4 Dinámica de Sistemas Observar la Sesión 4

D.4.1.1 Análisis de Árbol de decisiones El Análisis de Árbol de decisiones es usualmente realizado usando software especializado (pero fácil de conseguir). El software permite al usuario especificar la estructura de la decisión con los nodos de decisión, nodos de oportunidad, costos, beneficios y probabilidades. El usuario también puede evaluar las diferentes decisiones utilizando funciones lineales de utilidad esperada sobre la base de Valor monetario o en funciones de utilidad no lineales de varias formas. Un ejemplo se muestra a continuación, donde:

� Los números negativos representan las salidas o las inversiones (por ejemplo, COTS)

� Los porcentajes representan probabilidades de que ocurra el evento (por ejemplo, problemas mayores)

� Los números positivos representan recompensas o valores (por ejemplo, después de "solucionar el problema")

� "Verdadero" indica que la opción es tomada desde el nodo cuadrado de decisión, mientras que "Falso" indica que la opción no se toma la decisión.


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Figura 3: Ejemplo de un Árbol de Decisión para Elegir entre una Tecnología

Experimental vs Tecnología Comercial Disponible para la Venta COTS (Commercial Off the

Shelf). D.4.1.2 Valor Monetario Esperado Valor Monetario Esperado (EMV) es un simple cálculo de un valor como promedio ponderado, costo esperado o beneficio esperado cuando los resultados son inciertos. Todos los resultados alternativos posibles son identificados. Sus probabilidades de ocurrencia (resumiendo al 100%) y sus valores son estimados. El cálculo del EMV es realizado durante todo el evento mediante la ponderación de los posibles resultados individuales por sus probabilidades de ocurrencia, como se muestra en la Figura 4. D.4.1.3 Simulación de Monte Carlo La Simulación de Monte Carlo es un enfoque de simulación computarizado y detallado que sirve para determinar el valor y probabilidad de los resultados posibles de un objetivo del proyecto, tales como un Cronograma del proyecto (por ejemplo, la fecha de finalización) o estimación de costos (por ej., el costo total). Esta Simulación calcula la estimación del costo o cronograma muchas veces usando entradas usando entradas extraídas al azar de rangos especificados con funciones de distribución de probabilidad para duraciones de


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actividad del cronograma o durante períodos de actividad de programación o costo de elementos de línea. Ejemplo de Cálculo de valor monetario esperado (EMV) para una estrategia de

negocio que depende de la demanda incierta del mercado Resultado Incierto Recompensa

($000) Probabilidad (%) Contribución al

EMV Alta demanda en el Mercado

800 30% 240

Moderada demanda del Mercado

450 45% 202.5

Baja demanda del Mercado

250 25% 62.5

Total EMV 505.0 Figura 4: Cálculo de Valor Monetario Esperado (EMV).

Los resultados utilizando estos valores de entradas diferentes son usados para construir un histograma de posibles resultados del proyecto y su probabilidad relativa y la probabilidad acumulada de donde se desea calcular las reservas para contingencias de tiempo o costo. Los resultados adicionales incluyen la importancia relativa de cada entrada en la determinación del costo total del proyecto y cronograma. Los ejemplos de la salida del Cronograma y resultados de costos de riesgo se muestran en las Figuras 5 y 6.

D.4.1.4 Análisis Monte Carlo de datos finalizados en un Análisis Cuantitativo de Riesgos del Cronograma (Tiempo).


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Figura 5: Ejemplo de Histograma de Simulación de Monte Carlo de un Programa del Proyecto.

D.4.1.5 Análisis Monte Carlo de costo del proyecto hasta la Conclusión en un Análisis Cuantitativo de Riesgos del costo.

Figura 6: Ejemplo de Histograma de Simulación de Monte Carlo de una

Estimación de Costos del Proyecto.


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6.6 ANÁLISIS CUANTITATIVO DE RIESGOS 6.6.1 Descripción General del Proceso El Realizar Análisis de Riesgos Cuantitativo es el cuarto de los seis procesos de la Gestión de los Riesgos, y se centra en determinar qué riesgos tienen el mayor impacto en los objetivos del proyecto. También se centra en una perspectiva más amplia del impacto del riesgo, incluido el riesgo global del proyecto. El Análisis Cuantitativo de Riesgos es considerado un tipo de análisis más completo y exhaustivo de riesgos, que normalmente requieren herramientas de análisis de riesgos. Por ello se considera ser una forma de análisis que toma más tiempo y costo en comparación con el Análisis de Riesgos Cualitativo. Por lo general, los esfuerzos del análisis de riesgos cualitativos preceden de los análisis Cuantitativos. Eso significa que los riesgos son primero clasificados y priorizados antes de continuar analizando a nivel numérico. Los resultados del análisis cualitativo de riesgos también determinan qué riesgos requieren un análisis adicional a nivel cuantitativo, puesto que no todos los riesgos requieren este tipo de análisis.

Figura 7: Análisis Cuantitativo de Riesgos.

6.6.2 Entradas Hay un total de cinco entradas. Los dos primeros elementos son los que serán accesibles como entradas para todos los procesos relacionados al riesgo después de que se elaboren.

Registro de Riesgos El Registro de Riesgos proporciona la lista de los riesgos, junto con sus calificaciones de riesgos, y la lista de riesgos que requieren un análisis más detallado a nivel cuantitativo. Esta es, toda la información acumulada a la fecha.


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Plan de Gestión de Riesgos El Plan de Gestión de Riesgos dirige el equipo de gestión de riesgos a través del proceso. Este plan proporciona varias piezas claves de información, tales como las actividades de riesgo necesario para realizar el análisis cuantitativo del riesgo, roles y responsabilidades y el enfoque para realizar el análisis cuantitativo del riesgo.

Plan de Gestión de Costos El Plan de Gestión de Costos proporciona información sobre el método para estimar, presupuestar y controlar los costos del proyecto. Esta información puede ser utilizada para realizar un análisis cuantitativo.

Plan de Gestión Cronograma El presupuesto y el enfoque de programación se indican en el costo y los planes de gestión del cronograma son importantes para la dirección y enfoque para la realización de análisis de riesgo cuantitativo. El Plan de Gestión del Cronograma proporciona información sobre el enfoque y los criterios para el desarrollo y el control del Cronograma, que puede ser útil para realizar el análisis cuantitativo. Activos de los Procesos de la Organización Los Activos de los Procesos de la Organización proporcionan las políticas, procedimientos y directrices de la realización de análisis de riesgos, información histórica de proyectos pasados que pueden ser de gran valor para el equipo de gestión de riesgos en la realización de este proyecto, así como las lecciones aprendidas.

TIP

Como un ejercicio efectivo, siempre ayuda identificar los elementos que se usan dentro de una entrada, y apuntar algunas notas acerca de cada tema - ¿Cómo se usa? Luego, usted se dirige través de las herramientas y la técnica, para saber qué entradas utiliza cada uno.

6.6.3 Herramientas y Técnicas A continuación, vamos a echar un vistazo a las herramientas y técnicas. Existen varias técnicas que se pueden utilizar para realizar un análisis cuantitativo de riesgos, la mayoría de las cuales se agrupan en dos categorías de acuerdo la Guía

PMBOK®: Técnicas de Recopilación y Representación de Datos, y Técnicas de

Análisis Cuantitativo de Riesgos y de Modelado. La Figura 8 agrupa los sub elementos de estas dos categorías en pasos lógicos, vinculando la tercera herramienta y técnica, El Juicio de Expertos.


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Figura 8: Herramientas y técnicas agrupadas en pasos lógicos.

Técnicas de Recopilación y Representación de Datos Hay dos elementos de este grupo: Entrevistas y Distribuciones de Probabilidad. Entrevistas En cuanto a las entrevistas, comentarios de expertos y la información histórica es usada para medir la probabilidad y el impacto de los riesgos sobre los objetivos del proyecto. Esa es una de las mayores preocupaciones del proceso: cómo los riesgos afectan a los objetivos del proyecto y el proyecto en general. Las entrevistas consisten en recoger información de expertos, así como el uso de información histórica con el fin de cuantificar la probabilidad y el impacto de los riesgos sobre los objetivos del proyecto. Esto puede incluir la recopilación de tres estimaciones puntuales (estimaciones optimista, pesimista, y más probable) para mostrar a través del uso de distribuciones de probabilidad. Esta información generalmente es recopilada de las estimaciones de actividades y las estimaciones de costos.


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Figura 9: Estimaciones.

Distribuciones de Probabilidad Los resultados son generalmente mostrados usando Distribuciones de Probabilidad. Según la Guía de PMBOK

®, el tipo de distribución comúnmente más utilizado incluyen beta y triangular, ambos son del tipo de distribución continua. Estas distribuciones representan la incertidumbre mediante valores. Distribuciones de probabilidad son usadas para mostrar los resultados de las entrevistas, y muestran el nivel de incertidumbre en el costo de la actividad y las estimaciones de duración. Las distribuciones triangulares, que se muestra en la Figura 10, se basan en las estimaciones por tres valores de las estimaciones de costo de la actividad o las estimaciones de duración de las actividades.


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Figura10: Distribución Triangular.

Las distribuciones beta, que se muestran en la figura 11, utiliza los datos de PERT. PERT (Program Evaluation and Review Technique) es sinónimo de Técnica de Revisión y Evaluación de Programas, y aplica un promedio ponderado de las tres estimaciones recogidas (Optimista, Pesimista, y Más Probable). La fórmula PERT es:

Figura11: Distribuciones Beta.

Distribuciones normales (también conocida como Curva de Campana), mostrados en la Figura 12, y las distribuciones logarítmicas normales, que se muestran en la Figura 13, utilizar la desviación estándar. La fórmula para la desviación estándar es (P-O) / 6.


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Figura 12: Distribuciones Beta.

Figura 13: Distribuciones Beta.

Técnicas de Análisis Cuantitativo de Riesgos y Modelado La siguiente herramienta y la técnica es Técnicas de Análisis Cuantitativo de Riesgos y de Modelado. Bajo esta agrupación existe un conjunto de técnicas: Análisis de Sensibilidad, Análisis del Valor Monetario Esperado, y el Modelado y Simulación. Análisis de Sensibilidad El Análisis de Sensibilidad determina qué riesgos tienen el mayor impacto en un objetivo del proyecto. Esta es una forma del análisis de escenarios ¿Qué pasa si? Nuestro objetivo es señalar estos riesgos, de manera que se pueda responder de una manera más eficiente y eficaz. Dicho análisis responde a algunas preguntas importantes acerca de los riesgos que estamos evaluando, por ejemplo:

� ¿Qué importancia tienen ciertos elementos en el proyecto? � ¿Qué variables requieren atención especial?

Los resultados proporcionan información para respaldar las recomendaciones hechas por el equipo de gestión de riesgos. Esto demuestra que hay una serie de resultados para un evento de riesgo, y, por supuesto, se utiliza para identificar los riesgos que puedan tener el mayor efecto en el plan del proyecto y los objetivos generales del proyecto, ¿Cómo hacer esto? pues midiendo los efectos que un elemento del proyecto tiene en los objetivos del proyecto cuando todos los demás


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elementos se mantienen en sus valores iniciales de línea base. Aquí, se trata de determinar la medida en que el nivel de incertidumbre de cada elemento tiene sobre el objetivo que está siendo examinado. Lo que se hace después es establecer un rango de variación para cada uno de los eventos de riesgo y determinar el nivel de aceptación. El evento de riesgo que está siendo evaluado proporciona valores variables basados en sus resultados posibles. Una vez más, nuestra atención se centra en el cambio de un solo elemento. Estos es como los escenarios ¿qué pasa si? utilizados para examinar los escenarios de incertidumbre de los elementos del proyecto. Usted juega un poco con los cambios para ver cómo afecta al proyecto. Y lo hace mediante el cambio de una variable a la vez. Los resultados del análisis de sensibilidad son mostrados frecuentemente usando un diagrama de tornado. La figura 14 muestra una imagen de un diagrama de tornado.

Figura 14: Diagrama de Tornado.

Análisis del Valor Monetario Esperado (EMV) El siguiente es el Análisis del Valor Monetario Esperado, que calcula el resultado promedio cuando el futuro incluye escenarios que pueden o no ocurrir. El Análisis del Valor Monetario Esperado (EMV) puede ser utilizado para determinar el valor esperado de un riesgo. Para calcular el EMV, simplemente multiplique la probabilidad y el impacto (PXI). Por lo general, las oportunidades se expresan como números positivos (ganancias) y amenazas como números negativos (pérdidas). Usted puede sumar la EMV de múltiples riesgos juntos, como así lo muestra la Figura 15.


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Impacto Probabilidad EMV Riesgo 1 -$5, 000 10% -$500 Riesgo 2 $2, 000 50% $1, 000 Riesgo 3 -$2, 000 350% -$6, 100 Total EMV -$5, 600

Figura 15: Escenarios del Análisis de Valor Monetario.

La Guía PMBOK® señala que cuando se usa el EMV, este requiere un supuesto de

neutralidad de los riesgos, que no se trate de una aversión al riesgo ni de una atracción por éste. EMV se utiliza para resolver los árboles de decisión. El Análisis de Árbol de decisión se suele utilizar para tomar decisiones sobre los riesgos que son inciertos. Toma múltiples escenarios y calcula el valor futuro esperado basado en su actual impacto y probabilidad, lo que le permite seleccionar el que tiene el mejor resultado para el proyecto. Análisis de Árbol de decisiones se estructura mediante un diagrama de árbol de decisión que describa brevemente la situación y las implicancias de cada opción. Pasando por resolver el árbol de decisiones proporcionará un EMV para cada alternativa. La figura 16 muestra un árbol de decisión simple. ¿Debemos escoger la opción A o la opción B? Para averiguarlo, tendremos que resolver el árbol. Siga los pasos que se indican a continuación para solucionar el árbol, de izquierda a derecha.

Figura 16: Árbol de Decisión Simple.

Paso 1: Para cada opción, agregue la inversión del impacto de cada escenario. Si no hay inversión, diríjase directamente al paso 2. Paso 2: Multiplique el impacto de la probabilidad para cada escenario, de este modo calcule la EMV para cada escenario.


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Paso 3: Agregue la EMV de todos los escenarios posibles para cada opción.

La mejor opción que se refleja en la figura 16 es la opción B, ya que tiene el más alto EMV de las dos opciones.

TIP

Para un ejemplo adicional de un Árbol de Decisión, consulte la página 299 de la Guía del PMBOK®.

Modelado y Simulación El Modelado y Simulación se utiliza para traducir las incertidumbres del proyecto en su impacto potencial sobre los objetivos del proyecto. Las técnicas de Monte Carlo es una técnica común utilizada para realizar el modelado y simulación para la gestión de riesgos. Es una forma de análisis de escenario ¿Qué pasa si?, Esta técnica, realizada mediante software, pasa a través de cientos de miles de posibles escenarios. Se puede utilizar para responder a las siguientes preguntas críticas: ¿Cuál es la probabilidad de completar este proyecto en un día cualquiera? y ¿Cuál es la probabilidad de completar el proyecto dentro del presupuesto? Esta técnica considera las distintas posibilidades dentro de una estimación (por ejemplo, los mejores casos, los peores casos, y los más probables). Éstos son algunos ejemplos de cómo el modelado y la simulación puede ser utilizado:

� Esta técnica le permite determinar qué actividades podría ubicarse en la ruta crítica.

� Calcula el costo probable del proyecto. � Calcula el valor probable del proyecto, en particular para el cliente. � Una forma de realizar el análisis de costo-beneficio para decidir sobre una

respuesta. Por ejemplo, si usted está considerando realizar la intensificación del Cronograma, puede evaluar la probabilidad de éxito.

� Puede calcular un tiempo probable para completar el proyecto o una cierta secuencia de actividades.

Juicio de Expertos En este proceso particular, la herramienta y técnica final llamada Juicio de Expertos es muy importante. Claramente, la entrada juicio de expertos es utilizada en toda las otras técnicas de este proceso. Esta técnica es importante para este proceso, como la retroalimentación de expertos, entrada, y el conocimiento es la clave para la realización de análisis cuantitativo de riesgo. Expertos en riesgo también juegan un rol importante para determinar qué herramienta y la técnica es apropiada, y cómo interpretar los resultados, por lo tanto ellos validan las herramientas y técnicas utilizadas. 6.6.4 Salidas El proceso contiene una salida: las actualizaciones al registro de riesgos. Las actualizaciones incluyen un análisis probabilístico del proyecto, la probabilidad de


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completar el proyecto a tiempo y dentro del presupuesto, lista priorizada de riesgos cuantificados, y las tendencias. Si usted tiene el tiempo y los recursos necesarios para llevar a cabo un análisis cuantitativo de riesgos, también podría ser beneficioso utilizar estas técnicas durante el desarrollo de las respuestas a los riesgos para determinar las reservas de contingencia necesarias para tener en consideración los riesgos, que tiene lugar en el proceso que sigue.

Figura 17: Registro de Riesgos.

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