Page 27 - revista ingenieria 2018

Artículo Central
La Simulación Monte Carlo y el

Riesgo de los Proyectos

Dr(c). Ing. Pablo Andrés Ortiz Bochard

Candidato a Doctor en Proyectos. Univesidad Internacional
Iberoamericana. Master en Dirección Estratégica en Tecnologías de
Información. Project Management Professional (PMP). Ingeniero
en Computación Universidad de la República, Uruguay. Docente
Facultad de Ingeniería de la Universidad de la Empresa y Universidad
Católica del Uruguay.

Solum certum nihil esse certi

Plinio el Viejo (23 DC)

La Cuantificación del Riesgo de un Proyecto. El enfoque cualitativo clásico

La cita del prefacio: “La única certidumbre es la incertidumbre”, invita a realizar una reflexión inicial so-
bre el punto central de este artículo, analizar el riesgo desde un punto de vista cuantitativo-estocástico
y su relación con el concepto de incertidumbre. Todos los proyectos, independientemente de su na-
turaleza, personas y lugar de ejecución implican riesgo e incertidumbre. Aunque ambos conceptos
suelen usarse indistintamente, veamos algunas definiciones que apuntan a precisar los mismos.

Saaty y Vargas (1987) distinguen dos tipos de incertidumbre: a) la incertidumbre que proviene de la
ocurrencia de los eventos y b) aquella que tiene que ver con el juicio usado para expresar las preferen-
cias sobre algo. El primero, expresan, está más allá del control del tomador de decisiones, en tanto el se-
gundo es debido a limitaciones en la información y comprensión del problema. Rodger y Petch (1999)
suscriben este enfoque de dos fuentes de incertidumbre, la primera inherente al proceso y la segunda
por la relación entre el conocimiento y el proceso.

El riesgo por su parte, de acuerdo al PMBOK (2013), “es un evento incierto o una condición que si ocurre
tiene un efecto positivo o negativo en uno o más objetivos del proyecto, tales como alcance, cronogra-
ma, costo y calidad”.

Siguiendo a Rodger y Petch (1999) adoptaremos la definición que incertidumbre es un conjunto de
diferentes valores que existen para una cantidad, en tanto el riesgo es la posibilidad de ganar o perder
como resultado de la incertidumbre. En realidad, nos interesa profundizar más en aquello que es co-
mún a ambos, lo que Schuyler (2011) sintetiza en el aforismo: “la probabilidad es el lenguaje de la in-
certidumbre”. Más genéricamente intentaremos ilustrar como la simulación es una de las herramientas
más idóneas para tratar con la incertidumbre y el riesgo.

Para demostrar lo anterior, comencemos con el abordaje clásico del tema, definiendo el análisis del
riesgo como cualquier método, cualitativo o cuantitativo, para evaluar el impacto del mismo en la toma
de decisiones. El más popular de estos métodos es el clásico método cualitativo de la matriz de Proba-
bilidad-Impacto. Como lo indica la Fig. 1, en las filas se “cuantifica” la probabilidad de ocurrencia de los
riesgos y en las columnas el riesgo (o viceversa).

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