Estudios de Caso


Las previsiones de an谩lisis de riesgos cuantitativos pueden utilizarse con 茅xito como una herramienta clave en el proceso que sigue una organizaci贸n para aprobar los proyectos importantes y @RISK ha demostrado ser una excelente herramienta para la modelaci贸n del riesgo en importantes proyectos de defensa del Reino Unido.
Martin Hopkinson,
desarrollador jefe del modelo
de madurez de riesgo de proyectos

El Ministerio de Defensa del Reino Unido lleva a cabo los proyectos dentro del plazo y los presupuestos de costos establecidos gracias a las previsiones de an谩lisis de riesgos

El Ministerio de Defensa (MoD) ha observado un considerable aumento del n煤mero de proyectos que se finalizan de acuerdo con el calendario y el presupuesto aprobados gracias al uso de un modelo de madurez de riesgo (RMM) de los proyectos para mejorar su modelaci贸n del riesgo de los proyectos.

Utilizando el ejemplo del Ministerio de Defensa para explicar el principio que subyace tras el RMM de proyectos, este caso de estudio demuestra que la combinaci贸n de @RISK (que ha demostrado por s铆 mismo ser una excelente herramienta para la modelaci贸n del riesgo en otros importantes proyectos de defensa) con el RMM de proyectos aporta una mayor garant铆a de que los modelos de riesgo se han desarrollado utilizando un proceso de administraci贸n de riesgos capaz. Este concepto se puede aplicar en numerosos sectores industriales.

Validaci贸n de la calidad de las entradas de los modelos de Monte Carlo
La validez de las previsiones realizadas por los modelos basados en el riesgo depende de la calidad de los datos de entrada. Los administradores son plenamente conscientes de ello y, por lo tanto, necesitan garantías de que las previsiones obtenidas a partir de un análisis Monte Carlo son realistas. Una manera de obtener estas garantías consiste en medir la capacidad del proceso de administración de riesgos empleado para generar los modelos de riesgo. El modelo de madurez de riesgo (RMM) de proyectos realiza esta medición y se ha demostrado que ayuda a generar modelos de riesgo que consiguen previsiones realistas, incluyendo los modelos obtenidos mediante el software de análisis de riesgos de Palisade, @RISK.

Este caso de estudio se basa en importantes proyectos de adquisición de equipos de defensa propiedad del Ministerio de Defensa (MoD) del Reino Unido. Después de que el Ministerio de Defensa utilizase el RMM para proyectos con un valor combinado de más de £60,000 millones, se ha demostrado que los modelos de riesgo utilizados para las aprobaciones de proyectos han pasado a ser más fiables y realistas.

Refuerzo del an谩lisis de @RISK con RMM de proyectos
Martin Hopkinson fue el desarrollador jefe del modelo de madurez de riesgo de proyectos y supervisó el uso del RMM por parte del Ministerio de Defensa durante su trabajo como consultor. Según comenta: “@RISK es una excelente herramienta para el análisis de riesgos de costos y valor actual neto (VAN). No obstante, esta capacidad mejora aún más con el uso del RMM para comprobar que el proceso utilizado para desarrollar los datos de entrada ha sido lo suficientemente bueno, algo especialmente relevante en proyectos importantes con un elevado nivel de riesgo, como los acometidos por el Ministerio de Defensa, ya que las decisiones de autorización de proyectos pueden ser muy costosas.”

An谩lisis de riesgos en el Ministerio de Defensa
Los proyectos de equipos del Ministerio de Defensa incluyen el desarrollo y la fabricación de nuevos equipos militares para la armada, la marina real y las fuerzas aéreas reales del Reino Unido. El riesgo con frecuencia aumenta en estos proyectos complejos y de grandes dimensiones, con objetivos que tienden a forzar los límites de la viabilidad técnica. Como consecuencia, el Ministerio de Defensa presta una gran atención a su proceso de administración de riesgos. Las previsiones basadas en riesgos generadas por el análisis Monte Carlo son necesarias para el proceso de aprobación de proyectos.

Protecci贸n frente a las previsiones de riesgos excesivamente optimistas
En 2001, el Ministerio de Defensa reconoció que demasiados de sus proyectos se finalizaban con retraso y superaban el presupuesto. Se determinó que el origen estaba en las previsiones de análisis de riesgos excesivamente optimistas que se obtenían en las fases iniciales, lo que ocasionaba que los proyectos superasen los puntos de aprobación sin ser adecuadamente examinados. Al darse cuenta de este problema, el Ministerio de Defensa decidió invertir en una herramienta para medir la capacidad de administración de riesgos e identificar acciones para su mejora. El RMM de proyectos se eligió como la mejor herramienta para esta tarea.

Relaciones entre las evaluaciones de RMM, el an谩lisis de Monte Carlo y las aprobaciones de proyectos
El RMM de proyectos eval煤a cada proyecto y lo clasifica seg煤n uno de cuatro posibles niveles de capacidad de administraci贸n de riesgos, siendo el nivel ideal el 4. Tambi茅n identifica los aspectos del proceso del proyecto a los que es necesario dar prioridad para conseguir una mejora. Cuando se utiliz贸 por primera vez el RMM para evaluar los proyectos del Ministerio de Defensa, result贸 evidente que la mejora de las habilidades de modelaci贸n Monte Carlo era una prioridad para numerosos proyectos. Como respuesta, el Ministerio de Defensa invirti贸 en nuevas actividades de consultor铆a, capacitaci贸n de habilidades y garant铆a de modelaci贸n.

En 2004, el Ministerio de Defensa presentó una nueva norma que estipulaba que, antes de pasar por el punto de aprobación principal del proyecto (puerta principal), los proyectos debían haber recibido la evaluación de haber alcanzado el nivel de RMM del proyecto 3 o 4. También debían demostrar que se había conseguido un nivel mínimo 3 para la capacidad de estimación de riesgos, según un determinado subconjunto de cuestiones del modelo de madurez de riesgo.

La combinación de la práctica mejorada de modelación Monte Carlo con una garantía basada en RMM ha dado sus beneficios. Desde 2004, se experimentó una marcada mejora en el número de proyectos que se finalizaban en la fecha prevista o antes, y cumpliendo los objetivos de costos. Esta mejora se puede observar en los informes de los principales proyectos anuales (MPR) publicados por la Oficina de Auditoría Nacional.

Lecciones aprendidas
Hopkinson concluye: “Las previsiones de análisis de riesgos cuantitativos pueden utilizarse con éxito como una herramienta clave en el proceso que sigue una organización para aprobar los proyectos importantes y @RISK ha demostrado ser una excelente herramienta para la modelación del riesgo en importantes proyectos de defensa del Reino Unido. No obstante, el trabajo de análisis de riesgos mejora cuando se garantiza que dichos modelos de riesgo se han desarrollado utilizando un proceso de administración de riesgos capaz. El RMM de proyectos ofrece esta importante validación.”

Martin Hopkinson es el autor del libro, ‘The Project Risk Maturity Model – measuring and improving risk management capability’, publicado en 2011 por Gower. Para obtener más información, visite www.rmcapability.com

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