Errores en las estimaciones iniciales de costo y plazo

Errores en las estimaciones iniciales de costo y plazo: Contexto

Hemos publicado aquí en Blogtek (todavía en Portugués, pero muy pronto estarán disponibles en español) numerosos casos de proyectos que excedieron en mucho el plazo y costo inicialmente previsto: Boston Big Dig, Sydney Opera House, Los 5 más grandes proyectos con presupuesto excedido, Rutina de plazos y costos excedidos… ¿porqué esto es así a menudo?

Hay un componente voluntario, raramente admitido: ¡tenemos que mostrar plazos y costos optimistas para que el proyecto sea aprobado! ¿Quién de nosotros no es capaz de citar algunos casos?

Un gran componente de aumento de costos y plazos, del que ciertamente cada lector podrá recordar algunos casos, son los cambios de alcance introducidos (de ahí la importancia de congelar el alcance. Lea más en La importancia de la congelación de alcance.

El estudio encargado por la NASA para la RAND Corporation muestra que en las décadas de 80/90 los proyectos con presupuesto superior a 500 millones de dólares tuvieron un aumento promedio de costo del 88% y de plazo del 17%.

Errores en las estimaciones iniciales de costo y plazo: ¿cómo evitar?

El otro componente es lo que la NASA llama de sesgo optimista (optimism bias). Es la tendencia a ser optimistas en nuestras estimaciones, cuanto más desconocemos la real extensión.

La NASA menciona una prueba conducida con centenares de estudiantes de Harvard. Se plantearon decenas de preguntas, a las que los estudiantes tenían que responder con un rango de valores que, según la intuición de cada uno, debería corresponder a un grado de probabilidad de acierto del 98%. Por ejemplo:

¿Cuál es la población de Bangkok?

Obviamente la mayoría no tiene idea de este valor, y la idea no era ver el grado de conocimiento, sino el asertividad de la respuesta. En el caso, si el alumno respondía:

Tengo un 98% de certeza de que la población de Bangkok está entre 3 y 20 millones de personas.

La respuesta sería considerada correcta, mientras que si respondía:

Tengo un 98% de certeza de que la población de Bangkok está entre 300.000 y 5 millones.

La respuesta estaría equivocada, pues Bangcoc tiene 8,3 millones de habitantes. Observen que NO importa el rango de valores, podría ser tan grande como el estudiante quisiera, siempre que le diera la confianza del 98% de acierto. Y más del 45% de los estudiantes de Harvard se equivocaron, o sea, estipularon franjas que NO contenían la respuesta. Esto evidencia la dificultad general de las personas para estimar sobre hechos desconocidos e inciertos.

La NASA desarrolló un concepto denominado JCL (Joint Confidence Level), que será abordado en el futuro aquí en Blogtek, y dentro de este concepto aborda la creación de un gráfico basado en eventos anteriores, el cual da una idea de la asertividad de la estimación.

En este caso, si al inicio de un proyecto queremos tener una idea del costo de un proyecto con un 50% de probabilidad de acierto (el llamado P50), tendríamos que multiplicar la estimación del momento por 1,6 (punto A).

Si al 10% de un proyecto queremos tener una idea del costo con un 70% de probabilidad de acierto (P70), tendríamos que multiplicar la estimación actual por 2,1 (punto B).

Si al 70% de un proyecto queremos tener una idea del costo con un 80% de probabilidad de acierto (P80), tendríamos que multiplicar la estimación actual por 1,25 (punto C).

¡Asustado, ¿no?! El gráfico no resuelve el problema, pero nos da una idea de cómo son poco fiables las estimaciones, sobre todo al principio del proyecto.

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