Por Josué Zable.

La simulación Monte Carlo es una técnica matemática que predice posibles resultados de un evento incierto. Anteriormente escribimos sobre los beneficios que brinda a los profesionales de I+D y organizamos seminarios web sobre el poder de la simulación Monte Carlo para ayudar a que los productos cumplan con las especificaciones previstas, predigan la capacidad del proceso y determinen la configuración óptima del proceso. Sin embargo, Monte Carlo también puede ser una herramienta potente para estimar la duración, o incluso el coste, de un proyecto.

ANTIGUA FORMA DE PREDECIR LA DURACIÓN: CONJETURAR

Los cronogramas de los proyectos son a menudo eventos inciertos, particularmente cuando los proyectos son multifuncionales. Si bien los gerentes de proyectos generalmente estiman cuál podría ser el momento de un proyecto, podrían usar una simulación simple para eliminar las conjeturas.

Imaginemos un proyecto de desarrollo de software que generalmente se basa en sprints de 2 semanas. Para simplificar las cosas, supongamos que se han especificado todos los requisitos y que un grupo de desarrolladores está listo para trabajar. No es sorprendente que el jefe pregunte: "¿Podemos tener esta nueva función en nuestra conferencia en 80 días?"

Al estimar el cronograma de un proyecto, el gerente de proyecto considera un tiempo de desarrollo de 3 a 4 sprints (de 42 a 56 días), pruebas de calidad de 1 a 2 sprints (de 14 a 28 días) y 1 semana para la implementación (7 días). Un enfoque más cauteloso implica añadir plazos máximos: 56 días para desarrollo, 28 días para pruebas y 7 días para implementación, lo que da como resultado 91 días. Alternativamente, un gerente puede promediar las estimaciones y llegar a 77 días (49 días para desarrollo, 21 días para pruebas y 7 días para implementación). Sin embargo, con una solicitud de entrega de 80 días por parte del jefe, la certeza de cumplir el plazo se convierte en una consideración crítica.

NUEVA FORMA DE PREDECIR LA DURACIÓN: SIMULACIÓN

A nadie le gusta decirle al jefe que no se puede hacer. Quizás, incluso peor, es decirle al jefe que no está seguro del resultado. ¡Aquí es donde la simulación de Montecarlo puede ayudar!

Como puede verse en el siguiente diagrama, se incluyó el dilema de este gerente de proyecto en Minitab Engage para predecir la duración del proyecto. Se ha entrado las tres fases del proyecto (en días) y una especificación superior de 80 días, que es cuando el jefe imaginario quiere presentarlo en la conferencia de usuarios.

Una vez que se corre la simulación, se obtienen dos ideas: primero, muestra que mi resultado más probable (resaltado por la media, en el medio de la distribución) es 77 días. En segundo lugar, puede verse que hay un 23,8% de posibilidades de que no se cumpla el plazo de 80 días.

LA SIMULACIÓN DE MONTE CARLO PERMITE UNA MEJOR TOMA DE DECISIONES

Armado con algunos análisis de datos, puedo tomar algunas decisiones informadas. Tal vez me siento cómodo con solo un ~76% de posibilidades de hacer feliz a mi jefe. O, más probablemente, necesito añadir recursos adicionales al proyecto para garantizar el éxito. Ser capaz de decirle a mi jefe mi nivel de confianza y por qué necesito reasignar o invertir para cumplir con su plazo de 80 días probablemente dará como resultado una conversación mucho más productiva antes del proyecto y mucha más comprensión al final del proyecto, en caso de que no se cumpla con la fecha límite.