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Emprendedor y Metodología de
Cadena de Eventos (ECM)

Los ger­entes de proyec­tos a veces plan­i­f­i­can la duración de un proyec­to basán­dose úni­ca­mente en su propia expe­ri­en­cia. Sin embar­go, los cál­cu­los basa­dos en las tar­eas más exi­tosas y las menos exi­tosas que han eje­cu­ta­do son propen­sos a ser inexactos.

Algunos ger­entes pueden pen­sar incon­scien­te­mente: Veo lo que quiero ver”. Es común que un ger­ente con­fíe en infor­ma­ción que se alin­ea con su visión del mun­do, mien­tras igno­ra datos que no cumplen con su aprobación mental.

Otro desafío en la pro­gra­mación de proyec­tos es la com­ple­ji­dad de las rela­ciones entre difer­entes ries­gos. Los even­tos pueden ocur­rir en cualquier momen­to durante el pro­ce­so, cor­rela­cionarse entre sí o des­en­ca­denar otras incer­tidum­bres. El mis­mo even­to puede ten­er impactos vari­a­dos depen­di­en­do de las cir­cun­stan­cias, y el ger­ente podría apa­gar el fuego” de difer­entes maneras.

La Metodología de Cade­na de Even­tos (MCE) asume que no impor­ta cuán bien se pre­pare el crono­gra­ma del proyec­to, ocur­rirán even­tos que alter­arán el tiem­po plan­i­fi­ca­do. La tarea prin­ci­pal es iden­ti­fi­car­los con antic­i­pación para poder ges­tionar­los. La MCE no se cen­tra en prob­le­mas con­stantes porque estos pueden ser iden­ti­fi­ca­dos y cor­regi­dos sin un análi­sis especial.

Visu­alizar ries­gos para estu­di­ar­los más fácil­mente es otra tarea impor­tante de la metodología.

Ori­gen

La Metodología de Cade­na de Even­tos surgió a finales de los años 2000 basa­da en otras her­ramien­tas de análi­sis de ries­go. El Project Man­age­ment Body of Knowl­edge (Guía PMBOK) recomendó téc­ni­cas para el análi­sis de ries­gos en 2008: análi­sis de árbol de deci­siones, sim­u­lación de Monte Car­lo, análi­sis de sen­si­bil­i­dad. Los últi­mos dos enfo­ques se con­virtieron en la base de la Metodología de Cade­na de Eventos.

El méto­do de Monte Car­lo ayu­da a cal­cu­lar la dis­tribu­ción estadís­ti­ca de resul­ta­dos basa­dos en datos con una cier­ta prob­a­bil­i­dad. El análi­sis de sen­si­bil­i­dad iden­ti­fi­ca los ries­gos con el may­or impacto en los procesos. 
Otra parte de la metodología es el lengua­je de descrip­ción grá­fi­ca para mod­e­lar pro­ce­sos empre­sar­i­ales, UML. La visu­al­ización de conex­iones entre incer­tidum­bres se uti­lizó acti­va­mente en el desar­rol­lo de soft­ware e implicó la creación de grá­fi­cos de Gantt y otros dia­gra­mas de red de even­tos.

Las téc­ni­cas de pronós­ti­co que anal­izan datos históri­cos tam­bién son uti­lizadas. Se iden­ti­f­i­can simil­i­tudes entre pro­ce­sos pasa­dos y actuales.

Estas téc­ni­cas for­man la base del méto­do de mod­e­la­do de even­tos. Bajo su influ­en­cia, el crono­gra­ma del proyec­to se crea de la sigu­iente manera:

  1. Pre­pare el crono­gra­ma del proyec­to para el esce­nario ópti­mo. Cal­cule la duración, el cos­to y otros parámet­ros clave. Elim­ine indi­cadores opti­mis­tas de los cál­cu­los, ya que los ger­entes de proyec­tos a menudo incor­po­ran cifras exce­si­va­mente ambi­ciosas debido à la sobre­con­fi­an­za, errores de cál­cu­lo o moti­vación del equipo.
  2. Crear una lista de even­tos y cade­nas de even­tos. Pre­de­cir su prob­a­bil­i­dad de ocur­ren­cia y su impacto en los recur­sos y activi­dades de la empresa.
  3. Realizar un análi­sis cuan­ti­ta­ti­vo uti­lizan­do el méto­do de Monte Car­lo. Esto ayu­dará a deter­mi­nar cuán real­ista es com­ple­tar el proyec­to para la fecha especi­fi­ca­da sin cos­tos imprevistos.
  4. Realizar un análi­sis de sen­si­bil­i­dad para iden­ti­ficar even­tos y cade­nas de even­tos con el may­or impacto en el proyec­to. Ver­i­ficar los datos para eval­u­ar si la prob­a­bil­i­dad de even­tos se deter­mi­na con precisión.
  5. Repe­tir el análi­sis durante el proyec­to basa­do en datos reales y si ocur­rieron los even­tos predi­chos. Reeval­u­ar la prob­a­bil­i­dad y el impacto de los ries­gos basa­do en los indi­cadores actuales.

Prin­ci­p­ios de la MCE

Iden­ti­ficar el Momen­to de Ocur­ren­cia del Even­to y el Esta­do Excitado

Los pro­ce­sos gen­eral­mente no son con­stantes y uni­formes. Son influ­en­ci­a­dos por even­tos exter­nos que cam­bian su esta­do. Cuan­do las condi­ciones del pro­ce­so cam­bian — requirien­do otros recur­sos o más tiem­po — entra en un esta­do exci­ta­do. Antes de los cam­bios, esta­ba en su esta­do inicial.

El esta­do del pro­ce­so puede estar rela­ciona­do con un even­to. Por ejem­p­lo, realizar una reunión bajo el cielo abier­to depende del even­to exter­no mal tiem­po.” Si llueve, el pro­ce­so pasará a un esta­do exci­ta­do — la reunión se lle­vará a cabo en inte­ri­ores. Aho­ra el pro­ce­so no depende del even­to mal tiempo”.

Un even­to tiene un impacto y una prob­a­bil­i­dad. Supong­amos que un pro­ce­so está lig­a­do al even­to cam­bio de requer­im­ien­to.” Puede ocur­rir con una prob­a­bil­i­dad del 50% y causar un retra­so del 50% en com­para­ción con el esta­do ini­cial. Sin embar­go, si este esce­nario se repite, el retra­so puede ser solo del 25% ya que la geren­cia tomó cier­tas medi­das la últi­ma vez para mitigarlo.
El impacto de un even­to puede lle­var a retra­sos, reini­cios, can­cela­ciones, o la necesi­dad de nuevos recur­sos y medidas. 
Cada even­to tiene un momen­to de ocur­ren­cia. Puede ser abso­lu­to, lig­a­do a una fecha especí­fi­ca, o rel­a­ti­vo — ocur­rien­do al ini­cio, en medio o al final del pro­ce­so. La tem­po­ral­i­dad del even­to influye en su impacto.

Definir Cade­nas de Eventos

Algunos even­tos pueden des­en­ca­denar otros, for­man­do cade­nas de even­tos. Por ejem­p­lo, un cam­bio de requer­im­ien­to llevó a un retra­so del pro­ce­so, y para acel­er­ar el mis­mo, el ger­ente asignó recur­sos de otro pro­ce­so. Como resul­ta­do, se pier­den pla­zos y el proyec­to en gen­er­al falla.

El even­to que des­en­ca­de­na la cade­na se lla­ma el ini­ci­ador. El even­to que toma el con­trol” es el recep­tor. El efec­to resul­tante de la cade­na de even­tos se lla­ma multicasting.


Las cade­nas de even­tos cau­san más retra­sos que even­tos inde­pen­di­entes. A con­tin­uación, se mues­tra un ejem­p­lo de dicho impacto en tres pro­ce­sos en un proyec­to, cada uno con un 50% de prob­a­bil­i­dad de reini­cio y una duración de 5 días. El análi­sis se real­izó uti­lizan­do el méto­do de Monte Carlo.

Visu­al­ización y Análisis

Visu­alizar las rela­ciones entre even­tos se puede hac­er uti­lizan­do grá­fi­cos de Gantt. Aquí están las reglas para crearlos:
  1. Mostrar even­tos como fle­chas con nom­bres etiquetados.
  2. Mostrar even­tos neg­a­tivos con fle­chas hacia aba­jo y even­tos pos­i­tivos con fle­chas hacia arriba.
  3. Conec­tar even­tos en la cade­na con líneas.
  4. Un even­to ini­ci­ador con múlti­ples líneas hacia even­tos recep­tores se con­sid­era multicasting.
  5. Mostrar even­tos glob­ales que afectan a todos los pro­ce­sos fuera del grá­fi­co de Gantt. Indicar ame­nazas por enci­ma del dia­gra­ma y opor­tu­nidades por debajo.

Sim­u­lación de Monte Car­lo para Análi­sis de Riesgos

Una vez que se iden­ti­f­i­can los ries­gos, las cade­nas de even­tos y sus esta­dos de pro­ce­so aso­ci­a­dos, util­ice el méto­do de Monte Car­lo para deter­mi­nar el impacto gen­er­al de los eventos.

Aún cuan­do todos los ries­gos están iden­ti­fi­ca­dos, siem­pre exis­ten incer­tidum­bres rela­cionadas con el cos­to y la duración del proyec­to. Para ten­er en cuen­ta estas incer­tidum­bres, cal­cule las dis­tribu­ciones estadís­ti­cas del tiem­po de ini­cio, duración y cos­to del proyec­to. No util­ice las mis­mas causas que atribuyó a los even­tos para evi­tar sola­pamien­tos de riesgos.

Siga estos pasos para un cor­rec­to análi­sis de Monte Carlo:
  1. Cal­cule los momen­tos de ocur­ren­cia de ries­gos basán­dose en la dis­tribu­ción estadís­ti­ca para cada estado.
  2. Ver­i­fique si ocur­rirán even­tos ini­ci­adores à la prob­a­bil­i­dad dada.
  3. Deter­mine si nece­si­ta actu­alizar las prob­a­bil­i­dades de recibir even­tos para este experimento.
  4. Ver­i­fique si ocur­rieron even­tos recep­tores à la prob­a­bil­i­dad dada.
  5. Anal­ice cada pro­ce­so tan­to en esta­dos ini­ciales como excitados.
  6. Si un even­to causa que el pro­ce­so sea can­ce­la­do, márque­lo como tal y ten­ga en cuen­ta nuevos cos­tos y tiem­po en el plan del proyecto.
  7. Si un even­to causa otro even­to — inter­ven­ción del ger­ente como acción de mit­i­gación — ajuste el crono­gra­ma del proyec­to en consecuencia.
  8. Con­sidere el impacto acu­mu­la­do de los even­tos en el cos­to y la duración del proyec­to jun­to con fluc­tua­ciones de duración y costo.
El resul­ta­do le dará la prob­a­bil­i­dad de com­ple­tar con éxi­to el proyec­to y la prob­a­bil­i­dad de que se com­pleten pro­ce­sos individuales.

Encon­trar Cade­nas de Even­tos Críti­cos y Cos­to de Eventos

Los even­tos o cade­nas de even­tos con la may­or prob­a­bil­i­dad de afec­tar los pro­ce­sos se lla­man críti­cos. Iden­ti­fíque­los durante el análi­sis de sen­si­bil­i­dad al exam­i­nar las cor­rela­ciones entre los parámet­ros clave del proyec­to, como cos­to y duración, y las cade­nas de eventos.

Util­ice una tabla de sen­si­bil­i­dad para ras­trear even­tos críti­cos o cadenas.

Con­clusión

Los fac­tores moti­va­cionales impactan los parámet­ros clave del pro­ce­so más que los ries­gos. La Metodología de Cade­na de Even­tos ayu­da a super­ar la per­cep­ción selec­ti­va, el ses­go del ger­ente hacia infor­ma­ción que se alin­ea con sus prin­ci­p­ios, la sobre­con­fi­an­za y los errores de planificación.

La MCE con­sid­era fac­tores pasa­dos por alto por otras téc­ni­cas de análi­sis de ries­go: momen­tos de ocur­ren­cia de ries­gos, cade­nas de even­tos, retra­sos en la ocur­ren­cia de even­tos y acciones de mit­i­gación. Para sim­pli­ficar la iden­ti­fi­cación de even­tos y sus cade­nas, cree dia­gra­mas y tablas de esta­do del proceso.

La metodología incluye análi­sis de ries­go y ajustes de crono­gra­ma durante el proyecto.

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