En un mercado global altamente competitivo, el éxito de un proyecto es fundamental para las empresas. Sin embargo, la incertidumbre está presente en cada proyecto, ya que es un conjunto único de recursos que pueden verse afectados por riesgos o malos cálculos. Los directores de proyectos deben comprender la necesidad de evaluar la incertidumbre. La gestión de riesgos es un proceso clave, pero las estadísticas de probabilidad proporcionarán la base matemática para el análisis cuantitativo de los riesgos del proyecto.
Entonces, ¿cómo es útil un cuerpo matemático de probabilidades para los directores de proyecto? La respuesta está en cómo estiman los resultados y pronostican el comportamiento del proyecto. Una forma de saber si el proyecto será exitoso es a través de la distribución de probabilidades. Se conoce así a la representación matemática o gráfica que ilustra la probabilidad de diferentes resultados de un evento aleatorio. Esta variable puede ser cualquier característica medible que toma diferentes valores.
La distribución de probabilidades permite a las organizaciones conocer todos los resultados posibles que puede tener un evento aleatorio que incide sobre un proyecto. Para ello, existen dos tipos de variables aleatorias que los gerentes de proyecto deben tomar en cuenta:
Los patrones de distribución dependen del tipo de variable aleatoria que se esté estudiando. Algunos de los patrones más comunes en la gestión de proyectos son los siguientes:
La distribución de probabilidades es un método útil para los directores de proyecto y los miembros del equipo de gestión del proyecto. Les servirá para estimar y pronosticar, medir el progreso, evaluar el valor ganado, cuantificar el riesgo y calcular otros fenómenos numéricos de importancia para el proyecto. Los métodos estadísticos proporcionan las herramientas para reducir dichos datos a información significativa que el equipo utilizará para tomar decisiones.
Fuentes:
Deep Fried Brain. "Probability and Statistics in Project Management".
Flylib.com. "Introduction to Probability and Statistics for Projects".
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