
Las plataformas de análisis predictivo permiten a las empresas identificar de forma preventiva los riesgos potenciales en sus proyectos más complejos, les ayudan a optimizar sus recursos y garantizan una entrega puntual.
Cuando una empresa se alista a ejecutar un proyecto de gran magnitud, es importante prever y mitigar los posibles riesgos para garantizar el éxito y satisfacer a los clientes. Las plataformas de gestión predictiva son poderosas aliadas para cumplir este objetivo y asegurar una toma de decisiones más proactiva.
Este proceso consiste en aprovechar la información y los algoritmos, mediante diversas técnicas analíticas, para determinar los posibles resultados de un proyecto con el fin de prever importantes desafíos y mitigar riesgos. Así, los gerentes de proyectos pueden tomar decisiones más acertadas.
Entre las principales tecnologías empleadas para el análisis predictivo, podemos mencionar:
Los datos constituyen el pilar principal de la gestión predictiva. Este proceso implica recoger información clave, analizarla para establecer patrones y aprovecharla para pronosticar el futuro desempeño del proyecto. En ese sentido, es imprescindible contar con data abundante y precisa para garantizar una proyección más acertada que les resulte provechosa a los gerentes.
Cuando la gestión predictiva se realiza de forma correcta, facilita la identificación de posibles cuellos de botella, la optimización de los cronogramas y el ajuste de los patrones de uso de recursos, entre otras funciones clave.
En la actualidad, existen muchos softwares comerciales con funciones predictivas que pueden aplicarse en la gestión de proyectos. Entre los más conocidos, podemos mencionar:
En conclusión, la gestión predictiva constituye una solución eficaz e innovadora que permite a los líderes de proyectos tomar mejores decisiones, mitigar posibles riesgos y optimizar sus resultados.
Referencias
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Raúl Odría, docente de ESAN Business Law, reflexionó en ATV+ sobre el impacto del aumento de la Unidad Impositiva Tributaria (UIT) para 2026, la cual se incrementó en S/ 150, una cifra menor que los S/ 200 de años previos.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, aclaró en El Peruano que el periodo de prueba tiene reglas específicas ante el reingreso de un colaborador. El experto explicó que, si un trabajador vuelve a la empresa antes de tres años y a un puesto similar, los tiempos laborados previamente se acumulan, por lo que no es exigible superar un nuevo periodo de prueba para gozar de estabilidad laboral.
Sandor Lukacs de Pereny, profesor de ESAN Graduate School of Business, sostuvo en Energiminas que el futuro de la minería peruana requiere dejar el modelo extractivo tradicional y adoptar un enfoque sistémico basado en economía circular, trazabilidad digital e inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y reducir la huella de carbono. Advirtió que, aunque el Perú tiene avances normativos en IA, existen riesgos éticos por sesgos de datos y una brecha marcada entre la gran minería y las MIPYMES, lo que hace indispensable una articulación entre Estado, academia y empresa para impulsar una innovación verde inclusiva hacia 2030.