
La complejidad de un proyecto depende de la cantidad de actores involucrados, los recursos que se necesitarán y los riesgos externos que pueden influir en su ejecución. ¿Cómo determinar el grado de complejidad de un proyecto en planificación?
En el interior de las empresas, cada proyecto se gestiona de manera distinta. Algunos requieren procesos más sencillos y un menor presupuesto, mientras que otros no solo son más complejos en cuanto a la gestión del personal, sino que su éxito también dependerá de muchas variables o escenarios externos a la organización. Por ello, es importante tener en cuenta algunas pautas clave para calcular la complejidad de un proyecto nuevo.
La complejidad de un proyecto depende de tres factores básicos:
Existen ocho pasos básicos que toda empresa puede seguir para determinar la complejidad de sus proyectos:
Estas recomendaciones ayudarán a las empresas a comprender mejor la complejidad de los nuevos proyectos que planifiquen y a tomar decisiones mejor informadas para su ejecución exitosa.
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.