Guía de gestión de proyectos · Costos y recursos
Análisis de sensibilidad en la gestión de proyectos: guía y ejemplo
El análisis de sensibilidad comprueba cuánto cambia un resultado del proyecto, como el costo, el beneficio, el valor presente neto o la fecha de finalización, cuando varía una variable de entrada mientras las demás se mantienen fijas. Muestra qué supuestos importan más, para que sepa dónde centrar el esfuerzo de estimación y las respuestas a los riesgos.
Puntos clave
- El análisis de sensibilidad cambia una variable de entrada cada vez para ver su efecto.
- Ordene las variables de entrada por oscilación y muéstrelas en un diagrama de tornado.
- Combínelo con los puntos de equilibrio para comprobar los márgenes del caso de negocio.
- Utilice el análisis de escenarios o Monte Carlo cuando las variables interactúan entre sí.
Por qué los directores de proyecto utilizan el análisis de sensibilidad
- Identificar las pocas variables que generan la mayor parte de la incertidumbre en el costo, el beneficio o el cronograma.
- Comprobar si un caso de negocio sigue siendo válido si los supuestos clave son erróneos.
- Encontrar puntos de equilibrio, como el precio mínimo al que un producto sigue siendo rentable.
- Priorizar los riesgos para planificar las respuestas en la gestión de riesgos del proyecto.
- Presentar la incertidumbre con claridad a los patrocinadores mediante un diagrama de tornado.
Cómo realizar un análisis de sensibilidad paso a paso
- Construya un modelo sencillo del resultado, como el beneficio, el valor actual neto o el costo total.
- Calcule el caso base utilizando sus mejores estimaciones.
- Enumere las variables de entrada inciertas.
- Elija un valor bajo y uno alto realistas para cada una, por ejemplo más o menos un 10 %, o un rango proporcionado por expertos.
- Cambie una variable cada vez a su valor bajo y alto, manteniendo todas las demás en el caso base, y registre el resultado.
- Calcule la oscilación (resultado alto menos resultado bajo) de cada variable.
- Ordene las variables por oscilación y dibuje un diagrama de tornado con la barra más grande en la parte superior.
- Centre la estimación y las respuestas a los riesgos en las variables de la parte superior.
Ejemplo resuelto: un diagrama de tornado para el beneficio de un producto
Un proyecto va a lanzar un producto. El modelo del caso base es beneficio = unidades x (precio - costo variable) - costo fijo. Valores base: 10,000 unidades, precio de $50, costo variable de $30 por unidad, costo fijo de $120,000. Beneficio base = 10,000 x ($50 - $30) - $120,000 = $80,000.
Cada variable de entrada se mueve un 10 % en ambos sentidos mientras las demás se mantienen en el caso base.
| Variable (-10 % / +10 %) | Beneficio con el valor bajo | Beneficio con el valor alto | Oscilación |
|---|---|---|---|
| Precio ($45 / $55) | $30,000 | $130,000 | $100,000 |
| Costo variable ($27 / $33) | $110,000 | $50,000 | $60,000 |
| Unidades vendidas (9,000 / 11,000) | $60,000 | $100,000 | $40,000 |
| Costo fijo ($108,000 / $132,000) | $92,000 | $68,000 | $24,000 |
Representado como diagrama de tornado, el precio es la barra más ancha, en la parte superior, seguida del costo variable, las unidades vendidas y el costo fijo. El precio es lo que más importa: un cambio del 10 % mueve el beneficio $50,000 en uno u otro sentido. El precio de equilibrio es $120,000 / 10,000 + $30 = $42, por lo que el precio puede bajar un 16 % antes de que el proyecto pierda dinero. El equipo debería dedicar su esfuerzo a validar el supuesto de precio y a gestionar los costos unitarios en lugar de afinar la estimación del costo fijo.
El análisis de sensibilidad frente a otras técnicas
| Técnica | Qué cambia | Resultado | Ideal para |
|---|---|---|---|
| Análisis de sensibilidad | Una variable cada vez | Clasificación de variables; diagrama de tornado | Encontrar lo que más importa |
| Análisis de escenarios | Varias variables a la vez en casos definidos | Resultados de los casos mejor, base y peor | Explicar futuros plausibles |
| Análisis del punto de equilibrio | Una variable hasta que el resultado llega a cero | Un valor umbral | Comprobar los márgenes del caso de negocio |
| simulación de Monte Carlo | Todas las variables a la vez, de forma aleatoria, muchas veces | Distribución de probabilidad de los resultados | Niveles de confianza para el costo y las fechas |
Sensibilidad en los cronogramas
La misma idea se aplica al tiempo. Alargar por turnos cada actividad crítica muestra cuáles retrasan más la fecha de finalización. En las herramientas de cronograma de Monte Carlo, un informe de sensibilidad o de criticidad clasifica las actividades según la intensidad con que influyen en la fecha de finalización, lo que ayuda a orientar la compresión del cronograma y las respuestas a los riesgos.
Limitaciones y consejos
- Los cambios de una variable cada vez ignoran las interacciones; si las variables se mueven juntas, añada un análisis de escenarios.
- Cuando disponga de mejores datos, utilice rangos realistas para cada variable en lugar del mismo porcentaje para todas.
- Un modelo es tan bueno como su estructura; compruebe las fórmulas antes de confiar en la clasificación.
- Registre los rangos y sus fuentes para que otros puedan revisarlos.
- Repita el análisis cuando cambien los supuestos clave.
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Preguntas frecuentes
¿Qué es el análisis de sensibilidad en la gestión de proyectos?
Una técnica que cambia una variable de entrada cada vez para ver en qué medida afecta a un resultado como el costo, el beneficio, el VPN o la fecha de finalización, lo que revela qué supuestos importan más.
¿Qué es un diagrama de tornado en el análisis de sensibilidad?
Un gráfico de barras que ordena las variables según cuánto hacen oscilar el resultado, con la barra más ancha arriba, de modo que parece un tornado.
¿Cómo se hace un análisis de sensibilidad sencillo?
Calcule un caso base y luego lleve cada variable incierta a un valor bajo y a uno alto, de una en una; registre el resultado y clasifique las variables según la magnitud del cambio.
¿Cuál es la diferencia entre el análisis de sensibilidad y el análisis de escenarios?
El análisis de sensibilidad cambia una variable cada vez; el análisis de escenarios cambia varias a la vez para describir un caso mejor, base o peor.
¿Qué relación tiene el análisis de sensibilidad con la simulación de Monte Carlo?
Monte Carlo hace variar todas las entradas a la vez muchas veces para obtener probabilidades; su resultado de sensibilidad muestra después qué entradas influyen más en el resultado.
¿El análisis de sensibilidad es cualitativo o cuantitativo?
Cuantitativo. Es una técnica habitual en el análisis cuantitativo de riesgos y en la evaluación financiera.
¿Qué rangos debo utilizar en un análisis de sensibilidad?
Utilice rangos realistas basados en datos o en el juicio de expertos para cada variable; más o menos un 10 % o un 20 % es un punto de partida sencillo cuando no se dispone de nada mejor.
¿Qué es el análisis del punto de equilibrio en el análisis de sensibilidad?
Encontrar el valor de una variable con el que el resultado llega a cero, como el precio con el que el beneficio es nulo.
¿Cuándo debe realizarse un análisis de sensibilidad?
Al elaborar el caso de negocio, durante el análisis de riesgos y de nuevo cuando cambian los supuestos principales.
¿Se puede realizar un análisis de sensibilidad en Excel?
Sí. Basta con un modelo sencillo con tablas de datos o cambios manuales de una variable cada vez, y un gráfico de barras ordenado por oscilación da como resultado un diagrama de tornado.
¿Cuáles son las limitaciones del análisis de sensibilidad?
Ignora las interacciones entre variables y depende del realismo del modelo y de los rangos elegidos.