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Los Proyectos y la Teoría de la incertidumbre

Autor: José Luis Flores  Pérez, MDO

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Introducción

Los diferentes estudios sobre las relaciones entre innovación y el crecimiento  económico han puesto de manifiesto cómo la innovación afecta al crecimiento.  En su forma básica puede ser: innovación de  producto (mercancías o servicios nuevos); innovación de procesos, se cambia la  manera de producir un bien a una forma que aumente su rentabilidad; e  innovación organizacional, habilidad en la utilización de los recursos de una  organización para crear una idea que represente una mejor posición en sus  objetivos. Estos tres tipos de innovación pueden estar relacionados en la  economía; por ejemplo, invertir en un proyecto de innovación organizacional nos  puede llevar a una mejora en la utilización de los recursos de la organización,  y si este proyecto se demanda fuera de la organización (innovación de un  producto) mejora los procesos de la empresa que demandó el producto (innovación  de procesos). Lo anterior nos lleva a pensar que la inversión en proyectos es  un medio por el cual la innovación se extiende por la economía.

Los aumentos  en la “eficacia productiva”, a través de la innovación, introduce  nuevos y mejores métodos de producción; las innovaciones con éxito aumentarán  eventualmente el nivel y el ritmo de crecimiento de la productividad en el  largo plazo; es decir, aumentos de la “eficacia dinámica.”. Una manera de aumentar esta “eficacia” es fortalecer la capacidad  innovadora de las empresas. Lo anterior es resultado de seleccionar e invertir  eficientemente en proyectos. Un proyecto  utiliza el método científico con el objetivo de recabar todo tipo de
información para la formulación y contrastación de hipótesis, las cuales se  seleccionan junto con las teorías para que sean empíricamente refutables;  además, se someten constantemente al riesgo de la refutación empírica y se  valoran de acuerdo con los resultados de esa contrastación. Si hay éxito, se  obtiene conocimiento y se analiza la posibilidad en convertir este conocimiento  en innovación para, posteriormente, desarrollarlo.

Los  diferentes métodos de selección de proyectos caen en las siguientes categorías:

•  Programación matemática y optimización de portafolios: programación lineal,
programación no lineal, programación dinámica y optimización de portafolios.

•  Modelos económicos: valor presente,
retorno de la inversión, análisis de costo–beneficio y la teoría de opciones.

•  Análisis de las decisiones: teoría de  la utilidad multi–atributo, árboles de decisión, análisis de riesgo, proceso
jerárquico analítico (analytic hierarchy process, AHP) y scoring.

•  Métodos iterativos: Delphi, Q–sort,
behaviour decisión aids y modelado de la jerarquía descentralizada.

•  Inteligencia artificial: sistemas
expertos y la teoría de conjuntos borrosos.

Ante la  diversidad y complejidad de los datos que presenta el proyecto, y su relación  en un contexto en continuo movimiento, dificulta la transformación de estos  datos en un conocimiento valioso para la toma de decisiones.

La  incertidumbre provoca a la organización a controlar todo con cierta exactitud.  Este miedo al fracaso puede alejar a los proyectos de éxito. Este trabajo  pretende encontrar las problemáticas y metodologías que se están estudiando  sobre la selección y valoración de proyectos con el fin de clasificarlas y  ordenarlas para obtener una relación entre conceptos y metodologías que ayuden  a identificar problemas, así como las propuestas metodológicas para su  solución; cabe aclarar que en aquí no se explican estas metodologías ni se contrastan.

Valoración  de proyectos de inversión

La toma de  decisiones sobre invertir o no en un proyecto de inversión lleva a crearnos una  expectativa de beneficio futuro. Para encontrar este beneficio de invertir en  un momento dado —es posible que el costo de esperar lleve a la aceptación— se  requiere saber las fuentes de valor, de riesgo, costo y el comportamiento del  proyecto frente a otros competidores y/o proyectos (consecuencias de las  acciones tomadas). Al momento de tomar decisiones la información es asimétrica  y está relacionada una con otra; por ejemplo, no se puede hablar de valor sin  tomar en cuenta el riesgo.

Según el  método elegido, se puede incorporar en la valoración las diferentes fuentes de  valor, riesgo, incertidumbre, costos y el comportamiento del proyecto durante  su vida. Conocer bien estas fuentes y los alcances del método elegido  contribuirá a mejorar el desempeño en la toma de decisiones en las diferentes  etapas de madurez del proyecto. Cabe aclarar que durante estas etapas se van  presentando decisiones de la forma de una opción call, donde el inversionista  tiene el derecho, mas no la obligación, de seguir o no con el proyecto.

Durante la  vida del proyecto se presentan diferentes opciones de seguir o no con el  proyecto. La relevancia de la valoración de proyectos consiste en verificar la  viabilidad en la recuperación del capital invertido, además de un rendimiento  asociado a un riesgo asumido. El método de valoración mediante el descuento de  flujos de caja menos su inversión (valor presente neto, VPN) es el más  aplicado, éste no toma en cuenta la volatilidad de las variables en el tiempo.  En la vida del proyecto se presentan variables como costos, ventas, tasas de  interés, entre otras, así como diversas opciones de decisión (flexibilidad).  Este método presenta limitaciones en el momento de valorar el impacto de la  incertidumbre de estas variables.

Otra  alternativa relacionada con el VPN es el método de opciones reales (ver  ecuación 1) que toma en cuenta las diversas opciones (flexibilidad) para poder  alterar el curso de una acción planeada en el futuro, dada la información  disponible en ese momento; existen distintas posibilidades como ampliar nuevos  productos o mercados, de vender el proyecto, de abandonar el proyecto, de  diferir el comienzo del mismo, entre otros.

Donde:

VPN – valor presente neto del proyecto

VP sin flexibilidad – es el valor presente del
proyecto

VP flexibilidad – es el valor presente de las
opciones que presenta el proyecto

II – es la inversión inicial

Si asumimos  conocer los procesos estocásticos que siguen estas variables, el método  alternativo para valorar esta flexibilidad es la simulación mediante el método  Monte Carlo con regresiones de mínimos cuadrados; con éste es posible hacer  simulaciones con diferentes tipos de opciones en el mismo proyecto.

El riesgo  prácticamente imposible de probabilizar nos lleva a suponer distribuciones de  probabilidad (procesos estocásticos) para contecimientos futuros, lo que deja  a un lado posibles acontecimientos debido a que los forzamos a que estén dentro  de una distribución de probabilidad, por lo que estaremos frente a problemas  híbridos, donde tendremos información cierta (se conoce la distribución de  probabilidad) e incierta (se desconoce la distribución de probabilidad), según  sea el caso.

Incertidumbre  y selección de proyectos

Existe  dentro de los proyectos información incompleta e imprecisa; además, comprometer  dinero o recursos dificulta la toma de decisiones. Los datos económicos y  financieros exhiben dependencias que, frecuentemente, resultan de difícil  modelización. Al final, todo depende de la habilidad para valorar el riesgo e  incertidumbre frente a los beneficios y desventajas proyectados. Esta  información desde el punto de vista de la teoría de los conjuntos borrosos ve  una ambigüedad o vaguedad entre la información y la falta de información.  Cuando no se está seguro de la información se recurre a una formann  probabilística, con la cual se tendrían dos puntos de vista: el borroso diría  “la información es borrosa o incierta”; el probabilista señalaría  “la información es inexacta o riesgosa”.

Es necesario  aclarar que a mayor precisión (grado) de la información, mayor borrosidad; en  otras palabras, a mayor grado de precisión, mayor información; a mayor   información mayor borrosidad; con más información se describen mejor los  hechos. Por otra parte, la probabilidad es bivalente, un elemento puede  pertenecer o no a un conjunto. Los conjuntos borrosos aparecen cuando un  elemento pertenece parcialmente a un conjunto, pueden ser multivalentes, tienen  cierto grado de pertenencia. Por ello, la probabilidad excluye información  (dice si pertenece o no, excluye el grado de pertenencia), en cambio los  conjuntos borrosos no porque tienen cierto grado de pertenencia. La lógica  borrosa consiste en razonar con conjuntos borrosos; el conjunto borroso es la  expresión de la información y la lógica borrosa consiste en el manejo de esta  información.

La lógica borrosa y las redes neuronales son herramientas que nos ayudan a comprender las  imprecisiones, detalles pequeños y aspectos profundos de los diferentes hechos,  sistemas, procesos y valores, políticas y objetivos. Asimismo, son herramientas  que ayudan a predecir la interacción y desenvolvimiento de sucesos complejos  para poder resolver problemas y visualizar otros todavía no conocidos. Esta  determinación está captada por la teoría del caos. La teoría borrosa confirma  esto, además menciona que todo es cuestión de grado.

Innovar  requiere crear algo nuevo, lo que trae consigo riesgos e incertidumbre. Una  organización innovadora para tomar decisiones requiere saber calcular y valorar  los riesgos y la incertidumbre. Por ello, se insiste en el uso de la teoría de  conjuntos borrosos para la selección de proyectos. Son cuatro los tipos de  incertidumbre que se presentan, los cuales se exponen a la derecha de la figura
1.

 

Conclusiones

Es  importante reconocer cómo los avances en el estudio en la selección de proyectos basados en la teoría de conjuntos borrosos han llevado a incorporar la incertidumbre en la valoración y selección. Las características de un producto innovador —por ejemplo, en su momento el sistema Windows, Google, entre otros— pueden confundir como suficiente condición el potencial de innovación que representan para su financiamiento, pero en la realidad muchas veces no está muy claro su éxito comercial, o su éxito en sus primeras etapas (investigación y desarrollo); su identificación es muy difícil.

Una de las aportaciones es relacionar diversos conceptos y metodologías (ver figura 2) porque ayudan a formar un modelo de decisión en la asignación de recursos a proyectos y a indagar en cada área de análisis donde se presente incertidumbre. Como puede observarse en la misma figura no sólo se trata de seleccionar y retroalimentar, sino de mejorar la posición que se tenga en el armado del portafolios de proyectos (relaciones de riesgo y rendimiento). Estas aportaciones servirán a investigadores y profesionales a facilitar la búsqueda de la frontera del conocimiento en relación con la incertidumbre en la selección y valoración de proyectos.

Aunque los diferentes trabajos presentan una estructura razonable para la solución de los diferentes problemas en la selección de proyectos, la forma de pensar y actuar de un inversionista en este tipo de proyectos puede ser diferente. El inversionista tiene en mente un conjunto de factores, por ejemplo, nivel de apalancamiento, costo de capital, crecimiento económico, entre otros, que le ayudan a tomar decisiones sobre la inversión en este tipo de empresas (empresas que invierten de Investigación y Desarrollo); estos factores tal vez no son los mismos que utiliza un administrador (problemas de agencia).

Conocer la óptima combinación de factores que utiliza el inversionista ayudará a mejorar la presentación de los proyectos a inversionistas y a aumentar las inversiones en este tipo de proyectos.

Para avanzar sobre estas líneas de investigación es necesario la búsqueda de factores que permitan la participación de inversionistas en proyectos y la selección y valoración de proyectos. Esto permitirá a inversionistas, a gerentes de proyectos, a proveedores de créditos y a la política económica avanzar en la identificación de oportunidades de crecimiento económico mediante inversiones en Investigación y Desarrollo. Como se mencionó, este tipo de proyectos es un medio por el cual la innovación se extiende por la economía.

José Luis Flores Pérez es Director Editorial de TenStep Latinoamérica y tiene más de 30 años
de experiencia en Dirección de Proyectos de TI. Cuenta con una Maestría en
Desarrollo Organizacional y tiene estudios de Doctorado en Ciencias de la
Administración.

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