Gestión de Proyectos Complejos: Perspectiva desde la Complejidad

Abstract

Gran parte del pensamiento que domina la gestión de proyectos como se aplica hoy, se basa todavía en teorías de control desarrolladas en algunos casos desde los años de 1950. Sin embargo, los problemas se producen cuando se aplican unilateralmente a todo tipo de proyecto. En entornos complejos los problemas de gestión surgen de suponer que los resultados pueden ser totalmente determinados inicialmente y luego entregarse como estaba previsto. Sin embargo, una vez que un proyecto alcanza un tamaño crítico, un nivel de ambigüedad e interconexión y los enfoques basados en el control no funcionan.

Estudios que han monitoreado proyectos muestran el bajo porcentaje de desempeño: en algunos casos sólo el 15% y en otros el 39% superan el éxito. Algunos autores han concluido que la perspectiva clásica ha resultado insuficiente para entender la dinámica de la complejidad.

Los proyectos que abordan situaciones complejas, pueden describirse como sistemas adaptativos complejos, con múltiples componentes dinámicos interdependientes, múltiples procesos de retroalimentación, relaciones no lineales y manejo de datos duros (dinámica de procesos) y de datos blandos (dinámica del equipo ejecutor).

Este trabajo propone un modelo para el estudio de los proyectos, desde una perspectiva evolutiva, pasando de la perspectiva clásica basada en el estándar internacional PMBOK® a la visión de la complejidad. A través de redes complejas se simuló la estructura dinámica del proyecto y sus trayectorias, simulaciones que condujeron a una herramienta de decisión a partir de la identificación de procesos críticos, con el propósito de obtener un mejor desempeño en los proyectos.

Much of the thinking that dominates project management as it applies today is still based on control theories developed in some cases since the 1950s. However, problems occur when they are applied unilaterally to all types of projects. In complex environments, management problems arise from the assumption that results can be fully determined initially and then delivered as intended. However, once a project reaches a critical size, a level of ambiguity and interconnectedness and control-based approaches do not work.

Studies that have monitored projects show the low percentage of performance: in some cases only 15% and in others 39% exceed success. Some authors have concluded that the classical perspective has proved insufficient to understand the dynamics of complexity.

Projects that address complex situations can be described as complex adaptive systems, with multiple interdependent dynamic components, multiple feedback processes, non-linear relationships and management of hard data (process dynamics) and soft data (dynamics of the implementing team).

This work proposes a model for the study of projects, from an evolutionary perspective, going from the classical perspective based on the international standard PMBOK® to the vision of complexity. Through complex networks the dynamic structure of the project and its trajectories were simulated, simulations that led to a decision tool from the identification of critical processes, with the purpose of obtaining a better performance in the projects.