Evaluación de la eficacia de las estrategias de mitigación de riesgos en proyectos

Abstract

El presente estudio analiza las metodologías contemporáneas para evaluar la eficacia de las estrategias de mitigación de riesgos en proyectos, abordando la necesidad de cuantificar la reducción real del Riesgo Residual (RR) y justificar económicamente las acciones implementadas. La eficacia se mide mediante una triangulación de herramientas cuantitativas: la Simulación Monte Carlo (MC), que ofrece una cuantificación probabilística de la reducción del RR, el Análisis Costo-Beneficio (ACB), que determina la rentabilidad de la inversión en mitigación a través del Valor Actual Neto (VAN), y el Earned Value Management Ajustado al Riesgo (RA-EVM), que integra la mitigación con el rendimiento del proyecto para una predicción precisa de costo y tiempo. A pesar de la sofisticación metodológica, la implementación enfrenta desafíos culturales, como las barreras organizacionales y la influencia de sesgos cognitivos en la evaluación. Sin embargo, la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) emergen como facilitadores críticos, ya que permiten la simulación proactiva de escenarios complejos, reducen los sesgos humanos en la toma de decisiones y se integran con plataformas de Gobernanza, Riesgo y Cumplimiento (GRC) para un monitoreo continuo de la eficacia, marcando una transición hacia una gestión de riesgos prescriptiva y basada en datos.