Estimación del costo de un proyecto.
1. Modelos Determinísticos
Estos modelos suponen que toda la información es conocida y no hay incertidumbre. Son útiles para proyectos bien definidos y con datos históricos precisos.
-
Técnicas comunes:
-
Estimación análoga (basada en proyectos anteriores)
-
Estimación paramétrica (usa relaciones estadísticas, como costo por metro cuadrado)
-
Estimación ascendente (bottom-up): suma de costos detallados de cada componente del proyecto
-
-
Ventaja: Simples y rápidos
-
Desventaja: No manejan bien la incertidumbre
2. Modelos Probabilísticos (con incertidumbre)
Estos modelos permiten incorporar la variabilidad de los datos y riesgos potenciales.
-
Métodos típicos:
-
Simulación Monte Carlo
-
Árboles de decisión
-
Estimación PERT (usa tres escenarios: optimista, más probable, pesimista)
-
-
Ventaja: Proveen un rango de posibles costos y su probabilidad
-
Desventaja: Requieren más datos y herramientas computacionales
3. Modelos Basados en Optimización
Útiles cuando se desea minimizar costos o maximizar beneficios dentro de ciertas restricciones.
-
Ejemplos:
-
Programación lineal
-
Algoritmos evolutivos o heurísticos
-
Modelos multiobjetivo para balancear costo-tiempo-calidad
4. Modelos de Apoyo a Decisiones (DSS)
Sistemas interactivos que combinan modelos analíticos con bases de datos y permiten simular escenarios.
-
Ejemplo: Un DSS que permita comparar diferentes estrategias de ejecución del proyecto según escenarios de inflación o escasez de recursos.
