La gestión de riesgos sin datos es una conjetura. Y las conjeturas acaban con los proyectos.
Hemos visto a empresas quemar millones porque no supieron ver venir los problemas. Las señales de advertencia estaban ahí. Los datos existían. Pero nadie conectó los puntos hasta que fue demasiado tarde.
Power BI cambia las reglas del juego. Convierte sus datos dispersos sobre riesgos en una bola de cristal para sus proyectos. No es magia, sino un uso inteligente de la información que ya tienes.
Así es como ayudamos a las organizaciones a pasar de la extinción reactiva de incendios a la gestión predictiva de riesgos.
Por qué fracasa la gestión tradicional de riesgos
La mayor parte de la gestión de riesgos es teatro. Bonitas hojas de cálculo con colores rojo, amarillo y verde. Reuniones mensuales en las que todos asienten y dicen "estamos controlando la situación".
¿Cuál es el problema? Su registro de riesgos se encuentra en un documento estático. Los datos del proyecto viven en otro sistema. Los datos financieros se esconden en un programa de contabilidad. Nada se comunica con nada.
Cuando se materializa un riesgo, te apresuras a entender qué ha pasado. Saca informes de cinco fuentes distintas. Para cuando tienes respuestas, el daño ya está hecho.
Vemos este patrón en todas partes:
- Rebasamientos presupuestarios que "surgieron de la nada" - excepto que los datos de gasto mostraban la tendencia tres meses antes
- Escasez de recursos que "no se podía predecir" - mientras los informes de utilización gritaban advertencias
- Problemas de calidad que "aparecieron de repente", a pesar de que los índices de defectos llevaban semanas aumentando.
Los datos estaban ahí. La visibilidad no.
Power BI como plataforma de inteligencia de riesgos
Power BI no sólo hace gráficos bonitos. Conecta los puntos de riesgo antes de que se conviertan en explosiones de riesgo.
Considérelo su centro de mando de riesgos. Todas las fuentes de datos importantes confluyen en un único lugar. Herramientas de gestión de proyectos, sistemas financieros, bases de datos de recursos humanos, métricas de calidad... todos hablan el mismo idioma.
Creamos cuadros de mando que le muestran tres cosas:
- Qué está pasando ahora - Estado del proyecto en tiempo real en todas sus iniciativas
- Qué pautas están surgiendo - Tendencias que predicen los problemas antes de que se produzcan
- Qué medidas tomar - Próximos pasos claros basados en los datos
La magia se produce cuando dejas de fijarte en parámetros aislados y empiezas a ver las conexiones. Desviación presupuestaria más utilización de recursos más presión sobre los plazos equivalen a un proyecto a punto de implosionar.
Power BI hace visibles estas conexiones. Y la visibilidad crea opciones.
Creación de un sistema de detección de riesgos
No construimos cuadros de mando. Construimos sistemas de alerta temprana.
Empiece por sus mayores puntos débiles. ¿Qué riesgos le perjudican más? ¿Exceso de presupuesto? ¿Los retrasos? ¿Conflictos de recursos? ¿Fracasos de calidad?
Para cada categoría de riesgo importante, identifique los indicadores adelantados. No las cosas obvias, sino las señales sutiles que aparecen semanas antes de la crisis.
Indicadores de riesgo presupuestario:
- Velocidad de gasto real frente a la prevista
- Frecuencia y valor de la solicitud de cambio
- Retrasos en el pago a proveedores
- Tiempo de aprobación de la orden de compra
Indicadores de riesgo de calendario:
- Tasas de finalización de tareas en comparación con la referencia
- Consumo de búfer en ruta crítica
- Previsiones de disponibilidad de recursos
- Retrasos en la finalización de la dependencia
Indicadores de riesgo para la calidad:
- Índices de detección de defectos por fase
- Porcentajes de reprocesamiento
- Comprobación de las lagunas de cobertura
- Tendencias en las opiniones de los clientes
Conectamos estos indicadores a alertas automatizadas. Cuando los patrones cambian más allá de los rangos normales, se notifica inmediatamente a las personas adecuadas. No en la reunión de revisión de riesgos del mes que viene. Ahora sí.
Convertir la información en acción
Los datos sin acción no son más que un entretenimiento caro.
Diseñamos nuestras soluciones Power BI en torno a puntos de decisión, no sólo puntos de datos. Cada cuadro de mando responde a preguntas concretas que impulsan acciones específicas.
Preguntas del Cuadro de Mandos Ejecutivo:
- ¿Qué proyectos necesitan atención inmediata?
- ¿Dónde debemos reasignar los recursos?
- ¿Qué riesgos amenazan nuestros objetivos estratégicos?
Preguntas sobre el cuadro de mando del gestor de proyectos:
- ¿Qué tareas se están retrasando?
- ¿Qué miembros del equipo están sobrecargados?
- ¿Dónde surgen los problemas de calidad?
Preguntas sobre el Cuadro de Mando del Gestor de Riesgos:
- ¿Qué escenarios de riesgo son cada vez más probables?
- ¿Qué estrategias de mitigación funcionan?
- ¿Dónde necesitamos nuevos controles de riesgos?
Cada cuadro de mando incluye acciones recomendadas basadas en los patrones de datos. Nada de adivinar qué hacer a continuación. Sin parálisis por análisis.
También creamos modelos de escenarios. "¿Qué ocurrirá con nuestro calendario si perdemos este recurso clave? "¿Cómo afecta un recorte presupuestario 20% a nuestros entregables?". Responda a estas preguntas antes de que se hagan realidad.
Éxito de la gestión de riesgos en el mundo real
Un cliente del sector manufacturero estaba perdiendo dinero en proyectos de construcción. Los excesos presupuestarios alcanzaban una media de 30%. Los retrasos eran habituales.
Conectamos sus datos de gestión de proyectos, sistemas de compras e informes financieros en Power BI. Los patrones se hicieron evidentes de inmediato.
Los aumentos de los costes de material no se señalaban hasta las revisiones mensuales del presupuesto. Para entonces, las órdenes de compra ya se habían emitido a precios inflados. Las órdenes de cambio no se evaluaban en función del impacto global del proyecto, sino sólo del impacto de cada tarea.
Los conflictos de recursos entre proyectos no eran visibles hasta que la gente no se presentaba a trabajar.
La solución Power BI creó visibilidad en tiempo real de estos riesgos interconectados. Las alertas de costes de material desencadenaron revisiones inmediatas de las compras. Los impactos de las órdenes de cambio se evaluaron en función de las restricciones de la cartera, no solo de los proyectos individuales.
La asignación de recursos mostraba los conflictos con semanas de antelación, lo que permitía realizar ajustes proactivos de la programación.
Resultados al cabo de seis meses: Los excesos presupuestarios se redujeron a 8%. El cumplimiento del calendario mejoró 40%. Y lo que es más importante, dejaron de sorprenderse por los problemas.
Una empresa de desarrollo de software utilizó enfoques similares para la gestión del riesgo de calidad. En lugar de encontrar defectos en las pruebas de aceptación del usuario, identificaron patrones de degradación de la calidad durante el desarrollo.
Los índices de rechazo de la revisión del código, las tendencias de cobertura de las pruebas unitarias y las frecuencias de fallos de compilación predijeron problemas de calidad tres sprints antes. Esto les dio tiempo para ajustar los procesos antes de entregar un software defectuoso.
Las puntuaciones de satisfacción del cliente mejoraron 25% porque llegaron menos defectos a la producción.
Una estrategia de aplicación que funciona
No intente resolver todos los problemas de riesgo el primer día. Esa es una receta para un costoso fracaso.
Seguimos un planteamiento centrado:
Fase 1: Elegir un gran problema
Elija su riesgo más caro o más frecuente. Cree capacidades de detección y respuesta para este único problema. Consiga que funcione a la perfección antes de añadir complejidad.
Fase 2: Conectar fuentes de datos relacionadas
Una vez que su sistema central funcione, añada fuentes de datos que proporcionen un contexto adicional. Datos financieros para los riesgos presupuestarios. Datos de recursos para riesgos de calendario. Información del cliente para riesgos de calidad.
Fase 3: Ampliar a riesgos relacionados
Utilice su marco de probada eficacia para abordar la siguiente categoría de mayor riesgo. Avanzará más rápido porque la infraestructura existe.
Fase 4: Creación de modelos predictivos
Con los datos históricos fluyendo, desarrolle análisis predictivos. Modelos de aprendizaje automático que pronostican la probabilidad de riesgo en función de las condiciones actuales.
Este enfoque requiere entre 6 y 12 meses para su plena aplicación. Pero los resultados de la Fase 1 se ven en cuestión de semanas.
También insistimos en la gestión del cambio junto con la implantación técnica. El mejor cuadro de mandos del mundo fracasa si la gente no lo utiliza. La formación, la integración de procesos y la adopción cultural son tan importantes como las conexiones de datos.
Medición de la rentabilidad de la gestión de riesgos
Una buena gestión del riesgo ahorra dinero. Una buena gestión del riesgo genera dinero.
Realizamos un seguimiento de métricas específicas para demostrar el impacto de Power BI en la gestión de riesgos:
Ahorro de costes directos:
- Reducción de los excesos presupuestarios
- Menos incorporaciones de recursos de emergencia
- Reducción de los costes de reprocesamiento y calidad
- Disminución de las tasas de cancelación de proyectos
Creación indirecta de valor:
- Mayor satisfacción del cliente
- Mayor productividad del equipo
- Mejor aprovechamiento de los recursos
- Entrega de proyectos más rápida
Mejoras en la respuesta al riesgo:
- Detección más temprana de problemas
- Decisiones más rápidas
- Evaluaciones de impacto más precisas
- Mayor eficacia de la mitigación
La mayoría de las empresas obtienen un retorno de la inversión de 3 a 5 veces en el primer año. El ahorro aumenta con el tiempo, a medida que maduran las capacidades de gestión de riesgos.
Y lo que es más importante, dormirá mejor por la noche. Se acabaron las sorpresas desagradables en las reuniones del lunes por la mañana. Se acabaron las explicaciones a los ejecutivos de por qué los proyectos fracasaron sin previo aviso.
Su gestión de riesgos pasa a ser proactiva en lugar de reactiva. Previene los problemas en lugar de limitarse a documentarlos.
Power BI convierte sus datos en previsión. Y la previsión hace que la gestión de riesgos deje de ser un centro de costes para convertirse en una ventaja competitiva.
La cuestión no es si puede permitirse mejorar la gestión de riesgos. La cuestión es si puede permitirse no hacerlo.
Sus competidores ya utilizan los datos para ver a la vuelta de la esquina. Ponerse al día en la gestión de riesgos es caro. Llevar la delantera es rentable.
