Pronostica una distribución, no una estimación puntual

Representa tu pronóstico como un rango de resultados probables, no como un único número predicho.

Why it works

Las estimaciones puntuales comunican una falsa precisión y suprimen información útil sobre la varianza. Un proyecto que toma seis meses en promedio podría tener un resultado del percentil 10 de tres meses y un resultado del percentil 90 de dieciocho meses — una distribución que debería cambiar las decisiones de planificación, la asignación de recursos y el presupuesto de contingencia de formas que una estimación puntual oculta. Comunicar distribuciones hace legible la incertidumbre y mejora las decisiones posteriores.

How to do it

  1. Para cualquier pronóstico importante, reporta tres números: optimista (percentil 10 de la clase), mediana y pesimista (percentil 90).
  2. Pondera la distribución de forma asimétrica si la clase de referencia muestra distribuciones sesgadas hacia la derecha (la mayoría de los proyectos lo hacen).
  3. Presupuesta y planifica para la mediana, pero asegúrate de que el plan sobreviva al resultado del percentil 75.
  4. Resiste la presión de convertir la distribución en un punto — la estimación puntual destruye la información relevante para la planificación.

Evidencia

La investigación sobre sobrecostos y retrasos de calendario encuentra consistentemente distribuciones sesgadas hacia la derecha — los resultados pueden ser mucho peores que el promedio pero rara vez mucho mejores. Planificar según la mediana en una distribución sesgada hacia la derecha sistemáticamente prepara de menos. Los pronósticos por intervalo son más precisos y más útiles que los pronósticos puntuales en múltiples dominios estudiados por Tetlock y colegas. (observational)

Comunicar distribuciones es socialmente más difícil — las partes interesadas prefieren estimaciones puntuales confiadas. La ganancia de precisión viene con un costo de comunicación que hay que gestionar explícitamente.

Fuentes

  • Flyvbjerg (2002), cost overrun distributions in infrastructure projects
  • Tetlock & Gardner (2015), Superforecasting, Chapter 7

Error común

Tratar la estimación "optimista" como el plan y la "pesimista" como la contingencia, cuando la clase de referencia muestra que el resultado pesimista es la experiencia modal, no el caso extremo.

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