Manuel Carmona
En cualquier proyecto —ya sea la construcción de una infraestructura, el desarrollo de un sistema energético o el lanzamiento de un programa tecnológico—, la incertidumbre es la norma. Los proyectos se conciben con objetivos claros, pero se ejecutan en entornos complejos, donde pequeñas variaciones pueden tener un impacto desproporcionado en costes, plazos y resultados. De ahí surge la disciplina de la gestión de riesgos: una forma estructurada de identificar, analizar y anticipar los factores que pueden comprometer el éxito.
Tradicionalmente, el análisis cuantitativo ha sido la herramienta más sólida para enfrentarse a esta realidad. La simulación Monte Carlo, por ejemplo, ha permitido durante décadas transformar conjeturas y estimaciones en distribuciones de probabilidad, ayudando a los equipos a estimar el rango realista de costes o a prever cuánto puede desviarse un cronograma. Junto con técnicas como los árboles de decisión, este enfoque ha dotado a los gestores de proyectos de una base matemática sobre la que fundamentar decisiones críticas.
Lo novedoso hoy es que, a este arsenal metodológico, se le suma una nueva fuerza: la inteligencia artificial. Sus capacidades para procesar datos masivos, detectar patrones y generar recomendaciones aportan una dimensión inédita. Lejos de sustituir el juicio profesional, la IA actúa como catalizador, liberando tiempo de tareas repetitivas y ampliando la profundidad de los análisis. Así, la pregunta ya no es si debemos incorporar la IA a la gestión de riesgos, sino cómo hacerlo de manera que sume valor real.
En este contexto, el libro Inteligencia artificial y análisis de riesgos en proyectos: de la simulación Monte Carlo a los modelos de lenguaje avanzados propone un enfoque innovador que combina la solidez de las metodologías clásicas con el poder transformador de la inteligencia artificial.
La obra comienza con un repaso detallado de los fundamentos de la gestión cuantitativa del riesgo, una disciplina que durante décadas se ha apoyado en técnicas como la simulación Monte Carlo para modelar escenarios inciertos y calcular probabilidades de éxito. Estos capítulos iniciales sientan las bases y refuerzan competencias esenciales en campos como la estimación de costes, la planificación temporal y la elaboración de registros de riesgos.
Pero lo que distingue al libro es su capacidad de tender puentes entre lo conocido y lo emergente. Tras explorar los métodos tradicionales, el autor introduce progresivamente herramientas y aplicaciones de inteligencia artificial, con especial atención a los modelos de lenguaje de última generación. Lejos de plantear un relevo abrupto, se muestra cómo la IA puede integrarse en el flujo de trabajo de los analistas y gestores de proyectos para mejorar la calidad de las decisiones.
En este sentido, los modelos predictivos, el análisis de grandes volúmenes de datos y la automatización de ciertas tareas rutinarias no se presentan como sustitutos del juicio profesional, sino como aliados que permiten liberar tiempo y aportar mayor profundidad al análisis. Un mensaje claro atraviesa el libro: la IA no reemplaza al profesional, sino que lo potencia.
El carácter aplicado de la obra es otro de sus puntos fuertes. Los capítulos están salpicados de ejemplos prácticos con herramientas como @RISK, Decision Tools Suite y Python, que el lector puede replicar y adaptar a sus propias necesidades. Asimismo, se incluyen casos inspirados en proyectos reales de sectores donde la incertidumbre y la presión por acertar son máximas. Esto convierte al libro en un recurso de valor inmediato, tanto en el ámbito académico como en el profesional.
El estilo es claro y accesible, sin renunciar al rigor. La obra está pensada para un público amplio: desde estudiantes que desean iniciarse en el análisis cuantitativo hasta directores de proyectos experimentados que buscan actualizar sus competencias frente a la revolución tecnológica que vive la disciplina. En definitiva,
En definitiva, Inteligencia artificial y análisis de riesgos en proyectos no es solo un manual técnico. Es también una reflexión sobre el futuro de la profesión y un llamado a aprovechar las oportunidades que brinda la inteligencia artificial para convertir la gestión de riesgos en un ámbito más estratégico, relevante y preparado para los desafíos de los tiempos actuales.