La ciencia de la planificación de proyectos tiene una tenue reputación. La causa de radica en la frecuencia con la cual los grandes proyectos de gastos de capital de petróleo y gas (CAPEX) llegan realmente a término de acuerdo con el plan, la respuesta es casi nunca. Incluso durante esta era de transformación digital, el cronograma de proyectos y los sobrecostos siguen siendo el curso normal del negocio, no la excepción.
Aunque se pudiera pensar que la causa está en la mala ejecución de los proyectos, la realidad es que se puede afirmar que la razón está más relacionada en los métodos y la manera para pronosticar con precisión cuánto tiempo estos complejos proyectos CAPEX realmente tardarán en completarse.
Los nuevos enfoques que utilizan las herramientas de planificación digital y evaluación de riesgos están preparados para cambiar la economía de los proyectos de petróleo y gas de manera definitiva, trayendo consigo el potencial de entregar proyectos CAPEX exitosos y puntuales, al tiempo que habilitan la generación significativa de valor.
Por primera vez en la industria, la planificación de proyectos puede combinar inteligencia artificial (IA) e inteligencia humana para crear inteligencia de riesgo real. En pocas palabras, esto se logra reuniendo datos históricos del proyecto y experiencia humana. De esta manera, los planificadores y los equipos de proyecto pueden producir horarios más precisos y totalmente ajustados al riesgo para sus proyectos.
Una amplia variedad de factores puede contribuir a los retrasos del proyecto y la mala gestión de CAPEX, pero la causa raíz tiene menos que ver con las técnicas de planificación inadecuadas para el propósito y más que ver con los datos inexactos que se introducen en esos planes.
La tendencia finalmente está girando hacia una previsión de proyecto más precisa con la llegada de la IA y la simple comprensión de que se necesita la experiencia de un equipo especializado para construir un plan, en lugar de un solo planificador que trabaja en un silo.
Análisis de riesgos de próxima generación
Para ayudar a abordar el desafío de desarrollar un modelo de riesgo significativo, se ha desarrollado un medio más colaborativo y centrado en el equipo para capturar los insumos de riesgo e incertidumbre, junto con informes de riesgo más fácilmente consumibles y procesables. Introduzca el elemento de inteligencia humana, donde la experiencia colectiva de un equipo se une en una sola plataforma.
El software que puede compilar los rangos de incertidumbre para usted
En lugar de forzar a los miembros del equipo a reducir el enfoque de “describir el rango de resultados como una distribución”, ¿por qué no capturar en su lugar esa opinión experta a través de un simple cuadro de mandos?
Este enfoque conlleva el enorme beneficio de hacer que la opinión de los expertos y el proceso de captura de conocimientos sean muy rápidos y fáciles para los contribuidores, al tiempo que conserva la metodología de modelado subyacente. Este enfoque también garantiza que el consenso total del equipo se tenga en cuenta en el modelo de riesgo en lugar de ser la opinión de una persona.
En relación con el desafío de la alineación del propietario/contratista de IPC, este concepto de planificación basada en el consenso ayuda a impulsar enormemente esa sinergia necesaria, lo que a su vez impulsa el convencimiento y participación y, en última instancia, las posibilidades del proyecto de completarse a tiempo.
Uso de IA para para ayudar a establecer los registro de riesgos
Además de capturar de forma más eficiente los intervalos de duración a través del enfoque descrito anteriormente, el segundo paso en el proceso de creación del modelo de riesgo es capturar y cuantificar eventos de riesgo.
Tradicionalmente, los eventos de riesgo se le hace seguimiento en lo que se conoce como un registro de riesgos del proyecto. El desafío de modelado surge al vincular los riesgos identificados en el registro con el modelo de planificación de riesgo (schedule risk model). Sin exagerar, este proceso es traicionero en el mejor de los casos, y uno que causa enormes desafíos en los talleres de riesgo de proyectos.
Por lo tanto, en lugar de identificar los riesgos de forma aislada de la programación y luego tratar de volver a integrarlos, ¿por qué no proporcionar un entorno donde los riesgos se identifican y ponderan directamente en el contexto de la propia programación?
Al dar un paso más, aprovechando la IA, los miembros del equipo también pueden aprovechar la computación al hacer sugerencias sobre los riesgos comunes y su impacto histórico en ámbitos de trabajo similares.
Orientación impulsada por IA para la identificación de eventos de riesgo
En lugar de que los miembros del equipo tengan que hacer una lluvia de ideas a partir de una hoja de papel en blanco, pueden tener en cuenta los riesgos y oportunidades realizados previamente por proyectos históricos similares.
A medida que se identifican nuevos riesgos, se pueden agregar automáticamente al registro de riesgos de la empresa, listos para el consumo posterior. Este bucle de gestión de riesgos perpetuo es una forma completamente nueva y eficaz para que una compañía de petróleo y gas adopte una perspectiva más madura sobre el riesgo.
La previsión ajustada al riesgo es aplicable a todas las partes interesadas del proyecto
Históricamente, el análisis de riesgos de proyectos ha estado disponible para grandes organizaciones de proyectos y, por lo general, adoptado más por los propietarios de negocios que los contratistas de IPC. El advenimiento del software de previsión de próxima generación y ajustado al riesgo está abriendo los beneficios de la visión del riesgo para un mercado más amplio.
Al combinar el poder de minería de datos de la IA y la inteligencia humana agrupada, el modelado de riesgos está avanzando enormemente.
Ahora las empresas contratistas de Ingeniería, Procura y Construcción pueden beneficiarse de la determinación de la contingencia aplicable, junto con los márgenes adecuados, al desarrollar sus ofertas comerciales. En resumen, los contratistas pueden garantizar que sean más competitivos siguiendo este enfoque de previsión ajustado al riesgo.
Del mismo modo, los propietarios ahora obtienen más información sobre la viabilidad, realismo y lo alcanzable de las planificaciones propuestas por los contratistas y, por lo tanto, pueden reaccionar y corregir más rápido.
En todos los casos, es evidente y difícil de refutar el beneficio de proporcionar un medio más sencillo de captura de las entradas de riesgo, por medio de aplicar un enfoque probado, y a continuación, obtener información más profunda y significativa a través de informes de riesgos de próxima generación.
La larga colaboración entre la inteligencia humana y artificial se está convirtiendo finalmente en una realidad. Al permitir la finalización a tiempo del proyecto, esta culminación de prácticas probadas se convierte en una unión perfecta y tiene el potencial de entregar valor a lo largo del ciclo de vida de un proyecto. El resultado final es que más proyectos se verán concretados y en el tiempo planificado.
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