Previsión de clases de referencia

Futures studies
Concepts
Accelerating change Cashless society Global catastrophic risk Future Earth Mathematics Race Climate Space exploration Universe Historical materialism Kondratiev wave Kardashev scale Moore's law Peak oil Population cycle Resource depletion Singularity Swanson's law
Techniques
Backcasting Causal layered analysis Chain-linked model Consensus forecast Cross impact analysis Delphi Real-time Delphi Foresight Future-proof Futures wheel Future workshop Horizon scanning Reference class forecasting Scenario planning Systems analysis Threatcasting Trend analysis
Technology assessment and forecasting
Critical design Design fiction Exploratory engineering FTA Hype cycle Science fiction prototyping Speculative design TRL Technology scouting
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La previsión de clases de referencia o previsión de clases de comparación es un método para predecir el futuro mediante el análisis de situaciones pasadas similares y sus resultados. Las teorías en las que se basa la previsión de clases de referencia fueron desarrolladas por Daniel Kahneman y Amos Tversky . El trabajo teórico ayudó a Kahneman a ganar el Premio Nobel de Economía .

La previsión de clase de referencia se denomina así porque predice el resultado de una acción planificada basándose en resultados reales en una clase de referencia de acciones similares a la que se pronostica.

La discusión sobre qué clase de referencia utilizar al pronosticar una situación dada se conoce como el problema de la clase de referencia .

Kahneman y Tversky ^{[1] [2]} descubrieron que el juicio humano es generalmente optimista debido al exceso de confianza y a la consideración insuficiente de la información distributiva sobre los resultados.

Las personas tienden a subestimar los costos, los tiempos de ejecución y los riesgos de las acciones planificadas, mientras que tienden a sobreestimar los beneficios de esas mismas acciones. Este error se debe a que los actores adoptan una " visión interna ", en la que se centran en los componentes de la acción planificada específica en lugar de en los resultados reales de iniciativas similares que ya se han llevado a cabo.

Kahneman y Tversky concluyeron que la falta de atención a la información distributiva, es decir, el riesgo, es quizás la principal fuente de error en la previsión. Sobre esa base, recomendaron que los pronosticadores "deberían hacer todo lo posible para enmarcar el problema de la previsión de manera que se facilite la utilización de toda la información distributiva disponible". ^{[2] : 416} El uso de información distributiva de emprendimientos anteriores similares al que se está pronosticando se denomina "adoptar una visión externa ". La previsión de clases de referencia es un método para adoptar una visión externa sobre las acciones planificadas.

La previsión de clases de referencia para un proyecto específico implica los tres pasos siguientes:

1. Identifique una clase de referencia de proyectos pasados ​​similares.
2. Establecer una distribución de probabilidad para la clase de referencia seleccionada para el parámetro que se está pronosticando.
3. Compare el proyecto específico con la distribución de clases de referencia, a fin de establecer el resultado más probable para el proyecto específico.

El problema de la clase de referencia , también conocido como tenis de clase de referencia, es la discusión de qué clase de referencia utilizar al pronosticar una situación determinada.

Supongamos que alguien intentara predecir cuánto tiempo llevaría escribir un libro de texto de psicología. La clase de referencia de tenis implicaría debatir si deberíamos tomar el promedio de todos los libros (lo más cercano a una visión externa), solo de todos los libros de texto o solo de todos los libros de texto de psicología (lo más cercano a una visión interna). ^{[3] [4]}

Mientras que Kahneman y Tversky desarrollaron las teorías de pronóstico de clases de referencia, Flyvbjerg y COWI (2004) desarrollaron el método para su uso práctico en políticas y planificación, que fue publicado como Documento de Orientación oficial en junio de 2004 por el Departamento de Transporte del Reino Unido . ^[5]

El primer ejemplo de previsión de clases de referencia en la práctica se describe en Flyvbjerg (2006). ^[6] Esta previsión fue parte de una revisión del caso de negocios de la Línea 2 del Tranvía de Edimburgo , que fue realizada en octubre de 2004 por Ove Arup and Partners Scotland. En ese momento, se pronosticó que el proyecto costaría un total de £320 millones, de los cuales £64 millones –o el 25%– se asignaron para contingencias. Utilizando las directrices de previsión de clases de referencia recientemente implementadas, Ove Arup and Partners Scotland calcularon el valor del percentil 80 (es decir, 80% de probabilidad de mantenerse dentro del presupuesto) para los costos totales de capital en £400 millones, lo que equivalía a un 57% de contingencia. De manera similar, calcularon el valor del percentil 50 (es decir, 50% de probabilidad de mantenerse dentro del presupuesto) en £357 millones, lo que equivalía a un 40% de contingencia. El estudio reconoció además que las previsiones de la clase de referencia probablemente serían demasiado bajas porque las directrices recomendaban que los aumentos se aplicaran en el momento de la decisión de construir, momento en el que el proyecto aún no había llegado, y que, por tanto, los riesgos serían sustancialmente mayores en esta fase inicial del estudio de viabilidad. Sobre esta base, el estudio concluyó que los costes previstos podrían haberse subestimado. La línea 2 del tranvía de Edimburgo se inauguró tres años después, en mayo de 2014, con un coste final de 776 millones de libras, lo que equivale a 628 millones de libras a precios de 2004. ^[7]

Desde el pronóstico de Edimburgo, la previsión de clases de referencia se ha aplicado a muchos otros proyectos en el Reino Unido, incluido el proyecto Crossrail de 15.000 millones de libras esterlinas (29.000 millones de dólares estadounidenses) en Londres. Después de 2004, los Países Bajos, Dinamarca y Suiza también han aplicado diversos tipos de previsión de clases de referencia.

Antes de esto, en 2001 (actualizado en 2011), AACE International (la Asociación para el Avance de la Ingeniería de Costos) incluyó la Validación de Estimaciones como un paso distinto en la práctica recomendada de Estimación de Costos (la Validación de Estimaciones es equivalente a la previsión de clases de referencia en el sentido de que requiere evaluaciones empíricas separadas para comparar la estimación base):

La estimación debe evaluarse o validarse frente a o compararse con la experiencia histórica y/o estimaciones pasadas de la empresa y de empresas competitivas para verificar su idoneidad y competitividad, y para identificar oportunidades de mejora... La validación examina la estimación desde una perspectiva diferente y utilizando métricas diferentes a las que se utilizan en la preparación de la estimación. ^[8]

En las industrias de procesos (por ejemplo, petróleo y gas, productos químicos, minería, energía, etc., que tienden a dominar la membresía de AACE), la evaluación comparativa (es decir, la "visión externa") de las estimaciones de costos de proyectos contra los costos históricos de proyectos completados de tipos similares, incluida la información probabilística, tiene una larga historia. ^[9] Un método que combina la previsión de clases de referencia y el crowdsourcing competitivo, Human Forest, también se ha utilizado en las ciencias de la vida, para estimar la probabilidad de que las vacunas y los tratamientos progresen con éxito a través de las fases de ensayos clínicos. ^{[10] [11]}

• Lovallo, D; Kahneman, D (2003). "Delirios de éxito. Cómo el optimismo socava las decisiones de los ejecutivos". Harvard Business Review . 81 (7): 56–63. PMID  12858711.
• Flyvbjerg, Bent (2008). "Planificación pública de megaproyectos: sobreestimación de la demanda y subestimación de los costos". En Priemus, Hugo; Flyvbjerg, Bent; van Wee, Bert (eds.). Toma de decisiones sobre megaproyectos . doi :10.4337/9781848440173.00014. ISBN 9781848440173.
• Flyvbjerg, Bent (2011). "Exceder el presupuesto, exceder el tiempo, una y otra vez: gestión de proyectos importantes". En Morris, Peter W. G; Pinto, Jeffrey K; Söderlund, Jonas (eds.). Manual Oxford de gestión de proyectos . doi :10.1093/oxfordhb/9780199563142.003.0014. ISBN: 9780199563142.003.0014 . 9780199563142.