Control predictivo vs Control empírico


En la gestión de proyectos la lucha entre control predictivo vs control empírico es algo común. Ya que ambos son diferentes enfoques de la gestión de proyectos muy usados y a la vez muy diferentes entre sí.

En este artículo se abarcarán las diferencias que existen entre el control predictivo –propio de las gestiones en cascada– y control empírico –presente en Scrum– e intentaremos recalcar la importancia de ambos.

Los softwares de gestión de proyectos de metodología SCRUM permiten la aplicación de estos tipos de control de manera exacta. Te invito a consultar a los expertos de ComparaSoftware para encontrar la herramienta adecuada, eficazmente.

¿Qué es el control predictivo?

El control predictivo (denominado comúnmente como “proyecto tradicional en cascada”) es una serie de procesos en la que se conoce lo suficiente sobre cada requisito necesario para el desarrollo de un proyecto. Esa serie incluye el tipo y cantidad de trabajo que se ameritará para lograr esos requisitos, todo de una manera predecible.

El control predictivo radica en la planificación detallada, donde se asume que es posible predecir a largo plazo cada variable que surja en el proyecto.

Importancia del control predictivo

La importancia del control predictivo radica en su antigüedad, ya que la gestión en cascada fue pionera en la gestión de proyectos.

Con el control predictivo se puede lograr obtener una precisión de hasta más de 90 %, pero solo cuando el alcance es claro y los riesgos de ejecución de procesos son bajos desde el principio. Es por ello que en la actualidad no es un enfoque eficiente, económicamente hablando.

¿Qué es el control empírico?

El control empírico es el principio central del framework Scrum y, de hecho, son los procesos empíricos lo que distingue a Scrum de otros frameworks ágiles.

En Scrum se asume que siempre hay cambios en el progreso del proyecto debido a la indeterminación y la complejidad del mismo. Es por eso que el control empírico, por lo general, se prefiere en entornos donde el alcance del proyecto es muy complicado de predecir.

Importancia del control empírico

La importancia del control empírico y su uso como tal, radica en la adaptabilidad y aunque en principio podría parecer que los procesos empíricos son costosos en comparación con los procesos predictivos en cascada.

Es en proyectos complejos donde este coste extra se ve compensado. Además, parece que las practicas del control empírico son más eficientes a la hora de satisfacer al cliente desde el principio del proyecto.

Control predictivo vs Control empírico: principales diferencias

Los procesos predictivos son tradicionales y burocráticos, nada que ver con el empirismo práctico en el que se basa Scrum, siempre al tanto de las expectativas del cliente.

Los procesos empíricos derivan de la experimentación y la observación, mientras que los procesos predictivos se enfocan más en la planeación previa y la teoría.

En cuanto a qué software es mejor para cada tipo de control, es importante sabe que un Software de Gestión de Proyectos puede amoldarse a cualquier estilo, mientras que los Software de Gestión Ágil se basan únicamente en el control empírico. Sobre este último, Jira Software puede resultar una excelente opción.

Conclusión

Los procesos altamente definidos que tratan un dominio complejo como si fuera un simple, generalmente no funcionan. En Scrum se utilizan principios ágiles como la transparencia, la cooperación y la autogestión, para respaldar el control empírico de sus procesos.

Si lo que necesitas es potenciar el control empírico de tus proyectos, prueba instalar un Software para Scrum. En ComparaSoftware seguramente encontrarás el que mejor se adapte a tus necesidades.

Referencias

“Predictive Management Versus Empirical Control…And Why Our Sensors Save Us From Chaos”. 2013. Crossbolt. https://blog.crossbolt.com/2013/05/02/predictive-management-versus-empirical-control-and-why-our-sensors-save-us-from-chaos/.


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Elizabeth Sanabria
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