La gestión de proyectos es un trabajo arduo que demanda de experiencia en el sector
para la correcta definición de actividades y estimación de costos y tiempos de los
proyectos. Es por ello que PM4R o gestión para resultados propone 7 etapas integradas.
En este contexto, esta metodología es potente al permitir tener una ruta en cómo realizar
una buena gestión, pero la habilidad de estimación aún queda definida por los gestores
de proyectos, los que en base a su experiencia definen los tiempos de los proyectos y
en consecuencia los costos. ¿Qué pasaría si este proceso estuviera automatizado?
Ante esta pregunta, en la presente tesis se desarrolla un software para esta
metodología. Sin embargo, como componente adicional se integran algoritmos de
Machine Learning para permitir una estimación de la duración de los proyectos (tiempos)
haciendo uso de la data histórica, para lo cual se procede a generar data en base a un
conjunto de datos público del Banco Mundial. Además de que el diseño del software se
basa en los lineamientos de Nielsen, lo que permitió la publicación de un artículo en el
rubro de Interacción Humano-Computador.
En base a lo anterior, los resultados muestran una herramienta potente que ha integrado
la metodología en su totalidad (7 pasos) y además los resultados de la integración con
Machine Learning son prometedores ya que tanto la clasificación como la regresión
presentan valores de error acorde a la revisión del estado del arte y quedan pendientes
trabajos como el tuneo de los algoritmos para la obtención de mejores resultados.
Además de que a partir de la evaluación del incremento de los datos se observan
resultados en los que, si bien es cierto se incrementa la precisión, también se incluye
ruido o desbalanceo. Es un trade-off que el gestor de proyectos puede utilizar a su favor,
ya que el software en cuestión es una herramienta de apoyo para los gestores, de tal
manera que estos puedan tomar mejores decisiones en la etapa de planificación de
nuevos proyectos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/14431 |
| Date | 20 June 2019 |
| Creators | Espinoza Muñoz, Jorge Enrique |
| Contributors | Flores García, Luis Alberto |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú, PE |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/pe/ |
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