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FACULTAD DE INGENIERÍA MAESTRIA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL Análisis de flujo de información y comunicación en organizaciones aplicado a la gerencia de proyectos. Giovanni Andrés Cadena Rojas Cod. 199821766 Asesor: Dr. Roberto Zarama Urdaneta Bogotá, Colombia. Enero de 2009
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FACULTAD DE INGENIERÍA
MAESTRIA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL
Análisis de flujo de información y comunicación en organizaciones aplicado a la
gerencia de proyectos.
Giovanni Andrés Cadena Rojas
Cod. 199821766
Asesor:
Dr. Roberto Zarama Urdaneta
Bogotá, Colombia. Enero de 2009
2
Dedicada a mi padre, mi madre, mi hermano y a la princesa
3
Agradecimientos:
Sin lugar a dudas al profesor Zarama por arar mi camino académico: permitiéndome
estudiar la maestría, abriéndome los ojos a un nuevo y entusiasmante conocimiento
y teniendo la paciencia para ayudarme a alcanzar esta meta.
A Sam, que siempre fue un apoyo invaluable durante este proceso.
A mis colegas y jefe por permitirme acceso a la información y por sus valiosas
contribuciones.
4
Tabla de Contenido
1 Introducción ........................................................................................................... 6
2 Objetivo General .................................................................................................... 7
3 Objetivos específicos ............................................................................................. 7
4 Teoría y conocimiento actual de gerencia de proyectos ....................................... 8
4.1 Cuerpos de conocimiento y estándares actuales .......................................... 8
4.1.1 Manejo de comunicaciones en un proyecto según el PMBOK del PMI
10
4.1.2 Manejo de recursos humanos en un proyecto según el PMBOK del
PMI 11
4.2 Críticas a los modelos actuales .................................................................... 11
4.3 Entorno de comunicación de un proyecto .................................................. 12
5 Metodología ......................................................................................................... 13
5.1 Recolección de información de los casos de estudio .................................. 15
5.2 Generación de matrices de relacionamiento .............................................. 15
5.3 Supuestos y limitaciones .............................................................................. 16
5.4 Selección de involucrados en el proyecto ................................................... 16
6 Casos de estudio analizados ................................................................................ 17
6.1 Proyectos seleccionados .............................................................................. 17
6.1.1 Contexto organizacional ...................................................................... 19
6.2 Proyecto Metro de Medellín ........................................................................ 20
6.2.1 Desdoblamiento de complejidad del proyecto ................................... 23
6.2.2 Red social resultante ............................................................................ 23
6.3 Proyecto AON IPT ......................................................................................... 26
6.4 Proyecto Synapsis ........................................................................................ 27
6.5 Proyecto Cartones América ......................................................................... 28
6.6 Proyecto Aggreko ......................................................................................... 29
6.7 Proyecto Cargill ............................................................................................ 30
7 Medidas de red de los proyectos seleccionados ................................................. 31
7.1.1 Nivel de actor ....................................................................................... 31
7.1.2 Nivel de red .......................................................................................... 37
5
8 Análisis de resultados en comparación a la teoría de gerencia de proyectos .... 46
8.1 Gestión de la comunicación ......................................................................... 46
8.1.1 Planeación de la comunicación ............................................................ 46
8.1.2 Distribución de información ................................................................ 47
8.1.3 Reportes de desempeño ...................................................................... 47
8.1.4 Manejo de “interesados en el proyecto”............................................. 48
9 Conclusiones ........................................................................................................ 49
10 Referencias ....................................................................................................... 51
Anexo I. Medidas de la red .................................................................................... 54
Anexo II. Resultados de análisis de entidades clave ............................................... 61
6
1 Introducción
Un proyecto se define como un esfuerzo de duración finita realizado para alcanzar
una meta única (producto o servicio en el caso empresarial) que trae consigo un
beneficio o un valor agregado (PMBOK, 2004). Partiendo de esta definición, es
posible ver que la mayoría de emprendimientos colectivos y personales constituyen
de una u otra forma un proyecto.
La gerencia de proyectos es una disciplina que ha sido practicada desde inicios de la
civilización, siempre que fue requerido el manejo de recursos y personas que se
agruparon para cumplir una meta definida en alcance y tiempo. Un ejemplo
destacado de esto son las antiguas construcciones en las que se tuvo que manejar a
miles de obreros, consecución de recursos y muy seguramente las presiones de la
realeza de turno. Desde mediados del siglo pasado empezó a contar con bases
teóricas motivadas por los proyectos de la segunda guerra mundial y por los
conocimientos desarrollados en investigación de operaciones durante la primera
mitad del siglo. Actualmente se estima que el 21% del producto interno bruto
mundial está asociado a proyectos según Bredillet (2005) basado en información del
Banco Mundial.
Dada la importancia que tienen los proyectos en la sociedad es apenas lógico pensar
que cualquier adelanto que encamine a mejorar el desempeño de los mismos es bien
recibido.
La gestión de los proyectos, al igual que la gestión tradicional, requiere de la
interacción con personas como parte fundamental para el logro de los objetivos. Es
por tanto que los conocimientos recientes aplicados hacia la gestión organizacional
tienen también una cabida en la gestión de los proyectos. En este aspecto esta
disciplina hasta ahora está recibiendo la atención de la comunidad académica y por
ende los beneficios derivados de la investigación.
7
La práctica de gerencia de proyectos es en la actualidad regida por el conocimiento
acumulado a partir de la experiencia de los gerentes de proyecto y de las
herramientas provenientes de otros dominios del conocimiento como el caso de la
investigación de operaciones aplicada a la programación de tareas y manejo del
tiempo de ejecución de los proyectos. Es una disciplina eminentemente empírica que
ha tomado herramientas de dominios de conocimiento relacionados, casos
específicos de esto son los cuerpos de conocimiento actualmente aceptados
(PMBOK, PRINCE, etc.)
Este trabajo busca dar pasos hacia la aplicación de herramientas derivadas del
análisis de redes sociales para enriquecer las bases teorico-practicas actuales del
manejo de comunicaciones y gestión de los recursos humanos dentro del ambiente
de proyectos.
2 Objetivo General
Observar por medio del análisis de datos empíricos, asociados a una industria en
particular, el rol que juega el gerente de proyecto dentro del entorno de
relacionamiento y comunicación de los involucrados en el proyecto.
3 Objetivos específicos
Revisar la teoría clásica de manejo de las comunicaciones en proyectos.
Modelar la red social a partir de datos empíricos provenientes de proyectos
con diferente nivel de incertidumbre y en casos exitosos/fallidos a través de
la revisión de correos electrónicos.
Contrastar los resultados teóricos y prácticos de la forma actual de manejo de
la comunicación en los proyectos. Establecer en qué puntos se complementa
a la práctica actual.
Determinar si existen reglas básicas que en términos de comunicación
permitan la emergencia del objetivo grupal – Metas del proyecto.
8
Efectuar medidas para caracterizar el rol de gerente de proyectos como
promotor de procesos que faciliten la emergencia del objetivo grupal.
4 Teoría y conocimiento actual de gerencia de
proyectos
4.1 Cuerpos de conocimiento y estándares actuales
La Gestión de los Proyectos se ha visto enriquecida con herramientas teóricas de
diferentes dominios del conocimiento relacionados que se han ido consolidando en
mejores prácticas a través de la experiencia y aprendizaje empírico.
Esta visión, si bien ha hecho un gran aporte a la práctica, ha sido poco modificada
para acomodar los recientes avances en áreas afines. La literatura y conocimientos
actualmente aceptados de gerencia de proyectos, como se critica por algunos
autores (Cicmil & Hodgson, 2006; Cicmil, 2006), se basan en una visión
instrumentalista en la que a través de herramientas se busca controlar la ejecución
de las metas de tiempo, presupuesto y alcance (es decir obtener resultados útiles).
Puesto de otra forma, se alega que la base de conocimiento actual de la gerencia de
proyectos se ha generado teniendo como principio su utilidad para resolver las
situaciones presentadas en la práctica y por tanto este conocimiento y las
herramientas derivadas se enfocan en predecir situaciones de la manera más
aproximada posible dejando en segundo plano la veracidad de dicho conocimiento y
la comprensión de los fenómenos bajo observación.
Con el fin de estandarizar la práctica y recopilar los conocimientos acumulados de la
disciplina, algunas organizaciones han creado cuerpos de conocimiento y
certificaciones. Ejemplos de esto son el Project Management Body of Knowledge
(PMBOK) del Project Management Institute (PMI en adelante) y PRINCE del gobierno
Británico. En esencia se trata de una recopilación de mejores prácticas validadas a
través de la experiencia de la comunidad de practicantes.
9
Para efectos de este trabajo se trabajará con referencia al conocimiento y a la
metodología del PMI debido a su mayor difusión particularmente en el área
profesional en el sector y en la misma empresa de la cual se tomarán los datos como
se explica en capítulos posteriores. Por tanto a continuación se hará una breve
explicación de los temas de interés para esta investigación incluidos dentro del
cuerpo de conocimiento del PMI.
4.1.1 Cuerpo de conocimiento de gerencia de proyectos del
Instituto de Gerencia de Proyectos (PMI)
La importancia de este cuerpo de conocimiento es su amplia aplicación en la
comunidad de practicantes. Su carácter de estándar que va atado a una certificación
ha hecho de estos conocimientos y metodología una especie de biblia en la que
buena parte de los profesionales del área se basan. Esto tiene varias ventajas ya que
permite la transmisión de conocimiento aceptado de manera relativamente
homogénea el cual es de esta misma forma aplicado. El hecho de que sea una
certificación obliga a muchos de los profesionales a tomarla para dar fe de su
capacidad académica y experiencia (demostrar experiencia en actividades de
proyectos es parte del requisito para certificarse) para ejecutar proyectos.
El cuerpo de conocimiento, llamado PMBOK por sus siglas en inglés, incluye la
información de base relacionada con la gestión de proyectos. Dicha información está
organizada en dos dimensiones. La primera son los grupos de procesos que
involucran las actividades realizadas cronológicamente acordes a la fase en el que se
encuentre el proyecto. Son 5 grupos de procesos.
Inicio
Planeación
Ejecución
Monitoreo y control
Cierre
La segunda dimensión es la de áreas de conocimiento. En cada área se agrupan
actividades (procesos) que pertenecen a uno de nueve diferentes dominios
teórico/prácticos que se destacan como relevantes en la gestión. Dichas áreas son:
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1. Gestión de la Integración
2. Gestión del Alcance
3. Gestión del Tiempo
4. Gestión de la Calidad
5. Gestión de Costos
6. Gestión del Riesgo
7. Gestión de Recursos Humanos
8. Gestión de la Comunicación
9. Gestión de las Compras y Adquisiciones
Para efectos del presente trabajo, las áreas de conocimiento que revisten mayor
interés son la de gestión de la comunicación y gestión de recursos humanos
presentadas brevemente a continuación.
4.1.2 Manejo de comunicaciones en un proyecto según el PMBOK
del PMI
Desde el punto de vista del PMI, el manejo de las comunicaciones en los proyectos
se compone de:
Planeación de la comunicación: busca determinar las necesidades de
información y comunicación de los interesados.
Distribución de información: a cargo de hacer que la información esté
disponible para los interesados a tiempo.
Reportes de desempeño: Consistiendo en la recolección y distribución de
información de desempeño. Esto incluye reportes de estado, medición de
avance y elaboración de pronósticos.
Manejo de “interesados (stakeholders) en el proyecto”: Gestión de
comunicaciones para satisfacer los requerimientos y solucionar los problemas
con los interesados en el proyecto.
Cada uno de estos procesos está descrito por sus entradas, herramientas y técnicas
aplicables y salidas.
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4.1.3 Manejo de recursos humanos en un proyecto según el
PMBOK del PMI
Esta es otra de las nueve áreas de conocimiento dentro de este estándar. Su
relevancia para este trabajo es que allí se mencionan los procesos para organizar y
manejar el equipo de proyecto, el cual se define como “las personas que tienen
asignados roles y responsabilidades para completar el proyecto”.
Los procesos que componen esta área son:
Planeación recursos humanos
Adquirir equipo de proyecto
Desarrollar (Fomentar) al equipo de proyecto
Gestionar al equipo de proyecto
Los dos últimos procesos involucran la labor directa de la gerencia de proyectos en
comunicación, coordinación y control de los demás miembros. Es decir, tienen una
base en las relaciones que se generan entre los miembros y por tanto son afines con
el manejo correcto de comunicaciones de parte de la gerencia del proyecto.
4.2 Críticas a los modelos actuales
Existen múltiples críticas sobre la efectividad y practicidad de los cuerpos de
conocimiento actuales debido principalmente a su incapacidad para lograr que se
cumplan las metas de los proyectos. Estudios conducidos en Norteamérica sobre
proyectos IT indican que sólo el 9% de proyectos alcanzan sus metas de tiempo o
presupuesto, 31% son considerados completos fracasos, 53% fallan tanto en tiempo,
como en presupuesto y alcance y apenas el 16% son considerados exitosos (Ewusi-
Mensah & Przasnyski, 1997).
Como es de esperarse, existen múltiples diagnósticos sobre los problemas presentes
en el campo de gerencia de proyectos. Uno de estos plantea una mirada crítica a las
bases sobre las cuales está sentado el conocimiento actual para replantearlas a la
vista de los conocimientos y avances en áreas relacionadas. En general se cuestiona
la concepción instrumentalista y reduccionista de la teoría, en la que se asemejan los
proyectos a mecanismos que funcionan de acuerdo a unas normas básicas y en los
12
que se excluyen varios aspectos relevantes en la práctica. (Crawford, 2006, Cooke
Davies, 2007, Cicmil, 2006, Cicmil & Hodgson, 2006)
Este trabajo está orientado alrededor de una mirada crítica a la teoría de
gerenciamiento de proyectos sin entrar a todos los posibles campos de aplicación. Se
concentra en el relacionamiento de los miembros y organizaciones que componen
un proyecto desde un punto de vista dado por la teoría de complejidad en
organizaciones, buscando una posible aplicación útil de la misma en la práctica.
4.3 Entorno de comunicación de un proyecto
En la gráfica se muestran las relaciones entre el equipo de proyecto y las demás
entidades. Se presenta comunicación al interior de la organización reportando,
siguiendo directivas y negociando recursos, como también al exterior con el cliente y
los proveedores que estén involucrados en las actividades que componen el
proyecto. Además de los anteriores, existe la influencia del entorno, que puede
identificarse como la sociedad en la que se desenvuelven las labores y las
comunidades que afecta.
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Figura 1: Entorno y flujos de comunicación en los proyectos
Bajo este marco vemos que la multiplicidad de actores, circunstancias e intereses
pueden hacer de la ejecución de un proyecto una labor compleja en cuanto a la
variedad de posibles resultados.
5 Metodología
Se pretende hacer un análisis de la comunicación al interior de los proyectos
aprovechando las herramientas dadas por el análisis de redes sociales (SNA por sus
siglas en inglés).
Al aplicar la teoría de SNA al ambiente de proyectos se busca ganar un
entendimiento de la manera como se comunican los miembros, en especial el
gerente de proyecto, y como se van entrelazando las relaciones entre ellos dentro de
esta organización de carácter temporal. SNA puede aportar medidas interesantes
sobre el equipo de proyecto como centralidad, aislamiento de miembros por bajo
Organizaci ó n Equipo de proyecto
Recursos compartidos
Gerencia / directivos
Clientes
Proveedores
PM
Sociedad
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desempeño o miembros subutilizados, capacidad de respuesta de los involucrados,
cambios en la comunicación debido a situaciones especiales, etc.
Resumen:
• Recolección de información
1. Acceso a historial de correos electrónicos de gerentes de proyecto y
filtrado de la información.
2. Identificación de los actores involucrados dentro del proyecto por
medio de historial, organigramas o información suministrada por el
gerente de proyecto.
3. Entrevistas con involucrados en proyecto.
• Matriz de relacionamiento
1. Fuente: historial de correos electrónicos y listado de actores del
proyecto. Se extraen a través de una aplicación y se genera una
matriz.
2. Tipo de red: egocéntrica, dirigida y con valores en los enlaces (no
dicótoma)
Actor principal: gerente de proyecto
• Análisis de redes sociales - Extracción de medidas de red y medidas
específicas para el gerente de proyecto (justificación de las medidas):
1. Medida de “Broker”
2. Grado
3. Tamaño Efectivo
4. Eficiencia
5. Densidad
6. Reciprocidad
7. Centralización
8. Centro/Periferia
9. Análisis posicional y de roles
• Pruebas estadísticas sobre las medidas encontradas.
• Conclusiones
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5.1 Recolección de información de los casos de estudio
Para cada uno de los proyectos seleccionados se revisó el flujo de correos
electrónicos entrantes y salientes del gerente de proyecto durante su ejecución. Con
esto tendremos una red que evidenciará el verdadero flujo de información formal en
el proyecto. El historial de correos se obtuvo a partir de archivos de Lotus Notes a los
cuales se les hizo un procesamiento con una herramienta de software comercial
llamada “ABC Amber Lotus Notes Converter”. Se extrajeron de la base de datos de
correos (en formato Lotus Notes, Outlook) los encabezados de los correos con los
siguientes campos: De, Para, Copia (cc), fecha/hora, asunto (en formato MS Excel).
La información anteriormente mencionada, se complementa con la calificación dada
al proyecto en términos del cumplimiento de las metas por parte de su gerente.
5.2 Generación de matrices de relacionamiento
La fuente de información para el estudio es el historial de correos electrónicos del
gerente de proyectos. Esta fuente de información se considerará suficiente para
efectos de la investigación actual pero ciertamente no recoge toda la información de
lazos de comunicación en el proyecto. Lo anterior clasifica a la red como una de tipo
egocéntrico, dado que las relaciones se concentrarán sobre un actor en especial.
La matriz de relacionamiento contendrá el número de correos intercambiados entre
los actores A y B que corresponden a una fila y una columna de la matriz
respectivamente.
En primer lugar se identificaron los actores involucrados en cada proyecto a partir de
una lista elaborada por el mismo gerente de proyectos y de una revisión manual del
archivo de correos. Aprovechando las capacidades del programa MS Excel se
programó una rutina de Macro en Visual Basic para generar la Matriz de
relacionamiento teniendo como base lo expuesto en el numeral 5.3 y diferenciando
entre correos entrantes y salientes para cada actor provenientes de algún otro
referidos siempre al proyecto en cuestión.
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La matriz generada es la base del estudio en adelante.
5.3 Supuestos y limitaciones
Dentro de la recolección de datos se supone que:
la mayoría de los correos intercambiados entre el gerente de proyectos
(“GP”) y los demás miembros están incluidos. Hay que tener en cuenta que
algunos correos pueden haber sido borrados;
la comunicación vía correo electrónico es el medio predominante de
comunicación formal. En este caso aplica pero en otros puede no ser cierto; y
aquellos correos en los que el gerente de proyectos no aparece como
generador o como directo destinatario no se incluyen (el campo de cc o
“carbon copy” no se tiene en cuenta).
5.4 Selección de involucrados en el proyecto
Los involucrados se seleccionan según información suministrada por el gerente de
proyectos a cargo y de información obtenida de sus archivos de correo electrónico.
GP
A1 A2
GP aparece en el campo del correol: “To” o “Para”
GP aparece en el campo del correol: “From” o “De”
GP aparece en el campo de email: “cc”
A1 A2 GP no aparece en el campo de email: “cc”
GP
a) Relaciones que son incluidas dentro del modelo
b) Relaciones que no son incluidas dentro del modelo
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6 Casos de estudio analizados
Una parte importante de esta investigación es la recolección de información
directamente de proyectos ejecutados que sirvan como base para corroborar los
planteamientos teóricos, para modificarlos o descartarlos. Para efectos del estudio,
se toman datos de proyectos en ejecución o recientemente culminados que sean
considerados por la organización como exitosos (o ejemplos a seguir) y otros que
hayan presentado fuertes problemas e incluso fracasado.
Posteriormente, a través del análisis de correos electrónicos se reconstruirá la red de
comunicación cuyo eje es el gerente de proyectos. Basados en toda la información
recolectada, se evalúa el desempeño e importancia de la comunicación (formal)
dentro de los casos de estudio. A través de los diferentes hallazgos se dará un
diagnóstico de los casos con la posibilidad de generar conclusiones más generales
hacia la práctica de gerencia de proyectos, como complemento a los estándares de
conocimiento.
La base original de estos proyectos será la información recopilada por el autor en su
experiencia propia como gerente de proyectos y de colegas que trabajan en su
campo de acción (gerentes de proyectos en una empresa de telecomunicaciones y
tecnología).
6.1 Proyectos seleccionados
Por motivos de acceso a la información se tomó una base de proyectos de una
empresa de telecomunicaciones (Orange Business Services) cuyo negocio está
orientado a la entrega de soluciones de tecnologías de la información para el
mercado corporativo y gubernamental. Los proyectos escogidos pertenecen a la
diferentes oficinas en América Latina y la calificación de los resultados en cuanto al
cumplimiento de las metas establecidas de tiempo, presupuesto y alcance en cada
uno se resume en la siguiente tabla.
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Altamente afectado -1
Variaciones menores 0
Cumplió con lo esperado 1
Tiempo Presupuesto Alcance Total Encargado
Metro de Medellín -1 -1 0 -2 Gerente 1
Cartones -1 1 1 1 Gerente 1
AON 0 1 1 2 Gerente 2
Synapsis 0 -1 1 0 Gerente 3
Aggreko -1 1 -1 -1 Gerente 3
Cargill 1 0 1 2 Gerente 4
Tabla 1: Ficha de proyectos escogidos con calificación de cumplimiento de metas
Los proyectos, como se ve en la última columna de la tabla anterior, tuvieron un
gerente de proyectos asignado entre 4 recursos disponibles.
Los proyectos escogidos comparten las siguientes características:
Pertenecen a la misma compañía.
Consisten en la implementación de una solución tecnológica.
Se desvían de los productos estándar de la compañía, lo cual los hace
complejos.
Son proyectos dirigidos a empresas/gobierno (grandes clientes).
Manejaron un cronograma, presupuesto y alcance base contra el cual se
hacen las comparaciones.
La calificación del cumplimiento de las metas corresponde a la apreciación
del mismo gerente del proyecto y por tanto es cualitativa.
Los proyectos difieren en:
La calificación dada en términos de cumplimiento de las metas.
El sector de la empresa del cliente.
El gerente de proyectos que lideró la implementación.
El equipo de proyecto que para cada caso incluyó una mezcla de recursos
internos y externos (proveedores).
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6.1.1 Contexto organizacional
Como se mencionó anteriormente, los proyectos seleccionados pertenecen a la
misma compañía. Antes de entrar a describir cada uno de los casos, es útil describir
rápidamente el contexto organizacional en el que se desenvolvió cada proyecto.
La empresa bajo estudio se encuentra en el negocio venta de soluciones de
telecomunicaciones y tecnología. Es una multinacional con presencia en casi todos
los países del mundo y sus clientes son empresas multinacionales o entidades de
gobierno. Las soluciones vendidas son en la mayoría de los casos concebidas como
proyectos que involucran múltiples países/sitios, múltiples tecnologías involucradas,
y múltiples proveedores. Se pueden distinguir dentro de la empresa dos grandes
categorías en cuanto a proyectos se refiere: Proyectos de productos corporativos y
proyectos de integración de servicios. En los primeros se diseñan, venden e
implantan soluciones que forman parte de la oferta estándar global de la compañía.
Son productos más maduros en lo referente a su concepción técnica, de procesos y
financiera. En los segundos se diseñan, venden e implantan soluciones ajustadas a
las necesidades de los clientes usualmente a nivel local (del país) y que involucran un
mayor nivel de complejidad y riesgo por cuanto manejan varios proveedores,
tecnologías variadas/novedosas, y procesos no tan bien definidos.
La empresa cuenta con una estructura organizacional matricial en la que se
encuentra por una parte una división funcional y por otra parte una división por
proyecto. Esto significa que los miembros de la organización tienen líneas de reporte
que se reparten entre dos gerentes: el funcional responsable por sus actividades,
entrenamiento y asignación y el de proyecto que gestiona las actividades
relacionadas a este. En el caso de la empresa se considera que es una matriz débil
porque el gerente de proyecto tiene menos poder de decisión sobre las actividades y
los miembros que el gerente funcional.
En este sentido y de acuerdo a la descripción de Galbraith (1995) sobre este tipo de
estructuras, el gerente funcional maneja los aspectos más generales del balance
20
entre costo-beneficio, táctica-estrategia, oportunidad-riesgo entre otros. El gerente
de proyecto absorbe la complejidad creciente del ambiente de negocio tomando las
decisiones gerenciales a nivel de proyecto.
La figura formal de gerente de proyecto en esta empresa es relativamente nueva.
Fue requiriéndose a medida que la complejidad de los productos aumentó por
condiciones mismas del negocio. Las responsabilidades de gestión estaban diluidas
entre varios actores como ventas, gerencia funcional, consultores de pre-venta,
inicialmente. El primer paso que se dio fue la creación de la figura de gerente técnico
de proyecto que no fue muy exitosa por varias razones entre las cuales estuvieron el
hecho de que mezclaban dos campos de acción, no se contaba con los recursos con
habilidades gerenciales, no existían los procesos internos ni la metodología
apropiada para un desempeño correcto. En el 2003 se generó una metodología
interna para el manejo de proyectos basada en el PMBOK del Project Management
Institute (2004) y se formalizó el cargo de gerente de proyecto. Desde entonces esta
área de la organización a estado en un proceso de acople a la cultura organizacional
existente.
6.2 Proyecto Metro de Medellín
El proyecto Metro de Medellín es una de las experiencias personales del autor en el
ámbito de gerencia de proyectos y se incluye dentro de los casos de estudio por su
complejidad y condición de exceder los costos y tiempo de implementación
planeados.
El proyecto consistió en la implementación de un nuevo sistema de recaudo para el
Metro de Medellín basado en tecnología de tarjetas inteligentes sin contacto. El
Metro cuenta con cerca de 200.000 usuarios diarios, muchos de los cuales pasarán a
ser portadores de las nuevas tarjetas. La motivación para el cliente fue actualizar su
plataforma a esta nueva tecnología con lo cual tendría beneficios importantes como:
Mayor flujo de pasajeros por barrera
Menores costos en emisión de tiquetes
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Información de utilización del sistema en tiempo real
Información financiera precisa y recopilada en un sistema central
Posibilidad de integración con otros medios de transporte y
establecimientos comerciales
Conocimiento de los usuarios ya que la tarjeta es personal
Orange (la empresa) participó en el proyecto haciendo parte de una unión temporal
junto con una empresa extranjera especializada en el desarrollo de software de
recaudo y con experiencia en soluciones para el transporte masivo. Orange por su
parte no contaba con experiencia en proyectos de este tipo. Su rol fue de soporte
financiero e integrador de otros proveedores del proyecto.
Se designó un director de proyecto perteneciente a la empresa extranjera quien
trabajaría en sitio durante la ejecución del proyecto que sería de 13 meses. Orange
designó a un gerente de proyecto que se encargaría de supervisar la correcta
ejecución y reportar a la organización las novedades, pero cuya interacción con el
cliente y participación en aspectos operativos serían limitadas.
METRO DE MEDELLINOrganigrama de Proyecto
PROFESSIONAL
SERVICES
ACCOUNT
MANAGERSPONSOR
Supervisor –
Alvaro Zuluaga
OnSite
Project Director
SMART N
MARCOS BECERRA
OnSite
COMPUREDES
Instalación
equipos LAN y
PCs
LSI + FICHET -
Adecuacion e
instalación de
Torniquetes
SMART N -
Plataforma de
software
PROMONTAJE
S
Cableado y
adecuacion
ascensores*
METRO DE
MEDELLIN
CLIENTE
PM orange
Giovanni Cadena
REPORTES Y
SEGUIMIENTO PLANEACION
AXALTO
Proveedor de
tarjetas
COORDINACI
ON
CORDINACIO
N
22
Adicionalmente se designó por parte de las directivas de Orange un supervisor en
sitio cuya responsabilidad sería la de vigilar la ejecución de trabajos de dos de los
proveedores.
El proyecto comenzó bien, siguiendo el cronograma establecido y manejando los
reportes acordados. Sin embargo, uno de los proveedores (LSI-Fichet) empezó a
presentar algunos retrasos en la entrega de equipos, lo cual generó las primeras
alarmas. Ya para el quinto mes de ejecución se presentaban retrasos importantes y
reajustes al cronograma causados por este proveedor. Se exigieron varias acciones
al proveedor que permitieron reducir el impacto de los retrasos pero aún
continuaron los problemas; el cliente final también fue dando larga a algunas
labores al no estar listos. Para el octavo mes se generaron conflictos con el
proveedor por su incapacidad financiera, lo cual de nuevo comprometió la
ejecución.
Por su parte, la empresa extranjera presentó retrasos en sus planes, que fueron
escudados en los demás pero que para el noveno y décimo mes detuvieron
acciones importantes para el proyecto. Operativamente la solución, a pesar de
funcionar, presentaba fallas que causaron molestia adicional en el cliente y que sólo
se solucionaron hasta el doceavo mes. En este mes se empezaron a verificar otros
aspectos del sistema no revisados correctamente lo, cual exigió nuevas
modificaciones y correcciones. Dada la situación se solicitó una prorroga al contrato
por seis semanas, las cuales no fueron suficientes. El Metro manifestó formalmente
su descontento a través de cartas e inicio de un proceso sancionatorio contra la
unión temporal.
La organización ha tratado de controlar a sus proveedores a través de comunicados,
retención de pagos y amenazas contractuales. Sin embargo no se han aplicado
multas a los proveedores por considerar que puede resultar en detrimento del
cumplimiento de las obligaciones con el Metro.
23
Finalmente se consiguieron solucionar los inconvenientes técnicos que han
resultado en sobre costos para la organización y esfuerzo adicional de parte de los
involucrados.
6.2.1 Desdoblamiento de complejidad del proyecto
El desdoblamiento de complejidad se puede hacer de la siguiente forma:
El desdoblamiento anterior se hizo basado en el modelo tecnológico y el modelo de
cliente/suministrador. Se puede evidenciar la amplia variedad de entregables
formando el proyecto. En el último nivel están los responsables de la ejecución de
trabajos para cada entregable.
6.2.2 Red social resultante
La red obtenida para el proyecto Metro de Medellín se muestra en la Figura 2. A
priori, la interrelación entre los miembros aparenta ser mucho más compleja que la
expuesta en el organigrama. En la gráfica el grosor de los conectores entre los nodos
es proporcional al volumen de mensajes intercambiados entre los mismos.
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Director de proyecto
Comercial empresa 1
Técnico empresa 1
Técnico empresa 1
Coordinador de proyecto
Gerencia de proyecto
Pre-venta organización
Gerencia organización
Gerencia organizaciónComercial organización
Coordinador empresa 2
Director empresa 2
Tecnico empresa 2
Tecnico empresa 2
Tecnico empresa 2
Coordinador empresa 3
Coordinador cliente
Interventor cliente
Coordinador cliente
Lider Técnico Cliente
Comercial empresa 6
Comercial empresa 4
Coordinador empresa 4
Coordinador empresa 5
Comercial empresa 5
Figura 2: Red social resultante para el intercambio de correos dentro del proyecto Metro de
Medellín a partir del historial del gerente de proyectos. Clientes son los nodos amarillos, azules el
equipo de proyecto y naranja los encargados de la gestión del proyecto. El grosor de los arcos es
proporcional a la intensidad de comunicación.
En esta red el nodo 1 y 6 corresponden a las personas encargadas de la gerencia de
proyectos. Se identificaron para este proyecto 25 actores relevantes que se
relacionan en la siguiente tabla:
Nombre Grupo Rol
1 Marcos Organización Gerencia de proyecto
2 Josefina Organización Gerencia organización
25
3 Vinicius Organización Técnico
4 Andres Organización Técnico
5 Alvaro Organización Coordinador
6 Giovanni Organización Gerencia de proyecto
7 Diego Organización Pre Venta
8 Luis Organización Gerencia organización
9 Mauro Organización Gerencia organización
10 Hugo Organización Comercial
11 Maria Proveedor 1
12 Jaime Proveedor 1
13 David Proveedor 1
14 Cesar Proveedor 1
15 Alfonso Proveedor 1
16 Gloria Proveedor 1
17 Carlos Cliente
18 Valerio Cliente
19 Andres Cliente
20 Nora Cliente
21 Juan Proveedor 4
22 Luis Eduardo Proveedor 2
23 Fernando Proveedor 2
24 Ivan Proveedor 3
25 Juan Guillermo Proveedor 3
Para este proyecto se cruzaron un total de 4.798 correos entre los 25 actores
seleccionados. Como es de esperarse en este tipo red, el nodo con mayor actividad
de emisión y recepción de correos es el gerente de proyectos dueño del archivo de
correos, pero seguido de cerca del Director de proyecto en sitio (actor No.1).
Centrándose sobre el gerente de proyectos (actor No. 6), se evidencia una asimetría
en el flujo de información dado, que recibió 1.205 correos contra 1.021 enviados.
En la gráfica se pueden observar los niveles de comunicación presentes en el equipo
de proyectos y la necesidad del gerente de proyectos de comunicarse más con unos
que con otros miembros. Un mayor grado de comunicación con un proveedor
implica que existe una mayor necesidad de control, que se puede dar por la
26
importancia de su trabajo dentro del proyecto o porque su desempeño es malo y
representa un riesgo para la ejecución.
6.3 Proyecto AON IPT
Este proyecto fue uno de los mejor ejecutados y controlados según las opiniones de
varios de los involucrados. Consistió en el diseño e instalación de una solución de
telefonía IP para con unas 400 extensiones repartidas en tres sedes.
El equipo de proyecto estuvo conformado por el gerente de proyecto, el vendedor,
el consultor de preventa, el ingeniero de instalación y un estudiante en práctica. Su
tamaño es pequeño en relación con los otros casos. A continuación se muestra una
lista de los actores identificados:
Nombre Grupo
1 Hugo Díaz Orange - Sales
2 Julián Martinez Orange - Pre-sales
3 Edgar Camacho Orange - Engineering
4 Marco Salazar Orange - Engineering
5 Juan Casallas Orange - PM
6 Martha Obregón AON - IT Director
7 Magda Cortes AON - Project Coordinator
8 Angélica Suarez AON - Gerente GMAC
9 Luis Fernando Fonseca AON - Gerente Administrativo
10 Davide Perfetti Stonevoice Sales
11 Edwin Gómez Nixcom
12 Gustavo Sanchez Experto
27
Orange - Sales
Orange - Pre-sales
Orange - Engineering
Orange - Engineering
Orange - PM
AON - IT Director
AON - Project CoordinatorAON - Gerente GMAC
AON - Gerente Administrativo
Stonevoice Sales
NixcomExperto
Figura 3: Red social resultante para el intercambio de correos dentro del proyecto AON a partir del
historial del gerente de proyectos
6.4 Proyecto Synapsis
En este proyecto se realizó la ampliación de la red internacional para una compañía
multinacional con sedes en América Latina y España. El proyecto se podría calificar
de complejidad media-baja debido a que se trata de un producto estándar de la
compañía y el número de sitios no fue alto. El proyecto tomó siete meses para su
ejecución.
28
GP2
3
4
5
67
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
8283
84
85
86
87
8889
90 9192 93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
Figura 4: Red social resultante para el proyecto Synapsis
6.5 Proyecto Cartones América
El proyecto Cartones América consistió en la ampliación de una solución de red
internacional (infraestructura y canales de datos) para una empresa con sedes
esparcidas por el continente. La complejidad del proyecto fue media según la
clasificación del gerente de proyectos en términos del producto vendido, el número
de sitios y otros factores. La ejecución del proyecto tomó siete meses, lo cual fue
tres meses más de lo esperado.
29
GP
2
3
4
56
7
8
910
11
12
13
1416
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
2728 29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
43
44
45
46
48
4950
51
52
53
54
55
Figura 5: Red Social resultante para el proyecto Cartones América
6.6 Proyecto Aggreko
El proyecto Aggreko consistió en la entrega de una solución de Telefonía IP para una
multinacional con cinco sedes en Brasil y Chile. En términos de complejidad se ubica
en un nivel medio, debido a que la solución por una parte revestía cierta
complejidad en el momento de instalación y a que por otra parte la cantidad de
sitios y el número de abonados era relativamente bajo. El proyecto tomó 10 meses
para su entrega incluyendo las ampliaciones al alcance original.
30
GP
2
3
4
5
6
7
8
9
1011
12
13
14 15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36 37
38
39
40
41
42
43
4445
46
47
48
49
50
51
5253
54
5556
57
58
59
6061
62
Figura 6: Red Social resultante para el proyecto Aggreko
6.7 Proyecto Cargill
Este proyecto fue vendido en Argentina y consistió en una solución de telefonía IP
para las oficinas de una compañía multinacional en Argentina y Brasil. La solución fue
manejada principalmente por recursos internos a la compañía y tomó un tiempo
total de 16 meses en entregarse.
31
GP
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
1617
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33 34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
4647
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
8485
86
87
88
89
90
91
92
Figura 7: Red social resultante para el proyecto Cargill desde la óptica del gerente de proyecto
7 Medidas de red de los proyectos seleccionados
7.1.1 Nivel de actor
7.1.1.1 Métricas básicas
Las medidas a continuación fueron generadas a partir del programa Ucinet (Borgatti,
2002). A criterio del autor son las medidas que revisten mayor relevancia para la
comprensión del papel del gerente de proyectos, como se explica a continuación.
Medida de “Broker”: Esta medida sirve para conocer en que proporción el
gerente de proyecto (ego) se comporta como un mediador entre los actores
pertenecientes a su red. Se calcula como el número de veces que el ego se
encuentra en el camino más corto entre dos actores, dividido entre el
32
número de oportunidades de mediar, que está en función del tamaño de la
red.
Grado: Esta medida muestra el grado del actor normalizado para excluir el
efecto del tamaño de red y de esta manera facilitar la comparación entre
redes distintas, tanto para el grado de entrada como el de salida.
Tamaño Efectivo: Es el número de actores con quienes se relaciona ego,
menos el número promedio de conexiones que tiene cada uno de esos
actores con los demás que hacen parte de la red de ego. Brinda una medida
del impacto total de ego sobre su red.
Eficiencia: Es el tamaño efectivo de la red normalizado por su tamaño real.
Eso es, qué proporción de las conexiones de ego son no redundantes. La
medida de eficiencia muestra cuánto impacto obtiene ego por cada unidad
invertida en conexiones. Un actor puede ser efectivo sin ser eficiente y
viceversa.
Jugador clave (Positivo y Negativo): Esta medida busca determinar qué tan
importante es uno o más de los actores para cada uno de los siguientes dos
escenarios (Borgatti, 2006):
o Al retirar dicho actor se genere una fragmentación de la red (key
player negative)
o Al aplicar una acción sobre dicho actor se genere un impacto mayor a
la red (key player positive)
Medida Metro de
Medellín AON IPT
Cartones
América Aggreko Synapsis Cargill
Nbroker / promedio red 2.69 3.07 2.18 2.79 1.94 2.26
NrmOutdegree 15.933 22.039 11.285 20.684 8.843 4.733
NrmInDeg 18.805 25.758 10.39 10.882 6.445 3.996
EffSize 19.248 7.184 58.121 54.416 96.166 62.49
Efficie 0.802 0.718 0.953 0.972 0.971 0.93
Tabla 2: Medidas a nivel de actor relativas al gerente de proyecto
33
El gerente de proyecto juega un papel importante como “broker” de información
con respecto al resto de los integrantes del proyecto y tiene la medida más alta de la
red en ambos casos. Esto da evidencia inicial de que el rol del gerente de proyecto
efectivamente conlleva a la coordinación entre actores y la mediación entre
diferentes grupos. Algo interesante es que la medida de broker del gerente de
proyecto para cada caso es entre dos y tres veces mayor que la del promedio de la
red, indicando que efectivamente este papel es importante dentro de la
organización. Sin embargo, hay otros actores dentro de cada red que tienen valores
altos (similares a los del ego) de dicha medida con respecto a los demás, lo cual es
comprensible, pues la mediación no es exclusiva al gerente de proyecto.
También se nota que el tamaño efectivo de la red de los gerentes de proyecto en
todos los casos es casi el tamaño total de la red misma, lo cual confirma su papel
central en el funcionamiento de esta organización temporal. Esto también puede ser
indicativo de una sobrecarga de comunicación hacia este actor. Sin embargo, esta no
es una medida concluyente, pues la información es de tipo egocéntrico y se
desconoce si hay comunicación que no sea visible para el gerente de proyecto.
Se observa que la diferencia entre el grado normalizado de entrada y de salida del
actor es baja y estable para todos los proyectos y que no siempre uno es mayor que
otro. Esto da indicios de que la comunicación es equilibrada en cada sentido en
cuanto a los reportes.
A partir de las medidas de red tomadas a nivel de actor (ego) del gerente de
proyectos, se puede observar que su importancia en la comunicación para el
correcto desarrollo del proyecto es significativa. Su labor como mediador entre
actores, coordinador de acciones, reporte a los involucrados y generador de
instrucciones para seguir el plan se puede notar en su mayor comunicación con los
involucrados, en la medida de “broker”.
34
7.1.1.2 Métricas adicionales
Para complementar las medidas obtenidas en 7.1.1.1, se determinaron indicadores
adicionales de la red utilizando el paquete de software ORA 1.9.5.3.3 –
Organizational Risk Analyser por sus siglas en Inglés – (Carley, 2001). De este
software se obtuvo el reporte de entidad clave que aplica varios indicadores sobre
las redes de interés y hace un ranking de los actores más relevantes. El detalle de
dicho reporte se encuentra en el Anexo II. A manera de resumen, en la Figura 8 se
presenta el número de veces que los algoritmos seleccionaron a los tipos de actores
entre de los tres más relevantes dentro de la red. Los tipos de actores se dividieron
en:
Cliente: Organización a la cual se ofreció el proyecto.
Empresa: Organización que vende y ejecuta el proyecto.
Proveedor: Organización externa a la empresa que suministra algún
componente del proyecto.
Cada una de estas se categorizó a su vez en:
Estratégico: Actor que está en un alto nivel de jerarquía con respecto al
proyecto.
Táctico: Actor que realiza labores de planeación y gerenciales al interior del
proyecto.
Operacional: Actor encargado de ejecución de tareas del proyecto.
De la Figura 8 se puede ratificar la importancia del GP para todas las redes bajo
estudio y por ende la necesidad de fortalecer las prácticas que redunden en un buen
manejo de la comunicación por parte de este actor.
35
0
10
20
30
40
50
60
70
GP Operacional -
Empresa
Táctico -
Empresa
Táctico -
Cliente
Estratégico -
Cliente
Operacional -
Cliente
Estratégico -
Empresa
Táctico -
Proveedor
Count of ENTIDADES CLAVE
ENTIDADES CLAVE
Figura 8: Listado de las veces en que los actores son escogidos entre los 3 primeros en medidas de
entidad clave de ORA.
Una medida de interés también es la del jugador clave (key player) planteada por
Borgatti (2006). A partir de esta es posible determinar si dentro de la red de
comunicación en cuestión, el gerente de proyecto genera una fragmentación de la
red al retirarse o es instrumental a la hora de difundir información. Ambas medidas
se describen en la Tabla 3 en la primera y segunda línea respectivamente. Para
completar la tabla se utilizó el programa “keyplayer” incluido dentro del software
Borgatti (2002). Los parámetros para encontrar los actores clave se mantuvieron a
través de todos los proyectos y consistieron principalmente en determinar cuál era
el actor clave dentro de la red (es decir el tamaño del grupo que busca el algoritmo
es 1). Aquellos valores que aparecen en la tabla como N/A corresponden a
resultados del algoritmo donde no se escogió el GP sino otro actor.
Los resultados muestran que el GP dentro de la red egocéntrica sí es un actor clave,
particularmente en lo que se refiere a la fragmentación de la red. Por lo tanto es
posible inferir que durante la ejecución de un proyecto el gerente efectivamente
está cumpliendo una labor importante de comunicación con varios actores y que
36
retirarlo puede generar un impacto sobre el desempeño del grupo mayor que al
retirar a otro actor. En cuanto a este impacto mismo las conclusiones no son tan
contundentes, pues la medida promedio de fragmentación es de 0.5835 (la medida
varía entre 0 y 1, siendo más cercana a 1 mejor, pues indica una mayor
fragmentación). Se podría decir entonces que si bien su importancia entre los demás
actores es mayor con respecto a ser un actor clave negativo, su impacto es
moderado sobre la red, ya que esta cuenta con conexiones alternas para reemplazar
la ausencia del GP.
En el escenario de jugador clave positivo – el que más alcance tiene sobre la red – se
ve que la importancia del GP es menor, pues solamente es seleccionado por el
algoritmo en tres de los seis proyectos bajo estudio. Cabe anotar que si se aumenta
el grupo de jugadores clave que el algoritmo busca, el GP es incluido en como
máximo un grupo de cuatro jugadores clave. La observación bajo estos resultados es
que el GP influencia a la red de manera individual en algunos casos pero que en
otros requiere de otros actores para lograr transmitir efectivamente la información.
Metro de
Medellín AON IPT
Cartones
América Aggreko Synapsis Cargill
Fragmentación basada
en distancia 0.314 N/A 0.566 0.713 0.741 0.706
Porcentaje de red
alcanzado al
seleccionar al actor
61.5% N/A N/A N/A 43.3% 52.6%
Tabla 3: Medidas de “key player”. (N/A) indica que el gerente de proyecto no fue seleccionado
dentro de la lista de jugadores clave.
La existencia del gerente de proyecto es formalizada dentro de la organización por
las directivas de la empresa. Esa asignación del rol de una entidad que será la cabeza
del proyecto condiciona a que tanto los actores como la entidad trabajen de forma
centralizada favoreciendo una estructura en estrella como la que se ve en las
gráficas de red de los proyectos seleccionados. Como se mencionó en el numeral
37
6.1.1, el gerente de proyecto cuenta con una capacidad limitada de tomar decisiones
debido a la estructura organizacional de matriz débil presente y esto le requiere
valerse de la comunicación, persuasión, habilidades técnicas, etc. con el fin de
influenciar a los involucrados en el proyecto.
7.1.2 Nivel de red
Densidad: Para este caso, que se trata de enlaces con valor, la densidad
brinda una medida de la intensidad promedio de los enlaces entre los actores
que conforman la red.
Reciprocidad: Se incluye esta medida para ver el grado de respuesta entre
actores. Se usó el método híbrido que indica el nivel de respuesta entre
parejas de actores que tienen algún tipo de relación.
Centralización: Da una medida de qué tan concentrada se encuentra la red
sobre una fracción de los actores.
Medidas de centro periferia: Muestra si el proyecto tiene unos actores clave
que en este caso no se limitan al gerente de proyectos, y cual es la
proporción con respecto al total de actores de la red.
Medida Metro AON IPT Cartones
América Aggreko Synapsis Cargill
Density 0.4317 0.4727 0.0931 0.0558 0.0351 0.0410
Reciprocity 0.7383 0.5294 0.419 0.4967 0.3219 0.3504
Clustering 0.5230 0.7409 0.6010 0.7710 0.4500 0.4389
CentralizationOut 16.47% 21.20% 10.91% 15.1% 8.7% 4.6%
CentralizationIn 13.48% 18.50% 10.00% 14.2% 6.3% 3.8%
Tabla 4: Métricas de red para los proyectos
Haciendo la comparación entre los proyectos disponibles podemos ver algunos
puntos interesantes:
38
Existe un nivel alto de reciprocidad presente en las redes, lo cual es indicativo
de una estructura organizacional plana en la que las jerarquías no son tan
marcadas.
Al obtener las medidas de Centro/Periferia en el proyecto se nota que en
todos los casos existe una fracción de los actores cuya comunicación entre sí
es significativamente más alta que la del resto de actores y por tanto se
presume que son instrumentales para la transmisión y recepción de
información a lo largo del proyecto.
El tamaño efectivo de la red de los gerentes de proyecto es casi el tamaño
total de la red. A pesar de tratarse de un resultado esperado en vista que el
gerente de proyectos es el ego principal de donde se obtiene la información,
se nota que el rol exige entrar en contacto con casi todos los integrantes de la
red, a diferencia de otros roles cuyas conexiones se limitan en general a
solamente una parte de la misma.
El coeficiente de aglomeración (“clustering” traducido al inglés) está entre .43
y .77 para los proyectos indicando que la vecindad de los nodos tiende a estar
conectada entre sí en un nivel medio/alto. En términos prácticos esto implica
que los actores tienen la posibilidad de comunicarse entre ellos directamente
cuando las situaciones así lo requieran. La comunicación que se da de esta
forma debería ser la de actores que tienen algún tipo de cercanía ya sea
porque se conocen y entran a hablar directamente o porque su
involucramiento dentro del proyecto es tan alto que deben eliminar la
intermediación de un tercer actor.
Los proyectos seleccionados tienen un número diferente de actores involucrados. Un
elemento de comparación entre estos consistió en tomar la medida de red de
“betweenness” que mide la centralidad de la red. O puesto de otra forma, el control
que un humano tiene en la comunicación entre otros huma-nos en la red (Freeman,
39
1977). Luego se hizo una comparación en función del número de actores en cada red
que se ilustra en la Figura 9, de donde se puede observar una tendencia a la baja en
el promedio de esta medida para la red a medida que los actores aumentan. La
razón posible de ello radica en que los proyectos que cuentan con muchos más
actores involucran a su vez una limitación mayor en la capacidad de los actores de a
cargo de la coordinación para controlar la comunicación entre otros.
En los proyectos con menor número de actores se tiene que dar una mayor
coordinación, pues cada actor absorbe más complejidad, ya sea realizando más
tareas o haciendo de interfase entre dos redes u organizaciones. Tal es el caso de los
proyectos que cuentan con proveedores externos en los que es menos usual
comunicarse con los actores que están a un nivel operativo y sí con un representante
del proveedor que se encuentra a un nivel táctico y de coordinación.
y = 0.2114x-0.5909
R2 = 0.7864
0
0.01
0.02
0.03
0.04
0.05
0.06
0.07
0 20 40 60 80 100 120
Tamaño de la red
Betw
een
ness P
rom
ed
io d
e r
ed
Betweenness
Regresión de
potencia
Figura 9: Medida de “betweenness” de la red para cada uno de los proyectos seleccionados en
función del tamaño de la red.
7.1.2.1 Distribución de grado
Ahora se presenta la función que describe el número de usuarios en la red con un
número dado de vecinos. Como las relaciones son dirigidas, se tiene en cuenta el
grado de entrada y de salida y se tomó la medida normalizada para que pudiera ser
comparada sobre las redes con tamaño diferente, como es el caso en este estudio. El
40
análisis de la distribución del grado describe el nivel de interacción y sirve como un
indicador del grado de heterogeneidad de la red.
La Figura 10 ilustra un histograma conjunto del grado de entrada de los nodos de las
redes normalizados para estar entre 0 y 1. Es posible observar que existe una gran
concentración de actores con un grado de entrada bajo, mientras que solamente el
actor objeto de la red egocéntrica (el GP) tiene un grado normalizado igual a 1. Se
puede notar también que la diferencia en los histogramas se presenta
principalmente en los valores más bajos y es proporcional al tamaño de la red. Esto
significa que las redes que tienen más actores tienen en su mayoría actores de
mucha menor relevancia y participación en el proyecto, pero que a medida que el
grado de los actores aumenta, las redes bajo estudio tienen una mayor similitud,
indicando que puede existir lo que llamaríamos un equipo relevante de proyecto.
La Figura 11 se concentra en el grado de salida para el cual se ve un panorama
similar, salvo que las diferencias son más marcadas entre las redes a medida que
tienden a cero.
Grado de entrada Normalizado
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
0.0
5
0.1
0.1
5
0.2
0.2
5
0.3
0.3
5
0.4
0.4
5
0.5
0.5
5
0.6
0.6
5
0.7
0.7
5
0.8
0.8
5
0.9
0.9
5 1
Valor
Fre
cu
en
cia
Cargill
Synapsis
Metro
Cartones
AON
Aggreko
Figura 10: Histograma conjunto del grado de entrada normalizado para las redes de proyecto
41
Grado de salida Normalizado
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1
Valor
Fre
cu
en
cia
Cargill
Synapsis
Metro
Cartones
AON
Aggreko
Figura 11: Histograma conjunto del grado de entrada normalizado para las redes de proyecto
Se realizó adicionalmente una prueba de bondad de ajuste para buscar la
distribución que mejor aproxima los datos recolectados. En el caso de grado de
entrada para los proyectos Cargill y Synapsis se muestran los resultados en la Figura
12. La razón de mostrarlos es que las distribuciones ajustadas fueron las mismas con
parámetros cercanos. Para el caso de los demás proyectos no se incluyen las gráficas
de las distribuciones pero sí se mencionan en la Tabla 5. Vale la pena mencionar que
la mayoría de distribuciones ajustadas tiene una forma relacionada con la ley de
potencia, como es el caso directo de la distribución de Pareto. La distribución de
valor extremo generalizada y la Frechet también presentan formas que se aproximan
asintóticamente a distribuciones de ley de potencia.
42
Probability Density Function
Histogram Gen. Extreme Value
x
10.90.80.70.60.50.40.30.20.10
f(x)
0.72
0.64
0.56
0.48
0.4
0.32
0.24
0.16
0.08
0
Probability Density Function
Histogram Gen. Extreme Value
x
10.90.80.70.60.50.40.30.20.10
f(x)
0.72
0.64
0.56
0.48
0.4
0.32
0.24
0.16
0.08
0
Figura 12: Ajuste de distribución a grado de entrada de Cargill (izq.) y Synapsis (der.)
Proyecto Distribución In-Degree Distribución Out-Degree
Metro de Medellín Burr Pareto Generalizada
Cartones Frechet Burr
AON Lognormal Log Pearson 3
Synapsis Valor Extremo Generalizada Log logística
Aggreko Pareto Generalizada Gamma
Cargill Valor Extremo Generalizada Valor Extremo Generalizada
Tabla 5: Distribuciones ajustadas para grado de entrada y de salida usando Kolmogorov-Smirnoff
Una prueba adicional que es relevante dentro del análisis de las redes sociales es el
coeficiente de clustering. Este coeficiente para las redes libres de escala tiene por lo
general una distribución inversamente proporcional a la del grado de cada actor,
siguiendo también una ley de potencia. En la Figura 13 y Figura 14 es posible
observar que si bien el coeficiente presenta un comportamiento inverso en algunos
casos como el de la Figura 13 para Synapsis, no se trata de una ley de potencia y
como se dijo, no todos los casos siguen esta proporcionalidad esperada. Esto es
porque la red en sí no cuenta con una estructura típica de una red libre de escala; se
podría decir que cada proyecto sería una fracción de la red social constituida por la
organización, clientes y proveedores.
43
Figura 13: Coeficiente de clustering para Synapsis
Clustering
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0.0
5
0.1
0.1
5
0.2
0.2
5
0.3
0.3
5
0.4
0.4
5
0.5
0.5
5
0.6
0.6
5
0.7
0.7
5
0.8
0.8
5
0.9
0.9
5 1
Valor
Fre
cu
en
cia
Cargill
Synapsis
Metro
Cartones
AON
Aggreko
Figura 14: Histogramas conjuntos de clustering
Dada la similitud aparente en el grado de entrada para proyectos de tamaño
comparable se procedió a realizar una prueba estadística para establecer si existe
una diferencia entre las distribuciones. Para esto se utilizó la prueba de Mann
Whitney, también conocida como prueba de Suma de Rangos de Wilcoxon
(Wilcoxon, 1945) (Mann, 1947). Esta prueba no paramétrica sirve para comparar las
muestras que no cumplen con el supuesto de normalidad, que son independientes
GP
44
entre sí y tienen diferente tamaño. Para efectuar la prueba se utilizó el software de
análisis estadístico “R” (R Development Core Team, 2008). Los resultados se
muestran en la Tabla 6.
> wilcox.test(cargill,synapsis,paired=F)
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: cargill and synapsis
W = 5067, p-value = 0.3361
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
> wilcox.test(aggreko,cartones,paired=F)
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: aggreko and cartones
W = 1450.5, p-value = 0.2365
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
> wilcox.test(aon,metro,paired=F)
Wilcoxon rank sum test with continuity correction
data: aon and metro
W = 155.5, p-value = 0.5478
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
Tabla 6: Resultado de la prueba estadística de Mann Whitney en R
Para todas las combinaciones por parejas, se rechazó la hipótesis nula de que las dos
muestras no tuvieran una diferencia significativa. De esta forma es posible concluir
que si bien a primera vista existe una similitud entre las posibles distribuciones del
grado de entrada, esta similitud no se mantiene en términos estadísticos.
45
Éxito en los proyectos:
A pesar de ser un componente clave al interior de los proyectos, el que exista una
apropiada comunicación y manejo de las relaciones no garantiza el éxito del
proyecto en sus tres dominios principales de tiempo, alcance y costo. Sin embargo,
una red de proyecto bien estructurada debería en teoría tener la capacidad de
detectar los problemas y reaccionar ante ellos de mejor manera que una red con
deficiencias estructurales.
La Tabla 7 ilustra sobre la cantidad de información manejada durante cada proyecto.
Curiosamente, los proyectos que tuvieron un mejor cumplimiento de sus metas
(Cargill, AON) tienen un promedio de mensajes mucho menor que aquellos con
menor calificación según la Tabla 1. Esta observación lleva a la pregunta de si es
mejor un alto nivel de comunicación que uno bajo, pero, a partir de la información
actual no se puede determinar la respuesta. Lo que sí se puede decir es que el nivel
de comunicación más bajo en los proyectos con menos problemas puede ser
explicado por una menor necesidad de control de lo actores involucrados, ya que sus
actividades se ejecutan según lo planeado. Bajo esta hipótesis, los actores que están
a cargo de la supervisión de las actividades no requieren entrar en el detalle de la
ejecución de actividades por parte de aquellos a cargo de las mismas para ver si se
están ejecutando bien, esto implica que la solicitud y envío de reportes puede ser
menos periódica.
Metro
de
Medellín Cartones AON Synapsis Aggreko Cargill
Duración meses 16 7 5 7 10 14
# Mensajes 3358 776 386 1446 1157 812
Mensajes/mes 210 111 77 207 116 58
Tabla 7: cantidad de mensajes para cada proyecto
46
8 Análisis de resultados en comparación a la teoría
de gerencia de proyectos
En cumplimiento de los objetivos de este trabajo se procede a hacer un análisis de la
información obtenida a partir de las redes de los casos de estudio y teniendo como
referencia la teoría difundida de gerencia de proyectos consignada en un estándar
de referencia.
Para proceder con dicho análisis se hace un recorrido por los puntos de la teoría que
tienen relación con los resultados empíricos, reforzando o controvirtiendo según sea
aplicable.
8.1 Gestión de la comunicación
Como se había mencionado en 4.1.2, el manejo de comunicación según el PMBOK
del PMI se conforma de los siguientes procesos.
8.1.1 Planeación de la comunicación
Este es un proceso interesante pues por adelantado insta al GP a pensar en la forma
adecuada de manejar la transmisión y recepción de información concerniente al
proyecto.
La información obtenida del análisis de red de los proyectos permitió detectar que
existe una fracción del total de actores cuya importancia es mayor dentro de la red.
Esto puede ser complementado con la teoría indicando que el GP debe tratar de
identificar a dichos actores para establecer en conjunto la mejor forma de
transmisión de la información. La delegación de funciones también deberá
optimizarse, con el fin de descentralizar algunas tareas sobre los actores e
informarles por adelantado de las metas del proyecto, esto con el objetivo de que
en su rol más destacado dentro de la red puedan difundir la información y
apropiarse del cumplimiento de las mismas.
47
La cercanía física de los actores, que se menciona en este proceso del PMBOK, tiene
un efecto visible sobre la frecuencia de comunicación y el uso de medios escritos
como el correo electrónico. Esto se pudo observar en los caso del Metro, Cartones y
Synapsis, en los que los equipos de ejecución del proyecto y el cliente se
encontraban en ciudades/países diferentes y se presentó un mayor flujo de correos
en promedio.
8.1.2 Distribución de información
Este proceso se encarga, según el PMBOK, de hacer que la información esté
disponible, en el tiempo requerido, para todos los involucrados en el proyecto.
Asimismo, implementa el plan de comunicaciones y responde a solicitudes
inesperadas de información.
Dentro de las herramientas y técnicas mencionadas por este proceso se encuentran
las “habilidades comunicativas”. Es aquí donde se puede hacer hincapié en el
importante rol que juega el gerente de proyecto para la red social, según se observa
en las medidas obtenidas a nivel de actor y red en 7. Su importancia como “broker”
de información sugiere que el GP debe contar con habilidades en este tipo de
actividad y de ser necesario tomar entrenamientos que permitan llevar de mejor
manera su labor de mediación. Igualmente la experiencia y conocimiento holístico
que maneje el gerente de proyectos vienen a ser de utilidad en esta labor, pues
facilitan la comprensión inicial de los problemas y necesidades y permiten encontrar
el recurso adecuado para la resolución de la necesidad.
8.1.3 Reportes de desempeño
Consiste en la recolección de los datos de referencia y la distribución del desempeño
del proyecto a los interesados.
La teoría del PMBOK no habla en detalle del proceso mismo de recolección de la
información para generar los reportes. Con el fin de evitar la pérdida de tiempo en
solicitud periódica de información a miembros del equipo de proyecto, debería
48
mencionarse dentro del Plan de Comunicaciones introducido en 8.1.1 la periodicidad
y contenido de los reportes que estos deben comunicar al GP.
Sobre este tema el enfoque de redes sociales puede complementar la práctica actual
para detectar aquellos nodos que pueden estar sobrecargados de trabajo y que por
ende estén generando un cuello de botella para la ejecución. Para lograr esto se
requeriría una visión más completa de la red social y no solamente desde la óptica
del GP. Sin embargo, con la información con la que contó el estudio es posible
observar que en casos como los del Metro se pudo dar la situación de que el GP
fuera un cuello de botella para la ejecución del proyecto mismo, debido a la alta
dependencia y centralización, que se suman al alto volumen de mensajes para
resultar en una respuesta demorada.
8.1.4 Manejo de “interesados en el proyecto”
Este proceso se refiere al manejo de las comunicaciones para satisfacer las
necesidades los interesados del proyecto y resolver con ellos los problemas que
surjan.
El análisis de las redes mostró que dentro de la red egocéntrica del GP, para estos
casos y esta organización, se destacan los actores de tipo operativo al interior de su
organización (empresa), seguido por los actores de tipo táctico, tanto del cliente
como al interior de su organización. A pesar de que este patrón está relacionado con
las características de los proyectos escogidos, sí se puede explicar que la interacción
del gerente de proyecto sea al interior de su organización a un nivel más operativo.
Esto es porque son los actores los encargados de realizar las actividades que
conducen a la meta del proyecto, que a su vez es el principal objetivo del GP. Para
esta interacción el GP tiene que contar con fundamentos técnicos y de experiencia
que le permitan controlar un equipo al mismo tiempo que consolidar su autoridad
basada en mérito y respeto profesional ante este grupo de personas a quienes debe
gerenciar.
49
Por otro lado, en un menor nivel de intensidad como efectivamente se vio en este
estudio, está la interacción con actores de tipo táctico tanto de la empresa como del
cliente. Este menor nivel de intensidad no significa que sean relaciones menos
significativas para el proyecto. Sin embargo, el manejo de comunicaciones se debe
hacer con otras necesidades en mente que involucren un nivel menor de detalle
pero que muestren información relevante para estos actores.
El nivel gerencial es tal vez con el que menos se interactúa durante el proyecto como
se supone a priori y como fue visto en su importancia dentro de las redes objeto de
estudio. Sin embargo, a pesar de su menor frecuencia, son naturalmente de mayor
sensibilidad y cuidado, pues involucran actores que usualmente tienen un poder
mayor que el GP dentro de la organización.
Para efectuar un correcto manejo de los interesados puede ser útil tener en cuenta
estos perfiles (táctico, operativo o gerencial) para transmitir la información adecuada
para cada uno. Adicionalmente, una perspectiva de red social puede ayudar al
gerente de proyecto a pensar en aquellos actores que pueden estar favoreciendo o
afectando la red social a través de sus comunicaciones formales y no formales para
poder tomar acciones sobre estos en pro de cumplir las metas.
9 Conclusiones
Adicional a lo mencionado en el capítulo 8, se tienen las siguientes conclusiones:
La distribución de grado tiene en todos los casos una forma que se asemeja a
priori a una ley de potencia, sin embargo las pruebas de bondad de ajuste no
fueron totalmente favorables hacia distribuciones de este tipo. El coeficiente
de clustering no se distribuye de acuerdo a lo esperado para redes libres de
escala. Por tanto no se puede concluir que este tipo de redes tengan el
comportamiento y las características propias de aquellas libres de escala.
Las redes de comunicación en el proyecto tienden a ser altamente
centralizadas sobre el GP. Esto es justificable bajo la óptica de que este actor
es el responsable de la correcta ejecución del proyecto y debe coordinar los
componentes para que cumplan con la ejecución de lo que les corresponde.
50
Sin embargo, la alta centralidad puede resultar también en una dependencia
excesiva de los actores sobre el gerente de proyecto y en esta situación el
trabajo se puede tornar ineficiente.
En los casos de estudio analizados se ratifica que el gerente de proyecto es
un actor clave para la red. Esto no significa que garantice el cumplimiento de
las metas, pero una buena gestión puede contribuir positivamente a este fin.
Este resultado es preliminarmente alentador para la práctica de gerencia de
proyectos, que ha recibido aún algunas críticas por su utilidad y denota la
necesidad de que la teoría y las practicas actuales de gerencia de proyectos
deben evolucionar en nuevas vías, por ejemplo el concepto de
Gerenciamiento de Proyecto Social (Wikipedia contributors, 2009). En esta
perspectiva se favorecen la colaboración y la comunicación sobre el control.
También se encuentra como posibles camino la aplicación de la teoría de la
complejidad hacia el ambiente de proyectos (Cooke Davies, 2007).
La comparación estadística del grado de entrada normalizado realizada entre
las redes bajo estudio no arrojó resultados que permitieran concluir que hay
una equivalencia entre ellas. Sin embargo lo que se pudo observar es que las
distribuciones tienen un comportamiento similar y por tanto no son
totalmente discrepantes entre sí. Esto da indicios de una consistencia entre
las redes de comunicación que incluyen al gerente de proyectos, a través de
diferentes tamaños de red, ubicación de los miembros del equipo,
proveedores internos/externos, etc. Esta posible consistencia/similitud que
en efecto no se demostró en este estudio, pero que puede ser objeto de
estudios adicionales, podría atribuirse a las condiciones iniciales y de entorno
bajo las cuales se enmarca el proyecto y reglas similares (humanas) de
interacción seguidas por los miembros que conforman el proyecto.
Esta investigación permitió ver algunas de las características de la
comunicación al interior de los proyectos tomando una perspectiva desde el
análisis de redes sociales. De esta forma se reforzaron algunas de las
concepciones establecidas en los cuerpos de conocimiento que gobiernan la
práctica y se complementaron otras. Se notó que el análisis de redes puede
tener un aporte importante dentro de la evolución de esta práctica y en
51
consecuencia existe cabida para continuar investigando en esta dirección.
Posibles alternativas son ampliar la base de proyectos bajo análisis para
incluir más industrias, tamaño de proyectos, complejidad etc. y hacer
comparaciones entre ellos para determinar patrones. También se puede
ampliar la red de cada proyecto para incluir la red generada por todos los
miembros y no solamente la red egocéntrica del gerente de proyectos como
ocurrió en este caso, considerando los posibles retos tecnológicos que esto
implique. La inclusión de atributos sobre algunos de los actores también
puede ser de utilidad para profundizar en el análisis y detectar posibles
características del gerente de proyecto que influyan de manera positiva o
negativa sobre el desempeño y sobre la comunicación.
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83.
54
Anexo I. Medidas de la red
Network-Level
Measure
Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
Average Distance 2.1350 1.5455 2.1224 1.5800 2.4978 2.2758
Breadth, Column 0.7969 1.0000 0.8846 1.0000 0.6863 0.6739
Breadth, Row 0.6250 0.9091 0.9231 0.9600 0.6667 0.5870
Clustering
Coefficient, Watts-
Strogatz
0.5230 0.7409 0.6010 0.7710 0.4500 0.4389
Communicative
Need
0.5000 0.5294 0.5437 0.7383 0.4776 0.3504
Component Count,
Strong
13.0000 1.0000 5.0000 1.0000 23.0000 39.0000
Component Count,
Weak
4.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Connectedness 0.9077 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Count, Column 64.0000 11.0000 52.0000 25.0000 102.0000 92.0000
Count, Node 64.0000 11.0000 52.0000 25.0000 102.0000 92.0000
Count, Row 64.0000 11.0000 52.0000 25.0000 102.0000 92.0000
Density 0.0558 0.4727 0.0931 0.4317 0.0351 0.0410
Diameter 64.0000 3.0000 52.0000 3.0000 102.0000 92.0000
Diffusion 0.7651 0.9091 0.9064 0.9600 0.7822 0.5959
Efficiency 0.9492 0.4667 0.9145 0.5471 0.9715 0.9602
Efficiency, Global 0.4771 0.8091 0.5389 0.7483 0.4521 0.4658
Efficiency, Local 0.6801 0.9299 0.8151 0.9143 0.5882 0.5854
Fragmentation 0.0923 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Hierarchy 0.2666 0.0000 0.1474 0.0000 0.3652 0.6039
Interdependence 0.0066 0.0294 0.0062 0.0067 0.0040 0.0038
Isolate Count 3.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Link Count 225.0000 52.0000 247.0000 259.0000 362.0000 343.0000
Link Count, Lateral 0.5067 0.5385 0.5789 0.8340 0.4254 0.5306
Link Count, Pooled 0.9867 1.0000 0.9879 1.0000 0.9613 0.9504
Link Count,
Reciprocal
0.5000 0.5294 0.5437 0.7383 0.4776 0.3504
Link Count,
Sequential
0.0044 0.0000 0.0040 0.0000 0.0166 0.0321
Link Count, Skip 0.8533 0.9615 0.9555 0.9923 0.8094 0.8309
55
Network
Centralization,
Betweenness
0.6433 0.2511 0.6712 0.2076 0.5997 0.4324
Network
Centralization,
Closeness
0.0264 0.5461 0.1054 0.7305 0.0089 0.0374
Network
Centralization,
Column Degree
0.9421 0.7321 0.9306 0.8407 0.9648 0.9586
Network
Centralization, In
Degree
0.9570 0.8053 0.9488 0.8758 0.9744 0.9691
Network
Centralization, Out
Degree
0.9849 0.7740 0.9526 0.8459 0.9844 0.9756
Network
Centralization, Row
Degree
0.9695 0.7036 0.9342 0.8120 0.9747 0.9650
Network
Centralization, Total
Degree
0.9910 0.8694 0.9698 0.8995 0.9900 0.9835
Network Levels 4.0000 3.0000 4.0000 3.0000 4.0000 5.0000
Redundancy,
Column
0.2780 5.4545 0.4073 8.3009 0.1943 0.1377
Redundancy, Row 0.2767 5.4545 0.4065 8.3009 0.1928 0.1388
Shared Situation
Awareness
0.0156 0.0909 0.0192 0.0400 0.0098 0.0109
Span Of Control 19.6102 50.0909 21.7255 191.9200 20.8687 17.4143
Speed, Average 0.4684 0.6471 0.4712 0.6329 0.4004 0.4394
Speed, Minimum 0.2500 0.3333 0.2500 0.3333 0.2500 0.2000
Transitivity 0.1350 0.5840 0.2083 0.6474 0.1382 0.2062
Upper
Boundedness
0.9881 1.0000 0.9976 1.0000 0.9663 0.9348
Node-Level
Measure
Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
56
Boundary Spanner
Avg 0.0625 0.0000 0.0192 0.0000 0.0686 0.1304
Std 0.2421 0.0000 0.1373 0.0000 0.2528 0.3368
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 1.0000
Boundary Spanner, Potential
Avg 0.0156 0.0909 0.0192 0.0400 0.0098 0.0109
Std 0.0391 0.1304 0.0408 0.0434 0.0282 0.0351
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 0.2497 0.3185 0.1920 0.1987 0.2001 0.2598
Capability
Avg 0.0313 0.4897 0.0457 0.4068 0.0238 0.0335
Std 0.1239 0.3956 0.1411 0.3669 0.0979 0.1145
Min 0.0067 0.0201 0.0067 0.0101 0.0067 0.0067
Max 0.9933 0.9933 0.9933 0.9933 0.9933 0.9933
Centrality, Authority
Avg 0.2037 0.2771 0.1269 0.1830 0.1051 0.0584
Std 0.2717 0.3221 0.1842 0.2167 0.1859 0.1360
Min 0.0000 0.0063 0.0000 0.0059 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Betweenness
Avg 0.0142 0.0606 0.0207 0.0252 0.0118 0.0085
Std 0.0805 0.1055 0.0935 0.0508 0.0612 0.0463
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 0.6475 0.2889 0.6791 0.2245 0.6056 0.4363
Centrality, Bonacich Power
Avg 18.0781 50.0909 21.3077 191.9200 20.2549 13.2500
Std 73.8986 59.8232 47.4291 270.3975 82.1252 44.4724
Min 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000
Max 593.0000 169.0000 324.0000 1021.0000 801.0000 379.0000
Centrality, Closeness
Avg 0.0792 0.6739 0.1976 0.6568 0.0465 0.0438
Std 0.0187 0.1394 0.0291 0.1344 0.0065 0.0202
57
Min 0.0156 0.5000 0.0192 0.4528 0.0098 0.0109
Max 0.0921 0.9091 0.2488 1.0000 0.0509 0.0622
Centrality, Column Degree
Avg 0.0579 0.2679 0.0694 0.1593 0.0352 0.0414
Std 0.1315 0.3137 0.1449 0.2078 0.1052 0.1211
Min 0.0000 0.0107 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Eigenvector
Avg 0.0977 0.3583 0.1323 0.2534 0.0655 0.0656
Std 0.1538 0.3667 0.1827 0.2590 0.1356 0.1483
Min 0.0000 0.0276 0.0006 0.0061 0.0001 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Hub
Avg 0.0249 0.2770 0.1171 0.1891 0.0283 0.0386
Std 0.1239 0.3214 0.1843 0.2318 0.1052 0.1207
Min 0.0000 0.0038 0.0000 0.0009 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, In Degree
Avg 0.0579 0.2679 0.0694 0.1593 0.0352 0.0414
Std 0.1315 0.3137 0.1449 0.2078 0.1052 0.1211
Min 0.0000 0.0107 0.0000 0.0050 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Information
Avg 0.0156 0.0909 0.0192 0.0400 0.0098 0.0109
Std 0.0081 0.0360 0.0079 0.0138 0.0044 0.0083
Min 0.0000 0.0236 0.0000 0.0041 0.0000 0.0000
Max 0.0285 0.1317 0.0320 0.0537 0.0170 0.0259
Centrality, Inverse Closeness
Avg 0.3900 0.7333 0.4754 0.7139 0.3456 0.2886
Std 0.1369 0.1425 0.1048 0.1376 0.0881 0.1846
Min 0.0000 0.5333 0.0000 0.4931 0.0000 0.0000
Max 0.8175 0.9500 0.8824 1.0000 0.6931 0.7070
Centrality, Out Degree
58
Avg 0.0305 0.2964 0.0658 0.1880 0.0253 0.0350
Std 0.1246 0.3540 0.1464 0.2648 0.1025 0.1173
Min 0.0000 0.0059 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Row Degree
Avg 0.0305 0.2964 0.0658 0.1880 0.0253 0.0350
Std 0.1246 0.3540 0.1464 0.2648 0.1025 0.1173
Min 0.0000 0.0059 0.0000 0.0010 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Centrality, Total Degree
Avg 0.0400 0.2887 0.0675 0.1724 0.0294 0.0379
Std 0.1257 0.3329 0.1448 0.2224 0.1027 0.1182
Min 0.0000 0.0202 0.0016 0.0031 0.0007 0.0014
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Clique Count
Avg 2.9844 2.1818 4.3462 4.8400 2.7745 3.6630
Std 6.9810 1.7487 8.1851 4.4333 6.8940 8.7579
Min 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000
Max 53.0000 5.0000 57.0000 16.0000 64.0000 69.0000
Clustering Coefficient, Watts-Strogatz
Avg 0.5230 0.7409 0.6010 0.7710 0.4500 0.4389
Std 0.3652 0.2380 0.2937 0.1813 0.3839 0.3773
Min 0.0000 0.3778 0.0000 0.3859 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Component Members, Weak
Avg 1.0938 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Std 0.4582 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Min 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Max 4.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Constraint, Burt
Avg 0.6692 0.7731 0.5571 0.4787 0.6715 0.4885
Std 0.3300 0.1420 0.1935 0.1154 0.2881 0.3617
Min 0.0000 0.5026 0.0000 0.2139 0.0000 0.0000
59
Max 1.0400 0.9427 1.0000 0.8067 1.0436 1.2032
Correlation, Distinctiveness
Avg 0.0880 0.4099 0.1425 0.4253 0.0586 0.0686
Std 0.0940 0.1225 0.0999 0.0700 0.0563 0.0674
Min 0.0489 0.2909 0.0818 0.3533 0.0330 0.0391
Max 0.7636 0.6273 0.7696 0.6417 0.5589 0.5742
Correlation, Expertise
Avg 0.0465 0.3761 0.0784 0.3849 0.0303 0.0355
Std 0.0060 0.1003 0.0079 0.1493 0.0036 0.0052
Min 0.0369 0.2500 0.0600 0.2576 0.0214 0.0215
Max 0.0590 0.5500 0.1020 0.9167 0.0353 0.0414
Correlation, Resemblance
Avg 0.9120 0.5901 0.8575 0.5747 0.9414 0.9314
Std 0.0940 0.1225 0.0999 0.0700 0.0563 0.0674
Min 0.2364 0.3727 0.2304 0.3583 0.4411 0.4258
Max 0.9511 0.7091 0.9182 0.6467 0.9670 0.9609
Correlation, Similarity
Avg 0.1702 0.3876 0.1501 0.3011 0.1192 0.1021
Std 0.1227 0.1242 0.0665 0.1006 0.0860 0.0951
Min 0.0000 0.1847 0.0000 0.0639 0.0000 0.0000
Max 0.3497 0.5096 0.2535 0.4252 0.2699 0.2675
Effective Network Size, Burt
Avg 17.3835 48.6234 20.3586 189.5573 19.5726 12.7288
Std 73.8191 59.8424 47.1758 270.0072 81.9445 44.2218
Min 0.0000 0.5863 0.0000 0.3065 0.0000 0.0000
Max 592.4998 167.4638 322.6511 1018.7653 800.2263 377.8069
Exclusivity
Avg 0.0252 0.1043 0.0178 0.0096 0.0136 0.0094
Std 0.1623 0.1837 0.0638 0.0176 0.0846 0.0453
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 1.3078 0.5070 0.4572 0.0536 0.8523 0.4277
Exclusivity, Complete
Avg 0.0085 0.0000 0.0018 0.0000 0.0082 0.0051
60
Std 0.0640 0.0000 0.0068 0.0000 0.0593 0.0277
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 0.5156 0.0000 0.0385 0.0000 0.5980 0.2609
Interlockers
Avg 0.0781 0.2727 0.0577 0.2000 0.0686 0.0978
Std 0.2684 0.4454 0.2332 0.4000 0.2528 0.2971
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
Node Levels
Avg 2.5781 2.1818 3.0962 1.9600 3.2549 2.8696
Std 0.9152 0.3857 0.5968 0.3441 0.7500 1.7334
Min 0.0000 2.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000
Max 4.0000 3.0000 4.0000 3.0000 4.0000 5.0000
Radials
Avg 0.0000 0.1818 0.0000 0.2000 0.0000 0.0000
Std 0.0000 0.3857 0.0000 0.4000 0.0000 0.0000
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 0.0000 1.0000 0.0000 1.0000 0.0000 0.0000
Simmelian Ties
Avg 0.0268 0.2727 0.0513 0.3600 0.0157 0.0151
Std 0.0561 0.2300 0.0812 0.2217 0.0379 0.0361
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 0.3968 0.7000 0.5098 0.8333 0.3267 0.2308
Triad Count
Avg 6.4063 13.9091 11.2885 83.4400 7.2647 11.0543
Std 15.8022 10.7742 22.1978 69.1058 18.2230 27.0062
Min 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
Max 114.0000 30.0000 143.0000 216.0000 150.0000 178.0000
61
Anexo II. Resultados de análisis de entidades clave
Emergent Leader (cognitive demand)
Measures the total amount of cognitive effort expended by each agent to do its tasks.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 0.7813 GP 0.8182 Orange -
Engineering 0.8077 GP 0.9600
Director de
proyecto 0.5686 GP 0.5870 GP
2 0.2813 12 0.8182 Orange -
PM 0.3462 4 0.9600
Gerencia de
proyecto 0.1765 6 0.2826 31
3 0.2031 35 0.6364 Orange -
Sales 0.2692 9 0.6800
Pre-venta
organización 0.1569 4 0.2174 17
In-the-Know (total degree centrality)
The Total Degree Centrality of a node is the normalized sum of its row and column
degrees.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 1.0000 GP 1.0000 Orange -
PM 1.0000 GP 1.0000
Gerencia de
proyecto 1.0000 GP 1.0000 GP
62
2 0.1624 12 0.7810 Orange -
Engineering 0.2742 7 0.6581
Director de
proyecto 0.1678 7 0.5079 31
3 0.1304 52 0.6081
AON -
Project
Coordinator
0.2520 4 0.3612 Coordinador
cliente 0.1547 4 0.1960 16
Number of Cliques (clique count)
The number of distinct cliques to which each node belongs.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 53.0000 GP 5.0000 Orange -
Pre-sales 57.0000 GP 16.0000
Director de
proyecto 64.0000 GP 69.0000 GP
2 20.0000 12 5.0000 Orange -
Engineering 19.0000 4 16.0000
Gerencia de
proyecto 19.0000 4 29.0000 17
3 11.0000 35 5.0000 Orange -
PM 14.0000 9 10.0000
Comercial
organización 16.0000 6 27.0000 16
Leader of Strong Clique (eigenvector centrality)
Calculates the principal eigenvector of the network. A node is central to the extent
that its neighbors are central.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
63
1 1.0000 GP 1.0000 Orange -
PM 1.0000 GP 1.0000
Gerencia de
proyecto 1.0000 GP 1.0000 GP
2 0.3918 51 0.9491 Orange -
Engineering 0.6310 7 0.8950
Director de
proyecto 0.4877 15 0.8512 31
3 0.3880 12 0.8194
AON -
Project
Coordinator
0.4962 4 0.5533 Coordinador
cliente 0.4744 7 0.3575 16
Acts as a Hub (hub centrality)
A node is hub-central to the extent that its out-links are to nodes that have many in-
links.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 1.0000 GP 1.0000 Orange -
Engineering 1.0000 GP 1.0000
Director de
proyecto 1.0000 GP 1.0000 GP
2 0.0797 52 0.6608
AON -
Project
Coordinator
0.7331 7 0.5915 Coordinador
cliente 0.3012 7 0.5009 31
3 0.0760 12 0.6481 Orange -
PM 0.3830 26 0.5755
Gerencia de
proyecto 0.1573 4 0.2273 16
Acts as an Authority (authority centrality)
A node is authority-central to the extent that its in-links are from nodes that have
many out-links.
64
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 1.0000 13 1.0000 Orange -
PM 1.0000 GP 1.0000
Gerencia de
proyecto 1.0000 15 1.0000 31
2 0.9936 51 0.7338
AON -
Project
Coordinator
0.5750 4 0.4940 Comercial
organización 0.8009 21 0.6196 GP
3 0.9389 12 0.4605 Orange -
Pre-sales 0.5707 7 0.4328
Coordinador
empresa 5 0.6935 6 0.3624 16
Potentially Influential (betweenness centrality)
The Betweenness Centrality of node v in a network is defined as: across all node pairs
that have a shortest path containing v, the percentage that pass through v.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 0.6475 GP 0.2889 Orange -
PM 0.6791 GP 0.2245
Gerencia de
proyecto 0.6056 GP 0.4363 GP
2 0.0724 12 0.2611 Orange -
Engineering 0.0998 4 0.1407
Director de
proyecto 0.0907 6 0.0641 31
3 0.0307 13 0.1056 Orange -
Pre-sales 0.0321 7 0.0806
Pre-venta
organización 0.0800 2 0.0554 16
Connects Groups (high betweenness and low degree)
65
The ratio of betweenness to degree centrality; higher scores mean that a node is a
potential boundary spanner.Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 0.2497 41 0.3185 Orange -
Engineering 0.1920 28 0.1987
Pre-venta
organización 0.2001 13 0.2598 69
2 0.1163 26 0.2982 Orange -
Pre-sales 0.1813 23 0.1089
Gerencia de
proyecto 0.1463 12 0.1599 86
3 0.1074 GP 0.2752 Orange -
PM 0.1142 45 0.1037
Director de
proyecto 0.0984 17 0.1181 22
Group Awareness (shared situation awareness)
A measure of situation awareness between agents.
Input network(s): Agent x Agent
Rank Aggreko AON Cartones Metro Synapsis Cargill
1 0.4756 GP 0.3952 Orange -
PM 0.3930 GP 0.4021
Gerencia de
proyecto 0.4705 GP 0.4495 GP
2 0.0978 52 0.2880
AON -
Project
Coordinator
0.1664 7 0.2290 Director de
proyecto 0.0865 15 0.3609 31
3 0.0853 51 0.2470 Orange -
Engineering 0.0741 4 0.0968
Coordinador
cliente 0.0754 4 0.0362 16
