Estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos en un marco de complejidad a través de redes neuronales y máquinas de vectores de soporte (2015)
Este trabajo presenta un estudio comparativo de clasificación de avance de proyectos a través de dos modelos computacionales: uno basado en Redes Neuronales y otro basado en Máquinas de Vectores de Soporte, teniendo como referencia aspectos de complejidad en proyectos según el marco TOE (Technical, Organizational and Environmental framework) y una base de datos de proyectos obtenida a partir de la plataforma Seguimiento a Proyectos de Inversión (SPI) del Departamento Nacional de Planeación (DNP). Los proyectos de ingeniería a gran escala tienden al fracaso en sobrecostos y retrasos debido al incremento de su complejidad y la poca importancia que se le atribuye a esta. Lo anterior ha impulsado nuevos paradigmas de estudio de proyectos complejos y la inclusión de métodos de sistemas blandos para modelar la gestión y posibles resultados de los mismos. Este estudio podría ser el punto de partida para la definición de una herramienta de soporte generalizada en la gestión de proyectos a gran escala del DNP.