Método de simulación Montecarlo: Qué es y cómo adoptarlo en tu empresa

La razón por la que muchas empresas fracasan y se ven obligadas a echar el cierre, al poco tiempo de lanzarse al mercado, es no haber analizado y medido bien los posibles riesgos que puedan darse en la ejecución de un proyecto. Y, por tanto, recursos como tiempo, dinero y esfuerzo se ven echados por tierra. Para ello, existen sistemas de simulación que pueden ayudarte a tomar decisiones más acertadas ante cualquier situación o evento, como es el método Montecarlo. 

Este método de simulación es una herramienta muy poderosa para toda empresa que busca tomar decisiones más inteligentes basadas en el análisis predictivo. ¿Y en qué consiste este famoso sistema? De eso vamos a hablar en este artículo. 

Profundizaremos en los entresijos de la simulación Montecarlo, explicando qué es y por qué es importante en la proyección de escenarios rutinaria en los departamentos de tu empresa. Recorreremos, además, las ventajas de utilizar este método estadístico plasmándolo en un ejemplo sencillo y práctico. Te animamos a adentrarte en el método de simulación Montecarlo y sacar el mayor beneficio de tus actividades empresariales.

¿Qué es el método de Montecarlo y cómo se originó?

El método de Monte Carlo es una técnica de simulación estadística casi centenaria.  Se originó en la década de los años 40, en plena Segunda Guerra Mundial y más concretamente aún, en pleno desarrollo de la bomba atómica. Este método de simulación aleatorio surge de la mano de los matemáticos, John von Neumann y Stanislaw Ulam, ante un gran desafío en el Laboratorio de los Álamos. Por aquel entonces, los físicos, químicos y matemáticos necesitaban simular el comportamiento de las partículas subatómicas, un problema muy complicado de abordar con sistemas deterministas tradicionales. Y así, en el Proyecto Manhattan surge este sistema de aleatoriedad en su búsqueda incesante para resolver problemas complejos de física nuclear, relacionados con el diseño y la construcción de la bomba atómica.

¿Y de dónde viene el nombre Montecarlo? El origen es un tanto curioso y para ello es importante entender el contexto. Tras largas horas de estudio de la teoría de los datos, John y Stanislaw se tomaron un momento de descanso y se pusieron a jugar a una partida del solitario. Observaron que este juego requería de hacer pruebas con múltiples cartas para poder estimar diferentes resultados en la partida. En ese momento vieron que se podía aplicar este análisis al estudio de la energía nuclear. Y así es cómo surge esta metodología, con el fin de predecir posibles resultados de un acontecimiento o situación. Como, por ejemplo, desde en qué parte del mundo va a caer un rayo en aquella época; hasta la preocupación actual de una empresa, como es una proyección de ventas.

Aunque parezca mentira, este método acuña el nombre del famoso casino de Montecarlo, Mónaco, haciendo un guiño a su naturaleza aleatoria, similar a los juegos de azar, en el cual se basa su simulación (y la pasión de uno de los fundadores: el juego de cartas el Solitario). Al emplear distribuciones de probabilidad lo convierte en una herramienta esencial para las empresas que buscan tomar decisiones informadas basadas en el análisis estadístico, la precisión predictiva y la evaluación de riesgos.

¿En qué situaciones puedes aplicar el método Montecarlo?

El método Montecarlo se utiliza en múltiples campos debido a su flexibilidad y potencia. En la actualidad, los métodos de MonteCarlo se utilizan en la Inteligencia Artificial (IA), machine learning y deep learning, para mejorar la optimización de algoritmos y evaluar su desempeño. 

Si te estás preguntando en qué áreas de tu negocio te puede ayudar el análisis de simulación de Montecarlo, te puede ayudar con los siguientes desafíos:

• Presupuestos de un proyecto

• Proyección de ventas

• Estimación de costos 

• Cálculos de ROI

• Lanzamientos de nuevos productos

A medida que las empresas confían cada vez más en los datos para impulsar el crecimiento y mitigar los riesgos, el método Monte Carlo ofrece un enfoque complejo para analizar las incertidumbres y predecir diferentes resultados. Al incorporar esta técnica de simulación en tus procesos de toma de decisiones, tu empresa puede llegar a mejorar la planificación estratégica, optimizar la asignación de recursos y evaluar el posible impacto del riesgo que tendrá en diferentes escenarios.

Vamos a ver la importancia de este método tan aleatorio, pero efectivo.

¿Por qué es tan importante el método montecarlo y para qué sirve?

Esta técnica sirve para predecir el comportamiento de una acción y cómo esta podría evolucionar en el tiempo. Este método te permite estimar posibles restricciones de un proyecto más allá del factor tiempo, considerando criterios como costos y registro de riesgos. Permitiendo así evaluar diferentes escenarios, disminuyendo su probabilidad de fracaso o impacto. 

Mediante el empleo de simulaciones Montecarlo, tu organización puede tomar decisiones informadas basadas en una serie de escenarios probables, lo que ayuda en la gestión de riesgos y los modelos de planificación estratégica. Se convierte, así, en una herramienta indispensable por contribuir a los siguientes aspectos:

Componentes del método de simulación Montecarlo

¿Y de qué elementos se compone esta predictiva técnica de simulación? Los componentes del método Montecarlo desempeñan un papel crucial para los analistas, ya que les permite tomar decisiones fundamentadas basadas en modelos estadísticos y simulaciones matemáticas. Estos componentes son: 

1. Modelo matemático: Una representación matemática del sistema o problema que se está estudiando.

2. Variables de entrada: Un conjunto de valores aleatorios que afectan la salida de la simulación de Montecarlo. Estos se muestran en el eje Y o vertical del gráfico generado en la simulación. Por ejemplo, la estacionalidad de venta de un producto que afecta a la predicción del evento a analizar.

3. Generación de números aleatorios: La utilización de algoritmos para producir secuencias de números aleatorios.

4. Simulaciones: La ejecución de múltiples iteraciones del modelo con diferentes conjuntos de números aleatorios para generar una distribución uniforme de resultados posibles.

5. Análisis de resultados o variable de salida: Es la evaluación de los resultados obtenidos tras la simulación para extraer conclusiones y hacer predicciones. El sistema genera el resultado en un formato gráfico, como un histograma, representado en el eje X, o eje horizontal del mismo.

Ventajas de usar el método montecarlo

Si aún no has utilizado la técnica de Montecarlo en tu negocio, esta metodología ofrece un sinfín de ventajas. Este sistema satisface innumerables necesidades que los responsables de la toma de decisiones tienen que afrontar a la hora de tomar decisiones informadas y acertadas basadas en simulaciones matemáticas. Incorporar el método de simulación Montecarlo te ayudará a obtener grandes logros, por ejemplo:

• Simular condiciones extremas planteando escenarios de reacción ante tales eventos.

• Simular condiciones extremas.

• Conseguirás estudiar la causa del origen. 

• Identificar y cuantificar proactivamente los riesgos logrando definir las oportunidades en la toma de decisiones. 

• Comprender el alcance de cierto tipo de decisiones.

• Descubrir las variables y elementos que más puedan afectar al resultado. después de tomar una decisión. 

• Visibilizar el riesgo que la organización pueda llegar a asumir. 

• Identificar los riesgos que se quieran evitar. 

• Descubrir las oportunidades que llevarán el proyecto al éxito.

• Se puede usar este método en todos los sectores siempre y cuando sea. necesario un análisis cuantitativo de riesgos.

Ejemplo del método Montecarlo

A continuación, te mostramos un ejemplo sencillo de cómo una empresa puede utilizar el método de simulación de Monte Carlo ante un desafío.

Problema de la empresa

Una empresa de reparto de comida rápida quiere optimizar la cantidad de repartidores en la calle para diferentes días de la semana y franjas horarias, con el objetivo de mejorar el tiempo de entrega de los pedidos y reducir costos.

Simulación con el sistema Montecarlo

Variable de salida (resultados):

Las simulaciones pueden mostrar que la estrategia más efectiva es una combinación de repartidores fijos y dinámicos. Durante las horas punta, la empresa podría tener un número fijo de repartidores en cada zona, mientras que, durante las horas de menor actividad, se podría utilizar un sistema dinámico que asigna repartidores a los pedidos en tiempo real en función de su ubicación y la disponibilidad de repartidores cercanos. Esta estrategia podría reducir el tiempo promedio de entrega en un 15% y los costos operativos en un 10%.

Métodos similares al método montecarlo

Si el método de Monte Carlo te resulta una herramienta interesante para la simulación y la estimación en los proyectos de tu empresa, existen otros métodos de estimación que también pueden ser útiles en determinadas circunstancias. 

1. Simulación de eventos discretos: Modela el comportamiento de un sistema en puntos específicos del tiempo.

2. Método de Bootstrap: Utiliza el muestreo con reemplazo para estimar la distribución de una estadística.

3. Análisis de sensibilidad: Evalúa cómo la variabilidad en los parámetros del modelo afecta los resultados.

Preguntas frecuentes sobre el Método Montecarlo

Simula y organiza con éxito tu próximo proyecto

En un mundo empresarial incierto, la capacidad de anticipar y gestionar riesgos es crucial para el éxito de cualquier proyecto. Las simulaciones de Monte Carlo ofrecen una herramienta poderosa para evaluar escenarios hipotéticos, cuantificar riesgos potenciales y optimizar la toma de decisiones. Al incorporar simulaciones de Monte Carlo en la fase de planificación de tu proyecto, podrás identificar proactivamente posibles obstáculos, desarrollar estrategias de mitigación de riesgos y aumentar las probabilidades de un resultado exitoso.

Una vez que hayas definido tu plan de acción y simulado los posibles escenarios, es fundamental contar con las herramientas adecuadas para gestionar el desarrollo del proyecto de manera efectiva. Al combinar el poder de las simulaciones de Monte Carlo con el poder de la gestión de proyectos de Asana, puedes navegar la incertidumbre de cualquier proyecto con mayor confianza y control, tomando decisiones informadas basadas en un conjunto de datos y aumentar las posibilidades de alcanzar tus objetivos de proyecto empresariales.