Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial

Abstract

RIESGO EMPRESARIAL IntroducciónEl doctor Koprinarov, profesor de Economía en la Universidad de Burgas, Bulgaria, defi ne la gestión del riesgo como un conjunto de actividades que pretenden un doble objetivo: proteger a la empresa y explotar las oportunidades de benefi cio que ofrecen los riesgos (2005). En términos generales, defi ne la gestión de riesgo como el arte de oscilar entre la pérdida y el benefi cio. En este sentido, la gestión del riesgo actúa en forma dinámica en la empresa, como una parte inherente de su gestión general que analiza y pronostica los eventos de riesgo, y los aborda para mitigarlos y calcular las ventajas de los riesgos aceptables.El riesgo es la probabilidad de tener éxito o de fracasar cuando se toma la decisión de llevar a cabo un proyecto (Del Carpio y Eyzaguirre 2007); por tal motivo, se hace necesario realizar una evaluación del riesgo que se está asumiendo, escogiendo una métrica adecuada para su evaluación.Una debilidad de las prácticas existentes en los procesos de gestión del riesgo es la incapacidad para relacionar los riesgos identifi cados contra el rendimiento de proyectos similares acontecidos en la empresa. Este documento intenta contribuir a mejorar las prácticas actuales de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, diseñando los indicadores de medición de los factores de riesgo que impactan sobre los objetivos del proyecto, bajo un esquema de rentabilidad, aplicando un mecanismo de control que compare los riesgos actuales con los datos históricos de proyectos pasados de la organización; para ello se utilizan como herramienta de análisis las redes neuronales artifi ciales, siguiendo el modelo de validación de efi ciencia adoptado por Sarcià, Cantone y Victor R. BasiliBasili (2007).En este artículo se proporciona una visión general de los elementos del riesgo; asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artifi ciales, y se analiza la viabilidad de su aplicación en las organizaciones empresariales del sector construcción, que en los últimos años han tenido un crecimiento acelerado, mediante una aplicación práctica en un grupo de compañías de dicho sector.El objetivo de este artículo es desarrollar un modelo, mediante el uso del análisis de redes neuronales artifi ciales, que permita determinar la probabilidad de éxito o fracaso de un proyecto de infraestructura antes de su inicio, para que la gerencia de la empresa pueda defi nir las estrategias y los planes de monitoreo o mitigación de riesgos. 1.Descripción del problema Realidad problemáticaEl sector construcción es uno de los sectores productivos que lidera el dinamismo económico en el Perú y se ha convertido en uno de sus grandes nº 5, 2012, 9-43 11 Redes neuronales para la optimización de la gestión del riesgo empresarial motores. En el año 2011, y a pesar de la crisis, dicho sector creció en un 6,9%. La agencia califi cadora de riesgo Standard & Poor's proyecta que la economía peruana crecerá 5,5% en el 2012, mientras que la infl ación sería de un 2,5%. El menciona...