Resumen en español

Los Proyectos de Obra Civil (POC) son referenciados en la normatividad colombiana como “Edificaciones”, es decir, construcciones cuyo uso primordial es la habitación u ocupación por seres humanos (ley 400 de 1997). Frente al desarrollo de estos proyectos, la Universidad del Valle no cumple actualmente con los factores de éxito de los proyectos, ya que desde el año 2005 hasta el 2012 presenta un incumplimiento promedio de un 37% de dichos proyectos, además de un tiempo de ejecución promedio de 2.3 años (Cano y Rubiano, 2013), por encima de un tiempo máximo esperado de un año, es decir, una gran parte de los proyectos no se terminan realizando y los que se ejecutan se demoran más de lo planeado. Uno de los aspectos que influencia esta situación es la inadecuada gestión del riesgo de programa de la Universidad, que se ve reflejada en la formulación de planes de respuesta a los riesgos de programa sin fuertes bases cuantitativas. Este aspecto en un ambiente de recursos escasos como el de la Universidad del Valle representa inefectividad. Lo que va en contra del desarrollo y el cumplimento de la misión de la Universidad. En vista de la gran importancia que tiene la correcta ejecución de los proyectos de obra civil, para el desarrollo y la competitividad de la Universidad, la elaboración de un plan de respuesta asertivo concentrado en los riesgos de mayor importancia, es decir, los de mayor impacto en la duración de los proyectos, es de relevancia crítica para asegurar la eficiente ejecución de las obras civiles y contribuir al logro de los objetivos de la Universidad. Por consiguiente, a fin de suministrar mayores niveles de confiabilidad a la planeación y ejecución de los proyectos de obra civil, se hace necesario la evaluación de los riesgos de programa en la ejecución de las obras civiles. En esta medida se propone una priorización de riesgos para la elaboración de un futuro plan de respuesta, fundamentada en un modelo de análisis cuantitativo de riesgos basado en la aplicación de la Simulación Monte Carlo.