MODELO DE GESTION DE RIESGOS BASADO EN TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA LA TOMA DE DECISIONES EMPRESARIALES

“REDES NEURONALES PARA LA OPTIMIZACIÓN DE LA GESTIÓN DEL RIESGO EMPRESARIAL”1

Reiner Solís Villanueva

Resumen

Tanto en el Perú como en cualquier parte del mundo, en los próximos años, establecer un modelo de gestión de riesgos integrado para una empresa mediana o pequeña, se convertirá en una práctica conveniente que permitirá una adecuada toma de decisiones en la búsqueda del logrode los objetivos de la empresa y el sostenimiento de la misma.

El presente artículo propone un modelo que contribuye a mejorar los modelos de gestión de riesgos en las empresas del sector construcción, proporcionando un mecanismo para revisar sus resultados de calificación del riesgo de un proyecto, mediante la creación y empleo de una base de datos con indicadores históricos. Se propone eldiseño de indicadores históricos para medir el impacto de los factores de riesgos sobre los objetivos de un proyecto de infraestructura, bajo un esquema de rentabilidad, comparando los datos históricos con los riesgos identificados en el negocio, usando para tal fin las redes neuronales artificiales como herramienta de análisis. En el presente documento se revisan las características comunes delas redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en la optimización del riesgo empresarial en el sector construcción, que son las empresas que en los últimos años han tenido un crecimiento acelerado.


Palabra clave: Gestión del riesgo, redes neuronales artificiales, esquema de rentabilidad.


1. Introducción
El riesgo es la probabilidad de tener éxito ofracaso, cuando se toma la decisión de llevar a cabo un proyecto (Del Carpio Gallegos, Javier y Roberto Eyzaguirre Tejada, 2007), por tal motivo se hace necesario realizar una evaluación del riesgo que se está asumiendo, y evaluarlo, escogiendo una métrica adecuada. Sin embargo el riesgo no solo hay que evaluarlo por la probabilidad de éxito o fracaso del proyecto sino también por la importanciade la meta que se quiere llegar.
Una debilidad de las prácticas existentes en los procesos de gestión del riesgo es la incapacidad para comparar los riesgos identificados 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 losindicadores 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, utilizando como herramienta de análisis las redes neuronales artificiales, siguiendo el modelo de validación de eficiencia adoptado porCantone Giovanni, Sarciá Salvatore y Victor R. Basili Basili Victor (2007). Se realiza una aplicación práctica tomando como caso un grupo de empresas del sector construcción. En este artículo se proporciona una visión general de los elementos del riesgo; asimismo, se revisan las características comunes de las redes neuronales artificiales y se analiza la viabilidad de su aplicación en lasorganizaciones empresariales del sector construcción, que son las que en los últimos años han tenido un crecimiento acelerado.

2. Fundamentos teóricos
2.1 Proceso de gestión del riesgo
La gestión del riesgo empresarial como herramienta estratégica para la toma de decisiones empresariales es un sistema que busca siempre disminuir la incertidumbre y lograr un estado de predicción constante, mantiene unarelación sinérgica y recursiva en forma integral con la toma de decisiones empresariales y con la gestión integral de todos los procesos de la empresa, procurando la sostenibilidad de la misma.
El propósito de la gestión del riesgo es proveer información para la toma de decisiones empresariales reduciendo la incertidumbre y los efectos negativos del riesgo. Es un proceso continuo cuyo...