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Evaluación cuantitativa de la incertidumbre del índice de definición de proyectos de viviendas de interés social mediante redes bayesianas

Resumen

Los proyectos de vivienda de interés social (VIS) son una iniciativa estratégica en Colombia, impulsada por el Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio para mitigar el déficit habitacional, Los proyectos de vivienda de interés social (VIS) son una iniciativa estratégica en Colombia, impulsada por el Ministerio de Vivienda, Ciudad y Territorio para mitigar el déficit habitacional, como se contempla en la Ley 1537 de 2012. A pesar de su importancia social, los desarrolladores de estos proyectos enfrentan desafíos significativos, incluyendo baja rentabilidad, sobrecostos y retrasos, mayormente debido a ineficiencias en la planificación. Para resolver esta problemática, una investigación previa adaptó la herramienta del Índice de Definición de Proyectos al contexto colombiano, denominada IDPVIS. Sin embargo, esta herramienta tiene un enfoque determinístico que no considera la incertidumbre inherente a estas etapas de los proyectos. Este estudio tiene como objetivo desarrollar una red bayesiana con los elementos del IDPVIS, a través de encuestas a expertos utilizando una metodología adaptada del método Delphi y datos de 14 proyectos VIS ya finalizados. El modelo relacional se desarrolló utilizando el método de Ward de clasificación no supervisada y el método de matriz de impactos cruzados (MICMAC) de prospección de variables del cual resulto un modelo con 9 variables y 13 relaciones, mientras que el modelo paramétrico se desarrolló con el algoritmo de entrenamiento Expected-maximization, La contribución práctica de este trabajo radica en la capacidad del modelo para complementar el IDPVIS original, ofreciendo una herramienta que no solo proporciona un puntaje de referencia, sino que también integra la incertidumbre presente en el desarrollo de estos proyectos. El modelo obtuvo una precisión del 71% y resultó ser una herramienta útil para complementar el IDPVIS original en la toma de decisiones en las etapas tempranas, proporcionando información estadística adicional que considera la incertidumbre presente en el desarrollo de estos proyectos.