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Introducción
Desde finales de los años sesenta, tanto académicos como practicantes de la gestión de proyectos se han interesado en descubrir qué define el fracaso o el éxito de los proyectos (Avots, 1969), lo cual ha generado abundante literatura sobre los factores críticos de éxito (Aldrich, 1986; Ayat et al., 2021; Berssaneti y Carvalho, 2015; Correia y Martens, 2023; de Carvalho et al., 2015; Hughes et al., 2020; Ika, 2009; Ika y Pinto, 2023; Iriarte y Bayona, 2020; Khatatbeh, 2023; Lamprou y Vagiona, 2022; Leung et al., 2023; Pinto, 1990; Pinto y Covin, 1989; Pinto y Prescott, 1988, 1990; Pinto y Slevin, 1987; Sanchez et al., 2017; Sinesilassie et al., 2019; Slevin y Pinto, 1987; Williams, 2016; Yasin et al., 2009), y los criterios de éxito del proyecto (Albert et al., 2017; Amies et al., 2023; Ika, 2009; Ika y Pinto, 2022; Jitpaiboon et al., 2019; Lamprou y Vagiona, 2022; Pinto y Prescott, 1990; Pinto y Slevin, 1988; Pollack et al., 2018; Shenhar y Holzmann, 2017; Thomas y Fernández, 2008; Varajão et al., 2022).
De acuerdo con Müller y Turner (2010a, 2010b), los factores críticos de éxito pueden ser manipulados para incrementar la probabilidad de logro del proyecto, mientras que los criterios de éxito son las mediciones bajo las cuales el desempeño del proyecto es evaluado. Slevin y Pinto (1986) interesados en proponer una herramienta de diagnóstico para los gestores de proyectos, concibieron un marco de implementación de proyectos caracterizado por contemplar aspectos humanos y gerenciales de la gestión de proyectos exitosa, el Perfil de Implementación del Proyecto (PIP), el cual está fundamentado en diez factores críticos de éxito: Misión del proyecto (M), Apoyo de la alta gerencia (AG), Cronograma/plan del proyecto (PL), Consulta al cliente (CC), Personal (PE), Actividades técnicas (AT), Aceptación del cliente (AC), Seguimiento y retroalimentación (SR), Comunicación (CO), y Resolución de Problemas (RP). En su evaluación como instrumento de diagnóstico obtuvo valores altos de consistencia interna de sus factores, entre .76 y .92. Además, Pinto (1986) encontró que los diez factores aportan positiva y significativamente al éxito de los proyectos.
Más adelante, Pinto y Slevin (1988a, 1988b) incorporaron al PIP un constructo para medir en forma paralela el éxito de la implementación del proyecto y el de su resultado (desempeño- D), a partir de 12 ítems (criterios de éxito) distribuidos en dos categorías: Proyecto (el proyecto cumple con el tiempo y presupuesto, y se desempeña de la forma esperada) y cliente (el uso del proyecto por el cliente, su satisfacción con el resultado, y el impacto percibido del proyecto en la efectividad organizacional).
Por causa de su versatilidad, el PIP ha sido utilizado para evaluar proyectos de investigación y desarrollo (Pinto y Slevin, 1989), construcción (Pinto y Mantel, 1990), tecnología e información (Chu y Bannister, 1992; Mughal et al., 2019; Padilla et al., 2021; Rosacker y Olson, 2008), no gubernamentales (Rusare y Jay, 2015), y de cuidados de la salud (Nishimwe y McHunu, 2021). Sin embargo, solo dos estudios han presentado análisis de fiabilidad del instrumento: Pinto y Prescott (1990) a partir de la evaluación de 408 proyectos de empresas norteamericanas, obtuvieron indicadores de confiabilidad Alpha de Cronbach entre .79 y .90 para los factores críticos de éxito y, .87 para la escala de éxito del proyecto; y la investigación de Padilla et al. (2021) que reportó índices de consistencia interna entre .77 y .91 para la medición de los factores críticos de éxito de poco más de 200 proyectos realizados en Ecuador y Perú.
En las investigaciones realizadas en Ruanda (Nishimwe y McHunu, 2021), Pakistán (Mughal et al., 2019), Sudáfrica, Nigeria y Camerún (Rusare y Jay, 2015), y Hong Kong (Chu y Bannister, 1992) no se llevó a cabo un procedimiento de adaptación y validación del PIP al contexto, sino que el instrumento, ya sea en su totalidad o parcialmente, fue utilizado sin modificaciones, por lo cual los autores mencionan este hecho como una limitación en sus estudios. Por lo contrario, Padilla et al. (2021) aplicaron el instrumento PIP, una vez que hicieron la validación de contenido mediante una prueba piloto con directores de proyectos de tecnológicos originarios de Perú y Ecuador, modificando la redacción de las preguntas para que sean más comprensibles. Un proceso similar fue aplicado por Rosacker y Olson (2008) para validar el instrumento en el contexto de un proyecto de tecnología e información del sector gubernamental norteamericano.
La revisión de literatura realizada evidencia que a excepción del estudio de Padilla et al. (2021), el instrumento PIP a pesar de su versatilidad demostrada, no ha sido utilizado para evaluar los factores críticos de éxito en la gestión de proyectos ni los criterios de éxito del proyecto en países de Latinoamérica. En consecuencia, es relevante contar con un instrumento adaptado al contexto latinoamericano y con un proceso de validación completo, para facilitar el levantamiento de información de los involucrados en la gestión de proyectos y de sus proyectos, y así evaluar sus factores críticos de éxito y desempeño para identificar fortalezas y oportunidades de mejora, en pro de aportar positivamente con la madurez de las organizaciones en la gestión de proyectos. En consecuencia, esta investigación tiene por objeto adaptar y validar el instrumento denominado Perfil de Implementación del Proyecto (PIP) para proyectos realizados en países hispanoparlantes de América Latina.
Materiales y método
Participantes
En este estudio participaron voluntariamente 420 profesionales vinculados con la gestión de proyectos, ya sea en el rol de líder o miembro de equipo, quienes fueron contactados entre mediados de julio de 2022 y fines de enero de 2023, mediante el departamento de membresía de los capítulos de PMI Latinoamérica, los grupos latinoamericanos de temáticas asociadas a Gestión de Proyectos en LinkedIn, y direcciones académicas de postgrados en Gestión de Proyectos de la región, con el propósito de contar con una muestra representativa del contexto de interés de este estudio. Si bien la mayoría son ecuatorianos, un 22 % es originario de otros países de Latinoamérica: Argentina (9 %), Perú (10.2 %), Colombia (0.2 %), Chile (0.2 %), México (2%), Paraguay (0.2 %), y Uruguay (0.2 %). El 35 % es de sexo femenino, 67 % tiene entre 30 y 50 años, 95 % registra estudios universitarios; y de estos, 45 % tiene maestría; el 24 % posee una certificación internacional en gestión de proyectos.
Respecto a los proyectos evaluados, el 59 % fueron realizados para empresas grandes, generaron productos y servicios diversos: Tecnológicos (24 %), de construcción (21 %), industriales (13 %), comerciales (10 %), de servicios públicos (8 %), de consultoría (6 %), educativos (6 %), de salud (4 %), e investigación y desarrollo (4%). En la tabla 1 se presenta la tipificación de los proyectos analizados, de acuerdo con su duración y presupuesto, considerando los criterios de Burgan y Burgan (2014), utilizados en otras investigaciones (Ishfaq et al., 2022; Ng et al., 2022; Wangsa et al., 2022).
Instrumento y procedimiento
Para este estudio se utilizó el instrumento denominado Perfil de Implementación del Proyecto (Project Implementation Profile - PIP), que está conformado por 62 ítems, 50 miden los factores críticos de éxito (cinco por cada uno de los diez factores descritos en la tabla 2) y 12 los criterios de éxito del proyecto. Todos los ítems son evaluados con una escala Likert de siete puntos (muy en desacuerdo (1) hasta muy de acuerdo (7)). El instrumento fue solicitado a uno de sus autores, Jeffrey Pinto, quien remitió la versión completa en su idioma original, inglés. Por lo tanto, se aplicó el procedimiento de traducción y re-traducción para adaptarlo a la población hispanoparlante de Latinoamérica (Tilburg y Hambleton, 1996). Una traductora certificada en español e inglés realizó la traducción al español del PIP original.
Posteriormente, se organizaron dos grupos focales: uno con siete expertos profesionales y académicos en gestión de proyectos (jueces expertos); y, el segundo con cuatro gestores de proyectos y postgradistas en gestión de proyectos (público objetivo), a quienes se les solicitó que leyeran los ítems del instrumento traducido y señalaran si su redacción era clara y lógica. Como resultado de esta etapa de validación de contenido, dos ítems fueron eliminados (uno del factor misión y uno del constructo desempeño) y se agregó un ítem al factor seguimiento y retroalimentación, quedando un total de 61 ítems. El instrumento PIP revisado fue traducido al inglés por otra traductora certificada en español e inglés. Un experto en ambos idiomas y en la temática de gestión de proyectos comparó ambas versiones para asegurarse de que exista equivalencia semántica, previo a remitir el instrumento revisado en idioma inglés al autor, quien confirmó que este podía ser utilizado en esta investigación.
Entre julio de 2022 y enero de 2023, el instrumento fue distribuido mediante la herramienta Question Pro, a los integrantes de los capítulos del Project Management Institute-PMI Latinoamérica, profesionales registrados en LinkedIn, y postgradistas en gestión de proyectos. Un total de 420 personas completaron el cuestionario, registrándose una tasa de respuesta de 65 %. El tiempo promedio de llenado del instrumento fue de 13 minutos. Para la codificación de los datos y el análisis factorial exploratorio se utilizó el SPSS 29.0, y para el análisis confirmatorio el Smart PLS 4 (Ringle et al., 2022).
Resultados y discusión
Análisis Factorial Exploratorio
Los estadísticos descriptivos y la prueba de Kolmogorov-Smirnov determinaron que todos los ítems del PIP no tenían una distribución normal. En consecuencia, con la finalidad de examinar la validez de los constructos (Thompson, 2004), se utilizó el método de mínimos cuadrados no ponderados para el análisis factorial exploratorio (Watkins, 2021).
De los 50 ítems, siete (dos del factor Misión, dos del factor Personal, y tres del factor Cronograma/Plan) fueron eliminados por presentar comunalidades inferiores a .5 (Hair et al., 2018). Mientras que 19 ítems (uno del factor Misión, uno del factor Cronograma/Plan, dos del factor Personal, dos del factor Actividades Técnicas, dos del factor Aceptación del Cliente, uno del factor Seguimiento y Retroalimentación, todos los de los factores Comunicación y Resolución de Problemas) fueron eliminados por presentar cargas superiores a .4 en dos o más factores al mismo tiempo (Hair et al., 2018).
La matriz de factores con rotación Varimax de los factores críticos de éxito, dio como resultado la extracción de cuatro factores que explican el 66.98 % de la varianza total. La fiabilidad de escala de los factores fue medida a través de Alfa de Cronbach (Cronbach, 1951): Comunicación con el cliente (a = .931), seguimiento y planeación (a = .933), alta gerencia (a = .914), y capacidades técnicas (a = .876), y para la escala global (a = .962), mostrando excelentes resultados. Las comunalidades fluctuaron entre .521 y .900, cumpliendo con la recomendación de que sean superiores a .5, lo que significa que la varianza común es la de mayor representatividad en la varianza total. Todos los ítems tuvieron cargas factoriales mayores que .4 corroborándose la pertinencia del ítem al factor (Hair et al., 2018). El índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) fue .962 y el resultado del test de Bartlett fue estadísticamente significativo, lo que evidencia que se cumple con la adecuación muestral para este análisis (ver tabla 3).
Tabla 3 Análisis factorial exploratorio del PIP (factores críticos de éxito). Matriz de factor rotado
Nota. Método de extracción: Mínimos cuadrados no ponderados. Método de rotación: Varimax con normalización Kaiser. La rotación ha convergido en tres iteraciones. Kaiser Meyer Olkin (KMO) = .962; Test de esfericidad de Bartlett (8107.55, p < .0001).
La matriz de factores con rotación Varimax del desempeño, dio como resultado la extracción de dos factores que explican el 71.87 % de la varianza total. Tanto para la escala global como para los factores Cliente y Proyecto se obtuvieron índices de fiabilidad elevados, lo cual es positivo para el estudio: a = .871, a = .915, y a = .802, respectivamente. Las comunalidades fluctuaron entre .585 y .805 cumpliendo con la recomendación de que sean superiores a .5, lo que significa que la varianza común es la de mayor representatividad en la varianza total. Todos los ítems tuvieron cargas factoriales mayores que .4, confirmándose la pertinencia del ítem al factor. De los 11 ítems, cinco ítems (uno del factor Proyecto y cuatro del factor Cliente) fueron eliminados por presentar cargas superiores a .4 en dos o más factores al mismo tiempo (Hair et al., 2018). El índice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) fue .852 y el resultado del test de Bartlett fue estadísticamente significativo, lo que evidencia que se cumple con la adecuación muestral para este análisis (ver tabla 4).
Al término de esta etapa se ha obtenido un PIP adaptado conformado por 30 ítems: 24 miden los factores críticos de éxito, y seis el desempeño del proyecto. En comparación con el PIP original se evidenció una reducción de 32 ítems y, el ajuste de diez a cuatro factores críticos de éxito. Las escalas de factores y desempeño explican el 67% y 72 % de la varianza total y, registran un a de .962 y .871, respectivamente. La consistencia interna de las escalas adaptadas presentan mejores resultados que los publicados por Pinto y Prescott (1990) y Padilla et al. (2021).
Análisis Factorial Confirmatorio
Pinto (1986) encontró que los diez factores críticos de éxito aportaban positiva y significativamente al desempeño de los proyectos (éxito). Dado que terminado el análisis factorial exploratorio, los diez factores se convirtieron en cuatro: comunicación con el cliente, seguimiento y planeación, alta gerencia y capacidades técnicas, se propone realizar el análisis de confiabilidad, validez convergente y discriminante del modelo presentado en la figura 1.
Si bien la tabla 5 muestra que en su totalidad los constructos latentes presentan un Alfa de Cronbach y una fiabilidad compuesta superior a .7 (Bagozzi et al., 1998; Hair Jr. et al., 2021), dos ítems (CC5 y D1) no registran cargas factoriales iguales o superiores a .7 (Hair Jr. et al., 2021; Hulland, 1999), por lo tanto estos ítems deben ser eliminados ya que no aportan a la consistencia interna. Respecto a la validez convergente, esta existe cuando cada grupo de ítems converge para medir un mismo constructo (Anderson y Gerbing, 1988), esta se confirma para todas las subescalas ya que cuentan con una varianza media extraída (AVE) superior a .5. Se establece la existencia de validez discriminante (ver tabla 6), dado que la AVE de cada constructo es superior a sus correlaciones con otras variables latentes, es decir que cada escala de medición representa una dimensión de forma separada, y ningún ítem contribuye al mismo tiempo a más de una dimensión (Fornell y Larcker, 1981).
Modelo corregido: validez convergente y discriminante
En la tabla 7, una vez eliminados los ítems CC5 y D1, se observa que las subescalas finales cumplen exitosamente con las pruebas de confiabilidad de consistencia interna, ya que presentan un Alfa de Cronbach y una fiabilidad compuesta superior a .7 (Bagozzi et al., 1998; Hair Jr. et al., 2021), y cargas factoriales iguales o superiores a .7 (Hair Jr. et al., 2021; Hulland, 1999). Respecto a la validez convergente, esta se confirma para todas las subescalas con una AVE superior a .5 (Bagozzi et al., 1998; Hair Jr. et al., 2021). El modelo corregido cumple con la validez discriminante bajo el criterio de Fornell y Larcker (1981) (ver tabla 8). En la tabla 9 se presenta el contraste de los modelos, apreciándose la mejora de los índices de bondad de ajuste absoluto e incremental (SRMR < .05; NFI más cercano a 1) y del poder predictivo del modelo reespecificado al disminuir el índice BIC que es mucho más riguroso que el criterio Akaike (Bentler y Bonett, 1980; Hair Jr. et al., 2021; Hu y Bentler, 1999).
Tabla 9 Índices de ajuste de los modelos contrastados
Nota. SRMR=Standardized Root Mean Square Residual; NFI= Normed Fit Index; BIC= Bayesian Information Criterion.
Al término de esta etapa se logra un PIP adaptado final conformado por 28 ítems: 23 miden los factores críticos de éxito, y cinco el desempeño del proyecto (ver tabla 10). En comparación con el PIP original se evidenció una reducción de 34 ítems y, se mantiene el ajuste de diez a cuatro factores críticos de éxito: comunicación con el cliente, seguimiento y planeación, alta gerencia, y capacidades técnicas. Las escalas de factores y desempeño registran una AVE superior a .61, la fiabilidad compuesta de los factores está comprendida entre .878 y .936, y la del desempeño es .893. La consistencia interna de las escalas adaptadas finales presentan mejores resultados que los publicados por Pinto y Prescott (1990) y Padilla et al. (2021). Además, del hecho de que el instrumento adaptado cuente con adecuados índices de consistencia y validez, se destaca que sea más corto, lo cual da lugar a algunas ventajas para las investigaciones en las cuales sea utilizado, tales como: aumento de la tasa de respuesta, mejora de la calidad de las respuestas considerando que se necesita menos tiempo para diligenciarlo, facilidad de diseño del instrumento y recolección de datos mediante plataformas en línea o aplicaciones móviles; desde el punto de vista del investigador se agiliza el análisis de datos y se requieren menos recursos humanos y financieros.
Khan et al. (2013) señalan que no hay un modelo universal de factores de éxito que pueda ser usado en todos los proyectos, y esto conlleva a que existan diversas propuestas de factores en respuesta a variables contextuales y/o tipificadoras de estos. Cabe destacar que los factores críticos de éxito del instrumento reespecificado se encuentran entre los más citados en la literatura (Khan et al., 2013; Pereira et al., 2022). Una situación similar se presenta con los criterios de éxito del proyecto, ya que no hay consenso respecto a cómo medir si un proyecto es exitoso, lo que provoca la existencia de muchos criterios (Albert et al., 2017), cuya variación responde, asimismo que con los factores, a variables contextuales y/o de tipificación (Khan et al., 2013; Müller y Jugdev, 2012; Müller y Turner, 2007). Los criterios considerados en el constructo Desempeño del instrumento reespecificado están presentes en el análisis de literatura contemporánea realizada por Castro et al. (2019).
Por lo tanto, partiendo del instrumento diseñado por los autores seminales, Pinto, Slevin y Prescott, este estudio contribuye con un instrumento adaptado y con validación completa, principalmente para el contexto ecuatoriano, debido a que la participación de profesionales de otros países de la región no supera al 25 % de la muestra. Este facilitará que los gestores y demás involucrados puedan evaluar los factores críticos de éxito y los criterios de éxito, ya que ambos son necesarios para puedan alcanzar los objetivos de sus proyectos (Castro et al., 2019).
Conclusiones
Esta investigación ha dado como resultado un PIP adaptado más corto que el instrumento original. Este instrumento reespecificado habilita su uso en idioma español y cuenta con muy buenos índices de consistencia, validez, y bondad de ajuste, lo cual contribuye al campo académico al facilitar el levantamiento de datos sobre los factores críticos y criterios de éxito de los proyectos, particularmente en el contexto ecuatoriano, considerando que en la muestra de estudio este país representó aproximadamente el 80 %. Como futuras investigaciones se sugiere evaluar el modelo estructural, para confirmar si los cuatro factores críticos de éxito resultantes impactan de forma positiva y significativa en el desempeño de los proyectos, emplear técnicas de análisis multigrupo para hacer estudios comparativos por variables categóricas como rol en el proyecto, tamaño de la organización beneficiaria del proyecto, tamaño del proyecto, enfoque de desarrollo, entre otras, lo cual incrementará la presencia de publicaciones ecuatorianas de alto impacto en el área de Gestión de Proyectos. Además, se puede replicar esta investigación en otros países de la región para así contar con muestras representativas que permitan obtener un instrumento generalizable al contexto latinoamericano.
En cuanto a las implicaciones prácticas, los profesionales que se dedican a la gestión de proyectos pueden hacer uso de este instrumento para evaluar los factores críticos y criterios de éxito de sus proyectos en menor tiempo y con menos recursos, para identificar en qué aspectos están haciendo bien las cosas, y en cuáles deben tomar acciones correctivas y registrar lecciones aprendidas, para que los proyectos sean exitosos. Los proyectos son los que facilitan a las organizaciones crear o adaptarse a los cambios del entorno, y ello deriva en que la gestión de proyectos se convierta en un factor relevante en el logro de los objetivos organizacionales (Sepúlveda-Rivillas et al., 2022) y en una fuente de ventaja competitiva sostenible (Mathur et al., 2014).
Entre las limitaciones del estudio están el hecho de que aproximadamente el 80 % de la muestra proviene de Ecuador, y que no hubo representatividad de proyectos con enfoque de desarrollo ágil, por lo tanto, el instrumento obtenido puede ser aplicado para evaluar preferentemente proyectos ecuatorianos con enfoque de desarrollo predictivo o híbrido. Otra limitación a considerar es el sesgo por varianza del método común, dado que los datos de todas las variables analizadas fueron recopilados de la misma fuente, por lo que se siguieron las remediaciones procedimentales de Podsakoff et al. (2003) como la construcción cuidadosa de los ítems, y la solicitud de lectura y posterior aceptación del consentimiento informado al participante previo al llenado en el cuestionario, donde se le garantiza el anonimato y se lo exhorta a responder con objetividad y honestidad para minimizar respuestas socialmente deseables.
