A Cloud-Based Adaptive Dynamic Budgeting (CADB) Model: A Real-Time Cost-Updating Methodological Framework for Construction Project Budget Management in Peru

Resumen Técnico: Un Modelo de Presupuestación Dinámica Adaptativa Basado en la Nube (CADB)

Planteamiento del Problema
El sector de la construcción en el Perú, particularmente dentro de las pequeñas y medianas empresas (PYME), depende actualmente de esquemas de presupuestación estáticos que se actualizan solo periódicamente (mensual o trimestralmente). Estos métodos tradicionales no logran incorporar continuamente variables críticas en tiempo real, incluyendo las fluctuaciones de los precios de los insumos, las restricciones logísticas y las condiciones climáticas. En consecuencia, los proyectos están altamente expuestos a desviaciones presupuestarias causadas por la volatilidad en los costos de materiales, la logística regional y los eventos climáticos. Si bien la computación en la nube es reconocida globalmente como un facilitador para la digitalización de la gestión de costos, ningún marco metodológico existente formaliza explícitamente la actualización dinámica de los presupuestos de construcción utilizando fuentes de datos públicos peruanos específicos mediante fórmulas matemáticas verificables.

Metodología
Este estudio emplea un diseño documental y de modelado conceptual estructurado bajo el formato IMRaD. La investigación no involucra la recolección de datos primarios, sujetos humanos ni intervención en proyectos del mundo real; por lo tanto, excluye la validación empírica en favor de la sistematización de literatura especializada sobre computación en la nube, el Internet de las Cosas (IoT) y la gestión de costos de construcción (2016–2025).

El núcleo de la metodología es la derivación del modelo de Presupuestación Dinámica Adaptativa Basada en la Nube (CADB), el cual consta de dos componentes principales:

1. Cuatro Principios de Cálculo: El modelo formaliza cuatro ecuaciones específicas para gestionar la dinámica presupuestaria:

   • Actualización del Costo Unitario: Ajusta los costos unitarios base basándose en índices de precios de insumos (del INEI) y un factor de ajuste logístico-climático en tiempo real (derivado de datos de SENAMHI y autoridades viales).
   • Recálculo del Presupuesto Dinámico Total: Recalcula el presupuesto total para considerar variaciones en el alcance, órdenes de cambio y factores de riesgo actualizados mediante datos de progreso de obra.
   • Índice de Desviación de Costos en Tiempo Real: Establece un índice automatizado para rastrear la desviación entre los costos acumulados reales y el presupuesto planificado actualizado, activando alertas ante un umbral sugerido del 5%.
   • Actualización de Costos Indirectos: Ajusta los costos indirectos basándose en las variaciones de la duración del proyecto y los índices de precios generales del sector de la construcción.

2. Arquitectura de Nube de Cuatro Capas: El modelo propone un marco tecnológico que integra:

   • Adquisición de Datos: Agrega datos de sensores en sitio y fuentes públicas (INEI, SENAMHI, SUNAT).
   • Procesamiento en la Nube: Ejecuta las cuatro ecuaciones de cálculo y almacena el historial presupuestario.
   • Aplicación: Entrega resultados a través de tableros (dashboards) web y móviles con alertas automatizadas.
   • Integración: Se conecta con sistemas ERP existentes (por ejemplo, SAP, Primavera P6) y plataformas de rendición de cuentas de obras públicas.

Contribuciones Clave
La principal contribución de este trabajo es la propuesta y formalización del modelo CADB como un marco replicable diseñado específicamente para el contexto peruano. A diferencia de los modelos genéricos en la nube, el CADB integra explícitamente fuentes de datos públicos nacionales (INEI, SENAMHI, SUNAT) en la lógica de cálculo. El estudio proporciona una matriz comparativa cualitativa que demuestra que el modelo CADB ofrece atributos estructurales superiores en comparación con la Presupuestación Estática Tradicional (TSB) y los Métodos de Actualización Periódica (PUM), específicamente en:

• Frecuencia de Actualización: Pasando de actualizaciones únicas o periódicas a actualizaciones continuas y casi en tiempo real.
• Trazabilidad: Cambiando del rastreo de desviaciones manual y ex-post a una trazabilidad automática impulsada por alertas.
• Adaptabilidad: Aumentando la adaptabilidad a los cambios de alcance de baja/media a alta.
• Auditabilidad: Proporcionando un historial documental completo basado en la nube frente a registros limitados o parciales.

Resultados
Como estudio conceptual, los resultados se presentan como un marco sistematizado y una evaluación cualitativa en lugar de evidencia estadística inferencial.

• Análisis Comparativo: La matriz cualitativa confirma que el modelo CADB aborda las limitaciones estructurales de las prácticas peruanas actuales, particularmente en lo que respecta a la integración de fuentes de datos heterogéneas y la velocidad de respuesta ante desviaciones.
• Escenario Ilustrativo: Un escenario didáctico que involucra un proyecto hipotético de vivienda social en la sierra peruana demuestra la aplicación de la fórmula de actualización de costo unitario. En este escenario, un costo base de concreto de PEN 380/m³ se recalcula a aproximadamente PEN 426.9/m³ en cuestión de minutos, contabilizando un incremento del 8% en el índice de precios y un factor logístico-climático del 4%. Esto ilustra la capacidad del modelo para anticipar los efectos presupuestarios antes de que se acumulen en desviaciones significativas.

Significancia y Limitaciones
El artículo posiciona al modelo CADB como una "base replicable" para la digitalización de la gestión de costos en el Perú, más que como una solución empírica concluyente. Su significancia radica en ofrecer una estructura metodológica técnicamente verificable que los investigadores y gestores de proyectos pueden operacionalizar y posteriormente testear.

Los autores reconocen explícitamente la principal limitación del estudio: la ausencia de una validación empírica longitudinal con datos primarios de obra. Las fórmulas y la arquitectura propuestas aún no han sido probadas contra datos de proyectos del mundo real. Por consiguiente, el artículo concluye recomendando investigaciones futuras para implementar el modelo en proyectos piloto bajo un diseño cuasi-experimental para cuantificar su desempeño en relación con los métodos tradicionales. El estudio sostiene que las barreras actuales para la adopción en el sector de las PYME peruanas son probablemente de carácter organizacional y de capacitación, más que puramente tecnológicas, alineándose con hallazgos internacionales más amplios.