Riesgo de requisitos y rendimiento del proyecto: El papel moderador de la superposición de propuestas

por Xin Gao, Lawrence Haynes, Franz W. Kellermanns 

Abstract

El proceso de Solicitud de Propuestas (RFP, por sus siglas en inglés), ampliamente utilizado por la industria y todos los niveles de gobierno para la adquisición de productos y servicios, se genera independientemente de la posterior ejecución del proyecto. Este artículo examina el impacto del riesgo de los requisitos del proyecto RFP en el desempeño del proyecto. Además, utilizando la teoría de Sistemas de Memoria Transaccional (TMS, por sus siglas en inglés), identificamos la «solapamiento de propuestas» entre el equipo de RFP y el equipo de ejecución final del proyecto como un factor clave que modera esta relación. Los resultados respaldan nuestras hipótesis de que el solapamiento de propuestas mitiga el impacto del riesgo de los requisitos en el desempeño del proyecto. Analizamos las implicaciones para la gestión de proyectos y desarrollamos futuras líneas de investigación.

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Figura 1. Proceso de adquisición de RFP.Para generar una respuesta a la solicitud de propuestas (RFP), el vendedor conforma un equipo de desarrollo de propuestas. Una vez que el comprador aprueba la propuesta presentada (con o sin modificaciones), el equipo de proyecto del vendedor ejecuta el proyecto final. Este equipo puede estar integrado por miembros del equipo de desarrollo de propuestas o no tener integrantes de ningún equipo. Como se muestra en 

la figura 2 , proponemos que el efecto principal en el desempeño del proyecto se ve moderado por la superposición de proyectos.

Hipótesis

Riesgo y rendimiento del proyecto

En el ámbito de la gestión de proyectos, pocos temas se discuten con tanta frecuencia y, sin embargo, existe tan poco consenso sobre el concepto de éxito del proyecto (Pinto y Slevin, 1988, p. 67 ), cuya definición precisa aún no se ha alcanzado (De Bakker et al., 2010; Dvir et al., 2003).

Históricamente, la literatura se ha centrado en medidas específicas de tiempo, costo y calidad, el «triángulo de hierro» (Atkinson, 1999 ), considerado como criterio tradicional de éxito del proyecto (Aloini et al., 2007; Atkinson, 1999 ). Por lo general, el objetivo del director de proyecto es finalizar el proyecto dentro del presupuesto, cumplir con el cronograma y alcanzar los objetivos de rendimiento del producto (Dvir et al., 2003 ). Por ejemplo, según el Reglamento Federal de Adquisiciones (FAR, por sus siglas en inglés), es responsabilidad de la agencia emisora ​​garantizar que el gobierno reciba lo que pagó en términos de costo, plazo y calidad.

La pérdida de control de cualquiera de estas restricciones supone una amenaza para el éxito del proyecto (Chen et al., 2009).

Si bien una buena propuesta es persuasiva, precisa y completa, la mayoría no reúne estas cualidades (Sant, 2012). Se han utilizado diversas definiciones de éxito de proyecto, además de los criterios tradicionales (Bakker et al., 2010; DeLone y McLean, 1992, 2003; Savolainen et al., 2012; Zhang et al., 2018).

Un proyecto puede considerarse exitoso si cumple con las restricciones tradicionales, pero no necesariamente con los requisitos de los usuarios, clientes u otras partes interesadas (Baker et al., 1997). Por lo tanto, una definición integral de éxito de proyecto debe reflejar los diferentes intereses y perspectivas de todas las partes interesadas, lo que da lugar a una definición multidimensional (Dvir et al., 2003; Pinto y Mantel, 1990).

Wallace y Keil (2004) utilizaron dos constructos adaptados de  Rai y Al-Hindi (2000) y  Nidumolu (1996) para medir el desempeño del proyecto: el desempeño del producto y el desempeño del proceso (Wallace y Keil, 2004). Debido a la posible heterogeneidad de los participantes, nuestro estudio se centra en la medida del desempeño del proceso, que evalúa si el equipo de proyecto entregó el proyecto dentro del plazo y el presupuesto estimados (Nidumolu, 1996; Rai y Al-Hindi, 2000 ). Sin embargo, en la sección post hoc de este artículo, también presentamos una evaluación del desempeño del producto (Wallace y Keil, 2004 ).En el camino hacia la finalización de un proyecto, su ejecución está sujeta a riesgos impredecibles; entre ellos, el riesgo de requisitos se considera particularmente importante (Boehm, 1991 ).

El éxito de una solicitud de propuestas (RFP) depende no solo de sus propios esfuerzos, sino también de los riesgos de requisitos derivados de las interacciones con las partes interesadas (por ejemplo, malentendidos, cambios de intenciones o asimetría de la información) (por ejemplo, Tabassum et al., 2024; Chu et al., 2022 ). El riesgo de requisitos se define por tres factores: (1) falta de requisitos definidos: a medida que cambian las necesidades de los usuarios, los requisitos también cambian, lo que provoca retrasos; (2) mala interpretación de los requisitos: no definirlos con precisión o no comprender el esfuerzo, las habilidades y la tecnología necesarios para completar el proyecto; y (3) temas nuevos o desconocidos tanto para usuarios como para desarrolladores: la falta de conocimiento del dominio conduce a una definición deficiente de los requisitos (Wallace & Keil, 2004 ).

Numerosos estudios que han examinado la relación entre riesgo y desempeño (Han y Huang, 2007; Jiang y Klein, 2000; Keil et al., 2013; Liu, 2016; Liu y Wang, 2014; Nidumolu, 1995, 1996; Wallace et al., 2004a; Zhang et al., 2018 ) demuestran que, para que un proyecto alcance sus objetivos, es fundamental identificar y gestionar sus factores de riesgo. Por lo tanto, la identificación y gestión de los factores de riesgo desempeñan un papel crucial en el éxito y el desempeño del proyecto (Menezes et al., 2019 ). En un metaanálisis de los factores de éxito de los proyectos, los requisitos fueron el factor de riesgo más citado (Bakker et al., 2010) y se ha demostrado que tienen una relación negativa con el rendimiento del proyecto (Nidumolu, 1995, 1996; Keil et al., 2013 ). Por consiguiente, proponemos este efecto principal como nuestra hipótesis de referencia.

Figura 1. Proceso de adquisición de RFP.Para generar una respuesta a la solicitud de propuestas (RFP), el vendedor conforma un equipo de desarrollo de propuestas. Una vez que el comprador aprueba la propuesta presentada (con o sin modificaciones), el equipo de proyecto del vendedor ejecuta el proyecto final. Este equipo puede estar integrado por miembros del equipo de desarrollo de propuestas o no tener integrantes de ningún equipo. Como se muestra en 

la figura 2, proponemos que el efecto principal en el desempeño del proyecto se ve moderado por la superposición de proyectos.

Hipótesis 1

El riesgo asociado a los requisitos tendrá una relación negativa con el rendimiento del proyecto.

Moderación: superposición de propuestas

Al analizar las ventajas de la superposición de propuestas, recurrimos a la Memoria Transaccional (MT), un sistema de interdependencia cognitiva concebido por Wegner (1987) , quien observó que los miembros de grupos con larga trayectoria tendían a depender unos de otros para obtener, procesar y comunicar información de diferentes dominios del conocimiento (Brandon y Hollingshead, 2004 ). La memoria transaccional existe entre los miembros de un equipo de proyecto como función de sus memorias individuales (Lewis, 2003 ; Hsu et al., 2012 ; Carmeli et al., 2021 ). Según la MT, las personas interdependientes pueden identificar, localizar y aprovechar la experiencia de otros para complementar su propio conocimiento, mitigando así la redundancia de conocimiento, expandiendo la inteligencia colectiva diferenciada y utilizando este conocimiento para formular soluciones integradas a los problemas (Lewis, 2003 ; Wegner, 1987 ; Moh’d et al., 2021 ).

El TMS se basa en el conocimiento de cada miembro sobre “quién sabe qué” y “quién hace qué”, así como en los métodos para aprender, recordar y comunicar esta información (Argote & Ren, 2012 ; Lewis, 2003 ; Wegner, 1987 ; Wegner et al., 1985 ).

Los equipos con un sistema de gestión del trabajo (SGT) más desarrollado tienden a tener un mejor desempeño que aquellos con un SGT menos desarrollado (Lewis & Herndon, 2011 ; Jarvenpaa & Keating, 2011 ). El SGT facilita y agiliza el acceso al conocimiento especializado, lo que permite aplicar una mayor experiencia a las tareas del proyecto. Diversas investigaciones han demostrado que el SGT influye de manera significativa y positiva en el desempeño de las tareas y facilita el uso de la experiencia y el aprendizaje (Akgün et al., 2005 ; DeChurch & Mesmer-Magnus, 2010 ; Hollingshead, 1998a , 1998b ; Wang et al., 2018 ).

Los estudios también han demostrado que los sistemas de gestión del trabajo (TMS, por sus siglas en inglés) pueden ayudar a los equipos organizacionales a desempeñarse bien y ofrecer beneficios en diversos contextos (Lewis, 2003 , 2004 ; Lewis et al., 2007 ). Por ejemplo, al agilizarse la búsqueda de información, los miembros pueden aplicar el conocimiento con mayor rapidez y adaptarse mejor a los riesgos del proyecto (Lynn et al., 2000 ). Es menos probable que se olvide o se pase por alto información importante para las tareas, ya que se puede asignar eficazmente a los miembros del equipo adecuados. Contar con la experiencia de los compañeros en áreas específicas amplía el conocimiento disponible para el equipo, lo que a su vez mejora el rendimiento general (Bachrach et al., 2019 ; Lee et al., 2014 ; Lewis & Herndon, 2011 ). Los TMS permiten a los miembros del equipo anticipar las acciones de los demás y aprovechar al máximo la experiencia esencial para el desempeño del equipo (DeChurch & Mesmer-Magnus, 2010 ).

La teoría del Sistema de Gestión del Equipo (SGE) se basa en la premisa de que las personas en relaciones estrechas logran tareas colectivas dividiendo la esponsabilidad de aprender, recordar y comunicar información diferente pero complementaria (Wegner, 1987; Wegner et al., 1985 ). Los miembros del equipo dependen unos de otros para ser responsables de conocimientos específicos, de modo que, colectivamente, poseen toda la información necesaria para sus tareas. Esta dependencia mutua permite a los miembros desarrollar una mayor especialización en áreas específicas, al tiempo que garantiza el acceso a la información de los demás, de manera que se pueda aplicar una mayor cantidad de conocimientos de forma eficiente a las tareas del proyecto ( 

Lewis, 2003 ). La información necesaria durante el procesamiento de tareas se puede recopilar de los miembros del equipo según corresponda, lo que aumenta la cantidad y la calidad de la información disponible para los equipos y mejora el rendimiento en tareas que requieren un uso intensivo de información (Bachrach et al., 2019 ; Moreland, 1999 ).Dado que los proyectos son multifacéticos (Akgün et al., 2004 ), la interpretación de los requisitos del comprador, tal como se especifican en la solicitud de propuestas (RFP), la realizan los miembros del equipo de propuesta según sus áreas de especialización. Por ejemplo, un especialista en diseño de software interpretaría los requisitos de software, mientras que un especialista en hardware interpretaría los requisitos de hardware; trabajando en conjunto, desarrollarán una solución competitiva para el comprador.

Cada especialista es responsable de su área de la propuesta, así como de la solución integrada. El equipo de desarrollo de la propuesta toma decisiones sobre las compensaciones entre costo, cronograma y calidad para mantener la competitividad.En investigaciones relacionadas, se han resaltado los beneficios de los sistemas de gestión del trabajo (TMS) para los equipos de desarrollo de productos (Akgün et al., 2005 ). En este contexto, no solo son importantes el acceso, el almacenamiento y la integración de la información, sino que los TMS también pueden servir como herramienta para capacitar a los nuevos miembros del equipo (Koufteros et al., 2002 ; Paul et al., 2004). Esto último reviste especial importancia, ya que cuando finaliza la fase de solicitud de propuestas (RFP), los nuevos integrantes del equipo de ejecución del proyecto pueden familiarizarse más rápidamente con el tema y se minimizan la ambigüedad y la asimetría de la información.

Los estudios han demostrado que la superposición de memoria puede facilitar el desarrollo empresarial (Wu et al., 2023 ; Giacosa et al., 2023 ). Si el equipo de desarrollo de propuestas permanece intacto durante la ejecución del proyecto, la interrupción del sistema de gestión de tareas (SGT) es mínima y el riesgo de requisitos se reduce. La continuidad de la estructura permite que el equipo sepa quién hace qué y quién es experto en su especialidad.

Sin embargo, debido a la asignación dinámica de personal a los proyectos disponibles, no hay garantía de que el equipo de desarrollo de propuestas se integre al equipo de ejecución del proyecto una vez que el comprador haya aprobado la propuesta (Lewis, 2004 ; Lewis et al., 2007 ). La pérdida de un miembro del equipo interrumpe el SGT y reduce la productividad del equipo ( Lewis et al., 2007 ), lo que aumenta el riesgo del proyecto y reduce el rendimiento, ya que la estructura del SGT del equipo final debe reconstruirse. Cuanto mayor sea la superposición de propuestas, menor será la interrupción y más fluido el proceso. En consecuencia, una estructura del SGT interrumpida aumenta el riesgo de requisitos y afecta negativamente el rendimiento del proceso, lo que lleva a la siguiente hipótesis:

Hipótesis 2

A medida que aumenta el número de miembros del equipo que trabajan tanto en el equipo de desarrollo de propuestas como en el equipo de ejecución del proyecto (solapamiento de propuestas), se reduce la relación negativa entre el riesgo de los requisitos del proyecto y el rendimiento del proceso.

Metodologías

Recopilación de datos

Para garantizar la disponibilidad de datos suficientes para el análisis, utilizamos cuatro métodos de recolección de datos. En el primer método, obtuvimos datos de encuestas mediante Qualtrics (www.qualtrics.com), una organización que no solo proporciona herramientas para encuestas, sino que también las distribuye a cambio de un costo. Las encuestas distribuidas por Qualtrics (160) estaban dirigidas exclusivamente a gerentes de proyecto. En el segundo método, encuestamos a gerentes de proyecto de una división de una empresa de alta tecnología. Enviamos tres correos electrónicos aproximadamente cada dos semanas a 255 gerentes de proyecto (se iniciaron 56 encuestas y se completaron 36). En el tercer método, contactamos a gerentes de proyecto, tanto en activo como jubilados, que formaban parte de la red del autor (se iniciaron 18 encuestas y se completaron 12).En el cuarto método, utilizamos 149 capítulos locales del Project Management Institute (PMI) en Estados Unidos. Se contactó por correo electrónico a la junta directiva de 27 capítulos locales y se les envió una carta de seguimiento para solicitar la distribución de la encuesta entre sus miembros (seis capítulos respondieron; otros capítulos podrían haber distribuido la encuesta sin notificar al autor). Para distribuir la encuesta, se envió un correo electrónico a los miembros de cada capítulo y se incluyeron enlaces en el boletín mensual del PMI, en su sitio web y en sus páginas de LinkedIn o Facebook.Además de contactar a la junta directiva, se contactó a cada capítulo local para solicitar permiso para incluir un enlace en su página de LinkedIn.

Sesenta y siete capítulos accedieron a esta solicitud; algunos enlaces se publicaron dos veces, dependiendo de la fecha de aprobación del capítulo. Se solicitó una conexión en LinkedIn con el autor a los miembros de la junta directiva, directores y voluntarios del capítulo cuyo nombre aparecía en el sitio web. Una vez establecida la conexión, se envió una solicitud para completar la encuesta mediante un mensaje de LinkedIn. Se establecieron aproximadamente 1450 conexiones en LinkedIn y se generaron solicitudes de encuesta (se iniciaron 317 encuestas y se completaron 295 con éxito).

Controlamos la fuente de los participantes para mitigar posibles sesgos. La muestra estuvo compuesta por miembros multifuncionales de equipos de proyecto, incluyendo gerentes de proyecto, controladores financieros, personal de compras, subcontratistas y desarrolladores; sin embargo, el estudio se centró principalmente en gerentes de proyecto actuales y anteriores. Además, se les pidió a los participantes que evaluaran el último proyecto que completaron (Keil et al., 2013 ; Wallace et al., 2004a ). Antes de su implementación, solicitamos a varios participantes de diferentes áreas del proyecto que revisaran la encuesta para asegurar la correcta interpretación de las preguntas. No se detectaron problemas y se procedió a la implementación completa de la encuesta.

Medición

Variable dependiente. Las variables dependientes de interés se basan en las escalas de desempeño del proyecto desarrolladas por Nidumolu (1995) y utilizadas por Wallace et al. (2004a) . El desempeño del proyecto consta de dos variables reflexivas: desempeño del proceso y desempeño del producto. Se utilizó el desempeño del proceso, que se refiere al grado de cumplimiento del proyecto dentro del presupuesto y el cronograma estimados, por ser más universalmente aplicable y estar más directamente relacionado con el riesgo de los requisitos.

La variable de desempeño del proceso consta de dos ítems medidos mediante una escala Likert de 7 puntos (1 = Totalmente en desacuerdo a 7 = Totalmente de acuerdo ). El alfa de Cronbach fue de 0,775. Todos los ítems de las variables de nuestro constructo multi-ítem se enumeran en el Apéndice; todos se utilizaron para crear las variables y calcular los alfas.

Variable independiente. El constructo independiente de interés se basó en las escalas de riesgo de proyecto desarrolladas por Wallace et al. (2004a) , que constan de seis constructos reflexivos: riesgo de requisitos, riesgo de complejidad del proyecto, riesgo del usuario, riesgo organizacional, riesgo de planificación y control, y riesgo del equipo. Este estudio se centró en el riesgo de requisitos, que consta de cuatro ítems medidos mediante una escala Likert de 7 puntos (1 = Totalmente en desacuerdo ; 1 a 7 = Totalmente de acuerdo ). El alfa de Cronbach fue de 0,832.

Moderador. La superposición de propuestas se define como el porcentaje de miembros del equipo que trabajaron tanto en el equipo de propuesta como en el de ejecución. Este porcentaje incluye subcontratistas, consultores, clientes y usuarios. Los valores de la muestra oscilaron entre el 0 % (sin superposición) y el 100 % (todo el equipo de desarrollo de la propuesta también formó parte del equipo de ejecución del proyecto). La media fue de 30,49 con una desviación estándar de 30,83.

Controles. Los controles se basaron en estudios previos, así como en controles adicionales considerados relevantes para este estudio. Once variables ficticias representaron el sector principal que recibió el servicio, el entregable o el resultado del proyecto, dado que cada sector puede tener normas diferentes que podrían afectar la variable dependiente de percepción. El sector se definió de la siguiente manera: Manufactura, Finanzas, Educación, Comercio minorista, Medios de comunicación, Gobierno (excepto Defensa), Gobierno (Defensa), Servicios públicos, Salud, Construcción y Transporte. 

Las funciones principales de los participantes se agruparon de la siguiente manera: gestión de proyectos (Func. PM ), alta dirección (Func. EM) y «otras» (Func. Otras ). Dado que la variable de función se codificó como variable ficticia, EM se consideró el grupo omitido.Además, controlamos la fuente de los datos de la encuesta para evitar cualquier sesgo derivado de la recopilación de datos. 

La Tabla 1 presenta las características de los datos de la encuesta. Dado que el tamaño del equipo de proyecto podría afectar el riesgo y el rendimiento del mismo, se ha demostrado que el porcentaje de personas externas a la división u organización (p. ej., consultores, subcontratistas) es una variable de control importante (Rai y Al-Hindi, 2000 ; Zhang et al., 2018 ), a la que nos referiremos como porcentaje de subcontratistas . También controlamos el tiempo transcurrido entre la propuesta y la ejecución del proyecto. Una mayor duración implica un mayor riesgo, ya que los requisitos del cliente suelen ser muy cambiantes y cualquier modificación a lo largo del tiempo puede tener un impacto significativo en el resultado percibido (Yeow y Chua, 2012 ).

Tabla 1. Características de los datos de la encuesta .

encuestados	Encuestas completadas
Qualtrics	160
empresa de alta tecnología	36
Otro	12
PMI	295
Total	503

Además, controlamos cuatro variables demográficas comunes en los estudios de gestión de proyectos. Las dos primeras son la edad y el sexo, así como la experiencia (en años) en el puesto (Keil et al., 2013 ; Wallace et al., 2004a ; Wang et al., 2008). También controlamos el tipo de proyecto, que consistió en tres variables ficticias: ProjServ (Servicio), ProjRD (I+D) y ProjProd (Producto o aplicación) . Por último, controlamos la duración del proyecto, un indicador importante de su complejidad general. En la Tabla 2 se presenta un resumen de todas las variables .

Tabla 2. Resumen de todas las variables.

Variable	Categoría	Definición	Abreviaturas de las variables utilizadas en las tablas 2 y 3
Controles	Industria	Industria principal que recibe el servicio, el entregable o el resultado del proyecto	Industria 1 (Fabricación)
			Industria 2 (Finanzas)
			Industria 3 (Educación)
			Industria 4 (Mayorista/Minorista)
			Industria 5 (Medios de comunicación, Entretenimiento)
			Industria6 (Gobierno – no defensa)
			Industria7 (Gobierno – defensa)
			Industria 8 (Servicios públicos)
			Industria9 (Atención médica)
			Industria 10 (Construcción)
			Industria 11 (Transporte)
	Función	Función principal de los encuestados	PM de funciones
			Función Otra
			Función EM
	Tamaño	Tamaño del proyecto	Tamaño
	Género	Género de los encuestados	Género
	Fuente	Variables ficticias de diferentes fuentes de la muestra	Fuente: PMI
			Fuente – Alta tecnología
			Fuente – Otra
	Edad	Edad de los encuestados	Edad
	Experiencia	Experiencia de los encuestados	Experiencia
	Educación	Nivel educativo de los encuestados	Educación
	Tipo	Tipos de proyectos	Servicio de proyecto (Servicio)
			Proyecto de I+D (I+D)
			Proy. Prod. (Producto / Aplicación)
	Duración	La duración del proyecto	Duración del proyecto
	Subcontratista	Porcentaje de personas ajenas a la división u organización	Porcentaje de SubC
Variable independiente	Riesgo de requisitos	Requisitos y riesgos del proyecto	Riesgo de requisitos
Moderador	Superposición de propuestas	Porcentaje de miembros del equipo que trabajaron tanto en el equipo de propuesta como en el equipo de ejecución	Superposición de propuestas
Variable dependiente	Desempeño del proyecto	El grado de cumplimiento del proyecto dentro del presupuesto y el cronograma estimados	Desempeño del proyecto

Resultados

La encuesta se diseñó de manera que el participante debía responder una pregunta antes de continuar con la siguiente. Se consideró incompleta si no se respondían todas las preguntas. Solo se utilizaron las encuestas completadas en su totalidad para el análisis de datos. Todos los análisis se realizaron con SPSS. Se llevó a cabo un análisis de fiabilidad para evaluar la escala de ítems múltiples mediante la evaluación de la fiabilidad de la escala, medida con el coeficiente alfa. Los valores alfa oscilaron entre 0,0 y 1,0, considerándose inaceptables los valores inferiores a 0,70 ( 

Peterson & Kim, 2013 ). Todos los valores alfa superaron el umbral y se consideraron satisfactorios. Las estadísticas descriptivas y las correlaciones bivariadas entre las variables se presentan en la Tabla 3 ; los resultados de la regresión se muestran en la Tabla 4.

Tabla 3. Estadísticas descriptivas y correlaciones bivariadas ¹.

N = 503.

⁎⁎La correlación es significativa al nivel 0,01 (bilateral).*La correlación es significativa al nivel 0,05 (bilateral).

1 Abreviaturas enumeradas en la Tabla 2 .

Tabla 4. Análisis de regresión.

Variable dependiente: Desempeño del proyecto
Celda vacía	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4
Variables 1	β	β	β	β
Controles
Industria 1 (Fabricación)	.014	.016	.017	.015
Industria 2 (Finanzas)	.025	.027	.024	.022
Industria 3 (Educación)	.069	.059	.050	.055
Industria 4 (Mayorista/Minorista)	.014	.019	.014	.023
Industria 5 (Medios de comunicación, Entretenimiento)	.044	.033	.027	.027
Industria6 (Gobierno – no defensa)	.023	.007	.005	.007
Industria7 (Gobierno – defensa)	.021	.038	.025	.018
Industria 8 (Servicios públicos)	-0,003	-0.020	-0,026	-0,031
Industria9 (Atención médica)	.103	.096	.096	.099
Industria 10 (Construcción)	.075	.081	.074	.073
Industria 11 (Transporte)	.025	.055	.055	.056
PM de funciones	.051	.023	.022	.023
Función Otra	-0,044	-0,068	-0,073	-0,072
Tamaño	-0,042	-0,031	-0,026	-0.020
Género	.012	.006	.007	.003
Fuente: PMI	-0.256 ⁎⁎⁎	-0.225 ⁎⁎⁎	-0.180 ***	-0.176 ⁎⁎
Fuente – Alta tecnología	.000	.010	.037	.038
Fuente – Otra	-0,050	-0,026	-0,013	-0,005
Edad	.031	.007	.008	.017
Experiencia	-0,005	.006	.010	.014
Educación	.049	.064	.054	.059
Servicio de proyecto (Servicio)	.102	.123	.109	.104
Proyecto de I+D (I+D)	-0,009	-0,021	-0,034	-0,027
Proy. Prod. (Producto / Aplicación)	-0,006	.027	.016	.022
Duración del proyecto	-0,072	-0,054	-0,058	-0,058
Porcentaje de SubC	-0,113 *	-0,054	-0,092 *	-0,091 *
Variable independiente
Riesgo de requisitos		-0.321 ***	-0.317 ⁎⁎⁎	-0.311 ***
Moderador
Superposición de propuestas			.119 ⁎⁎	.118 ⁎⁎
Interacción
Riesgo de requisitos * Superposición de propuestas				.114 ⁎⁎
R 2	.145	.240	.249	.262
R² ajustado	.098	.197	.205	.216
Delta R 2	.145	.095	.009	.012
F	3.097 ⁎⁎⁎	59.591 ***	5.911 ⁎⁎	7.906 ⁎⁎

N = 503.*

p < 0,05.⁎⁎

p < 0,01.⁎⁎⁎

p < 0,001.

1 Abreviaturas enumeradas en la Tabla 2.

Para probar nuestras dos hipótesis, utilizamos un análisis de regresión múltiple con cuatro modelos (Tabla 4). En el Modelo 1, se incluyeron las variables de control. En el Modelo 2, se incluyó el efecto principal. El moderador, la superposición, se incluyó en el Modelo 3; en el Modelo 4, se incluyó la interacción correspondiente. Los valores del VIF y del Índice de Condición fueron inferiores a las directrices recomendadas para todas las variables (Hair et al., 2010).

En el Modelo 1, el porcentaje de subcontratistas se relacionó de forma significativa y negativa con el desempeño del proyecto (β = −0,113, p < 0,05). El control para las respuestas enviadas por los miembros de las secciones locales del PMI, IDDummy1 (PMI), se relacionó de forma significativa y negativa con el desempeño del proyecto (β = −0,256, p < 0,001). El modelo fue significativo (p < 0,001), con un ^R² ajustado de 0,098.Para probar la Hipótesis 1, el Modelo 2 incluyó la variable independiente riesgo de requisitos.

La Hipótesis 1 planteaba que, a medida que aumentaba el riesgo de requisitos, el rendimiento del proyecto se vería afectado negativamente. El riesgo de requisitos se relacionó de forma significativa y negativa con el rendimiento del proyecto (β = −0,321, p < 0,001). El modelo fue significativo p < 0,001); el ^R² ajustado de 0,197 sugiere que, a medida que aumentaba el riesgo de requisitos, disminuía el rendimiento del proyecto, lo que respalda la Hipótesis 1.

El Modelo 3 incluyó la variable moderadora solapamiento. El solapamiento se relacionó de forma significativa y positiva con el rendimiento del proyecto (β = 0,119, p < 0,01). El modelo fue significativo (p < 0,01), con un ^R² ajustado de 0,205.

Para probar la Hipótesis 2, se incluyó en el Modelo 4 la interacción entre el moderador, la superposición, y la variable independiente, el riesgo de los requisitos.

La Hipótesis 2 planteaba que, a mayor superposición, menor sería el riesgo de los requisitos y mayor el rendimiento del proyecto. La interacción se relacionó de forma significativa y positiva con el rendimiento del proyecto (β = 0,114, p < 0,01).

El modelo fue significativo (p < 0,01), con un R² ajustado de 0,216 y un ΔR² de 0,012. La interacción se representa gráficamente en la Figura 3 , que muestra que, a mayor riesgo, menor fue el rendimiento del proceso. Este efecto se mitigó cuando hubo una alta superposición entre los miembros del equipo de propuesta y del equipo de ejecución del proyecto, lo que respalda la Hipótesis 2.

Prueba post hoc y de sesgo

En nuestro análisis principal, nos centramos únicamente en el riesgo de los requisitos; No incluimos el entorno organizacional, el usuario, la complejidad del proyecto, la planificación y el control, ni el riesgo del equipo (tipos de riesgo adicionales identificados por Wallace y Keil (2004 )). Lo hicimos para evitar la posible multicolinealidad. Sin embargo, dado que los diferentes tipos de riesgo suelen actuar de forma conjunta, centrarse en un solo tipo podría sobreestimar sus efectos. Por consiguiente, repetimos el análisis e incluimos los cinco tipos de riesgo restantes como variables de control adicionales. El riesgo de requisitos se mantuvo marginalmente significativo (β = −0,112, p < 0,10) en el Modelo 2. Solo el riesgo de planificación y control resultó significativo (β = −0,291, p < 0,001).

En el Modelo 4, el efecto de interacción se mantuvo significativo en 0,108 (p < 0,01), lo que subraya la importancia de la variable moderadora elegida. Posteriormente, vinculamos esta variable moderadora con todos los tipos de riesgo. Solo la interacción con el riesgo de requisitos fue marginalmente significativa (β = 0,114, p < 0,10), lo que demuestra una vez más la particular importancia de esta variable moderadora.

En un segundo paso, volvimos a ejecutar el modelo con el rendimiento del producto como variable dependiente (α = 0,832). Lo ejecutamos dos veces: primero, como una réplica de los modelos principales presentados en nuestro análisis. En este caso, el riesgo de requisitos fue significativo en el Modelo 2 (β = −0,356, p < 0,001) y la interacción fue significativa en el Modelo 4 (β = 0,103, p < 0,05). En la segunda ejecución, incluimos los otros cinco tipos de riesgo. En este caso, el riesgo de planificación y control fue significativo en el Modelo 2 (β = −0,295, p < 0,001) y el riesgo de equipo fue marginalmente significativo (β = −0,107, p < 0,10). Si bien el riesgo de requisitos dejó de ser significativo como efecto principal, el efecto de interacción se mantuvo altamente significativo (β = 0,121, p < 0,01), lo que subraya nuevamente la influencia del moderador.

Los investigadores coinciden en que la varianza del método común (VMC) es un problema potencial en la investigación del comportamiento, ya que se atribuye a los métodos de medición más que a los constructos que representan (Podsakoff et al., 2003 ).

El uso de encuestas para recopilar datos puede generar sesgo de VMC debido a: 1) la recopilación de datos en un solo momento, 2) la participación de un único encuestado en un proyecto, 3) la autoevaluación del desempeño y 4) la memoria de los encuestados. Sin embargo, las encuestas suelen ser el método preferido para recopilar y analizar datos de muestras grandes para probar hipótesis, debido a las posibles limitaciones de tiempo y costo de otros métodos de recopilación de datos (Nidumolu, 1996 ).Para determinar la presencia de sesgo de método común (CMV), utilizamos la prueba de un solo factor de Harmon. Todos los ítems de las variables independientes, moderadoras, de control y dependientes se incluyeron en un análisis factorial. Se identificaron 16 factores con autovalores mayores que 1,0, que explicaron el 71,99 % de la varianza; la varianza máxima fue del 8,94 %. Dado que ningún factor individual explicó la mayor parte de la varianza, la probabilidad de sesgo de método común era baja (Podsakoff et al., 2012 ).

Discusión

Mediante un análisis empírico a gran escala, encontramos evidencia que respalda la Hipótesis 1, la cual plantea que el riesgo en los requisitos tendrá un impacto negativo en el desempeño del proyecto. Asimismo, encontramos evidencia que respalda la Hipótesis 2, la cual plantea que, a medida que aumenta el número de miembros que trabajan tanto en el equipo de propuesta como en el de ejecución, la relación negativa entre el riesgo en los requisitos y el desempeño del proceso disminuirá. Nuestra prueba post hoc confirmó esta relación al utilizar el desempeño del producto como variable dependiente, lo que sugiere relaciones consistentes entre diferentes variables dependientes.Nuestros hallazgos resaltan los efectos mitigadores de riesgos de la superposición de propuestas, destacando el potencial de la memoria transaccional (Antunes & Pinheiro, 2020 ; Ode & Ayavoo, 2020 ; Guo et al., 2022 ; Argote & Guo, 2016 ; Lewis, 2003 ; Lewis & Herndon, 2011 ; Wang et al., 2018 ; Wegner, 1987 ).

Argumentamos, y recibimos un sólido respaldo empírico, que el conocimiento almacenado mediante memoria transaccional puede ser accesible incluso cuando hay miembros superpuestos entre el equipo de solicitud de propuestas (RFP) y el equipo de ejecución, ya que el flujo y la transferencia de conocimiento se ven menos interrumpidos por la rotación de miembros del equipo. Por lo tanto, nuestros hallazgos demuestran la utilidad de la memoria transaccional en la ejecución de proyectos que involucran interacción multiagente y proporcionan una solución a nivel de gobernanza para los problemas de mitigación de riesgos en el proceso de RFP.

Conclusión

El proceso de licitación mediante propuestas se utiliza en todo el mundo por la industria y todos los niveles de gobierno (Meier, 2008 ; Searcy, 2009 ). A pesar de su ubicuidad, los proyectos rara vez se desarrollan a tiempo, dentro del presupuesto o cumplen con las expectativas de los usuarios, con solo un 29 % de probabilidad de éxito ( 

Abdullah y Verner, 2012 ). Hemos demostrado que aumentar la colaboración entre los miembros del equipo de desarrollo de propuestas y los de ejecución de proyectos puede reducir la relación negativa entre el riesgo de los requisitos del proyecto y el rendimiento del proceso, mejorando así el rendimiento del proyecto. Dado que somos uno de los pocos estudios que analizan empíricamente la relación entre la solicitud de propuestas (RFP) y la ejecución de proyectos, esperamos que nuestros hallazgos animen a los investigadores a examinar dicha relación y ayuden a los profesionales a lograr una ejecución más exitosa.

Implicaciones gerenciales

Este estudio aporta evidencia empírica adicional sobre la relación entre riesgo y desempeño, respondiendo a la necesidad, presente en la literatura, de realizar más investigaciones sobre el riesgo de proyectos (Liu, 2016 ). Demostramos que el riesgo de los requisitos contribuye significativamente a la disminución del desempeño del proceso y, según la prueba post hoc, del desempeño del producto. Pocos estudios han investigado la relación entre el riesgo y el desempeño de un proyecto (para excepciones, véase Bakker et al., 2010 ; Bannerman, 2008 ; Liu et al., 2009 ; Taylor et al., 2012 ; Wallace et al., 2004b). Nuestro enfoque en el proceso de solicitud de propuestas (RFP, por sus siglas en inglés), utilizando una muestra a gran escala de 503 participantes, constituye un avance significativo en la literatura.Además, ampliamos la teoría del riesgo en la gestión de proyectos. Al incorporar el Sistema de Gestión de Transacciones (TMS) (Argote & Ren, 2012 ; Lewis, 2003 ; Wegner, 1987 ; Wegner et al., 1985 ), no solo demostramos la interdependencia entre las solicitudes de propuestas (RFP) y la ejecución del proyecto, sino que también proporcionamos una sólida base teórica para futuras investigaciones que pueden desarrollarse a partir de nuestros hallazgos relacionados con la superposición de propuestas.

Nuestro estudio muestra que un proceso integral que abarque desde la RFP hasta la ejecución del proyecto es necesario para comprender plenamente el desempeño del proyecto (producto), mitigar el riesgo y mejorar la transferencia y el flujo de conocimiento a lo largo de las etapas del proceso de propuesta.

Implicaciones prácticas

Nuestra investigación se centra en las prácticas de gestión de proyectos. Dado que aún no se comprende del todo la relación entre la solicitud de propuestas (RFP) y la ejecución del proyecto, y en última instancia, su rendimiento, se necesitan herramientas prácticas y fáciles de usar para que los profesionales mejoren dicho rendimiento. Puesto que los requisitos pueden afectar significativamente y de forma negativa al rendimiento, el equipo del proyecto debe asegurarse de que estén adecuadamente identificados, claramente definidos, contemplados en su totalidad y correctos. Tal como se exige para la formación y certificación del PMI, los requisitos deben definirse durante las primeras fases del proyecto (Project Management Institute, 2018). De lo contrario, el coste de rehacer las partes ya finalizadas del proyecto para cumplir con estos requisitos puede ser considerable; además, son los más difíciles de corregir o resolver a posteriori (Boehm, 1991).

Además, a medida que aumenta el número de subcontratistas y consultores, el riesgo del proyecto se incrementa, lo que repercute negativamente en su rendimiento. Por consiguiente, es recomendable priorizar la utilización de empleados internos sobre la de consultores y subcontratistas externos. Como demuestran nuestros hallazgos, fomentar la colaboración entre los miembros de los equipos de propuesta y ejecución del proyecto debe promoverse para mitigar los efectos perjudiciales de los riesgos relacionados con los requisitos en el rendimiento general. La colaboración en la propuesta puede ser, por tanto, una herramienta útil y práctica, fácil de implementar y eficaz (Bakker et al., 2010; Bannerman, 2008; Taylor et al., 2012).

Limitaciones e investigaciones futuras

Nos basamos en datos autoinformados y un diseño de encuesta con un solo participante, por lo que nuestros hallazgos deben interpretarse con cautela y se requiere que estudios futuros los repliquen. De hecho, nuestros hallazgos podrían haber estado sujetos a sesgo de recuerdo, ya que la encuesta requería que los participantes reconstruyeran su experiencia en el proyecto (Akgün & Lynn, 2002; Avolio et al., 1991; Gupta & Beehr, 1982 ). Este sesgo se redujo, en cierta medida, al recopilar datos sobre el proyecto finalizado más recientemente (Keil, 2013; Nidumolu, 1996).

Si bien el uso de un solo participante es común en la investigación académica, habría sido más ventajoso incluir a varios participantes de cada equipo de la solicitud de propuestas y recopilar datos objetivos para nuestra variable de resultado. Además, dado que el estudio fue transversal, también verificamos la presencia de sesgo de método común, sin encontrar ningún motivo de preocupación (Podsakoff et al., 2003).En segundo lugar, la mayoría de los participantes eran gerentes, lo que pudo haber generado una evaluación parcial (Barki, 2001). Si bien la distribución de las variables medidas no presentó asimetría ni se concentró cerca del límite superior del rango, lo que podría indicar sesgo, conviene reconocer esta posibilidad (Jiang, 2001).

Para ayudar a reducir el sesgo, los estudios deberían incluir miembros del equipo de proyecto con diferentes áreas de especialización (p. ej., financiera, técnica, de control de calidad). Además, nuestra medida de superposición de propuestas no considera los aspectos cualitativos de la participación de los miembros del equipo ni sus roles específicos en ambas fases. Si bien dicha información podría requerir diseños de estudio complejos, esta investigación podría beneficiarse de los conocimientos relacionados con la teoría de redes (p. ej., Burt, 2004; Levin et al., 2011; Manteli et al., 2014 ).

Alternativamente, sería muy conveniente desarrollar una escala que capture la calidad de las interacciones de superposición.Elaborar una propuesta exige que el equipo de desarrollo realice concesiones entre costos, plazos y requisitos (Chen, 2009; Nidumolu, 1996).

Es fundamental investigar empíricamente si estas concesiones exacerban los riesgos asociados a la propuesta e impactan el desempeño del proyecto. Si bien nos centramos en el riesgo de los requisitos, nuestro análisis post hoc demostró que nuestros hallazgos también se aplican al desempeño del producto. En consecuencia, la superposición de propuestas es un moderador importante en la relación entre el riesgo de los requisitos y las variables de desempeño comúnmente utilizadas (p. ej., Wallace et al., 2004a ). Sin embargo, nuestro análisis post hoc también mostró que solo algunas de las dimensiones del riesgo tuvieron resultados relacionados con el desempeño (p. ej., riesgo de planificación y control). Por lo tanto, si bien el riesgo del proyecto es multidimensional, las medidas aún son generales; la dificultad para establecer una mayor significancia podría estar relacionada con la conceptualización. Los investigadores podrían desarrollar medidas más específicas para cada uno de los tipos de riesgo identificados por 

Wallace et al. (2004a) .Explorar el mecanismo de solapamiento de propuestas desde la perspectiva de los diferentes riesgos podría ayudarnos a descubrir distintas condiciones límite de la teoría de los sistemas de gestión de tareas (TMS) en la gestión de proyectos empresariales. Complementar la TMS con aportaciones de la teoría de la agencia, en particular desde el punto de vista de las interacciones multiagente (p. ej., Fleckinger et al., 2024), podría ser una vía fructífera.Además, es necesario considerar otros factores de riesgo.

Por ejemplo, la investigación podría incluir la participación política en los proyectos, donde con frecuencia se toman decisiones por motivos ajenos al éxito de la ejecución del proyecto. Por ejemplo, se pueden añadir requisitos sin el correspondiente aumento de costes o plazos, o puede haber intentos de acortar la duración del proyecto. Por lo tanto, podría ser útil examinar el impacto de los cambios en el contexto institucional externo y en el contexto del mercado sobre el mecanismo de solapamiento de propuestas.Priorizar la satisfacción del cliente para asegurar futuras oportunidades de negocio para el proveedor es una práctica común en el proceso de solicitud de propuestas (RFP), pero puede repercutir negativamente en el rendimiento del proceso. Por consiguiente, es necesario considerar cuidadosamente el tipo de variable dependiente utilizada, incluso cuando se emplea un enfoque de cuadro de mando integral (por ejemplo, 

Kaplan y Norton, 1996 ).Además, si bien el análisis del riesgo y el desempeño de los proyectos se ha centrado principalmente en proyectos individuales, es fundamental investigar también las interconexiones entre múltiples proyectos (Teller, 2013; Tikkanen et al., 2007 ); por ejemplo, el proceso de transferencia de conocimiento que abarca las relaciones entre proyectos dentro de la organización, así como las que existen entre proyectos que operan bajo el nuevo marco y los procesos de gestión. Si bien la teoría de portafolios se ha enfocado en la distribución de los recursos escasos de la empresa entre los proyectos que lo componen, se ha prestado poca atención a cómo los factores de riesgo afectan las relaciones entre proyectos ( 

Tikkanen et al., 2007 ). El análisis de estas relaciones podría optimizar la disponibilidad de recursos escasos dentro de una empresa, ya que se podría reducir el riesgo y mejorar el desempeño de los proyectos.En cada solicitud de propuestas (RFP), hay un ganador y uno o más perdedores. Dado que algunas empresas tienen un historial muy exitoso en los procesos de contratación, se podrían investigar los factores que contribuyen a dicho éxito.

Otro aspecto de la contratación es el proceso de renovación de contratos (Smith et al., 2022 ), que se produce cuando un contrato debe renovarse y el proveedor actual compite con otras empresas para obtenerlo. ¿Tiene el proveedor actual la ventaja? ¿Qué factores contribuyen a una defensa exitosa en la renovación de un contrato? También recomendamos investigar el proceso de contratación cuando un contrato está destinado exclusivamente a pequeñas empresas. ¿Los contratos destinados a un grupo específico realmente benefician a dicho grupo? Estos análisis serían de gran utilidad para las industrias que deben competir en los procesos de contratación.

Fondos

Esta investigación está financiada por el Proyecto del Programa Clave de la Fundación Nacional de Ciencias Naturales de China (72532008).

Declaración de contribución de autoría de CRediT

Xin Gao: Redacción – revisión y edición, Conceptualización. 

Lawrence Haynes: Redacción – borrador original, Análisis formal, Conceptualización. 

Franz W. Kellermanns: Redacción – revisión y edición, Redacción – borrador original, Supervisión, Metodología, Análisis formal, Conceptualización.

Declaración de intereses contrapuestos

En nombre de todos los autores, el autor correspondiente declara que no existe ningún conflicto de intereses.

Apéndice . Elementos de la encuesta y Alpha¹

Variables	Elementos de la encuesta	Alfa
Variable dependiente: rendimiento del proceso	El proyecto se completó dentro del presupuesto.	0,775
	El proyecto se completó dentro del plazo previsto.
Variable dependiente (post hoc): rendimiento del producto	El producto final del proyecto desarrollado es fiable.	0.832
	El producto final del proyecto desarrollado es fácil de mantener.
	Los usuarios perciben que el producto final del proyecto cumple con los requisitos funcionales previstos.
	El producto final del proyecto cumple con las expectativas del usuario en cuanto al tiempo de respuesta.
	La calidad general del producto final desarrollado es alta.
Variable independiente – Riesgo de requerimiento	Requisitos del sistema en constante cambio	0.832
	Los requisitos del sistema no estaban definidos adecuadamente.
	Requisitos del sistema poco claros
	Requisitos del sistema incorrectos

¹ Todos los elementos se utilizan en el cálculo del Alfa

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