Projecten en programma's zijn per definitie unieke uitdagingen die een grote mate van onzekerheid met zich meebrengen. Technieken zoals Monte Carlo pakken de totale onzekerheid aan door gebruik te maken van veel onderling samenhangende variabelen en grote hoeveelheden gegevens.
Soms kan het echter nuttig zijn om het effect van individuele variabelen te onderkennen om hun potentiële impact te begrijpen.
Bijvoorbeeld: als een bedrijf in het Verenigd Koninkrijk een project voor de bouw van een fabriek in Oost-Europa evalueert, kunnen er verschillende factoren van onzekerheid zijn, waaronder valutaschommelingen, grondstofinflatie en rentevoeten.
De eenvoudigste vorm van gevoeligheidsanalyse is om elke factor op de afzonderlijke punten te onderzoeken en het project te analyseren op basis van de hoogste en laagste schattingen. Een analyse op basis van de kosten zou leiden tot verschillen in de totale projectkosten in verhouding tot elke andere variabele.
De resultaten van dit type gevoeligheidsanalyse worden vaak weergegeven als een tornadokaart.
De reactie hierop kan zijn de onzekerheid terug te dringen door zich te concentreren op contracten tegen vaste prijzen voor de levering van materiaal en regelingen te treffen om de effecten van valutaschommelingen af te dekken. Veel hiervan is afhankelijk van de risicocontext van het project of programma en de organisatie.
Met dank aan het BPUG-team voor de vertaling naar het Nederlands
