En el mundo de la gestión de proyectos, una de las decisiones más críticas —y a menudo menos comprendidas— es elegir la metodología o framework adecuado. No todos los proyectos se gestionan igual, y gran parte de los errores en planificación y ejecución provienen de confundir lo complicado con lo complejo.
Esta distinción, aunque sutil en apariencia, marca la frontera entre aplicar un enfoque predictivo o uno adaptativo. Comprenderla puede evitar sobrecostes, retrasos y frustraciones en equipos que intentan “forzar” una metodología que no encaja con la naturaleza del problema.
🧩 Complicado: sistemas que requieren expertos, pero son predecibles
Un sistema complicado puede tener muchas piezas, pero su comportamiento es entendible. Con tiempo, análisis y conocimiento, se puede planificar y controlar.
Ejemplo: diseñar una planta industrial, una línea de ensamblaje o una infraestructura de transporte.
Cada elemento tiene una función definida y las relaciones entre ellos son estables.
👉 Por eso, metodologías predictivas como PMBOK, PRINCE2 o incluso V-Model funcionan bien: se puede planificar, ejecutar y controlar el avance con precisión.
En los proyectos complicados:
- Las causas y efectos son analizables.
- La experiencia previa es aplicable.
- La secuencia de actividades se puede definir de antemano.
- El cambio es una excepción, no la norma.
En resumen: el control es posible.
🌪️ Complejo: sistemas donde el comportamiento emerge, no se controla
En cambio, un sistema complejo está formado por muchas partes interconectadas que se retroalimentan. Aquí, el comportamiento global no se puede predecir con exactitud, incluso aunque conozcamos cada componente.
Ejemplo: implantar una cultura ágil en una organización, introducir IA en procesos de negocio o lanzar un producto digital en un mercado incierto.
En estos casos, las relaciones son dinámicas, el entorno cambia y el resultado final emerge a través de iteraciones, feedback y adaptación continua.
👉 Aquí brillan los enfoques ágiles o híbridos, como Scrum, Kanban, SAFe o Disciplined Agile.
En los proyectos complejos:
- El conocimiento se construye durante el proceso.
- Los equipos necesitan experimentar y aprender rápido.
- La planificación detallada inicial no tiene sentido.
- El liderazgo es distribuido y adaptativo.
En resumen: el control cede paso a la adaptación.
⚖️ Decidir bien: un marco útil, la Matriz de Stacey
Ralph Stacey desarrolló una herramienta sencilla pero poderosa para diferenciar entre lo complicado y lo complejo: la Matriz de Stacey.
Esta matriz clasifica los proyectos según dos ejes:
- Nivel de acuerdo (en objetivos y soluciones).
- Nivel de incertidumbre (en tecnología, contexto o resultados).
🔹 Si ambos son bajos → proyecto simple o complicado → enfoque predictivo.
🔹 Si alguno es alto → proyecto complejo o caótico → enfoque ágil o adaptativo.
Comprender en qué cuadrante estás te ayuda a elegir el framework más eficaz, y sobre todo, a evitar imponer metodologías que no encajan.
💡 Claves prácticas para los Project Managers
1️⃣ Antes de elegir la metodología, evalúa el nivel de incertidumbre y acuerdo del proyecto.
2️⃣ No confundas complejidad con dificultad: algo difícil no siempre es complejo.
3️⃣ Combina enfoques: en muchos casos, lo mejor es un modelo híbrido, donde las fases iniciales son predictivas (diseño, ingeniería) y las de innovación o despliegue son ágiles.
4️⃣ Fomenta la adaptabilidad: en entornos complejos, la capacidad del equipo para aprender y ajustar vale más que el plan perfecto.
🚀 Conclusión
Saber si un proyecto es complicado o complejo no es un ejercicio teórico: es una herramienta estratégica.
Elegir bien el enfoque metodológico significa alinear la forma de trabajar con la naturaleza del problema.
👉 En GEDPRO llevamos años ayudando a organizaciones a definir sus modelos de gestión según su nivel de complejidad, combinando lo mejor del mundo predictivo con la agilidad que exige el entorno actual.
En definitiva, no se trata de imponer un framework, sino de entender el sistema y elegir la metodología que permita entregar valor con eficiencia y resiliencia.