É o processo onde são levantados os custos relativos a cada tipo de recurso aplicado no projeto (PMI, 2004). Segundo Li, Shen e Love (2005), tal estimativa se faz necessária nos estágios iniciais de todo tipo de projeto, pois tomadas de decisão, orçamentação e estudos de viabilidade econômica são baseados nesse levantamento. Dessa forma, estimativas preliminares feitas sem uma base confiável pode prejudicar os tomadores de decisão, bem como demais stakeholders do projeto. Isso reforça a afirmativa de Vojinovic e Kecman (2001), quando estes defendem que o
39 processo de estimar os custos preliminares é uma importante ferramenta para minimização dos riscos e um fator chave para o sucesso global do projeto.
A importância desse processo motivou o trabalho de Remer e Buchanan (2000), que propuseram um modelo para se calcular quanto se deve gastar nessa etapa. Segundo os autores, o desejo de se despender poucos recursos com o estudo de estimativa leva frequentemente a levantamentos imprecisos que culminam em uma conclusão do projeto com extrapolação dos custos que se esperava.
Segundo Flyvbjerg, Holm e Buhl (2002), os custos são subestimados em 9 de cada 10 projetos. Isso equivale a dizer que, para um projeto selecionado aleatoriamente, a probabilidade de que os custos reais sejam maiores que os estimados é de 86%, e de que sejam menores ou iguais aos custos estimados é de 14%. Além disso, nos casos de extrapolação, os custos reais ficam, em média, 28% maiores que os estimados.
A escassez de informações disponíveis é frequentemente um problema para o processo de estimativa de custos (CHENG, TSAI e SUDJONO, 2010). Ao se realizar este estudo, pode-se basear em uma lista com as quantidades de recursos necessários previamente levantados (ENSHASSI, MOHAMED e MADI, 2005), na experiência dos especialistas responsáveis (CHOU, 2009b; KIM et al. 2004; AN, KIM e KANG, 2007), por analogia com projetos semelhantes já desenvolvidos (SHEPPERD e SCHOFIELD, 1997), em dados históricos (CHOU e O'CONNOR, 2007; MOON, KIM e KWON, 2007; KIM et al. (2004) ou mesmo informações proporcionadas por Computer Aided Design (CAD) (MOHAMED e CELIK, 2002). Chou (2009a) chama a atenção dos responsáveis pela estimativa de custos para que levem em consideração a flutuação dos preços devido às condições de mercado, a inflação no tempo, restrições nas horas de trabalho, riscos relacionados à política e a limitação do conhecimento que se pode ter de todas as condições geológicas.
A precisão das ferramentas de estimativa de custo é uma questão chave dentro desta etapa de um projeto. Baseadas nas dificuldades inerentes a esse processo devido à impureza das informações nas fases iniciais de um projeto e a incerteza existente em processos onde se propõem a prever condições futuras, muitos pesquisadores buscam refinar a precisão dos métodos de estimativa e, assim, diferentes formas de se estimar os custos de um projeto têm sido propostas (STAMELOS e ANGELIS, 2001). É possível encontrar métodos baseados em regressão linear, redes neurais
40 (em inglês, Neural Network (NN) e raciocínio baseado em casos (em inglês, Case-Based Reasoning, CBR).
O método proposto por An, Kim e Kang (2007) consiste da construção de um modelo de estimativa de custos CBR que inclui a experiência de especialistas em casos históricos para levantar o que se conhece sobre os processos da estimativa e, em seguida, utilizar o Analytic Hierarchy Process (AHP) para determinar o peso relativo dos atributos. Vale ressaltar, então, a partir deste estudo, que há tanto trabalhos que lidam com os atributos onde se baseia a estimativa de custos dando a mesma importância a todos como se pode, também, diferenciá-los, atribuindo- lhes pesos. Chou (2009b) procurou comparar as duas abordagens.
O modelo de redes neurais proposto por Kim et al. (2004) propõe a incorporação de algoritmos genéticos, sendo estes usados para melhorar a acurácia da estimativa. As conclusões foram de que esses modelos baseados em NN se mostraram mais efetivos do que aqueles que se baseavam em tentativas e erros.
Partindo da preocupação de que a estimativa dos custos serve como base para a orçamentação, planejamento e monitoramento do projeto, Skitmore e Ng (2003) propõem a criação de modelos utilizando regressão linear que possam predizer não apenas os possíveis custos, mas também tempos do projeto.
A fim de se comparar a acurácia de três técnicas de estimativa de custos (análise de regressão, redes neurais e CBR), Kim, An e Kang (2004) utilizaram dados de 530 projetos realizados na Coréia do Sul. Os resultados apontaram que o método que utiliza redes neurais apresentou resultados mais precisos de estimativa dentre os três. O método baseado em CBR, porém, apresenta melhor relação de benefício entre o tempo que se leva para realizar o processo de estimativa e a acurácia dos resultados que se obtém.
Vojinovic e Kecman (2001) também se preocuparam em comparar a eficácia de diferentes métodos. Em seu trabalho, eles desenvolveram modelos baseados em redes neurais e compararam com métodos baseados em regressão linear, concluindo que os primeiros tiveram desempenho superior.
O objetivo geral de se buscar acurácia significativa nos custos estimados está no seu uso subsequente para se elaborar o orçamento para o projeto e no fato de ferramentas de controle de cronograma e custo se basearem nessa estimativa. Dessa forma, estimativas que erram tanto por superestimar os valores como por subestimá-los podem trazer consequências indesejadas. Uma
41 estimativa com valores acima dos corretos pode levar uma empresa a perder um contrato para concorrentes que ofereçam valores mais baixos. Por outro lado, uma estimativa baixa demais pode dar a impressão de não cumprimento de todos os requisitos ou de que o projeto não será concluído nas condições desejadas (KWAK e WATSON, 2005).
A acurácia de uma estimativa está relacionada ao estágio em que o projeto se encontra quando esta for realizada. Com o decorrer do processo, é possível se estimar valores mais precisos em relação aos levantados nos estágios iniciais do projeto graças ao aumento das informações disponíveis (DUVERLIE e CASTELAIN, 1999). Devido a isso, McCarthy (2004) sugere que se incorpore um acréscimo percentual nos valores estimados. Quanto mais cedo em termos de fase do projeto a estimativa estiver sendo feita, maior deve ser essa margem para cobrir eventuais despesas, tais como a inflação que poderá variar deste momento até o final do projeto. A confiabilidade dependerá da base onde dados foram levantados, dos métodos e/ou ferramentas utilizados para isto e da habilidade daquele que realiza tal estudo (KWAK, WATSON e ANBARI, 2008).
Enshassi, Mohamed e Madi (2005) também abordaram as incertezas do processo de estimativa de custos, identificando em sua revisão de bibliografia que os fatores que mais afetam a acurácia são a complexidade do projeto, as informações disponíveis, requisitos tecnológicos, condições de contrato, a eficiência do contratante, requisitos de mercado e a duração e riscos do projeto.
O Quadro 2.4 apresenta quatro tipo de razões levantadas por Flyvbjerg, Holm e Buhl (2002) para casos onde os custos estimados são menores que os gastos reais:
Razões Descrição
Técnicas Causadas pela utilização de técnicas inadequadas, dados insatisfatórios (amostras pequenas demais para se obter uma distribuição realista ou utilização de dados de projetos diferentes que não refletem significantemente o atual) ou falta de experiência dos responsáveis.
Econômicas Subestimar os custos de um projeto pode fazer com que ele pareça mais atrativo aos investidores por apresentar maior margem de lucro ou menores gastos que outros, o que pode motivar alguns stakeholders a ter interesse em apresentar estimativas de custos menores.
Psicológicas Os responsáveis pelo projeto e eventuais stakeholders podem tender a apresentar certo “otimismo de avaliação”, principalmente nas fases de planejamento, quando se decidirá se o projeto deve ou não ser executado; isso pode levá-los a subestimar os custos (por exemplo, subjugando riscos potenciais).
Políticas Para angariar mais investidores e conseguir que o projeto se inicie, os promotores podem, intencionalmente, divulgar custos menores que os esperados.
Quadro 2.4 – Razões para a subestimação de custos
Levando em consideração as incertezas e os riscos presentes em diversas fases e áreas do projeto, incluindo os processos de estimativa e orçamentação, Picken e Mak (2001) defendem a realização de uma análise para se conhecer os riscos potenciais, para que se possa incorporar nos
42 custos estimados um valor adicional de contingência, levando a um orçamento mais realístico em relação aos custos reais que incorrerão o projeto.
Partindo, então, do entendimento de que os riscos e incertezas são inerentes ao processo de estimativa e orçamentação, e da constatação de Stamelos e Angelis (2001) de que são mais seguras as estimativas que produzem distribuições de possibilidades com intervalos de incerteza, neste trabalho os custos serão considerados como possuindo três extremos: o valor otimista, o realista ou mais provável e o pessimista, como será explicado em seções posteriores.