A análise de Monte Carlo é um método utilizado para, mediante uma simulação matemática complexa, aproximar o resultado de cálculos dos que não se pode obter uma solução exata. É um método utilizado para fazer estimativas no caso de existirem parâmetros que mostrem variabilidade.

No caso da gestão de projetos, o prazo, os custos e os riscos estão sujeitos à variabilidade. Uma determinada tarefa pode custar mais ou menos tempo em função dos trabalhadores disponíveis, de seu estado físico e mental, de circunstâncias alheias ao nosso controle que podem ocorrer na realização do processo, etc. Da mesma forma, os custos estão submetidos a variabilidade constante. A matéria-prima para um determinado processo pode mudar de preço, pode haver defeitos nos materiais, aparecer imprevistos que devam ser encarados economicamente...

Ou seja, as estimativas que fazemos, por mais precisas que sejam, estão sempre sujeitas a um certo erro, então, por isso, mais que de resultados absolutos, se deveria falar de soluções probabilísticas com um certo intervalo de confiança.

Portanto, uma forma conceitualmente mais correta e real de fazer predições sobre um projeto é estimar valores médios de custo econômico e de tempo, atribuir-lhes uma probabilidade e variabilidade, e posteriormente realizar uma simulação na qual todos os cenários possíveis são considerados.

Como exemplo, imagine que um evento tem uma probabilidade de ocorrência de 80%. Isto significa que de cada 100 vezes, em 80 vai ocorrer enquanto que nas restantes 20 ocasiões não irá ocorrer. Ao mesmo tempo, no caso de ocorrer, suponhamos que envolve um gasto aproximado de 1.000 € com uma amplitude de variabilidade de aproximadamente 10% e com um intervalo de confiança de 95%. Ou seja, o custo estimado é de 1.000 €, mas assumimos que 95% das possíveis situações vão experimentar uma variabilidade entre 900 e 1.100 €.

Agora imaginemos que, embora exista outro processo que também tem uma determinada probabilidade de ocorrer (ou não), com um valor médio estimado e uma certa variabilidade, que por sua vez pode ocorrer simultaneamente ao primeiro (ou não). Portanto, poderiam ocorrer efeitos adicionais de que ocorram ambos os eventos ao mesmo tempo ou que ocorra apenas um deles (ou nenhum).

Como se pode observar, se multiplicam as situações possíveis e, portanto, também a variabilidade em quanto a riscos, custos de tempo e custos econômicos. O resultado depois de adicionar as probabilidades combinadas de todos os eventos e sua variabilidade lança algumas combinações muito pouco prováveis que, portanto devem ser rejeitadas, mas existem outras mais prováveis que devemos considerar ao planejar o nosso projeto.

Para realizar este processo matemático, é necessário utilizar um software que nos permita simular as tarefas de forma aleatória, considerando as probabilidades estabelecidas para cada evento e sua variabilidade, e assim estimar da forma mais aproximada possível os resultados que obteremos na vida real.

Uma vez que a simulação de Monte Carlo é realizada, os resultados obtidos mostram graficamente a probabilidade de chegar ao final do projeto, com um determinado custo temporal e econômico.

Será tarefa do CEO da empresa determinar com base nos resultados obtidos, se o projeto é viável, identificar seus pontos fracos e, posteriormente, colocá-lo em funcionamento