La trampa del APU: todos ocupados, pero sin más producción

by Fabian Calcagno

Introducción

En la industria de la construcción existe un consenso tácito: los costos se determinan midiendo el rendimiento de cada cuadrilla en tareas específicas. Con cronómetro en mano se registra cuántos metros cuadrados de revoque hace un oficial por día, cuántos kilos de hierro ata un armador o cuántos metros cuadrados de encofrado coloca un equipo. De esos rendimientos se desprenden los Análisis de Precios Unitarios (APU), que constituyen la base de los presupuestos de obra.

El problema es que los APU se apoyan en una hipótesis errónea: que el costo final puede obtenerse como la simple suma de los costos parciales. Esa condición solo se cumple si la cadena de producción está perfectamente balanceada, algo que casi nunca ocurre salvo que exista un objetivo explícito y alguien asuma la plena responsabilidad de lograrlo. Dicho de otro modo: el presupuesto APU supone que los equipos se acoplan sin generar esperas, que cada fase entrega el frente de trabajo justo a tiempo y con la cadencia necesaria para que la siguiente cuadrilla mantenga su ritmo sin interrupciones.

En la práctica, esto casi nunca sucede. Las tareas rara vez tienen la misma duración ni la misma dotación de recursos. El resultado es que el cuello de botella termina imponiendo el ritmo de toda la cadena, mientras los demás equipos trabajan de manera intermitente, con períodos de espera que también se pagan.

Este tipo de desajuste es lo que abordamos en RESET Costos, donde mostramos que el verdadero problema no está en los rendimientos individuales, sino en el flujo y en el balance de la cadena. Y que mientras se sigan construyendo presupuestos sobre APU lineales, lo que se obtiene es una precisión aparente en lo micro —rendimientos exactos— pero un error enorme en lo macro —el flujo completo—.

Productividad individual vs. productividad de flujo

Los Análisis de Precios Unitarios (APU) son un instrumento útil para estimar cuánto rinde una cuadrilla aislada. Pero el rendimiento de una cuadrilla no es el rendimiento de la obra. Lo que determina el costo y la duración total es la productividad del flujo, y esta depende del eslabón más lento.

Un ejemplo lo ilustra con claridad.

Imaginemos tres cuadrillas:

Revoque grueso: 5 días para completar un sector, con 10 operarios.
Revoque fino: 2 días, con 6 operarios.
Pintura: 2 días, con 4 operarios.

APU tradicional

El cálculo lineal diría:

Grueso: 10 × 5 = 50 jornales.
Fino: 6 × 2 = 12 jornales.
Pintura: 4 × 2 = 8 jornales.
Total: 70 jornales.

Realidad del flujo

El ritmo lo marca el cuello de botella, en este caso el revoque grueso, que tarda 5 días. Eso obliga a que todas las cuadrillas trabajen al compás de 5 días por sector:

Grueso: 10 × 5 = 50 jornales.
Fino: 6 × 5 = 30 jornales.
Pintura: 4 × 5 = 20 jornales.
Total: 100 jornales.

Distorsión

El presupuesto lineal estima 70; el costo efectivo es 100.
La desviación es de +43%, aun cuando cada cuadrilla mantiene exactamente los rendimientos medidos en el APU.

Esto muestra que el problema no está en la productividad individual, sino en la coordinación del flujo. Asumir que basta con sumar rendimientos es un error de modelo: conduce inevitablemente a presupuestos falsamente optimistas.

Indicadores de cadena crítica

El error del APU no está en el cálculo, sino en el modelo: trata a cada tarea como un bloque aislado y asume que basta con sumarlas para obtener el costo total. Pero un proyecto es una cadena de producción, y como toda cadena, su comportamiento está regido por leyes de flujo que se pueden medir con indicadores específicos.

Los más relevantes son:

Throughput (TP)
Es la cantidad de unidades terminadas por unidad de tiempo. Es el verdadero pulso de la obra: cuántos sectores, pisos o entregables salen efectivamente “del otro lado” del sistema.

TP = Unidades completadasTiempo totalTP = Tiempo totalUnidades completadas

Lead Time (LT)
Es el tiempo puerta-a-puerta que tarda una unidad en atravesar la cadena, desde que entra hasta que se termina. Incluye tanto el tiempo de trabajo efectivo como los períodos de espera.
Work in Progress (WIP)
Es la cantidad de frentes de trabajo o unidades en curso en un momento dado. En construcción suele verse en la cantidad de sectores abiertos simultáneamente.
Ley de Little
Relaciona las tres métricas anteriores de manera exacta:

LT=WIPTPLT=TPWIP

Esto significa que si aumento WIP sin mejorar el TP, lo único que obtengo es mayor lead time: más espera, más costo financiero y más riesgo.

Utilización del cuello
El cuello de botella debe estar ocupado cerca del 100%. Los demás equipos, en cambio, deben trabajar deliberadamente a una utilización menor, para no saturar el flujo.
Flow Efficiency (FE)
Es la relación entre el tiempo de trabajo efectivo y el tiempo calendario total. Un valor bajo (ej. 20–30%) revela que la mayor parte del tiempo se paga en esperas.

FE = Tiempo de trabajo efectivoTiempo total calendarioFE = Tiempo total calendarioTiempo de trabajo efectivo

Takt time de flujo
Es el intervalo objetivo entre entregas sucesivas, definido por la demanda y por el cuello balanceado. Sirve como metrónomo del proyecto: si una tarea no puede cumplir con el takt, inevitablemente se convierte en cuello de botella.

Implicancias para el presupuesto

El APU tradicional ignora todos estos indicadores. Estima el costo suponiendo que cada cuadrilla transfiere inmediatamente su producción a la siguiente, sin esperas ni ociosidad.

La realidad es que el costo real por unidad tiende a aproximarse más a:

Costo real≈ (#etapas) × (tiempo del cuello) × (costo diario de cada etapa) Costo real ≈ (#etapas) × (tiempo del cuello)×(costo diario de cada etapa)

que a la suma lineal de rendimientos parciales.

Es decir: mientras no se gestione el flujo con indicadores de cadena crítica, los presupuestos seguirán mostrando una exactitud engañosa en lo micro y un error sistemático en lo macro.

Ejemplo numérico con indicadores de flujo

Aquí mostramos cómo se ve el mismo proceso bajo el lente del APU tradicional versus con métricas de flujo. La comparación deja en evidencia por qué el APU genera una ilusión de precisión y oculta los verdaderos costos del sistema.

Escenario

Un edificio repite la misma secuencia en cada sector:

Revoque grueso: 5 días, 10 operarios.
Revoque fino: 2 días, 6 operarios.
Pintura: 2 días, 4 operarios.

Queremos calcular el costo y el ritmo de producción de 10 sectores idénticos.

4.1. Cálculo APU tradicional

El APU lineal suma las duraciones ponderadas por la cantidad de operarios:

Grueso: 10 × 5 = 50 jornales.
Fino: 6 × 2 = 12 jornales.
Pintura: 4 × 2 = 8 jornales.
Total: 70 jornales por sector.

Con 10 sectores: 700 jornales.
Duración esperada (makespan): 5 + 2 + 2 = 9 días por sector ⇒ 90 días.

4.2. Realidad del flujo (con cuello)

En la práctica, el ritmo lo marca el cuello: revoque grueso = 5 días.
Eso significa que cada 5 días se libera un frente.

Grueso: 10 × 5 = 50 jornales.
Fino: 6 × 5 = 30 jornales.
Pintura: 4 × 5 = 20 jornales.
Total real: 100 jornales por sector.

Con 10 sectores: 1.000 jornales.
Duración real (makespan):

Primera unidad: 5 + 2 + 2 = 9 días.
Siguientes: (10 – 1) × 5 = 45 días.
Total: 54 días.

4.3. Métricas de flujo

Throughput (TP):
Sale 1 sector cada 5 días ⇒ TP = 0,2 sectores/día.
Lead Time (LT):
Primera unidad: 9 días.
Para el conjunto: 54 días / 10 = 5,4 días promedio por sector.
Work in Progress (WIP):
En régimen, las tres cuadrillas están siempre en pie ⇒ WIP ≈ 3 sectores simultáneos.
Ley de Little:
LT ≈ WIP / TP = 3 / 0,2 = 15 días.
(Lo cual refleja que cada unidad pasa por 15 días de “sistema”: 5 trabajados y 10 de esperas distribuidas).
Flow Efficiency (FE):
Tiempo efectivo por sector = 5 + 2 + 2 = 9 días.
Tiempo calendario promedio = 15 días.
FE = 9/15 = 60%.
Es decir: 40% del tiempo se paga en ociosidad y espera.

4.4. Comparación directa

Aspecto	APU tradicional	Realidad con flujo
Jornales por sector	70	100
Jornales totales (10 sectores)	700	1.000
Duración total	90 días	54 días
Costo unitario estimado	70 jornales	100 jornales
Flow Efficiency	–	60%
Ociosidad pagada	invisible	40%

4.5. Interpretación

El APU predice un costo de 700 jornales; el flujo real demanda 1.000.
La desviación es del +43%, invisible en el presupuesto inicial.
Lo más engañoso: el APU estima que la obra durará 90 días, pero el flujo muestra que podría terminar en 54. Es decir, costo subestimado, plazo sobrestimado.
La causa no está en “malos rendimientos”, sino en la estructura de la cadena: el cuello de botella obliga a pagar jornales que no aparecen en la planilla de APU.

Escenarios de mejora: rendimientos individuales vs. balance de flujo

El error más frecuente en presupuestación es suponer que cualquier mejora de productividad individual se traduce en ahorro global. El razonamiento es lineal: “si esta cuadrilla hace su tarea más rápido, el proyecto cuesta menos”. Sin embargo, en una cadena productiva esa lógica solo es cierta si la cuadrilla en cuestión es el cuello de botella o si la cadena está balanceada.

Para ilustrarlo, analicemos tres escenarios posibles en la misma obra:

Base (escenario actual): Revoque grueso (5 días, 10 operarios), revoque fino (2 días, 6 operarios), pintura (2 días, 4 operarios).
Caso 1: mejorar rendimientos de cuadrillas no-cuello.
Caso 2: mejorar rendimientos del cuello.
Caso 3: balancear la cadena (duplicar la capacidad del cuello).

Producción objetivo: 10 sectores iguales.

5.1. Escenario base

En el estado actual, el revoque grueso es el cuello de botella. Tarda 5 días por sector y obliga a que el resto de la línea funcione a su ritmo. Aunque revoque fino y pintura podrían hacer su trabajo en 2 días, deben esperar 3 días adicionales hasta que se libera un nuevo frente.

Jornales por sector: 100 (50 grueso + 30 fino + 20 pintura).
Total para 10 sectores: 1.000 jornales.
Throughput (TP): 0,2 sectores/día.
Lead Time (LT): 15 días por sector (9 de trabajo real + 6 de esperas distribuidas).
Flow Efficiency: 9/15 = 60%.

Este es el punto de partida: alto costo oculto en esperas, baja eficiencia de flujo.

5.2. Caso 1 — Mejorar rendimientos de cuadrillas no-cuello

Supongamos que invertimos en capacitar o equipar a las cuadrillas de revoque fino y pintura, de modo que pasen de 2 días a 1,6 días. Un 20% de mejora individual.

A primera vista, parece una gran inversión: se redujo el tiempo de dos tareas en un 20%. Pero en la práctica, el cuello sigue siendo el revoque grueso (5 días). Eso significa que el ciclo de liberación de frentes no cambia: sigue siendo 1 frente cada 5 días.

¿Qué pasa entonces?

Las cuadrillas de fino y pintura terminan más rápido, pero luego esperan más.
El tiempo “ahorrado” se transforma automáticamente en tiempo de espera adicional.
El throughput global se mantiene en 0,2 sectores/día.

Impacto en los indicadores:

Makespan: apenas baja de 54 a ~53,5 días.
Jornales totales: de 1.000 a 990 (ahorro <1%).
Flow Efficiency: mejora marginal de 60% a 61%.

Lectura: la inversión prácticamente no tiene retorno. Optimizar fuera del cuello es como dragar el río aguas arriba de la represa: el caudal no cambia.

5.3. Caso 2 — Mejorar el cuello

Ahora supongamos que logramos que la cuadrilla de revoque grueso trabaje un 20% más rápido (pasa de 5 a 4 días por sector).

Aquí sí cambia la dinámica:

El cuello ya no tarda 5 días, sino 4.
El ritmo de liberación de frentes mejora: 1 sector cada 4 días en lugar de cada 5.
Throughput global pasa de 0,2 a 0,25 sectores/día.

Impacto en los indicadores:

Makespan: baja de 54 a 45 días (–17%).
Jornales totales: de 1.000 a 840 (–16%).
Flow Efficiency: sube a 75%.

Lectura: mejorar el cuello sí genera ahorro real y acelera el flujo. Aquí la inversión tiene retorno porque ataca el punto que determina la capacidad del sistema.

5.4. Caso 3 — Balancear la cadena

Finalmente, pensemos en un rediseño más estructural: duplicar la cuadrilla de revoque grueso. En lugar de 1 cuadrilla de 10 operarios, ahora tenemos 2 cuadrillas de 10 operarios cada una, trabajando en paralelo. Eso significa que la capacidad efectiva de esa etapa se duplica: pasa de 5 días a 2,5 días.

¿Qué ocurre?

El cuello ya no es el revoque grueso (2,5 días), sino que la línea entera late a un ritmo cercano a 2,5–3 días.
Se libera un sector casi dos veces más rápido que antes.
Throughput global sube a 0,4 sectores/día.

Impacto en los indicadores:

Makespan: baja a 32 días (–41% respecto al escenario base).
Jornales totales: suben a 1.280 (porque ahora hay más gente en nómina).
Jornales por sector: 128 (mayor que los 100 del caso base).
Flow Efficiency: 85%.

Lectura: a nivel de costo directo por unidad, parece más caro (128 vs 100). Pero el plazo total baja 22 días. Ese tiempo ahorrado puede significar:

Menos overhead de dirección de obra.
Menores costos financieros.
Mayor capacidad de rotación para empezar otro proyecto.

En muchos casos, el impacto económico total es positivo aunque el costo directo unitario sea mayor.

5.5. Conclusiones de los escenarios

Mejorar cuadrillas no-cuello (Caso 1): impacto casi nulo. Se invierte dinero en optimizaciones que no aumentan throughput.
Mejorar el cuello (Caso 2): impacto relevante. Mejora productividad global y reduce costos reales.
Balancear la cadena (Caso 3): impacto aún mayor en plazos y eficiencia, aunque a costa de más recursos directos. Conviene cuando el valor del tiempo ahorrado supera el costo adicional.

En resumen:

El APU tradicional empuja a invertir en mejorar rendimientos individuales, lo que lleva a ROI marginal o nulo.
La gestión de flujo muestra que las únicas palancas que mueven la aguja son reducir el cuello o balancear la cadena.

Consecuencias prácticas: lo que no se ve en la planilla

El análisis de los escenarios muestra que el problema no está en “cuánto rinde cada cuadrilla”, sino en cómo fluye la cadena. Pero en el día a día, ese desbalance genera efectos sutiles que se disfrazan de normalidad.

6.1. La ilusión de ocupación

Desde afuera, la sensación es que todos están trabajando.

El modelador repite renders una y otra vez para “no quedarse parado”.
El documentador agrega detalles mínimos que casi no aportan valor.
La cuadrilla de fino corrige, revisa o pule el revoque aunque ya está aceptable.
Nadie aparece ocioso. Todos parecen ocupados.

Pero en realidad, lo que ocurre es que la gente acomoda su ritmo al cuello de botella. La cadena no produce más, aunque todos “estén ocupados”.

Indicador oculto: Flow Efficiency baja. El tiempo de trabajo real es una fracción del tiempo total pagado.

6.2. Erosión de la productividad real

El desbalance provoca que se paguen jornales de ocupación, no de producción.

El plazo de la obra se estira artificialmente.
Los costos aumentan, porque se financia tiempo improductivo.
La sensación de avance es engañosa: se produce movimiento, pero no throughput.

El costo final se erosiona de manera mucho mayor que cualquier desviación en rendimientos individuales. Una cuadrilla que mejore un 10% su productividad apenas afecta el total. Pero un cuello que se retrase un 10% puede generar un sobrecosto del 20–30% en toda la obra.

6.3. ROI de las mejoras

Las inversiones mal dirigidas se convierten en gasto hundido. Capacitar, equipar o acelerar a cuadrillas no-cuello no cambia el throughput:

ROI = 0. Como dragar el río antes de la represa: el caudal no aumenta.
Peor aún: aumenta la sensación de “precisión” porque los rendimientos medidos mejoran, pero los resultados globales no cambian.

En cambio, toda mejora en el cuello tiene retorno exponencial. Al reducir su tiempo o al balancear la cadena, se aumenta throughput, se reducen plazos y se libera capacidad de rotación para nuevos proyectos.

6.4. La paradoja del APU

El APU crea una trampa cognitiva:

Obliga a medir con detalle rendimientos individuales.
Esa obsesión da una ilusión de exactitud en lo micro.
Pero ignora el desbalance de flujo, que es la verdadera fuente de costo.

La paradoja es clara: nos esmeramos en calcular pi con cuarenta decimales, pero dejamos que alguien mida el diámetro del círculo con un elástico.

6.5. Síntesis

La ilusión de ocupación hace que sobrecostos pasen desapercibidos.
La erosión de productividad estira plazos y aumenta costos, aunque las cuadrillas rindan bien.
El ROI real se obtiene solo al mejorar el cuello o balancear la cadena, nunca al “apretar” rendimientos individuales.

En otras palabras: mientras sigamos midiendo rendimientos individuales y presupuestando como si las cadenas estuvieran balanceadas, seguiremos presupuestando mal.

Conclusión

El método de los Análisis de Precios Unitarios (APU) se ha convertido en el estándar de presupuestación en construcción. Su fortaleza es la precisión en el cálculo de rendimientos individuales; su debilidad es ignorar que la producción real ocurre en cadenas de tareas donde siempre existe un cuello de botella.

El costo final de un proyecto no es la suma de costos parciales. Es el resultado del flujo de la cadena. Mientras esa cadena no esté balanceada —y rara vez lo está—, los costos se disparan y los plazos se distorsionan.

Los ejemplos muestran que:

Mejorar rendimientos fuera del cuello genera un ROI cercano a cero.
Reducir el cuello impacta fuerte en costo y plazo.
Balancear la cadena multiplica la eficiencia y acorta los plazos, aun con mayores recursos directos.

Las consecuencias de no mirar el flujo son claras:

Ilusión de ocupación: todos parecen trabajar, pero el sistema produce al ritmo del más lento.
Erosión de la productividad: se pagan jornales improductivos que nunca aparecen en la planilla de APU.
ROI negativo en mejoras locales: se invierte en optimizaciones que no mueven el throughput.

El mensaje es simple:

Rendimientos individuales = indicador micro.
Balance de cadena = indicador macro que realmente decide costos y plazos.

Poner el foco solo en rendimientos es como calcular el área de un círculo con pi a cuarenta decimales, pero medir el diámetro con un elástico: exactitud aparente, error estructural.

Conclusión final: Mientras no incorporemos indicadores de flujo y cadena crítica en la presupuestación, seguiremos repitiendo la misma trampa: precisión en lo pequeño, error en lo grande.