En la gestión de proyectos ágil, adaptativa e híbrida, la técnica de Weighted Shortest Job First (WSJF) se está utilizando cada vez más para priorizar las oportunidades de negocio más relevantes para las organizaciones. Sin embargo, este proceso de toma de decisiones a menudo implica la evaluación de múltiples factores interconectados cuyas interacciones pueden influir en los resultados de maneras imprevistas. Los modelos tradicionales de toma de decisiones tienden a asumir la independencia entre variables por el bien de la simplicidad y la manejabilidad. Sin embargo, en contextos del mundo real, las variables rara vez operan de forma aislada; su interdependencia introduce complejidades que desafían la validez, robustez y aplicabilidad práctica de las herramientas de toma de decisiones convencionales. El objetivo de esta investigación es abordar el problema de la interdependencia entre las variables de WSJF. Para lograr esto, se aplicó el Mapeo Cognitivo Difuso (FCM) para evaluar el impacto y la influencia de las interdependencias durante el proceso de toma de decisiones. Los hallazgos demuestran que incorporar FCM en WSJF produce una correlación del 76% en el orden de priorización con los mejores resultados, en comparación con el WSJF lineal, mientras que revela una variación del 24% que destaca áreas para un estudio más profundo. Esta evidencia indica que tener en cuenta la interdependencia conduce a una toma de decisiones más eficiente y confiable que los enfoques tradicionales.