Introducción: por qué es importante la precisión de las previsiones en los negocios

En un mundo caracterizado por la volatilidad de los mercados, los cambios políticos y la rápida innovación, las empresas dependen de las previsiones. Una previsión precisa puede orientar la planificación de las inversiones, las operaciones de la cadena de suministro y la expansión del mercado. También ayuda a evitar errores costosos.

Según la encuesta Global Data and Analytics Survey 2023 de PwC, las empresas que utilizan modelos de previsión avanzados observan una mejora del 20-30 % en la precisión de la planificación. También reducen los riesgos operativos en un 15 %. Sin embargo, la confianza en los métodos de previsión varía. Como resultado, las empresas siguen preguntándose: ¿qué grado de precisión tienen estas previsiones? ¿Y qué factores determinan su fiabilidad?

En este artículo se exploran los diferentes tipos de previsión, los factores que influyen en la precisión de las previsiones y cómo las empresas pueden mejorar sus predicciones. Además, ofrece información sobre las tendencias actuales y el papel de los consultores en la mejora de la precisión de las previsiones.

Diferentes métodos de previsión y sus usos

Las empresas utilizan diferentes métodos de previsión en función de la disponibilidad de datos y las necesidades de toma de decisiones. Cada método tiene puntos fuertes y débiles que afectan a la precisión de las previsiones.

Previsiones cuantitativas: modelos basados en datos

Las previsiones cuantitativas utilizan técnicas estadísticas. Entre ellas se incluyen el análisis de regresión, la previsión de series temporales, el suavizado exponencial y los modelos bayesianos.

Ventajas:

• Objetivas y repetibles
• Escalables a grandes conjuntos de datos
• Fiables en entornos estables

Desventajas:

• Menos precisas en períodos de perturbaciones
• Incapaces de detectar acontecimientos imprevistos
• Dependientes de la calidad de los datos históricos

Por ejemplo, McKinsey (2022) descubrió que el 40 % de los modelos fallaron durante la crisis de la COVID-19. Los rápidos cambios pusieron de manifiesto las limitaciones de los modelos tradicionales.

Previsiones cualitativas: enfoques basados en expertos

Los métodos cualitativos se basan en el juicio de expertos. Algunos ejemplos son el método Delphi, la planificación de escenarios y la lluvia de ideas.

Ventajas:

• Útiles cuando los datos son limitados
• Aplican el conocimiento humano
• Útiles para nuevos mercados o productos

Desventajas:

• Subjetivos
• Difíciles de verificar
• Menos precisos en escenarios a gran escala

Sin embargo, Harvard Business Review informa de que las empresas que utilizan métodos tanto cualitativos como cuantitativos suelen lograr una mayor precisión en sus previsiones.

IA y aprendizaje automático: mejora de la precisión de las previsiones

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) ofrecen nuevas herramientas de previsión.

Estas herramientas detectan patrones complejos y actualizan las previsiones a medida que cambian los datos.

Algunos ejemplos son:

• Redes neuronales
• Agrupación y árboles de decisión
• Aprendizaje por refuerzo
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

Ventajas:

• Maneja datos no lineales
• Aprende de nuevas entradas
• Alta precisión en sistemas complejos

Desventajas:

• Requiere conjuntos de datos limpios y grandes
• Puede ser una «caja negra»
• Puede reflejar datos de entrenamiento sesgados

Por ejemplo, una encuesta de Statista reveló que el 44 % de las empresas europeas utilizan o tienen previsto utilizar la IA para realizar previsiones. Esta tendencia pone de relieve la creencia de que la IA mejora la precisión de las previsiones.

Además, Deloitte (2023) informa de que el 61 % de las empresas que utilizan IA observaron un aumento de la precisión del 25 %. Sin embargo, el 35 % se enfrentó a problemas de transparencia.

¿Qué puede influir en el éxito de una previsión?

La precisión de las previsiones depende de muchas variables. Comprenderlas ayuda a las empresas a realizar mejores predicciones.

Calidad de los datos: la importancia de la limpieza de los datos de entrada

Es esencial disponer de datos limpios. IBM estima que el 80 % del trabajo de análisis consiste en la preparación de datos.

Gartner advierte que la mala calidad de los datos es una de las principales causas del fracaso de las previsiones. De hecho, los analistas dedican hasta el 80 % de su tiempo a limpiar datos. Como resultado, queda menos tiempo para el desarrollo de modelos. La precisión de las previsiones se ve afectada.

Horizonte de previsión: el tiempo influye en la precisión

Las previsiones a corto plazo suelen ser más precisas que las a largo plazo. Por ejemplo, una estimación a una semana puede ser correcta en un 90 %. Una previsión a cinco años puede caer por debajo del 50 %.

Por ejemplo, la previsión del PIB para 2020 del FMI, realizada en 2019, se desvió un 6,6 % debido a la COVID-19.

Volatilidad del mercado: entornos estables frente a entornos inestables

Las previsiones funcionan mejor en sectores estables. Por otro lado, sectores como el energético o el financiero se enfrentan a cambios rápidos. Estos cambios reducen la precisión de las previsiones.

Según la encuesta CEO Outlook Survey 2023 de EY, el 52 % de los ejecutivos citan la inestabilidad geopolítica como motivo de preocupación. Además, el 51 % se muestra preocupado por la volatilidad económica. Estos factores dificultan la precisión de las previsiones a largo plazo.

Selección del método: la herramienta adecuada para cada tarea

El uso de un método incorrecto reduce la precisión. Por ejemplo, los modelos lineales no son adecuados para datos estacionales a menos que se ajusten. Por lo tanto, las pruebas y la validación de los modelos son fundamentales para garantizar la precisión.

Experiencia humana: interpretación de los resultados

Incluso las herramientas más avanzadas necesitan una interpretación experta. Los expertos añaden contexto, detectan valores atípicos y aplican sus conocimientos del sector. Esta capa humana es esencial para lograr la precisión de las previsiones.

El coste de las previsiones inexactas

Los errores en las previsiones provocan pérdidas reales.

• Pérdidas financieras: sobreproducción o falta de existencias
• Daño a la reputación: lanzamientos de productos fallidos
• Riesgo estratégico: tendencias o cambios en el mercado no detectados

Por ejemplo, la caída de Nokia se debió en parte a que ignoró las tendencias de los teléfonos inteligentes. Las previsiones erróneas llevaron a decisiones equivocadas.

Cómo mejoran los consultores la precisión de las previsiones

Las consultoras ayudan a las empresas a mejorar sus previsiones. Ofrecen herramientas, marcos de trabajo y asesoramiento imparcial.

Metodologías personalizadas

Los consultores adaptan los modelos a las necesidades de las empresas. Los enfoques personalizados superan a las herramientas genéricas y mejoran la precisión de las previsiones.

Mejor gestión de los datos

Limpian y estandarizan los datos. Este paso es fundamental. Una entrada de datos precisa conduce a previsiones precisas.

Herramientas y tecnología modernas

Muchas empresas utilizan ahora plataformas en la nube como AWS y Azure. Estos sistemas admiten previsiones avanzadas y actualizaciones en tiempo real.

Supervisión y ajuste continuos

Las buenas previsiones evolucionan. Por lo tanto, los consultores ayudan a ajustar los modelos a medida que surgen nuevos datos. Como resultado, la precisión de las previsiones mejora con el tiempo.

Gartner (2024) afirma que las empresas que utilizan servicios externos suelen obtener una precisión entre un 15 % y un 25 % superior.

El futuro de la precisión de las previsiones: tendencias emergentes

Las previsiones están cambiando. Las nuevas tendencias tienen como objetivo aumentar la precisión y la transparencia de las previsiones.

Colaboración entre humanos y IA

La combinación de los resultados de la IA con los conocimientos de los expertos da mejores resultados. Este modelo híbrido equilibra la velocidad y el criterio.

Previsiones éticas

A medida que crece la IA, aumentan las preocupaciones éticas. Los métodos transparentes ayudan a mantener la confianza y la precisión.

Planificación de escenarios

Las empresas utilizan ahora múltiples escenarios en lugar de previsiones únicas. Este cambio favorece la flexibilidad en la toma de decisiones.

Previsión como servicio

El análisis predictivo está en auge. Grand View Research (2023) estima que el mercado alcanzó los 10 500 millones de dólares. Se espera un crecimiento anual del 21,5 % hasta 2030. Europa es un actor clave en esta tendencia.

Las herramientas SaaS ofrecen módulos de previsión listos para usar. En consecuencia, estas herramientas ayudan incluso a las pequeñas empresas a lograr una alta precisión en sus previsiones.

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Conclusión: la precisión de las previsiones como activo estratégico

¿Podemos confiar en las previsiones? Sí, si comprendemos sus límites. Las previsiones no son perfectas. Sin embargo, ayudan a gestionar la incertidumbre.

Las empresas deben centrarse en mejorar la calidad de los datos, elegir los métodos adecuados y combinar los conocimientos humanos y los de las máquinas. De este modo, se aumenta la precisión de las previsiones.

En mercados que cambian rápidamente, unas previsiones sólidas dan ventaja a las empresas. Por lo tanto, invertir en la precisión de las previsiones significa prepararse para el futuro, no solo predecirlo.