¿Adivinar, justificar o decidir?

A la hora de tomar decisiones en las empresas, los responsables se encuentran con una gran dificultad: la imposibilidad de conocer lo que ocurrirá en el futuro. Algunos desafíos que pueden surgir de acuerdo al enfoque adoptado y cómo mejorar nuestras decisiones...

El problema de la incertidumbre es un problema que el hombre intenta resolver desde los tiempos antiguos de la humanidad  habiendo recorrido un largo camino, desde la magia negra, la consulta a los oráculos, la borra del café o las bolas de cristal.

Cuando se enfrentan con la incertidumbre, los ejecutivos suelen tener reacciones extremas. Algunos simplemente hacen de cuenta que la incertidumbre no existe, mientras que otros la ven y los paraliza.

Si no podemos conocerlo, ¿por qué no adivinarlo?

Desde hace un tiempo, la técnica de pronósticos es utilizada en las empresas para realizar planes a largo plazo y para tomar decisiones. Más allá del camino recorrido, el pronóstico sigue pretendiendo ser una técnica que permita predecir lo que ocurrirá en el futuro.

Las decisiones empresariales siempre se toman con información insuficiente y con un margen de incertidumbre mayor o menor, dependiendo del tiempo y los recursos que se destinan a la búsqueda y al análisis de la información. Ante esta realidad, el análisis a través de pronósticos supone que al no poder determinarlo con exactitud, se deben entonces establecer algunos supuestos y actuar en consecuencia.

Se suele expresar el pronóstico como un solo valor, o como un conjunto de datos. A su vez, este conjunto podría expresarse con dos o tres valores posibles, denominados 'escenarios'. Por ejemplo, puedo plantear un escenario pesimista, uno medio y uno optimista. Quien planea las ventas necesita tener una idea de la cantidad de inventario a producir para hacer frente a las demandas futuras del mercado. El valor pronosticado suele surgir de un valor de demanda promedio tomado de una muestra de datos históricos o es simplemente el mejor estimado de quienes realizan el pronóstico.

En la mayoría de los casos sabemos que no ocurrirá lo pronosticado, entonces ¿para qué pronosticar? Una razón puede ser la falta de conocimiento de otros métodos, y adicionalmente, porque se necesita una base -aunque sea mínima-, una justificación para el curso de acción que se propone tomar. Porque a partir del pronóstico que generemos, estaremos decidiendo dónde alocar nuestros recursos financieros, tecnológicos y humanos. Así los pronósticos se someten a presiones tendenciosas que muchas veces lo alejan aún más de la realidad.

¿Qué puede ir mal con este enfoque?

El uso de promedios distorsiona las decisiones de negocios día a día. Imaginemos a un gerente de producto de una nueva tecnología a quien su jefe le pide que pronostique la demanda de su producto. 'Eso es muy difícil para un nuevo producto,' responde el gerente de producto, 'pero seguramente la demanda anual estará entre 50.000 y 150.000 unidades'. 'Necesito que me des un número para darle a la gente de producción.' 'Si necesitas un número, el promedio de 100.000 creo que va a ser representativo', dice dudando el gerente.

Si finalmente la demanda se encuentra por debajo del promedio, claramente los beneficios serán menores a los estimados. Pero, si la demanda supera el promedio, excede la capacidad de la planta, el beneficio máximo quedará estancado en el estimado para el promedio.

Entonces, el uso de promedios asegura que el beneficio promedio será menor que el beneficio asociado a la demanda promedio! Esto lleva a que el gerente de producto sea culpado por no lograr el beneficio esperado, más allá de que la demanda promedio estimada haya sido la correcta.

Simulación

En los ámbitos dónde hoy toman decisiones los ejecutivos cada vez cobra más importancia el impacto de la incertidumbre.

Para muchas variables no es posible contar con datos históricos representativos (Ej.: medidas políticas proteccionistas), y para aquellas con las que se cuenta con información, ésta no puede ser utilizada como una buena base para pronosticar el futuro debido a las enormes diferencias entre las circunstancias pasadas y las actuales.

La existencia de estos altos niveles de incertidumbre no pretende alentar una postura de impotencia aduciendo que por ser incierto un resultado, no es sujeto de un análisis sistemático y consciente; sino por el contrario, dar cuenta de nuevas metodologías de análisis como la simulación estocástica de escenarios.

Simulación, en el sentido más común de la palabra, significa imitar. Y de esto se trata; se va a imitar el comportamiento de un sistema a través de la manipulación de un modelo que representa una realidad. El avance de los programas de software nos permite hoy desarrollar modelos para las decisiones de negocios.

Los ejecutivos entienden que el tratamiento explícito de la incertidumbre al tomar decisiones mejora la comunicación de cuestiones complejas, promueve la generación de planes de contingencia reduciendo las sorpresas, permite conocer las oportunidades de beneficios potenciales y explorar los factores que pueden generar resultados extremos.

Para poder gozar de estos beneficios, es necesario crear una cultura que premie una forma de pensar estadística y probabilística por sobre la intuitiva. Y aquí no se está haciendo referencia al conocimiento y a la habilidad de manejar cifras y cálculos sofisticados o programas computacionales de análisis estadístico. Es simplemente que la gente debe pensar que la realidad es incierta y como tal sus resultados son variables.

Federico Esseiva. 
Director de Tandem, Soluciones de Decisión.
fe@tandemsd.com.