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Guía del gestor de previsiones

A principios de 1984, la Corporación Computadora Compaq con sede en Houston, fabricante de microcomputadores compatibles con IBM, enfrentó una decisión que afectaría profundamente su futuro. Reconociendo que IBM presentaría pronto su versión de la computadora portátil y amenazaría el dominio de Compaq en este mercado rentable, la compañía tenía dos opciones. Podría elegir especializarse en esta línea de productos […]
Guía del gestor de previsiones

A principios de 1984, COMPAQ Computer Corporation, con sede en Houston, fabricante de microordenadores compatibles con IBM, se enfrentó a una decisión que afectaría profundamente su futuro. Reconociendo que IBM pronto introduciría su versión del ordenador portátil y amenazaría el dominio de COMPAQ en este mercado rentable, la compañía tenía dos opciones. Podría optar por especializarse en esta línea de productos y seguir comercializando agresivamente sus equipos portátiles de gran prestigio, o podría ampliar las ofertas del mercado para incluir microcomputadoras de escritorio. Este último movimiento obligaría a la empresa de un año a enfrentarse a IBM en su tierra natal. Además, COMPAQ tendría que hacer una inversión sustancial en desarrollo de productos y capital de trabajo y ampliar su capacidad de organización y fabricación.

La dirección de COMPAQ se enfrentó a varias incógnitas importantes, como el tamaño, la estructura y la intensidad competitiva del mercado potencial. La dirección reconoció que la vitalidad de la empresa podría deteriorarse seriamente si no ampliaba su línea de productos. Si la expansión tuviera éxito, COMPAQ podría disfrutar de economías de escala que podrían ayudar a garantizar su supervivencia en una industria dinámica y muy competitiva. Sin embargo, si los supuestos de mercado de COMPAQ fueran incorrectos, su futuro podría ser sombrío.

Muchos de los directivos actuales se enfrentan a nuevas realidades e incertidumbres similares del mercado. Enfrentados continuamente a problemas críticos para el futuro competitivo de sus empresas, deben lidiar con entornos novedosos y que cambian rápidamente. En resumen, deben juzgar una amplia gama de influencias diferentes.

Durante más de una década, las nuevas técnicas de previsión han ayudado teóricamente a los gerentes a evaluar estos diversos factores. Sin embargo, gran parte de la promesa de estas técnicas no se ha cumplido, incluso cuando una sucesión acelerada de avances relacionados ha abrumado a los responsables de la toma de decisiones con nuevas alternativas.

A medida que el número de técnicas proliferan, la dirección también se da cuenta de que algunas de sus suposiciones y proyecciones cruciales sobre la economía se han vuelto bastante tenues. Equipado solo con un poco de historia, datos escasos y cuestionables, y herramientas teóricas frágiles y cambiantes, el pronosticador debe tomar decisiones críticas sobre futuros alterados.

Por ejemplo, el dilite de COMPAQ Computer se complicó aún más porque las nuevas tecnologías, competidores y productos ya estaban transformando un mercado que se había establecido recientemente. Las previsiones de COMPAQ sobre el tamaño, la dirección y las tendencias de precios del mercado de microcomputadoras de 1984 se confundieron por la incertidumbre sobre la respuesta del mercado a varios factores vitales:

Guía del gestor de previsiones

Guía del gestor de previsiones Breves descripciones de los métodos

Guía del gestor de previsiones
Guía del gestor de previsiones
  • La entrada del nuevo ordenador portátil de IBM.
  • IBM 23% reducción de precios en junio de 1984 y su posible erosión de los márgenes.
  • La entrada de portátiles lap introducida por Hewlett-Packard y Data General.
  • El lanzamiento del nuevo PC AT de IBM, complicado por retrasos de entrega inesperados y problemas de compatibilidad.
  • La introducción de las computadoras de escritorio por parte de Sperry, NCR, ITT y AT&T.

Con el tiempo, COMPAQ entró en el segmento de escritorio del mercado, a pesar de que 1984 fue implacable y desenfrenado. Varios grandes competidores restringieron sus programas; muchas empresas más pequeñas entraron en quiebra o estuvieron al borde de la administración judicial. Financiera y competitivamente, COMPAQ tuvo éxito. Durante 1984, las ventas aumentaron de$ 111 millones a$ 329 millones y las ganancias aumentaron de$ 4,7 millones a$ 12,8 millones.

Sin embargo, la dinámica del mercado hace que estos resultados sean cada vez más difíciles de lograr; los acontecimientos positivos y negativos, tanto esperados como imprevistos, tienen un efecto decisivo. Incluso cuando los gerentes anticipan los resultados, persisten graves incertidumbres sobre el momento, la forma y el impacto.

A pesar de la dificultad, el vicepresidente de marketing y el director ejecutivo (los dos ejecutivos más directamente involucrados en la decisión) demostraron lo que se puede hacer. Utilizó una serie extensa de encuestas a consumidores y distribuidores junto con evaluaciones periódicas de la tecnología para evaluar el mercado futuro y guiar el desarrollo de productos y programas para adaptarse a las necesidades fluidas y en rápida evolución de la industria. Gerentes lata utilizar técnicas de previsión para ayudarles a tomar decisiones importantes. Un cuerpo de investigación amplio y de rápido crecimiento se ocupa del desarrollo, el perfeccionamiento y la evaluación de las técnicas de previsión. Los administradores también tienen un mayor acceso a los datos internos y externos y pueden beneficiarse de una multitud de programas informáticos en el mercado, así como un acceso más fácil a las capacidades informáticas para analizar estos datos.

Gráfico del pronosticador

Si bien cada técnica tiene sus puntos fuertes y débiles, cada situación de previsión está limitada por limitaciones como el tiempo, los fondos, las competencias o los datos. Equilibrar las ventajas y desventajas de las técnicas con respecto a las limitaciones y requisitos de una situación es una tarea de gestión formidable pero importante.

Hemos desarrollado un gráfico para ayudar a los ejecutivos a decidir qué técnica será la adecuada para una situación particular; el gráfico agrupa y perfila una lista diversa de 20 enfoques de previsión comunes y los clasifica en 16 dimensiones evaluativas importantes. Enumeramos las técnicas en columnas y dimensiones de evaluación en filas. Las intersecciones de fila y columna individuales (celdas) reflejan nuestra visión de las características de una técnica a medida que se aplican a cada dimensión. En el gráfico se ofrecen descripciones breves de los métodos de previsión.

Hemos utilizado diferentes tonos de gris para mostrar qué dimensiones representan una fuerza para una técnica en particular y cuáles representan sus debilidades. Las fortalezas se resaltan en gris claro; las debilidades se indican con una celda gris oscuro. La extrapolación ingenua, por ejemplo, es fuerte en consistencia interna, ya que refleja fácilmente los cambios en las decisiones de gestión. Sin embargo, es débil en forma de previsión. Es importante tener en cuenta estas distinciones al utilizar el gráfico.

El gráfico es útil de dos maneras. La primera es decidir qué técnica se adaptará a tus necesidades particulares como pronosticador. La segunda es decidir cómo combinar técnicas para mejorar aún más el resultado. En esta sección, discutiremos el enfoque más sencillo; más adelante hablaremos más sobre la combinación de métodos.

Para usar el gráfico, mira las 16 preguntas que aparecen en la primera columna después de las dimensiones. Son las preguntas más comunes que un gestor hará a la hora de decidir utilizar un pronóstico determinado. La primera pregunta establece los distintos lapsos de tiempo que tendría que cubrir una previsión. Todos los que utilicen el gráfico tendrán que responder a la pregunta 1. Sin embargo, cada una de las siguientes preguntas se puede responder con un sí o un no. Si respondes no a una pregunta, no tienes que mirar a través de esa fila.

Al responder a la pregunta 1, tome nota de aquellas técnicas cuyo lapso de tiempo se ajuste a sus necesidades. Nos ha resultado más fácil para los pronosticadores escribir la letra de columna de la técnica. El número de fila de cada dimensión y la letra de columna de cada técnica se escriben a lo largo de los ejes horizontal y vertical. Con respecto a la pregunta 1, por ejemplo, si su horizonte de previsión es a corto plazo, puede escribir las letras de las celdas para extrapolación ingenua (A), composición de la fuerza de ventas (B), jurado de opinión ejecutiva (C),. Pero ignoraría las letras para los métodos de escenario (D), la técnica Delphi (E), la analogía histórica (F),.

Las columnas que ha enumerado ahora representan técnicas que se pueden considerar más a fondo. A continuación, lea la columna de cada una de estas técnicas y anote las celdas grises. Si estas celdas grises están asociadas a preguntas a las que ha respondido afirmativamente, entonces la dimensión impide el uso de la técnica o se puede utilizar la técnica, pero tiene dificultades para acomodar esa dimensión. Estas precauciones le ayudarán a determinar si debe o desea eliminar ciertas técnicas para que no se consideren más a fondo. Una flecha de una celda indica que su evaluación es la misma que la celda de la izquierda.

Después de haber respondido a todas las preguntas y tener una lista de técnicas supervivientes, anote las celdas que están resaltadas en gris claro. Esas celdas representan los puntos fuertes específicos de una técnica y pueden guiarte en la selección final.

En el transcurso del ejercicio, es posible que hayas eliminado una técnica que te gusta, de la que has oído hablar o que usas de forma rutinaria. Puedes volver a eso y comparar sus puntos fuertes y débiles con los de los métodos que el gráfico ha indicado que serían los mejores para ti. A continuación, puede decidir si prefiere continuar con la técnica que el gráfico indica que corresponde más a sus requisitos específicos o si puede acomodar los factores de eliminación para utilizar la técnica que favoreció inicialmente.

Consideraciones importantes

Al considerar cada pregunta, debe recordar algunos «trucos del oficio» relativos a:

Horizonte temporal. La mayoría de los gerentes querrán que los resultados de las previsiones se extiendan lo más posible en el futuro. Sin embargo, un período demasiado largo puede hacer que el proceso de selección de la técnica sea aún más confuso debido a las diferentes capacidades de las técnicas para adaptarse a diferentes períodos de tiempo. Al elegir un horizonte temporal ampliado, el pronosticador aumenta la complejidad, el coste y el tiempo necesarios para desarrollar el producto final.

Puede desglosar el tiempo necesario para producir una previsión en el tiempo de desarrollo (desarrollo) y ejecución (Ex). El tiempo de desarrollo incluye la recopilación y entrada de datos, la modificación de los programas según los requisitos específicos de la empresa y la start-up del sistema. El tiempo de ejecución es el tiempo que se tarda en producir un pronóstico con una técnica concreta. Al principio, por supuesto, el tiempo de desarrollo es una preocupación importante para el pronosticador; sin embargo, una vez establecida la técnica de previsión, el tiempo de ejecución es una preocupación más adecuada.

Sofisticación técnica. La experiencia demuestra que la sofisticación informática y matemática es parte integral de muchas técnicas. Aunque muchos ejecutivos han mejorado sus habilidades en esta área, no todos han perfeccionado sus habilidades cuantitativas lo suficiente como para sentirse cómodos con algunos de los resultados pronósticos que una computadora arrojará.

costo. El costo de cualquier técnica es generalmente más importante al principio cuando se está desarrollando e instalando; después de eso, el valor potencial de cualquier técnica para un tomador de decisiones suele superar el gasto de generar una previsión actualizada.

Disponibilidad de datos. Antes de elegir una técnica, el pronosticador debe considerar la amplitud, la moneda, la precisión y la representatividad de los datos disponibles. Más datos tienden a mejorar la precisión y los datos detallados son más valiosos que los que se presentan en conjunto. Dado que la capacidad de una técnica para manejar las fluctuaciones es importante para el éxito de una previsión, el gestor debe hacer coincidir la sensibilidad y la estabilidad de una técnica con los componentes de variabilidad aleatoria y sistemática de una serie de datos.

Variabilidad y coherencia de los datos. Más allá de los cambios que puedan producirse en la estructura de la empresa o en su entorno, el gestor debe considerar el tipo de relaciones estables asumidas entre las variables independientes de un modelo (representadas por la dimensión de «estabilidad externa»). Por ejemplo, si bien la mayoría de las previsiones cuantitativas orientadas históricamente podrían utilizar los niveles esperados de producción de automóviles como base para determinar la demanda de acero, el modelo de pronóstico puede no reflejar los cambios a lo largo del tiempo en la cantidad media de acero utilizada en los automóviles. Estas relaciones a veces cambian, pero cualquier variación suele ser tan gradual que no afectará a una previsión a corto plazo. Sin embargo, cuando las previsiones son a largo plazo o cuando la empresa espera un cambio sustancial en una relación vital, el pronosticador debe aplicar su criterio en una técnica cuantitativa o utilizar un método cualitativo.

Cantidad de detalles necesarios. Si bien las previsiones agregadas son fáciles de preparar, el gerente necesitará información específica (incluidas clases de productos individuales, periodos de tiempo, áreas geográficas o agrupaciones de mercado de productos, por ejemplo) para determinar las cuotas o asignar recursos. Dado que las previsiones varían mucho en cuanto a su capacidad para manejar este tipo de detalles, es posible que el gerente desee una técnica que pueda predecir con precisión los componentes individuales y, a continuación, combinar los resultados en un panorama general. De lo contrario, el pronosticador puede utilizar una técnica para proporcionar una imagen general y, a continuación, utilizar patrones o factores de mercado anteriores para determinar las previsiones de los componentes.1

Precisión. Si bien la precisión es el santo grial de un pronosticador, la precisión máxima que se puede esperar de una técnica debe estar dentro de un rango limitado por el error porcentual medio del componente aleatorio de una serie de datos. Además, debido a profecías contraproducentes y autocumplidas, la precisión debe juzgarse a la luz del control que la empresa tiene sobre el resultado previsto y dentro de las limitaciones de tiempo y recursos impuestas al pronosticador.

Recuerde también que la precisión por sí sola no es el criterio más importante. El pronosticador tal vez desee renunciar a cierta precisión en favor, por ejemplo, de una técnica que señaliza puntos de inflexión o proporciona buena información complementaria.

Puntos de inflexión. Dado que los puntos de inflexión representan períodos de oportunidad o precaución excepcionales, el gerente querrá analizar si una técnica anticipa cambios fundamentales. Algunas técnicas dan señales de giro falsas, por lo que el pronosticador debe tener en cuenta no solo la capacidad de una técnica para anticiparse a los cambios, sino también su propensión a dar información errónea.

Formulario. La forma final varía mucho; siempre es aconsejable utilizar una técnica que proporcione algún tipo de valor medio o central y una gama de posibles resultados. Aunque sea remotamente precisa, dicha información ayuda al gerente a determinar de forma más explícita la exposición al riesgo, los resultados esperados y las distribuciones de verosimilitud.

Mejora de la previsión

Debido a que no se han producido avances drásticos en el desarrollo de técnicas durante los últimos años, los esfuerzos por mejorar las previsiones se han desplazado hacia la búsqueda de un mejor enfoque para la selección de técnicas. En parte, estos intentos han explorado los puntos fuertes y las características de rendimiento de varias técnicas.2 Nuestro gráfico amplía este enfoque ayudando al pronosticador a adaptar las fortalezas y características de las diferentes técnicas a las necesidades y limitaciones de la previsión requerida.

Los gerentes pueden mejorar su proyección de las siguientes maneras:

  • Combinación de previsiones.
  • Simulación de una serie de supuestos de entrada.
  • Aplicar el juicio de forma selectiva.

Combinación de previsiones

La investigación sobre la combinación de pronósticos para lograr mejoras (sobre todo en cuanto a precisión) es extensa, persuasiva y coherente.3 Los resultados de las previsiones combinadas superan en gran medida a la mayoría de las proyecciones, técnicas y análisis individuales de los expertos. Dado que los expertos mejor calificados y las técnicas más populares no pueden superar sistemáticamente un enfoque que combina resultados, y porque el gerente no puede predeterminar qué expertos o técnicas serán superiores en cualquier situación, la combinación de pronósticos, especialmente con técnicas que son diferentes, ofrece la gerente una forma segura de mejorar la calidad.

El gráfico de previsión puede ayudar al gestor a seleccionar la mejor combinación de técnicas. Como muestra el gráfico, cada método tiene sus puntos fuertes y débiles. Al combinar cuidadosamente dos o más técnicas complementarias, el pronosticador puede compensar las limitaciones de cualquier técnica con las ventajas de otra, conservando al mismo tiempo los puntos fuertes de la primera. Simplemente compare las celdas resaltadas de un enfoque con las de otros métodos calificados. Diversas técnicas incorporan nociones subyacentes muy diferentes. Al no saber cuál de estos resultados resultará ser más preciso en un entorno económico determinado, los pronosticadores pueden aumentar su conocimiento de los posibles resultados evaluando el alcance y la distribución de las proyecciones producidas por los distintos métodos.4

Simulación de varios resultados

El gerente también puede establecer una serie de resultados probables variando la combinación y los niveles de insumos de una técnica concreta. Este análisis de sensibilidad puede poner de relieve las variables más críticas, el rango y la distribución de los resultados esperados y los resultados probables de diferentes supuestos.

Uso del juicio

Si bien muchas previsiones cuantitativas incorporan algo de subjetividad, los pronosticadores deberían confiar más en el resultado de una previsión cuantitativa que en su propio juicio. La investigación de previsión ha llegado a la conclusión de que incluso las técnicas cuantitativas simples superan a las evaluaciones intuitivas no estructuradas de los expertos y que el uso del criterio para ajustar los valores de una previsión derivada cuantitativamente reducirá su precisión.5 Esto es así porque las predicciones intuitivas son susceptibles de sesgo y los administradores tienen una capacidad limitada para procesar la información y mantener relaciones coherentes entre las variables.6

El pronosticador debe incorporar juicios subjetivos en situaciones dinámicas cuando los modelos cuantitativos no reflejan cambios internos y externos significativos. Incluso en estos casos, el pronosticador debería incorporar los ajustes subjetivos como insumos en el modelo en lugar de ajustar el resultado final del modelo.

Cuando se enfrentan a horizontes ampliados o a situaciones novedosas que tienen datos limitados y no tienen precedentes históricos, deben utilizarse métodos de juicio o recuento. Sin embargo, la aplicación del juicio en tales situaciones debe hacerse de forma estructurada. El pronosticador también debe emplear el juicio para estimular el pensamiento y explorar nuevas relaciones, pero, cuando sea posible, deben incorporarse técnicas cuantitativas para probar y respaldar los supuestos. El artículo de dos partes sobre las previsiones de escenarios de Pierre Wack en las ediciones de septiembre-octubre de 1985 y noviembre-diciembre de 1985 de HBR es un buen ejemplo de ello.

1. Para obtener información adicional, consulte G. David Hughes, «Requisitos de previsión de ventas», en The Handbook of Forecasting: A Manager’s Guide, ed. Spyros Makridakis y Steven C. Wheelwright (Nueva York: John Wiley & Sons, 1982), pág. 13.

2. Para una discusión de ejemplos, véase Spyros Makridakis et al., «La precisión de los métodos de extrapolación (series temporales)», Journal of Forecasting, Abril-junio de 1982, pág. 111; y Steven P. Schnaars, «Factores situacionales que afectan la precisión del pronóstico», Revista de investigación de marketing, Agosto de 1984, p. 290.

3. Véase Essam Mahmoud, «Precisión en la previsión: una encuesta», Journal of Forecasting, Abril-junio de 1984, pág. 139; Spyros Makridakis y Robert L. Winkler, «Promedios de las previsiones: algunos resultados empíricos», Ciencias de la gestión, septiembre de 1983, pág. 987; y Victor Zarnowitz, «La exactitud de las previsiones individuales y grupales a partir de las encuestas de perspectivas empresariales», Journal of Forecasting, Enero-marzo de 1984, p. 10.

4. Véase Hillel J. Einhorn y Robin M. Hogarth, «Predicción, diagnóstico y pensamiento causal», Journal of Forecasting, Enero-marzo de 1982, p. 23.

5. Para los artículos de encuestas que abordan este tema, véase Mahmoud, pág. 139; y Robin M. Hogarth y Spyros Makridakis, «Forecasting and Planning: An Evaluation», Ciencias de la gestión, Febrero de 1981, p. 115.

6. Lennart Sjoberg, «Toma de decisiones asistida y sin ayuda: mejor juicio intuitivo», Journal of Forecasting, Octubre-diciembre de 1982, p. 349.


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