¿Qué es la previsión empresarial? Definición, métodos y modelo

La previsión empresarial desempeña un papel crucial a la hora de ayudar a las empresas a tomar decisiones con conocimiento de causa. Al predecir las tendencias y los resultados futuros, las empresas pueden desarrollar estrategias eficaces y asignar los recursos adecuadamente. En este artículo, nos adentraremos en la definición de previsión empresarial, exploraremos los diferentes métodos utilizados en la previsión y analizaremos los modelos cualitativos y cuantitativos empleados en este proceso.

Entender la previsión empresarial

Las previsiones empresariales consisten en hacer conjeturas fundamentadas sobre diversos parámetros empresariales, como el crecimiento de las ventas, las tendencias del mercado y las condiciones económicas. Estas previsiones proporcionan información valiosa que orienta las decisiones financieras y operativas. Aunque la previsión es esencial, es importante tener en cuenta que se basa en suposiciones y datos históricos, que pueden no abarcar todas las variables e introducir riesgos.
El proceso de previsión empresarial sigue un marco conceptual similar, aunque la aplicación práctica puede variar. He aquí los pasos clave:

Identificación del problema: El pronosticador identifica un problema específico o un punto de datos para pronosticar. Puede ser una pregunta como “¿comprará la gente una cafetera de gama alta?” o “¿cuáles serán nuestras ventas en marzo del año que viene?”.
Selección de variables y datos: El pronosticador determina las variables relevantes que deben tenerse en cuenta y selecciona un conjunto de datos ideal para analizar. Este paso implica recopilar datos anteriores e identificar patrones.
Hipótesis: Para simplificar el proceso de previsión y reducir los datos necesarios, el pronosticador formula hipótesis explícitas. Estos supuestos ayudan a racionalizar el análisis y a reducir la complejidad.
Elección del modelo: Basándose en el conjunto de datos, las variables seleccionadas y los supuestos, el pronosticador elige un modelo de previsión adecuado. El modelo debe ajustarse a las características de los datos y proporcionar predicciones fiables.
Análisis: A partir del modelo elegido, el experto analiza los datos y elabora una previsión. Este paso consiste en aplicar técnicas matemáticas o estadísticas para obtener información y predecir los resultados futuros.
Verificación: La previsión se compara con los resultados reales para evaluar su exactitud. Este proceso de verificación ayuda a identificar cualquier discrepancia o problema en el modelo de previsión. Si es necesario, pueden introducirse ajustes en las variables o los supuestos.
Presentación y comunicación: Una vez verificado el análisis de las previsiones, hay que presentarlo en un formato adecuado a las partes interesadas o a los responsables de la toma de decisiones. La visualización eficaz de los datos y las habilidades de presentación son cruciales para transmitir los resultados con claridad.

Tipos de previsiones empresariales

Las previsiones empresariales pueden clasificarse en dos tipos: modelos cualitativos y cuantitativos. Cada tipo tiene una finalidad específica y se adapta a distintos escenarios de previsión.

Modelos cualitativos

Los modelos cualitativos se basan en opiniones de expertos y juicios subjetivos para realizar predicciones. Estos modelos son especialmente útiles para previsiones a corto plazo y situaciones en las que los datos medibles pueden ser limitados. A continuación se presentan dos métodos habituales de previsión cualitativa:

Estudio de mercado: Este método consiste en sondear a un gran número de personas para conocer su opinión sobre un producto o servicio concreto. Los datos recogidos se utilizan después para predecir la demanda potencial o la tasa de adopción una vez lanzado el producto o servicio.
Método Delphi: En el método Delphi, se pide a expertos en la materia que aporten sus opiniones y puntos de vista sobre un tema concreto. Estas respuestas se recogen y compilan en una previsión, teniendo en cuenta el abanico de opiniones de los expertos.

Modelos cuantitativos

Los modelos cuantitativos se centran en el análisis objetivo de los datos e intentan eliminar el elemento subjetivo del proceso de previsión. Estos modelos se basan únicamente en datos históricos y métodos estadísticos para predecir resultados futuros. A continuación se presentan tres enfoques de previsión cuantitativa habituales:

Enfoque basado en indicadores: Este enfoque se basa en la identificación de relaciones entre determinados indicadores, como el PIB y la tasa de desempleo. Analizando estas relaciones y utilizando indicadores adelantados, los pronosticadores pueden estimar el comportamiento de los indicadores rezagados.
Modelización econométrica: La modelización econométrica es un enfoque matemáticamente riguroso que pone a prueba la coherencia interna de los conjuntos de datos a lo largo del tiempo. Evalúa la fuerza y la importancia de las relaciones entre variables, lo que permite realizar previsiones más precisas. Sin embargo, este método se utiliza más comúnmente en la investigación académica y la evaluación de la política económica.
Métodos de series temporales: Los métodos de series temporales utilizan datos históricos para predecir acontecimientos futuros. Estos métodos varían en sus técnicas específicas, como asignar más peso a los datos recientes o descontar ciertos puntos atípicos. La previsión de series temporales es un método popular por su rentabilidad y su precisión comparable a la de otros enfoques.

Críticas a la previsión

Aunque la previsión empresarial es una herramienta valiosa, existen ciertas críticas y retos asociados a ella. Es importante ser consciente de estas limitaciones y utilizar las previsiones con criterio. He aquí tres críticas clave:

Datos limitados: Las previsiones se basan en datos históricos, que pueden no reflejar con exactitud las condiciones futuras. La dependencia de datos pasados introduce el riesgo de asumir que las condiciones pasadas continuarán sin cambios.
Acontecimientos imprevistos: Las previsiones se esfuerzan por tener en cuenta acontecimientos únicos o inesperados, a menudo denominados “cisnes negros”. Estos acontecimientos pueden influir significativamente en los resultados, pero son difíciles de incorporar a los modelos de previsión.
Influencia en la toma de decisiones: Las previsiones, sean exactas o no, pueden influir en la actuación de los responsables de la toma de decisiones, pero si resultan inexactas, pueden dar lugar a una mala toma de decisiones y a consecuencias imprevistas. Es esencial considerar las previsiones como un elemento de información entre muchos otros a la hora de tomar decisiones empresariales.

Conclusión

La previsión empresarial es una valiosa herramienta que permite a las empresas tomar decisiones informadas y planificar el futuro. Mediante el análisis de datos históricos, la aplicación de modelos cualitativos y cuantitativos y la consideración de las opiniones de expertos, las empresas pueden obtener información sobre las tendencias del mercado, el crecimiento de las ventas y las condiciones económicas. Aunque la previsión tiene sus limitaciones, sigue siendo un componente esencial de la planificación estratégica y la asignación de recursos. Al comprender los métodos y modelos utilizados en la previsión empresarial, las empresas pueden hacer predicciones más precisas y navegar con confianza por el cambiante panorama empresarial.

Preguntas y respuestas

¿Para qué sirve la previsión empresarial?

La previsión empresarial sirve para hacer predicciones informadas sobre futuros parámetros empresariales, como el crecimiento de las ventas, las tendencias del mercado y las condiciones económicas. Ayuda a las empresas a desarrollar estrategias eficaces, asignar recursos adecuadamente y tomar decisiones con conocimiento de causa.

¿Cuáles son los pasos clave del proceso de previsión empresarial?

Los pasos clave del proceso de previsión empresarial incluyen la identificación del problema, la selección de variables y datos, la formulación de hipótesis, la elección de un modelo de previsión, el análisis de los datos, la verificación de la previsión y la presentación de los resultados a las partes interesadas o a los responsables de la toma de decisiones.

¿Qué son los modelos cualitativos en la previsión empresarial?

Los modelos cualitativos de previsión empresarial se basan en opiniones de expertos y juicios subjetivos para realizar predicciones. Ejemplos de modelos cualitativos son los estudios de mercado, en los que se recaban opiniones de un gran número de personas, y el método Delphi, que recoge opiniones de expertos sobre el terreno.

¿Qué son los modelos cuantitativos en la previsión empresarial?

Los modelos cuantitativos de previsión empresarial se centran en el análisis objetivo de los datos y eliminan el elemento subjetivo del proceso de previsión. Estos modelos se basan únicamente en datos históricos y métodos estadísticos para predecir resultados futuros. Ejemplos de modelos cuantitativos son el enfoque de indicadores, los modelos econométricos y los métodos de series temporales.

¿Cuáles son las limitaciones de la previsión empresarial?

La previsión empresarial tiene ciertas limitaciones. Se basa en datos históricos, que pueden no reflejar con exactitud las condiciones futuras. También tiene dificultades para tener en cuenta acontecimientos imprevistos o “cisnes negros” que pueden afectar significativamente a los resultados. Además, las previsiones pueden influir en la toma de decisiones y, si resultan ser inexactas, pueden conducir a una mala toma de decisiones y a consecuencias imprevistas.

¿Qué importancia tiene verificar una previsión?

Verificar una previsión implica comparar los resultados previstos con los resultados reales para evaluar su exactitud. Este paso ayuda a identificar cualquier discrepancia o problema en el modelo de previsión y permite ajustar las variables o los supuestos si es necesario. La verificación es crucial para evaluar la fiabilidad y eficacia del proceso de previsión.

¿Cómo deben utilizarse las previsiones en la toma de decisiones?

Las previsiones deben utilizarse como un elemento de información entre muchos otros a la hora de tomar decisiones empresariales. Es importante considerar las previsiones junto con otros factores relevantes, como estudios de mercado, opiniones de expertos y condiciones económicas actuales. Adoptando un enfoque holístico de la toma de decisiones, las empresas pueden tomar decisiones más informadas y mitigar los riesgos asociados a la confianza exclusiva en las previsiones.