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La realidad del pronóstico empresarial en Colombia

La oportuna y confiable toma de decisiones en las empresas es fundamental para su éxito, perdurabilidad y expansión. Uno de los aspectos más relevantes de esta gestión lo constituye la planeación, medición y pronóstico de variables tanto externas, asociadas con el clima de los negocios, como internas, relacionadas con la operación de la empresa en sus distintas áreas funcionales: producción, mercadeo, finanzas y recursos humanos. Esto sin considerar los grandes retos a que se enfrentan las empresas para decidir entre diferentes opciones, como bien lo ejemplifica Hugh Courtney en su libro Pre-visión 20/20: ¿reestructurar o adaptarse?, ¿ahora o después?, ¿concentrarse o diversificarse? Esta realidad estratégica apunta a una visión de más largo plazo e implica asumir toda una serie de herramientas muy sofisticadas de previsión.

En teoría, un buen pronóstico combinará las diferentes técnicas cualitativas y cuantitativas con un permanente seguimiento a los resultados para calibrar y evaluar la efectividad de los modelos. Una revisión inicial para Colombia sugiere que si bien es bastante amplia la literatura sobre el tema, no existe estudio alguno que muestre resultados generales en las empresas de la aplicación de los modelos de pronóstico. Se encuentran estudios muy puntuales para una empresa o activo financiero, pero ninguno que, a partir de una investigación de campo, analice la práctica y experiencia en las empresas de la aplicación de los diferentes enfoques y métodos de pronóstico.

Para conocer la percepción en este tema de los diferentes actores, en 2013 se aplicaron dos encuestas: una a empresas bogotanas de diferentes sectores y otra a empresas distribuidoras de software especializado. Las principales conclusiones para el segundo grupo son las siguientes:

  1. Los operadores del software en las empresas poco o nada saben sobre los conceptos, teorías y ecuaciones de los modelos que trabajan a diario en las labores de pronóstico. Esto como resultado de que muchos software realizan la selección automática del modelo mediante la ejecución de unos pocos pasos, con un menú bastante amigable y fácil de manipular. Incluso algunos muestran en el cuadro de salida la interpretación de los estimadores de los parámetros; el único requisito es contar con la serie depurada que se quiere pronosticar.

  2. Se usan intensivamente los modelos de series de tiempo, tanto deterministas como estocásticos, en contraste con los modelos de regresión causal que requieren de la especificación de otras variables para realizar pronósticos.

  3. En este sentido los modelos ARIMA y los de “suavizamiento” exponencial como Holt y Winter son los más utilizados y seleccionados para hacer los pronósticos.

  4. Las variables que usualmente pronostican las empresas a nivel macro son el PIB, la tasa de cambio y la tasa de inflación; a nivel micro, la producción, las ventas,  los precios, los indicadores financieros y los diferentes riesgos financieros.

  5. En general, la elaboración de los pronósticos no corresponde a alguna área específica de la organización; no existe un alineamiento estratégico de la empresa con el software utilizado y más bien se usan puntualmente para ciertos procesos vitales que se requiere pronosticar. Además estos resultados se ponderan con la utilización de modelos cualitativos que permiten incorporar experiencias, juicios de valor y acontecimientos previsibles o recientes con el fin de mejorar la precisión de los pronósticos y por esta vía la toma de decisiones.

Los resultados de las encuestas aplicadas a las empresas aún se encuentran en estudio; pero de un análisis muy preliminar se puede inferir que al menos en Bogotá, el tema se trata de manera muy informal, no existen áreas especializadas para manejar y canalizar los resultados de los pronósticos y menos se retroalimenta la información para efectos de su posterior validación y evaluación.

Javier B. Cadena Lozano, Profesor Investigador del CESA