¿Qué es la previsión?

La previsión empresarial tiene como objetivo estimar la demanda de productos o servicios por parte de los clientes, proyectar las ventas o calcular el crecimiento y la expansión. Puede facilitar la asignación de presupuestos, capital, recursos humanos y mucho más. En resumen, la previsión empresarial ayuda a informar el proceso de toma de decisiones.

La previsión se suele asociar con el análisis de big data y el análisis predictivo. Hoy en día, muchas técnicas de previsión recurren a la IA y a métodos de machine learning para elaborar previsiones con mayor rapidez y precisión. Según una investigación de la consultora de gestión McKinsey, las herramientas con IA pueden reducir los errores de previsión hasta en un 50 %, lo que se traduce en un descenso de la escasez de inventario y de las ventas perdidas de hasta un 65 %¹

Las previsiones son predicciones, lo que significa que a menudo no serán 100 % precisas. Y el horizonte temporal de una previsión importa: las predicciones a corto plazo pueden ser más precisas que las de largo alcance. También podría ayudar agregar datos o combinar técnicas para lograr una mayor precisión, y pensar en las previsiones como una guía y no como el determinante último de las decisiones.

El proceso de previsión puede parecer diferente para cada organización, pero generalmente implica estos pasos:

Definir qué predecir: las empresas identifican un caso de negocio o una métrica específica que quieren predecir y tienen en cuenta cualquier suposición relevante y las variables aplicables.

Recopilar datos: este paso incluye la recopilación de los datos necesarios. Si ya existen datos históricos, se trata de determinar los conjuntos de datos más adecuados.

Seleccionar un método de previsión: elija la técnica de previsión que mejor se adapte no solo al modelo de negocio o a la métrica, sino también a las variables, suposiciones y conjuntos de datos asociados.

Generar una previsión: los datos se analizan mediante el método elegido y se crea una previsión a partir de este análisis.

Verificar la previsión: compruebe las predicciones y si se puede realizar alguna optimización para crear una previsión más precisa.

Presentar la previsión: la visualización de datos puede utilizarse para representar la previsión en un formato más visual que los stakeholders puedan entender mejor y emplear en el proceso de toma de decisiones.

La previsión se puede realizar de varias maneras, pero cada enfoque suele clasificarse en una de dos técnicas principales: previsión cualitativa y previsión cuantitativa.

La previsión cualitativa se basa en el juicio humano, como las opiniones de los consumidores, los conocimientos de los expertos y las opiniones de los ejecutivos de alto nivel. Este método de previsión aplica un mecanismo de clasificación como medio sistemático de convertir la información cualitativa en datos cuantitativos.

Estos son algunos enfoques de previsión cualitativa utilizados con frecuencia:

En el método Delphi, se invita a varios expertos a responder a una serie de cuestionarios en los que se solicitan sus puntos de vista sobre el caso de negocio o la métrica que se va a pronosticar. Las respuestas son anónimas, lo que permite que los puntos de vista se consideren por igual. Las respuestas del cuestionario anterior se utilizan para elaborar el siguiente cuestionario, y este proceso continúa hasta que se alcanza un consenso sobre una previsión.

Las empresas recurren a la ayuda de empresas de investigación de mercado para realizar encuestas entre los clientes y pedirles su opinión sobre los productos o servicios. Los datos recopilados en estas encuestas se utilizan después para elaborar previsiones de ventas e iniciativas de mejora de productos o servicios.

La previsión cualitativa tiene las siguientes ventajas:

• Se puede utilizar cuando los datos son limitados, como al evaluar la tasa de aceptación en el mercado o la tasa de penetración en el mercado de nuevos productos o tecnologías.

• Integra información procedente de expertos y personas muy conocedoras de la empresa y sus ofertas, que los datos cuantitativos difícilmente podrían captar.

• A menudo puede considerar incidentes puntuales o escenarios atípicos, como una crisis o un desastre. Esto significa que la previsión cualitativa podría ser una buena opción para situaciones en las que las condiciones evolucionan constantemente.

Pero este tipo de previsión también tiene sus inconvenientes:

• Al depender del juicio humano, la previsión cualitativa puede ser subjetiva e incorporar sesgos que lleven a sobrevalorar o pasar por alto factores e hipótesis.

• A veces, la información cualitativa puede considerar solo los eventos más recientes o las experiencias de primera mano, por lo que es posible que se pasen por alto las tendencias o patrones a largo plazo de los datos anteriores.

La previsión cuantitativa se basa en datos numéricos, empleando modelos matemáticos y métodos estadísticos para llegar a una predicción. Muchas técnicas de previsión cuantitativa aprovechan la ciencia de datos, la IA y el machine learning para impulsar el proceso.

Estas son algunas estrategias comunes de previsión cuantitativa:

Este método cuantitativo utiliza datos históricos modelados como series temporales para proyectar resultados futuros. Una serie temporal es una serie de puntos de datos trazados en orden cronológico.

Los modelos de previsión de series temporales pueden ayudar a revelar tendencias predecibles en los datos influenciadas por ciclos, fluctuaciones irregulares, estacionalidad y otras variaciones.

El análisis de series temporales se menciona con frecuencia junto con la previsión de series temporales. Mientras que el análisis de series temporales implica la comprensión de los datos de series temporales para extraer conocimientos de ellos, la previsión de series temporales va más allá del análisis para predecir valores futuros.

La previsión de series temporales abarca una serie de métodos:

Naive

El método Naive utiliza el punto de datos del periodo anterior como previsión para el próximo periodo. Esto lo convierte en el método de previsión de series temporales más sencillo y, a menudo, se considera un punto de referencia preliminar.

Media móvil simple

La técnica de la media móvil simple calcula la media de los puntos de datos de los últimos T periodos. Esa media sirve entonces como previsión para el siguiente periodo.

Media móvil ponderada

Este método se basa en la técnica de la media móvil simple, pero con una ponderación aplicada a cada punto de datos de los últimos T periodos.

Suavizado exponencial

El suavizado exponencial funciona aplicando una media ponderada exponencialmente a los datos de las series temporales. Las ponderaciones disminuyen exponencialmente a medida que los datos se hacen más antiguos: cuanto más recientes son los datos, más ponderación tienen.

Un coeficiente de suavizado (también llamado factor de suavizado o parámetro de suavizado) controla las ponderaciones asignadas a los datos pasados y actuales. A partir de estas ponderaciones, se calcula la media móvil ponderada, que sirve como previsión. Esta previsión se convierte en una versión suavizada de una serie temporal, eliminando las fluctuaciones, el ruido, los valores atípicos y las variaciones aleatorias de los datos.

El suavizado exponencial no suele requerir un conjunto de datos enorme, lo que lo convierte en un buen método de previsión para proyecciones a corto plazo. Y como da más peso a los datos actuales, el suavizado exponencial puede adaptarse rápidamente a tendencias nuevas o cambiantes.

Índice estacional

Un índice estacional puede ser valioso para las empresas cuya producción o demanda de bienes o servicios depende de las estaciones.

Para calcular el índice estacional, tome la demanda media de una temporada concreta y divídala por la demanda media de todas las temporadas. Estos promedios suelen calcularse mediante una técnica de medias móviles, pero también puede aplicarse un suavizado exponencial con datos de series temporales solo de esa temporada. Un índice estacional resultante inferior a 1 significa una demanda inferior a la media, mientras que un valor superior a 1 denota una demanda superior a la media.

Para estimar la previsión de la temporada siguiente, la demanda prevista para esa temporada se multiplicará por el índice estacional correspondiente.

Los modelos causales son una expresión matemática de las relaciones causales en los datos. Estos modelos de previsión pueden ser adecuados para previsiones con un horizonte temporal más largo.

Modelos de regresión

Los modelos basados en la regresión analizan la relación entre una previsión o variable dependiente y una o más variables predictoras o independientes. Un ejemplo de modelo de regresión es la regresión lineal, que representa una relación lineal entre una variable de previsión y una variable predictora.

Modelos econométricos

Los modelos econométricos son similares a los modelos de regresión, pero centrados en variables económicas, como los tipos de interés y la inflación, y en relaciones económicas, como las condiciones del mercado y los precios de los activos.

La previsión cuantitativa ofrece estas ventajas:

• Se basa en números y matemáticas, lo que puede dar lugar a predicciones más objetivas. 

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• Proporciona resultados coherentes, replicables y estructurados que ayudan a racionalizar el análisis en plazos específicos.

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Pero este enfoque de previsión también tiene algunos inconvenientes:

• Es difícil fusionar los conocimientos de los expertos, la información de fuentes internas y otros datos cualitativos en previsiones cuantitativas.

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• Necesita suficientes datos históricos para producir predicciones fiables.

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La previsión mediante IA emplea algoritmos de machine learning para métodos de previsión cuantitativos como la previsión de series temporales y los modelos de regresión. La previsión mediante IA puede gestionar enormes volúmenes de datos, ejecutar cálculos rápidos, abordar predicciones complejas y revelar correlaciones rápidamente.

Estos son algunos modelos y técnicas comunes de machine learning utilizados en la previsión mediante IA:

• Árboles de decisión
• Deep learning
• Aprendizaje conjunto, que combina varios aprendices para mejorar el rendimiento predictivo
• Algoritmo KNN (k-vecinos más cercanos)
• Redes neuronales

Al utilizar la previsión mediante IA, es importante evaluar la alineación de un modelo con los objetivos de previsión de una empresa. Monitorice periódicamente el rendimiento del modelo para determinar si es necesario volver a entrenarlo con nuevos datos o afinarlo para optimizar su rendimiento. Considere también si un modelo es explicable, para que todos los stakeholders puedan entender cómo se hicieron las predicciones y cómo interpretarlas.

La previsión se puede implementar en varias áreas de negocio:

El software de previsión proporciona características avanzadas, como la integración de datos de diferentes fuentes y el análisis de interacciones entre varias variables. Pueden ayudar a las empresas a desarrollar previsiones fiables y a actualizar y gestionar modelos de previsión y simulaciones de forma eficiente. Otras herramientas de previsión también tienen capacidades de IA integradas para automatizar los flujos de trabajo, mejorar la precisión y acelerar el proceso.