¿Qué es el análisis de escenarios?

La técnica es esencial para la estrategia de inversión y las finanzas corporativas, ya que permite evaluaciones de riesgo detalladas y toma de decisiones basada en datos. Atravesar la incertidumbre del futuro es algo que todas las empresas deben enfrentar. Con el análisis de escenarios, pueden tomar decisiones de planificación estratégica para explorar una variedad de posibles eventos futuros, como la incertidumbre económica, las interrupciones climáticas y la expansión de la línea de productos.

En lugar de depender de un solo pronóstico, el análisis de escenarios ofrece un espectro de posibles resultados, que van desde el mejor de los casos hasta el peor de los casos, dependiendo del análisis. El proceso también se considera una técnica de gestión de riesgos, ya que ayuda a las empresas a desarrollar planes de acción y contingencias para gestionar diversos futuros posibles.

El análisis de escenarios ofrece a los equipos de planificación y análisis financiero (FP&A) dentro de una organización una estrategia de negocio para afrontar cambios inesperados e repentinos. El proceso proporciona a los líderes de la empresa y a otros responsables de la toma de decisiones la información que necesitan para evaluar los riesgos potenciales y los factores clave, lo que lleva a decisiones más informadas.

Al considerar una variedad de posibles resultados, el análisis de escenarios mejora el forecasting y la presupuestación para los equipos de planificación financiera y los stakeholders. El método demuestra el compromiso de una empresa con la proactividad y la concientización del riesgo, especialmente en lo que se refiere al flujo de caja y la rentabilidad del negocio. A veces, los cambios importantes son inevitables, y el análisis de escenarios es una manera de fomentar la agilidad organizacional.

El método también se utiliza para evaluar el riesgo de diferentes decisiones comerciales, como agregar nuevas oficinas o expandir una nueva línea de productos. Al realizar un análisis de escenarios, las empresas evitan lanzarse de lleno a una inversión y, en cambio, tienen análisis respaldados por datos que guían sus decisiones comerciales.

Si bien las organizaciones a menudo usan los términos indistintamente, el análisis de escenarios y la planificación de escenarios cumplen funciones distintas dentro de la gestión estratégica. Ambos son procesos importantes; el análisis de escenarios es una herramienta de diagnóstico que utiliza datos cuantitativos, mientras que la planificación de escenarios es un proceso más amplio y creativo.

Las principales diferencias son las siguientes:

• Enfoque cuantitativo frente a cualitativo: el análisis de escenarios se basa en gran medida en modelos matemáticos y datos estadísticos para predecir resultados. Sin embargo, la planificación de escenarios enfatiza la narrativa y los insights cualitativos para entender cómo pueden intersecarse los cambios sociales, políticos y tecnológicos.

• Alcance estrecho frente a amplio: los analistas de datos suelen utilizar el análisis de escenarios para evaluar el impacto de un solo cambio, como un aumento de las tasas de interés. Los planificadores financieros utilizan la planificación de escenarios para prever el impacto de eventos importantes, como una pandemia global o una transición energética repentina, en toda una industria.

• Objetivo táctico frente a estratégico: el análisis de escenarios fundamenta las decisiones tácticas inmediatas, como establecer un presupuesto o fijar el precio de un producto. La planificación de escenarios guía la estrategia de alto nivel, ayudando a los ejecutivos financieros a identificar nuevas oportunidades de mercado o amenazas existenciales con años de anticipación.

• Formato de salida: el entregable o el resultado del análisis de escenarios suele ser una hoja de cálculo o un gráfico de análisis de sensibilidad que muestra un rango de valores financieros. El resultado de la planificación de escenarios es un conjunto de narrativas futuras distintas que describen los riesgos y estrategias potenciales.

Un análisis de escenarios generalmente consta de tres tipos de escenarios. También se pueden clasificar por enfoque y difieren según el horizonte temporal. Las organizaciones incorporarán una combinación de tipos de escenarios para prepararse para una variedad de futuros potenciales, incluidos supuestos sobre métricas de clientes, costos operativos, inflación y condiciones del mercado.

El caso base es el escenario promedio basado en los supuestos actuales. Este resultado es el más realista en un modelo de negocio y se utiliza como punto de referencia para comparar posibles escenarios. Por ejemplo, una empresa podría proyectar un crecimiento de los ingresos del 10 % en función de las tendencias históricas, aunque su objetivo sea del 20 % (en el mejor de los casos) o del 0 % (en el peor de los casos).

Este escenario es la proyección más pesimista posible y considera todos los riesgos negativos, analizándolos en su máximo impacto. Por lo general, se utiliza para la evaluación de riesgos y considera los peores escenarios, como una caída del mercado, una falla total de la operación, el cambio climático o pérdidas financieras graves. Por ejemplo, si el lanzamiento de un producto de una empresa fracasa o si se produce una recesión grave.

Un escenario ideal es el resultado proyectado ideal para lograr un objetivo concreto. Este escenario es una proyección muy favorable en la que se alinean todas las variables clave, lo que ayuda a la organización a identificar áreas de oportunidad. Un ejemplo es un negocio que modela un alto crecimiento de ventas y bajos costos operativos, al tiempo que logra una adquisición de alta cuota de mercado. 

No hay restricción en el número de casos utilizados en el análisis de escenarios. Una organización puede considerar muchos escenarios con diferentes conjuntos de supuestos. El único inconveniente de tener muchos casos posibles es que más escenarios requieren más analistas, lo que puede llevar mucho tiempo.

Además, existen diferentes escenarios que cumplen propósitos más específicos:

• Escenarios normativos: estos escenarios se basan en los resultados más probables y en variables conocidas. Ayuda a las organizaciones a alinear la planificación y las prioridades con lo que parece más probable.

• Escenarios extremos: los analistas examinan los escenarios menos probables para poner a prueba la resiliencia de una organización y su capacidad para desarrollar y emitir planes de contingencia.

Algunos se clasifican por enfoque, como factores internos o externos:

• Escenarios internos: se centran en diferentes factores dentro del control de la empresa. Tienen en cuenta factores internos, como los niveles de dotación de personal, las iniciativas relacionadas con la cadena de suministro y las mejoras operativas.

• Escenarios externos: se centran en factores externos que escapan al control de la empresa. Consideran factores como los cambios económicos y las tendencias actuales en tecnología como parte de los escenarios futuros.

Otros escenarios se clasifican por duración:

• Escenarios a corto plazo: generalmente, tienen un marco de tiempo de uno a tres años y se utilizan para la toma de decisiones inmediatas. Ayudan a las organizaciones a evaluar los impactos a corto plazo, como la volatilidad del mercado y los cambios en la cadena de suministro.

• Escenarios a largo plazo: suelen abarcar horizontes temporales de 10 a 30 años y se utilizan para cambios de gran envergadura, como cambios demográficos en la sociedad y nuevas tecnologías como la IA agéntica y las capacidades de machine learning (ML).

El análisis de escenarios funciona como una prueba de resistencia para las organizaciones. El método constituye un puente entre la elaboración de presupuestos estáticos y la gestión dinámica de riesgos. Permite a los directores financieros (CFO) ir más allá de las estimaciones puntuales y demostrar cómo la volatilidad puede afectar los resultados finales.

Al aislar variables específicas, los analistas pueden determinar el grado de sensibilidad de un proyecto o una inversión ante los cambios en el entorno interno y externo. Este proceso va más allá del simple forecasting al tener en cuenta la incertidumbre a través de una gama de resultados discretos y basados en datos. Al aplicar el análisis de escenarios, hay algunos pasos generales a seguir.

Comience con una declaración clara del problema. Identifique qué decisiones deben tomar los líderes y cuándo. Especifique el alcance, las limitaciones y los supuestos, y deje claro quién es responsable de las decisiones y quién influye en ellas. Explique por qué es importante este tema y relacione su importancia con un impacto cuantificable, como los ingresos, los costos, el riesgo o el cumplimiento. Defina el éxito de manera concreta y evite establecer objetivos vagos.

Los analistas también deben distinguir entre variables controlables y no controlables para ayudar a garantizar la claridad sobre dónde hay flexibilidad. Confirme la alineación con la estrategia y los valores de la empresa. Mantenga la definición breve. Una declaración de problemas enfocada guía el análisis, previene el aumento del alcance y garantiza que los equipos evalúen escenarios en función del mismo objetivo.

Comience por establecer un modelo de “negocio como siempre”. Sirve como referencia y utiliza datos actuales e históricos y tendencias existentes para proyectar los resultados más probables si no se producen interrupciones importantes. Utilice informes financieros, métricas operativas, insights de clientes e investigaciones de mercado como datos. En este paso, los analistas deben identificar las variables principales que tendrán un mayor impacto en los resultados.

Los analistas también deben identificar los factores clave que influyen en los resultados, como las tendencias de la demanda, las acciones competitivas o la capacidad de la cadena de suministro. Involucre a expertos en la materia para probar suposiciones y capturar diversas perspectivas, lo que ayuda a reducir el sesgo. Resuma los resultados en un informe conciso y destaque las incertidumbres que tengan mayor impacto, ya que estas determinarán el marco del escenario.

El siguiente paso en el proceso de análisis de escenarios es crear una plantilla estructurada para la coherencia, que se realiza a través del formato Excel u otra plataforma de tablas estructuradas. Defina elementos comunes para cada escenario, como descripción narrativa, supuestos clave, impacto financiero, riesgos y recomendaciones.

En este paso, los analistas deben establecer un horizonte temporal que coincida con las decisiones en cuestión y establecer métricas estándar para comparar escenarios. Estas métricas pueden incluir ingresos, margen, requisitos de capital y necesidades de fuerza laboral.

Alinee esas métricas con los KPI empresariales y luego defina también elementos cualitativos. El resultado de este paso es generalmente un modelo financiero que una empresa utiliza para probar diferentes supuestos y ver cómo afectan a las métricas clave.

Una vez establecida la plantilla, el siguiente paso es desarrollar los escenarios. Los analistas deben desarrollar escenarios de caso base, el peor y mejor de los casos (entre otros), dependiendo del problema. Es importante incluir a los stakeholders de toda la organización para asegurarse de que haya una visión amplia de los posibles escenarios.

Identifique las variables clave y determine los rangos adecuados para cada una en función de los datos históricos y la experiencia. Es importante que los escenarios sean creíbles y no resulten excesivamente extremos. Otra forma de comprender el impacto de cada escenario es a través del modelado de escenarios, que se puede utilizar en el análisis de escenarios para cuantificar sus efectos.

Analice los resultados del análisis de escenarios para determinar los siguientes pasos. Sopese los riesgos y oportunidades para cada escenario y luego desarrolle una respuesta estratégica o un plan de contingencia. Es importante analizar cada escenario en profundidad y comparar los resultados para ver si surgen patrones coherentes.  

Las organizaciones a menudo establecen umbrales específicos o indicadores principales basados en el análisis. Si una variable supera un determinado umbral, como una devaluación de la moneda que alcanza un porcentaje específico, el análisis proporciona una hoja de ruta planificada previamente para una respuesta. Es importante hacer un seguimiento de qué ruta está progresando y actualizar el análisis a medida que se disponga de nueva información.

A continuación, se enumeran algunos de los beneficios clave de utilizar el análisis de escenarios:

• Toma de decisiones mejorada: al evaluar múltiples resultados, los líderes financieros pueden tomar decisiones informadas basadas en datos y análisis detallados. El uso del análisis de escenarios brinda a los stakeholders y a los líderes financieros una idea de lo que podría suceder en diferentes condiciones futuras y los ayuda a estar preparados para lo que pueda venir a continuación.

• Detección temprana de amenazas: el análisis de escenarios permite a las organizaciones identificar riesgos de forma proactiva mediante la simulación de múltiples escenarios de amenazas. Al ejecutar varios escenarios, las organizaciones pueden identificar señales de alerta temprana y desarrollar estrategias preventivas para mitigar los riesgos antes de que ocurran.

• Resultados medibles: el análisis de escenarios cuantifica los datos y ayuda a las organizaciones a medir el impacto en los KPI, lo que lleva a decisiones más sólidas basadas en datos. El proceso convierte los riesgos y posibilidades cualitativos en datos aplicables en la práctica y resultados medibles, creando resiliencia contra la volatilidad y la incertidumbre del mercado.

• Mejor colaboración: al crear múltiples escenarios, el proceso fomenta la colaboración entre equipos y reúne perspectivas únicas. El proceso en sí requiere el aporte de diferentes departamentos para garantizar una comprensión integral de los factores del negocio y los desafíos imprevistos.

En todo el sector financiero, los procesos institucionales y los métodos tradicionales están siendo sustituidos por sistemas impulsados por la inteligencia artificial (IA). Esta afirmación es válida para el análisis de escenarios, donde la IA está sustituyendo el modelado manual y estático por simulaciones automatizadas capaces de procesar conjuntos de datos en tiempo real. Específicamente, la IA en el modelado financiero está creciendo en popularidad a medida que revoluciona el proceso de planificación, presupuestación y forecasting.

Estas herramientas modernas impulsadas por IA pueden generar y probar cientos o miles de escenarios en minutos y descubrir patrones que los analistas humanos a menudo pasan por alto. También pueden proporcionar un recálculo instantáneo cuando las variables cambian y optimizar los escenarios en tiempo real.

Un ejemplo real de herramientas modernas de planificación financiera en funcionamiento es IBM y Solar Coca-Cola, la segunda embotelladora más grande de Coca-Cola en Brasil. Después de expandir las operaciones y descentralizar su negocio, Solar necesitaba una mejor manera de gestionar los informes y el modelado de datos.

En colaboración con CTI Global, un IBM Business Partner, ambos se dispusieron a diseñar e implementar una solución de planificación integrada que permitió aumentar la eficiencia del departamento y mejorar los resultados generales de los informes.

“Para el equipo en su conjunto, estamos ahorrando de cinco a siete días cada mes en el tiempo que solíamos dedicar a la creación de informes de hojas de cálculo”, señala Hermeson Anibal Marques, gerente financiero sénior de Solar Coca-Cola.

Los insights generados por la integración de IBM Planning Analytics son múltiples y afectan a toda la empresa y a todos los niveles de gestión. Además, la transformación de la planificación de Solar se está desarrollando en el lado de la oferta de la cadena de valor a través de las capacidades hipotéticas de Planning Analytics. La herramienta ayuda a Solar a ver el impacto de los impulsores de costos externos en factores clave, como las políticas de precios y los niveles de demanda, lo que permite la toma de decisiones estratégicas y una mayor agilidad para un negocio complejo.