Anticipar el futuro de un negocio es una necesidad estratégica dentro de un mercado tan competitivo y en constante evolución, tanto en contabilidad como en otras áreas.
En este sentido, el forecasting gana relevancia, pues permite prever el comportamiento futuro de un evento o estimar resultados financieros a partir de datos históricos y patrones.
Si quieres saber qué es y cómo te ayuda a anticipar escenarios con precisión, aquí te explicamos.
El forecasting, o pronóstico, es una técnica que permite anticipar el futuro a partir del análisis de datos históricos y actuales.
Se trata de prever escenarios para tomar decisiones más acertadas y reducir el margen de error, a partir de identificar patrones, tendencias y comportamientos.
A diferencia de la planificación tradicional, que muchas veces se basa en suposiciones o intuiciones, el forecasting pone los datos en el centro. Así las empresas dejan de reaccionar ante los cambios del entorno y empezar a anticiparse a ellos.
El forecasting es esencial dentro de las empresas y trae múltiples beneficios, entre los que se encuentran los siguientes:
Cuando se realizan pronósticos bien fundamentados, disminuye el “factor sorpresa” y se pueden preparar planes de contingencia que eviten decisiones precipitadas cuando ocurre algún cambio inesperado.
Así las empresas sufren menos las consecuencias por cambios en las demandas y pueden prepararse para épocas flojas o ventas más bajas.
Saber de antemano hacia dónde se dirige la demanda permite asignar personal, materia prima y presupuestos maestros de manera más eficiente, evitando excesos de inventario o cuellos de botella en la producción.
A partir de los datos y las proyecciones, es mucho más sencillo definir estrategias de precio, inversión y marketing y, sobre todo, que estas tengan éxito, pues se tiene un panorama más completo de lo que ha pasado en ocasiones pasadas.
Las empresas que son capaces de emplear el forecasting y anticipar las tendencias del mercado, ajustando sus procesos según la demanda, suelen captar más oportunidades antes que sus competidores y crear una imagen de marca más sólida.
Al contar con diferentes escenarios: realista, optimista y pesimista, las compañías pueden identificar posibles amenazas o problemas, y diseñar estrategias preventivas para que no se vean afectadas en caso de que sucedan ciertos eventos.
Implementar un proceso de forecasting efectivo requiere tomar en cuenta algunos elementos. Te explicamos los pasos para anticipar escenarios con mayor precisión:
Antes de iniciar, es muy importante delimitar qué se quiere anticipar y por qué. Para ello, hay que responder algunas preguntas, como:
Tener claras las metas ayuda a encaminar los esfuerzos y garantizar que el análisis se centre en lo que realmente tiene valor para la organización.
Dependiendo del tipo de escenario que quieres predecir, tienes que elegir los factores a tomar en cuenta. Aquí es donde gana relevancia el análisis estratégico.
Por ejemplo, para pronosticar ventas, hay que considerar variables como estacionalidad, promociones, comportamiento de los consumidores, clima económico, etc.
En cambio, si se trata de costos operativos, pueden influir los precios de materias primas, la inflación, etc.
Cuanto más preciso sea este mapeo de variables, más robusto será el pronóstico.
El éxito y la calidad del forecasting están relacionados con los datos que se usan o se recopilan, por lo que es necesario:
Esta fase es muy importante, pues es sobre la que se construye todo el análisis.
Hay diferentes enfoques de forecasting según el tipo de variable, la disponibilidad de datos y el nivel de complejidad que se desea. Vamos a ver los más importantes:
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Técnica de forecasting |
Descripción |
¿Cuándo se recomienda? |
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Series temporales |
Analizan datos históricos en función del tiempo para identificar patrones, tendencias o ciclos. |
Cuando se cuenta con datos históricos suficientes y se quiere prever comportamientos futuros (ventas mensuales, demanda estacional, etc.). |
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Modelos de regresión |
Relacionan variables independientes con una variable dependiente para entender su impacto. |
Útiles para analizar cómo factores específicos (como promociones, precio, clima) afectan el resultado. |
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Modelos cualitativos |
Basados en la experiencia de expertos, encuestas o estudios de mercado. No se apoyan en datos numéricos. |
Ideales cuando no hay muchos datos históricos disponibles o se trata de mercados nuevos o inciertos. |
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Técnicas avanzadas (IA/ML) |
Uso de machine learning, redes neuronales y algoritmos predictivos para analizar grandes volúmenes de datos. |
Recomendadas para empresas con mucha información y entornos dinámicos o complejos. Aportan mayor precisión, pero requieren expertise técnico. |
En esta fase, se debe poner en práctica lo anterior, es decir, aplicar los modelos seleccionados sobre los datos depurados para generar el pronóstico. Para ello, es clave:
Lo mejor es nunca quedarse con el primer resultado. Hay que validar qué tan cerca estuvo el pronóstico respecto al resultado real. En este sentido, algunas métricas valiosas son:
Con ayuda de estos métodos, es mucho más sencillo tener bajo control las desviaciones y mejorar la confiabilidad de los procesos.
Una de las ventajas del forecasting no es solo predecir un posible resultado, sino poder planear varios escenarios posibles, lo que es esencial para el entorno cambiante de ahora, donde factores externos pueden modificar el rumbo de una empresa en poco tiempo.
Al crear distintos escenarios, las organizaciones ganan flexibilidad, anticipan riesgos y diseñan respuestas más ágiles. Los tres escenarios más comunes son:
Para que el forecasting funcione adecuadamente, tiene que mantenerse vivo y actualizarse.
Los cambios económicos, sociales y tecnológicos pueden modificar los presupuestos sobre lo que construyó un pronóstico.
Una práctica de forecasting realmente efectiva requiere revisión periódica y ajustes continuos. Aquí algunos consejos clave:
Como hemos visto, el forecasting es una herramienta indispensable para tomar decisiones con fundamento, anticiparse a los cambios del entorno y diseñar estrategias más resilientes.
Más que predecir el futuro con exactitud, permite comprender patrones, identificar riesgos y visualizar oportunidades, ayudando a las organizaciones a prepararse para diversos escenarios y a adaptarse con agilidad.
Su valor no está solo en el resultado, sino en el proceso: definir objetivos claros, analizar variables clave, usar modelos adecuados y, sobre todo, revisar y actualizar constantemente.
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