Cuándo y cómo deberían ajustarse los pronósticos cuantitativos

Hoy más que nunca, muchas organizaciones se encuentran bajo una gran presión para generar pronósticos con un alto nivel de exactitud. Un pronóstico acertado permite a las organizaciones planear de forma efectiva el negocio. (Armstrong, 2001; Fildes and Hastings, 1994). Muchas organizaciones utilizan el pronóstico como una ayuda para identificar las nuevas oportunidades del mercado, anticiparse a la demanda futura, planear su sistema de producción y reducir inventarios.

Sin embargo, desde hace unos años pronosticar se ha convertido en un proceso más que crítico, el cual es influenciado por las presiones de un mercado competitivo que ha creado la necesidad de incrementar la exactitud en el pronóstico (Sanders and Manrodt, 2003a). Los grandes avances en tecnología de la información han hecho que el pronóstico adquiera mayor importancia debido a que guía toda la cadena de suministro y los sistemas ERP (Lee, 2004). Al mismo tiempo, la competitividad del mercado ha creado un ambiente caracterizado por la incertidumbre, constantes cambios y ciclos de entrega más cortos; hoy en día el cliente es más exigente en cuanto a tiempos de respuesta, nivel de calidad y variedad de productos. Todo esto ha incrementado el nivel de complejidad del proceso de pronóstico, en el cual los datos históricos son a menudo de valor limitado para la predicción del futuro y las organizaciones se ven en dificultades para generar pronósticos exactos.

Entonces, ¿cómo deberían las organizaciones generar sus pronósticos? Pueden escoger entre dos métodos de pronóstico. El primero es el pronóstico cualitativo; este método se basa en la opinión de expertos y el segundo método son los pronósticos cuantitativos, los cuales se basan en cálculos matemáticos. Cada uno tiene fortalezas y debilidades.

Por medio del pronóstico cualitativo, las organizaciones pueden incorporar información adicional al pronóstico, lo cual puede ser ventajoso en un ambiente cambiante (Webby and O'Connor, 1996). Estos métodos también pueden responder rápidamente a los cambios del entorno. Sin embargo, dado que los pronósticos cualitativos son subjetivos, también pueden estar parcializados (Armstrong, 1985; Hogarth, 1987). Por ejemplo, después de un día de grandes ventas las organizaciones tienden a ser muy optimistas y, ante un bajo nivel de ventas, pesimistas. Tales eventos predisponen el juicio de quien genera el pronóstico, lo cual puede degradar la exactitud del pronóstico.

A diferencia de los pronósticos cualitativos, los pronósticos cuantitativos se basan en principios matemáticos y se generan a través de software (Sanders and Manrodt, 2003b). Los métodos cuantitativos son consistentes, objetivos y no se ven influidos por estados de ánimo. Estos son particularmente efectivos cuando se generan pronósticos para un gran número de SKUs (Stock Keeping Units); comparados con los pronósticos cualitativos, son menos costosos y más eficientes. Sin embargo, los métodos cuantitativos se basan en datos históricos y no son efectivos cuando las condiciones del mercado son cambiantes. Por ejemplo, un nuevo competidor que entra al mercado o un efecto climático que retrasa un envío.

En conclusión, cada enfoque tiene sus propias fortalezas y debilidades.

Los mejores métodos de pronóstico son aquellos que integran ambos enfoques, aprovechando las fortalezas de cada uno de ellos.

Los pronósticos cualitativos y los pronósticos cuantitativos pueden combinarse de varias maneras. Un método para combinarlos es tomar el promedio matemático del resultado de ambos para generar el pronóstico. Otro método es usar el pronóstico cualitativo como la entrada del modelo de pronóstico. Pero el método más popular, y por mucho, es aplicar el juicio de expertos sobre el pronóstico estadístico. Por ejemplo, tomar el pronóstico generado por un paquete estadístico y ajustarlo hacia arriba o abajo según la opinión del experto. Estos ajustes usualmente son llamados modificaciones de gestión y son una de las prácticas más comunes en el mundo de los negocios; de hecho, Sanders and Manrodt en 1994 encontraron que el 91% de las empresas utilizan este método en su proceso de pronóstico.

Realizando este tipo de modificaciones al pronóstico estadístico, por lo general se puede elevar el nivel de exactitud del pronóstico al integrar la información que no se captura con el modelo estadístico. Por otra parte, si no se practican correctamente, pueden degradar la exactitud del pronóstico debido a la parcialidad inherente del ser humano ante ciertas circunstancias. Luego, las organizaciones deberían establecer guías o principios para aplicar correctamente este tipo de modificaciones sobre los pronósticos cuantitativos.

Considerando el predominio de esta práctica y la importancia de entender los lineamientos para realizar estos ajustes, en el próximo artículo escrito por Paul Goodwin se profundizará en cómo integrar el pronóstico cualitativo al pronóstico cuantitativo.

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