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1 UBA - Gesti n de Recursos P gina 1 de 9 Pron sticos Gesti n de Recursos FI UBA: Pron sticos Ing. Roger Cohen Qu es y para qu sirve pronosticar? Pronosticar es el arte y ciencia de predecir acontecimientos futuros. Las decisiones empresariales siempre se toman con informaci n insuficiente y con un margen de incertidumbre mayor o menor, dependiendo del tiempo y los recursos que se destinan a la b squeda y el an lisis de la informaci n. Debemos entonces establecer algunas suposiciones y actuar. Sabemos que nunca ocurrir exactamente lo pronosticado; entonces, para qu pronosticar? Porque necesitamos una cierta base -aunque sea m nima-, un criterio, una justificaci n para el curso de acci n que decidimos tomar. Porque a partir del pron stico que generemos, estaremos decidiendo d nde alocar nuestros recursos financieros, tecnol gicos y humanos. Dependencia de la demanda Se suele decir que la demanda es dependiente cuando la necesidad de un determinado producto depende de la de otro producto que lo utiliza.

2 Esto entonces se da en los semielaborados, ingredientes, materiales de empaque, servicios espec ficos para un determinado tipo de bien o servicio. Tambi n se debe analizar la dependencia respecto a productos complementarios. Por el otro lado, los bienes y servicios cuya dependencia respecto a otro producto es desestimable, se los suele denominar de demanda independiente . Es importante notar que en realidad nunca es del todo independiente, ya que ning n producto est desligado del nivel de ingreso o el crecimiento poblacional, los precios relativos, los cambios en el comportamiento de la sociedad, Como ingenieros qu micos, muchas veces nos vamos a encontrar trabajando sobre un producto que es utilizado como materia prima en diferentes productos terminados, o algunos que inclusive se venden tambi n al p blico com n. En estos casos, se debe realizar lo que se denomina un an lisis de usos finales : realizar un pron stico de la demanda para cada uno de los productos que utilizan nuestro producto, e inferir su pron stico de demanda teniendo en cuenta la proporci n en la cual participa en la composici n de cada uno de los productos terminados.

3 Por ejemplo, el az car se vende a la poblaci n en bolsas de 1kg, a fraccionadores para producir sobres para confiter as, en bolsas de 25 o 50kg hasta en big bags para f bricas de diferentes productos alimenticios. Deber analizar la proyecci n de la demanda de cada uno de estos usos finales, y en el caso de los productos alimenticios estimar la proporci n de az car que llevan en sus f rmulas y hasta la posible sustituci n por productos diet ticos. Horizonte temporal Si bien no hay l mites precisos, podemos definir tres horizontes temporales sobre los cuales se pronostica: corto plazo, mediano plazo y largo plazo. Para una empresa, proyecto o incluso momento en particular, se podr a considerar al mediano plazo como entre 2 y 4 a os, mientras que para otro caso se entiende por mediano plazo al horizonte entre 6 meses y 1 a Las decisiones que se toman en cada uno de los horizontes es diferente, pero acarrean consecuencias para los otros.

4 Por ejemplo, si hace 1 a o establecimos, a partir del pron stico de la UBA - Gesti n de Recursos P gina 2 de 9 Pron sticos demanda, que para esta altura estar amos necesitando s lo 100 empleados y se redujo la cantidad empleados, si hoy vemos que en realidad la demanda es superior, esa decisi n hoy implica contratar empleados en forma urgente, cubrir en horas extras, o peor a n, perder Pron stico a largo plazo: Planificaci n de nuevos productos, localizaci n de Pron stico a mediano plazo: Planificaci n de las ventas, de la producci n y del presupuesto. Pron stico a corto plazo: Programaci n de trabajos, asignaci n de tareas. El error de previsi n puede compensarse posteriormente, o tambi n se pueden tomar medidas preventivas sobre-cubri ndose, pero cada una de las alternativas tiene sus costos: Horizonte temporal Qu se define? Ejemplos de Restricciones que se generan Compensaci n si se subestim la demanda Sobrecobertura Largo Plazo Localizaci n M quinas Productos Maquinaria Tercerizaci n Trabajo 24x7 sin tiempo para descansos ni Capacidad en exceso Mediano Plazo Ventas Producci n Presupuesto Materiales Compras urgentes Stocks de seguridad Corto Plazo Carga de trabajo Gente Selecci n r pida e incorporaci n sin capacitaci n Horas Extra Sobredotaci n y luego suspensi n / despido Al pasar el tiempo, se vuelven a realizar pron sticos corriendo el horizonte temporal.

5 La fecha que antes se pronosticaba como un largo plazo, pasa a ser un plazo mediano y posteriormente un corto plazo; en general, al acercarse el momento, se cuenta con informaci n m s certera. Los pron sticos agrupados en familias de productos son m s precisos que las previsiones de productos individuales (denominados por sus siglas en ingl s SKU = Stock Keeping Units unidades de almacenamiento en stock). Por ejemplo, tendr menos error el pron stico de venta de autom viles Fiat Uno que el de Fiat-Uno blanco 3 puertas . Por tal motivo, se suele postergar la apertura de los pron sticos en los productos individuales y dejarlo para los horizontes temporales m s cercanos. C mo se expresan los pron sticos Podemos expresar el pron stico como un solo valor para cada per odo de tiempo que se desee estimar, o como un conjunto de datos. A su vez, este conjunto podr a expresarse como un rango de mayor probabilidad de ocurrencia, o con dos o tres valores posibles, denominados escenarios.

6 Por ejemplo, puedo plantear un escenario pesimista, al cual le atribuyo una probabilidad de UBA - Gesti n de Recursos P gina 3 de 9 Pron sticos ocurrencia del 10%, un escenario neutro con una probabilidad del 70% y un escenario optimista con un 20% de probabilidad. La expresi n de la probabilidad asignada a cada escenario es importante, ya que de no platearlo terminar amos promediando con el mismo peso tanto valores extremos poco probables como lo que esperamos que ocurra m s probablemente. Se utiliza tambi n un planteo de escenarios cuando la proyecci n se considera dependiente de alguna variable que la empresa puede manejar, como ser el precio de venta al p blico. Ac ya no hay probabilidades para cada escenario, sino que directamente planteo dos m s caminos posibles, entre los cuales se deber optar por uno. M todos B sicamente podemos clasificar los m todos de pron stico en dos grandes grupos: cualitativos y cuantitativos.

7 Se emplean varias metodolog as en diferentes empresas o a n en una misma empresa en funci n del horizonte temporal, la urgencia en la toma de decisiones y la informaci n disponible. Cuando la situaci n no es clara y hay pocos datos, como por ejemplo al estudiar el lanzamiento de un producto innovador o una nueva tecnolog a, se recurre a m todos cualitativos, donde prevalece la intuici n. Por el contrario, cuando la situaci n es m s estable y existen datos hist ricos, se suelen utilizar los m todos cualitativos. Muchas veces se termina utilizando en la pr ctica una mezcla de varios m todos, tanto cuanti como cualitativos. M todos Cualitativos Jurado de opini n ejecutiva: Se agrupan las opiniones de un grupo de expertos de alto nivel o de directivos, a menudo en combinaci n con modelos estad sticos. Hay que tener en mente las desventajas de la interacci n grupal en este sentido: que haya mucha gente no garantiza que haya opiniones conocedoras realmente del tema; las posiciones muy probablemente escondan intereses personales o simplemente no sean enunciadas por miedo a contrariar a la mayor a; hay gran vulnerabilidad a la posici n y personalidad de algunos de los individuos, sea por sus aptitudes de manejo de grupos o simplemente por la jerarqu a Es clave entonces la correcta elecci n de los participantes.

8 M todo Delphi: Es un proceso iterativo grupal, con ciertas reglas y metodolog a, mediante el cual se pretende maximizar las ventajas que presentan los m todos basados en grupos de expertos y minimizar sus inconvenientes. Ello se logra mediante el anonimato (ning n experto conoce la identidad de los otros que componen el grupo de debate, evitando la influencia y permitiendo que uno se anime a modificar su postura inicial), una iteraci n con retroalimentaci n controlada, y la expresi n de los resultados mediante una distribuci n estad stica. Proposici n de personal comercial: Se agrupan y revisan estimaci n de ventas esperadas por los vendedores, y luego se obtiene un pron stico global. Tener cuidado con los intereses que pueden tener, ya que normalmente van a subestimar sobreestimar en funci n de la metodolog a de incentivos por ventas que se encuentre UBA - Gesti n de Recursos P gina 4 de 9 Pron sticos en vigencia.

9 Si cobran un porcentual sobre las ventas, sobreestimar n la demanda con tal de que no les falta producto para vender. Si cobran en funci n al grado en el cual superan un objetivo, subestimar n la demanda, para negociar un objetivo menor y as superarlo m s ampliamente o con menor esfuerzo. Estudio de mercado: Requiere informaci n de los clientes sobre sus intenciones futuras de compra. Esto incluye tanto sus preferencias, experiencia con el producto, y necesidades, como una definici n del precio m ximo que estar an dispuestos a pagar la cantidad que demandar an a un determinado precio. Hay que tener en mente que no siempre coincide lo que el cliente dice con lo que realmente hace. Es s lo una herramienta m s, pero no debe tomarse como la verdad. UBA - Gesti n de Recursos P gina 5 de 9 Pron sticos M todos Cuantitativos Enfoque Simple Supone que la demanda en el pr ximo periodo ser igual a la demanda del periodo m s reciente.

10 Es la mejor predicci n para los precios de insumos, acciones, que cotizan. Porque si el mercado realmente creyera que en un tiempo valdr m s, comprar a tanto hoy que har a llevar el precio a ese valor esperado. Por ejemplo, si hoy la acci n de Microsoft cotiza a U$S 20, cu nto predice que va a valer ma ana?: U$S 20. Y si en realidad ma ana vale U$S 25, cu nto dir a que vale pasado ma ana?: U$S 25 Series de Tiempo Es una secuencia de datos uniformemente espaciada. Se obtiene observando las variables en periodos de tiempo regulares. Se trata de una pron stico basado en los datos pasados; es decir que supone que los factores que han influido en el pasado lo seguir n haciendo en el futuro. Se pueden descomponer en tendencia, estacionalidad y variaci n aleatoria. La Tendencia es el movimiento gradual de ascenso o descenso de los datos a lo largo del tiempo. Los cambios en la poblaci n, ingresos, etc.