Introducción al modelado de escenarios: un marco para la planificación financiera estratégica

En este artículo tratamos:

• Por qué las decisiones inteligentes empiezan con supuestos hipotéticos

• Elementos fundamentales de un modelo de escenario válido

• Paso a paso: creación del modelo de escenario

• Técnicas y herramientas avanzadas

• Mejores prácticas y cómo evitar errores comunes

• De la incertidumbre a la claridad estratégica

En el entorno empresarial moderno, la única constante es el cambio. Toda decisión importante (ya sea el lanzamiento de un producto, la entrada en un nuevo mercado o el compromiso con una inversión plurianual) está marcada por la incertidumbre. Pasar por alto esa incertidumbre es un riesgo imprudente. Asumirla implica modelar escenarios.

Esta guía es su fuente de información exclusiva para comprender, crear y utilizar modelos de escenarios con los que obtener claridad estratégica, mitigar riesgos y tomar decisiones más inteligentes y con visión de futuro.

Por qué las decisiones inteligentes empiezan con supuestos hipotéticos

Las empresas suelen utilizar previsiones simples para pronosticar el futuro: si las cosas siguen como están, tendremos X ingresos el año que viene. ¿Pero qué ocurre cuando las cosas no siguen como están?

Sin un modelo de escenario sólido, la volatilidad del mercado, los cambios económicos repentinos (como la inflación inesperada, la estanflación o las subidas de las tasas de interés) o los fallos operativos internos pueden convertir un riesgo aparentemente leve en un fracaso catastrófico. Aparte de las oportunidades desaprovechadas, el coste de la incertidumbre podría ser una seria pérdida de capital y un estancamiento de la estrategia.

El modelado de escenarios es la diferencia entre simplemente pronosticar el tiempo que va a hacer (previsión) y preparar a la empresa para un huracán, una ola de calor o un día de verano perfecto (preparación estratégica). También complementa el proceso de planificación de escenarios.

Definición del modelado de escenarios: más allá de la simple previsión

El modelado de escenarios es un recurso de planificación estratégica que implica definir una serie de entornos futuros plausibles, distintos entre sí, y evaluar el efecto potencial de cada uno en los objetivos de negocio.

Es fundamental distinguir el modelado de escenarios de otros conceptos relacionados:

• Previsión: consiste en pronosticar el resultado más probable, sobre la base de datos y tendencias actuales. Solo ofrece una posibilidad.

• Análisis de sensibilidad: consiste en cambiar una sola variable (por ejemplo, cambiar el precio en un 5 %) para ver el efecto en un resultado.

• Prueba de estrés: consiste en simular un evento extremo, a menudo improbable (por ejemplo, un colapso total del mercado) para evaluar la solvencia.

El modelado de escenarios cambia múltiples variables correlacionadas dentro de una narrativa cohesiva para explorar varias realidades potenciales.

Quién necesita el modelado de escenarios

Si su rol implica tomar decisiones orientadas al futuro, necesitará modelar escenarios. Estos son los roles donde se utiliza con más frecuencia:

• Equipos de planificación y análisis financieros (FP&A): para aplicar pruebas de estrés a presupuestos y gastos de capital.

• Estrategas y ejecutivos: para determinar el momento de entrada en el mercado, la viabilidad de fusiones y adquisiciones, y el rumbo estratégico a largo plazo.

• Responsables de proyecto: para evaluar las necesidades de recursos de los proyectos en función de posibles demoras o requisitos crecientes.

Los principales beneficios son la mitigación de riesgos, la identificación proactiva de oportunidades ocultas y una mejor asignación de recursos en toda la empresa.

Elementos fundamentales de un modelo de escenario válido

Un modelo de escenario eficaz requiere una meticulosa selección de los componentes, para convertir una visión futura en datos utilizables. Estos son los cuatro elementos fundamentales en cualquier modelo de escenario satisfactorio.

A. Datos que introducir: variables e impulsores clave

La base de cualquier buen modelo es identificar los factores clave que impulsan el negocio y están sujetos a cambios. Céntrese en variables que sean inciertas y de gran trascendencia.

• Factores macroeconómicos: fuerzas externas, como las tasas de inflación, el crecimiento del PIB, las fluctuaciones monetarias o nuevas regulaciones gubernamentales.

• Factores operativos: impulsores internos, como la tasa de pérdida de clientes, el coste de los bienes vendidos (COGS), la rapidez de adopción de nuevos mercados o la capacidad de producción.

El objetivo es aislar de 3 a 5 variables que, en caso de cambiar, alterarían fundamentalmente los resultados financieros de la empresa.

B. Resultados: definición de objetivos y métricas

Antes de ejecutar el modelo, decida qué constituye el éxito (o el fracaso). Los resultados deben alinearse con los objetivos de negocio de más alto nivel:

• Métricas financieras: EBITDA (ganancias antes de intereses, impuestos, depreciación y amortización), valor actual neto (VAN) o tasa interna de retorno (TIR) ​​para decisiones de inversión.

• Métricas operativas: valor del ciclo de vida del cliente (CLV), tasa de conversión de clientes potenciales o tiempo de comercialización.

Estructure los resultados del modelo para comparar claramente estas métricas en todos los escenarios. Eso facilitará la decisión final.

C. Los tres escenarios estándar (y cómo designarlos)

Cualquier ejercicio de escenario debe comenzar con estos tres pilares, que marcan los límites de los resultados plausibles:

1. Caso base (el más probable): es el referente. Presupone la continuidad de las tendencias actuales, un crecimiento moderado y un entorno operativo estable. Suele ser la previsión inicial utilizada para la elaboración de presupuestos.

2. Peor caso (pesimista): define el evento negativo más desafiante, pero plausible. Ejemplos de variables: recesión, costes de cadena de suministro duplicados o una alternativa agresiva lanzada por un competidor importante.

3. Mejor caso (optimista): define el evento más favorable, pero plausible. Ejemplos de variables: lanzamiento exitoso de una nueva tecnología, adopción en el mercado más rápida de lo previsto o desaparición de un competidor del mercado.

D. Probabilidad y ponderación

Cuando tenga los tres escenarios fundamentales, la asignación de probabilidades los convertirá en un valor esperado.

• Asignar probabilidades subjetivas: basándose en el juicio de expertos y el análisis del mercado, asigne una probabilidad a cada escenario (por ejemplo, caso base: 55 %, peor caso: 30 %, mejor caso: 15 %). El total debe ser igual al 100 %).

• Calcular el valor esperado (promedio ponderado): el promedio ponderado por probabilidad de su métrica de resultados (por ejemplo, ingresos previstos = (ingresos_base * 0,55) + (peores_ingresos * 0,30) + (mejores_ingresos * 0,15)). Esta cifra proporciona una orientación más clara que considerar los tres escenarios de forma aislada.

Paso a paso: creación del modelo de escenario

La creación de un modelo de escenario sólido implica seguir un proceso lógico y sistemático de seis pasos que garantiza la inclusión de todas las incertidumbres y dependencias relevantes. Es un enfoque estructurado que pasa del amplio ámbito de la decisión a los detalles específicos de las variables y, finalmente, al análisis propiamente dicho. Para empezar, es preciso definir el marco de todo el ejercicio.

Paso 1: definir la decisión y el horizonte temporal

La claridad es importante. ¿Qué pregunta estratégica se debe responder?

• Pregunta incorrecta: "¿Cuáles serán nuestros ingresos el próximo año?". Eso es una previsión.

• Pregunta correcta: "¿Deberíamos invertir 10 millones de dólares en una nueva fábrica, considerando un periodo de volatilidad del mercado de tres años?"

Definir la decisión enfoca claramente los datos que se introducen y los resultados. También se debe establecer un horizonte temporal claro (por ejemplo, 3 años, 5 años o el próximo trimestre) que sea relevante para el efecto de la decisión.

Paso 2: identificar y aislar las variables inciertas de importancia clave

Reúna a las partes interesadas (ventas, finanzas, operaciones) para intercambiar ideas. Utilice un marco como PESTLE (político, económico, social, tecnológico, jurídico, medioambiental) para identificar riesgos externos. Cuando tenga una lista exhaustiva, redúzcala a las variables afectadas por la mayor incertidumbre y con un mayor efecto en la decisión.

• Ejemplos de variables: precios de la competencia, costes de materia prima, tiempo de aprobación reglamentaria.

Paso 3: desarrollar estados futuros plausibles (la narrativa)

Este es el paso más creativo y, a menudo, el más desatendido. Cada escenario necesita un relato descriptivo y coherente. No basta con decir "los costes aumentan". Es necesario explicar por qué y cómo aumentan y qué otros factores están relacionados.

• Ejemplo de narrativa: Peor escenario - Perturbación de la cadena de suministro. Un evento geopolítico cierra nuestra principal región de fabricación, lo que nos obliga a utilizar un proveedor local que es más caro. Esto genera un aumento del 25 % en el precio de los bienes vendidos y una reducción del 10 % en el volumen de producción, a la vez que disminuye la confianza de los consumidores y se reduce la demanda general en un 5 %.

Paso 4: cuantificar el efecto y modelar los datos

Las narrativas deben traducirse como entradas numéricas específicas en el modelo. 

• Ejemplo de narrativa: la narrativa de la "perturbación de la cadena de suministro" se traduce directamente como: peor caso = aumento del 25 % en el coste de los bienes vendidos y reducción del 5 % en el tamaño total del mercado.

La integridad del modelo depende de vincular cada punto de la narrativa a los datos de entrada correspondientes. Para tener una hoja de cálculo limpia y escalable, debe haber una exclusivamente para datos de supuestos y escenarios. Utilice referencias de celdas de forma extensiva, de modo que al cambiar una sola entrada se actualicen automáticamente los tres escenarios.

Paso 5: analizar e interpretar los resultados (sensibilidad)

Una vez ejecutado el modelo, se deben interpretar los resultados. Comience por comparar el diferencial: ¿hasta qué punto son diferentes los resultados del peor y el mejor caso en la métrica fundamental (por ejemplo, VAN)?

• Insights interactivos: el objetivo principal es identificar los insights interactivos. Por ejemplo, si la diferencia entre el caso base y el peor de los casos es una pérdida de 5 millones de dólares, hace falta un plan para cubrir esos 5 millones.

• Punto de equilibrio: en el peor de los casos, calcule el punto de equilibrio (el volumen mínimo de ventas o la participación de mercado necesaria para evitar una pérdida). Si este punto es altamente improbable, la estrategia subyacente conlleva demasiado riesgo.

Paso 6: comunicar las conclusiones a las partes interesadas

El objetivo de presentar las conclusiones es garantizar una decisión certera, no simplemente compartir los datos.

• La visualización es clave: utilice gráficos y tableros de mando claros para comparar visualmente los resultados. Un diagrama en cascada que muestra la variación entre el caso base y el peor caso suele ser muy eficaz.

• Presentar la decisión: estructure la presentación en torno a la pregunta inicial (Paso 1). En lugar de presentar una hoja de cálculo, presente la decisión (por ejemplo, "Recomendamos proceder con la inversión porque el peor de los casos es superable y el valor previsto es alto") y utilice los escenarios como respaldo.

Técnicas y herramientas avanzadas

Para sistemas altamente complejos (como los de cobertura de riesgos o seguros), puede que los escenarios simples de tres puntos no sean suficientes. La simulación de Monte Carlo utiliza entradas aleatorias (extraídas de un rango de probabilidades para docenas de variables) para ejecutar el modelo miles de veces. El resultado es una distribución de probabilidad (una curva) que muestra la probabilidad de lograr un resultado determinado, pasando del análisis de escenarios individuales a una probabilidad continua.

Árboles de decisión y opciones reales

El análisis de escenarios suele servir para crear árboles de decisiones, que son modelos visuales que representan opciones secuenciales y condicionales. Por ejemplo: Se produce el escenario A, Elegimos la acción 1 → Nos lleva al subescenario A-1 o A-2. Esto es crucial para evaluar opciones reales, como la opción de aplazar, ampliar o abandonar un proyecto según los resultados del escenario inicial.

Cómo elegir la herramienta adecuada para el trabajo

• Hoja de cálculo simple (Excel/Google Sheets): suficiente para análisis a nivel de proyecto, decisiones de inversión única o escenarios con solo de 3 a 5 impulsores clave.

• Software FP&A: esencial para grandes empresas que requieren modelado instantáneo e integrado en múltiples departamentos, control de versiones, y simulaciones complejas y continuas.

Mejores prácticas y cómo evitar errores comunes

Según un estudio, menos de la mitad de las previsiones (42 %) logra una precisión dentro del 10 % de sus objetivos y aproximadamente una de cada diez se desvía más del 25 %. Tener en cuenta algunos puntos clave importantes ayudará a conseguir los escenarios más útiles y a evitar errores costosos.

A. La regla "basura que entra, basura que sale" (integridad de los datos)

La robustez del modelo reside en la integridad de sus supuestos de base. Asegúrese de que todos los datos históricos utilizados como punto de partida sean precisos y que los supuestos no financieros (como las tasas de crecimiento del mercado) estén ratificados por fuentes externas creíbles. Una base defectuosa conducirá a escenarios engañosos.

B. Cómo evitar el sesgo del marco base

Un error común es dejar que el caso base influya indebidamente en los datos de entrada del peor y del mejor caso. Si el caso base supone un crecimiento del 5 %, el peor caso no debería ser solo un crecimiento del 4 %. Los escenarios deben ser marcadamente distintos entre sí y basarse en la narrativa creada en el paso 3, no simplemente desviaciones menores de la previsión predeterminada. Asegúrese de que las diferencias sean lo suficientemente grandes como para ser significativas.

C. La iteración es clave

Los modelos de escenarios no son informes únicos que se archivan después de una sola decisión. Son documentos activos. A medida que cambian las condiciones del mercado (por ejemplo se introduce un arancel, un competidor fracasa o un organismo regulador cambia su postura), es preciso revisar y rectificar los escenarios, para que el plan estratégico siga siendo relevante.

De la incertidumbre a la claridad estratégica

El modelado de escenarios no es un mero ejercicio de proyección matemática: es un ejercicio de previsión estratégica. Al definir rigurosamente los límites de los resultados plausibles (el caso base, el peor caso y el mejor caso), la toma de decisiones se basa en un riesgo cuantificable, no en la esperanza o el temor.

Para hacer un trabajo competente, siga estos simples principios: comience con una pregunta clara, desarrolle escenarios detallados basados ​​en narrativas y céntrese en insights interactivos derivados de los resultados.

No se empeñe en alcanzar la perfección, priorice la claridad.

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