Qué es forecasting y cómo usarlo en las empresas

En un entorno económico donde los cambios son cada vez más rápidos y difíciles de anticipar, la capacidad para ajustar las expectativas a tiempo se ha convertido en una ventaja competitiva. Las tensiones en las cadenas de suministro y el impacto de la inteligencia artificial en los modelos de negocio, entre otros factores, han convertido el forecasting en una herramienta clave para empresas, gobiernos y organizaciones que necesitan tomar decisiones informadas antes de que los hechos ocurran.

A continuación, veremos en qué consiste exactamente el forecasting, una competencia que continúa ganando protagonismo en programas como el Grado en Ingeniería Industrial y el Grado en Ingeniería de Organización Industrial en Valencia de la Universidad Europea. En ellos, y en el Grado en Ingeniería Industrial online, recibirás una formación en ingeniería combinada con competencias sobre estrategia y operaciones.

¿Qué es el forecasting?

El forecasting es el proceso de hacer predicciones a futuro a partir de datos históricos, tendencias y patrones. Combina estadística, análisis de datos y conocimiento del contexto, con el objetivo de reducir la incertidumbre y ayudar a tomar mejores decisiones.

En el ámbito empresarial, el forecasting se utiliza para mejorar la logística empresarial y anticipar las ventas, la demanda, los costes, los ingresos o incluso el comportamiento de los clientes. Por ejemplo, una cadena de supermercados puede analizar las ventas de helados de los últimos veranos para prever cuánto stock necesitará en julio.

Diferencia entre budget y forecast

El budget (presupuesto) y el forecast (previsión) ayudan a planificar y controlar la actividad económica de una empresa, pero lo hacen desde enfoques diferentes: el primero fija las metas y el segundo actualiza las expectativas.

• Propósito

El budget establece los objetivos económicos, es decir, cuánto espera ingresar, gastar o invertir una empresa durante un periodo determinado, normalmente de un año. Funciona como una hoja de ruta financiera. En cambio, el forecast financiero estima el resultado probable a partir de datos reales y cambios en el entorno.

• Actualización

El budget es estático, ya que suele aprobarse una vez al año y cambia poco. El forecast es flexible, pues se actualiza regularmente para reflejar las nuevas circunstancias del negocio.

• Función

El budget sirve para medir desempeño al comparar los resultados reales con los objetivos. El forecast sirve para reaccionar antes frente a una posible caída de los ingresos o un aumento de los costes.

Por ejemplo, una empresa tecnológica aprueba un budget con beneficios previstos de 5 millones de euros. Sin embargo, a mitad de año las ventas decrecen y los costes aumentan. El forecast reducirá la previsión de beneficio a 3,8 millones para adaptarse a la realidad, aunque el objetivo de budget se mantenga.

Herramientas clave para el forecasting

Aunque las técnicas pueden variar según el sector o el nivel de complejidad, existen varias herramientas que ayudan a construir previsiones fiables.

• Hojas de cálculo (Excel o Google Sheets)
  Siguen siendo una de las herramientas más utilizadas, especialmente en pequeñas y medianas empresas. Permiten crear modelos sencillos, analizar tendencias y visualizar escenarios. Por ejemplo, una empresa puede proyectar ventas futuras aplicando el crecimiento medio de los últimos meses.

• Business intelligence (BI)
  Plataformas de business intelligence como Power BI o Tableau ayudan a consolidar datos y crear dashboards dinámicos, lo que hace que detectar patrones, comparar resultados y actualizar previsiones en tiempo real sea mucho más fácil.

• Modelos estadísticos
  Técnicas como las medias móviles, la regresión lineal o el suavizado exponencial permiten identificar tendencias y comportamientos recurrentes. Son especialmente útiles en sectores donde existen patrones estacionales, como el turismo o el retail.

• Machine learning e inteligencia artificial
  Los modelos avanzados pueden analizar enormes volúmenes de datos y detectar relaciones complejas. Por ejemplo, una plataforma de comercio electrónico puede prever la demanda considerando el clima y los eventos que se producen en la zona simultáneamente.

La calidad del forecasting no depende solo de la tecnología, sino también de la calidad de los datos que se utilicen y de la capacidad del equipo para interpretar correctamente la información disponible.

Cómo implementar el forecasting en una empresa

Para que un forecasting funcione, su proceso de implantación debe ser sencillo, continuo y alineado con los objetivos del negocio. A continuación, vamos a ver algunos pasos básicos.

• Definir qué se quiere predecir
  El primer paso es identificar las variables clave: ventas, ingresos, demanda, costes, flujo de caja o necesidades de personal. No todas las áreas requieren el mismo nivel de detalle.
• Recopilar datos fiables
  Un forecast es tan bueno como los datos que utiliza. Es importante contar con históricos consistentes y actualizados. Por ejemplo, una empresa de retail necesitará datos de ventas, promociones, estacionalidad y devoluciones.
• Elegir una metodología adecuada
  La complejidad de la metodología utilizada dependerá del tipo de empresa y de los objetivos que se busquen. En algunos casos bastará con analizar tendencias históricas; en otros será necesario incorporar variables externas como la inflación o los tipos de cambio.
• Establecer una frecuencia de actualización
  El forecasting debe revisarse periódicamente. Muchas empresas actualizan sus previsiones cada mes o cada trimestre para incorporar información nueva y corregir desviaciones.
• Involucrar a los diferentes departamentos
  El área de finanzas suele liderar el proceso, pero los departamentos de ventas, operaciones o marketing también pueden aportar información interesante. Un forecast aislado del negocio real pierde utilidad rápidamente.
• Trabajar con escenarios
  Es recomendable construir varios escenarios: optimista, base y pesimista. Esto ayuda a prepararse para cambios inesperados.

El objetivo final de un proceso de forecasting es convertirlo en una herramienta de decisión que permita actuar antes y mejor, ya que, como hemos visto, una previsión eficaz puede influir considerablemente en los resultados y la sostenibilidad a largo plazo de las empresas.

En el funcionamiento cotidiano de un negocio, este tipo de análisis son tan importantes como puede serlo un estudio de mercado dentro del departamento comercial. Por este motivo, las empresas cada vez necesitan más profesionales con conocimientos de analítica y procesamiento de datos.