“Independientemente de cuánto esfuerzo se invierta en capacitar a los pronosticadores y desarrollar sistemas elaborados de apoyo a los pronósticos, los tomadores de decisiones modificarán o descartarán las predicciones si no confían en ellas”. — Dilek Onkal, International Journal of Forecasting 38:3 (julio-septiembre de 2022), p.802.
Las palabras citadas arriba me llamaron la atención y provocaron esta publicación. Aquellos con una persuasión geek, como su blogger, se inclinan a pensar en los pronósticos como un problema estadístico. Si bien eso es obviamente cierto, aquellos de cierta edad, como tu blogger, entienden que la previsión también es una actividad social y, por lo tanto, tiene un gran componente humano.
¿En qué confías?
Hay una dimensión relacionada con la confianza: no en quién confías sino en qué confías. Con esto me refiero tanto a los datos como al software.
Confianza en los datos
La confianza en los datos sustenta la confianza en el pronosticador que utiliza los datos. La mayoría de nuestros clientes tienen sus datos en un sistema ERP. Estos datos deben entenderse como un activo corporativo clave. Para que los datos sean confiables, deben tener las “tres C”, es decir, deben ser correctos, completos y actuales.
La corrección es obviamente fundamental. Una vez tuvimos un cliente que estaba implementando un proceso de pronóstico nuevo y sólido, pero encontró que los resultados estaban completamente en desacuerdo con su sentido de lo que estaba sucediendo en el negocio. Resultó que varios de sus flujos de datos eran incorrectos por un factor de dos, lo cual es un gran error. Por supuesto, esto retrasó el proceso de implementación hasta que pudieron identificar y corregir todos los errores graves en sus datos de demanda.
Hay un punto menos obvio que hacer sobre la corrección. Es decir, los datos son aleatorios, por lo que lo que ve ahora no es probable que sea lo que verá a continuación. Planificar la producción basándose en la suposición de que la demanda de la próxima semana será exactamente la misma que la demanda de esta semana es claramente una tontería, pero los modelos clásicos de pronóstico basados en fórmulas, como el suavizado exponencial mencionado anteriormente, proyectarán el mismo número a lo largo del horizonte de pronóstico. Aquí es donde planificación basada en escenarios es esencial para hacer frente a las inevitables fluctuaciones de variables clave como las demandas de los clientes y los plazos de reposición de los proveedores.
La integridad es el segundo requisito para que los datos sean confiables. En última instancia, nuestro software obtiene gran parte de su valor al exponer los vínculos entre las decisiones operativas (p. ej., seleccionar los puntos de pedido que rigen la reposición de existencias) y las métricas relacionadas con el negocio, como los costos de inventario. Sin embargo, a menudo la implementación del software de pronóstico se retrasa porque la información sobre la demanda de artículos está disponible en algún lugar, pero no así los costos de mantenimiento, pedido y/o escasez. O, para citar otro ejemplo reciente, un cliente pudo dimensionar adecuadamente solo la mitad de su inventario de repuestos para piezas reparables porque nadie había estado rastreando cuándo se averiaba la otra mitad, lo que significa que no había información sobre el tiempo medio antes de la falla (MTBF) , por lo que no fue posible modelar el comportamiento ante averías de la mitad de la flota de repuestos reparables.
Finalmente, la vigencia de los datos es importante. A medida que aumenta la velocidad de los negocios y los ciclos de planificación de la empresa pasan de un ritmo trimestral o mensual a un ritmo semanal o diario, se vuelve deseable explotar la agilidad que brindan las cargas nocturnas de datos transaccionales diarios en la nube. Esto permite ajustes de alta frecuencia de pronósticos y/o parámetros de control de inventario para artículos que experimentan alta volatilidad y cambios repentinos en la demanda. Cuanto más frescos sean los datos, más fiable será el análisis.
Confíe en el software de previsión de la demanda
Incluso con datos de alta calidad, los pronosticadores aún deben confiar en el software analítico que procesa los datos. Esta confianza debe extenderse tanto al propio software como al entorno informático en el que funciona.
Si los pronosticadores usaron software local, deben confiar en sus propios departamentos de TI para salvaguardar los datos y mantenerlos disponibles para su uso. Si, en cambio, desean explotar el poder de los análisis basados en la nube, los clientes deben confiar su información confidencial a sus proveedores de software. El software de nivel profesional, como el nuestro, justifica la confianza de los clientes a través de la certificación SOC 2. La certificación SOC 2 fue desarrollada por el Instituto Americano de CPA y define los criterios para administrar los datos de los clientes en función de cinco "principios de servicio de confianza": seguridad, disponibilidad, integridad de procesamiento, confidencialidad y privacidad.
¿Qué pasa con el software en sí? ¿Qué se necesita para que sea confiable? Los criterios principales aquí son la corrección de los algoritmos y la fiabilidad funcional. Si el proveedor tiene un proceso de desarrollo de programas profesional, habrá pocas posibilidades de que el software termine calculando los números incorrectos debido a un error de programación. Y si el proveedor tiene un riguroso proceso de aseguramiento de la calidad, habrá pocas posibilidades de que el software se bloquee justo cuando el pronosticador tiene una fecha límite o debe lidiar con un análisis emergente para una situación especial.
Resumen
Para ser útiles, los responsables de la toma de decisiones deben confiar en los pronosticadores y sus pronósticos. Esa confianza depende de las características de los pronosticadores y sus procesos y comunicación. También depende de la calidad de los datos y el software utilizado para crear los pronósticos.
Lee la 1ra parte de este Blog “En quién confías” aquí: https://smartcorp.com/forecasting/the-role-of-trust-in-the-demand-forecasting-process-part-1-who/
