Forecasting: la predicción posible

Por más que pueda parecer un objetivo inalcanzable, conocer el futuro es condición imprescindible para el día a día de muchas empresas que deben decidir su producción o sus stocks de materia prima en función de la demanda estimada. El ‘forecasting’ es la disciplina que estudia las claves para adelantarse a lo que vendrá. A pesar de su condición estratégica para muchos negocios, y de que tanto la Universidad como algunas empresas ofrecen este servicio, se trata de una herramienta prácticamente desconocida para la mayor parte de las pymes.

Texto de J. Carlos Arrondo @jcrlsam

El Palacio de la Magdalena acogió entre los días 19 y 22 del pasado mes de junio la trigésimo sexta edición del Simposio Internacional de Forecasting (ISF), el congreso sobre predicción más importante del mundo. Se trata de un encuentro en el que es habitual la presencia de algún premio Nobel, y que tiene una repercusión en los círculos académicos que pocas veces tiene un reflejo equivalente en otros ámbitos, pese a tratarse de una disciplina que tiene una aplicación directa en el mundo de la empresa, tanto como para que sean casos reales relacionados con ese carácter práctico los que protagonizan buena parte de las intervenciones en el congreso. El poco conocimiento y uso de esta herramienta predictiva, sobre todo en las empresas más pequeñas, es una de las preocupaciones de la Universidad de Cantabria, que participa en la organización del encuentro de La Magdalena. Dar a conocer esta herramienta es también el propósito de las empresas que ofrecen el servicio, alguna de ellas en Cantabria.

El término anglosajón forecasting puede resumirse en una palabra: predicción. Es la actividad que, partiendo de un conjunto de datos y utilizando determinados instrumentos de análisis de los mismos, trata de anticipar el futuro más probable. En otras palabras, predecir lo que va a suceder tomando para ello como base lo ya ocurrido. Dado el carácter naturalmente incierto del porvenir, cualquier predicción está sujeta a un margen de error, por lo que será crucial que los métodos o técnicas empleados para analizar los datos sean capaces de minimizarlo. José Luis Gallego, profesor titular de Econometría en la Universidad de Cantabria y miembro del comité organizador del ISF, explica que de lo que se trata es de “dejar que los datos hablen”. Utilizando conceptos como señal o ruido, originarios del ámbito de las telecomunicaciones, añade el siguiente matiz: “Cuando hacemos una predicción intentamos acertar con la señal y eliminar o minimizar el ruido”.

El forecasting está presente en múltiples campos de investigación y se utiliza en diversos ámbitos. Una de esas disciplinas es la economía, para la que es un factor esencial. Las predicciones macroeconómicas mensuales, trimestrales y anuales o las predicciones diarias en los mercados financieros son buenos ejemplos de ello. También es una actividad estratégica en la empresa: la tarea de intentar predecir el futuro del negocio, por grande o pequeña que sea, juega un papel decisivo en sus procesos de planificación y toma de decisiones. Utilizando métodos más complejos o recurriendo a técnicas más sencillas, todos los administradores tratarán de anticiparse al futuro en función de la información de la que disponen.

Actividad estratégica para las empresas

Las empresas operan en un entorno incierto. La planificación de las decisiones de inversión, producción, stocks, tesorería o cualquier otra área de la misma estará condicionada por la evolución de la demanda futura. Así,  la predicción de las ventas en un periodo próximo será la base sobre la que se coordinen el resto de los departamentos. Sin embargo, esta idea, que es común a cualquier empresa, por diferentes que sean sus dimensiones o sus actividades, tiene un punto de divergencia importante en cuanto a la forma en que se pone en práctica. Generalmente, una gran cadena de distribución no predice sus ventas de la misma manera en que pueda hacerlo un pequeño negocio de panadería. Las empresas de grandes dimensiones suelen tener sus propios especialistas y además tienen la capacidad de producir o adquirir sistemas de predicción diseñados para su propio negocio. En cambio, una pequeña empresa familiar no contará con personal especializado, ni probablemente utilizará un software con complejos modelos matemáticos. Sus  predicciones se basarán en aspectos mucho más acordes con sus posibilidades, generalmente la interpretación subjetiva que el administrador hace de los datos históricos del negocio. Esta es la conexión que une a todo tipo de empresas en la predicción: la utilización de la información que suministran los datos cronológicos que la actividad va generando. “Las técnicas de predicción –explica el profesor Gallego– lo que intentan hacer es explotar la información que contiene el pasado para predecir el futuro”.

En general, las empresas suelen utilizar técnicas de predicción basadas en el análisis de las series de datos históricos que proporciona su negocio. En el caso, por ejemplo, de la comercializadora de Viesgo, su previsión de ventas se guía por sus conocimientos de la evolución de sus redes comerciales y de los productos que tienen en la calle. Partiendo de unos datos se establece una conjetura sobre el futuro y ello se hace a través de la elaboración de un modelo. Hay múltiples modelos predictivos, uno de los más utilizados por las empresas es aquel basado en el criterio de que la mejor predicción para mañana es el último dato disponible, modelo conocido como del paseo aleatorio. Esto no significa que sea una predicción satisfactoria, sino que no puede mejorarse, que con otro método el error sería mayor. El riesgo y la incertidumbre no pueden eliminarse. Siempre pueden ocurrir acontecimientos que no están en la historia del modelo y eso no se puede predecir. En la actividad empresarial también se  utilizan otras técnicas de predicción que no están basadas en el análisis de series de datos históricos, como son los métodos de predicción microeconométrica, consistentes en cruzar datos que atienden a las características de los individuos. Este tipo de técnica es utilizada cotidianamente por los bancos en el análisis de riesgo de los créditos.

Cada empresa dispone de sus propios sistemas de predicción. Algunas cuentan con personal experto en este tipo de actividades, manejan software especializado y modelos matemáticos acordes con las características de su negocio. Otras, sin embargo, tienen implementados sistemas mucho menos sofisticados y utilizan técnicas de predicción más sencillas y menos costosas. Las razones para esta enorme diferencia en el tratamiento de una actividad que es estratégica pueden ser muchas, aunque hay algunas que son más evidentes que otras. Parece claro que los recursos de los que puede disponer una gran empresa o un pequeño negocio no son los mismos y eso implica también que una y otra no tienen la misma capacidad para contratar a personal experto en esta materia. Otras razones pueden ser que en la gerencia de algunas empresas no existe el conocimiento suficientemente amplio de las técnicas del forecasting y cuáles son más apropiadas para cada actividad de predicción o, simplemente, que pueda haber cierta resistencia a cambiar viejos métodos muy consolidados en la estructura de la empresa por otros más novedosos.

Lo cierto es que al profesor José Luis Gallego no deja de sorprenderle el escaso o nulo interés que las empresas cántabras muestran por los alumnos de Econometría a los que imparte clase en la Universidad de Cantabria. Conocedor de que la colaboración entre empresa y universidad en España es pequeña, señala que prácticamente nadie se ha dirigido a ellos desde la empresa privada y tan sólo han recibido algún interés por hacer predicciones desde algunos ámbitos de la Consejería de Economía. En este sentido, los trabajos de los alumnos durante este curso se han plasmado en un cuadro resumen con las predicciones macroeconómicas para final de año y la probabilidad de alcanzar determinados objetivos que ha sido remitido a dicha Consejería. “Aquí tenemos alumnos, sobre todo en los últimos cursos, que dominan las técnicas, y sería una oportunidad de establecer prácticas”, recalca el profesor, que señala que las empresas de Cantabria tienen ahí una estupenda herramienta a su disposición y concluye con un ejemplo de la importancia que podría tener esta colaboración: “En sectores como el turismo, en los hoteles, la predicción es fundamental, para planificar la temporada con antelación, las ventas, los stocks, etc. Tenemos fantásticos alumnos, con una capacidad para hacer predicciones útiles para las empresas y es algo que pueden hacer prácticamente a coste cero”.

Predictia: minería de datos y predicción

Pero el forecasting también puede ser en sí mismo un negocio. A partir de un grupo de investigación multidisciplinar dedicado a la minería de datos –formado por matemáticos, ingenieros y físicos e integrado en el Departamento de Matemática Aplicada de la Universidad de Cantabria– nació en 2008 la idea de constituir Predictia, una empresa dedicada a desarrollar software para resolver problemas de predicción, clasificación y otros tipos de análisis de grandes volúmenes de datos, especializada  y focalizado en la meteorología y la sanidad, que eran los ámbitos donde el grupo académico había venido trabajando hasta entonces.

“La minería de datos consiste en extraer valor a grandes volúmenes de información”, explica Daniel San Martín, ingeniero de telecomunicaciones y gerente de la empresa. A veces también se utiliza la expresión big data, muy popular en la actualidad, para referirse a la misma actividad. Más allá de la etiqueta que se ponga al concepto, la idea parte del momento en que las grandes empresas se dan cuenta de que los datos que estaban manejando reunían tres características relativamente novedosas: un volumen cada vez mayor, una gran variedad y la necesidad de más velocidad de procesamiento. En la minería de datos hacen falta informáticos para almacenar esas enormes cantidades de información y moverlas en tiempo real, matemáticos que elaboren algoritmos y modelos y, además, otros expertos en los sectores en los que se va a trabajar. En el caso de Predictia, si están elaborando modelos meteorológicos, necesitarían contar con físicos que dominen ese campo.

Vender predicciones meteorológicas

El principal cliente de esta empresa es la administración pública, pero cada vez está incorporando más clientes en la empresa privada, principalmente en el campo de la meteorología. La mayor parte del negocio de venta de predicciones meteorológicas en España corresponde al sector eólico. Cuando nace Predictia ya había empresas muy asentadas y aunque han hecho algunos trabajos para la industria eólica, es un mercado bastante cerrado en el que aún les resulta difícil entrar. También han elaborado modelos de predicción para empresas de mantenimiento de carreteras, estudios específicos relativos a la temperatura del asfalto, no la ambiental, para que sus clientes puedan planificar, por ejemplo, el momento adecuado para utilizar sal y poder asegurar la viabilidad de las carreteras en invierno. Fuera de los sectores meteorológico y sanitario también han trabajado en algún modelo para la detección de malware y en otros sectores. “Pero al final siempre se tiende a la especialización”, admite Daniel San Martín. La matemática que hay detrás de la predicción en unos es común a la que se utiliza en otros, casi todas las técnicas se usan en todos los campos (meteorología, finanzas, ventas, etc)… “El problema, y de aquí surge la necesidad de una gran especialización, es ser capaz de hablar el lenguaje que tu cliente entiende”.

La meteorología y la sanidad tienen una base científica que implica que para ser competitiva una empresa como ésta tiene que estar continuamente investigando. Desde su nacimiento uno de los objetivos de Predictia ha sido tratar de participar en programas coordinados por distintos institutos de investigación a nivel internacional y generalmente financiados por la Unión Europea. Les costó mucho, pero en 2012 vieron recompensado su esfuerzo al entrar en un proyecto de investigación de predicción meteorológica estacional, un proyecto que trata de acercar esa la predicción hasta sus potenciales usuarios, traducirla al lenguaje del negocio que la utiliza, ayudarles a entenderlas y elaborar productos específicos para dichos usuarios.

Predictia es una empresa pequeña. Su plantilla está compuesta por cinco personas. A pesar de que su actividad empresarial no lo requiere, aún publican sus estudios en revistas especializadas, lo que acredita su actividad investigadora. Además, son conscientes de que para una empresa de su dimensión, sus actividades de marketing están más dirigidas a su presencia en congresos o en publicaciones científicas que llamando a la puerta de sus potenciales clientes. Ahí se demuestra que, por lo menos en algunos sectores  y para determinados perfiles de compañías y actividades, la distancia entre el mundo académico y el de la empresa no es tanta como podría pensarse.