Por qué las PYMES están abandonando las previsiones de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba

Muchas pymes están abandonando la previsión descendente y ascendente porque los modelos tradicionales no pueden seguir el ritmo de la agilidad empresarial moderna. Si bien la previsión descendente suele sobreestimar el potencial y las construcciones ascendentes requieren demasiado tiempo, los equipos financieros actuales necesitan modelos más rápidos y basados ​​en datos que se adapten en tiempo real.

Este artículo explora por qué las PYMES están abandonando métodos de pronóstico obsoletos, qué los está reemplazando y cómo los pronósticos continuos y basados ​​en impulsores ofrecen un enfoque más flexible y preciso.

Repensando el manual de pronóstico para PYMES

En un modelo de pronóstico descendente, se parte de supuestos sobre el tamaño y el crecimiento del mercado, y luego se asignan objetivos descendentes. Puede funcionar cuando se cuenta con datos externos sólidos, pero para muchas pymes, sus supuestos no son acertados. Dado que este enfoque prioriza el optimismo general y una visión menos específica de cada departamento, muchas pequeñas empresas descubren que esto genera objetivos ambiciosos y baja credibilidad.

¿Por qué los modelos de abajo hacia arriba también son cuestionados?

El método ascendente invierte la lógica: se crean pronósticos a partir de datos operativos como el flujo de ventas, la capacidad, la contratación y la conversión de clientes, y luego se integran. Si bien es más detallado, las pymes suelen considerar este enfoque demasiado lento y exigente en recursos. Recopilar información granular de cada equipo puede fragmentar la coordinación y ralentizar la toma de decisiones.

¿Por qué las PYMES están abandonando la previsión de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba?

Necesitan velocidad, no previsiones masivas

Las pymes no pueden darse el lujo de un gran impulso ni de grandes conjuntos de datos. Cuando un pronóstico requiere semanas de hojas de cálculo y la aportación de múltiples departamentos, su valor suele evaporarse al momento de su publicación. En lugar de centrarse en lo que harán las pymes el próximo trimestre, muchos equipos financieros prefieren modelos que puedan actualizarse en cuestión de horas, no de días.

Las necesidades estratégicas han cambiado

En las pymes en fase de crecimiento, el ritmo empresarial es ágil: lanzamientos de productos, cambios de mercado, contratación rápida o escalamiento. Un proceso de pronóstico exhaustivo, tanto descendente como ascendente, pierde fuerza en ese entorno. En lugar de construir ciclos largos y rígidos, las pymes prefieren pronósticos basados ​​en impulsores, continuos y basados ​​en escenarios que se ajusten mejor a las operaciones reales.

Barreras de datos y tecnología

Para muchas empresas pequeñas, los datos necesarios para la precisión ascendente simplemente no están disponibles, o los sistemas no los admiten. Paralelamente, las suposiciones de red amplia requeridas para la descendente conllevan un mayor riesgo de desajuste. Sin una infraestructura sólida, el proceso de pronóstico se vuelve lento y poco fiable.

El modelo de pronóstico emergente para PYMES

Pronóstico híbrido o basado en impulsores

En lugar de elegir entre pronósticos descendentes o ascendentes, las pymes están adoptando modelos híbridos que aprovechan las fortalezas de ambos, o abandonan por completo la binariedad y se centran en los factores impulsores. En lugar de análisis departamentales completos, identifican indicadores clave (p. ej., tamaño promedio de las transacciones, tasa de conversión, tasa de abandono) y construyen modelos continuos a corto plazo.