Planificación por escenarios. Alejandro M. Salevsky

1. Planificación por escenarios – Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
Planificación por Escenarios
Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
1.¿Qué es y por qué hacer planificación por escenarios?
2. Definición del problema, la decisión a tomar y las variables objetivo que darán soporte a la
decisión.
3. Construcción del modelo de análisis
4. Análisis de sensibilidad sobre el modelo
5. Análisis de escenarios sobre las sensibilidades
6. Toma de decisión
7. Key learnings
1. ¿QUÉ ES Y POR QUÉ HACER PLANIFICACIÓN POR ESCENARIOS?
Cualquier proceso de planificación, ya sea a corto, mediano o largo plazo, ya sea para fines tácticos o estratégicos
o ya sea para decisiones financieras, operativas, de marketing, etc.; necesita de un proceso de cuantificación de
los impactos en las variables que se estén tratando de planificar.
A diferencia de la contabilidad que se trata de un sistema de información para cuantificar el pasado, no existe una
única técnica basada en reglas que se encargue de dar preceptos para la cuantificación de eventos futuros,
porque justamente, el futuro es totalmente incierto.
No obstante, a fin de poder tomar decisiones hoy y/o de elegir en forma racional distintos cursos de acción es
siempre necesario estimar y por ende cuantificar el valor futuro de distintas variables como por ejemplo: demanda,
ingresos, costos, EBITDA, etc.
La planificación por escenarios es una metodología que tiene como objetivo racionalizar el proceso de estimación
del futuro de forma de reducir lo mejor posible la incertidumbre. Es importante notar que la eliminación total de la
incertidumbre es imposible, a veces en determinados contextos hasta es imposible reducirla siquiera una mínima
reducción. No obstante, la planificación por escenarios trata justamente de brindar una ayuda para al menos,
tomar una decisión lo más racional posible.
El proceso de planificación por escenarios consta de cinco pasos:
1. Definición del problema, decisión y variables críticas: se debe primero tener en claro cual es el
problema y la decisión a tomar para luego definir con que variables se dará soporte a la toma de decisión.
Por ejemplo: si el problema es como asignar eficientemente una inversión a distintos proyectos, la
decisión es que proyectos realizar y cuales no y la variable crítica de decisión será el VAN, la TIR y el
Índice de Rentabilidad de cada uno de ellos.
2. Construcción del modelo de análisis: en donde se construye un modelo cuantitativo que genera como
output la/s variable/s objetivo que se quieren estimar. Por ejemplo: flujo de fondos proyectado, demanda
de ventas e ingresos, etc.
3. Análisis de sensibilidad: detección de las variables del modelo cuya variación producen las mayores
cambios en la/s variable/s objetivo. Por ejemplo: precio de venta, tamaño de mercado, tasa de crecimiento
vegetativo de los flujos de fondos, etc.
4. Análisis por escenarios: luego de elegidas las variables más sensibles se le otorgan valores a cada una
de ellas de forma de responder a un “escenario” común. Por ejemplo: escenario de auge, escenario de
pérdida de litigio, etc. Se puede o no asignar una probabilidad de ocurrencia a cada escenario.
5. Toma de decisión: elección de un curso de acción en función de los resultados del análisis por escenario.
Por ejemplo: lanzar el proyecto, aumentar el precio más de lo previsto, etc.
A continuación se desarrollarán todos los puntos en función de un caso ejemplo.
Hoja 1

2. Planificación por escenarios – Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA, DECISIÓN Y VARIABLES CRÍTICAS.
Es importante antes de comenzar cualquier análisis tener en claro cuál es el problema y qué tipo de decisión debe
tomarse para solucionarlo. Esto no implica por supuesto conocer de antemano el curso de acción correcto o
preferido, sólo implica entender que se debe resolver y qué tipo de decisión hay que tomar para poder construir un
soporte analítico que pueda ayudar a la elección del mejor camino.
Recién luego de definido esto se deben definir que variables de negocio actuarán como “jueces imparciales” para
la elección. Estas variables generalmente se conocen como “KPI” (key performance indicators).
Tomaremos como ejemplo la siguiente situación:
Problema: incertidumbre sobre la alocación de inversión en un determinado proyecto
Decisión: se debe realizar el proyecto o guardar líquido por un tiempo más el monto de la inversión?
KPIs: VAN, TIR e Índice de rentabilidad del proyecto de inversión.
Nota: en este caso el problema y la decisión parecen ser similares dada la simpleza del ejemplo, pero esto no
siempre es así, especialmente cuando hay un componente político muy fuerte. Ejemplo: el problema puede ser
que el mercado castiga a la acción de la compañía por no percibir un potencial de crecimiento. Las decisiones a
tomar pueden ser 1) si comprar o no otra compañía, 2) si entrar o no en nuevos mercados geográficos, 3) si
extender la línea de productos actuales.
2. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE ANÁLISIS
El primer paso consiste en la construcción del modelo de análisis en alguna herramienta informática, típicamente
una planilla de cálculo. En ella se debe volcar:
2.1 Elección de todas las variables que impactan en el negocio de forma significativa y por ende en los KPIs
elegidos
2.2 Determinación de las relaciones entre todas las variables
2.3 Primera cuantificación de las variables (escenario “AS-IS”): valorización de cada variable de forma de
construir un primer escenario y determinar el primer resultado del modelo.
Retomando sobre el ejemplo propuesto, podría definirse que:
2.1 Variables que impactan en el negocio de forma significativa:
• Inversión incremental necesaria para realizar el proyecto ($ a erogar en momento 0) y duración de la
misma para estimar las depreciaciones
1
• Unidades incrementales que se venderán durante el primer año y tasa de crecimiento anual estimada
• Precio promedio neto de venta en m0 y estimación de inflación
• Costos variables (como % de las ventas en m0 y estimación para los primeros 5 años)
2
• Variación de fondo de maniobra (como % sobre ventas)
• Costos fijos para los primeros 5 años (en $)
• Monto del endeudamiento utilizado para financiar el proyecto y tasa
• Alícuota aplicable de impuesto a las ganancias
• WACC de la compañía
Y se han definido como KPIs para dar soporte a la toma de decisión las siguientes métricas:
• VAN del proyecto
• TIR del proyecto
1
Para realizar este análisis generalmente se determina el tamaño de mercado actual y proyectado en unidades, el market
share actual y proyectado en unidades y pesos y recién luego se estiman las unidades incrementales a ser vendidas de forma
de poder darle un contexto mínimo a la estimación. A fines de simplificar el ejemplo se excluyó dicho análisis.
2
Este cálculo se realiza generalmente construyendo un cuadro de evolución de Fondo de Maniobra, a fines de simplificar el
ejemplo se toma como un porcentual de las ventas
Hoja 2

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• Índice de Rentabilidad del proyecto
2.2 Estas variables se relacionan de la siguiente manera en el modelo:
a) Estado de resultados incremental proyectado
Cálculo Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
A Ventas (u)
B Precio promedio
C = A*B Ventas ($)
D % Costo variable
E = D*C Costo variable
F = C-E Contribución Marginal
G Costos Fijos
H = F-G EBITDA
I Depreciaciones
J=H- I EBIT
K Intereses
L Alícuota IIGG
M = (J - K) * (1-L) Resultado Neto
b) Free cash flow indirecto incremental proyectado
Cálculo Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
N EBIT
O % Variación F/M
P =C*O Variación F/M
I Depreciaciones
Q CAPEX
R=L*J IIGG Operativo
S = N -P + I - Q - R Free Cash Flow
c) Cálculo de KPIs
VAN: Valor actual neto del Free cash flow calculado con el WACC de la compañía
TIR: Tasa interna de retorno del Free cash flow incremental
Índice de rentabilidad: cociente entre el valor actual del Free Cash Flow y el flujo de fondos en el momento 0.
2.3 Primera cuantificación o escenario base / “AS IS”
Finalmente se procede a hacer las estimaciones correspondientes y construir la primera cuantificación del modelo
3
y por ende la primera cuantificación de los KPIs.
a) Estado de resultados incremental proyectado
3
Proyectar cada variable implica un análisis particular y muy riguroso hecho con especialistas de cada área. Aquí se toman
valores como supuestos con el objeto de simplificar la explicación y mostrar la metodología
Hoja 3

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Cálculo Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
A Ventas (u) 100 105 110 116 122
B Precio promedio 5,00 5,50 6,05 6,66 7,32
C = A*B Ventas ($) 500 578 667 770 890
D % Costo variable 25% 25% 25% 25% 25%
E = D*C Costo variable 125 144 167 193 222
F = C-E Contribución Marginal 375 433 500 578 667
G Costos Fijos 200 220 242 266 293
H = F-G EBITDA 175 213 258 312 375
I Depreciaciones 70 70 70 70 70
J=H- I EBIT 105 143 188 242 305
K Intereses 10 10 10 10 10
L Alícuota IIGG 35% 35% 35% 35% 35%
M = (J - K) * (1-L) Resultado Neto 62 87 116 151 191
Tasa de crecimiento promedio anual de ventas en unidades: 5%
Inflación (aplicada sobre precios y costos fijos): 10%
b) Flujo de fondos incremental proyectado
Cálculo Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
N EBIT 105 143 188 242 305
O % Variación F/M 5% 5% 5% 5% 5%
P =C*O Variación F/M 25 29 33 39 44
I Depreciaciones 70 70 70 70 70
Q CAPEX 350
R=L*J IIGG Operativo 37 50 66 85 107
S = N -P + I - Q - R Free Cash Flow -350 113 134 159 189 223
c) Resultado de KPIs
WACC 26%
T VAN $ 49,04
U TIR 32%
V I/R 1,14
3. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD SOBRE EL MODELO
Hasta ahora se realizó una primera cuantificación en función de las estimaciones más realistas o más actuales
que existan. Según el resultado de los KPIs el proyecto debería realizarse ya que su VAN es positivo, su TIR es
mayor a su WACC y su I/R es mayor a 1.
Sin embargo el proceso de decisión recién comienza ya que independientemente de este resultado, es necesario
someter el modelo a un análisis de sensibilidad o de “stress”. El objetivo de este paso es entender cuales son las
variables más sensibles del modelo, es decir, identificar aquellas variables que de cambiar sus valores en el
escenario base pueden producir los mayores impactos en los KPIs.
Hoja 4

5. Planificación por escenarios – Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
A tal fin se construye una “matriz de sensibilidad”, la misma consiste en analizar variaciones porcentuales en
distintas variables recalculando el valor de los KPIs en cada caso. En base al ejemplo presentado hasta aquí se
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seleccionan 5 variables para construir la matriz:
-20% -2% 0% 2% 20%
VAN -300% -30% 0% 30% 300%
Ventas año 1 TIR -59% -6% 0% 5% 52%
I/R -37% -4% 0% 4% 37%
VAN -24% -2% 0% 2% 25%
Inflación TIR -4% 0% 0% 0% 4%
I/R -3% 0% 0% 0% 3%
VAN 163% 16% 0% -16% -163%
Costos fijos año
TIR 29% 3% 0% -3% -31%
1
I/R 20% 2% 0% -2% -20%
VAN 116% 12% 0% -12% -116%
CAPEX TIR 30% 3% 0% -2% -21%
I/R 21% 2% 0% -2% -14%
VAN 107% 10% 0% -10% -88%
WACC TIR -20% -2% 0% 2% 20%
I/R 13% 1% 0% -1% -11%
Para interpretar la matriz, se toma como ejemplo la primera fila (marcada con líneas punteadas). En caso de que
las ventas en el año 1 sean un 20% menor a lo proyectado, el VAN del proyecto se reduciría un 300% céteris
paribus. Ante una reducción del 2% del presupuesto de ventas, el VAN cae un 30%, ante una suba del 2% del
presupuesto el VAN sube el 30%% y ante una suba de las ventas del 20% el van se incrementaría el 300%.
La lectura es análoga para cada una de las variaciones en los otros dos KPIs (TIR e I/R) y para cada una de las
otras 4 variables (Inflación, Costos fijos, CAPEX y WACC).
Observando la matriz se puede llegar a la conclusión que la variable que más afecta a los KPIs es el presupuesto
de ventas para el año 1 seguido por los costos fijos y el CAPEX ya que son las variables que producen una
mayor variación porcentual en los KPIs.
Es importante entender que el análisis debe realizarse céteris páribus, es decir, modificando el valor de una
variable por vez sin alterar las otras de forma de observar el efecto puro de dicha variación sobre los KPIs. No
obstante, nunca el efecto es “100% puro” ya que por la interrelación de las variables, el modificar el valor de una
necesariamente altera un valor de otra. Por ejemplo si la inflación varía y los costos fijos tienen una pauta de
crecimiento asociada a la inflación, estos se verán impactados por este cambio. No obstante ese cambio en los
costos fijos es un cambio como causa de la inflación y no como causa per se, con lo cual, el análisis de variación
de inflación es céteris páribus.
3. ANÁLISIS DE ESCENARIOS SOBRE EL MODELO
El análisis de sensibilidad por sí no lleva a buenas conclusiones ya que las diferencias entre lo presupuestado en
el escenario base / as is y la realidad se observarán en muchas variables, no en una sola. Es decir, es
absolutamente improbable que si por ejemplo las ventas en el año 1 terminan siendo diferente a lo presupuestado
no haya también diferencia en los costos, CAPEX, WACC, Inflación u otras variables. Esto puede ser tanto porque
1. Haya correlación entre las variables y/o sean dependientes de un factor común
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Deben elegirse más variables del modelo para que el análisis tenga sentido. Aquí sólo se eligieron 5 por fines didácticos
Hoja 5

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2. Aunque estén muy poco correlacionadas ocurran diversos sucesos por separado que las afecten
3. Las dos cosas a la vez
Para el primer caso si por ejemplo hay un aumento mayor de la inflación a lo previsto, es posible que la demanda
en unidades varíe también debido a la elasticidad de la demanda de esos productos. Generalmente cualquier
variación en la situación económica y política del país así como también de la industria generará variaciones en
prácticamente todas las variables.
Para el segundo caso puede ocurrir que el precio pactado para la compra de los equipos que constituyen el
CAPEX se vea modificado por un descuento extra y que a la vez los costos fijos del primer año se incrementen por
ineficiencias no planeadas. Ambos sucesos son independientes pero alteran dos variables al mismo tiempo.
Generalmente es más importante el entendimiento del impacto de estos factores sobre las variables clave del
proyecto y sus KPIs antes que el resultado en sí. Y para entender este impacto es necesario analizar el impacto
de las modificaciones en varias variables al mismo tiempo y no por separado.
El análisis de sensibilidad permite identificar cuales son las variables que más impactan, y el análisis por
escenarios permite entender cuanto y qué tipo de variación tendrán todas ellas en conjunto de forma consistente y
coherente.
Algunas reglas para la construcción de escenarios:
• Deberán representar una realidad potencial distinta que afecte a todas las variables de forma significativa,
es decir, que afecten al proyecto/decisión. Si existen escenarios posibles pero que no afecten a las
mismas, no tiene sentido analizarlos.
• Se los debe nombrar de una forma tal que identifique bien la realidad supuesta. No usar nombres típicos
como bueno, malo, regular sino usar nombres que identifiquen más específicamente. Ejemplo: “Escenario
de estanflación y quiebre de competidores”, “escenario de pesificación total de la economía”, etc.
• Se los debe describir y ejemplificar lo más gráficamente posible
• Primero se debe entender el escenario, luego se debe entender que tipo de impacto genera en cada
variable y recién luego se trata de colocar un valor.
• Siempre deben ser escenarios sobre los cuales se pueda tomar una decisión, aunque más no sea la
decisión de no hacer.
• Los escenarios a construir deben ser pocos, idealmente entre 2 y 5. De haber mucho, deben elegirse los
más probables. Muchos escenarios hacen impracticable una decisión
Sobre las tres variables más sensibles del ejemplo –ventas, costos fijos y CAPEX- se construirán dos escenarios
hipotéticos.
Escenario #1: Fuerte incremento sobre los controles de las importaciones
Durante el próximo año se produce un recrudecimiento de las trabas a las importaciones, en donde el gobierno
bloquea muchos más productos y genera importantes aumentos en los aranceles para los permitidos.
Supongamos que el ejemplo corresponde a un proyecto de inversión en donde la demanda esta compuesta por
distintos productos importados y que gran parte de la estructura de costos fijos y variables esta compuesta por
componentes importados así como también la inversión.
Un escenario como el planteado afectará:
• Precios unitarios: positivamente ya que a algunos productos se les transferirá el incremento en las tasas
de importación y a otros se les aumentará el precio por tener una menor oferta.
• Ventas unitarias en unidades: negativamente por el doble efecto de la menor oferta y el aumento de
precios
• Costos variables: aumento en el % de costos variables sobre las ventas debido a que la falta de insumos
importados obligará a una sustitución por insumos locales de menor calidad.
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• Aumento en los costos fijos y el CAPEX ya que se supone que la sustitución de insumos nacionales
impactará mayores precios y menor calidad.
Un primer análisis indica que estos efectos impactarán de la siguiente forma
• Precios unitarios: +20%
• Ventas unitarias: -35% en el año 1, sin afectar el crecimiento interanual del escenario base.
• Costos variables: se elevarán al 35% de las ventas durante los 5 años.
• Costos fijos: se elevarán un 10% en el año 1
• CAPEX: se incrementará en un 15%
Si estos valores se impactan en el modelo, los nuevos valores de los KPIs son los siguientes:
WACC 26%
T VAN $ -280,68
U TIR -12%
V I/R 0,30
Este escenario entonces impacta negativamente al proyecto, haciéndole caer dramáticamente el VAN, la TIR y el
I/R.
Escenario #2: litigio con el principal competidor por varias patentes
En el primer año de desarrollo del producto se produce un litigio con un competidor por patentes relacionadas con
los productos en venta. Esta situación si bien tiene alta probabilidad de ser resuelta favorablemente implicará que
las ventas durante el año 1 deberán frenarse y recién comenzarse al año siguiente con la actividad estipulada.
Esta falta de actividad en el año 1 implicará ahorro de costos variables pero sólo un 20% de ahorro de costos fijos
debido a que gran parte de este costo son salarios y las personas ya estarán contratadas. Por otra parte, se
estima posible usar el precio presupuestado previamente para el año 2.
Entonces, este escenario impactará de la siguiente manera en las variables clave:
• Ventas en unidades: no habrá ventas en el primer año y el presupuesto del escenario as-is se retrasará un
año (las ventas del año 1 serán las del año 2 y así respectivamente)
• Costos fijos: serán un 20% menores en el año 1 y luego quedarán sin cambio frente al escenario as-is
Si estos valores se impactan en el modelo, los nuevos valores de los KPIs son los siguientes:
WACC 26%
T VAN $ -48,13
U TIR 20%
V I/R 0,86
Este escenario impacta también negativamente al proyecto haciendo negativo el VAN y dejando una TIR menor al
WACC de la compañía.
5. TOMA DE DECISIÓN EN FUNCIÓN DEL ANÁLISIS
Finalmente se llega al momento más importante, el de la toma de la decisión. Luego de todo el análisis, existen en
la realidad diversas maneras de manejar el proceso de planificación por escenarios:
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8. Planificación por escenarios – Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
• Calcular las probabilidades de ocurrencia de cada escenario y en función a estas determinar la esperanza
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matemática de los KPIs.
• Tomar el escenario más probable y decidir en función de este
• Ser averso al riesgo y no tomar ninguna decisión si existen muchos escenarios diversos y varios de ellos
con impacto negativo.
• Tomar la decisión sólo por instinto dejando de lado el análisis.
• Un poco de cada una de ellas
La realidad indica que muchas decisiones no son tomadas con un soporte analítico ni racional y eso no
necesariamente está mal, con lo cual, según la situación y el entorno cualquiera de estas alternativas pueden ser
válidas.
De todas maneras, aunque la decisión sea tomada por instinto, todo este proceso tiene un valor enorme ya que,
luego de tomada la decisión, habrá que gestionarla al día siguiente y durante un período de tiempo y el proceso de
planificación por escenarios obligó a desarrollar un conocimiento minucioso del negocio y del entorno, lo cual
permitirá sin dudas dar herramientas de gestión y seguimiento.
Si en el ejemplo, a pesar de que los dos escenarios más probables generan un VAN negativo se decide de todas
formas invertir, el proceso de planificación por escenarios ayudó a descubrir:
• Las variables claves del negocio: por ende se pueden poner objetivos de performance sobre las mismas y
realizar un seguimiento de desvíos desde el momento 0
• Los posibles escenarios y sus impactos: para desde el momento 0 generar barreras de protección y/o
gestiones para evitar que sucedan (o que ocurran si son positivos)
En el caso de tomar la decisión bajo un marco más racional, es decir, teniendo en cuenta el resultado del proceso
–ya sea tomando el escenario más probable o la esperanza matemática de todos- hay que recordar que la única
certeza es que lo que ocurra en el futuro no será lo planeado. No hay que medir el éxito de la planificación por
escenarios en entornos de riesgo por eso, sino por si el curso de acción elegido fue el correcto.
6. TOMA DE DECISIÓN EN FUNCIÓN DEL ANÁLISIS
Para finalizar, algunos aprendizajes derivados de la experiencia:
• La planificación por escenarios no descubre el futuro, sólo ayuda de forma racional a preparar
cursos de acción: en un entorno de incertidumbre es imposible pretender descubrir que sucederá, sólo
se puede pretender reducir la incertidumbre para tomar una decisión anticipada de forma de beneficiarse
en ese entorno (o perjudicarse lo menos posible)
• Una decisión soportada por planificación por escenarios no descubre el futuro, en todo caso,
ayuda a crearlo: aunque se conociera el futuro, es imposible que este ocurra ya que si se toma hoy una
decisión distinta por conocerlo, este futuro nunca ocurrirá. Entonces, nuevamente, no hay que tomar a
esta metodología como un predictor sino como una luz para mirar hacia adelante que en todo caso
ayudará a construir un futuro deseado en la inversión, negocio o decisión.
• La planificación por escenarios no elimina el riesgo, ayuda a comprenderlo: desde el punto de vista
financiero, la eliminación o mitigación del riesgo se realiza mediante distintos instrumentos de cobertura.
La planificación por escenarios no elimina ningún riesgo, simplemente ayuda a entender los factores que
lo generan y sus impactos, para luego si, permitir tomar decisiones que lo mitiguen (si existen). De todas
maneras, quizás algún tipo de riesgo si se disminuya ya que si quienes toman decisiones conocen más de
su negocio, de lo que ocurre en el entorno y de los impactos del mismo, aunque sea levemente el riesgo
de la compañía debería disminuir.
• Los modelos mentales influyen en el diseño y elección de escenarios: quienes toman decisiones
siempre aplican grados de irracionalidad en sus análisis, y esto es inherente al ser humano. Siempre
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La esperanza matemática surge como la sumatoria del resultado de los KPIs multiplicados por su probabilidad de ocurrencia.
Se puede observar en el siguiente ejemplo: Si existe un escenario A de probabilidad de ocurrencia del 40% en el cual el VAN
es +100 y un escenario B de probabilidad de ocurrencia 60% en el cual el VAN es -60 la esperanza matemática sería: 100 * 0,4
+ -60 * 0,6 = 4. La esperanza matemática del VAN es de 4 dada la probabilidad de ocurrencia de los escenarios A y B y los
impactos de cada uno de ellos.
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9. Planificación por escenarios – Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
existirán factores subjetivos en la configuración de escenarios y/o en la determinación de sus
probabilidades. Incluso en la elección de un curso. Existen estudios que demuestran que por más que un
escenario muy negativo sea altamente improbable eso hace que muchas veces se lo tome como el más
válido debido al temor de sus consecuencias. Nada de esto está mal, es consecuencia de la influencia de
los modelos mentales del decisor. Lo único importante aquí es ser consciente de la presencia de estos
modelos mentales (y entenderlos).
• El éxito se produce cuando se tomó una decisión correcta no cuando se llegó al valor del KPI: se
ha hablado mucho de esto previamente, pero es importante remárcalo. El fin de todo este proceso es
mejorar la calidad de una decisión en un entorno de incertidumbre, no de predecir un valor.
• A veces, pequeñas variables influyen mucho en el resultado: es importante tener presente todos los
preceptos tradicionales de la teoría del caos y la teoría sistémica. A la hora de realizar un análisis de
sensibilidad suelen existir variables que a priori parecen poco importantes pero en la realidad generan
importantes impactos.
• Nunca desechar de antemano escenarios disruptivos: si bien los escenarios disruptivos son poco
frecuentes y probables nunca hay que desecharlos de antemano, especialmente en entornos político-
económicos como el argentino.
• Los modelos matemáticos avanzados sirven poco porque el valor no está en el resultado sino en el
proceso de planificación y en las conclusiones derivadas: esta metodología incentiva naturalmente a
construir grandes y complejos modelos matemáticos y análisis interminables. No debe ocurrir esto, se
debe saber manejar correctamente el trade off entre la complejidad y la practicidad. Un modelo
matemático ultra complejo requiere mucho tiempo y esto puede generar una parálisis de decisión por
análisis. Por otra parte, un modelo complejo suele ser muy difícil de explicar a terceros y por ende no
funciona como una herramienta de influencia cuando quien toma una decisión necesita convencer de un
curso de acción a otros.
Conclusión: la planificación por escenarios es una herramienta excelente para ayudar a tomar decisiones en
entornos de incertidumbre en los cuales el riesgo inherente es alto y puede generar enormes desvíos. Pero es una
herramienta, no un fin. No suplanta al decisor, al menos todavía, el factor más importante para tomar una decisión
correcta sigue siendo la capacidad del decisor.
BIBLIOGRAFÍA
INTRODUCCION AL ESTUDIO DE LAS FINANZAS DE EMPRESAS, Givone, Horacio Ernesto; Alonso,
Alejandro. 2a ed. Buenos Aires : EDUCA, 2005.
SCENARIOS AND STRATEGIC DECISION MAKING, Kathleen Wilburn, Ralph Wilburn. Journal of management
policy and practice vol 12(4) 2011
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