Al tomar una decisión de inversión, lidiamos con variables que afectan el resultado y que son muy difíciles o imposibles de predecir. Sin embargo, tenemos herramientas que nos permiten afrontar esta situación de manera informada, cuando existen condiciones de no certidumbre.

Decisiones inciertas

En la película Matrix (1999), el protagonista pudo escoger entre dos píldoras para tomar. Una le permitiría conocer la dolorosa verdad y la otra le dejaría vivir en una "feliz ignorancia" y olvidaría lo sucedido. Un dilema similar ocurre cuando se cuantifican y toman decisiones de inversión. 

Podemos creer que existirá un "mundo feliz", donde los valores sobre los que se sostiene la decisión final se cumplirán. Ese resultado, reflejado en la hoja de cálculo, se volverá realidad y se verá exacerbado por la sobreestimulación natural de todo pronóstico. Sin embargo, también existe la "dolorosa verdad" de que los valores incluidos en el escenario base no se cumplan. 

Aunque resulta atractivo vivir y tomar decisiones en la utopía del escenario base, la incertidumbre es tozuda. Son muchos los fracasos empresariales donde la ejecución se aleja demasiado de las proyecciones iniciales. En el mundo empresarial, es común que los niveles de ventas sean menores de lo proyectado, así como el aumento de sobrecostos y la demora para ejecutar los proyectos.

Aunque resulta atractivo vivir y tomar decisiones en la utopía del escenario base, la incertidumbre es tozuda.

Bajo condiciones inciertas, existen tres preguntas básicas para tomar una decisión acertada. ¿Qué variables afectan los resultados? ¿Qué variables son más y menos importantes para los resultados? ¿Cuáles pueden mitigarse? A continuación, trataremos de manera sucinta, qué herramientas existen para contestar estas interrogantes. 

Tres formas de analizar

La primera herramienta básica es el análisis de sensibilidad, que parte de identificar valores máximos y mínimos para una variable, y cuantificar su impacto en el resultado. Al replicar todas las variables identificadas, se establece su importancia relativa. Algunas afectarán el resultado de manera sustancial, mientras que otras provocarán una variación menor. 

Otra herramienta es el análisis por escenarios, en los que se combina el efecto de múltiples variables. Los escenarios pueden ser optimistas, pesimistas y aquellos considerados "los más probables" o "casos base". Las variables a considerar solo son aquellas que importan. Estas deben ser identificadas y sus límites se deben definir mediante un previo análisis de sensibilidad. 

El análisis probabilístico es más sofisticado y complejo, ya que deriva en asignar distribuciones de probabilidad a las variables más relevantes. Esto obliga a emplear la estadística inferencial para generar una muestra representativa, a partir de un mínimo de escenarios donde la regla más aceptada son 10 000 iteraciones. 

El resultado en general determina una variable normalmente distribuida, a la que puede aplicarse la asociación entre probabilidad y valores. A esta combinación se le denomina análisis de riesgo. Aunque estos resultados parezcan complejos de derivar, a priori, el desarrollo de herramientas computacionales simplifica la generación de resultados.  

La toma de decisiones no se basa en valores únicos, sino en rangos de valores con una probabilidad asociada donde, pese a tener una menor probabilidad asociada, pueden explorarse los escenarios más adversos.  Este ejercicio enriquece el proceso porque obliga a pensar en escenarios donde nada sale como lo planeado. Así, se contrarresta la sobreestimación de las probabilidades de éxito. ¿Has empleado alguna de estas herramientas antes de tomar una decisión? Cuéntanos tu experiencia.

______

Bibliografía:

• Dobelli, R. (2011). El arte de pensar. 52 errores de lógica que es mejor dejar que comentan otros.  Barcelona: Editorial B.
• Black, K. (1997).  Business Statistics. Contemporary Decision Making (2.^a edición). Estados Unidos: Editorial West Publishing Company.