Las empresas y los inversionistas usan la información disponible para armar estrategias que cumplan metas claras. Es indispensable para una compañía saber mirar al pasado para crear estrategias para el futuro – quien no conoce su historia está condenado a repetirla – pero no sólo mirar los números históricos ayudan a las compañías a definir caminos, hoy en día con el auge de la “Big Data” mirar al futuro es más común que mirar al pasado.

En el mundo corporativo es común buscar no sólo fotografías del pasado sino también del futuro, estas fotografías las cuales llamamos “pronósticos” son modelos matemáticos o intuitivos que sirven para apostar a un escenario. Cada vez los modelos de predicción son más certeros en teoría, sin embargo, aplicar un modelo matemático a la realidad es otra historia.

Los modelos de pronósticos – y cualquier modelo matemático o económico – basan toda la estructura en suposiciones o relaciones de impulso y respuesta “si A entonces B” pero ¿es posible modelar toda la economía bajo suposiciones? No.

A los economistas nos enseñan miles de modelos distintos que buscan ilustrar el comportamiento de las personas y de las variables macroeconómicas, pero todos estos modelos parten de suposiciones de la realidad para simplificar los cálculos: supongamos que el país consume lo que produce, supongamos que el individuo puede medir su utilidad o supongamos que sólo existen 2 bienes y así sucesivamente. Cada modelo cambia las reglas del juego para poder explicar algún suceso y entre más controlado el modelo – o sea más supuestos tenga – más alejado está de la realidad ¿por qué? Porque la realidad es una serie de eventos aleatorios imposibles de predecir con certeza.

Howard Marks cofundador de Oaktree Capital Management comenta para el Financial Times que los pronósticos no son precisos todo el tiempo, pero tampoco son un fracaso. El problema de los pronósticos es que muchos inversionistas creen en los pronósticos como regla de libro y los culpan cuando fallan por intervenciones de sucesos aleatorios o eventos exógenos ¿cómo puede un modelo ser lo suficientemente completo como para tratar cosas que no se han visto antes o en los tiempos modernos, como el Covid-19? Los pronósticos no pueden ser correctos con la frecuencia suficiente para que valgan la pena.

Los pronósticos deben de servir como herramienta, no como bola de cristal. No podemos conocer el futuro, por lo que las empresas deben centrarse en áreas en las que pueden identificar tendencias y áreas de oportunidades. El modelo de pronóstico debe de usarse como una brújula que nos permite saber a dónde vamos y saber en dónde estamos parados.

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