¿Valor de consultoría de las Big 4 al mínimo coste?
Lo que el software puede calcular hoy en día… y por qué la gestión sigue siendo gestión
La optimización matemática puede automatizar partes de análisis complejos de CAPEX, acortar los ciclos de recálculo y hacer que la inteligencia de decisión profesional sea accesible a un círculo más amplio de la empresa. No como sustituto de la estrategia, el asesoramiento o la gestión, sino como infraestructura matemática para la toma de decisiones.
¿Qué pasa si la estrategia cambia en cuestión de horas?
Una advertencia sobre los resultados. Una caída de la demanda. Nuevos requisitos normativos. Mayores costes de financiación. Una adquisición. Un cambio geopolítico. O, simplemente, una nueva directriz de la junta directiva:
Hay que reducir el CAPEX.
Imaginemos una empresa con un presupuesto de inversión de 500 millones de euros.
La dirección decide una reducción del 15 %.
Nuevo presupuesto de CAPEX: 425 millones de euros.
A primera vista, la tarea parece sencilla:
¿De dónde sacamos esos 75 millones de euros?
Pero esa no es la pregunta clave para la dirección.
La pregunta mucho más interesante es:
¿Qué combinación de las inversiones restantes genera la mayor aportación de valor definida, dadas las nuevas condiciones de presupuesto, recursos, riesgo, dependencias y estrategia?
Esto cambia radicalmente la tarea.
Un recorte presupuestario se convierte en un problema matemático de asignación.
Del cambio de estrategia al bucle de recálculo
La consultoría estratégica empresarial es mucho más que matemáticas.
Abarca el conocimiento del mercado, la estrategia, la organización, la transformación, las cuestiones regulatorias, el conocimiento del sector, la comunicación y el criterio humano.
El software no puede sustituir eso.
Sin embargo, dentro de los procesos de decisión complejos hay un ámbito que sí se puede expresar matemáticamente:
:
el cálculo cuantitativo de alternativas.
Un posible proceso de toma de decisiones podría ser, por ejemplo, así::
JUNTA DIRECTIVA → FINANZAS → CONTROL DE GESTIÓN → RIESGO → OPERACIONES → ESTRATEGIA → CONSOLIDACIÓN → JUNTA DIRECTIVA
Entonces, la dirección plantea una nueva pregunta.
¿Qué pasa si el CAPEX es de 400 en lugar de 425 millones de euros?
¿Qué cambia si se da prioridad a una línea de negocio concreta?
¿Qué pasa si hay que poner en marcha un proyecto sin falta?
¿Qué consecuencias tiene una restricción adicional de recursos?
Cada vez que cambia una hipótesis, puede surgir un nuevo ciclo de cálculos y coordinaciones.
No es porque los de Finanzas, Contabilidad o los consultores externos trabajen de forma ineficaz.
Sino porque las decisiones complejas suelen organizarse de forma secuencial.
¿Cuánto cuesta realmente una decisión?
Las empresas miden el coste de su capital.
Miden el ROI, el VAN, la TIR, el flujo de caja, el volumen de inversión y las desviaciones presupuestarias.
Pero, ¿con qué frecuencia se mide lo que cuesta el proceso mediante el cual se decide sobre ese capital?
Para ello, se puede formular un marco conceptual de gestión y control:
Coste de decisión = coste interno de mano de obra + capacidad de gestión + coste de asesoramiento externo + coste de reelaboración + coste de retraso + coste de oportunidad +, en su caso, coste de mantener un CAPEX mal asignado.
El «coste de decisión» no es aquí un indicador contable estandarizado, sino un marco conceptual de referencia para el análisis económico de los procesos de toma de decisiones.
Coste de mano de obra interna
Los departamentos de Finanzas, Control de Gestión, Riesgos, Operaciones, Estrategia, Ingeniería, Aprovisionamiento y TI pueden participar en las decisiones de inversión más importantes.
Un ejemplo de cálculo puramente ilustrativo:
20 empleados × 150 EUR de coste total por hora × 30 horas × 5 iteraciones = 450 000 EUR.
Este ejemplo no pretende en absoluto ser un punto de referencia para los costes reales de la toma de decisiones. Simplemente muestra cómo los ciclos repetidos de análisis y recálculos pueden generar un bloque de costes internos relevante.
Capacidad de gestión
La capacidad de gestión comprometida puede ser aún más importante.
El director financiero, la junta directiva, los directores de división y los comités de inversión disponen de tiempo limitado.
Por eso, la cuestión económica no es solo:
¿Cuánto cuesta una hora de gestión?
Sino:
¿Qué decisiones, cambios o implementaciones se podrían llevar a cabo en ese mismo tiempo?
Costes de asesoramiento externo
Los consultores estratégicos, los especialistas en finanzas corporativas, los asesores técnicos y otros expertos pueden aportar conocimientos adicionales importantes a los procesos de decisión complejos.
Pero la capacidad de análisis externa también es un recurso económico.
Cuantas más variantes, recálculos y coordinaciones se necesiten, mayor puede ser el esfuerzo correspondiente.
Coste de reelaboración
Un cambio en las directrices de la dirección puede dejar obsoletos, en parte, los cálculos, escenarios y presentaciones ya elaborados.
Se adaptan los modelos. Se vuelven a agregar los datos. Los departamentos especializados vuelven a revisarlos. Se modifican las presentaciones.
La organización vuelve a hacer los cálculos.
Y volver a calcular también supone trabajo.
El coste que puede resultar más importante: el coste del retraso
Sin embargo, puede que los costes directos del proceso no sean el mayor factor de impacto económico.
Hay otra cuestión que puede ser mucho más relevante:
¿Cuánto cuesta cada día adicional en el que aún no se puede poner en marcha una nueva asignación de capital?
Mientras se prepara y se recalcula una decisión, las actividades existentes pueden seguir adelante.
Los proyectos siguen adelante.
Las capacidades de ingeniería siguen ocupadas.
Se pueden realizar pedidos.
Los proveedores externos siguen trabajando.
Es posible que los ahorros previstos se retrasen.
Es posible que las inversiones más atractivas se retrasen.
El capital permanece más tiempo en la asignación actual.
Este «coste del retraso» depende de cada empresa y proyecto, por lo que no se puede cuantificar de forma fiable con un porcentaje fijo.
Sin embargo, hay que tenerlo en cuenta en el análisis económico de una decisión.
Coste
de oportunidad: un buen proyecto puede ser, aun así, la elección equivocada
Un proyecto puede tener un VAN o un ROI positivos y, aun así, no formar parte de la mejor cartera global desde el punto de vista económico.
¿Por qué?
Porque el capital, los recursos y el tiempo son limitados.
Por eso, la pregunta relevante no es solo:
¿Es rentable este proyecto?
Sino:
¿Forma este proyecto parte de la mejor combinación de proyectos disponible desde el punto de vista económico, dadas las restricciones existentes?
La priorización no es lo mismo que la optimización
Esto marca una diferencia importante.
Priorización:
¿Qué proyecto tiene mayor prioridad según los criterios definidos?
Optimización:
¿Qué combinación admisible de proyectos maximiza el objetivo definido de la cartera global?
Si hay N decisiones binarias sobre proyectos, teóricamente existen 2N subconjuntos posibles.
Con 100 proyectos, eso supone:
2^100 ≈ 1,27 × 10^30 subconjuntos teóricamente posibles.
El espacio de soluciones viable en la práctica se ve muy limitado por presupuestos, recursos, dependencias y otras restricciones. Además, los métodos modernos de optimización no tienen por qué probar una a una todas las combinaciones teóricas.
Aun así, el orden de magnitud deja claro el problema:
La toma de decisiones sobre la cartera no es lo mismo que la clasificación de proyectos.
La tecnología de toma de decisiones ya es,
desde hace
tiempo, tecnología empresarial
La optimización matemática, el análisis avanzado y el apoyo a la toma de decisiones basado en datos no son una visión de futuro.
Los grandes proveedores de tecnología, como IBM, llevan años ofreciendo tecnologías para la optimización matemática y los problemas de decisión complejos. También los proveedores de plataformas, como Palantir, abordan los procesos de decisión operativos basados en datos.
Sin embargo, eso no significa que las soluciones especializadas de inteligencia de decisión sean funcionalmente equivalentes a estas plataformas.
La clave está en otra cosa:
La tecnología de decisión lleva tiempo siendo parte de la tecnología empresarial moderna.
Al mismo tiempo
,
no todos los problemas de decisión que se pueden definir matemáticamente necesitan una plataforma empresarial completa o un proyecto de transformación a gran escala.
Aquí surge una nueva categoría de inteligencia de decisión especializada.
En lugar de reflejar toda la arquitectura de datos y decisiones de una empresa, una solución especializada puede abordar un problema matemático claramente definido.
Por ejemplo:
¿Qué combinación de nuestros proyectos de inversión maximiza la aportación de valor esperada dentro de nuestras limitaciones reales?
Decision Intelligence 4 All
Aquí es donde está el verdadero cambio.
El apoyo matemático profesional en la toma de decisiones no tiene por qué formar parte exclusivamente de grandes proyectos de consultoría, transformación o TI empresarial.
Un problema de decisión se puede reducir, en un primer momento, a unas pocas variables centrales:
ID
del proyecto. Inversión. Aportación de valor esperada. Restricciones.
Partiendo de ahí, un modelo matemático puede calcular diferentes composiciones de cartera.
No todas las organizaciones necesitan una nueva arquitectura empresarial para ello.
No todos los problemas matemáticos requieren un proyecto de transformación de varios meses.
Y no todas las nuevas cuestiones de gestión tienen por qué dar lugar necesariamente a una ronda de recálculos manuales completamente nueva.
Esa es la idea que hay detrás de Decision Intelligence 4 All.
No es consultoría de las Big 4 a precio de software.
No es IBM a precio de entrada de Software as a Service.
No
es Palantir para pymes.
Sino:
un acceso sencillo a una función de toma de decisiones matemática claramente definida.
El algoritmo calcula. La dirección decide.
La inteligencia de decisión no debe confundirse con la gestión empresarial automatizada.
Un modelo matemático no define automáticamente la estrategia empresarial.
No decide qué fábrica es estratégicamente importante.
No determina qué riesgo quiere aceptar un consejo de administración.
No define la cultura empresarial.
Y no asume ninguna responsabilidad de gestión.
La dirección define:
Objetivos. Prioridades. Presupuestos. Limitaciones. Dependencias. Riesgos.
Las matemáticas calculan, dentro de este espacio de decisión definido, las alternativas de cartera correspondientes o, dependiendo del modelo, la solución óptima.
El algoritmo calcula. La dirección decide.
De los ciclos de consultoría a la inteligencia de decisión en tiempo real
Con ello, el ciclo de decisión también puede cambiar.
Un proceso secuencial puede tener, por ejemplo, este aspecto:
PREGUNTA → DEPARTAMENTOS → CÁLCULO → CONSOLIDACIÓN → PRESENTACIÓN → NUEVA PREGUNTA → RECÁLCULO
Si los datos, las magnitudes objetivo y las restricciones ya están estructuradas en un modelo matemático, se puede pasar progresivamente de:
PREGUNTA → CALCULAR → COMPARAR → DECIDIR.
Esto no significa en absoluto que una decisión completa de la junta directiva se tome en cuestión de segundos.
El tiempo de cálculo y el tiempo que se tarda en tomar una decisión organizativa son dos cosas distintas.
Sin embargo, si un modelo matemático puede volver a calcular carteras alternativas en poco tiempo, se puede acortar considerablemente una fase de recálculo que antes llevaba mucho tiempo.
De este modo, la dirección puede obtener más rápido una respuesta a una de las preguntas más importantes de los procesos de toma de decisiones estratégicas:
¿Y si...?
Tres palancas económicas
1. Mejor asignación de capital
La pregunta pasa de ser:
¿Qué proyectos son buenos?
a:
¿Qué combinación de estos proyectos genera, en las condiciones dadas, la mayor aportación de valor definida?
El objetivo es mejorar la asignación de capital dentro de los presupuestos y restricciones existentes, sin que ello implique una garantía general de resultados.
2. Reducir el coste de la toma de decisiones
Si se pueden automatizar los recálculos, existe la posibilidad de reducir el esfuerzo de cálculo manual, el trabajo de reelaboración y la creación repetida de escenarios.
La magnitud real de este efecto depende del proceso de toma de decisiones anterior y de cada organización.
3. Mayor velocidad de decisión
Si una nueva hipótesis de gestión se puede traducir más rápido en una nueva alternativa de cartera, también se puede acelerar todo el proceso de toma de decisiones.
Así, el tiempo adquiere una dimensión económica adicional.
No solo el capital tiene un precio. El tiempo de toma de decisiones también tiene un valor económico.
Las matemáticas pueden aumentar la transparencia
No porque las matemáticas generen automáticamente la decisión de gestión correcta.
Un modelo solo puede hacer cálculos dentro de sus datos, supuestos, funciones objetivo y restricciones.
Sin embargo, la optimización matemática puede apoyar cuatro características de un proceso de toma de
decisiones:
Transparencia:
¿Qué datos y supuestos hay detrás del cálculo?
Trazabilidad:
¿Cómo se ha obtenido el resultado?
Reproducibilidad:
¿Qué pasa si los parámetros son iguales o cambian?
Transparencia en las compensaciones:
¿Qué consecuencias tiene cambiar el presupuesto, las prioridades o las restricciones?
Esto también cambia la calidad del debate.
De:
«Creemos que esta es la combinación de proyectos adecuada.»
se convierte en una pregunta cuantitativamente más precisa
:
«¿Qué combinación de proyectos se obtiene con exactamente estas hipótesis documentadas?»
¿Qué significa esto para las empresas que cotizan en bolsa?
Aquí también es importante establecer una distinción clara.
Un cálculo matemático más rápido no significa automáticamente un precio más alto de las acciones.
Sin embargo, tras un «strategy shock», la dirección puede verse obligada a reevaluar sus supuestos estratégicos y, con ello, su asignación de capital.
Cuanto antes se disponga de alternativas sólidas para la cartera, antes podrá la dirección, en principio, tomar decisiones concretas sobre inversiones, recortes y prioridades.
Esto, a su vez, puede contribuir a una base de decisión interna más precisa y —siempre que se cumplan los requisitos legales del mercado de capitales— a una comunicación externa más fundamentada.
La tecnología no determina la reacción del mercado de capitales.
Sin embargo, puede ayudar a acortar el tiempo entre dos puntos:
CAMBIO DE ESTRATEGIA → ASIGNACIÓN CUANTIFICADA DE CAPITAL.
Esto no supone el fin de la consultoría
Al contrario.
Cuanto mejor se pueda automatizar el trabajo cuantitativo, más se podrá aprovechar la experiencia humana allí donde más vale:
Estrategia. Interpretación. Organización. Transformación. Negociación. Liderazgo. Capacidad de juicio.
Por eso, esta no es una historia sobre:
Software frente a consultoría.
Es una historia sobre:
Software + Gestión + Experiencia.
La siguiente etapa en el desarrollo de la toma de decisiones empresariales basadas en datos no consiste en sustituir a la dirección por algoritmos.
Consiste en automatizar aquellas partes del proceso de toma de decisiones que se pueden calcular matemáticamente, de tal forma que la dirección tenga más tiempo para la decisión en sí.
Mejor asignación de capital.
Menor coste de decisión.
Decisiones más rápidas.
Inteligencia de decisión para todos.
NO TE FIES DE NOSOTROS.
CÁLCULALO TÚ MISMO.
