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Calcular los KPI con IA de forma ex ante
No solo medimos los KPI, sino que calculamos cuál es la mejor decisión posible antes de tomarla
¿Qué pasaría si los consejos de administración, los directores generales y los directores financieros no tuvieran que esperar a que se tomara una decisión de inversión para comprobar si se han alcanzado sus KPI, sino que pudieran calcular, antes de tomar la decisión, qué combinación de inversiones promete el mejor cumplimiento de los objetivos?
Es precisamente aquí donde comienza un cambio de paradigma fundamental en la gestión empresarial.
Durante décadas, los indicadores clave de rendimiento (KPI) se consideraron instrumentos fundamentales de la gestión: medir, comparar, informar y corregir.
La facturación, el EBIT, el ROI, la rentabilidad del capital, la tasa de utilización, la liquidez y los indicadores de sostenibilidad constituyen la base de numerosas decisiones de gestión.
Sin embargo, en un mundo cada vez más complejo, con presupuestos de inversión limitados y un número de opciones de decisión que crece exponencialmente, la mera medición a posteriori ya no es suficiente.
El problema no radica en que los KPI sean erróneos.
El problema radica en que, a menudo, solo ponen de manifiesto el éxito de una decisión ya tomada, pero no si otra decisión habría conducido a un mejor resultado global.
Por ello, para los consejos de administración, los directores generales, los directores financieros y los responsables de la toma de decisiones en el ámbito público surge una nueva cuestión estratégica:
¿Qué combinación de inversiones, proyectos y medidas planificadas maximiza nuestros objetivos económicos o estratégicos dentro de los recursos disponibles?
Con StratePlan, esta cuestión se convierte en un problema de optimización matemática.
Los KPI siguen siendo relevantes. Sin embargo, no se analizan exclusivamente de forma retrospectiva, sino que pueden incorporarse a la optimización de la cartera como objetivos y restricciones incluso antes de tomar una decisión.
1. Los límites de la gestión clásica basada en KPI
Los KPI aportan transparencia. Permiten realizar comparaciones, hacen visibles las tendencias y respaldan la gestión operativa y estratégica de la empresa.
Sin embargo, la gestión clásica basada en los KPI suele organizarse de forma retrospectiva.
Una empresa invierte en nuevas instalaciones de producción, sistemas informáticos, sedes o desarrollo de productos. Meses o años más tarde, se comprueba, a partir de indicadores definidos, si se han producido los resultados esperados.
La pregunta decisiva suele quedar sin respuesta:
¿Habría logrado un mejor resultado global otra combinación de las mismas inversiones previstas con un presupuesto idéntico?
Ahí radica precisamente el límite de un enfoque orientado exclusivamente a los indicadores.
Las distintas áreas de negocio pueden mejorar con éxito sus respectivos KPI sin que ello suponga automáticamente una gestión óptima de toda la empresa.
- El departamento de ventas maximiza la facturación y las cuotas de mercado.
- El departamento de control de gestión se centra en los costes y el rendimiento del capital.
- La producción optimiza las capacidades y la utilización de la capacidad.
- El departamento de TI da prioridad a la digitalización y a la disponibilidad de los sistemas.
- La gestión de la sostenibilidad persigue objetivos de emisiones y ESG.
Cada uno de estos objetivos puede tener sentido.
Sin embargo, si se persiguen de forma aislada, pueden surgir conflictos entre ellos.
Por ejemplo, un proyecto con una rentabilidad individual especialmente alta puede inmovilizar tanto capital de inversión que ya no sea posible financiar otros proyectos que, en conjunto, aporten un mayor beneficio económico.
Por lo tanto, la optimización de indicadores clave de rendimiento (KPI) individuales no conduce necesariamente a la optimización de toda la cartera de inversiones.
2. El error de razonamiento fundamental: optimizar proyectos individuales en lugar de carteras globales
En muchas empresas, las decisiones de inversión se toman basándose en casos de negocio individuales.
Cada proyecto se analiza en función de su rentabilidad, su importancia estratégica y sus riesgos.
A continuación, los proyectos se priorizan y se aprueban en función del presupuesto disponible.
Esto parece lógico, pero adolece de una deficiencia matemática.
El proyecto individual más atractivo desde el punto de vista económico no tiene por qué formar parte de la mejor combinación de proyectos desde el punto de vista económico.
Un ejemplo simplificado
Una empresa dispone de un presupuesto de CAPEX de 10 millones de euros y está barajando tres proyectos de inversión.
| Proyecto | Inversión | Aportación neta de valor esperada |
|---|---|---|
| Proyecto A | 7 millones de € | 4 millones de € |
| Proyecto B | 5 millones de € | 3 millones de € |
| Proyecto C | 5 millones de € | 3 millones de € |
El proyecto A es el que aporta el mayor valor neto individual.
Si se selecciona el proyecto A, quedarán 3 millones de euros de presupuesto. Esta cantidad no es suficiente para ninguno de los otros dos proyectos.
La aportación neta total al valor asciende a 4 millones de euros.
En cambio, si se llevan a cabo conjuntamente los proyectos B y C, se utilizará la totalidad del presupuesto de 10 millones de euros.
La contribución neta al valor combinada asciende a 6 millones de euros.
De este modo, en este ejemplo, la cartera optimizada alcanza una contribución de valor neto un 50 % superior, con un presupuesto de CAPEX idéntico.
El ejemplo de cálculo ilustra el principio básico de la optimización matemática de carteras: lo decisivo no es la mejor inversión individual, sino la mejor combinación de todas las alternativas de inversión disponibles.
3. Por qué los espacios de decisión estratégica crecen exponencialmente
El reto se vuelve considerablemente más complejo a medida que aumenta el número de proyectos planificados.
En un modelo de decisión binario simplificado, cada proyecto puede llevarse a cabo o no.
De este modo, con N proyectos seleccionables de forma independiente, se obtienenteóricamente 2N combinaciones posibles de proyectos.
- 10 proyectos: 1.024 combinaciones
- 20 proyectos: 1.048.576 combinaciones
- 30 proyectos: 1 073 741 824 combinaciones
- 40 proyectos: 1.099.511.627.776 combinaciones
- 50 proyectos: 1.125.899.906.842.624 combinaciones
- 100 proyectos: alrededor de 1,27× 10³⁰ combinaciones
Por lo tanto, una empresa con 50 proyectos de inversión previstos no se limita a considerar únicamente 50 alternativas de decisión.
Se mueve en un espacio de decisión teórico de más de 1,125 billones de combinaciones posibles de proyectos.
No todas estas combinaciones son viables debido a limitaciones presupuestarias, de recursos o a dependencias entre proyectos. No obstante, la complejidad matemática sigue siendo considerable.
Un consejo de administración no puede abarcar por completo este espacio de decisión mediante debates o intuición.
Incluso las listas de priorización clásicas o los escenarios de Excel elaborados manualmente suelen reflejar solo una pequeña parte de las combinaciones posibles.
Por lo tanto, el reto principal consiste en determinar, a partir de un número exponencialmente grande de posibles combinaciones de proyectos, la mejor combinación admisible desde el punto de vista económico o estratégico.
4. ¿Medir a posteriori u optimizar a priori?
La diferencia entre la gestión clásica basada en KPI y la optimización matemática ex ante radica en el momento y en el tipo de apoyo a la toma de decisiones.
A posteriori: ¿qué consecuencias han tenido nuestras decisiones?
El análisis clásico de los KPI examina los resultados de medidas ya aplicadas.
Las preguntas típicas son:
- ¿Qué ROI han generado nuestras inversiones?
- ¿Cómo ha evolucionado nuestro margen EBIT?
- ¿Qué proyectos han superado sus presupuestos?
- ¿Cuál ha sido nuestra rentabilidad sobre el capital invertido?
- ¿Qué objetivos estratégicos se han alcanzado?
Esta información es imprescindible para el control de gestión, la elaboración de informes y la dirección de la empresa.
Sin embargo, no responde automáticamente a la pregunta de si otra combinación de inversiones habría tenido más éxito.
Ex ante: ¿qué decisión deberíamos tomar?
La optimización ex ante se aplica antes de tomar la decisión de inversión.
Analiza los proyectos previstos en función de sus resultados económicos previstos y de los recursos disponibles.
Algunas preguntas típicas son:
- ¿Qué combinación de proyectos maximiza nuestra aportación de valor neto total?
- ¿Qué inversiones deberían llevarse a cabo dentro de nuestro presupuesto de CAPEX?
- ¿Qué combinación de proyectos permite alcanzar al máximo los objetivos definidos?
- ¿Cómo varían los resultados con un presupuesto más reducido?
- ¿Qué proyectos compiten por los mismos recursos?
- ¿Qué inversiones deberían tenerse en cuenta si cambian las prioridades estratégicas?
Los KPI ex post muestran lo que se ha conseguido. La optimización ex ante analiza qué decisión ofrece el mejor resultado esperado antes de su implementación.
Ambos enfoques se complementan.
La medición a posteriori sigue siendo necesaria para comparar los resultados reales con las hipótesis iniciales y mejorar las decisiones futuras.
5. Los KPI se convierten en variables objetivo de la optimización matemática
StratePlan no sustituye a los KPI.
Más bien, los indicadores relevantes pueden tenerse en cuenta ya en la modelización matemática de las decisiones estratégicas.
Entre ellos se incluyen, por ejemplo:
- Contribución neta: contribución económica neta esperada
- ROI de la cartera: rendimiento esperado del capital de la cartera total
- CAPEX: presupuesto de inversión disponible
- OPEX: Gastos operativos corrientes
- Riesgo: límites de riesgo definidos o evaluaciones de riesgo
- Recursos: personal, capacidades y disponibilidad técnica
- Impacto: Efecto estratégico, social o medioambiental
Dependiendo del modelo de optimización, estas variables se tienen en cuenta como función objetivo, parámetros de ponderación o restricciones.
Es importante no combinar entre sí de forma descontrolada los distintos objetivos.
Los objetivos económicos, medioambientales y sociales requieren criterios de evaluación transparentes y, en su caso, ponderaciones establecidas de forma explícita.
A continuación, la optimización matemática analiza qué combinación de proyectos cumple de la mejor manera posible los objetivos definidos dentro de las restricciones establecidas.
El resultado no es simplemente otro análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI), sino una cartera de inversiones calculada de forma concreta.
6. Cómo calcula StratePlan las decisiones de inversión
Iniciarse en la optimización matemática de carteras puede resultar relativamente sencillo.
Para un modelo básico de optimización económica, StratePlan necesita en primer lugar tres datos por proyecto:
- ID del proyecto: identificación única del proyecto
- Gastos: gastos o inversiones previstos
- Ingresos: ingresos previstos o rendimientos económicos
Esta información puede obtenerse, por ejemplo, de hojas de cálculo de Excel ya existentes, planes de inversión o análisis de viabilidad.
Basándose en la función objetivo definida y en el presupuesto disponible, StratePlan analiza las posibles combinaciones de proyectos.
Los modelos avanzados pueden tener en cuenta parámetros adicionales:
- Dependencias entre proyectos
- Ponderaciones técnicas o estratégicas
- Presupuestos de inversión plurianuales
- Restricciones de recursos
- Plazos
- Criterios de riesgo y sostenibilidad
StratePlan combina métodos matemáticos de optimización propios de la investigación operativa con enfoques basados en la inteligencia artificial para analizar de forma eficiente amplios espacios de decisión combinatorios.
El cálculo proporciona una combinación optimizada de proyectos basada en los datos introducidos y los parámetros del modelo.
Dependiendo del problema y del método utilizado, puede tratarse de una solución demostrablemente óptima o de una solución aproximadamente óptima.
La innovación decisiva radica en que no solo se evalúa la rentabilidad de cada proyecto individual, sino que se optimiza su efecto combinado dentro de un presupuesto de inversión conjunto.
7. En directo en la reunión de la junta directiva: ¿qué ocurre si modificamos nuestros KPI?
El beneficio estratégico especial surge cuando la optimización matemática de la cartera se integra directamente en los procesos de toma de decisiones de la dirección.
Imaginemos una reunión del consejo de administración de una empresa industrial.
En el orden del día figuran 100 proyectos de CAPEX previstos, cuya necesidad financiera total supera con creces el presupuesto de inversión disponible.
StratePlan calcula en primer lugar una combinación optimizada de proyectos basándose en los objetivos y restricciones establecidos.
Ahora comienza el debate estratégico.
Escenario A: Maximizar la contribución neta
El director financiero plantea la siguiente pregunta:
«¿Qué combinación de proyectos genera la mayor contribución neta esperada con nuestro presupuesto de CAPEX actual?»
StratePlan calcula la cartera correspondiente.
La dirección identifica qué proyectos se seleccionan, cuánto presupuesto se necesita y qué aportación neta de valor esperada genera la cartera en su conjunto.
Escenario B: Reducir el presupuesto de CAPEX
El director general pregunta:
«¿Qué ocurre si tenemos que reducir nuestro presupuesto de inversión en un 15 %?»
Se ajusta la restricción presupuestaria.
StratePlan vuelve a calcular la cartera.
A continuación, el consejo de administración puede analizar qué proyectos se descartan, cómo varía la aportación de valor esperada y qué inversiones siguen formando parte de la cartera.
Escenario C: Dar mayor peso a los proyectos estratégicos
Un miembro del consejo de administración plantea la siguiente pregunta:
«¿Cómo cambia nuestra cartera de inversiones si damos mayor prioridad a la digitalización y a la eficiencia energética?»
Se ajustan los parámetros de ponderación correspondientes.
Tras el nuevo cálculo, los resultados pueden compararse con los de los escenarios anteriores.
Escenario D: Fondos de inversión adicionales
El director financiero quiere saber:
«¿Qué aportación económica adicional podríamos obtener con 20 millones de euros más de CAPEX?»
Se aumenta el presupuesto y se vuelve a optimizar la cartera.
De este modo, la dirección puede comparar la aportación de valor adicional modelizada con la inversión de capital necesaria.
Modificar los parámetros. Volver a calcular. Comparar escenarios. Tomar decisiones más fundamentadas.
De este modo, un informe de inversión estático se convierte en una base dinámica para la toma de decisiones de toda la dirección.
8. Análisis de sensibilidad: ¿hasta qué punto es sólida nuestra estrategia de inversión?
Un único cálculo de optimización ofrece, en un primer momento, un resultado para los supuestos definidos.
El análisis adquiere un valor estratégico especial cuando se modifican sistemáticamente diferentes parámetros.
Un análisis de sensibilidad examina, por ejemplo:
- ¿Qué proyectos siguen siendo seleccionados con diferentes presupuestos de CAPEX?
- ¿Cómo varía la aportación de valor neto al aumentar los costes de los proyectos?
- ¿Qué inversiones reaccionan de forma especialmente sensible a los cambios en las previsiones de ingresos?
- ¿Qué proyectos quedan excluidos si se aplica una ponderación de riesgo más elevada?
- ¿Qué prioridades estratégicas modifican más la composición de la cartera?
De este modo, queda patente qué decisiones de inversión son especialmente sólidas dentro del modelo.
Es posible que otros proyectos solo se seleccionen bajo determinadas hipótesis económicas o estratégicas.
La optimización ex ante no solo proporciona una combinación de proyectos calculada, sino que también permite el análisis sistemático de condiciones de decisión alternativas.
9. Costes de oportunidad: el valor económico de las alternativas no seleccionadas
Toda decisión de inversión conlleva un coste de oportunidad.
Si se destina capital a un proyecto concreto, ya no estará disponible para otras inversiones.
Esto es especialmente cierto cuando los presupuestos de CAPEX son limitados.
Una empresa puede seleccionar proyectos individuales económicamente atractivos y, aun así, dejar sin aprovechar una contribución de valor adicional considerable si la combinación de dichos proyectos no es óptima.
La optimización matemática de la cartera permite cuantificar estas diferencias entre las alternativas consideradas.
Una comparación entre la cartera de inversiones prevista inicialmente y una cartera optimizada puede mostrar:
- cuál es la aportación de valor neta esperada de ambas carteras
- qué proyectos se seleccionan de forma diferente
- cuánto CAPEX se necesita en cada caso
- qué potencial económico queda sin aprovechar en la cartera original
La diferencia entre los resultados modelizados pone de manifiesto el potencial de mejora económica según los supuestos en los que se basa el análisis.
Por lo tanto, el verdadero valor de la optimización ex ante no reside en unos indicadores clave de rendimiento (KPI) más atractivos, sino en la posibilidad de identificar mejores combinaciones de inversión antes de comprometer el capital.
10. Caso práctico: Recinto de Klybeck en Basilea
El caso de referencia de StratePlan sobre el recinto de Klybeck en Basilea muestra cuán grande puede ser la diferencia económica entre una planificación existente y una cartera optimizada matemáticamente.
En el marco de la optimización de la cartera para Central Real Estate AG y Swiss Life AG, se analizaron matemáticamente diferentes combinaciones de inversiones y proyectos.
El resultado modelizado:
- Rentabilidad inicial del capital: 7,0 %
- Rentabilidad del capital optimizada: 11,4 %
- Mejora relativa de la rentabilidad: alrededor del 63 %
- Aportación económica adicional modelizada: unos 30 millones de CHF
La mejora se ha modelado modificando la combinación de las alternativas de inversión existentes, manteniendo el mismo presupuesto.
Las cifras ilustran el potencial de la optimización matemática de la cartera. No constituyen una garantía general de rentabilidad para otros proyectos o empresas.
La conclusión clave: no es necesariamente un mayor capital de inversión, sino una mejor combinación de las inversiones lo que puede aumentar la contribución económica global.
11. Por qué la experiencia humana por sí sola no es suficiente
Los consejeros, directores financieros y gestores de inversiones con experiencia cuentan con amplios conocimientos especializados y una profunda comprensión de sus empresas.
Esta competencia sigue siendo indispensable.
Sin embargo, ni siquiera la experiencia de muchos años puede abarcar por completo espacios de decisión de tamaño exponencial.
Ya con siete decisiones binarias sobre proyectos se generan 128 combinaciones posibles.
Con 20 proyectos, la cifra supera el millón.
Con 50 proyectos, más de un billón.
La fortaleza humana radica en establecer objetivos estratégicos, comprender las relaciones económicas y evaluar la calidad de las hipótesis.
La fortaleza de la optimización matemática radica en examinar sistemáticamente grandes cantidades de combinaciones posibles.
La combinación de experiencia en gestión, datos técnicos fiables y optimización matemática crea una base de decisión más sólida que cualquiera de estos componentes por sí solo.
12. De la inteligencia empresarial a la inteligencia decisional
La inteligencia empresarial responde sobre todo a preguntas sobre la evolución económica de una empresa.
¿Qué ha ocurrido? ¿Qué indicadores han cambiado? ¿Dónde se producen desviaciones respecto a la planificación?
La inteligencia de decisión amplía esta perspectiva al ofrecer un apoyo sistemático a la toma de decisiones concretas.
¿Qué alternativas de actuación hay disponibles? ¿Qué restricciones se aplican? ¿Qué combinación maximiza los objetivos definidos?
StratePlan se posiciona en este ámbito como un sistema matemático para la optimización de carteras y la toma de decisiones.
Complementa los sistemas existentes de ERP, control de gestión e inteligencia empresarial con un nivel adicional:
el cálculo de decisiones optimizadas antes de su implementación.
Para ello, una empresa no tiene por qué sustituir necesariamente sus sistemas informáticos actuales.
Los datos necesarios para el proyecto pueden facilitarse inicialmente mediante sencillas hojas de cálculo. Dependiendo de los requisitos, es posible realizar integraciones más avanzadas a través de las interfaces adecuadas.
De este modo, la optimización matemática de la toma de decisiones se hace accesible también para aquellas empresas que, hasta ahora, trabajaban principalmente con listas de inversión clásicas y modelos de Excel.
13. Conclusión: los KPI siguen siendo importantes, pero la decisión es lo primero
Los KPI seguirán siendo en el futuro un componente indispensable de la gestión empresarial profesional.
Permiten supervisar la evolución económica, controlar los objetivos estratégicos y evaluar los resultados realmente obtenidos.
Sin embargo, por sí solos no responden a la pregunta decisiva de si una empresa ha distribuido de la mejor manera posible su capital de inversión disponible entre sus proyectos.
Es precisamente aquí donde entra en juego la optimización matemática ex ante.
StratePlan analiza posibles combinaciones de inversión teniendo en cuenta los objetivos económicos, los presupuestos limitados y las restricciones definidas.
Los resultados pueden calcularse, modificarse y compararse entre sí en diferentes escenarios antes de tomar una decisión de inversión.
Por lo tanto, el futuro de la gestión estratégica empresarial no radica en medir los KPI más rápidamente, sino en optimizar matemáticamente de antemano las decisiones que influyen en dichos KPI.
Esto cambia la pregunta clave de la gestión.
En lugar de preguntarse exclusivamente:
«¿Qué éxito han tenido nuestras inversiones?»,
la pregunta adicional es:
«¿Qué combinación de nuestras inversiones previstas habría aportado la mayor contribución económica global en las condiciones dadas?»
La respuesta a esta pregunta no es una tarea clásica de elaboración de informes.
Es una tarea de optimización matemática de carteras.
StratePlan: optimizar las decisiones ex ante. Medir los KPI ex post. Utilizar el capital de forma más inteligente.
¿Cuánto valor económico adicional se esconde en su presupuesto de CAPEX?
Calcule qué combinación de sus proyectos de inversión previstos, dentro de su presupuesto disponible, puede generar la mayor aportación de valor neto esperada.
Mismos proyectos. Mismo presupuesto. Combinación optimizada. Mejores resultados.
Sascha Rissel es empresario, asesor estratégico y visionario tecnológico con más de 20 años de experiencia en el desarrollo, la escalabilidad y la optimización de modelos de negocio complejos. Combina una sólida experiencia en gestión empresarial con un profundo conocimiento tecnológico, especialmente en los ámbitos de la inteligencia artificial, los modelos algorítmicos de toma de decisiones y la optimización de sistemas.
A través de iniciativas como StratePlan y DeepAnT, impulsa de manera decisiva el avance del cálculo del ROI basado en datos, la priorización inteligente de proyectos y el análisis predictivo. Su enfoque se centra en el impacto medible, bases sólidas para la toma de decisiones y la transferencia de modelos matemáticos altamente complejos a soluciones prácticas y aplicables para empresas, administraciones públicas e industria.
Sascha Rissel representa un principio claro: integrar de forma coherente estrategia, tecnología e impacto.