Resultados posibles
La distribución completa muestra qué puede ocurrir, dentro de qué rangos y con qué probabilidad.
Una innovación de MATIZ Lab · Metas con probabilidad conocida
Planificación presupuestaria probabilística.
Transformamos el presupuesto y el forecast que la empresa ya utiliza en un modelo que muestra resultados posibles, la probabilidad de alcanzar cada meta y los supuestos que pueden modificar el resultado.
CUANTIL utiliza modelos bayesianos de series temporales y simulación. La actualización bayesiana incorpora nueva evidencia y recalibra las probabilidades del plan a medida que cambia la realidad. Así, una cifra puntual se transforma en distribuciones, bandas de incertidumbre y probabilidad de cumplimiento para cada meta.
El problema central
Un número no puede ser tres cosas a la vez.
En muchas organizaciones, la meta, el pronóstico y el compromiso terminan siendo el mismo número. La meta expresa ambición. El pronóstico expresa evidencia. El compromiso expresa el nivel de resultado por el que la organización decide responder. Cuando las tres funciones colapsan en una sola cifra, ninguna cumple bien su propósito.
CUANTIL los separa: el pronóstico es una distribución completa; la meta es un resultado elegido dentro de esa distribución conociendo su probabilidad de cumplimiento; el compromiso se define con una probabilidad explícita y acorde con el nivel de riesgo que la organización está dispuesta a asumir. La empresa elige la meta dentro de la distribución y conoce la probabilidad asociada. Ese punto es un cuantil. De ahí el nombre.
01 / Qué cambia
Un plan vivo, con probabilidades explícitas.
La incertidumbre cuantificada vuelve visible y medible lo que puede ocurrir, para convertirlo en un criterio de acción.
Metas con probabilidad conocida
La empresa elige cada meta sabiendo qué probabilidad tiene de cumplirla: un cuantil de la distribución que convierte una cifra negociada en un compromiso con riesgo explícito.
Bandas probabilísticas
El monitoreo separa el ruido esperable de los desvíos que requieren atención y acción.
Actualización continua
El modelo se actualiza a medida que ingresa nueva información y el plan deja de ser una foto anual.
Más que tres escenarios fijos.
Un what-if muestra qué pasaría si cambia un supuesto. CUANTIL va más allá de tres escenarios fijos: para cada conjunto de supuestos, estima una distribución completa de resultados y permite conocer sus rangos, probabilidades y sensibilidad.
02 / Valor empresarial
Qué gana la empresa
En el estado de resultados
- Menor costo del error: menos sobrestock, capacidad ociosa y horas extra cuando se sobreestima; menos ventas perdidas, urgencias y penalidades cuando se subestima.
- Capital mejor dimensionado: stock, caja y dotación se ajustan al nivel de riesgo elegido y a la evidencia disponible.
- Menos horas de gestión y compromisos más creíbles: menos reuniones sobre ruido y mejor fundamento ante bancos, directorio o casa matriz.
En la calidad de las decisiones
- Metas con riesgo explícito: la conversación deja de ser una pulseada de anclas y pasa a discutir probabilidades.
- Incentivos más honestos y detección temprana: deja de convenir inflar o achicar el número, y las señales aparecen antes de convertirse en una crisis.
- Coherencia y auditabilidad: el plan se defiende con datos y supuestos explícitos ante el directorio, auditores o reguladores.
Parte del valor está en reducir el error y también en conocer su magnitud. Dos planes con el mismo desvío tienen valores muy distintos si uno permite dimensionar márgenes y compromisos con probabilidades explícitas.
02 / Punto de partida
Diagnóstico probabilístico del plan
Seis semanas. Alcance definido. Sin obligación de continuidad.
Partimos del plan vigente, sin rehacerlo. La empresa comparte su presupuesto, sus datos históricos y sus principales supuestos, y recibe una estimación de la probabilidad de cumplimiento de cada meta.
Relevamiento
Analizamos el presupuesto, los datos históricos, los supuestos y la lógica de planificación actual.
Desarrollo a medida
Modelamos estacionalidad, calendario, eventos y variabilidad histórica, incorporando el conocimiento del negocio.
Lectura ejecutiva
Presentamos probabilidades, rangos, riesgos, sensibilidad y próximos pasos para orientar decisiones.
03 / Qué recibe la empresa
Una lectura ejecutiva para tomar decisiones.
Probabilidad estimada de cumplimiento de cada meta.
Distribución completa de resultados, con rangos e intervalos de probabilidad conocida.
Mapa de variables, supuestos, riesgos y señales críticas.
Estimación del costo histórico del error de planificación y del ROI potencial, cuando la información disponible lo permite.
Presentación ejecutiva y próximos pasos.
04 / Tecnología e infraestructura
Modelos trazables, auditables y actualizables, con gobernanza de datos.
Utilizamos modelos bayesianos de series temporales y simulación, construidos sobre datos históricos, calendario, eventos, variabilidad y conocimiento del negocio. Cada supuesto queda explícito y puede revisarse; a diferencia de una planilla, el modelo permite identificar de dónde proviene cada resultado.
La infraestructura y las condiciones de procesamiento se acuerdan con cada organización. El trabajo puede ejecutarse en infraestructura propia, en un entorno dedicado o dentro de los servidores del cliente. Cuando la organización lo requiere, los datos pueden permanecer íntegramente dentro de su entorno.
Primera conversación sin costo