Los 10 tipos de modelos de pronóstico

¿Te estás preguntando constantemente cómo funcionará tu producto, y si tu empresa prosperará o fallará?

Por extraño que parezca, no tienes que ir a un psíquico para pronosticar el futuro. Solamente necesitas el modelo de pronóstico adecuado.

Aquí están los 10 tipos de modelos de pronóstico que te ayudarán a optimizar los recursos y maximizar los ingresos.

Modelos de pronóstico

¿Qué es el pronóstico financiero?

El pronóstico financiero se refiere a hacer pronósticos sobre el rendimiento futuro de la empresa. Te permite estimar cómo las tendencias actuales y los métricos empresariales afectarán a la posición financiera de tu empresa.

Para hacerlo, necesitas explorar la información histórica sobre:

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Si no haces ninguna predicción, corres el riesgo de sobrecostes inesperados que pueden retrasar los proyectos e interrumpir ingresos futuros.

Pronosticar te ayuda a ver si necesitas financiar un proyecto específico, expandir tu equipo o ajustar el presupuesto anual. Como gerente, puedes usar el pronóstico para:

🎓 ¿Qué es el pronóstico en la gestión de proyectos? Los básicos explicados

Los 2 métodos principales de pronóstico incluyen:

Ahora, echamos un vistazo a estos tipos de modelos de pronóstico en más detalle.

Modelos de pronóstico

Métodos cuantitativos de pronóstico

Los métodos cuantitativos implementan los datos disponibles para calcular los resultados, no dependen de la opinión, emoción o intuición. Estos métodos habitualmente se utilizan para hacer predicciones a corto plazo analizando datos más antiguos, crudos.

Los métodos cuantitativos aún se pueden dividir en:

Veamos en más detalles los diferentes tipos de modelos cuantitativos de pronóstico.

1. Modelos de pronóstico de series de tiempo

Series de tiempo es un modelo de pronóstico popular que explora el comportamiento anterior de la empresa para pronosticar su comportamiento futuro (por ejemplo, comportamiento del consumidor, comportamiento de ventas, etc.). Este tipo de modelo de pronóstico utiliza datos históricos en términos de horas, semanas, meses, y años para llegar a un momento en el futuro basado en estos valores pasados.

Los subtipos de abajo son ejemplos de modelos de pronóstico de series de tiempo:

Cada subtipo de serie temporal tiene al menos uno de las 4 componentes:

Componentes de series de tiempo

🎓 La estimación de los parámetros en la gestión de proyectos

Método de línea recta

El método de línea recta puede estimar próximas ganancias según datos y tendencias pasadas.

Para usar este modelo, primero encuentra la tasa de crecimiento de ventas.

Digamos que la tasa anual de crecimiento de la empresa ha sido un 6% fija durante los últimos 5 años. La empresa anticipa un crecimiento del 6% en los próximos años. Usando esta información, la empresa puede hacer pronósticos de ventas futuras.

De esa manera, puedes estimar los presupuestos de proyectos futuros con más precisión, minimizando el riesgo de sobrecostos. Sin embargo, ten en cuenta que este método no toma en consideración ningún factor que pueda influir en la tasa de crecimiento (por ejemplo, retrasos de lanzamiento de producto). Depende solamente de datos históricos.

Por lo tanto, si has tenido una tasa de crecimiento constante durante años sin un cambio previsible, este método será útil para calcular ingresos futuros.

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Modelo de medias móviles

El modelo de medias móviles calcula una serie de medias (por ejemplo, ingresos anuales de los últimos 5 años) para predecir valores futuros. También tiene en cuenta el margen de error.

Dependiendo de cuántos meses el modelo utiliza para promediar, hay medias de 2, 3, 4 meses, etc. En vez de meses, pueden ser días, años u otro período de tiempo definido.

Aquí es cómo puedes hacer los cálculos para obtener la media móvil:

A1 + A2 + A3 … / N

A — Media para un período específico

N — Número total de períodos

Digamos que quieres calcular la media móvil de las cifras de ventas para un período de 4 años (2021-2024). Decides hacer una media móvil de 2 años (es decir, tomando 2 años a la vez), utilizando los siguientes datos:

Año Ventas (millones de dólares)
2021 4
2022 7
2023 6
2024 5

Tienes que encontrar las medias para los siguientes subconjuntos de datos: 2021-2022, 2022-2023, y 2023-2024. Para calcular las medias, simplemente resume los valores y divídelos por números de valores que tienes, por ejemplo:

2021–2022: (4M $ + 7M $) / 2 = 5,5M $

2022–2023: (7M $ + 6M $) / 2 = 6,5M $

2023–2024: (6M $ + 5M $) / 2 = 5,5M $

Luego, calculas los errores. Haber calculado la media para 2021 y 2022, tienes el pronóstico para 2023. Dado que ya tienes los datos concretos para 2023, puedes compararlos con tu valor pronosticado para el mismo año para obtener el porcentaje de error.

Por lo tanto, en vez de usar las medias simples, el modelo de medias móviles te permite calcular los errores. Así que, puedes usar estos datos para hacer pronósticos más precisos.

Para calcular los ingresos futuros utilizando una media móvil de 3 meses, tomarás la media de los primeros tres meses para pronosticar el cuarto mes. Luego, se omitirá el primer mes y se tomará la media del segundo, tercero y cuarto mes para obtener el valor del quinto mes.

Este proceso se repite hasta que se calcule el promedio de los últimos meses para los que tienes los datos. Entonces, compara los valores pronosticados y reales para calcular el porcentaje del error.

Al final, puedes calcular el promedio para el próximo año que realmente quieres predecir, teniendo en cuenta el margen de error.

Modelo de suavización exponencial

El modelo de suavización exponencial predice nuevos valores como promedios ponderados de observaciones pasadas.

Nuevos pronósticos se predicen incluyendo el pronóstico pasado y el porcentaje de valor (la diferencia entre el pronóstico actual y pasado). La idea detrás de este modelo es atribuir la importancia a los valores más recientes en las series: cuando las observaciones envejecen, los valores pasados se disminuyen exponencialmente.

Ft = Ft-1 + α(Yt-1 – Ft-1)

Ft : valor pronosticada para el período actual

Ft-1 : valor pronosticada para el período anterior

α: constante de suavización

Yt-1 : demanda en el período previo

La constante de suavización es un valor entre 0 y 1. Puedes probar diferentes valores para determinar la constante óptima de suavización:

Este modelo es adecuado para situaciones en las que no puedes identificar una tendencia clara o un patrón estacional.

Eliot Vancil, CEO de una empresa de entrega de combustible, dice que no puede depender de las tendencias pasadas porque el uso de combustible no sigue patrones típicos. Por lo tanto, no cree que la suavización exponencial es la mejor opción para su empresa:

Eliot Vancil

“La suavización exponencial me permite reaccionar a nuevos datos tan pronto como están disponibles y prevenir que los datos antiguos influyan en la próxima decisión. Mis planificadores actualizan sus registros cada 4 horas, lo que resulta en una curva de demanda producida por el modelo que representa las acciones tomadas tanto por la tripulación como por los gerentes de flota.”

Aunque la suavización exponencial tiene muchas ventajas, Eliot también afirma que no siempre es tan precisa como él necesita:

Eliot Vancil

“La mejor ventaja del modelo es la habilidad de proporcionar una respuesta rápida, y su desventaja es su sensibilidad a delineadores. Cuando ocurre un delineador, puede causar que el modelo cambie significativamente más allá de lo que normalmente reflejaría.”

Como es de esperar, Eliot dice que esto requiere que un equipo revise los datos en tiempo real.

Modelo de proyección de tendencias

El modelo de proyección de tendencias examina eventos pasados y tendencias recurrentes.

La proyección de tendencias se puede usar para pronosticar la actividad futura dado que considera que todos los factores involucrados en tendencias pasadas continuarán en el futuro también. Este modelo requiere datos de series de tiempo largos, ordenados cronológicamente para su evaluación.

Al identificar los patrones de tendencias, la empresa podrá obtener una visión del futuro. Consecuentemente, una vez que se identifique la tendencia, se podrá predecir la demanda futura.

2. Modelos asociativos (causales) de pronóstico

Los modelos asociativos son una manera avanzada de pronosticar las ventas porque implementan calculaciones matemáticas específicas para identificar la conexión entre diferentes variables que pueden afectar a tu actividad empresarial.

Los subtipos de modelos causales incluyen:

Los modelos lineales suponen que hay una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. De hecho, esta relación puede ser positiva o negativa.

Por ejemplo, digamos que tus ventas (variable dependiente) aumentan cuando inviertes más en publicidad (variable independiente). Esta es una pendiente positiva que indica una tendencia ascendente. La pendiente negativa sería exactamente lo contrario: tu variable independiente provoca una disminución de la variable dependiente.

Pendiente positiva y negativa

Modelo de regresión lineal simple

El modelo de la regresión lineal simple incluye tomar un factor que piensas que influye en lo que estás intentando predecir. Por ejemplo, puedes usar este modelo para examinar la relación entre el dinero invertido en anuncios y ventas de producto.

Aquí está la fórmula para calcular la regresión lineal simple:

Y = bX + a

Y: variable dependiente

b: la pendiente de la línea de regresión (medida de su pendiente, es decir, la relación entre el aumento y la carrera, o aumento dividido por la carrera)

X: variable independiente

a: intersección en Y (el punto en el eje Y por el cual barre la pendiente)

Así que, en este caso, tu variable dependiente (Y) sería las ventas futuras que intentas predecir. La inversión en anuncios sería tu variable independiente (X).

Modelo de regresión lineal múltiple

Cómo sugiere su nombre, el modelo de regresión lineal múltiple sigue el mismo enfoque como el modelo de regresión lineal simple.

La única diferencia es que este modelo es adecuado cuando tienes más de una variable influyendo en el resultado de la empresa que quieres predecir. Esto significa que tendrás 1 variable dependiente (valor pronosticado) y 2 o más variables independientes.

Sin embargo, puede ser difícil realizar una regresión múltiple a mano, ya que estos modelos son complejos, especialmente cuando hay demasiadas variables involucradas, por lo que probablemente necesitarás un software estadístico.

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Tipos de modelos cualitativos de pronóstico

Métodos cualitativos de pronóstico son subjetivos e intuitivos en su naturaleza y depende en gran medida de:

Este tipo de métodos de pronóstico no incluyen cálculos matemáticos. Se utilizan principalmente cuando los datos históricos son demasiado limitados o no se espera que se sigan en el futuro.

Ahora, exploramos algunos subtipos de modelos de pronóstico cualitativos.

1. Método Delphi

El método Delphi es un tipo de modelo de pronóstico que incorpora un grupo pequeño de expertos relevantes que expresan sus juicios y opiniones sobre un problema o una situación determinados. Las opiniones de los expertos se combinan con una orientación del mercado para obtener los resultados y desarrollar el pronóstico preciso.

El pronóstico utilizando el método Delphi típicamente se ve así:

  1. Decides quién será el facilitador: tú u otra parte neutral,
  2. El facilitador elige expertos en el campo,
  3. El facilitador (con o sin la ayuda de un investigador) crea un cuestionario,
  4. El experto llena el cuestionario,
  5. El facilitador revisa los resultados,
  6. El facilitador crea un segundo cuestionario,
  7. Los participantes revisan los resultados del primer cuestionario y llenan la segunda, y
  8. El proceso de revisión de los resultados y llenado de cuestionarios se repite hasta que el consenso se alcanza o se determina que los expertos no pueden ponerse de acuerdo sobre el tema.

Algunos de los aspectos destacados del método Delphi incluyen:

El método Delphi se puede utilizar para predecir las tendencias de ventas, pronosticar resultados de desarrollo económico, identificar riesgos y oportunidades, y mejorar los flujos de trabajo.

2. Modelo de investigación del mercado

El modelo de la investigación del mercado evalúa el rendimiento de los productos y servicios comerciales al entrevistar a los clientes potenciales. Sus reacciones y respuestas se graban, y entonces se analizan para obtener un pronóstico de ventas.

Este modelo lo pueden realizar los miembros del personal o agencias de terceros (especializados en la investigación del mercado) a través del:

Algunos ejemplos de estrategias de investigación del mercado incluyen grupos de enfoque, encuestas de consumidor y pruebas de producto. Estas técnicas se usan para recopilar información valiosa de consumidores para que la empresa entienda qué productos o servicios debe seguir lanzando y cuáles necesitan revisar.

El modelo de la investigación del mercado puede ayudar a las empresas a:

El modelo de la investigación del mercado se puede usar:

3. Modelo de consenso de panel

El modelo de consenso de panel (también conocido como opinión experta) es un enfoque donde los expertos o empleados de todos los niveles de una organización discuten sobre un producto o servicio. Los miembros actúan como un grupo de enfoque, expresando sus opiniones y recomendaciones para poder desarrollar un pronóstico.

El proceso de pronóstico involucra a un alto número de participantes, por lo tanto, el resultado sería más equilibrado y confiable en comparación con la opinión de una persona individual. La reunión terminará una vez que se haya alcanzado un consenso.

Algunos de los aspectos más destacados del modelo de grupo consensus incluyen los siguientes:

El modelo de grupo consensus es útil cuando no hay suficientes datos relevantes para el pronóstico, proyectos a corto plazo o pronósticos específicos para un departamento.

Otros ejemplos donde grupo consensus podría ser apropiado es cuando las empresas necesitan:

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4. Modelo de fuerza de ventas compuesta

El modelo de fuerza de ventas compuesta utiliza la información del personal de ventas para estimar las ventas futuras. Al estimar la demanda futura, la empresa puede decidir recopilar la información del vendedor. Esta persona ayuda a determinar las necesidades de los consumidores y predice las ventas en un cierta región y dicho período de tiempo.

Con el modelo de fuerza de ventas compuesta, los agentes de ventas entienden mejor las necesidades de los consumidores puesto que interactúan con ellos diariamente. Esta información ayudará a ajustar las operaciones comerciales para cumplir con las necesidades del cliente y maximizar las ventas.

El vendedor está cuestionado sobre la experiencia y satisfacción de los clientes con la empresa. Este modelo es fácil de realizar, puesto que solo requiere una cita con los expertos de fuerza de ventas. Cada persona da su propia opinión sobre lo que espera vender en su región específica.

El modelo compuesto de fuerza de ventas puede ser útil cuando necesitas:

Preguntas frecuentes sobre los modelos de pronóstico

Para aprender más sobre los modelos de pronóstico, lee nuestras respuestas a las preguntas más frecuentes.

¿Cómo elegir las técnicas de pronóstico adecuadas?

A la hora de seleccionar un método de pronóstico, debes considerar:

cuenta el propósito del pronóstico y qué variables se deberían incluir. Estas consideraciones te ayudarán a elegir el método para gestionar los proyectos efectivamente, como hacer estimaciones correctas del presupuesto y cronologías del proyecto.

🎓 Gestión de proyecto: las 31 mejores técnicas, prácticas y herramientas

¿Qué tipos de modelos de pronóstico se utilizan en la gestión de la cadena de suministro?

Tanto los modelos cuantitativos como los cualitativos se pueden usar en la gestión de la cadena de suministro. Ejemplos de modelos cuantitativos adecuados en este caso incluyen la suavización exponencial y medias móviles. Cuando se trata de los modelos cualitativos, puedes confiar en el método Delphi, la investigación del mercado, y el consenso de panel.

¿Cuáles son las mejores herramientas de pronóstico?

La mejor herramienta para el pronóstico es la que produce los mejores resultados para tu empresa con la menor cantidad de esfuerzo de tu parte. Esto, por supuesto, depende del tipo de pronóstico que necesitas. Por ejemplo, Clockify es una solución simple y efectiva que necesitas para pronosticar cuánto tiempo le tardará a tu equipo completar un proyecto.

Olvídate de fórmulas complejas, pronostica con Clockify

Incluso los mejores modelos de pronóstico tienen sus defectos y pueden ser complejos de implementar por sí solos. Además, si dependes de tus propias calculaciones sin un software dedicado, no obtienes datos en tiempo real sobre los presupuestos actuales y futuros.

Es por esto que los potentes rastreadores de tiempo con funciones de pronóstico son salvavidas. Una aplicación sencilla como Clockify te ayuda a comprender mejor el rendimiento de tu proyecto.

Es decir, cuando sigues las horas facturables y no facturables en tareas en Clockify, la aplicación puede predecir cuánto tiempo y dinero se gastará en el proyecto.

Pronóstico en Clockify
Pronóstico en Clockify

Si tus estimaciones de horas facturables no son correctas, corres el riesgo de cobrar menos a tus clientes.

Afortunadamente, Clockify te avisa cuando las horas facturables se están acercando a tu estimación. Por ejemplo, puedes elegir ser avisado cuando tu equipo sigue el 70% (o cualquier otro porcentaje) de tu tiempo facturable estimado.

De esa manera, puedes predecir el tiempo potencial o sobrecostos e implementar medidas preventivas.

Referencias:

*Licencia para investigación: Creative Commons Attribution License (CC BY)

Alaze A., Finne E., Razum O., and Miani C. (2025). A questionnaire for a conceptual framework and interdisciplinary public health research using the Delphi technique—development and validation. Front. Public Health. 13:1436569. doi: 10.3389/fpubh.2025.1436569