Hoy más que nunca muchas organizaciones se encuentran bajo una gran presión para generar pronósticos con un alto nivel de exactitud. Un pronóstico acertado permite a las organizaciones planear de forma efectiva el negocio. (Armstrong, 2001; Fildes and Hastings, 1994). Muchas organizaciones utilizan el pronóstico como una ayuda para identificar las nuevas oportunidades del mercado, anticiparse a la demanda futura, planear su sistema de producción y reducir inventarios.

Sin embargo desde hace unos años, pronosticar se ha convertido en un proceso mas que critico, el cual es influenciado por las presiones de un mercado competitivo que ha creado la necesidad de incrementar la exactitud en el pronostico (Sanders and Mandrodt, 2003ª). Los grandes avances en  tecnología de la información han hecho que el pronostico adquiera mayor importancia debido a que guía toda la cadena de suministro y los sistemas ERP (Lee, 2004). Al mismo tiempo, La competitividad del mercado ha creado un ambiente caracterizado por la incertidumbre, constantes cambios, y ciclos de entrega más cortos; hoy en día el cliente es más exigente en cuanto a tiempos de respuesta, nivel de calidad y variedad de productos. Todo esto ha incrementado el nivel de complejidad del proceso de pronostico, en el cual los datos históricos son a menudo de valor limitado en al predicción del futuro, y las organizaciones se ven en dificultades para generar pronósticos exactos.

Entonces como deberían las organizaciones generar sus pronósticos? Pueden escoger entre dos métodos de pronóstico. El primero es el pronostico cualitativo, este método se basa en la opinión de expertos y el segundo método son los pronósticos cuantitativos, los cuales son basados en cálculos matemáticos. Cada uno con fortalezas y debilidades.

Por medio del pronóstico cualitativo las organizaciones pueden incorporar información adicional al pronóstico lo cual puede ser un método ventajoso en un ambiente cambiante (Webby and O´Connor, 1996). Estos métodos también pueden responder rápidamente a los cambios del entorno. Sin embargo, dado que los pronósticos cualitativos son subjetivos, también pueden ser parcializados (Armstrong, 1985; Hogarth 1987). Por ejemplo después de un día de gran venta las organizaciones tienden a ser muy optimistas, y pesimista ante el bajo nivel de venta. Tales eventos predisponen el juicio de quien genera el pronóstico, lo cual puede degradar la exactitud del pronóstico.

A diferencia de los pronósticos cualitativos, los pronósticos cuantitativos son basados en principios matemáticos y son generados a través de software (Sanders and Manrodt, 2003b), Los métodos cuantitativos son consistentes, objetivos y no influenciables por estados de animo. Estos son particularmente efectivos cuando se generan pronósticos para un gran número de SKU´s (Stock Keeping Units), comparados con los pronósticos cualitativos son menos costosos y más eficientes. Sin embargo, los métodos cuantitativos son basados en datos históricos y no son efectivos cuando las condiciones del mercado son cambiantes. Por ejemplo un nuevo competidor que entra al mercado, o un efecto climático que retrasa un envío.

En conclusión cada enfoque tiene sus propias fortalezas y debilidades.

Los mejores métodos de pronósticos son aquellos que integran ambos enfoques, aprovechando las fortalezas de cada uno de ellos.

Los pronósticos cualitativos y los pronósticos cuantitativos pueden ser combinados de varias maneras. Un método para combinarlos es tomar el promedio matemático del resultado de ambos para generar el pronóstico, otro método es usar el pronóstico cualitativo como la entrada del modelo de pronóstico, Pero el método más popular y por mucho es aplicar el juicio de expertos sobre el pronóstico estadístico. Por ejemplo tomar el pronostico generado por un paquete estadístico y ajustarlo hacia arriba o abajo basado en  la opinión del experto, estos ajustes usualmente son llamados modificaciones de gestión, y es una de las practicas mas comunes en el mundo de los negocios, de hecho Sanders and Manrodt en 1994 encontraron que el 91% de las empresas utilizan este método en su proceso de pronostico.

Realizando este tipo de modificaciones al pronóstico estadístico se puede usualmente elevar el nivel de exactitud del pronóstico al integrar la información que no se captura con el modelo estadístico. Por otra parte, si no se practica correctamente, pueden degradar la exactitud del pronóstico debido a la parcialidad inherente del ser humano ante ciertas circunstancias. Luego las organizaciones deberían establecer guías o principios para aplicar correctamente este tipo de modificaciones sobre los pronósticos cuantitativos.

Considerando el predominio de esta práctica y la importancia de entender los lineamientos para realizar estos ajustes, en el próximo artículo escrito por Paul Goodwin se profundizara en como Integrar el pronostico cualitativo al pronostico cuantitativo.