La estrategia en tiempos de incertidumbre

El modelo tradicional de la estrategia asume que la incertidumbre en una industria es bastante baja y los ejecutivos pueden hacer predicciones precisas y razonables sobre el futuro, en la cual se sustenta la estrategia del negocio. Situación determinística que por cierto hoy no existe en el mundo de los negocios.

Coyne y Subramaniam (1996, 32-33) señalaron que en la realidad, el futuro es usualmente más complicado, y los ejecutivos adoptan dos posiciones: la más simple, pretende que la incertidumbre no existe, y la otra, una parálisis ante el problema. Courtney (2002,32) criticó esa visión binaria de la incertidumbre de “todo o nada” y propone lo que denomina una previsión 20/20, para lo cual se debe limitar la incertidumbre residual al nivel más bajo posible que es la que queda después de haber hecho el mejor análisis posible del problema, para separar lo desconocido de
lo incognoscible. Señaló que la incertidumbre residual “no es lo que uno no hace, sino lo que no se puede conocer”.

Se debe tener en cuenta que si no hay incertidumbre (incertidumbre residual cero), un simple pronóstico es suficiente para tomar decisiones. A continuación se muestran los modelos de gestión adecuados para un entorno de incertidumbre:

Nivel 1: Futuro Bastante Claro (Courtney, 2002, 201-205)

En este nivel de incertidumbre el futuro es bastante claro, altamente predecible y cierto, donde es posible desarrollar un simple pronóstico con una visión única del futuro. En cierta forma existe un solo pasado y un solo futuro y lo que queremos planificar es totalmente predecible. La incertidumbre general podría existir pero no es necesario tomarla en cuenta, pues no altera lo medular o central del proceso de toma de decisiones. Esto ocurre en industrias que tienen un futuro que está claramente definido y es fácilmente predictible.

Es el caso de aquellos sectores cuya demanda está en función del factor demográfico del crecimiento poblacional como podría ser el caso de un negocio de consumo permanente y masivo. En el nivel 1 se utilizan todas las herramientas tradicionales del planeamiento estratégico convencional como: el análisis de las cinco fuerzas de Porter, análisis de la cadena de valor, investigación de mercados, extrapolación de tendencias, necesidades del consumidor, benchmarking de costos, análisis FODA, diagnóstico de competencias básicas, modelos de flujos descontados de fondos, entre otras.

La dinámica competitiva trabaja bajo un enfoque prescriptivo (racional) que es totalmente estructurado de la estrategia tradicional basada en los conceptos militares de ataque y defensa. La gran paradoja surge al desarrollar un plan estratégico en el nivel 1 ya que este trata de cambiar el futuro el cual está claramente definido por el pasado.

Nivel 2: Futuros Alternativos (Courtney, 2002,205-217)

El segundo nivel de incertidumbre se caracteriza porque el contexto está cambiando y el futuro tiene posibilidades que pueden ser totalmente innumerables y puede ser descrito como unas cuantas alternativas o escenarios discretos. Esto es similar a las pruebas de selección de repuestas que había que contestar en los exámenes.

Un caso típico es el de la predicción probabilística de las características genéticas de la herencia de acuerdo a las leyes de Mendel, en donde las probabilidades de que la descendencia tenga determinadas características de sus antecesores resultan claramente definidas. Otro ejemplo es el comportamiento del tipo de cambio del sol con el dólar sin saber si la moneda local se aprecia o deprecia con el dólar, pero sí es posible pensar sobre las  consecuencias de diferentes escenarios discretos con distintos tipos de cambio.

Tradicionalmente las empresas se han organizado alrededor del escenario más probable y los planes de contingencia contemplan cuando los otros escenarios se hacen realidad. Hay muchas herramientas para tratar el nivel 2 de incertidumbre, entre ellas: análisis de matrices, los árboles de decisión, los planes de contingencia, el modelaje de negocios y la teoría competitiva de juegos. En el caso de los arboles de decisiones son usados para seleccionar el mejor curso de acción entre dos o más opciones. Por ejemplo, un pequeño empresario, ante la llegada de los grandes supermercados puede decidir tratar de mantenerse igual, asociarse o vender el negocio y tratar de cuantificar qué sucede bajo cada una de estas opciones y probabilidades de que ocurran las mismas. De modo que un árbol es un modelo que permite poner en evidencia la opción que sea más probable de obtener un rendimiento favorable.

El nivel 2 de incertidumbre requiere de un mapeo de las principales opciones (toman la forma de escenarios), y es posible asignar probabilidades que sean objetivas. El análisis de la matriz de impacto cruzado y la aplicación de las herramientas clásicas del análisis de toma de decisiones para evaluar el riesgo y el retorno asociado con cada opción.

Nivel 3: Una Variedad de Futuros Posibles (Courtney,2002, 217-223)

El nivel 3 de la incertidumbre se parece al nivel 2, donde una serie de posibles estados futuros no discretos pueden ser razonablemente pronosticados solo cualitativamente, porque no es posible asignar probabilidades a los mismos. Se enfrenta un rango de los estados futuros posibles, entre un extremo positivo y otro negativo. Se trata de “cocrear” el futuro donde hay que tomar decisiones estratégicas dentro de un abanico (gama) de resultados que pueden ser identificados.

En el nivel 3, a falta de las medidas cuantitativas del nivel 2, como es el valor esperado y el equivalente de
certidumbre se trabaja con el análisis cualitativo de las decisiones, por lo cual las herramientas tradicionales
de pronóstico fracasan. Las técnicas más usadas son: ejercicios de planeación de escenarios, teoría de juegos, técnicas de investigación de mercados de demandas latentes, modelos de dinámica de sistemas, técnicas VOR basadas en modelos de valoración de financieras, como el black-scholes. Temas socio económicos de futuro como: cambio climático, disponibilidad de agua, producción de alimentos, planificación urbana, salud pública, etcétera, encierran un nivel 3 de incertidumbre.

Los escenarios que describen los puntos extremos en el rango de posibles resultados suelen ser relativamente fáciles de desarrollar, pero los puntos intermedios que son los que dan más información para tomar decisiones estratégicas son más difíciles de identificar.

Nivel 4: Ambigüedad Verdadera (Courtney, 2002,223-230)

El nivel 4 de la incertidumbre de la ambigüedad verdadera muestra múltiples dimensiones donde la incertidumbre interactúa de modo que crea un entorno que es imposible predecir. El pasado ya se dio y el futuro tiene muchas posibilidades que no es posible imaginar. Esto se da especialmente en áreas de alta tecnología, como biotecnología y genética, donde hay un alto grado de incertidumbre residual. En este caso, hay múltiples dimensiones de incertidumbre las cuales interactúan y crean un entorno que es virtualmente imposible de predecir.

El análisis ni siquiera permite identificar un rango de posibilidades ni escenarios. Dentro de ese rango, la capacidad de predicción queda anulada por la variedad y número de circunstancias fuera de control. El rango es ilimitado y no es posible identificar todas las variables pertinentes que van a definir el futuro. Son situaciones raras y ocurren durante grandes discontinuidades tecnológicas, económicas o sociales de un mercado, cuando los mercados se están formando, como Rusia en 1992 y China hoy. Bajo estas situaciones, las herramientas más apropia das son estrictamente cualitativas y están basadas en la aplicación de analogías y metáforas.

Referencias
Courtney ,H; Kirkland; J y Viguerie, P. (1997). Strategy Under Uncertainty.
Harvard Business Review, Noviembre – Diciembre 67-79.
Coyne,K.P y Subramaniam S. (1996). Bringing discipline
to strategy. The Mckinsey Quarterly, No. 4, 29-39.