En ocasiones resulta complicado determinar cual va a ser la evolución de ciertos aspectos empresariales sujetos a variaciones constantes. Esto puede dificultar la adecuación de esfuerzos económicos y de personal, entre otros.
Una manera diferente de controlar ciertos factores de la gestión de un negocio es realizar aproximaciones o previsiones en base a la utilización de cadenas de Markov. No es un método totalmente exacto pero si útil para previsiones a largo o muy largo plazo.
A diferencia del método clásico de utilizar el año inmediatamente anterior como guía, la cadena de Markov utiliza todos los estados anteriores para determinar una evolución más realista de lo que cabe esperar de los próximos ejercicios. Es una técnica curiosa aunque algo complicada para quien no domine la materia.
Toda consecución numérica cuando se repite tiende a descubrir cifras relevantes y patrones. Dado el gran número y variedad de cifras existente en los balances lo mejor es realizar el estudio en base a los ratios. Esto descubre más posibilidades pues también podemos utilizar los ratios de RRHH, que cuantifican valores cualitativos y miden factores humanos.
Más allá de los patrones lo complicado está en descubrir cual va a ser el siguiente estado que va a producirse en el proceso estudiado. Es decir, tenemos que adivinar el siguiente paso, que no tiene por qué ser parte del patrón aunque esté influenciado por el mismo.
Para empezar voy a dar una definición de lo que es esta cadena. Se trata de una herramienta creada por el matemático ruso "Andrei Markov" en el año 1907 que mezcla principios algebraicos y estadísticos para analizar procesos estocásticos (que evolucionan a lo largo del tiempo en un conjunto de estados).
Es posible aplicar este principio a campos tan diferentes como la meteorología, astrología, biología... o a las empresas (entre otras muchas áreas, por supuesto).
En lo que nos interesa, se ha aplicado para analizar patrones de morosidad, necesidades de personal, prever defectos en maquinaria, etc... (os dejo el enlace a un documento bien detallado con un ejemplo práctico aplicado a la contabilidad donde incluso se utiliza la ley de Chapman-Kolmogórov).
Existen varios tipos de cadena según el número de estados esperados, siendo más sencillo aplicar una cadena de número finito. Todo depende de las probabilidades de transición en "x" pasos.
Personalmente he jugado con este tipo de cadenas por la capacidad de mostrar datos futuros con criterio y en base a la historia de la propia empresa. Por ejemplo, en base a ratios de rotación de personal (del que tendré que hablar algún día) podemos estipular de forma aproximada las necesidades a largo plazo de medios, entrevistas, formación interna y bajas que se producirán en el futuro según lo acontecido en los últimos 5 años ( por ejemplo ). La previsión ayuda a la planificación y al ser un método matemático con "memoria" a largo plazo es un aliado perfecto para un empresario con visión estratégica.
El problema de estas cadenas radica en la dificultad de su cálculo en casos donde el número de estados es muy grande (por eso recomiendo realizarlo en base a ratios relevantes) y en la búsqueda de factores que respondan a las "propiedades markovianas".
Además, requiere de personal cualificado para crear un sistema eficiente para esos casos. Para ello se puede hablar con un informático ya que deberá realizarse una base de datos y este deberá estudiar las fórmulas para aplicarlas de la mejor manera posible.
Más información | Cadena de Markov (PDF) | Ejemplo 1 (PDF) | Ejemplo 2 (DOC) En Pymes y Autónomos | Evitar la parálisis por análisis Imagen | Germán R. Udiz
