Glosario
Previsión probabilística: un rango con probabilidades en lugar de una cifra
Definición
La previsión probabilística describe la demanda futura como una distribución, no como una cifra única: indica qué valores son posibles y con qué probabilidad. Se resume en cuantiles, por ejemplo la demanda que se superará solo una de cada diez veces, o en intervalos de predicción del 80 % o el 95 %. Para stock es la base del cálculo de seguridad: cada nivel de servicio se corresponde con un cuantil de la demanda durante el plazo de reposición.
Decir «venderemos 20» es cómodo y casi siempre falso: unas semanas serán 14 y otras 27. La previsión probabilística da el rango completo y con qué probabilidad se espera cada parte. Es lo que permite decidir cuánto stock tener según el riesgo que quieres asumir.
Qué es exactamente
Una previsión puntual da un solo número por periodo. Una previsión probabilística da toda la distribución de resultados posibles. La cifra puntual suele ser la media o la mediana de esa distribución; lo que se añade es la dispersión alrededor de ella.
En la práctica se entrega como cuantiles (el percentil 10, el 50 y el 90) o como un intervalo de predicción, que según el manual de Hyndman y Athanasopoulos es el rango donde se espera que caiga el valor futuro con una probabilidad dada. Con distribución normal, los multiplicadores habituales son 1,28 para el 80 % y 1,96 para el 95 %. Y, como dice el mismo manual, los intervalos se ensanchan al alejarse en el horizonte, porque la incertidumbre se acumula.
También se le llama
Probabilistic forecasting, previsión por cuantiles, previsión por rangos o distribución de la demanda. Sus productos más habituales son el intervalo de predicción y el percentil de demanda (P50, P90).
Cómo se calcula
Un ejemplo con números propios. Para un producto en un punto de venta, el modelo da una mediana de 20 unidades la próxima semana y un intervalo del 80 % entre 14 y 27. Eso significa que, con las condiciones actuales, se espera una venta de entre 14 y 27 unidades en 8 de cada 10 semanas, un 10 % por debajo de 14 y un 10 % por encima de 27. Quien reponga a la mediana (20) se queda sin existencias aproximadamente la mitad de las semanas; quien reponga al percentil 90 (27) cubre el 90 % de los casos, con 7 unidades más de stock de margen.
La decisión entre 20 y 27 no es técnica, es de negocio: depende de lo que cuesta quedarse sin el producto frente a lo que cuesta guardar siete unidades más. Con la cifra única esa decisión queda escondida; con el rango, se ve y se discute. Es la lógica del nivel de servicio y del stock de seguridad.
Para saber si un rango es bueno se usan métricas específicas. La más extendida es el score de cuantil o «pinball loss»: si el cuantil previsto es f y lo vendido es y, para p = 0,9, cuando y es menor que f el score es 2 × (1 − p) × (f − y), y cuando es mayor, 2 × p × (y − f). Con f = 27: si se venden 22, el score es 2 × 0,1 × 5 = 1,0; si se venden 31, es 2 × 0,9 × 4 = 7,2. La asimetría es deliberada: quedarse corto en un cuantil alto cuesta mucho más que pasarse. El score se promedia sobre todos los cuantiles en una medida llamada CRPS.
Ojo con esto
Los rangos engañan cuando no se verifican:
- Un intervalo del 80 % que en el pasado acertó el 60 % de las veces es demasiado estrecho. Hay que comprobar su cobertura con datos reales, no fiarse de la teoría.
- La suposición de distribución normal falla en ventas bajas: no puede haber ventas negativas y la cola derecha es más larga de lo que predice una campana.
- Un rango muy amplio no es un fracaso, es información: si la banda es enorme, el producto es impredecible y la respuesta es stock de seguridad o pedido bajo demanda, no una cifra más precisa que no existe.
Dónde aparece en el sistema
En el sistema, toda previsión lleva banda. El panel enseña la previsión por semana con su rango, el mapa de stock marca el riesgo de quedarse sin cada producto en cada sitio (a cero, se acaba, bien, sobra) a partir de esa distribución, y cada envío propuesto explica a qué riesgo está calculado.
La calidad de los rangos se mide en la simulación con tus datos: se repiten semanas pasadas y se comprueba si la demanda real cayó dentro de la banda con la frecuencia anunciada. Si el rango del 80 % acierta el 80 %, está calibrado. El asistente puede contestar a «¿y si mando dos menos?» con el riesgo que eso añade. La explicación general está en la previsión de demanda.
Términos relacionados
Intervalo de predicción, horizonte de previsión, backtest, coste de rotura y sesgo de previsión.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre intervalo de predicción y previsión probabilística?
El intervalo es una forma de resumir la previsión probabilística: dos números entre los que se espera el valor con cierta probabilidad. La previsión probabilística es la distribución entera, de la que se pueden sacar intervalos, cuantiles o la probabilidad de superar un umbral concreto.
¿Cómo elegimos el cuantil con el que reponer?
Comparando el coste de quedarse sin producto con el de tenerlo parado. Un producto de margen alto y plazo largo se repone a un cuantil alto; uno barato y de rotación lenta, a uno bajo. Es el mismo razonamiento que el nivel de servicio por producto.
¿Por qué el sistema da rango y no una cifra?
Porque la cifra sola oculta el riesgo. Pero la propuesta de envío sí es una cifra: el rango decide cuánto margen llevar, y la persona que aprueba puede subirla o bajarla viendo cuánto riesgo asume.