Glosario
Sesgo de previsión: cuando la previsión se equivoca siempre hacia el mismo lado
Definición
El sesgo de previsión es la tendencia sistemática de una previsión a quedarse por encima o por debajo de la venta real. Se mide sumando los errores con su signo y dividiendo entre la venta total: si sale positivo, la previsión se pasa; si sale negativo, se queda corta. A diferencia del MAPE o el WMAPE, no se compensa con más datos: un sesgo del 10 % hacia arriba es un 10 % de stock de más en cada reposición.
Una previsión que falla un día por arriba y otro por abajo tiene error. Una que falla casi siempre por arriba tiene sesgo, y eso es peor: se traduce directamente en sobrestock, o en roturas si se queda corta. La buena noticia es que el sesgo se mide fácil y se corrige.
Qué es exactamente
El sesgo es el error medio con signo. Si a lo largo de muchas semanas los errores por arriba y por abajo se compensan, no hay sesgo; si predominan los de un lado, lo hay.
El manual Forecasting: Principles and Practice lo plantea con los residuos de un modelo: deben tener media cero, y si no la tienen, las previsiones están sesgadas. La corrección más simple que propone es sumar esa media a todas las previsiones. En reposición, el sesgo suele venir de fuera del modelo: ajustes manuales optimistas, promociones mal registradas o semanas con rotura que se leen como poca demanda.
También se le llama
Bias, forecast bias, error medio o sesgo. Una medida relacionada es la señal de seguimiento (tracking signal): la suma acumulada de errores dividida entre el error absoluto medio, que avisa cuando el sesgo empieza a crecer.
Cómo se calcula
Fórmula: sesgo = Σ (previsión − real) ÷ Σ real × 100. Con este signo, positivo significa que se prevé de más. Ejemplo: una cadena de tiendas de electrodomésticos prevé para un modelo de freidora de aire 50 unidades a la semana durante ocho semanas, y vende 44, 47, 45, 43, 46, 44, 45 y 42. Venta total: 356. Previsión total: 400. Sesgo = (400 − 356) ÷ 356 ≈ +12,4 %.
En la práctica, ese 12 % se compra: si la reposición se basa en la previsión, cada pedido lleva un 12 % de más que acaba en el almacén. Si la previsión se quedara corta en la misma medida, el colchón de seguridad se iría gastando y aparecerían roturas.
Ojo con esto
Dónde nace el sesgo en una empresa real:
- Ajustes manuales: quien ha sufrido una rotura tiende a subir la previsión «por si acaso». Mide el sesgo antes y después de los ajustes.
- Roturas tratadas como poca demanda: si la previsión aprende de semanas con el producto a cero, se queda corta de forma sistemática.
- Promociones sin marcar: el pico de la promoción se lee como demanda normal y la previsión se pasa en las semanas siguientes.
- Mirar solo el error absoluto: un WMAPE razonable puede esconder un sesgo fuerte en una familia concreta.
Dónde aparece en el sistema
El sistema mide el sesgo por familia y por sitio cada semana y te enseña si la previsión se está pasando o quedando corta. En la simulación con tus datos aparece junto al WMAPE, y en el modo sombra se compara con el sesgo de las decisiones que tomó tu equipo. La previsión de demanda corrige las semanas con rotura para no aprender de ellas.
Términos relacionados
WMAPE, MAPE, demanda perdida, efecto látigo y la guía de roturas de stock.
Preguntas frecuentes
¿Es mejor una previsión que se pase un poco a una que se quede corta?
Si el coste de una rotura es mucho mayor que el de tener stock, puede parecerlo, pero esa protección se pone mejor en el stock de seguridad, donde se ve y se controla, que escondida en la previsión.
¿Cada cuánto medimos el sesgo?
Cada semana o cada mes, con una ventana móvil de varias semanas. Un dato suelto no dice nada; una tendencia sostenida, sí.
¿Se puede tener sesgo cero y aun así prever mal?
Sí: errores grandes en las dos direcciones se compensan en el sesgo. Por eso siempre se mira con una medida de error absoluto como el WMAPE.
¿Los ajustes manuales del equipo de compras aumentan el sesgo?
A menudo sí, porque después de una rotura se corrige más hacia arriba que hacia abajo. Mide el sesgo de la previsión sin tocar y el de la ajustada: si el ajuste empeora, conviene limitarlo a los casos con información nueva.