GESTIÓN ESTRATÉGICA DE PRONÓSTICOS CONTINUOS CON TÉCNICAS AVANZADAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN AL ROLLING FORECAST ESTRATÉGICO

2 HORAS

** El Rolling Forecast es una herramienta de planificación financiera dinámica que permite a las empresas proyectar su desempeño futuro de manera flexible y actualizada. A diferencia del presupuesto tradicional, que se formula una vez al año y se mantiene inalterado durante su ciclo, este método se actualiza de forma periódica, incorporando nueva información a medida que esta se genera, lo cual lo convierte en una herramienta clave para la toma de decisiones estratégicas en entornos VUCA.

1.1. ¿Qué es el rolling forecast?

1.2. Comparativa entre presupuestos tradicionales y rolling forecast.

1.3. Beneficios del enfoque rolling en la planificación estratégica.

MÓDULO 2. FUNDAMENTOS DEL ROLLING FORECAST

4 HORAS

** Conocer los componentes esenciales del rolling forecast, comprender la frecuencia adecuada de actualización y su alineación con la estrategia empresarial nos permitirá construir modelos de proyección robustos, coherentes y orientados a resultados.

2.1. Componentes clave del rolling forecast.

2.2. Plazos y frecuencia de actualización.

2.3. Integración con la estrategia empresarial.

2.4. Establecimiento de supuestos y escenarios.

MÓDULO 3. TÉCNICAS AVANZADAS DE ROLLING FORECAST

8 HORAS

** Incorporar técnicas avanzadas como las regresiones lineales y los modelos de sensibilidad convierten al rolling forecast en una herramienta poderosa para simular, anticipar y decidir con base en evidencia cuantitativa. Estas técnicas permiten adaptar el modelo a distintos contextos, mejorar su capacidad predictiva y alinear aún más la planificación financiera con la realidad operativa de la empresa.

3.1. Regresiones lineales y promedios movibles para la predicción:

3.1.1. Regresión lineal simple.

3.1.2. Ejemplo práctico de regresión lineal simple.

3.1.3. Aplicación práctica de la regresión lineal en forecasting.

3.1.4. Ejemplo: predicción de ventas según inversión en propaganda y promociones.

3.1.5. Promedios móviles.

3.2. Modelos de sensibilidad y análisis de tendencias:

3.2.1. ¿Qué es un análisis de sensibilidad?

3.2.2. ¿Qué es un análisis de tendencias?

3.2.3. Ejemplo práctico paso a paso: análisis de sensibilidad en Excel.

3.2.4. Creación de múltiples escenarios.

MÓDULO 4. INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA AL ROLLING FORECAST

4 HORAS

** La Inteligencia Artificial (IA) aplicada a la planificación financiera representa un cambio significativo en la forma en que las empresas y los profesionales del área diseñan, supervisan y ajustan sus estrategias presupuestarias y de forecasting. Consiste en el uso de algoritmos avanzados, técnicas estadísticas y modelos computacionales que permiten a los sistemas informáticos ejecutar tareas que tradicionalmente requerían el razonamiento, el juicio y la experiencia humana.

4.1. Introducción a la Inteligencia Artificial en la planificación financiera:

4.1.1. Áreas donde la IA transforma el forecast.

4.2. Uso de machine learning para la predicción financiera:

4.2.1. Tipos de aprendizaje de machine learning aplicables al rolling forecast.

4.2.2. Técnicas y algoritmos comunes de machine learning aplicables en la planificación financiera.

4.3. Integración de la Inteligencia Artificial en plataformas de forecasting:

4.3.1. Plataformas y herramientas que permiten integración con IA en forecasting.

4.3.2. Ejemplo de integración práctica de IA al forecast en Excel.

4.3.3. Ventajas de utilizar Excel para IA aplicada al forecast.

MÓDULO 5. IMPLEMENTACIÓN PRÁCTICA CON IA

4 HORAS

5.1. Cómo preparar los datos para el uso de IA:

5.1.1. Paso 1: consolidar todas las fuentes de datos relevantes.

5.1.2. Paso 2: limpiar, depurar y estandarizar los datos.

5.1.3. Paso 3: estructurar y transformar los datos para el análisis predictivo.

5.2. Actualizaciones de forecast con IA:

5.2.1. Aplicación de modelos predictivos para actualizar el forecast.

5.2.2. Integración en herramientas accesibles para las organizaciones.

5.2.3. Frecuencia de actualización del rolling forecast según el entorno.

5.2.4. Ejercicio práctico.

5.3. Medición del desempeño y ajuste continuo:

5.3.1. Definición y uso de métricas de desempeño del modelo.

5.3.2. Proceso de ajuste continuo del forecast basado en IA.

5.3.3. Importancia de la validación y retroalimentación humana.

MÓDULO 6. CASOS DE ESTUDIO Y MEJORES PRÁCTICAS

4 HORAS

6.1. Ejemplos reales de implementación de rolling forecast estratégico:

6.1.1. Caso 1 – Unilever: sustitución del presupuesto tradicional por rolling forecast.

6.1.2. Caso 2 – Amazon: forecasting dinámico con Inteligencia Artificial en la cadena de suministro.

6.2. Errores comunes y cómo evitarlos:

6.2.1. Error 1: no alinear el rolling forecast a la estrategia empresarial.

6.2.2. Error 2: depender excesivamente de procesos manuales y hojas de cálculo no integradas.

6.2.3. Error 3: falta de actualización y capacitación del equipo financiero en competencias digitales.

6.2.4. Error 4: sobrecomplicar el modelo de rolling forecast con exceso de variables.

6.3. Estrategias de éxito en empresas líderes:

6.3.1. Estrategia 1: forecast basado en drivers operativos.

6.3.2. Estrategia 2: actualización rolling mensual o continua.

6.3.3. Estrategia 3: uso progresivo de la Inteligencia Artificial (IA).

6.3.4. Estrategia 4: trabajo colaborativo entre áreas funcionales.

MÓDULO 7. DESAFIOS Y FUTURO DEL ROLLING FORECAST CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL

4 HORAS

7.1. Principales retos en la implementación de la IA en el forecasting:

7.1.1. Reto 1: calidad y disponibilidad de datos.

7.1.2. Reto 2: resistencia cultural y de cambio organizacional.

7.1.3. Reto 3: interpretabilidad de los modelos predictivos.

7.1.4. Reto 4: escalabilidad y mantenimiento del sistema.

7.2. Cómo adaptar el rolling forecast a un entorno empresarial cambiante:

7.2.1. Uso de forecasting dinámico y continuo.

7.2.2. Simulación de escenarios múltiples (what-if analysis).

7.2.3. Modelos híbridos: combinación de juicio humano y machine learning.

7.3. Tendencias futuras en la predicción financiera con IA:

7.3.1. Tendencia 1: forecasting autoajustable (self-adjusting forecasts).

7.3.2. Tendencia 2: integración de la Inteligencia Artificial generativa.

7.3.3. Tendencia 3: democratización del uso de modelos predictivos.

7.3.4. Tendencia 4: forecasting predictivo-prescriptivo.

7.4. El papel de los CFOs en la era de la Inteligencia Artificial.