Tu CEO te pregunta en pleno comité: "¿qué pasa si el peso cae 15% antes de fin de año?". Tu equipo tiene base case. Le pides dos semanas para modelarlo. El CEO hace cara, dice "ok", y el equipo se va a procesar la pregunta.
Aquí está el momento que define a un CFO: ¿das el escenario en una semana, o le explicas que ya tenías esa pregunta cubierta porque en tu modelo viven tres escenarios coherentes en paralelo y solo cambias un parámetro para verla?
El análisis de escenarios es esa diferencia. No es construir tres planillas distintas. Es construir UN modelo donde tres futuros viven al mismo tiempo, y donde cualquier pregunta del CEO se responde en vivo.
Al final de este módulo lo tendrás dominado. Vamos.
El CEO te pregunta: "¿qué pasa si el peso cae 15% antes de fin de año?" ¿Cómo respondes?
En lenguaje simple
Antes de la mecánica, las cuatro preguntas básicas.
¿Para qué hacemos esto?
Para tomar decisiones bajo incertidumbre con disciplina. Un solo número (el "base case") esconde la verdad de que el negocio depende de cosas que no controlas. Tres escenarios coherentes te obligan a preparar acciones para cada uno. Cuando el mundo se mueve, ya tienes pensado qué hacer.
¿Quién lo usa?
Lo construye FP&A junto con los líderes de cada función. Lo usan: el directorio para decisiones estratégicas (capex, M&A, capital), el CFO para planificar contingencias (líneas de crédito, covenants), los líderes operativos para definir umbrales de acción ("si el escenario estrés se materializa, freezamos contrataciones").
¿Cuándo aparece?
Al armar el plan anual. Antes de cualquier decisión grande (inversión, lanzamiento, adquisición). En cada revisión trimestral con el directorio. Cuando aparece un riesgo nuevo en el horizonte (un competidor, un cambio regulatorio, un shock cambiario).
¿Y si lo saltamos?
Operas con un solo futuro asumido. Cuando la realidad se desvía, improvisas. Las decisiones grandes (cuánto capex, cuánto headcount, qué línea de crédito) se hacen sobre un caso central que ya no aplica. Pierdes meses tomando decisiones reactivas que pudiste haber tomado con anticipación.
Conoce a Andina S.A. (de nuevo)
Misma Andina del Módulo 2.6 — café LATAM, $200M de ingresos, base en Chile. El equipo de FP&A presenta el plan anual al directorio: revenue base $80M, EBITDA $12M (15% de margen).
Un director pregunta: "¿qué pasa si el competidor entra agresivo con 30% menos precio?". Otro: "¿qué pasa si el peso cae?". Un tercero: "¿y si el lanzamiento del nuevo producto se atrasa?". Tres preguntas válidas. Cero respuestas concretas.
El CFO promete tener escenarios para la próxima sesión. Dos semanas después llega con tres planillas distintas: optimista, base, estrés. Las cifras no concilian entre ellas (cada planilla tomó atajos distintos). El directorio se da cuenta. La sesión se desmorona.
El problema no es la falta de escenarios. Es la forma de construirlos. La salida es UN modelo, tres conjuntos de drivers, tres salidas que caen del mismo motor. El visual abajo lo muestra.
Tres futuros, lado a lado
Tres escenarios coherentes lado a lado. Cada uno tiene 4 drivers explícitos (volumen, precio, lanzamiento, COGS) y 3 salidas (revenue, EBITDA, caja al cierre).
Toca un escenario para enfocarte en su decisión implicada. La barra de comparación abajo muestra la dispersión real entre los tres futuros.
Lo importante: cada escenario es una historia coherente, no una mezcla de números aleatorios. Optimista = volumen alto + lanzamiento exitoso. Estrés = entrada de competidor + presión cambiaria. Base = el supuesto central.
Visual interactivo
Tres futuros, un solo modelo: Andina S.A.
Toca un escenario para enfocarte en su decisión.
Lo que estás viendo
Tres escenarios coherentes, no tres números aleatorios. Cada uno tiene drivers explícitos, resultados que caen del modelo y una decisión específica que tomar. Este es el ejercicio que un directorio espera de un equipo de FP&A maduro: no un pronóstico único, sino tres futuros pensados con sus implicaciones operativas.
Esa diferencia entre $15M (optimista) y $7M (estrés) en EBITDA no es un margen de error. Es la sensibilidad real del negocio a cosas que NO controlas. Si el directorio aprueba el plan sabiendo que vives en ese rango, las decisiones que toman son distintas.
Ejemplo concreto: si el escenario estrés requiere abrir una línea de crédito de $5M antes de Q3, esa decisión se toma HOY (no cuando aparece el problema). Eso es lo que un buen análisis de escenarios habilita: decisiones preventivas, no reactivas.
La mecánica: cómo se construye bien
- Empieza con el modelo, no con los escenarios. Necesitas un modelo basado en drivers (Módulo 2.4). Sin eso, "escenarios" se convierte en tres planillas inconsistentes. Con eso, escenarios son tres conjuntos de inputs en el mismo motor.
- Define escenarios como historias, no como números. "Optimista" no es "+10% en todo". Es una narrativa específica: el competidor no entra, lanzamos el producto en Q2, el peso se mantiene. Cada driver del modelo recibe el valor que cae de esa historia.
- Tres escenarios, no siete. Best/base/worst es el estándar por una razón: el directorio puede mantener tres futuros en la cabeza. Cinco o más se confunden. Si tu negocio es complejo y necesitas más, agrega "stress especial" para riesgos que el directorio identifica.
- Asigna probabilidades. Aunque sean groseras (20%/60%/20% es típico), poner probabilidades obliga al directorio a pensar en valor esperado. Sin probabilidades, los escenarios se convierten en una lista de posibilidades sin peso relativo.
- Liga cada escenario a una decisión. El escenario que no implica una decisión distinta es decoración. Optimista debe gatillar A, base debe gatillar B, estrés debe gatillar C. Esa es la prueba de que el escenario es útil.
- Análisis de sensibilidad = ¿qué pasa si cambio UN driver, manteniendo todo lo demás constante? Útil para entender qué variable importa más. Visualización típica: tornado chart.
- Análisis de escenarios = tres (o más) historias coherentes con MÚLTIPLES drivers cambiando juntos. Útil para preparar decisiones bajo distintos futuros. Visualización: comparación lado a lado.
- Monte Carlo = miles de simulaciones con drivers que tienen distribuciones probabilísticas. Útil cuando la respuesta importante es la distribución (probabilidad de quiebra de covenant, P10/P50/P90 de cash). Excesivo para la mayoría de decisiones operativas; necesario para decisiones de capital de gran magnitud.
- Regla práctica: la mayoría de empresas mid-market viven en escenarios + sensibilidad. Monte Carlo entra cuando el costo del error es alto y la incertidumbre es genuinamente probabilística (M&A, project finance, capital allocation grande).
Validación adversarial
Validación adversarial
1.El CEO te pregunta en pleno comité: "¿cuál es el peor caso?". Tu modelo tiene tres escenarios (optimista, base, estrés). El estrés muestra EBITDA de $7M (vs base $12M). ¿Qué le respondes?
2.Tu equipo de FP&A construyó tres archivos Excel para los tres escenarios del directorio: optimista.xlsx, base.xlsx, estrés.xlsx. Cada uno con sus propias asunciones. ¿Cuál es el riesgo más grande de seguir así?
3.¿Cuándo es realmente necesario usar Monte Carlo en lugar de escenarios?
Checklist de salida
Sugerencia de re-revisión: 6 meses, o cuando aparezca un riesgo nuevo en el horizonte que requiera un escenario dedicado.
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Fuentes y libros para ir más al fondo