Por Gastón Utrera – Presidente de Economic Trends
La consultoría económica ha tenido históricamente un modelo de negocios basado en
la venta de informes y charlas de coyuntura económica y de estudios especiales a
demanda de empresas e instituciones con necesidad de algún análisis técnico
específico (los contratos de consultoría para organismos internacionales son una
variante de este ítem).
En una economía de muy alta inestabilidad, con mercados cada vez más
distorsionados, esa oferta tradicional es insuficiente para las necesidades crecientes de
empresas y entidades sectoriales. Porque, por ejemplo, empresas constructoras
necesitan modelos matemáticos para presupuestar obras de infraestructura teniendo
en cuenta el impacto de la inflación alta e inestable combinada con complejos
esquemas de re determinación de costos; empresas de autotransporte de cargas
necesitan modelos de simulación de costos para fortalecer la negociación de tarifas
cuando bruscos cambios de precios relativos distorsionan estadísticas tradicionales;
empresas petroleras necesitan sofisticados modelos de estimación de elasticidades-
precio por tipo de combustible y por región, en medio de complejos procesos
estacionales, para determinar si les conviene concentrar o distribuir en el tiempo los
aumentos de precios. Innumerables situaciones de este tipo exigen instrumentos
analíticos más sofisticados que un análisis de coyuntura.
El sector de la salud es paradigmático en este sentido. La complejidad de cada uno de
los servicios que componen una institución prestadora, la heterogeneidad de tarifas y
modos de pago entre financiadores y las distorsiones de tarifas relativas entre servicios
generan complejas estructuras de subsidios cruzados difíciles de gestionar. Y una
pandemia lo distorsiona todo, subiendo el costo de atención de pacientes infectados y
reduciendo el volumen de actos médicos proveedores de subsidios cruzados hacia
prácticas deficitarias. La modelización matemática de toda esta complejidad permite
dar un salto sustancial en la capacidad de análisis y, por lo tanto, de gestión.
La necesidad de información de las empresas excede, además, a la información
macroeconómica que suele brindar el modelo tradicional. El sector de la economía
del conocimiento necesita medir con precisión la demanda insatisfecha de distintos
perfiles técnicos de recursos humanos; el sector de comercialización de insumos
industriales necesita analizar, prácticamente en tiempo real, la evolución de la
producción de distintas ramas industriales demandantes de sus productos; ciertas
industrias necesitan estadísticas de ventas comprometidas, órdenes ingresadas,
producción y cobros en el sector, para contar con indicadores rigurosos que anticipen
siguientes etapas del ciclo comercial, o que midan con precisión el estado de la cadena
de pagos.
Estas crecientes necesidades de análisis e información requieren metodologías de
investigación continua, que integren a los propios empresarios de cada sector en el
proceso de investigación, aprovechando la inteligencia colectiva para la resolución de
problemas complejos. No es posible modelizar matemáticamente el funcionamiento
de algo tan intrincado como una entidad prestadora de servicios de salud sin
incorporar al proceso a los propios directivos y expertos médicos de las entidades o
hacer lo propio con las redeterminaciones de costos sin los propios empresarios de la
construcción.
Para alimentar estos procesos de investigación continua se requieren además
estadísticas precisas y de alta frecuencia sobre las variables clave de distintas
actividades dentro de un mismo sector, lo que requiere métodos rigurosos de
generación de estadísticas.
Ni siquiera esto es suficiente. Ya no alcanzan el análisis económico, la estadística y la
econometría. Son necesarias además técnicas complementarias de ciencia de datos,
machine learning e inteligencia artificial. Lenguajes de programación como Python no
sólo permiten ejecutar esas técnicas, sino también diseñar aplicaciones que ponen
estos instrumentos al alcance de los propios empresarios y ejecutivos.
Tomar decisiones en el desafiante contexto económico argentino demanda el máximo
arsenal analítico posible.
