No cenário atual de planejamento de vendas e operações (S&OP), a precisão nas previsões de demanda é frequentemente tratada como a estrela guia. Entretanto, pesquisas recentes apontam para uma desconexão importante: a busca obsessiva por precisão pode não gerar os melhores resultados econômicos.

É inegável que previsões confiáveis são fundamentais para decisões estratégicas. No entanto, o conceito de “precisão” precisa ser revisitado. Uma análise da M5, que envolveu mais de 30 mil séries temporais, revelou que melhorar a precisão de previsões nem sempre se traduz em melhores decisões econômicas. Essa constatação derruba a noção convencional de que previsões mais precisas levam automaticamente a melhores resultados.

Em 80% dos casos estudados, ganhos marginais na precisão não alteraram a eficácia da decisão tomada. Isso destaca um ponto crítico: focar apenas na exatidão pode levar a investimentos desnecessários em métodos e tecnologias que, no final, não agregam valor real aos negócios.

Em vez de buscar obsessivamente a perfeição nas previsões, as empresas devem adotar um modelo que priorize os impactos econômicos. Isso inclui identificar quando melhorias na previsão são economicamente justificáveis e quando elas representam um desperdício de recursos.

Este enfoque pode ser alcançado ao alinhar previsões com políticas de reabastecimento, gestão de estoques e metas financeiras. Por exemplo, reduzir um erro de previsão de 4,4 para 4,3 pode ser irrelevante para produtos vendidos em grandes volumes. Em contrapartida, a análise detalhada de como uma previsão afeta custos operacionais ou margens de lucro proporciona insights mais práticos.

Karl Weick, em sua teoria de “sensemaking” (construção de sentido), enfatiza a importância de decisões ágeis e informadas. Em ambientes voláteis, como o atual mercado global, a capacidade de se adaptar rapidamente pode superar qualquer ganho marginal em precisão.

Os profissionais de S&OP devem equilibrar o uso de tecnologias avançadas, como inteligência artificial, com a intuição e experiência humanas. A IA pode ser uma ferramenta poderosa para identificar padrões, mas a decisão final deve considerar contextos específicos e nuances que muitas vezes escapam aos algoritmos.

A mudança de paradigma no S&OP requer uma mentalidade que valorize a “previsão que faz sentido“. Isso significa integrar dados e modelos com estratégias de crescimento de negócios, ao invés de tratar a precisão como o único indicador de sucesso.

Empresas que adotam essa abordagem podem não apenas otimizar custos, mas também aumentar a resiliência organizacional, garantindo decisões mais informadas e alinhadas às realidades econômicas.

O verdadeiro valor das previsões não está na exatidão numérica, mas em sua capacidade de guiar decisões que promovam crescimento e eficiência.

Fonte: Instituto of Business Forecasting