Neste artigo, Elcio Grassia, colunista do portal Logweb, analisa como empresas podem acabar investindo mais em melhorias de previsão de demanda do que o retorno financeiro efetivamente gerado pelas operações preditivas.

Muitas organizações investem tempo e recursos para aprimorar suas previsões, mas isso nem sempre se traduz em lucro. Avaliar o impacto financeiro das etapas envolvidas revela que algumas fases do processo preditivo têm custo maior que o retorno gerado.

A função da previsão

O objetivo da previsão é reduzir o intervalo entre a expectativa do cliente e a capacidade da operação em atendê-la. Mesmo algo simples como um café envolve um ciclo longo — do cultivo à entrega. Prever permite preparar os recursos necessários com antecedência para satisfazer a demanda no momento exato.

Impactos financeiros da previsão

Melhorias tecnológicas não garantem precisão preditiva. Quando a demanda é superestimada, os impactos incluem:

– aumento de estoque,

– pressão no fluxo de caixa,

– maior custo de armazenagem.

Quando subestimada gera:

– perda de vendas,

– prejuízos à reputação.

Acurácia vs. Valor agregado

Muitas organizações focam apenas na acurácia da previsão — o quanto a demanda prevista corresponde à real. Entretanto, avaliar o valor agregado pela previsão (FVA – Forecast Value Add) permite entender quais etapas realmente geram retorno financeiro.

“Se um processo custa mais do que gera, é preferível não realizá-lo.”

Confiar cegamente em previsões externas

Organizações que utilizam previsões fornecidas por terceiros sem análise crítica incorrem em riscos. Há casos em que previsões automatizadas e não auditadas geram distorções significativas, com perdas financeiras recorrentes.

Recomendações para aplicar FVA (Forecast Value Add)

1. Flutuações são normais; evite mudanças reativas ao primeiro sinal de erro.

2. Use qualquer métrica de erro, desde que seja aplicada de forma consistente.

3. Foque nos itens de maior impacto, responsáveis por cerca de 80% do faturamento.

Calculando o FVA

O Forecast Value Add (FVA) é uma métrica que busca quantificar o valor real agregado por cada etapa ou intervenção no processo de previsão de demanda. Em vez de focar apenas na acurácia — ou seja, quão próxima está a previsão da demanda real — o FVA analisa se uma modificação ou input (como ajustes manuais, inserções de marketing ou vendas, uso de dados externos, entre outros) melhora ou piora o resultado final em termos operacionais e financeiros.

Para calcular o FVA, compara-se a performance de um modelo ou intervenção com uma base de referência, como uma previsão estatística simples. Se a etapa analisada gera melhoria com impacto financeiro positivo e supera seu custo, ela agrega valor. Caso contrário, pode ser considerada dispensável ou até prejudicial. O uso do FVA permite decisões mais racionais sobre onde investir tempo e recursos no processo de previsão, promovendo eficiência e foco em atividades que realmente contribuem para os resultados da empresa.

Limitações dos modelos estatísticos

Modelos baseados em dados históricos são eficazes para padrões conhecidos, mas não preveem eventos inéditos. Em contextos assim, o input humano pode complementar, embora traga riscos associados a vieses cognitivos.

Viéses cognitivos nas previsões

Distorções mentais comuns afetam a qualidade da previsão:

– Atalhos mentais (apressar conclusões com base em situações passadas),

– Excesso de confiança (minimizar riscos e ignorar opiniões divergentes),

– Enquadramento de informações (informações positivas aumentam expectativas).

Conclusão

Previsão é essencial, mas deve-se avaliar quanto cada etapa agrega de fato ao negócio. Medir o valor agregado da previsão (FVA) é uma forma prática de otimizar recursos e priorizar o que realmente gera retorno financeiro.