Global Chartered Controller Institute (GCCI) ha incluido entre las intervenciones del octavo Congreso Controller Centricity un caso de éxito en controlling. La buena acogida de este tipo de presentaciones en anteriores eventos ha animado a los organizadores del congreso a contar con la presencia de David Díez, director de Control de Gestión de Estrella Galicia, para detallar la experiencia de la cerveza sobre la digitalización del forecasting.
La digitalización no debe ser un proyecto aislado
En 2014 comenzaron un proyecto de transformación digital del área de control de gestión para “abandonar el Excel” apoyándose en una herramienta de gestión del rendimiento empresarial (CPM) Tagetik. A lo largo de una década, fueron digitalizando diferentes actividades como el reporting financiero, la consolidación de la gestión o la integración del flujo de efectivo en PowerBI hasta llegar a 2024, que han abordado el proyecto de Intelligent Forecasting. “Lo Iniciamos dentro de un ciclo de planificaciones, no como un proyecto aislado”, ha especificado Díez.
Estrella Galicia buscaba disponer de un forecasting integrado
Cuando Estrella Galicia decidió iniciar este proceso de digitalización “pocas compañías contaban con forecasting integrado con la idea de tener una cuenta de resultados final”, según el experto. El input clave del modelo en este caso es la previsión de la demanda utilizando algoritmos basados en datos históricos y de ventas diarias de años anteriores, entre otros. También se incorpora el filtro de las personas para incluir datos de la demanda consensuados con el mercado y este dato único se comparte también con mercado.
Encontrar el balance óptimo entre esfuerzo y beneficio
A partir de aquí, se apoyan en KPI operativos para “traer toda la parte de costes y obtener un balance óptimo entre el esfuerzo y el beneficio”. En este momento, el forecasting acaba con el ejercicio fiscal, pero en 2025 pretenden romper esta barrera y unirlo con el cashflow para poder ver las necesidades.
Próximo paso: incorporar IA para detectar anomalías
De esta forma, ha señalado Díez, en base a eventos podemos hacer forecast de forma ágil y sencilla, de hecho, en tres o cuatro horas disponen de un forecast para conocer la previsión de demanda de cerveza. En este momento, trabajan en la incorporación de IA para detectar anomalías en la planificación y mejorar los algoritmos de previsión para disponer de informes diarios. “Hemos pasado de ser un departamento presupuestario a ayudar a la toma de decisiones aportando valor y dar más crecimiento al negocio”.
