Le previsioni sono notoriamente imprecise. Alcuni sono arrivati al punto di suggerire che uno scimpanzé con un bersaglio per le freccette potrebbe fornire una previsione credibile. Sebbene la previsione sia diventata più tecnica e statistica negli ultimi anni, è ancora controllata dai limiti del meteorologo e della metodologia utilizzata. Se queste carenze possono essere identificate, si può fare un risarcimento, ma riconoscerle non è sempre facile.
Orizzonte
Le previsioni diventano meno accurate man mano che si procede nel futuro. Gli eventi del prossimo mese o trimestre sono facilmente prevedibili. Proprio come le previsioni del tempo si basano su una probabilità (20% di possibilità di pioggia), una buona previsione aziendale dovrebbe includere una serie di probabilità. La gamma deve essere ampliata per includere la differenza tra i risultati migliori e peggiori. La maggior parte dei meteorologi non lo fa e, se lo fa, la maggior parte delle persone che interpretano una previsione si concentrerà su un solo numero, di solito il più ottimista.
pregiudizi
Ognuno ha una visione del mondo influenzata dall’educazione, dalla cultura e dall’ambiente lavorativo. Sebbene si possa fare ogni sforzo per essere obiettivi, è un compito impossibile. Un imprenditore che avvia una nuova impresa sarà naturalmente ottimista riguardo alle opportunità di crescita. In questo caso, l’ottimismo deve essere frenato. Anche i pregiudizi possono funzionare dal lato opposto. Alcune aziende sono riluttanti a dipingere una previsione ottimistica. Se la loro prospettiva è sbagliata, gli investitori saranno più propensi a mettere in dubbio la capacità di gestione dell’azienda. Ma se il management proietta una visione pessimistica, gli investitori saranno contenti quando il risultato sarà migliore.
Cambiare i modelli
La previsione più semplice è quella basata sulle tendenze passate e sull’ipotesi che continueranno nel futuro. Questa può essere un’ipotesi valida per un breve intervallo, ma alla fine la linea di tendenza cambierà. Identificare e prevedere i punti di svolta è uno degli aspetti più difficili della previsione. Più si guarda nel futuro, più è probabile che eventi imprevisti distorcano le prospettive. La conoscenza degli eventi passati può aiutare a identificare i cicli, ma a volte anche i cicli non si ripetono.
Cattivi dati
Una previsione quantitativa basata su dati storici può essere distorta se i dati sono insufficienti o errati. Ad esempio, non è possibile effettuare una previsione accurata di cinque anni se si basa su dati di un solo anno. E anche in questo caso la previsione potrebbe essere sbagliata. Un altro problema di dati può sorgere se la previsione si basa su ipotesi errate. In questa situazione, i dati validi vengono utilizzati in modo improprio per produrre una previsione sbagliata. Solo una valutazione critica può assicurare che una previsione sia quanto più accurata possibile.