Por Ugur Koyluoglu, Socio y Vicepresidente de Financial Services Americas, Oliver Wyman
Las empresas nunca han tenido que lidiar con una crisis como la recesión del coronavirus. Decidir cuándo y cómo reabrir negocios después de la primera gran ola fue solo el comienzo. Los gerentes ahora están tratando de resolver un rompecabezas de oleadas posteriores de infecciones y bloqueos locales. Si bien las vacunas aprobadas brindan esperanza, su lenta implementación es un doloroso recordatorio de que se avecinan días oscuros.
Sin embargo, aunque COVID-19 afecta a casi todos los aspectos de la economía, la mayoría de las empresas aún no tienen una comprensión sólida de las fuerzas subyacentes que impulsan la propagación del virus o cómo modelarlas. Incluso ahora, meses después de la pandemia, los comités ejecutivos en una variedad de industrias se han visto obligados a repensar los horarios de regreso a la oficina, reevaluar las predicciones de la demanda, rediseñar sus cadenas de suministro o revisar sus objetivos financieros (nuevamente).
La clave para los pronósticos comerciales durante estos tiempos sin precedentes es tener en cuenta los seis impulsores más importantes de la transmisión COVID-19. Cuatro de ellos son epidemiológicos: casos no detectados, comportamiento humano “no estacionario” y despliegue de vacunación, “heterogeneidad” y mezcla de personas en toda la sociedad. Los otros dos son puramente estadísticos: supuestos matemáticos sobre varias incógnitas y, sí, aleatoriedad general.
Tomados por separado, cada uno de estos factores puede ayudar a las empresas a mejorar su planificación hasta cierto punto. Aquellos que pueden dar cuenta de los seis están desarrollando pronósticos mucho más precisos y análisis de escenarios más inteligentes que los preparan para navegar mejor a través de la recesión del coronavirus.
Casos no detectados
El primer paso en el pronóstico es tener en cuenta los casos de COVID-19 no detectados. Los estudios médicos muestran que hay un volumen mucho mayor de casos no detectados que detectados, ya sean infecciones asintomáticas, falsos negativos o pruebas insuficientes. La proporción de casos no detectados a detectados varía según la región y con el tiempo. El promedio estadounidense es actualmente de 1,8 a 1, según estimaciones de Oliver Wyman. Pero mientras Miami tiene casi el doble de la tasa de infección per cápita en comparación con la ciudad de Nueva York según los casos detectados, Oliver Wyman estima que la ciudad de Nueva York tiene más del doble de la tasa de infección per cápita según el total de casos detectados y no detectados. Entonces, enfocarse solo en el número de casos reportados es ver solo la punta del iceberg.
En cambio, las empresas deben monitorear las estimaciones de casos no detectados para que puedan reconocer cuándo aumentan los niveles de inmunidad en ciertas regiones y, por lo tanto, sentirse más cómodas al llevar a las personas de regreso a las oficinas. Algunas firmas de servicios financieros en Nueva York, donde la transmisión de COVID-19 y los casos no detectados están muy por debajo del pico de primavera, han podido traer de regreso a la oficina a una mayor cantidad de empleados basándose en este tipo de análisis de inmunidad.
Comportamiento humano ‘no estacionario’
El siguiente paso es considerar cómo está cambiando el comportamiento humano en respuesta al virus y cómo la cantidad de personas que aún son susceptibles a la enfermedad está disminuyendo con las vacunas. Cuando COVID-19 comenzó a extenderse, las personas realizaron cambios sustanciales en sus rutinas, como evitar multitudes, restaurantes y gimnasios y usar equipo de protección personal. Estas acciones fueron “no estacionarias”, lo que significa que cambiaron con el tiempo y es probable que sigan cambiando en el futuro. Las respuestas de comportamiento no son uniformes: se usan máscaras religiosamente en muchas regiones, mientras que los residentes de algunas áreas las queman en protesta. Los bares están llenos de clientes un día y se encienden al día siguiente.
Tener en cuenta estos comportamientos no estacionarios puede dar a las empresas una ventaja importante en la planificación, aprovechar las oportunidades y controlar los costos. Varios minoristas han desarrollado predicciones más precisas sobre la demanda y el tráfico en las tiendas al monitorear los cambios en la movilidad. Esto les ha permitido ajustar el tamaño de su personal para adaptarse a ese tráfico, administrar los costos y mejorar la rentabilidad.
Finalmente, a medida que más personas se vuelven inmunes (aunque sólo sea temporalmente) al virus a través de las vacunas y la infección, el efecto combinado crea una mayor protección contra la transmisión del virus en toda la sociedad.
Heterogeneidad
Las empresas también deben considerar las formas en que interactúan grupos de personas de diferentes edades y en diferentes entornos, como el trabajo, el hogar y la escuela. Algunas personas viajan al trabajo en transporte público, mientras que otras están jubiladas y se quedan principalmente en casa, y las tasas de propagación de COVID-19 varían mucho entre esos grupos. En los Estados Unidos, los CDC han delineado una estrategia de vacunación secuencial que comienza con los trabajadores de la salud y los más vulnerables.
Tales diferencias en el comportamiento ralentizan naturalmente la propagación del COVID-19: los individuos más activos y menos cautelosos de la sociedad contraen el virus temprano y se vuelven inmunes, mientras que aquellos que son menos activos y más cautelosos tienen menos probabilidades de contraer el virus. Este análisis ayuda a las empresas farmacéuticas en los planes de vacunación: planean vacunar primero a los trabajadores de atención médica de primera línea, porque son los más expuestos al virus y los que más interactúan entre los diferentes grupos de la sociedad. Al mismo tiempo, proporcionar inmunidad a los más vulnerables reducirá la tensión en nuestro sistema de atención médica y, lo que es más importante, reducirá el número de muertos.
Mezclarse en sociedad
Otro paso relacionado en la planificación durante la pandemia es comprender el fenómeno de la mezcla en la sociedad. Un gran brote comienza con grupos más pequeños antes de extenderse ampliamente. Las universidades en los Estados Unidos, por ejemplo, experimentaron numerosos clústeres el otoño pasado cuando los estudiantes regresaron a la escuela. La medida en que esos estudiantes interactuaron con los pueblos circundantes, por ejemplo, yendo a restaurantes o consultorios médicos, determina la gravedad de los brotes y el daño que causan a la economía local.
Las empresas que reconocen el potencial negativo de la mezcla entran en acción cuando se desarrolla un clúster para garantizar que la mezcla sea mínima y que sus operaciones sigan siendo lo más sólidas posible. Una empresa surcoreana, por ejemplo, contuvo con éxito un brote de coronavirus al identificar a la persona en el centro, hacer pruebas a todos los que entraron en contacto con el trabajador e imponer cuarentenas más estrictas. La reducción de la mezcla ayudó a limitar la propagación del virus tanto en la fuerza laboral como más allá, lo que permitió que la empresa permaneciera abierta durante la pandemia.
Incógnitas
Los dos últimos pasos de la previsión provienen del mundo de las estadísticas. La primera es tener en cuenta las incógnitas: ¿hay factores para los que nadie puede estimar razonablemente el resultado? Las empresas que controlan por ellos mediante la simulación de una amplia gama de suposiciones tienen mucho más éxito en la planificación para el futuro.
La enorme incógnita de cuántas personas optarán por usar vacunas aprobadas afecta los escenarios de demanda de las empresas en prácticamente todos los sectores económicos, ya que las personas vacunadas se sentirán más cómodas participando en todos los aspectos de la economía. Las empresas farmacéuticas han comenzado a proyectar amplios rangos de propagación de COVID-19 durante los próximos 10 años junto con la cobertura de la vacuna y los supuestos de eficacia. Eso les permite predecir mejor la demanda de sus productos y formular sus planes financieros, de producción y de distribución.
Aleatoriedad
Finalmente, las empresas deben evaluar el factor más fluk de todos: la pura aleatoriedad. Algunos eventos simplemente no son predecibles y esa volatilidad es especialmente crítica para modelar el diferencial de COVID-19. Un evento aleatorio inesperado puede tener un efecto enormemente descomunal. Los pronósticos que incorporan la posibilidad de aleatoriedad permiten comprender mejor el alcance de los problemas y las soluciones.
Por ejemplo, los administradores de hospitales han estado viendo aumentos repentinos y aleatorios en la demanda de sus servicios que no son COVID-19 basados en patrones volátiles de COVID-19. Una consecuencia de esa aleatoriedad es que están recibiendo muchas más citas digitales que nunca. Para planificar futuras inundaciones, muchos ahora están incorporando más capacidades digitales y considerando otras formas de hacer negocios que perdurarán mucho después de la crisis del COVID-19.
Línea de fondo
Modelar todos estos factores críticos no es una tarea fácil. Pero los líderes empresariales que puedan considerarlos juntos y por separado estarán mejor equipados para afrontar la peor pandemia en un siglo.
Fuente: BRINK, Marsh & McLennan Advantage Insights