Desmontando la nueva bola de cristal - Excel

La proyección financiera se nos presenta a menudo como un ejercicio de precisión casi quirúrgica, una habilidad indispensable para cualquier inversor serio. Se construyen hojas de cálculo intrincadas, llenas de supuestos detallados, tasas de crecimiento proyectadas hasta la tercera decimal, márgenes optimizados y tasas de descuento ajustadas por el más mínimo riesgo. El resultado, una cifra concreta de valor intrínseco o resultados futuros, nos da una falsa sensación de control y certeza.

Sin embargo, esta precisión es, para la vasta mayoría de las empresas, una ilusión peligrosa y dañina. La realidad es que el valor de cualquier modelo está directamente ligado a la calidad, cantidad y transparencia de la información que lo alimenta. Para la gran mayoría de las compañías, esta información simplemente no existe con la calidad necesaria.

La ilusión se desmorona cuando:

La empresa no proporciona guías claras ni consistentes, dejando al analista a ciegas sobre su rumbo futuro.
Existen cambios estructurales constantes y no informados públicamente, haciendo que cualquier proyección se base en una fotografía desactualizada.
Las fuentes de ingresos y costos varían trimestralmente sin explicaciones coherentes, transformando el análisis en una mera adivinanza.

En estos casos, que son la norma y no la excepción, los modelos no son más que castillos de arena. El problema no es el método del DCF o la herramienta Excel; el problema fundamental es que los datos disponibles son opacos, incompletos y ambiguos. Cuando esto sucede, el rigor técnico se convierte en un simulacro sofisticado que solo sirve para autoengañarnos.

1. La Generalización de la Escasez de Información

Olvídate de la idea de que la transparencia es lo habitual. La cruda verdad es que la inmensa mayoría de las compañías operan con un nivel de transparencia tan limitado que las vuelve inmodelables de forma fiable. No estamos hablando de excepciones; estamos hablando de la realidad predominante en mercados emergentes, en la mayoría de los sectores tecnológicos innovadores, en empresas con modelos de negocio en constante evolución o en compañías más pequeñas y medianas que no tienen la presión regulatoria ni los recursos para una comunicación exhaustiva.

Esto se manifiesta de formas muy concretas:

Falta absoluta de desgloses clave: La norma es que las empresas no segmenten ingresos por línea de negocio, región o canal, impidiendo entender los verdaderos motores de crecimiento. Igualmente, agrupan costos estructuralmente diferentes bajo una misma partida, imposibilitando identificar ineficiencias o rentabilidades específicas. Sin estos desgloses, cualquier proyección de ingresos o costos es una suposición sin fundamento.
Guías vagas o inexistentes: la norma, no la excepción: La mayoría de las compañías rechazan dar previsiones claras y cuantificables sobre crecimiento, márgenes o gastos futuros. Utilizan un lenguaje cualitativo evasivo y sin compromisos, lleno de frases de manual que no ofrecen ninguna pista para una proyección financiera. Esta opacidad no es un fallo, es su modus operandi.
Modelos operativos inestables y cambiantes: El dinamismo empresarial actual implica que muchas empresas cambian su estructura de negocio (de venta directa a marketplace, de producto a servicio) constantemente y sin ofrecer claridad sobre el impacto financiero real. Se adaptan continuamente a políticas regulatorias, tarifas o dinámicas geopolíticas que son imposibles de prever. ¿Cómo se modela la rentabilidad de una empresa cuya estructura de costos y fuentes de ingresos se redefine cada año? La respuesta es simple: no se puede.

Empresas como muchas fintechs latinoamericanas, plataformas logísticas africanas con operaciones en varios países con regulaciones dispares, o incluso ciertos segmentos de gigantes como Meituan (con su ecosistema complejo y la constante intervención regulatoria china) son solo ejemplos de esta norma generalizada de opacidad. No es un problema aislado; es la realidad de cómo funciona el mundo empresarial para la vasta mayoría de las empresas.

2. Impacto Directo en los Modelos de DCF💥

Si la premisa es que el 95% de las empresas no son modelables, entonces el impacto es claro: la mayoría de los modelos financieros que se construyen son, en el mejor de los casos, un ejercicio de fe, y en el peor, una fuente de autoengaño.

Flujos de caja imposibles de determinar: El cálculo de flujos de caja futuros para la mayoría de las empresas requiere:
- Proyecciones de ingresos y gastos que son meras conjeturas.
- Estimaciones de inversión en capital y capital de trabajo que son pura especulación.
- Supuestos de tasas impositivas, reinversión y amortización que carecen de base sólida. Cuando estas variables, que son la base del DCF, son invisibles o están sujetas a interpretaciones especulativas, el modelo pierde toda solidez. No es solo que la precisión se comprometa; es que la utilidad del análisis se anula. Estás descontando flujos de caja que son producto de tu imaginación.
Volatilidad de márgenes inmodelable e irrelevante: Intentar modelar un margen operativo para la mayoría de las empresas es una tarea sin sentido. Si no hay desglose por unidad de negocio, si las tarifas y subvenciones cambian sin previo aviso, o si la empresa opera en múltiples jurisdicciones con condiciones volátiles, la proyección del margen es una fantasía. Es como intentar adivinar los movimientos de una partícula subatómica; es inherentemente impredecible. La cifra que pongas en el modelo es tu deseo, no una predicción basada en la realidad.
El Excel un validador de sesgos: Dado que la información sólida es escasa en la gran mayoría de las empresas, cualquier número introducido en un modelo es un juicio puramente subjetivo. Esto transforma el DCF en un ejercicio de validación de sesgos, donde el analista no busca la verdad, sino que ajusta las cifras hasta que el valor resultante "cuadra" con sus expectativas preexistentes o con la narrativa de moda. La sensibilidad del modelo es tan extrema que un pequeño cambio en un supuesto arbitrario puede alterar el resultado drásticamente, lo que demuestra la absoluta falta de robustez de estos modelos para el 95% de las compañías.

3. Reacciones a la Narrativa Dominante 🎢

La consecuencia más visible de esta omnipresente incertidumbre es la volatilidad irracional en la cotización de las acciones de la mayoría de las empresas. Cada nuevo informe trimestral actúa como un disparador emocional masivo: las "sorpresas", buenas o malas, provocan movimientos de precio desproporcionados e ilógicos.

Esta dinámica tiene implicaciones pedagógicas críticas:

La reacción del mercado se basa casi exclusivamente en la narrativa, no en los fundamentales: Para la inmensa mayoría de las empresas, la falta de datos creíbles obliga al mercado a funcionar con historias y percepciones. Los influencers, los medios financieros y las propias empresas construyen narrativas (de disrupción, de crecimiento exponencial, de "el próximo gran éxito"). Cuando la información fundamental es escasa, el mercado se aferra a esta historia, y cualquier cambio en ella —no en los números— es lo que provoca los movimientos de precio.
Los analistas y medios giran de euforia a pánico con cada rumor o dato puntual: Este es el comportamiento estándar. Un dato ligeramente positivo desata la euforia y objetivos de precio disparatados. Un dato negativo, incluso menor, provoca pánico y devaluaciones extremas. Este efecto péndulo es la norma, no la excepción, para la mayoría de las empresas, porque la falta de anclaje fundamental hace que cualquier información se magnifique.
El inversor que busca consistencia es víctima de una montaña rusa emocional: Para el inversor que busca una lógica de valor a largo plazo, la mayoría de las empresas son una trampa emocional. Las caídas bruscas inducen al pánico y a la venta en el peor momento, mientras que las subidas irracionales fomentan la euforia y la compra en máximos. La falta de transparencia no solo impide un análisis riguroso, sino que convierte la inversión en un juego psicológico donde la mayoría pierde.

4. Enfoques Racionales

Si aceptamos que el 95% de las empresas no se pueden modelar de forma fiable, la estrategia no es abandonar el análisis, sino abandonar el intento de modelarlas. En su lugar, el inversor inteligente se centra en dos caminos:

4.1 Enfocarse en el 5% de empresas verdaderamente modelables

Estas son compañías con modelos de negocio estables, información transparente, guías claras y consistentes, y una historia operativa predecible. Son la minoría, y es ahí donde las herramientas cuantitativas tienen valor real.

4.2 Para el 95% restante, adoptar un enfoque puramente cualitativo y de gestión del riesgo extremo:

- Juzgar la calidad de gestión como único criterio: Si los números no sirven, la única esperanza es la gente al mando. Analizar si el equipo directivo ha demostrado:
  - Capacidad de adaptación excepcional a contextos adversos.
  - Asignación de capital eficientemente (a pesar de la opacidad).
  - Comunicación coherente en su estrategia, incluso si es escasa.
- Observar indicadores externos indirectos: migajas de información: Para estas empresas, hay que buscar pistas fuera de los informes financieros:
  - Participación de socios estratégicos o grandes accionistas con acceso privilegiado: su inversión puede ser una señal de validación interna.
  - Movimiento de capital institucional: Si grandes fondos con acceso a más recursos invierten o desinvierten, podría ser una señal.
  - Cambios en dinámicas de usuarios o tráfico observables públicamente: Métricas de redes sociales, tráfico web (Alexa, SimilarWeb) o descargas de apps pueden dar alguna pista, aunque no sean directamente financieras.
- Invertir como un juego de probabilidades muy bajas y alta incertidumbre: Para el 95% de las empresas, la inversión no es una ciencia, es un juego de especulación de alta incertidumbre. La ventaja no está en "saber más" (porque no se puede), sino en ser extremadamente paciente, tener una tolerancia al riesgo altísima y entender que la mayoría de estas inversiones serán fallidas. La clave es invertir pequeñas cantidades y diversificar muchísimo, asumiendo que solo una fracción mínima dará frutos.

5. Recomendaciones para el Inversor 🎓

Para quienes están aprendiendo a invertir, la lección fundamental es que el 95% de lo que se enseña en finanzas sobre modelos solo aplica a una minoría de empresas. La realidad del mercado es mucho más opaca y volátil para la mayoría de las oportunidades.

✅ Lo que sí debes hacer:

Cuestionar los datos sin piedad antes de siquiera pensar en modelar. Si la información no es prístina, cierra el Excel.
Priorizar (casi exclusivamente) empresas con reportes transparentes y modelos de negocio estables para tus primeras inversiones. Aprende en el 5% que sí permite un análisis riguroso.
Desarrollar un juicio cualitativo excepcional. Para el 95% de las empresas, tu único arma es entender la gestión, el entorno competitivo y la dirección estratégica sin la ayuda de números fiables.
Construir escenarios muy amplios, aceptando que son meras especulaciones. Para el 95%, cualquier "predicción única" es una patraña.

❌ Lo que debes evitar:

Creer que una hoja de cálculo es una bola de cristal para la mayoría de las empresas. Es un artefacto de autoengaño.
Asumir que más complejidad en el Excel equivale a mayor inteligencia o precisión para el 95%. Solo añade capas a la ilusión.
Buscar certezas en entornos construidos sobre la ambigüedad. La certeza es una quimera para la mayoría de las inversiones.

Conclusión

Modelar resultados empresariales futuros es una herramienta poderosa, sí, pero solo cuando se aplica al pequeño porcentaje de empresas que ofrecen datos sólidos y transparentes. Para la abrumadora mayoría de las compañías, el intento de prever el futuro se convierte en una ilusión peligrosa y una pérdida de tiempo. La educación financiera responsable no debe solo enseñar cómo modelar, sino, y más importante aún, cuándo no se debe modelar. Debe formar inversores que entiendan que, para el 95% de las empresas, la inversión es un juego de alta especulación, donde el análisis cuantitativo riguroso es inviable y donde la cautela y la humildad son las virtudes más valiosas.