La calidad de tu modelo depende de la calidad de tus drivers

Cuando se construye un modelo de costos, la principal reocupación es que el modelo “cierre”. Me refiero con esto a que todas las entradas sean iguales a las salidas, de forma que se garantice que no se perdió nada en el camino y todo el costo fue asignado. Si bien, esta es una de las validaciones básicas de un modelo de costos, la verdad es que el hecho de que el modelo esté cerrado o cuadrado no es ningún indicador de la calidad del modelo.

La calidad del modelo está muy relacionada a la lógica aplicada al mismo, a las asignaciones de costo entre cada una de las etapas, pero sobre todo a la calidad de los drivers.

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Pero ¿Qué son los drivers de costo?

El driver, conductor, direccionador, en realidad todos esos términos se refieren a lo mismo, es el que nos ayuda a distribuir el costo en una asignación. Podríamos decir entonces que el driver es el criterio utilizado para distribuir un costo.

El driver siempre nos hace referencia a una causalidad o una demanda del costo. La mejor forma de entenderlo es con un ejemplo. Supongamos que tienes un departamento de recursos humanos que quiere distribuir el costo del proceso de reclutamiento entre los 10 departamentos de la organización. Para ello podría simplemente dividir el costo total de reclutamiento entre 10 y le daría un décimo de costo a cada departamento. ¿Te parece justo?... No lo creo, puesto que no todos los departamentos tuvieron que llenar vacantes.

Una forma más objetiva sería usar un driver que asigne el costo proporcional a los requerimientos de reclutamiento de cada departamento. En este caso el driver sería Número de personas reclutadas por departamento. De esta forma al departamento que reclutó más personal recibirá más costo y viceversa. Incluso aquellos departamentos que no reclutaron a nadie durante el periodo no recibirían del todo costo del proceso de reclutamiento.

¿Cómo el driver ayuda a direccionar el costo?

Los valores del driver o conductor se utilizan para distribuir proporcionalmente el costo en una asignación. Por ejemplo: Se podría distribuir el costo del servicio de Internet en una empresa proporcionalmente al consumo dado en Gb que tiene cada departamento. De esta forma, el costo que le llega a cada departamento es más justo y objetivo, siendo el departamento C el que tendría que absorber más debido a su alto consumo de Internet.

¿Son más importantes los drivers o las asignaciones?

Si buscas en la literatura relacionada a este tema, es muy probable que encuentres autores que te digan que, entre los dos: drivers y asignaciones, son más importantes estas últimas. El razonamiento es el siguiente. La asignación es la que determina si le debe o no llegar costo a ese destino, lo cual es correcto y también comparto. Solo que una cosa es la parte académica y otra la realidad. Te explico, si bien en la práctica la asignación es determinante puesto que la misma forma parte de la estructura de un modelo de costos, también es cierto que al ser nosotros mismos los modeladores, podemos poner o quitar asignaciones a nuestro antojo. La asignación está 100% en nuestro control. Si después de completado un modelo, durante su fase de revisión se determina que cierta asignación no aplica, simplemente se elimina y resuelto el problema.

¿Qué pasa entonces con los drivers?

A diferencia de las asignaciones donde tenemos el 100% del control, en el caso de los conductores o drivers la información no siempre está disponible. A lo largo de los años, he visto que cuando se diseña un modelo de costos, nos encontramos contra una pared llamada “falta de datos”. Resulta que hay información que nunca ha sido necesario recopilarla y por ello al momento de buscar el valor del conductor el mismo no existe.

El driver ideal vs el driver real

Supongamos que seleccionamos el driver llamado Horas dedicadas a capacitación por departamento. Es el driver ideal, puesto que es aquel driver que distribuye el costo de manera más objetiva.

Al buscar los datos del driver ideal nos encontramos con los siguientes escenarios:

1. La información del todo no existe y hay que levantarla desde cero.

2. La información existe, pero está en documentos de papel y el esfuerzo para recopilarla supera el beneficio de tenerla.

3. La información existe y está en algún sistema donde se puede extraer, pero está desactualizada.

4. La información existe, está en un sistema del que se puede descargar y está actualizada. El problema es que está muy agregada y no al nivel de detalle que se necesita.

Todos esos casos, nos obligan a cambiar el driver por otro que cumpla con las siguientes reglas:

Que la información exista, que esté actualizada, que esté al nivel de detalle requerido y que sea fácil de obtener.

Un driver que cumpla esas características es un driver que podemos utilizar, en otras palabras, es un driver real.

En el ejemplo anterior, el driver ideal Horas dedicadas a capacitación se podría cambiar por el driver real Número de personas capacitadas por departamento. Este no sería un driver tan exacto como el driver ideal, puesto que en el Departamento A una persona pudo llevar una capacitación de tres horas, mientras que en el Departamento B otra persona llevó varios cursos que en total suman 50 horas de capacitación.

Al utilizar el driver Número de personas capacitadas por departamento, puesto que cada departamento capacitó a una persona, ambos departamentos recibirían el mismo costo.

Vemos que, en ambos casos, el modelo está cuadrado, ya que el costo inicial se distribuye al 100%. Además, en ambos casos, las asignaciones son las mismas, ahí no hay variación. Sin embargo, la calidad de la distribución se ve perjudicada, debido a que el driver real cambia mucho la distribución del costo que se hubiese tenido con el driver ideal.

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¿Qué hacer entonces?

En las primeras corridas del modelo, vamos a contar con varios drivers ideales que tendremos que substituir por drivers reales por los puntos anteriormente expuestos.

Es por ello que:

No se recomienda tomar decisiones con las primeras versiones del modelo.

En estos casos lo recomendable es seleccionar el driver real que más se acerque al driver ideal y en paralelo empezar a recolectar la información del driver ideal. Para ello, puede que haya que hacer inversiones en software o equipo que pueda ir capturando esta información.

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Conclusión

Es importante reconocer que, aunque un modelo de costos esté correctamente balanceado (es decir, que las entradas y salidas cuadren), esto no garantiza por sí solo la calidad del modelo. La verdadera medida de un buen modelo de costos radica en la precisión y relevancia de los drivers de costo utilizados. Estos drivers no solo deben ser adecuados para la tarea de asignación de costos, sino que también deben estar respaldados por datos precisos y actualizados. Este aspecto se vuelve aún más crítico en un entorno donde la información no siempre está disponible o es difícil de recopilar. Los modeladores se enfrentan a menudo a la elección entre un driver ideal y un driver real, siendo este último el que se puede implementar con la información disponible.

Por tanto, es recomendable no tomar decisiones precipitadas basadas en las primeras versiones del modelo. En lugar de ello, es preferible seleccionar los drivers reales que más se aproximen a los ideales y trabajar de manera paralela en la recolección de los datos necesarios para esos drivers ideales. Invertir en tecnologías que faciliten la recolección y análisis de datos puede ser una sabia estrategia para mejorar la calidad del modelo de costos a largo plazo. Al final, un modelo de costos bien fundamentado no solo proporciona transparencia y objetividad en la asignación de costos, sino que también se convierte en una herramienta estratégica para la toma de decisiones en la organización.