El capacity planning convierte personas, calendario y demanda en decisiones de staffing, contratación y ventas. No basta contar empleados: skills, nivel, jornada, ausencias y tiempos del proyecto determinan la capacidad útil.
Horizonte y unidad
Planifica semanalmente las próximas 8-13 semanas y mensualmente los trimestres siguientes. Usa horas o días y vistas por práctica, rol y skill crítica.
Resta festivos, contrato y ausencias; reserva tiempo realista para gestión, formación y apoyo comercial.
Calcula la oferta
Fórmula: horas disponibles = calendario − ausencias − trabajo interno − asignaciones confirmadas. Calcula por persona y agrega solo periodos y skills comparables. Separa asignaciones tentativas.
No presupongas 100%: hacen falta buffers calibrados con datos reales.
Modela demanda por confianza
Separa backlog firmado, extensiones muy probables y pipeline ponderado. Para cada oportunidad estima roles, inicio, duración y esfuerzo semanal.
Mantén escenarios comprometido, esperado y upside. Si una contratación solo funciona en el optimista, dilo. Mejora inputs con la guía de pipeline.
Detecta gaps
Calcula gap = horas de demanda − horas disponibles por rol, skill y periodo. Positivo es escasez; negativo es bench potencial.
Una carencia a cuatro meses puede justificar hiring; un pico breve puede resolverse con secuenciación, partner o formación.
Convierte escenarios en decisiones
Simula retrasos, menor probabilidad, renovación parcial, vacaciones y lead time de recruiting. Muestra impacto en utilización, coste externo, riesgo y ventas no atendibles.
Asigna acciones con triggers explícitos y revísalos cada semana.
Reunión semanal
Revisa excepciones: contratos, fechas, sobrecarga, demanda sin cubrir, salidas y decisiones abiertas. Cada una necesita owner y próxima fecha.
Conserva un log de decisiones para revelar optimismo sistemático y skills ausentes.
Calidad del forecast
Compara demanda prevista y esfuerzo real por horizonte, práctica y confianza. Mide lead time, double booking, demanda no cubierta, bench y perfiles actualizados.
El objetivo no es acertar todo, sino decidir antes con supuestos visibles y alternativas reales.
Datos mínimos del modelo
Cada fila de demanda debe incluir cliente, trabajo, escenario, rol, skill, ventana de inicio, duración, horas semanales, confianza, fuente y owner. Cada fila de oferta incluye persona, calendario, ausencias, asignaciones, skills validadas y restricciones. No ocultes los datos faltantes con valores por defecto.
Guarda una versión semanal del forecast y compárala con el resultado real. Calcula error por horizonte y motivo: fecha, alcance, probabilidad o mix de roles. Sin histórico no puedes distinguir un modelo débil de un negocio realmente imprevisible ni mejorar los buffers.
