
Se puede diferenciar dos tipos de riesgos: aquellos riesgos básicos que afectan al mercado, como son un crecimiento menor al esperado, la incertidumbre propia del sector en el que se desenvuelve la organización o costos mayores a los previstos; y los riesgos del negocio en sí, como la entrada inesperada de un competidor o la falta de encaje entre el producto y las necesidades que cubra del público objetivo.
Una vez identificados y analizados los riesgos que pueden afectar al negocio, es fundamental considerar medidas concretas para hacer frente a dichos riesgos.
Todo plan de negocio debe incluir las estrategias de contingencia en caso que no se alcancen los objetivos previstos.
Algunas de las estrategias de contingencia más comunes son:
FUENTE CONSULTADA:
Artículo "Principales riesgos y estrategias de salida", publicado por la Universidad Internacional de La Rioja (UNIR).
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Jhonnatan Horna, profesor del área de Operaciones y Tecnologías de la Información de ESAN, precisó en Gestión que la adopción de la IA no es un desafío tecnológico, sino de gestión del cambio. El docente sostuvo que, para evitar que estas herramientas terminen abandonadas, los líderes deben priorizar la utilidad real sobre la novedad y crear un entorno seguro donde el equipo pueda experimentar sin miedo al error.
César Puntriano, profesor de ESAN Business Law, analizó en La República el último informe del Banco Mundial sobre pobreza, advirtiendo que mientras la región mejora, el Perú sigue lejos de sus niveles prepandemia (27.6 % vs 20.2 % en 2019). El experto enfatizó que la movilidad social depende exclusivamente del crecimiento económico y la inversión privada, motores que hoy se ven frenados por la inseguridad ciudadana y la incertidumbre jurídica.
Sandor Lukacs, profesor de ESAN Graduate School of Business, indicó a la revista Energiminas que la minería peruana debe abandonar el esquema lineal para adoptar un enfoque sistémico basado en la economía circular y la digitalización. El experto destacó que, si bien la inteligencia artificial es clave para la eficiencia y la fiscalización ambiental, existe un riesgo ético urgente: el "sesgo estructural" de algoritmos que ignoran la realidad local.