Il problema è che tutto può cambiare. Il tasso di crescita del mercato, i prezzi delle materie prime, il costo del personale. Se il tuo modello produce solo un numero, non sai quanto sia sensibile a queste variazioni.
Mi è capitato di presentare una valutazione basata su un tasso di sconto del 10%. Qualcuno ha chiesto "e se fosse 12%?" e io non sapevo rispondere senza rifare tutto il modello. Figuraccia totale.
Anche con gli scenari facevo errori. Creavo un caso pessimista cambiando TUTTE le variabili in negativo contemporaneamente. Il risultato era uno scenario catastrofico che non aveva senso. Nella realtà, alcune variabili sono correlate, altre no.
Ho imparato a costruire tabelle di sensibilità per le variabili chiave. Cambio una variabile alla volta e vedo l'impatto sul risultato finale. Creo scenari ragionati dove modifico solo le assunzioni che hanno senso cambiare insieme.
Il trucco è identificare le 3-4 variabili che guidano davvero il risultato. Concentra l'analisi di sensibilità su quelle. Non serve testare 20 parametri diversi, serve capire quali sono i veri rischi del modello.