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Albert Vila

Albert Vila

Albert Vila ist ein Experte mit viel Erfahrung in der Führung und Verwaltung großer Teams und großer Etats in großen Industriebetrieben wie CEPSA, American Oil Company, AKZO,Grupo Cementos Molins. Dieses praktische Fachwissen ergänzt er mit akademischen Studien (er ist promovierter Chemieingenieur der Universität Barcelona, MBA und PRIME der Universität ESADE und hat weiterführende Managementstudien bei IESE, HEC in Paris, Bocconi in Mailand und Erasmus in Rotterdam absolviert. Er verfügt auch über ein EU-Diplom und ist Systemanalytiker von der Polytechnischen Universität von Katalonien).

Er begann im Jahre 2002 mit seinem Projekt des Outmanagement, um Firmen im Bereich Unternehmensstrategie, Management und Finanzen zu unterstützen. Diese Tätigkeit kombiniert er normalerweise mit seiner Lehrtätigkeit als Professor bei ESADE im Fachbereich Generaldirektion und Strategie in verschiedenen akademischen Programmen (BBA, MSC, MBA, Dissertationen).

Derzeit hat er aktive Projekte in verschiedenen Sektoren (Konsumgüter, Bildung, Straßentransport, öffentliche Verwaltung, Regierungen, Datenverarbeitung, Chemie, Biochemie, Umwelt, Lebensmittel, Bankwesen, Technologie, etc.) in verschiedenen Staaten der Europäischen Union und den USA.

Seine Arbeit führt er in Katalanisch, Spanisch, Englisch und Französisch aus.

Sein Background hat ihn als Experte für makroökonomische Themen konsolidiert. So versteht er die verschiedenen Situationen, in denen sich ein Unternehmen befinden kann und ist somit in der Lage, Entscheidungen entsprechend voranzutreiben. Seit über zehn Jahren verfügt Dr. Vila über eine große Datenbank weltwirtschaftlicher Parameter mit mathematischen Modellen, die in einer Wechselbeziehung zueinander stehen und Szenarien der Zukunft vorhersehen: das Niveau wirtschaftlicher Aktivität, im Umlauf befindliche Geldmengen, Zinskurven, Gesamtinflation und Kernrate der Inflation, Risikoabsicherung, Höhe der Ausfälle etc. In einer globalen Wirtschaft muss die Information möglichst umfassend sein, damit die Fehlerwahrscheinlichkeit der Entscheidungen minimiert wird.