Uno de los caminos más seguros hacia el fracaso en la gestión de la cadena de suministro es la mentalidad de “aprender a caminar antes de correr”. Esta analogía es engañosa, ya que describe el progreso como una especie de viaje predestinado. Esta mentalidad se puede denominar incrementalismo, y para muchas grandes empresas que operan cadenas de suministro igualmente grandes, el incrementalismo es una de las mayores fuerzas impulsoras que impiden cualquier mejora, a veces durante períodos de hasta una década.

El incrementalismo es la perdición de las cadenas de suministro

La inacción simple no debe confundirse con el incrementalismo, ya que es mucho más benigna. De hecho, a diferencia de la inacción, el incrementalismo requiere grandes inversiones continuas de recursos. Además, el incrementalismo es una fuente masiva de distracción para la alta dirección, mientras que la inacción, por el contrario, permite lidiar con otros asuntos urgentes.

El incrementalismo generalmente comienza con la intención de mejorar un indicador de rendimiento: mejorar la precisión de pronóstico, mejorar el nivel de servicio, reducir el nivel de inventario, reducir el tiempo de entrega, etc. La naturaleza cuantitativa del indicador fundamenta la iniciativa como un emprendimiento “racional”, incluso científico. Para mejorar el indicador de rendimiento, se identifica una parte de la organización como el “cuello de botella”: el motor de pronóstico, el proceso de S&OP, el software de planificación, etc. Luego, se forma una iniciativa corporativa para mejorar esta parte.

A nivel corporativo, el nivel de aceptación predeterminado para el incrementalismo es alto. No se altera el orden establecido. La misión sigue siendo la misma. Nadie queda marginado o superado. El objetivo se establece simplemente un poco más alto para uno o unos pocos indicadores de rendimiento. Esto podría agregar presión a algunos equipos si el objetivo no fuera trivialmente alcanzable comprometiéndose en otro lugar. Por ejemplo, aumentar los niveles de servicio es trivial siempre y cuando no se preste atención a la generación continua de stocks muertos; reducir los tiempos de entrega del proveedor también es trivial siempre y cuando no se preste atención a los aumentos de precio retrasados. Los equipos también saben esto instintivamente, de ahí su falta de resistencia.

El incrementalismo se alimenta de los silos corporativos. Cada silo viene con su propio grupo de expertos que solo ven el problema desde el ángulo dictado por el propio silo:

  • El equipo de pronóstico piensa en términos de precisión de pronóstico.
  • El equipo de compras piensa en términos de precio de compra.
  • El equipo de reposición piensa en términos de niveles de servicio.
  • El equipo de precios piensa en términos de elasticidad precio.
  • etc.

Sin embargo, en la cadena de suministro, el incrementalismo casi siempre falla. Es muy probable que los equipos de reposición de Blockbuster se felicitaran por sus niveles de servicio cada vez mejores hasta el final, cuando Netflix los sacó del negocio por completo. En general, el incrementalismo falla siempre que están involucrados los sistemas. De hecho, los sistemas son más que la suma de sus partes, y como consecuencia, lo que es bueno para una parte del sistema no es lo que es bueno para el sistema en su conjunto.

Una analogía automotriz es esclarecedora: un motor más potente no hace que un automóvil sea mejor. Tal motor agrega peso y, por lo tanto, aumenta el consumo de combustible, aumenta la fatiga de muchas piezas mecánicas, disminuye la eficiencia de los frenos, etc. El mejor diseño de un automóvil es un equilibrio cuidadoso entre las partes, no una coalición de partes “mejores”[^mejores].

Una cadena de suministro sufre exactamente los mismos problemas. Niveles de servicio más altos implican más gasto de capital, más desperdicio, más stocks muertos, menos rotación de inventario, menor agilidad, etc. Sin embargo, como los sistemas de cadena de suministro tienden a ser relativamente opacos, puede ser difícil ver las desventajas asociadas con una supuesta mejora. Sin embargo, no ver las desventajas no protegerá a la empresa de incurrir en la penalización financiera real que conlleva las desventajas.

Pronósticos de series de tiempo más precisos pueden parecer deseables. Sin embargo, a pesar de una mayor precisión, pueden surgir una serie de desventajas:

  • El porcentaje reducido de error no se traduce en menos dólares de error.
  • Los pronósticos pueden ser menos numéricamente estables, lo que genera más caos operativo.
  • El software puede ser menos confiable, causando tiempos de inactividad en la producción.
  • El software puede ser menos seguro, lo que lleva a accidentes de ciberseguridad.
  • El software puede ser más opaco, aumentando enormemente los costos de mantenimiento.
  • etc.

En general, el incrementalismo falla en las cadenas de suministro porque enfatiza hacer “más de lo mismo”. Desafortunadamente, para la mayoría de las empresas, el juego de la cadena de suministro se ha jugado durante décadas. Cualquier fruto fácil que pudiera haber existido, se recogió hace décadas. Cualquier mejora “lineal” que quede tiende a ser difícil de lograr, generalmente más allá del punto de rendimientos netos negativos.

Por el contrario, el incrementalismo descarta los problemas difíciles, sin importar cuán importantes sean:

  • La incertidumbre sobre el futuro es irreducible.
  • El análisis de datos antagoniza el diseño de la base de datos que los ejecuta.
  • El proveedor de software empresarial está incentivado para el fracaso.
  • Las canibalizaciones y sustituciones están por todas partes.

Para la mayoría de los problemas realmente difíciles, la línea de base inicial es inexistente o incorrecta.

La noción de pronóstico de tiempo de entrega sigue estando completamente ausente de los sistemas de pronóstico clásicos1. Como resultado, como los tiempos de entrega no se abordan estadísticamente, no hay nada que mejorar en el sistema. Por extraño que parezca, en la actualidad, la mayoría de los sistemas de pronóstico en grandes empresas, aunque son complejos y muy costosos, ignoran los tiempos de entrega. Los pronósticos de tiempo de entrega son el arquetipo de la línea de base inexistente.

Por el contrario, invertir en desarrollos de software ad hoc para lidiar con los defectos de diseño de un proveedor de software es un movimiento autodestructivo. Las mejoras entregadas sobre un mal proveedor solo van a afianzar al proveedor dentro de la empresa. Cuanto más grande sea la organización, más difícil será lidiar con los costos hundidos. Los gastos extravagantes en soluciones defectuosas ocurren rutinariamente2 como ilustraciones de líneas de base incorrectas.

La principal dificultad para abordar mejoras no incrementales no es de naturaleza técnica, sino social. Como es mejor estar aproximadamente correcto que exactamente equivocado, por lo general es técnicamente sencillo mejorar, al menos un poco, un sistema haciéndolo ligeramente menos disfuncional al abordar algo que hasta ahora se había ignorado por completo.

Las mejoras no incrementales en la cadena de suministro son difíciles de vender, porque no hay a quién venderlas. Tomemos el ejemplo de la fijación de precios y la planificación. Es obvio que cambiar el precio cambia la demanda. Si la demanda cambia, entonces la planificación (por ejemplo, la producción) también tiene que cambiar. Sin embargo, pocas empresas, y aún menos proveedores de software, están tratando de abordar este problema básico, es decir, el enredo de la fijación de precios y la planificación. De hecho, una solución de fijación de precios (resp. una solución de planificación), incluso interna, se puede vender al equipo de fijación de precios (resp. al equipo de planificación). Sin embargo, una solución de fijación de precios+planificación solo se podría vender al CEO, o tal vez a un miembro del consejo. Desafortunadamente, si tanto un equipo de planificación como un equipo de fijación de precios están en su lugar, entonces, por definición, esos temas no deberían preocupar directamente al CEO, y las preocupaciones sobre la fijación de precios+planificación se envían a los equipos relevantes, para ser descartadas rápidamente como responsabilidad ni del equipo de fijación de precios ni del equipo de planificación.


  1. Los sistemas basados en reglas para lidiar con los tiempos de entrega no cuentan, en mi opinión, como algo de importancia estadística en lo que respecta al pronóstico de los tiempos de entrega. ↩︎

  2. Entre 2011 y 2018, Lidl desperdició famosamente 500M€ tratando de arreglar la solución de reposición de inventario de SAP. Tales resultados son frecuentes, pero rara vez se divulgan al público en general (aunque la aventura de Lidl llegó a las noticias principales debido a su magnitud), ya que son una fuente de vergüenza tanto para el proveedor como para el equipo de dirección del cliente. ↩︎