Lookahead: Predicciones para 2025

Conor E. Doherty

The supply chain section of LinkedIn está inundada de blogs con temática de Año Nuevo esta semana (adecuadamente, supongo), la mayoría de los cuales se centran en predicciones elevadas para el sector en los próximos 12 meses. Los expertos, incluidos LLMs como ChatGPT, han especulado que supply chain serán transformadas por todo, desde la IA agentic hasta que Donald Trump compre Groenlandia. Aunque casi ciertamente cierto en algún grado (en el sentido de que cualquier evento global probablemente tendrá un impacto en supply chain), tengo una posición contraria—¡sorpresa!—que podría resultar sorprendente en su simplicidad.

Rather than prognosticating grand technological disruptions¹, my take is a very modest one: 2025 will be the year that modern supply chain expertise (and experts) is formally recognized. What I mean by that is, of course, the role of the supply chain scientist. My reasoning is quite straightforward: technology is only as good as the expert wielding it.

Un ejemplo: El Telescopio Espacial Hubble (HST) capturó una vez datos que sugerían que algunas de las primeras estrellas en las galaxias más distantes parecían ser más antiguas que el propio universo, un hallazgo que, de ser cierto, habría derrocado los fundamentos de la teoría cosmológica. Este sorprendente resultado fue posteriormente atribuido a errores en el procesamiento de datos y a supuestos en los modelos utilizados para interpretar las observaciones. Crucialmente, no fueron la IA ni los algoritmos los que resolvieron esta discrepancia, sino la pericia humana (en forma de astrónomos capacitados). Su profundo conocimiento de los instrumentos, los datos y el marco teórico les permitió recalibrar los modelos y corregir los errores.

Este caso subraya el papel fundamental de la supervisión humana en la interpretación incluso de los datos astronómicos más avanzados. Aunque gran parte de lo que HST hace ahora es automatizado, los algoritmos son diseñados y supervisados por expertos, cuyos talentos y pensamiento crítico siguen siendo indispensables para interpretar los resultados y mantener nuestra comprensión del cosmos. Aunque la ciencia de supply chain pueda parecer trivial en comparación con el estudio del universo, eso no es excusa para ignorarla.

Por cada gran avance tecnológico en supply chain, como differentiable programming, stochastic optimization, y scheduling in aerospace, hay un experto respaldándolo. En Lokad, ese experto es el supply chain scientist: la persona responsable de, en términos simples, asegurarse de que cada supply chain decision que un cliente realiza sea financieramente sensata.

Por decision me refiero a “cualquier cosa que resulte en la asignación de un recurso financiero.” Ejemplos comunes incluyen la compra de una unidad de inventario, asignarla, agruparla, descontarla, mantenerla, moverla, devolverla, etc. Por financially sensible me refiero a “la elección más inteligente que un cliente podría hacer con ese recurso financiero (por ejemplo, $1) en ese momento, en comparación con todas las otras opciones factibles disponibles para ese mismo recurso financiero.”

El supply chain, en esencia, se trata de tomar mejores decisiones cuando se presentan frecuentemente enormes cantidades de opciones (en presencia de incertidumbre futura). Esto es lo que hacen los supply chain scientists de Lokad a diario, y, en 2025, predigo que este papel esencial (y otros similares) alcanzará un reconocimiento mucho mayor en la comunidad amplia.

Para concluir, alguien que conozco comentó una vez que la práctica de supply chain está en el fango, pero en 2025 haré lo mejor posible para asegurarme de que, al igual que el Hubble, al menos esté mirando hacia las estrellas².