Cuando Piensas que Necesitas un forecast de inventario
Varias veces al mes, un equipo llega a Lokad con una solicitud familiar: “Necesitamos un forecast de inventario. Idealmente entre 3 y 12 meses de antelación. Y, ya que estás, también un forecast de nuestras órdenes de compra.”
Siempre tomo esta solicitud en serio, porque generalmente señala algo importante: la empresa ha alcanzado los límites de sus hojas de cálculo y rituales de planificación, y está buscando una vista más clara del futuro. Pero también sé, por larga experiencia, que esta formulación casi siempre apunta en la dirección equivocada.
En mi libro Introducción a Supply Chain, sostengo que la supply chain es, ante todo, sobre tomar mejores decisiones económicas bajo incertidumbre, todos los días: decisiones acerca de qué comprar, dónde almacenarlo, cómo moverlo, cómo ponerle precio. Un forecast de demanda, o una proyección de inventario, sólo es útil en la medida en que sirva para esas decisiones. Cuando el forecast se convierte en la estrella del espectáculo, algo ha salido mal.
Este ensayo es para los profesionales que sienten ese impulso de pedir “un forecast de inventario” o “un forecast de PO.” Mi intención no es reprenderte por usar las palabras equivocadas, sino ayudarte a detenerte y replantear lo que realmente necesitas—antes de invertir tiempo, dinero y atención organizacional en lo incorrecto.
El reflejo: “Muéstrame el futuro”
Cuando la gente dice “forecast de inventario,” usualmente se imagina una especie de película de sus almacenes y tiendas para los próximos 12 meses. Esperan ver, para cada SKU y ubicación, una curva de stock disponible, dibujada de forma ordenada, y junto a ella un calendario de órdenes de compra que supuestamente los llevarán allí.
Detrás de esa imagen se esconden algunas creencias implícitas:
Asumes que existe una única trayectoria “natural” para tu inventario, esperando ser descubierta si tan sólo la tecnología de forecast es lo suficientemente inteligente. Asumes que si tuvieras esta trayectoria, alinear a los equipos en torno a ella resolvería la mayoría de tus problemas. Asumes que las proyecciones de inventario y de PO son palancas en sí mismas—objetos sobre los que puedes actuar directamente.
Esta visión del mundo no es accidental. Es el manual tradicional de la supply chain. Los enfoques tradicionales comienzan con planes, objetivos y forecasts de un solo número, y actúan como si el mundo permaneciera quieto el tiempo suficiente para que esos números siguieran siendo válidos. La mayoría del software de planificación, la mayoría de los rituales de S&OP y la mayoría de los libros de texto se han construido en torno a esta imagen.
Si te has formado en ese mundo, pedir un “forecast de inventario” no es un error; es el siguiente paso natural. Pero sigue siendo la pregunta equivocada.
La incómoda verdad sobre el inventario futuro
Tomemos la frase “forecast de inventario” al pie de la letra. Lo que estás pidiendo es:
“Dime cuántas existencias tendré en cada ubicación, en cada período futuro.”
El primer problema es obvio, aunque a menudo se minimiza: el futuro es irreductiblemente incierto. Ninguna cantidad de datos o machine learning te comprará un mundo determinista. Promociones impredecibles, movimientos de competidores, choques regulatorios, problemas con proveedores, eventos macroeconómicos—ninguno de estos va a desaparecer. El propio trabajo de Lokad durante la última década sólo ha reforzado esta conclusión: los forecasts clásicos de series temporales no sólo son inexactos; son incompletos. Comprimen la incertidumbre en un solo número y tratan a tu empresa como un observador pasivo, como un astrónomo que observa el movimiento de los planetas.
Pero hay un segundo problema, más profundo. Los niveles de inventario futuros no dependen únicamente del mundo exterior. Dependen de decisiones que aún no se han tomado. Las posiciones de stock futuras dependen tanto de la incertidumbre irreductible como de las órdenes de compra y asignaciones que decidas emitir. Por lo tanto, es imprudente—y bastante poco rentable—suponer que una única proyección del estado futuro del inventario se pueda considerar ‘lo suficientemente correcta’.
En realidad, no existe algo como el forecast de inventario. Solo existe:
- “Si seguimos tomando decisiones según esta política, aquí está la distribución de los posibles niveles de inventario que deberíamos esperar.”
En otras palabras, el inventario futuro no es un fenómeno natural a pronosticar. Es el resultado de tu política interactuando con un mundo incierto. Hasta que definas la política, estás haciendo una pregunta sin una respuesta estable.
¿Forecast de tus propias decisiones?
La situación es aún más extraña con los “forecast de PO.” Una orden de compra no es algo que el universo te arroje. Es tu propia decisión: un compromiso de efectivo, capacidad y reputación.
Cuando pides un forecast de PO, esencialmente estás preguntando:
“Por favor, haz un forecast de lo que nosotros decidiremos hacer, varios meses antes de que realmente lo hayamos decidido.”
Puedes, por supuesto, simular el resultado de una política. Una vez que tienes un mecanismo de decisión claramente definido—un motor de decisión que, al recibir datos, emite órdenes de compra—puedes simular muchos futuros posibles de demanda, tiempos de entrega, etc., y ver qué PO emitiría ese motor en cada escenario. Eso es un ejercicio perfectamente sensato.
Pero nota el orden de las operaciones: primero debes tener el mecanismo de decisión. El forecast de PO es simplemente una visión de cómo se comporta ese mecanismo frente a la incertidumbre. No es un objeto independiente que optimices de forma aislada.
El enfoque dominante a menudo invierte esta lógica. Comienza con un forecast puntual de la demanda, lo introduce en un sistema MRP o APS, y trata las órdenes planificadas como una especie de “futuro base,” que luego se ajusta manualmente a través de S&OP. Cuando llamo a esto un callejón sin salida metodológico, no quiero decir que nada funcione; quiero decir que este paradigma agota una energía enorme en mantener una imagen del futuro, en lugar de afinar las decisiones que realmente lo crean.
Números que actúan, números que meramente describen
Esto nos lleva a una distinción que, en la práctica, marca el éxito o fracaso de las iniciativas de la supply chain: la diferencia entre números que hacen algo y números que meramente describen algo.
Una orden de compra, una orden de transferencia, un cambio de precio—estos son números que actúan. Comprometen recursos escasos a propósitos específicos. Mueven átomos y dinero. Son decisiones en el sentido económico estricto.
Una curva de forecast de inventario es una descripción. No ordena ni envía nada por sí misma. Puede ayudar a los humanos a tomar decisiones, pero sólo de manera indirecta, al influir en lo que eligen hacer.
Cuando una empresa enmarca su objetivo como “obtener un forecast de inventario,” está, a menudo sin darse cuenta, elevando los números descriptivos por encima de los números que actúan. La esperanza implícita es que, si la descripción es lo suficientemente precisa y compartida, de alguna manera emergerán buenas decisiones.
Mi experiencia dice que lo inverso es más confiable: comienza por las decisiones que quieres automatizar y mejorar, y luego diseña los números descriptivos que sean necesarios para respaldar esas decisiones. No al revés.
En Lokad, por eso hablamos de decision engines no atendidos y por eso insistimos en que un sistema de optimización serio debe entregar decisiones finalizadas, no sólo dashboards que aún requieren ser rescatados por los planificadores cada mañana.
Decisiones primero, forecasts después
¿Qué significa, concretamente, poner las decisiones primero?
Comienza con una pregunta muy simple, pero sorprendentemente rara:
“¿Cuáles son las decisiones recurrentes que necesitamos tomar, y cómo deberíamos juzgar si son buenas?”
En la mayoría de las empresas, las decisiones recurrentes incluyen crear órdenes de compra, asignar stock entre ubicaciones, elegir modos de transporte, aceptar o rechazar órdenes de clientes bajo restricciones, y establecer o ajustar precios. Tomas estas decisiones todos los días, ya sea que las consideres parte de la supply chain o no.
Luego, debes decidir cómo evaluar esas decisiones en términos monetarios. Este es el modelo económico: la manera en que traduces los faltantes de stock, los excesos de inventario, los márgenes de tiempo de entrega, las opciones de transporte, etc., en una unidad común—típicamente dólares de beneficio, debidamente ajustados por el riesgo. Lokad dedica un gran esfuerzo aquí, porque si la valoración de los compromisos es incorrecta, la optimización perseguirá fielmente el objetivo equivocado.
Sólo entonces entra en juego el forecast. Forecasteamos todas las piezas del mundo que no puedes controlar pero que son importantes para tus decisiones: demanda futura, tiempos de entrega futuros, devoluciones, tasas de chatarreo, etc. Lo hacemos de manera probabilística, no porque las probabilidades estén de moda, sino porque es la única manera honesta de representar la incertidumbre irreductible.
Esos forecasts probabilísticos alimentan una rutina de optimización que busca, no un plan bonito, sino el conjunto de decisiones que maximiza el retorno económico esperado mientras respeta tus restricciones. El resultado no es un plan de demanda, no es una curva de inventario, sino una lista concreta de acciones: ordenar 120 unidades de este artículo, transferir 40 unidades de aquel, ajustar este precio al alza, y así sucesivamente.
Una vez que tienes esta maquinaria en marcha, finalmente estás en posición de hacer preguntas significativas de “qué pasaría si” sobre el futuro.
Para qué sirven las proyecciones
En este punto, podrías objetar:
“Está bien, pero mi CFO aún quiere saber a dónde se dirige el capital de trabajo. Mi director de operaciones todavía quiere una vista de la saturación de capacidad. ¿Estás diciendo que nunca deberíamos proyectar el inventario?”
Para nada. Lokad absolutamente calcula los niveles de inventario futuros y las órdenes de compra—una vez que existe el motor de decisión. Nuestra propia documentación lo dice bastante claramente.
La clave es que estas proyecciones ahora están ancladas en algo real: un proceso de decisión completamente especificado más una vista probabilística de la incertidumbre. Ya no estás pretendiendo que exista un camino único y preordenado para el inventario. En cambio, estás diciendo:
“Si continuamos siguiendo esta política de decisión, y el mundo se comporta de acuerdo con estos patrones probabilísticos, aquí está la distribución de resultados que podemos esperar para el inventario, la capacidad, el servicio y el efectivo.”
Puedes ejecutar múltiples escenarios cambiando la política o el modelo económico. Supón que aumentas la penalización implícita por faltantes de stock en una familia de productos críticos. El motor responderá ordenando más, y de manera anticipada. La distribución proyectada del inventario se desplazará hacia arriba; tu requerimiento de capital de trabajo aumentará, pero tu riesgo de escasez disminuirá. Puedes ver este compromiso explícitamente, en dólares, antes de comprometerte.
En ese sentido, los forecasts de inventario y de PO se convierten en instrumentaciones. Son visiones de cómo se comporta la política que has elegido frente a la incertidumbre, y no artefactos independientes sobre los que peleas en una reunión de consenso mensual.
Agencia, espera y el peligro de planes largos y rígidos
Hay otra razón por la que desconfío de los forecasts de inventario y de PO largos y rígidos: erosionan silenciosamente la agencia de la empresa.
La supply chain no es un problema de optimización de una sola vez. Es una larga secuencia de decisiones tomadas a medida que llega nueva información. En mi reciente ensayo sobre análisis de decisiones secuenciales, describo dos instrumentos que han demostrado ser útiles en la práctica: una “ventana de responsabilidad” para juzgar decisiones, y lo que llamo la “economía de la espera.”
La idea de una ventana de responsabilidad es simple. No necesitas planificar una temporada entera de doce meses para juzgar si ordenar un contenedor hoy fue prudente. Escoges un horizonte razonable—digamos, los próximos meses—sobre el cual atribuyes las consecuencias financieras de esa orden. Después de eso, las decisiones posteriores asumen la responsabilidad. Esto mantiene la rendición de cuentas precisa sin pretender que el plan de hoy deba anticipar cada giro y vuelta.
La economía de la espera es la noción de que “no hacer nada todavía” es una opción completamente legítima. Actúas sólo cuando el retorno esperado, ajustado por riesgo, de la mejor acción supera tu costo interno de capital más el valor de opción de tener más información mañana. Esperar preserva las opciones; actuar demasiado pronto las congela.
Ahora pregúntate: ¿qué sucede culturalmente una vez que un plan de forecast de inventario y de PO altamente detallado ha sido aprobado por la dirección?
La gente comienza a tratar ese plan como un compromiso, incluso si todos saben, intelectualmente, que estará equivocado. Las solicitudes para cambiar de curso se perciben como desviaciones en lugar de como reacciones normales a nueva información. “Apegarse al plan” se convierte en un objetivo en sí mismo, separado de tomar las mejores decisiones dadas las circunstancias actuales.
En ese ambiente, las proyecciones a largo plazo no sólo informan las decisiones; las moldean de maneras que son muy difíciles de corregir. La empresa lentamente sacrifica su agencia—la capacidad de responder a la realidad a medida que se desarrolla—a cambio de la ilusión de un futuro estable.
Una mejor manera de plantear la pregunta
Entonces, si “necesitamos un forecast de inventario” es la pregunta equivocada, ¿qué deberías preguntar en su lugar?
Un punto de partida más fructífero suena así:
“Necesitamos mejorar la calidad y automatización de nuestras decisiones de compra y asignación, bajo incertidumbre, manteniendo plena visibilidad sobre el capital y el riesgo. ¿Qué se necesitaría para construir un motor que haga esto—y cómo podemos luego inspeccionar su comportamiento durante los próximos 3 a 12 meses?”
Esta formulación asume que las decisiones, y no los forecasts, son el resultado principal. Asume que la incertidumbre llegó para quedarse, así que necesitarás vistas probabilísticas en lugar de números únicos. Asume que el impacto financiero, y no KPIs proxy, es cómo juzgarás el éxito.
Una vez que encuadras el problema de esta manera, se configura un proyecto diferente:
Identificas las decisiones recurrentes clave. Diseñas un modelo económico que valora los compromisos involucrados. Construyes o adoptas una capa predictiva que estima las incertidumbres relevantes de manera probabilística. Implementas una capa de optimización que convierte esos forecasts y precios en decisiones concretas. La despliegas de tal manera que pueda funcionar sin supervisión en los casos mundanos, mientras que los casos verdaderamente excepcionales se presentan para revisión humana. Y sólo entonces comienzas a generar proyecciones de inventario y de PO como formas de entender y evaluar a fondo la política resultante.
Observa que podrías terminar con pantallas que se ven, desde lejos, bastante similares a lo que originalmente imaginaste: gráficos de niveles de stock a lo largo del tiempo, tablas de órdenes de compra esperadas, escenarios bajo diferentes suposiciones. Pero estos artefactos ahora son el resultado derivado del trabajo real, y no se confunden con el trabajo en sí.
Una pausa práctica para los practicantes
Si solo tomas una cosa de este ensayo, que sea esta:
Las decisiones son el resultado; los forecast son solo herramientas.
Antes de encargar una gran iniciativa de forecast de inventario, haz una pausa y hazte algunas preguntas concretas.
¿Tienes claro qué decisiones deseas automatizar o apoyar? ¿Sabes cómo vas a evaluar esas decisiones en términos económicos, no solo en niveles de servicio o en la exactitud del forecast? ¿Estás preparado para aceptar que el futuro es una familia de escenarios posibles, no una única línea? ¿Y estás dispuesto a dejar que un motor de decisiones revise sus recomendaciones conforme la realidad se desarrolle, en lugar de defender un plan a 12 meses frente a los hechos?
Si la respuesta a estas preguntas es no, entonces un mejor forecast de inventario no te salvará. En el mejor de los casos, te ofrecerá gráficos más bonitos para mirar, mientras continúas tomando decisiones por costumbre y negociación. En el peor de los casos, fijará esos hábitos en un guion rígido.
Si la respuesta es sí, entonces no “necesitas un forecast de inventario” en el sentido tradicional. Necesitas una supply chain que haya aprendido a pensar en decisiones, en incertidumbre y en dinero. Las proyecciones seguirán de forma natural, y finalmente significarán lo que siempre esperaste que significaran.
