La evolución de la educación en la gestión de la cadena de suministro (con Paul Jan)

00:00:00 Introducción a la entrevista
00:00:47 Antecedentes y experiencia docente de Paul Jan
00:02:16 El papel de los datos en la cadena de suministro y la enseñanza
00:04:00 Colaboración con Lokad y su impacto
00:06:20 Desafíos reales de la cadena de suministro y obstáculos en la enseñanza
00:10:49 Explicación de los problemas “complejos” en la cadena de suministro
00:14:37 Impacto del mensaje de la empresa en la percepción del producto
00:16:11 Análisis continuo de datos y limitaciones de Excel
00:19:11 Manejo de datos relacionales y deficiencias de Excel
00:21:49 Transición a SQL para el procesamiento de datos
00:24:11 Beneficios de presentar Lokad a los estudiantes
00:26:33 Consideraciones de costos en la enseñanza de la cadena de suministro
00:29:13 Uso de Envision y crítica del software empresarial
00:32:24 Pensamiento de solución y limitaciones de las herramientas
00:35:16 Mejores herramientas para mejores soluciones de cadena de suministro
00:37:57 Experiencia y filosofía docente de Joannes Vermorel
00:41:15 Estructuras de datos fundamentales y limitaciones de pronóstico
00:45:31 Métodos de enseñanza visual y suposiciones sólidas
00:48:32 Necesidad de interrupción en la industria de la cadena de suministro
00:51:12 La cadena de suministro como una colección de problemas “complejos”
00:54:24 Ser aproximadamente correcto en la cadena de suministro
00:57:55 Enseñando la maldad en la cadena de suministro
01:00:47 Palabras finales y la importancia de la inversión del sector privado
01:03:24 Superar el miedo a las estadísticas y observaciones finales

Resumen

Conor Doherty, presentador de Lokad TV, recientemente participó en una discusión con Joannes Vermorel, fundador de Lokad, y Paul Jan, profesor de gestión de la cadena de suministro en la Universidad de Toronto. La conversación se centró en el campo en evolución de la gestión de la cadena de suministro, el papel de los datos y la importancia de la educación. Vermorel introdujo el concepto de “problemas complejos” en la cadena de suministro, destacando las limitaciones de Excel y la necesidad de herramientas como SQL Server. Jan compartió su experiencia en la transición de Excel a opciones más programáticas, elogiando la herramienta de Lokad, Envision. Ambos enfatizaron la necesidad de la disrupción en la industria y la importancia de la educación en la gestión de la cadena de suministro.

Resumen Extendido

En una entrevista reciente, Conor Doherty, el presentador, participó en una discusión reflexiva con Joannes Vermorel, el fundador de Lokad, y Paul Jan, profesor asociado de Operaciones y Gestión de la Cadena de Suministro en la Escuela de Administración Rotman. La conversación giró en torno al panorama en evolución de la gestión de la cadena de suministro, el papel de los datos y la importancia de la educación en este campo.

Paul Jan, con su amplia experiencia en consultoría y en el mundo corporativo, ha estado enseñando cursos de análisis de operaciones y cadena de suministro en la Universidad de Toronto durante aproximadamente cuatro años. Sus cursos, que incluyen una clase fundamental sobre gestión de operaciones y cadena de suministro y una clase en colaboración con Lokad, tienen como objetivo cerrar la brecha entre la teoría y la práctica. Jan reconoce que aunque los datos se han vuelto más prominentes en la industria, los estudiantes a menudo carecen de confianza para aplicar lo que aprenden en el mundo real. Aquí es donde entra en juego la colaboración de Lokad, proporcionando un entorno preparado para que los estudiantes trabajen en tareas de cadena de suministro, permitiéndoles centrarse en los aspectos de la cadena de suministro en lugar de en las complejidades de configurar un entorno de codificación.

Vermorel introdujo el concepto de “problemas complejos” en la cadena de suministro, que son problemas que desafían el análisis directo de primer nivel y requieren un proceso de descubrimiento. Destacó las limitaciones de Excel en el manejo de los datos modernos de la cadena de suministro, afirmando que no escala hasta el punto requerido por las cadenas de suministro actuales. Vermorel sugirió que la respuesta de Microsoft a este problema es SQL Server y otras herramientas que manejan datos relacionales. También mencionó que el objetivo del entorno de pruebas de Lokad es exponer a los estudiantes a la realidad de los datos relacionales.

Jan compartió su experiencia en la transición de Excel a opciones más programáticas, coincidiendo con los puntos de Vermorel sobre las limitaciones de Excel. Mencionó que aprendió SQL en uno de sus proyectos y apreció su poder para procesar y simplificar datos. Jan también elogió Envision, la herramienta de Lokad, por su simplicidad y facilidad de uso, lo que ha ayudado a simplificar el proceso de ajustar suposiciones y reducir errores que podrían ocurrir en Excel.

La conversación luego se centró en la mentalidad requerida para utilizar estas herramientas y si se enseña en clase conceptos como el costo de oportunidad. Jan respondió que si bien el concepto de costo de oportunidad no es sencillo, los estudiantes con formación en economía pueden entenderlo. Señaló una brecha entre lo que los ejecutivos y los profesionales operativos entienden y prestan atención, siendo los primeros los que se centran en los resultados financieros y los últimos en las métricas tradicionales.

Vermorel estuvo de acuerdo con los puntos de Jan y discutió las limitaciones de pensar dentro del paradigma de Excel. Explicó que si Excel es la única herramienta en la que uno puede pensar, limita las soluciones que uno puede imaginar. Vermorel criticó la percepción de que las tecnologías digitales están en constante cambio y que el conocimiento en el campo es desechable. Argumentó que muchos temas fundamentales, como la estructura de datos relacionales y los tipos de datos básicos, es poco probable que cambien significativamente con el tiempo.

La entrevista concluyó con Vermorel y Jan enfatizando la necesidad de la disrupción en la industria y la importancia de la educación en la gestión de la cadena de suministro. Vermorel explicó que la gestión de la cadena de suministro implica una serie de problemas complejos debido a la naturaleza interconectada de las empresas modernas. Argumentó a favor del uso de paradigmas y herramientas que puedan manejar estos problemas complejos, en lugar de buscar soluciones exactas que puedan ser incorrectas. Jan, por otro lado, describió su enfoque de enseñanza como gradual y disruptivo, comenzando con teorías tradicionales antes de introducir complejidades del mundo real a través de la colaboración con empresas como Lokad. Reconoció la dificultad de enseñar sobre problemas complejos, que son complejos y dependen de las acciones de otros.

Transcripción completa

Conor Doherty: Bienvenidos de nuevo a Lokad TV. Las habilidades necesarias para destacar en la cadena de suministro han evolucionado drásticamente en los últimos 20 años y seguirán haciéndolo en el futuro. Ninguna de estas cosas, por supuesto, es nueva para los invitados de hoy. Uniéndose a nosotros de forma remota desde la Escuela de Administración Rotman, el profesor asociado de Operaciones y Gestión de la Cadena de Suministro, Paul Jan. Paul, bienvenido a Lokad. Gracias por recibirme. Es genial estar aquí.

Ahora Paul, dije, bienvenido a Lokad, un poco confuso. Quiero decir, ya somos muy familiares. Has colaborado con nosotros durante un tiempo y, de hecho, nos visitaste aquí en las nuevas oficinas en París. Pero para las personas que no están familiarizadas con tu trabajo, ¿podrías dar una introducción, describir tu experiencia, por favor?

Paul Jan: Gracias por recibirme. Mi nombre es Paul Jan. Actualmente soy profesor en la Universidad de Toronto, enseñando cursos analíticos de operaciones y cadena de suministro. Vengo de un trasfondo de la industria con una amplia experiencia en consultoría y también en la industria corporativa de América. He pasado los últimos 15 años aproximadamente en la industria y la consultoría, y ahora estoy enseñando, compartiendo mis conocimientos y experiencia con todos los estudiantes aquí en UofT.

Conor Doherty: ¿Y cuánto tiempo llevas enseñando en la Escuela de Administración Rotman?

Paul Jan: He estado en Rotman durante unos cuatro años, y antes de eso, estuve en la Universidad de California, Irvine. Así que en total, he estado enseñando durante unos siete años aproximadamente.

Conor Doherty: ¿Y cómo han evolucionado los cursos sobre cadena de suministro incluso en ese corto período de tiempo?

Paul Jan: Aquí en Rotman, enseño una clase fundamental, que es una introducción a la gestión de operaciones y cadena de suministro. Ahí es donde los estudiantes aprenden las teorías fundamentales, las aplicaciones y algunas de las prácticas. También enseño otra clase en colaboración con Lokad. Se trata de llevar esas teorías y prácticas a la acción con una empresa. A lo largo de los años, hay cada vez más datos que existen de un ERP de una empresa, e incluso desde medianas a pequeñas empresas, todas tienen algún tipo de captura de datos o sistema ERP. Por lo tanto, los datos se han vuelto más prominentes y los estudiantes, según lo que he observado, carecen de la confianza y la experiencia en cómo aplicar lo que aprenden en la escuela al mundo real.

Conor Doherty: Bueno, y Joannes, te dirigiré a ti en un momento, pero solo quiero seguir con eso porque tienes una amplia experiencia en el sector privado. Cuando seleccionas las teorías fundamentales para enseñar a los estudiantes, ¿cuánto de eso es conocimiento tradicional de la cadena de suministro y cuánto está influenciado por tu amplia experiencia?

Paul Jan: En la clase fundamental que enseño, no tengo mucho margen para desviarme. Necesito seguir un plan de estudios y los requisitos establecidos por la universidad y el departamento. Por lo tanto, la mayoría de ellos son las teorías y modelos tradicionales que un estudiante aprenderá. Lo que hago es complementarlos con anécdotas e historias, o cosas a tener en cuenta como complemento para los estudiantes cuando ingresen al mundo laboral. Pero como requisito de la escuela, la base son las teorías tradicionales, que es lo que aprenderán en esa clase. En la otra colaboración con Lokad, tengo la libertad de aplicar más la enseñanza desde el punto de vista de un profesional. Por lo tanto, en términos de estar consciente de las realidades, de los resultados financieros, que desde una perspectiva financiera, las teorías tradicionales fundamentales no tienen en cuenta eso. Pero en la práctica, los ejecutivos estarán analizando el impacto financiero de hacer XYZ. Esa es la diferencia entre las dos y cómo aplico mi experiencia a estas diferentes clases.

Conor Doherty: Bueno, gracias, Paul. Y ahora Joannes, para pasar a ti, ¿puedes describir en qué consiste exactamente la colaboración con Paul como parte de la iniciativa educativa más amplia de Lokad?

Joannes Vermorel: Sí, en Lokad comenzamos una iniciativa hace aproximadamente un año para hacer que nuestra pila tecnológica esté más ampliamente disponible. Lokad normalmente se presenta como un software empresarial, al que solo tienen acceso nuestros prospectos y clientes VIP. Lo que hemos hecho es empaquetarlo como lo que llamamos un playground, que es una versión ligeramente simplificada de Lokad accesible en tr.lo.com. Esto brinda acceso a un entorno de codificación impulsado por Envision y un pequeño sistema de archivos. En términos de propósitos educativos, la idea es tener una serie de talleres donde los estudiantes puedan tomar un conjunto de datos que es una versión simplificada de lo que se encuentra en configuraciones reales pero aún bastante representativo. No queríamos que la tarea fuera demasiado fácil y teórica. La idea es que podamos proporcionar un entorno listo donde el estudiante pueda comenzar directamente con un conjunto de datos y un pequeño desafío de una tarea de cadena de suministro que debe ejecutarse sobre este conjunto de datos. Esto refleja el tipo de desafíos que las personas pueden tener cuando ingresan a una empresa donde hay problemas con los proveedores. Necesitas analizar y descubrir quiénes son los proveedores que no pueden entregar a tiempo y en su totalidad, o quieres pronosticar la demanda o cualquier otra de esas tareas analíticas de la cadena de suministro. La idea es que Lokad quería proporcionar un entorno para hacer eso. La razón es que los estudiantes que estudian materiales de cadena de suministro no son ingenieros de software. Entonces sí, si le preguntaras a un aula llena de futuros ingenieros de software que hicieran eso, podrían tomarse el tiempo para configurar un entorno de Python, configurar su propia tubería de extracción de datos y lógica de análisis y demás para que puedan trabajar en un conjunto de datos utilizando tecnologías de código abierto. El problema es que, considerando el marco de tiempo que tenemos para estudiantes que no son ingenieros de software sino ingenieros de cadena de suministro o futuros ingenieros de cadena de suministro, necesitamos tener un entorno que esté listo para un taller que se trata principalmente de cadena de suministro, no de las complejidades de cómo analizar un archivo CSV en Python. Entonces, ese tipo de cosas debe estar preparado de antemano, y eso es lo que podemos hacer con este entorno. Compartimos un entorno donde los datos ya han sido preparados, el script que lee los datos ya está escrito, por lo que pueden sumergirse directamente en el meollo del problema, que es descubrir qué hacer con una cadena de suministro, con un proveedor, con la demanda y aplicar el razonamiento de la cadena de suministro a través de una herramienta programática. Nuestra ambición es permitir que esos planes de estudio que suelen ser muy ligeros en términos de herramientas técnicas hagan cosas más avanzadas pero sin verse completamente atrapados en puras cuestiones técnicas. Entonces, en resumen, proporcionamos un entorno que se podría replicar sin problemas en 5,000 líneas de código de Python. Eso es muy factible, pero el problema es que si haces eso, entonces de repente no puedes esperar hacer una sesión de trabajo de tres horas fructífera con tus estudiantes de cadena de suministro. Estarías haciendo una sesión de codificación de tres horas en la que solo descubrirías cómo analizar un archivo CSV, lo cual no es muy interesante desde una perspectiva de cadena de suministro.

Conor Doherty: Y Paul, solo una pregunta adicional sobre esto. ¿Qué tan desafiantes son estas habilidades de ingeniería como la codificación para el estudiante promedio de nivel básico de cadena de suministro?

Paul Jan: Puedo darte un ejemplo del mundo real donde comenzamos el semestre aquí hace un par de semanas. Solo diría que tal vez el 20% de esta nueva clase tiene algún tipo de experiencia previa en codificación, pero en eso, por ejemplo, habían tomado Python en un entorno de aula antes. Entonces, la mayoría no tiene experiencia. Cuando llegan, creo que están emocionados porque se dan cuenta de que esta es una habilidad que les beneficiará en el futuro, ya que hay muchas cosas, muchos más datos, y Excel simplemente es engorroso cuando se trata de analizar una gran cantidad de datos. Entonces, la codificación ayuda a simplificar este proceso. Pero al mismo tiempo, también están un poco asustados, preocupados porque no tienen experiencia. Es una habilidad muy importante ahora, pero también es algo que falta en la formación de los estudiantes de negocios, no solo en la cadena de suministro, sino en los estudiantes de negocios en general.

Conor Doherty: Bueno, gracias. Y eso en realidad encaja perfectamente. Joannes, algo que he estado esperando mucho tiempo para preguntar. En el pasado, has descrito en tus conferencias los problemas de la cadena de suministro como “wicked”. Así que dos partes de esta pregunta. Primero, ¿qué exactamente quieres decir con problemas “wicked” en la cadena de suministro? Y segundo, siguiendo lo que acaba de decir Paul, ¿por qué herramientas como Excel no están equipadas para lidiar con estos problemas “wicked”?

Joannes Vermorel: La noción de un problema “wicked” no proviene de mí. Básicamente son problemas que desafían el análisis directo de primer nivel. Es algo en lo que tiene que ser un viaje, sin importar qué, donde descubrirás el problema en sí mismo.

Un ejemplo de eso es, ¿qué es un buen anuncio? Si te pido que calcules el área de superficie de una forma geométrica en pulgadas cuadradas o centímetros cuadrados, la forma puede ser muy complicada, por lo que el cálculo puede ser difícil, pero es un problema cerrado. Hay una solución analítica que te dará la respuesta exacta o una muy buena aproximación.

Pero si te pregunto qué es un buen anuncio, la respuesta realmente depende, y también depende de lo que estén haciendo tus competidores. Por ejemplo, si creas un anuncio fantástico, pero luego tus competidores te copian tanto que tu anuncio, que era brillante, ahora se ha vuelto indistinguible de toda la competencia, era un muy buen anuncio pero se convirtió en un mal anuncio simplemente porque todos lo habían copiado.

Ese es el tipo de maldad. La misma respuesta que das puede potencialmente deshacer la respuesta en sí misma. Es algo extraño. Doy una respuesta muy buena y porque es una respuesta muy buena, se copia y porque se copia, se convierte en una mala respuesta. Ese es un tipo de problema “wicked”.

La cadena de suministro está llena de problemas “wicked”. Decides colocar un centro de distribución en algún lugar para superar a alguien más. Esta otra persona decide replicar y responder reorganizando sus propios centros de distribución para superarte. Ese es el tipo de cosa.

Entonces las cosas no son estables. Una respuesta no es estable. Estos problemas “wicked” son problemas en los que son competitivos por naturaleza. Hay personas que responden a lo que estás haciendo. Esto no es como el problema de calcular la superficie de una forma geométrica, que es un problema donde la respuesta no depende de lo que el resto del universo esté haciendo, de lo que otras personas estén decidiendo. Esto está bien aislado.

Y luego también tienes problemas donde ni siquiera estás seguro de que estás enmarcando el problema correctamente. ¿Qué significa calidad de servicio? Sí, podemos decir que la calidad de servicio se trata de aumentar el nivel de servicio, pero la realidad es que la calidad de servicio está en el ojo del cliente y ¿qué significa incluso? Es una pregunta muy difícil.

Para algunas personas, pueden pensar que si hay sustitutos, está bien. No esperan que este producto esté disponible. Tal vez si hay sustitutos, están bien. Otras personas pueden estar en desacuerdo. Pueden tener una concepción muy estrecha de lo que realmente necesitan y dicen: “Quiero exactamente este código de barras o no funciona”.

Y luego, dependiendo del mensaje que tenga la empresa, la comunicación más amplia, es posible que realmente amplifiques o disminuyas si las personas ven otros productos como sustitutos o no. Si tienes una comunicación que dice que esta cosa es completamente única, no hay ningún sustituto en absoluto, entonces no te sorprendas de que las personas ni siquiera estén dispuestas a tomar otros de tus propios productos como sustitutos porque esa es tu comunicación. Eso puede ser bueno contra la competencia, pero puede ser más desafiante si quieres convencer a las personas de que acepten alternativas.

Las situaciones son increíblemente variadas. Entonces, la conclusión sobre estos problemas complejos, y ese es un pensamiento típico de Lokad, es que generalmente cuando tienes estos problemas complejos, es mejor iterar sobre el problema con datos en lugar de operar sin datos.

No importa la pregunta que se esté haciendo, como si es un buen anuncio, es más fácil responder a esta pregunta si puedes medir las ventas y correlacionar un poco con tus gastos publicitarios, por ejemplo. No significa que resolverá completamente la pregunta, pero estarás más informado en lugar de simplemente tratar de responder a esta pregunta sin ningún dato.

Por lo general, incluso si estás lidiando con un problema complejo, tener datos ayuda. El problema es que debido a la naturaleza compleja, debes poder revisar tu posición sobre qué tipo de análisis y procesamiento significa que no habrá una respuesta única para todos. Procesarás los datos y luego pensarás y tal vez harás una pregunta ligeramente diferente dependiendo de lo que esté sucediendo.

Entonces, los problemas complejos, ahí es donde entramos nosotros. Cuando te enfrentas a un problema complejo, tener datos es bueno porque te permite estar más informado, lo cual es generalmente mejor. Pero también significa que deberás repetir tu análisis de vez en cuando porque no habrá una respuesta definitiva.

Excel es bueno en este sentido. Excel te permite revisar tu análisis con la frecuencia que desees. El problema es que Excel no se adapta a la medida en que lo requieren las cadenas de suministro modernas. Hoy en día, estamos hablando de decenas de miles de productos, millones de transacciones, muchos datos transaccionales. Excel simplemente no es adecuado para eso.

El desafío clave es que los datos de las cadenas de suministro modernas superan lo que puede caber razonablemente en Excel, y lo supera de dos maneras. Primero, supera en número de líneas. Excel está limitado a un millón de líneas. Pero esta parte no es realmente el gran problema. En teoría, Microsoft podría rediseñar Excel un poco y hacer que se extienda a 100 millones de líneas. Eso no es imposible, y de hecho, hay algunos competidores de Excel que pueden hacer eso.

Pero cuando decimos que una cadena de suministro moderna supera, es que fundamentalmente, Excel tiene una mentalidad de una tabla a la vez. Asume que los datos son como una tabla plana. Pero la realidad es que los datos transaccionales que se encuentran en una cadena de suministro son múltiples tablas. Tienes una tabla para proveedores, una tabla para transacciones, una tabla para clientes, una tabla para productos, una tabla para colores o formas o lo que sea.

Entonces, muy frecuentemente terminarás lidiando con al menos media docena de tablas. Y lo que te falta es algo como un álgebra relacional, que realmente está en el núcleo de tus datos transaccionales. Tus datos en la cadena de suministro son transaccionales y relacionales. Tienes como media docena de tablas, y ahí es donde Excel realmente no funciona.

No solo tienes esta limitación en el número de líneas, pero esto podría solucionarse. Pero más en general, tienes este problema de que estás limitado en términos de semántica. Excel no te ofrece esta capacidad de múltiples tablas.

Y por cierto, esta es la razón por la cual Microsoft ni siquiera se molesta en expandir este límite de 1 millón. La gente en Microsoft sabe, y lo ha sabido durante mucho tiempo, que incluso si pueden expandirse a 100 millones de líneas, la siguiente etapa será: “Oh, necesitamos varias tablas”, y entonces no funcionará muy bien con Excel.

Es por eso que la respuesta de Microsoft fue: “Si quieres datos relacionales, tienes SQL Server, o tienes herramientas que tratan los datos relacionales como ciudadanos de primera clase”, en lugar de intentar tener eso en una hoja de cálculo. Y por cierto, esto también es algo que estamos tratando de hacer con este playground, exponer a los estudiantes a esta realidad de los datos relacionales ofreciendo un lenguaje que tiene datos relacionales como ciudadanos de primera clase.

Porque eso es algo en lo que creo que no va a cambiar. Cuarenta años a partir de ahora, los ERPs seguirán teniendo tablas y columnas. Esta cosa se estableció hace cuatro décadas, por lo que ha sido un aspecto muy estable de la cadena de suministro digital durante más de cuatro décadas ya.

Conor Doherty: Paul, un punto interesante para seguir ahí porque tienes una amplia experiencia en el sector privado y fuiste entrenado formalmente en este campo. Cuando estabas desarrollando tu experiencia, supongo que trabajaste con Excel. Y si es así, ¿en qué momento dijiste: “Necesito considerar opciones más ricas y programáticas”? Entonces, ¿qué causó la divergencia de Excel?

Paul Jan: La divergencia es a lo que Joannes se refirió antes. Excel es genial, ya sabes, es una especie de una tabla a la vez, y es muy engorroso vincular todas estas tablas o pestañas dentro de Excel. E incluso si tienes éxito al hacerlo, también es otra tarea que consume mucho tiempo si necesitas cambiar tus suposiciones, variables para verificar todos los cambios que has hecho en Excel.

A menudo te encuentras con errores. Casi siempre cometes errores al final porque olvidaste cambiar esta variable allí o esta suposición allí, lo que hizo que el resultado final se vea un poco diferente. Entonces, creo que fue tal vez un par de años en los que tuve la oportunidad de aprender SQL. No conocía SQL antes, pero aprendí SQL en uno de los proyectos, y realmente aprecié el lenguaje y también el poder que puedes procesar y simplificar, al menos la primera parte, encontrar los datos descriptivos, tratar de encontrar las anomalías dentro de los propios datos.

Esto simplifica al menos la primera parte, encontrar los datos descriptivos y tratar de encontrar las anomalías dentro de los propios datos. Asegurarse de que los datos estén limpios y encontrar formas de integrar diferentes fuentes de datos juntas realmente simplificó las cosas bastante. Ahí es cuando realmente hice una transición. En ese momento, SQL se convirtió en mi primera opción de herramientas analíticas a las que recurriría para procesar, o más bien preprocesar, los datos para comprender cómo se ven los datos y si hay alguna anomalía. Luego, haría el primer tipo de análisis descriptivo a partir de eso, y Excel se usaría más por la facilidad de visualización. Una vez que eso esté completo, lo visualizaríamos más fácilmente con Excel haciendo los gráficos y las tablas y cosas así.

Me gustaría agregar a lo que Joannes mencionó sobre el descubrimiento de Lokad. También descubrí Lokad hace un par de años, pero no tomé una iniciativa similar a la que tomé el año pasado para presentar esto a los estudiantes. Para ser honesto, tenía miedo de que el aspecto de programación alejara a los estudiantes de usar la herramienta y de disfrutar o aprender de la clase. Pero debo decir que estaba equivocado. Dado los últimos meses de nuestras colaboraciones, descubrí que Envision es una herramienta muy fácil de entender. Incluso con mi experiencia en programación y bases de datos, es muy fácil de entender, y creo que también es más fácil para los estudiantes de entender porque los códigos se pueden leer como un lenguaje sencillo.

Es diferente, por ejemplo, de Python y otros donde a veces las cosas pueden no tener mucho sentido y no siguen uno tras otro sin la explicación de alguien que escribió el programa. Hasta ahora, ha sido un ejercicio muy útil presentar esto. Realmente simplificó el proceso de ajustar suposiciones, cosas que quizás no hayamos tenido en cuenta en los datos, pero actualizar eso en el propio código y luego reflejarlo en el dashboard para que el estudiante lo vea.

Todavía llamo a esto un nivel introductorio. Para los estudiantes, es para que entiendan desde un nivel alto, desde un punto de vista de arriba hacia abajo, lo que una empresa está haciendo y cómo lo está haciendo a partir de estos datos descriptivos, como la cantidad de clientes que tienen, las ventas más altas, la tendencia ABC de su producto. A partir de ahí, pueden entender cómo configuran las cadenas de suministro, y luego profundizamos en su cadena de suministro desde allí. Entonces, tener este programa, esta experiencia de codificación con Envision, realmente ha ayudado mucho desde ese aspecto y también ha reducido los errores que podemos cometer en Excel.

Conor Doherty: Seguiré contigo, Paul, y luego Joannes. Así que, bienvenido, es una pregunta filosófica que te gustará. Se me ocurre que hemos hablado de las herramientas, por lo que Envision es la herramienta, pero usar o aprovechar las herramientas viene con una mentalidad. Como acabas de mencionar, algo que es la base de lo que Lokad hace con Envision es adoptar una perspectiva puramente financiera para los problemas de la cadena de suministro y reducir los errores en dólares o euros. Esto es una mezcla, supongo, de economía pero también es un poco filosófico, entender bien si hago esto, no puedo hacer aquello, costo de oportunidad.

En cuanto a la mentalidad, entender cómo usar estas herramientas, ¿es algo que también tienes que enseñar en la clase o los estudiantes simplemente entienden automáticamente, “Oh sí, costo de oportunidad, simplemente usaré esta herramienta y es realmente obvio para ellos”?

Paul Jan: No diría que es obvio de manera sencilla, pero los estudiantes han recibido formación en economía, por lo que entienden cuál es el costo de oportunidad. Incluso en la clase fundamental de cadena de suministro u operaciones que enseño aquí, presentamos a los estudiantes el costo excesivo, el costo de salvamento, los diferentes costos que pueden surgir con la decisión que tomas, cuánto stock mantener en términos de inventario y cuándo. Estos son comprensibles y relacionables para los estudiantes una vez que les explicas que la forma en que llegamos a este resultado financiero se basa en ABC.

En la práctica, estos resultados financieros son también lo que intentamos cuantificar para los ejecutivos en cualquier tipo de proyectos de consultoría. Los ejecutivos entienden que cuando les dices cuál es su costo en dólares o su oportunidad en dólares. Pero para las personas de la cadena de suministro, diría, o las personas de operaciones, están principalmente impulsados por las métricas tradicionales, los giros, la precisión de pronóstico. Lo entienden, pero prestan más atención a eso. Por lo tanto, hay una brecha entre lo que los ejecutivos entienden y lo que las personas operativas, o al menos se les educa o se les instruye a seguir. Desde el punto de vista de los estudiantes, introducir o explicar estos conceptos no es una tarea difícil.

Conor Doherty: Gracias, Paul. Y Joannes, volvamos a ti. Entonces, nuevamente, basándonos en lo que se acaba de decir, entiendo perfectamente por qué cosas como Python, SQL y obviamente Envision, nuestro lenguaje específico de dominio, pueden ser desconocidos para los nuevos profesionales de la cadena de suministro. Pero el concepto de recursos escasos, usos alternativos, el fundamento de la economía, tiene más de un siglo de antigüedad. Entonces, ¿por qué ese aspecto de la mentalidad económica es tan diferente en los círculos de la cadena de suministro en comparación con, como acaba de describir Paul, se entiende intuitivamente en el aula?

Joannes Vermorel: Me gustaría aprovechar el comentario de Paul. Cuando decías que te preocupaba usar Envision, creo que tenías razón. Solo para la audiencia, mi creencia personal es que la gran mayoría del software empresarial es una completa basura, literalmente una completa basura. Y el software de compras, solo te estoy mirando a ti. Por lo tanto, es comprensible asumir de manera razonable que va a ser pura basura y luego sorprenderse gratamente si resulta que no es el caso. Pero creo que es una suposición razonable. Creo firmemente que Envision no está en este grupo, hicimos un buen trabajo. Pero nuevamente, creo que es por defecto esperar que el software empresarial sea de muy baja calidad, especialmente en comparación con proyectos populares de código abierto. Es una suposición justa y muy racional que se puede hacer sobre el panorama aplicativo.

Ahora, la cuestión con este tipo de mentalidad con lo financiero, y cuando Paul mencionó ABC como en el costo basado en actividades, por cierto, no el curso de análisis ABC. La cuestión es que es muy difícil pensar en problemas si no puedes imaginar la solución. Entonces, cuando la gente dice que quiere pensar en términos de precisión o nivel de servicio, estas son métricas muy clásicas. La cuestión es que si todo lo que tienes es una hoja de cálculo de Excel, eso es prácticamente todo lo que puedes implementar. Por lo tanto, si solo puedes pensar en términos de hojas de cálculo, entonces tienes dificultades para abordar esos problemas porque necesitas pensar en problemas. ¿Cómo voy a convertir todo eso en dólares mientras tienes muchas dificultades para pensar en la solución?

A menudo, las personas piensan primero en la solución antes que en el problema. Es muy difícil incluso plantear un problema sin concebir primero una solución. Primero te encontrarás con una solución aproximada y luego, cuando quieras explicar lo que has hecho a otra persona, inventarás el problema que coincide con la solución. Las personas imaginan instintivamente la solución primero y luego, para poder comunicarse al respecto, inventan el problema.

Tu capacidad para pensar en soluciones depende de las herramientas que tienes disponibles en tu mente. Si tienes Excel en tu mente, entonces todas las soluciones en las que puedes pensar son las que pueden funcionar en Excel. Esto te limita al paradigma de precisión y nivel de servicio porque esas son las cosas que puedes hacer en Excel.

Por eso es muy importante en los cursos fundamentales familiarizar a los estudiantes con mejores herramientas donde puedan pensar, por ejemplo, con tablas y columnas y conceptos como SQL. El problema no es SQL en sí, es el paradigma que obtienes con SQL: tablas, filtros, agregaciones, columnas, tipos de valores como cadenas versus números, booleanos. Estas cosas son muy importantes y de repente, cuando tienes estos paradigmas, puedes pensar en clases de soluciones más elaboradas.

Para pensar en indicadores financieros, necesitas conectar el costo de almacenamiento, por lo que necesitas otra tabla que te dé algunas suposiciones sobre el costo de almacenamiento. Necesitas tener el costo de faltante de stock, por lo que necesitas tener esta información en otro lugar. No es que tradicionalmente las personas sean incapaces de pensar en el costo de almacenamiento o el costo del seguro, lo saben. Pero cuando se trata de imaginar una solución, si Excel es todo en lo que pueden pensar, es muy difícil para ellos pensar en una hoja de cálculo que pueda conectar esas 20 cosas diferentes.

Pero si puedes pensar con datos relacionales, entonces de repente tienes las herramientas que te permiten pensar: “De acuerdo, voy a conectar todos esos costos con tantas tablas como sea necesario”. Y conceptualmente, si esos costos son individualmente simples, es solo cuestión de agregar todo eso.

Esta es una explicación larga, pero también es por eso que la gestión tradicional de la cadena de suministro es muy reacia. No tuvieron la oportunidad de obtener este tipo de educación donde realmente pueden pensar con herramientas más modernas.

Paul Jan: Estoy completamente de acuerdo con la evaluación de Joannes. Si hiciéramos una evaluación de competencias en las operaciones de la cadena de suministro de cualquier empresa, creo que encontrarías una gran brecha en su comprensión de lo que acabamos de hablar. Esa es realmente el desafío en la educación de esta próxima generación de jóvenes profesionales, enseñarles una mentalidad para pensar de manera diferente e innovar.

Joannes Vermorel: He estado enseñando durante siete años, no cadena de suministro, sino computación distribuida e ingeniería de software. Mi filosofía cuando enseñaba en la Eon Normal Superior de París, donde tenía completa libertad para decidir qué enseñar, era centrarme en temas que aún serían relevantes dentro de cuatro décadas.

Mi mayor temor era enseñar algo que fuera solo una moda, algo que cinco años después te das cuenta de que era solo una cuestión técnica y ahora ya no existe. Entonces, mi enfoque siempre fue preguntarme a mí mismo, ¿es esto algo que resistirá el paso del tiempo? ¿Que dentro de 40 años seguirá siendo un punto importante?

Por ejemplo, SQL se ha establecido como un estándar desde 1989. Ha estado evolucionando, pero la mayor parte no ha cambiado desde entonces. El modelo subyacente, los datos relacionales, no ha cambiado desde finales de los años 70. Ha demostrado ser increíblemente exitoso, con prácticamente el 99% del mercado de ERP utilizando este formato de datos relacionales de una forma u otra.

Las personas tienen la impresión de que las tecnologías digitales están cambiando todo el tiempo, que tienes que aprender algo y dentro de dos años ya no será relevante. Creo que eso es un problema porque da a las personas la impresión de que este conocimiento es desechable. También da una falsa impresión a la dirección de que pueden evitarlo y no les importa porque en dos años será algo diferente.

Si se hace correctamente, tenemos muchos temas que son muy fundamentales. La estructura de datos relacionales sería uno de ellos. Los tipos de datos básicos, texto, booleanos, números, ya eran así a finales de los años 70. Incluso Python 3, la última versión, todavía tiene eso en su núcleo. Es algo que es muy poco probable que cambie en los próximos cuatro décadas.

De manera similar, si pensamos en el pronóstico, la idea de cómo pensar en el futuro, series de tiempo, cuáles son las limitaciones de las series de tiempo, qué nos da un pronóstico de series de tiempo, qué no nos da, qué no puede darnos por diseño, eso tampoco va a cambiar. El tipo más básico de pronóstico dentro de cuatro décadas seguirá siendo un pronóstico de series de tiempo por día, por semana, por mes, y la limitación de dicho pronóstico seguirá siendo la misma.

Si tuviera que enseñar pronósticos, en lugar de centrarme en cuál es el mejor modelo de pronóstico de series de tiempo, que va a cambiar, me centraría en las suposiciones incorporadas que tienes con el pronóstico de series de tiempo, lo que te da y lo que no te da, y las limitaciones peligrosas y cómo pensar en incertidumbre.

Entiendo que es un desafío muy grande. La mayoría de los profesores universitarios no tuvieron el lujo que yo tuve, donde a la administración no le importaba en lo más mínimo lo que realmente estaba enseñando.

Conor Doherty: Paul, cuando estás enseñando pronóstico de la demanda en clase, ¿hablas de distribuciones de probabilidad, de entender la incertidumbre del futuro?

Paul Jan: En la clase fundamental, hablamos de eso, y también en la gestión de la demanda, el pronóstico y el control de inventario. Pero asumimos que las variabilidades, incertidumbres siguen una distribución normal, lo que facilita mucho la enseñanza.

Sin embargo, al aplicar el enfoque probabilístico, que analiza la probabilidad de variaciones a lo largo del tiempo para un producto, se puede ver gráficamente. Las personas son visuales, por lo que pueden entender por qué un producto se comporta de manera diferente a otro.

Este semestre, estoy considerando llevar algo de contenido de la clase superior a la clase inferior como una forma de explicar las incertidumbres y variaciones de manera más visual.

Joannes Vermorel: Hacer suposiciones fuertes con fines de enseñanza está bien. Recuerdo que cuando estaba en la universidad, un profesor de física simplificaba los cálculos asumiendo que una vaca era una esfera. Obviamente, una vaca no es una esfera, pero por el bien del ejercicio, es razonable permitir que los estudiantes hagan un cálculo simplificado. Esto les ayuda a experimentar con los conceptos sin quedarse atrapados en los cálculos.

Sin embargo, en el mundo de la cadena de suministro, las personas hacen suposiciones equivalentes, como asumir que la demanda sigue una distribución normal. Esta es una suposición de enseñanza que no se sostiene en el mundo real. Sin embargo, los proveedores de software empresarial siguen adelante con eso y codifican estas suposiciones en su software. Esto es una locura. Es como si General Motors estuviera codificando suposiciones sobre esferas y pasajeros en sus autos. La gente pensaría que esto es una locura. No deberías hacer eso para un auto real que va a circular en el mundo real.

Sin embargo, de manera extraña, los proveedores de software de cadena de suministro dicen que no hay problema en tener estas suposiciones codificadas en su software. Esta es mi reacción ante el statu quo en esta industria, que encuentro un poco loco. Hay una necesidad de interrupción. Por alguna razón extraña, parece que los proveedores de software de cadena de suministro están traduciendo estas suposiciones locas introducidas con fines de enseñanza directamente en el software.

Pero tal vez no sea justo exigir eso de los profesores. Tal vez sean los propios proveedores de software empresarial de cadena de suministro los que necesitan enfrentarse a la realidad.

Conor Doherty: Eso es algo que estaba a punto de preguntar. Desde la perspectiva de Paul en la Escuela de Administración Rotman, es su responsabilidad enseñar estos conceptos. Pero para Lokad, un proveedor de software de cadena de suministro, ¿por qué la educación es algo tan importante? ¿Por qué enfocarse tanto en esto?

Joannes Vermorel: La cadena de suministro es una colección de problemas complejos debido al hecho de que estamos juntando todas las fuerzas de las empresas. Por definición, la cadena de suministro está uniendo a la empresa, lo que significa que estamos juntando ventas, producción, transporte, marketing, finanzas, todo junto. Esto no es una propuesta simple. Las empresas modernas operan en muchos países, por lo que no solo tienes ventas versus marketing, sino que también puedes tener Francia versus Italia versus España.

La cadena de suministro es una serie de problemas complejos por diseño o por la propia naturaleza de la cadena de suministro que conecta muchos intereses conflictivos dentro y fuera de la empresa. Necesitamos pensar en términos de paradigmas y herramientas que te permitan abrazar estos problemas complejos, incluso de manera aproximada. En lugar de buscar lo aproximadamente correcto, la gente busca exactamente lo incorrecto y se aferra a muchas recetas numéricas que son mucho más precisas de lo que deberían ser.

Conor Doherty: Estamos llegando al final, pero quiero devolverte la pregunta. La concepción de Joannes sobre la cadena de suministro me parece profundamente filosófica. Cuando hablamos de problemas de primer y segundo orden, es casi como Wittgenstein. Me pregunto, ¿tienes un enfoque igualmente filosófico para la cadena de suministro? ¿Incluso te lo permite la administración? El primer día, ¿necesitamos repensar todo el ámbito de las filosofías de la cadena de suministro? ¿Es esto lo que les dices a los estudiantes, que necesitamos repensar completamente la rueda, o es algo más gradual?

Paul Jan: Es gradual y también disruptivo. En la universidad, a medida que un estudiante aprende, comienza con los fundamentos, luego toma una clase intermedia de gestión de operaciones de la cadena de suministro, y luego llega a una clase más avanzada que estoy enseñando este semestre en colaboración con Lokad. Aprenden gradualmente teorías y aplicaciones tradicionales. Pero luego viene la interrupción cuando, al menos en mi experiencia, no sé cómo enseñar a los estudiantes la maldad en la cadena de suministro sin que ellos la experimenten. Por eso trabajamos con una empresa. Manejamos datos reales y pensamos con una herramienta. Ven la maldad, la incertidumbre y se dan cuenta de que las cosas que aprendieron en el año anterior o en las dos clases anteriores no se pueden aplicar de inmediato. Puedes hacerlo, pero puede que no tenga sentido.

Entonces, es una pregunta filosófica. Y por cierto, este es un problema abierto. Si vas a la página de Wikipedia sobre problemas complejos, todas las disciplinas que enfrentan este tipo de problema, donde una respuesta buena o mala a una declaración de problema depende de lo que otras personas están haciendo, son increíblemente difíciles de enseñar. No es específico de la cadena de suministro, hay otras áreas donde es simplemente increíblemente difícil.

Joannes Vermorel: Incluso hay áreas donde, por ejemplo, tuvimos un invitado recientemente sobre el comercio en los mercados públicos, donde si incluso revelas cómo lo haces, socavas tu propia solución y tu propia fuente de ingresos. Por lo tanto, el secreto es fundamental en este tipo de cosas. Si entiendes algo, profesionalmente no debes hablar de ello porque si lo haces, la gente lo usará en tu contra.

Pero mi opinión es que Lokad seguirá intentándolo. Seguiremos intentando apoyar a las buenas universidades que están, como la Universidad de Toronto, tratando de ir en esta dirección. No esperamos ninguna solución, pero cualquier paso dado en esta dirección ya es algo mejor que simplemente pretender que ni siquiera existe.

Conor Doherty: Exactamente, aproximadamente correcto. Bueno, Paul, aquí es costumbre darle la última palabra al invitado. ¿Hay algo que te gustaría contarle a la gente o aconsejar a tus estudiantes para los exámenes finales?

Paul Jan: Aún no tengo consejos para los exámenes finales, pero me gustaría volver al comentario de Joannes sobre por qué los sectores privados están invirtiendo en educación. Inviertes en conferencias, artículos y blogs, y lo aprecio. Muchos de estos estudiantes, después de graduarse, recurren a proveedores, proveedores y sitios web para encontrar información o comprender qué es la gestión de la cadena de suministro, o para refrescar su memoria.

Por ejemplo, las estadísticas son un tema muy temido para los estudiantes. Entonces, no asumir que todo es normal hace las cosas mucho más fáciles porque elimina ese miedo. Pero si tienes sustancia real para fundamentar diferentes comportamientos, entonces pueden estar más dispuestos a aprender a superar ese miedo. Después de la universidad, tu información se vuelve más accesible para ellos, por lo que se convierte en un refuerzo para sacarnos de esta mentalidad de que podemos aplicar la misma solución a todos los diferentes problemas complejos.

Conor Doherty: Perfecto. En ese sentido, en realidad no tengo más preguntas. Joannes, gracias por tu tiempo.

Joannes Vermorel: Muchas gracias a ti y por tu colaboración continua.

Conor Doherty: Y gracias a todos por ver. Nos vemos la próxima vez.