00:00 Introducción
03:53 Visiones
07:49 Valores
10:53 La historia hasta ahora
13:51 Las estrellas han hablado
15:49 Conocimiento
20:08 Procesos (Conocimiento 1/2)
24:32 División del trabajo (Conocimiento 2/2)
28:49 Tiempo
33:23 El Futuro (Tiempo 1/4)
38:16 Ejecución (Tiempo 2/4)
42:48 Complejidad (Tiempo 3/4)
47:47 Planificación (Tiempo 4/4)
54:19 Trabajo
59:57 Control (Trabajo 1/2)
01:07:21 Cuello de botella (Trabajo 2/2)
01:12:35 Variedad y validez
01:17:44 Conclusión
01:20:23 1.7 Sobre Conocimiento, Tiempo y Trabajo para Supply Chains - ¿Preguntas?
Descripción
Supply chains se rigen por los principios económicos generales. Sin embargo, estos principios son poco conocidos y con demasiada frecuencia mal representados. Las prácticas de supply chain populares y sus teorías a menudo contradicen lo que generalmente se acepta en economía. Sin embargo, es poco probable que estas prácticas demuestren alguna vez que la economía básica está equivocada. Además, las supply chains son complejas. Son sistemas, un concepto relativamente moderno que también es poco conocido y con demasiada frecuencia mal representado. El objetivo de esta conferencia es entender lo que tanto la economía como los sistemas aportan para enfrentar problemas de planificación en una supply chain real.
Transcripción Completa
Bienvenidos a esta serie de conferencias de supply chain. Soy Joannes Vermorel, y hoy presentaré sobre conocimiento, tiempo y trabajo.
Al abordar la gestión de supply chain, ya sea a través de libros de texto o de prácticas corporativas, queda mucho sin decir. Naturalmente, hay un elemento de necesidad, ya que explicar todo no es una opción práctica. Sin embargo, también existe un elemento de ceguera. Algunas ideas, pensamientos o percepciones críticos que deberían haberse hecho explícitos casi inevitablemente quedan sin contarse y sin escribir. Entre todas esas ideas no contadas, las más poderosas son aquellas que dirigen nuestra intuición de causalidad para los objetos de interés — en este caso, supply chains.
De hecho, esta intuición de causalidad define cómo enmarcamos las situaciones, cómo vemos los problemas y si incluso los percibimos. En esta conferencia, el término “visión” se refiere a esta intuición de causalidad. La visión impregna la empresa: su cultura, sus procesos y sus prácticas. Las visiones equivocadas socavan nuestra capacidad de identificar los problemas correctos y pueden desviarnos, persiguiendo soluciones que pueden tener pocas o ninguna posibilidad de aportar los beneficios previstos para la empresa.
Estas intuiciones de causalidad, estas visiones, pueden estar tan equivocadas o mal orientadas como cualquier otra cosa. Una visión que resulta inapropiada para una empresa dada puede envenenar cada intento de mejorar su supply chain, incluso a lo largo del tiempo, y puede simplemente conducir a la continuación de lo que ya existe.
Además, dentro de la misma empresa, las personas rara vez comparten la misma visión exacta. De hecho, pueden tener visiones radicalmente diferentes. Dado que las visiones rara vez se explicitan, los empleados con demasiada frecuencia se quedan con la sensación de que cada vez que intentan empujar, algún otro empleado intenta tirar en la dirección opuesta. Veremos que la causa raíz detrás de estos conflictos a menudo puede atribuirse a una divergencia de visiones en lugar de a una divergencia de valores o incentivos.
Las dos proposiciones que defenderé en esta conferencia son sutiles y, sin embargo, de importancia crítica.
Primero, existen visiones poderosas circulando en los círculos de supply chain. Estas visiones impregnan y configuran tanto el campo de estudio — las teorías, los libros, los artículos publicados sobre supply chain — como también las prácticas, incluyendo los procesos de supply chain y las tecnologías de software de supply chain. Lejos de ser un detalle menor, estas visiones impactan masivamente a las empresas que operan supply chains, así como a su ecosistema de apoyo, que incluye universidades, software vendors, y consultores. Revisaremos una serie de tales visiones en esta conferencia.
Segundo, no todas las visiones son igualmente efectivas o apropiadas para la mejora de supply chains. Algunas visiones ampliamente sostenidas son incluso perjudiciales para la eficiencia y la fiabilidad de supply chains. Al final de esta conferencia, deberías ser capaz de identificar al menos algunas de las visiones en juego en una empresa dada y contar con algunos instrumentos intelectuales para desafiar la validez de esas visiones.
En “A Conflict of Visions,” Thomas Sowell presenta su concepto de “visión.” La describe como una comprensión intuitiva o inconsciente de cómo funciona el mundo. Estas visiones configuran profundamente nuestra comprensión inmediata e instintiva de la sociedad y del universo en general. Sowell afirma, y cito, “Es lo que percibimos o sentimos antes de haber construido cualquier razonamiento sistemático que pueda llamarse teoría. Una visión es nuestro sentido de cómo funciona el mundo.”
Las visiones son en cierta medida simplistas, aunque ese es un término típicamente reservado para las visiones de otras personas, no para las nuestras. Las visiones condicionan en gran medida cómo abordamos sistemas complejos — sistemas que van más allá de lo que una mente humana puede comprender fácilmente. Mientras que el libro “A Conflict of Visions” se centra en el sistema complejo que representa la sociedad, esta conferencia se centra en supply chains.
Por ejemplo, consideremos una tienda minorista que lucha por mantener niveles adecuados de stock levels, dejando la mitad de sus estanterías vacías. La evaluación instintiva de las probables causas raíz de esta situación variará enormemente dependiendo de la visión que se tenga sobre la supply chain y cómo debería funcionar.
Toma, por ejemplo, a un profesor de supply chain analytics. Él puede atribuir instintivamente las estanterías vacías a inexactitudes en el forecast de demanda. Aquí, la visión coloca la responsabilidad de la calidad del servicio en una solución tecnológica, en una pieza de software. Esta visión se extiende a la comunidad académica en general, cuyas contribuciones de investigación influyen en el diseño y en la precisión de esas piezas de software, reforzando así esta visión centrada en la tecnología.
En contraste, un gerente regional dentro de la misma retail chain puede instintivamente echar la culpa a la administración de la tienda, a las personas. En esta visión, el gerente de la tienda y el personal son responsables de garantizar que la tienda se gestione de manera adecuada. La responsabilidad, según esta visión, recae primero en las personas más cercanas al problema. Una extensión de esta visión implica a la alta dirección, ya que son ellos quienes permiten que este gerente de tienda ineficaz persista en su posición, subrayando nuevamente una visión centrada en las personas.
Es llamativo que estas dos visiones, surgidas de las mismas estanterías vacías en la misma tienda, asignen la responsabilidad, y en consecuencia la resolución, a entidades completamente diferentes. Una recurre a una solución tecnológica, la otra a una evaluación de liderazgo. Naturalmente, si el problema al que se enfrenta la tienda se deriva efectivamente de una pieza de software defectuosa o de un liderazgo inadecuado es otra cuestión completamente. Las visiones no prueban nada; solo condicionan nuestra evaluación inmediata de situaciones complejas.
Esta divergente atribución de responsabilidades muestra la significativa influencia que la visión ejerce sobre supply chains. Como veremos en esta conferencia, las visiones alternativas no solo resultan en evaluaciones y resoluciones divergentes de ciertas situaciones, sino en evaluaciones y resoluciones conflictivas, que a menudo conducen a caminos mutuamente excluyentes.
En la política, así como en los negocios, los líderes a menudo destacan sus propios valores para subrayar las diferencias entre ellos y sus rivales. La frase “no tenemos los mismos valores” se puede oír en todos los bandos. Sin embargo, esta perspectiva, aunque no carente de mérito, tiende a oscurecer la profunda influencia de las visiones.
Nótese que cuando los individuos se encuentran con interpretaciones variables de los mismos hechos, a menudo atribuyen las diferencias a valores divergentes. Sin embargo, a menudo la variación en los valores es mucho más pronunciada de lo que la frase hecha “no tenemos los mismos valores” podría sugerir. En el ámbito político, por ejemplo, sería difícil encontrar a alguien que abogue por la pobreza, el crimen o la guerra. Sin embargo, a pesar de compartir valores en contra de estos males, las visiones de las personas las guían hacia soluciones estrictamente distintas.
Esta observación sigue siendo válida en el ámbito de supply chains. Independientemente de su campo o sector particular, las empresas universalmente priorizan la calidad del servicio, la rentabilidad, el crecimiento y la reducción de desperdicios. Las empresas que se oponen abiertamente a esos valores ampliamente reconocidos son extremadamente raras. Sin embargo, las visiones alternativas entre las empresas resultan en estrategias y prácticas muy diferentes, todas orientadas a lograr los mismos valores comunes.
Considera al fundador de Amazon, Jeff Bezos, quien ha enfatizado con frecuencia su incesante enfoque en el cliente, y por extensión, el de Amazon. Una vez dijo, y cito, “Lo más importante es enfocarse obsesivamente en el cliente. Nuestro objetivo es ser la compañía más centrada en el cliente de la Tierra.” Por supuesto, esta es una declaración de valores. Sin embargo, ¿con qué frecuencia vemos a ejecutivos corporativos devaluar públicamente la importancia de los clientes? La respuesta es casi nunca. Cuando a un ejecutivo se le sorprende haciendo eso, esa persona rara vez permanece en su posición después.
Lo que distingue a Amazon no son sus valores proclamados, que se alinean con la mayoría de los negocios, sino su visión y cultura únicas. Por lo tanto, a medida que avanzamos en esta conferencia y volvemos a examinar más ejemplos de supply chain, es fundamental recordar que, si bien las empresas pueden seguir caminos notablemente diferentes, a menudo buscan resultados similares: crecimiento, rentabilidad y aprobación pública de su misión. La visión y la cultura, no sus valores, diferencian su curso de acción.
Esta conferencia forma parte del primer capítulo de una serie de conferencias de supply chain. Sin embargo, esta serie ya ha avanzado mucho más allá del primer capítulo, y hoy simplemente estoy revisitando y refinando la misma base que sustenta las conferencias posteriores. Para aquellos de ustedes que puedan estar interesados en comprender las conclusiones de gran alcance de las visiones que subyacen en la práctica de supply chain tal como la practica Lokad, les invito a continuar con las otras conferencias.
En este primer capítulo, hemos visto por qué las supply chains deben volverse programáticas y por qué es altamente deseable poner en producción una receta numérica. La complejidad en constante aumento de las propias supply chains hace que la automatización sea más urgente que nunca. Además, existe un imperativo financiero de convertir la práctica de supply chain en un emprendimiento capitalista también.
El segundo capítulo está dedicado a las metodologías. Las supply chains son sistemas competitivos, y esta competencia requiere una metodología que no asuma que las partes operan sin su propia agenda mientras intentan mejorar una supply chain dada.
El tercer capítulo examina los problemas, dejando de lado la solución a través del personal de supply chain. Este capítulo intenta caracterizar las clases de problemas de toma de decisiones que deben resolverse. Demuestra que las perspectivas simplistas, como elegir la cantidad correcta de stock para cada SKU, no se ajustan a las situaciones del mundo real. Invariablemente, hay una profundidad en la forma de las decisiones.
El cuarto capítulo examina los elementos que se requieren para comprender una práctica moderna de la supply chain, donde los elementos de software son ubicuos. Estos elementos son fundamentales para entender el contexto más amplio en el que operan las supply chains digitales. Muchos libros de texto de supply chain asumen tácitamente que sus técnicas y fórmulas operan en una especie de vacío, lo cual no es el caso.
Los capítulos 5 y 6 están dedicados respectivamente al modelado predictivo y a la toma de decisiones. Estos capítulos recopilan técnicas que funcionan bien en manos de Supply Chain Scientists, presentando técnicas de machine learning y técnicas de optimización matemática.
El séptimo capítulo está dedicado a la ejecución de una iniciativa de Supply Chain Quantitativa. Vemos lo que se necesita para iniciar dicha iniciativa mientras se establecen las bases adecuadas. También vemos quién se necesita para hacerlo, a saber, el Supply Chain Scientist. Finalmente, vemos cómo cruzar la meta, poniendo la receta numérica en producción.
Hoy, en esta conferencia, veremos cómo se despliegan las visiones para supply chains, considerando tres conceptos fundamentales: conocimiento, tiempo y trabajo. Las visiones divergentes sobre cada uno de estos tres conceptos conducen a una serie de apreciaciones conflictivas sobre lo que se considera deseable para una supply chain determinada.
Aunque probablemente sea evidente para esta audiencia que una vasta supply chain requiere una cantidad igualmente vasta de conocimiento para ser operada adecuadamente, la propia forma y naturaleza de ese conocimiento casi nunca se cuestiona. Sin embargo, existen dos potentes visiones alternativas para el conocimiento: la especial y la mundana, que conducen a puntos de vista casi opuestos sobre los procesos y sobre la división del trabajo.
Además, el tiempo es esencial para supply chains. Sin embargo, dos potentes visiones colisionan cuando se trata de la apreciación de la dimensión temporal: la visión estática y la visión dinámica. Veremos cómo se desarrollan estas dos visiones del tiempo al apreciar el futuro, la ejecución y la complejidad de supply chains. Estas apreciaciones se fusionan en dos puntos de vista radicalmente diferentes sobre cómo debería abordarse la planificación.
Finalmente, las supply chains implican trabajo, y más específicamente, trabajo de cuello blanco, siguiendo la división asignada a las supply chains en esta serie de conferencias. Sin embargo, en esta era digital, se puede ver a las personas como responsables directa o indirectamente del trabajo, lo que lleva a visiones muy diferentes sobre el papel y el propósito de las tecnologías de software. Veremos cómo estas visiones divergentes del mismo trabajo se ramifican en el control y los cuellos de botella dentro de la empresa.
En el ámbito de la supply chain, el conocimiento juega un papel crucial para garantizar la eficiencia. Es imperativo disponer de insights confiables sobre la demanda del cliente, sobre las limitaciones de los proveedores, además de una miríada de otros factores. Dentro de este contexto, nuestra primera gran diferencia en visiones concierne a la naturaleza y el lugar de este conocimiento. Lo categorizaremos en dos tipos: el especial y el mundano. Introducido por Friedrich Hayek en su obra seminal “The Use of Knowledge in Society”, publicada en 1945, esta distinción entre conocimiento especial y mundano nos proporciona una base para entender por qué diferentes visiones podrían resultar en percepciones divergentes de cómo debería operar una supply chain.
El conocimiento espacial abarca técnicas, fórmulas, estadísticas y software. En esencia, es información que está codificada, estructurada, revisada y refinada. Este conocimiento no se restringe únicamente al ámbito académico. Dentro de una organización, los procedimientos codificados y las recetas numéricas utilizadas para guiar las operaciones de la supply chain también cuentan como conocimiento especial. Un ejemplo primordial de conocimiento especial es la fórmula de Wilson, la fórmula para calcular el EOQ, la Economic Order Quantity.
El conocimiento mundano, por otro lado, se refiere a trivialidades cotidianas, es decir, a circunstancias particulares de tiempo y lugar. Y aunque cada vez se registra más debido a la ubicuidad de las computadoras en todas sus formas, este conocimiento permanece crudo, desorganizado y sin refinar. Además, es descentralizado, es decir, se dispersa entre todos los empleados de la empresa. Por ejemplo, saber que uno de los trucks de reparto requiere reparaciones de frenos es un ejemplo de conocimiento mundano.
Las dos visiones que discutimos aquí enfatizan una forma de conocimiento sobre la otra: el especial versus el mundano. Aunque ambos grupos reconocen fácilmente la existencia y la relevancia de la forma de conocimiento alternativa, difieren radicalmente en el peso que atribuyen a cada forma. Quienes enfatizan el conocimiento especial tienden a ver los problemas, incluidos los de supply chain, como algo que es mejor abordar por expertos. Perciben el conocimiento especial como un producto de la razón y, por lo tanto, dan gran importancia a la consistencia. Por otro lado, los defensores del conocimiento mundano creen que los problemas se abordan mejor por quienes están más cerca de la situación. El conocimiento mundano, adquirido a través de simples observaciones, otorga importancia y confianza a la diligencia.
Ambas formas de conocimiento tienen implicaciones significativas para la supply chain. Sin embargo, los defensores de cada visión a menudo terminan hablando sin comprenderse mutuamente al abordar estos problemas. Considera, por ejemplo, a un profesor de supply chain y a un gerente de almacén. Es posible que el profesor pase por alto la importancia de mantener el sistema de frenos de los camiones de reparto, considerándolo una trivialidad irrelevante, difícilmente digna de mencionarse en la literatura académica de supply chain. Sin embargo, para el gerente de almacén y su equipo de conductores, este conocimiento puede ser una cuestión de vida o muerte. En contraste, podrían ver la fórmula de EOQ como algo insignificante, aunque descuidar el dimensionamiento adecuado de los envíos conduce al despilfarro, causando ineficiencias en recursos, incluidos combustible, camiones y conductores.
Ilustremos además estas visiones divergentes con dos ejemplos de relevancia primordial para las supply chains del mundo real: los procesos y la división del trabajo. Estos ejemplos ilustran cómo visiones alternativas conducen a caminos mutuamente excluyentes para las empresas.
El énfasis relativo puesto en el conocimiento especial y el mundano da lugar a perspectivas marcadamente diferentes en lo que respecta a los procesos de la organización. Quienes favorecen el conocimiento especial tienden a observar el sistema de la supply chain desde arriba, identificando problemas y buscando soluciones optimizadas para estos inconvenientes. El epítome de esta perspectiva se puede ver en las forecasting competitions, donde el problema está claramente definido – extrapolar la time series hacia el futuro – y donde la métrica de evaluación elimina toda ambigüedad sobre lo que constituye la mejor solución. En esta visión, la presentación del problema se considera la parte fácil. El verdadero desafío radica en encontrar la solución. Los defensores del conocimiento especial valoran la investigación y la ingeniería, empleando la razón como principio rector. Se apoyan fuertemente en la descomposición de procesos complejos en una serie de subproblemas manejables.
En contraste, quienes enfatizan el conocimiento mundano adoptan un enfoque mucho más fundamentado. Abogan por prestar gran atención a los detalles de la situación, a las circunstancias de tiempo y lugar. Tales individuos pueden ver valor en la manera en que se hacen las cosas. Por ejemplo, un acto aparentemente simple como inspeccionar visualmente los paquetes mientras se descargan de un camión puede abordar numerosos problemas no articulados y no escritos. Los defensores del valor del conocimiento mundano promueven prácticas, mentorías, talleres y sesiones de capacitación. Ven el conocimiento como algo fundamentalmente derivado de la experiencia y otorgan un alto valor a los enfoques holísticos, es decir, a las formas de hacer las cosas.
Esta divergencia en las visiones puede generar una frustración significativa, especialmente cuando los grupos opuestos no se percatan plenamente de la existencia de las líneas de fractura. Las visiones rara vez se hacen explícitas. Con frecuencia he visto a profesores de supply chain, arquetipos del grupo del conocimiento especial, frustrados por lo que perciben como una falta de cooperación por parte de las empresas. Desde su perspectiva, están ofreciendo ayuda para resolver problemas difíciles, pidiendo únicamente que la empresa comunique una lista de dichos problemas. Sin embargo, desde el punto de vista de los gerentes, típicamente más alineados con el grupo del conocimiento mundano, los procesos de la empresa han evolucionado de forma orgánica a lo largo del tiempo, basándose en la experiencia de numerosos predecesores. Las maneras de la empresa rara vez se han definido en términos de soluciones a problemas específicos. Más bien, son el producto de innumerables decisiones tomadas a lo largo de los años, y encarnan la experiencia colectiva de los gerentes, incluidos aquellos que ya han dejado la empresa.
Si bien estos dos puntos de vista se complementan naturalmente, la realidad a menudo es menos armoniosa debido a la falta de entendimiento mutuo de las visiones subyacentes. Los proveedores de software empresarial, que pertenecen firmemente al grupo del conocimiento especial, expresan rutinariamente su frustración con los requisitos cambiantes de sus clientes. Mientras tanto, los gerentes pueden encontrarse a la deriva en un mar de prácticas obsoletas e ineficiencias acumuladas. Estos desafíos son síntomas de la desalineación y las brechas de comunicación que son producto de visiones divergentes.
Como nota al margen, para su práctica de la Supply Chain Quantitativa, Lokad intenta reunir estas dos visiones, enfatizando la importancia de descubrir los problemas en sí mismos. Contrariamente a la visión dominante del grupo del conocimiento especial, que da por sentados los problemas, los Supply Chain Scientists de Lokad tienen la tarea de sacar a la luz los verdaderos problemas, un enfoque que se trata como un experimento. Esta metodología se explora más a fondo en la conferencia 2.1, “Experimental Optimization.”
Cualquier empresa exitosa supera, en algún momento, la expansión de su supply chain. Lo que unos pocos empleados pueden gestionar fácilmente, las empresas más grandes deben adoptar estrategias para la división del trabajo a fin de distribuir eficazmente la carga laboral entre una fuerza de trabajo más amplia. Para el propósito de nuestra discusión, presentaré dos estrategias: la división horizontal y la división vertical del trabajo.
La estrategia horizontal implica particionar el trabajo por función, donde cada función sirve a toda la empresa. Por ejemplo, en una cadena de retail, podríamos ver departamentos como compras, planificación, fijación de precios o comercialización. Por otro lado, la estrategia vertical divide el trabajo por segmentos de mercado, donde cada empleado supervisa todos los aspectos de sus respectivos segmentos. En una empresa de moda, por ejemplo, un empleado podría ser responsable de toda la categoría de accesorios de cuero, abarcando abastecimiento, compras, planificación, fijación de precios y comercialización.
En realidad, las empresas rara vez adoptan una estrategia puramente vertical o puramente horizontal. Muchas optan por una mezcla de ambas. Sin embargo, la predominancia de una sobre la otra está fuertemente influenciada por la visión dominante que favorece el conocimiento especial o el conocimiento mundano dentro de la organización. Quienes favorecen el conocimiento especial tienden a preferir la división horizontal, promoviendo así el papel de los expertos. Se trata de individuos que poseen un profundo entendimiento o dominio de un desafío específico. Roles en forecast y en data science ejemplifican esto. Dichas divisiones horizontales destacan el papel de los expertos, personas responsables del desempeño de sus unidades de negocio, como un gerente de tienda en una cadena de retail, encargado de la salud financiera global de la tienda.
Por el contrario, quienes se inclinan hacia el conocimiento mundano tienden a preferir divisiones verticales. Sin embargo, ninguna estrategia puede reclamar una superioridad universal, ya que ambas presentan sus propios méritos y deméritos, dependiendo contextualmente de las circunstancias específicas de la empresa. Confiar excesivamente en expertos podría pasar por alto el potencial de soluciones más simples a favor de otras más sofisticadas que resulten más frágiles y costosas. Mientras tanto, depositar demasiada fe en los líderes podría llevar a sobreestimar lo que la pura diligencia y disciplina pueden aportar a la empresa sin el apoyo de otras ventajas competitivas.
La importancia de una comprensión matizada de la naturaleza del conocimiento no debe subestimarse. He sido testigo personalmente de cómo grandes organizaciones emprenden amplios planes de transformación, pasando con frecuencia de una organización predominantemente vertical a una predominantemente horizontal, sin considerar adecuadamente los valores comparativos de los expertos y los líderes en sus circunstancias específicas. Esto inevitablemente conduce a resultados menos deseables.
Como anotación adicional, desde la perspectiva de la Supply Chain Quantitativa, Lokad busca mejorar la productividad de la fuerza laboral de cuello blanco durante la supply chain. El objetivo no es solo reducir costos, aunque ese es un resultado bienvenido, sino desfragmentar las responsabilidades dentro de la organización. El rol de los Supply Chain Scientists, tal como lo define Lokad, asume responsabilidades que son tanto más amplias como más profundas en comparación con las prácticas tradicionales de la supply chain. Este tema se explora más a fondo en la conferencia 7.3, “The Supply Chain Scientist.”
El tiempo, o más precisamente, la sincronización, es esencial para la supply chain. Si viviéramos en un mundo donde los bienes pudieran imprimirse en 3D al instante y ser teletransportados a su destino, la sincronización perdería gran parte de su relevancia. Sin embargo, tal y como está, gestionar una supply chain implica una serie de retrasos, comúnmente referidos como lead times, que a menudo requieren preparaciones con meses de antelación. Aun así, el tiempo es esquivo y nuestra comprensión del mismo, en lo que se refiere al tiempo, aún más.
En el libro “Antifragile: Things That Gain from Disorder”, publicado en 2012, Nassim Taleb postula dos visiones contrastantes del tiempo: la visión estática y la visión dinámica. Aunque el libro de Taleb se centra principalmente en la antifragilidad, son estas dos visiones del tiempo las que nos atañen en nuestra discusión aquí. La visión estática percibe las cosas como si estuvieran congeladas en el tiempo, en una instantánea, vistas de forma aislada. Aboga por una perspectiva mecanicista del universo, en la que cualquier sistema, incluidas las supply chains, puede descomponerse y modelarse de acuerdo con la visión estática. Dados los parámetros del sistema en un momento dado, podemos predecir su evolución. En la práctica, nuestra capacidad para medir todos estos parámetros puede ser limitada, pero conceptualmente, nada nos impide desglosar aún más cada fenómeno y refinar nuestras mediciones para mejorar la precisión de nuestras predicciones.
En contraste, la visión dinámica interpreta los sistemas como colecciones de agentes. Percibe las interdependencias y los bucles de retroalimentación. Reconoce el mundo y muchos de sus sistemas como caóticos. Además, los cambios provocados por estos agentes no ocurren únicamente debido a leyes universales, como el movimiento de los planetas, sino que también reflejan la intención de los individuos. Por lo tanto, cualquier predicción que haga un modelo puede ser revertida por las personas una vez que toman conocimiento de la predicción. La perspectiva predominante en los círculos tradicionales de la supply chain, en la academia, en el software empresarial y entre los practicantes de la supply chain, es la visión estática. Esta enfatiza series temporales deterministas y demand forecasts, mientras que otras incertidumbres, como lead times variables o devoluciones variables, se tratan como defectos a eliminar. La visión estática también viene con delimitaciones estrictas sobre lo que se considera un desafío de la supply chain y lo que no lo es.
Entretanto, la visión dinámica, tal como la expone Taleb, permanece hasta la fecha en gran medida ausente de los círculos tradicionales de la supply chain. Sin embargo, esta visión dinámica se alinea con la Supply Chain Quantitativa tal como la defiende Lokad. La perspectiva de Lokad enfatiza un forecast probabilístico, teniendo en cuenta todas las fuentes de incertidumbre. Además, la perspectiva de Lokad sigue siendo algo ambigua respecto a lo que debería considerarse un desafío de la supply chain, favoreciendo criterios empíricos, si no oportunistas, sobre límites predefinidos. Por ejemplo, desde el punto de vista de Lokad, la fijación de precios y la publicidad podrían caer bajo el ámbito de la supply chain, aunque sin reclamar la propiedad exclusiva de esos temas.
En nuestra discusión anterior en la que se contrastaron el conocimiento especial y el mundano, ambas visiones tenían sus respectivas fortalezas y debilidades, resultando en una presentación relativamente equilibrada. Sin embargo, no existe un equilibrio inherente o una complementariedad que se encuentre entre las visiones en competencia. Algunas visiones pueden resultar lamentablemente inadecuadas para respaldar las iniciativas de la supply chain. Como veremos, la visión estática, a pesar de su popularidad, es una de esas visiones lamentablemente inadecuadas.
Veamos cómo estas dos visiones, la estática y la dinámica, tienen implicaciones para el futuro, la ejecución, la complejidad y, finalmente, para la planificación de supply chain.
Cada acción, cada asignación de recursos dentro del ámbito de supply chain, refleja un enfoque orientado hacia el futuro, una anticipación de eventos futuros. Sin embargo, la interpretación del futuro es un punto de divergencia entre la visión estática y la visión dinámica, ambas con implicaciones de gran alcance para supply chain.
Los adherentes a la visión estática perciben el futuro en términos de forecast, más específicamente, forecast de series temporales periódicas. Consideran que el futuro es fundamentalmente predecible y simétrico al pasado, una perspectiva compartida con Newton en la física. Las inexactitudes de esos forecast se atribuyen a procesos deficientes, falta de cooperación, datos de mala calidad, modelos de forecast defectuosos – en otras palabras, son remedios. Los forecast son inexactos solo de forma accidental. Además, se perciben fuentes de variaciones como los plazos de entrega, las devoluciones o los precios de las materias primas como defectos a eliminar o, al menos, a poner bajo control.
Sin embargo, los defensores de la visión dinámica interpretan el futuro en términos de riesgo. La incertidumbre asociada al futuro es fundamental; es irreducible. Si bien el futuro no es completamente desconocido, en el mejor de los casos, solo se basará en conjeturas y probabilidades. En la visión dinámica, el futuro no es un reflejo del pasado, sino que depende de decisiones que aún no se han tomado. Desde esta perspectiva, el problema central no es tanto mejorar la precisión del forecast, sino más bien identificar todos los riesgos ocultos y oportunidades ocultas, sin dejar piedra sin remover. El concepto de riesgo abarca no solo la demanda de los clientes, sino también a los proveedores, transportistas, competidores, etc.
Las raíces de la visión estática se remontan a los primeros forecasters del siglo XX, como Roger Babson, quien buscaba trasladar las capacidades predictivas de la astronomía a la economía, con el objetivo declarado de lograr una anticipación casi perfecta de la demanda y las fluctuaciones de precios. Esta visión sigue siendo central en la literatura de supply chain y en la industria del software, donde los forecast de series temporales siguen siendo la piedra angular de las prácticas de planificación y del software de planificación.
Como nota al margen, ciertas filosofías empresariales como Kanban, la gestión lean, o los cinco ceros de Toyota no encajan exactamente ni en la visión estática ni en la visión dinámica. Estas filosofías perciben el futuro como algo enigmático, similar a la visión dinámica, y restan importancia al forecast de series temporales. Sin embargo, estas filosofías aún se alinean con la visión estática al tratar todas las variaciones como defectos en lugar de riesgos y oportunidades. En consecuencia, estas filosofías evitan la cuestión del futuro en lugar de aportar una respuesta sustancial. Incluso Toyota, en este año 2023, a pesar de su principio de stock cero, mantiene inventarios por casi 30 mil millones de dólares, lo que difícilmente calificaría como stock cero.
Mi propuesta es que la visión estática, a pesar de su prominencia, está equivocada. Incluso después de casi un siglo desde la época de Babson, la pregunta persiste: ¿ha hecho el progreso en las técnicas de forecast que la supply chain sea más predecible? Durante más de una década y media en Lokad, he interactuado con más de 200 compañías que se esfuerzan por rectificar sus forecast inexactos, pero ninguna se ha acercado a lograr este objetivo de manera significativa. Además, las compañías a menudo pasan por alto factores como el precio, que tienen un impacto mayor en la demanda. La mayoría trata el forecast y la fijación de precios como dos tareas independientes, reflejando una práctica académica en la literatura de supply chain donde se menciona el precio muy poco, y mucho menos se le dedica un capítulo en un libro de supply chain. Esta visión equivocada sobre el futuro es, creo, uno de los factores más significativos que impiden el progreso de todo el campo de supply chain.
La ejecución de supply chain abarca una miríada de acciones mundanas que deben realizarse a diario. Hay pedidos que realizar, inventarios que obtener, lotes de producción que completar, mercancías que enviar. Este flujo interminable de acciones se guía por nuestra percepción del futuro. Las perspectivas divergentes sobre el futuro, a saber, la visión estática y la visión dinámica, conducen a estrategias conflictivas en lo que respecta a la ejecución continua de acciones para supply chain.
Quienes se adhieren a la visión estática ven la ejecución como una gran sinfonía de orquestación. Bajo esta percepción, el forecast sirve como la partitura, proporcionando los ritmos y notas que rigen cada acción, cada asignación de recursos. Nodos disruptivos de no linealidades, como los MOQs (Minimum Order Quantities), alteran la armonía, pero se espera que se suavicen mediante la optimización matemática, preservando la integridad de la sinfonía.
En contraste, la visión dinámica ve la ejecución como una cuestión de priorización oportunista. Cada decisión presenta su propio riesgo y sus beneficios, los cuales deben sopesarse no solo de manera aislada, sino también en comparación con los riesgos y beneficios asociados con decisiones alternativas. Este principio rector no implica adherirse a una sinfonía predeterminada, sino gestionar un proceso de toma de decisiones oportunista basado en prioridades cambiantes. Las no linealidades, como los MOQs, se acomodan más fácilmente bajo la visión dinámica. Se perciben como factores que modulan el riesgo asociado en lugar de ser disruptores de la sinfonía. Si el riesgo de exceso de inventario causado por un MOQ elevado supera sus beneficios, simplemente no se realiza el pedido. No existen requisitos absolutos para conformarse a ningún forecast específico. La visión dinámica no elude las técnicas de optimización, sino que las utiliza como herramientas para gestionar el riesgo en lugar de hacer cumplir un forecast.
El modelo de orquestación de la visión estática es el resultado directo de su percepción del futuro como una cantidad conocida. En realidad, no se están tomando decisiones; las acciones están esencialmente predeterminadas por el forecast. Por ejemplo, los safety stocks son la encarnación de la visión estática. Los safety stocks funcionan bajo la suposición de que los niveles de inventario deben adherirse a un plan, desviándose solo dentro de una tolerancia de medición aceptable.
Este enfoque contradice la economía básica. Como definió el economista británico Lionel Robbins en 1942, la economía es el estudio del uso de recursos escasos que tienen usos alternativos. La economía nos dice que debemos prestar atención a cuáles son en realidad esos usos alternativos. Los safety stocks tratan los productos en completa aislamiento. Las únicas alternativas son comprar más o menos del mismo producto. Sin embargo, la economía básica nos dice que cada unidad de stock a adquirir para un producto dado compite por el mismo conjunto de recursos con la adquisición de unidades de stock alternativas asociadas a otros productos. Por lo tanto, los safety stocks desestiman los principios básicos de la economía.
Por otro lado, la priorización, que se encuentra en el corazón de la visión dinámica, es la encarnación de este principio fundamental de la economía. La priorización trata los recursos como escasos. Supone que no habrá suficientes recursos para respaldar cada decisión deseable. La priorización existe para que se puedan tomar decisiones.
Ahora, aventurémonos a nuestro siguiente punto de divergencia entre la visión estática y la dinámica, centrándonos en la complejidad. Posteriormente, seremos testigos de cómo estas perspectivas divergentes culminan en estrategias drásticamente diferentes para la planificación de supply chain.
Las supply chain modernas representan un flujo incesante de movimientos y transformaciones de bienes y materiales que superan con creces lo que una sola mente humana puede comprender fácilmente. Por lo tanto, necesitamos métodos y técnicas para consolidar estos flujos en ideas comprensibles, haciendo la supply chain manejable y su mejora discernible. Sin embargo, dependiendo de la perspectiva que se tenga sobre la complejidad y su relación con el tiempo, emergen dos visiones contrastantes: segmentos y arquetipos.
Quienes suscriben a la visión estática abordan la complejidad a través de la segmentación. Consideran que la complejidad puede ser domada, y que una supply chain en particular puede ser controlada dividiéndola en segmentos más pequeños y manejables, cada uno comportándose de manera constante a lo largo del tiempo. Este enfoque elimina efectivamente la dimensión temporal de la ecuación. Un ejemplo de esto es el análisis ABC que segmenta productos o SKUs basándose en su volumen de ventas. La intención del análisis ABC es asignar mayores niveles de servicio para las clases de mayor volumen y menores niveles de servicio para las clases de menor volumen.
Por otro lado, los defensores de la visión dinámica abordan la complejidad a través de arquetipos. Los arquetipos encapsulan la evolución típica del elemento de interés a lo largo de sus respectivas líneas de tiempo. Por ejemplo, se espera que un libro tenga un pico de ventas en su lanzamiento, con ventas cayendo drásticamente después. Más tarde, eventos notables, como la muerte del autor, pueden desencadenar picos transitorios adicionales en el volumen de ventas.
Esta divergencia en las perspectivas – segmentos versus arquetipos – no es exclusiva de supply chain. Resuena con una serie de confusiones de larga data que los economistas aclararon hace casi un siglo. Considerémoslo a través de un ejemplo: los medios a menudo hablan de los ricos y los pobres como segmentos dentro de la población. La visión estática asume que estos grupos permanecen constantes y consistentes a lo largo del tiempo, tal como ocurre con las clases ABC. Sin embargo, una mirada más detenida ofrece una perspectiva diferente. Considera a los recién graduados de la Facultad de Derecho de Harvard, quienes, con una deuda promedio de $170,000, se clasifican técnicamente entre los más pobres de los Estados Unidos. No obstante, sus ingresos los situarán en el 10 por ciento superior de los que más ganan, sin importar la edad, justo después de graduarse. De manera similar, un barbero que vende su barbería por cien mil dólares al retirarse estará en el 10 por ciento superior de los que más ganan ese año, clasificándose técnicamente como rico, aunque haya pasado toda su carrera ganando en promedio menos que sus compatriotas estadounidenses. Como señaló Thomas Sowell en su libro “Basic Economics”, el destino de los tramos y el destino de las personas pueden ser muy diferentes, y en muchos casos, completamente opuestos.
Este principio se aplica de igual manera a supply chain. Uno puede simplemente reemplazar a las personas por productos, clientes o proveedores. Segmentar productos en clases A, B y C, como se hace en el análisis ABC, confunde en lugar de clarificar la situación. Los mismos problemas surgen con cualquier segmentación, ya sea basada en el volumen de ventas, las ganancias o el crecimiento. Es la segmentación en sí misma, como proceso, la que falla, precisamente porque intenta eliminar el factor tiempo de la ecuación. El proceso de segmentación falla precisamente porque intenta eliminar el paso del tiempo en el sistema. En contraste, los arquetipos vienen acompañados de una historia, una historia de lo que sucede a lo largo del tiempo. Los arquetipos magnifican los aspectos temporales. Como regla general, siempre que se nos presenten las opciones para domar la complejidad, obtener ideas a través de arquetipos, como los graduados de Harvard o los barberos, es preferible a segmentos como los ricos y los pobres. Aunque ambos representan simplificaciones drásticas de la realidad subyacente, los arquetipos son útiles para apreciar el futuro, mientras que los segmentos son una fuente constante de confusión.
Ahora que hemos abordado la ejecución y la complejidad de la supply chain, veamos cómo estas visiones se fusionan en dos perspectivas radicalmente diferentes sobre la planificación.
El concepto de planificación juega un papel fundamental en el campo de supply chain. El proceso implica determinar metas y trazar los pasos necesarios para alcanzarlas. Es, en esencia, un ejercicio predictivo en el que se anticipan eventos o condiciones futuras y se disponen los recursos y acciones requeridos para gestionarlos de manera efectiva. Este método proactivo para abordar circunstancias futuras ha convertido la planificación en una parte integral de las prácticas de supply chain.
Las visiones estática y dinámica conducen a planteamientos conflictivos sobre la planificación y a resultados drásticamente diferentes en la práctica. La visión estática aborda la planificación como un proceso de dos pasos. Primero, forecast de la demanda; segundo, orquestar la oferta para satisfacer la demanda. Si la complejidad excede lo que puede gestionarse fácilmente por un solo planificador, se introducen tantos segmentos como sea necesario para distribuir la carga de trabajo entre el número adecuado de planificadores. Esta visión permite la cuasi-totalidad de la literatura de supply chain y también la cuasi-totalidad del software de supply chain. Opera bajo el supuesto de que se lograrán forecast precisos, desbloqueando así un superior rendimiento de supply chain a su vez. Esta visión ha tenido un enorme atractivo para los intelectuales durante el último siglo y ha sido la piedra angular de la mayoría de las estrategias de planificación gubernamentales y corporativas.
Sin embargo, debemos cuestionar la validez de esta visión en cuanto a la planificación misma, una pregunta que rara vez se plantea, y mucho menos se responde. En este sentido, la historia proporciona una gran cantidad de hechos sobre la adecuación de esta forma de planificación, típicamente referida como planificación central cuando es realizada por un gobierno. La URSS puede verse como una demostración de 70 años de la insuficiencia de la visión estática en lo que respecta a la planificación. Los críticos pueden argumentar que la URSS fue única debido a su escala colosal; sin embargo, consideremos que en su apogeo, el Gosplan, la junta que supervisaba la economía planificada de la URSS, estaba gestionando 24 millones de productos. No obstante, a principios de los años 90, ya existían en Europa bastantes distribuidores que individualmente distribuían más de 1 millón de referencias de productos distintos.
La escala por sí sola no significa necesariamente el fracaso de la tarea de planificación. Lo que importa es la manera en que se aborda la planificación. Ninguno de esos distribuidores intentaba operar a través de planes quinquenales como lo hacía la URSS. De manera similar, la visión estática de la planificación impregna el S&OP (Planificación de Ventas y Operaciones) dentro de las grandes corporaciones, a menudo culminando en esfuerzos excesivamente burocráticos. Ingvar Kamprad resumió este sentimiento en su “Testamento de un Comerciante de Muebles,” publicado en 1976, advirtiendo a sus empleados que imponer la planificación es la causa más común de la muerte corporativa. Esta es la visión estática de la planificación a la que se refiere Ingvar Kamprad aquí.
De hecho, las grandes corporaciones frecuentemente inician grandes reorganizaciones para mejorar la planificación, adoptando la visión estática, pero rara vez terminan superando a sus pares de manera significativa a través de tales iniciativas. Por el contrario, los fracasos en la planificación eclipsan, tanto en frecuencia como en magnitud, a los éxitos. Las iniciativas de planificación fallidas en Nike en la década de 2000 o en Lidl una década más tarde, donde los proyectos i2 y SAP respectivamente llevaron a pérdidas masivas, que se contabilizan en cientos de millones de dólares y euros, son un testimonio de este hecho.
En marcado contraste con la visión estática, la visión dinámica considera la planificación como un proceso de evaluación de riesgos y priorización. Encierra un espíritu empresarial oportunista, muy alejado de la estéril vibra científica de la visión estática. La planificación en sí se le da poca importancia. En cambio, se la ve como un paso hacia la toma de la decisión correcta en el momento adecuado. El plan en la visión dinámica es intrínsecamente desechable y es común que sus propiedades varíen. Esta capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios mediante una repriorización constante e incremental es un marcado contraste con el engorroso proceso implicado en la visión estática de la planificación, que requiere un ejercicio de replanteamiento completo para acomodar cualquier cambio.
Aunque a la visión dinámica a menudo se le considera poco sofisticada o rudimentaria, ya que ni ofrece ni depende de un futuro predeterminado, puede beneficiarse de técnicas y algoritmos avanzados tanto como la visión estática. De hecho, gigantes de ecommerce como Amazon funcionan principalmente mediante algoritmos que asignan recursos de forma dinámica, tratando los forecast mismos como meros artefactos computacionales transitorios, lo que atestigua la severidad de la visión dinámica.
Sin embargo, estas técnicas divergen fundamentalmente en su enfoque. La visión dinámica, tal como la implementa Lokad, emplea forecast probabilísticos en lugar de forecast determinísticos clásicos. Pero el término “forecast”, al igual que “planificación”, está tan estrechamente asociado con la visión estática que podría sonar como una mera variación técnica de lo mismo. No lo es. Un término más apropiado para los forecast probabilísticos sería “evaluaciones cuantitativas de riesgo”, que capturan de manera más resiliente la esencia de la visión dinámica en lo que respecta a la planificación. Los capítulos 5 y 6 de esta serie de conferencias profundizan en las técnicas que respaldan la planificación cuando se aborda con la visión dinámica. Esas técnicas están fuera del alcance de la presente conferencia, pero animo al público a explorarlas si busca una forma de planificación que realmente funcione.
Hablando de trabajo, en esta serie de conferencias, definimos supply chain como una actividad de cuello blanco, que no debe confundirse con logística, una actividad de cuello azul. Por ejemplo, decidir qué enviar, cuándo y a dónde es una cuestión de supply chain, mientras que conducir los camiones para hacerlo realidad es una cuestión de logística. Sin embargo, la misma noción de trabajo, al igual que el tiempo y el conocimiento, depende fuertemente de la visión subyacente, ya sea directa o indirecta.
Para aquellos que adoptan la visión directa, el trabajo se caracteriza por una lista de tareas y deberes que se espera que los empleados cumplan. Por ejemplo, las tareas del practicante de supply chain pueden incluir emitir órdenes de compra oportunas, programar los lotes de producción y actualizar el forecast semanal de demanda. Bajo la visión directa, la existencia de una rutina de trabajo es algo dado. De hecho, la capacidad de un empleado para llevar a cabo esta rutina diligentemente define en gran medida la calidad del trabajo entregado por el empleado. Además, la evaluación de la calidad del trabajo puede realizarse a nivel individual. Aunque supply chain es un esfuerzo colectivo, cada empleado tiene su propio ámbito de responsabilidad bien definido, y a través de este ámbito, se puede medir el desempeño del empleado en relativo aislamiento del resto de la empresa.
Para aquellos que adoptan la visión indirecta, el trabajo lo realizan las máquinas. Esta visión coincide con el antiguo principio de IBM: “Las máquinas deben trabajar; las personas deben pensar.” No se espera que las personas hagan el trabajo real, sino que diseñen, supervisen y, posiblemente, mejoren la automatización que realiza el trabajo. La existencia de cualquier tipo de rutina en el lado humano se considera un defecto, como una falta de automatización. ¿Por qué alguien haría una segunda vez lo que debería haberse automatizado desde el principio? De hecho, la capacidad de un empleado para seguir mejorando la automatización, para seguir reduciendo la necesidad de intervención manual, define en gran medida la calidad del trabajo entregado por ese empleado. Dado que la automatización en sí es el producto de muchas mentes, ni siquiera es concebible medir el desempeño individual en términos de supply chain. Todas las contribuciones se fusionan en la misma automatización. Así, la evaluación de la calidad del trabajo entregado por un empleado es, fundamentalmente, un juicio de sus compañeros: ¿son las contribuciones de este empleado superiores o inferiores en calidad y criticidad a las de los demás empleados?
En esta era de supply chains digitales, no queda ninguna empresa que aún califique para una forma pura de la visión directa del trabajo. Incluso spreadsheets, por rudimentarios que puedan ser, permiten a los empleados delegar una parte considerable del trabajo real a las máquinas. Ningún gerente espera que sus empleados realicen manualmente algún tipo de cálculo aritmético. Por el contrario, ni siquiera las empresas más avanzadas pueden ostentar una supply chain verdaderamente autónoma, al menos no todavía. Así, la visión indirecta sigue entremezclada con intervenciones directas de los empleados.
Sin embargo, las visiones se refieren más a lo que debería ser que a lo que es, y si los ejecutivos se inclinan por la visión directa o indirecta puede tener consecuencias profundas para la empresa. En este punto de esta serie de conferencias, no debería sorprender que la Supply Chain Quantitativa, tal como la defiende Lokad, esté firmemente en el bando indirecto. Sin embargo, sería poco generoso presentar la visión directa como algún vestigio bastión de una era pasada, mientras se pone a la visión indirecta en un pedestal como el pináculo de la modernidad. Ambas visiones tienen méritos.
Esas dos visiones tienden a entrar en conflicto en una amplia gama de temas cuando se trata de elegir direcciones para una supply chain determinada. El argumento principal propuesto por Lokad a favor de la visión indirecta es convertir la práctica de la supply chain en una empresa capitalista. Este argumento se presentó en profundidad en la primera conferencia, “1.3 Product-Oriented Delivery”. Revisitando los detalles de este argumento está fuera del alcance de la presente conferencia, pero basta con decir que la automatización ofrece la posibilidad no solo de reducir dramáticamente la cantidad de mano de obra requerida para operar la supply chain, sino también de diseñar la supply chain más allá de lo que el empleado más dedicado podría lograr.
Sin embargo, quienes están a favor de la visión directa argumentarían que esta visión indirecta es tecnocrática y expone a la empresa a nuevas clases de riesgo, incluyendo el riesgo de que la empresa se entierre a sí misma al ponerla en manos de ingenieros, quienes tienen una tendencia seria a carecer de sentido común en lo que respecta a los negocios. Además, la difusión de la responsabilidad individual en un esfuerzo estrictamente colectivo, como sucede con la mayoría de los proyectos de software, allana el camino para todo tipo de problemas que ya no se pueden resolver despidiendo a la persona que causó el problema en primer lugar. Ahora, exploremos lo que implican las visiones directa e indirecta en términos de control y cuellos de botella.
El control puede entenderse de dos maneras. Aquí, nos referimos a la comprensión del profano, como en “mantener las cosas bajo control”. El control es la forma en que la dirección impone su voluntad sobre la organización. El control en la supply chain no nace de ningún deseo inherente de la alta dirección de ser una especie de déspotas dentro de su propia organización, sino de una necesidad práctica. La supply chain, en términos generales, implica un cuidadoso acto de equilibrar la demanda generada por la empresa con lo que ésta suministra, es decir, los recursos asignados para satisfacer dicha demanda. Dado que este acto de equilibrio suele estar repartido entre muchas personas, se necesita control para evitar que elementos dentro de la organización descarrilen este proceso, generalmente de forma no intencional.
Ejercer control es un aspecto central del trabajo que se espera de la dirección de la supply chain. Sin embargo, dependiendo de la visión que se tenga sobre la naturaleza del trabajo, el control implica cosas muy diferentes. Para quienes adoptan la visión directa, el control se ejerce principalmente siguiendo una mentalidad de “confía pero verifica”. Las directrices se dan a través de la cadena de mando tal como la define la organización, y se confiará implícitamente en que las personas hagan todo lo posible por seguir esas directrices. Sin embargo, la confianza no se otorga ciegamente. Los gerentes en la cadena de mando deben ser capaces de verificar la adecuación de la implementación tal como la ejecutan sus subordinados. En esta era de supply chains digitales, “confía pero verifica” viene con la expectativa de que el entorno aplicativo proporcione reportes, dashboards, y todas las demás formas de visualización de datos. El entorno aplicativo también puede incluir spreadsheets ideados por los mismos gerentes para apoyar sus propios procesos de verificación hechos a la medida. En otras palabras, la visión directa, lejos de estar opuesta a las tecnologías de software, viene con su propio conjunto específico de expectativas del entorno aplicativo. Por ejemplo, estas expectativas incluyen Key Performance Indicators (KPIs), pero también alertas y excepciones. Estas expectativas reflejan la visión del tipo de trabajo que debería estar realizando la dirección.
Por otro lado, para quienes adoptan la visión indirecta, aunque el control también es una preocupación práctica, es una preocupación de un tipo completamente diferente. Por defecto, el software no tiene control sobre nada dentro de la empresa. Se necesita una infraestructura de TI cuidadosamente elaborada e integrada para hacer posible dicho control. Así, desde esta perspectiva, el control significa, ante todo, un entorno aplicativo bien integrado. A través de esta integración, la automatización puede operar. Sin ella, ni siquiera existe la posibilidad de control, ya que ni siquiera hay trabajo en curso.
Un entorno aplicativo bien integrado no es solamente la posibilidad de inyectar comandos u órdenes en subsistemas específicos, sino que también son las capacidades requeridas para auditar y solucionar cualquier disfunción, ya sea recuperando datos históricos de los subsistemas o inyectando comandos en ellos. Por el contrario, controlar la automatización en sí, como en “confía pero verifica”, en gran medida no es un problema. La automatización se define a través de su base de código, o alternativamente, a través de sus configuraciones. La configuración podría tener errores o defectos, pero esto es una propuesta completamente distinta a tener un elemento dentro de la organización que descarrile las directrices dadas por la dirección.
Estas dos visiones son difíciles de conciliar en la práctica, ya que sus respectivas prioridades para los desarrollos de TI son muy diferentes. Los reportes y dashboards, tal como los exige el bando de la visión directa, son en gran medida vistos como una pérdida de tiempo por el otro bando. No solo se desperdiciarían recursos de TI en establecer más capacidades de reporteo de las estrictamente necesarias, sino que luego, los empleados seguirán perdiendo tiempo revisando esos dashboards sin fin.
El bando de la visión indirecta no se opone categóricamente a los reportes, pero no pone casi tanto énfasis en el alcance y las capacidades de dichos reportes. Desde esta perspectiva, la automatización ha sido diseñada desde el principio para optimizar métricas que reflejen los KPIs mismos. Por ejemplo, dejando a un lado los errores y defectos, dado un stock disponible de 10 millones de euros, si la automatización logra un nivel de servicio del 88% mientras los gerentes hubieran preferido un nivel de servicio del 90%, entonces no tiene sentido intentar controlar aún más la automatización. El 88% es simplemente lo que la automatización alcanza dado un stock por valor de 10 millones de euros.
Una tecnología superior para la automatización podría ser capaz de alcanzar ese 90% de nivel de servicio con la misma cuota de capital de trabajo. Sin embargo, no se da por hecho que esta tecnología superior pueda ser diseñada en absoluto. Este es, fundamentalmente, un problema de investigación abierto que no tiene nada que ver con el control. Por lo tanto, monitorear los pormenores de la automatización se considera en gran medida un ejercicio inútil, ya que no allana el camino para ningún tipo de mejora tangible en la automatización misma. En el mejor de los casos, permite una detección temprana de regresión, pero nuevamente, esto se puede lograr con muchos menos indicadores y esfuerzos de reporteo de lo que un gerente típicamente esperaría para sentirse en control.
Por el contrario, las integraciones bidireccionales y todo tipo de requisitos a nivel de infraestructura del bando de la visión indirecta pueden ser vistos por el otro bando como gastos costosos sin claros retornos de inversión. De hecho, estos gastos son en gran medida instrumentales más que operativos. Además, esas inversiones se sienten en gran medida desconectadas del imperativo apremiante de las operaciones diarias. El bando de la visión directa tampoco rechaza categóricamente la integración, o la inversión en la infraestructura de TI en general, ya que también son necesarias para fines de reporteo. Sin embargo, no se pone el mismo énfasis en la magnitud y la fiabilidad de esas integraciones. Se toleran integraciones algo incompletas e poco fiables, ya que se espera que las personas se mantengan al tanto. Cifras sin sentido, siempre y cuando no sean demasiado frecuentes, serán eliminadas por personas que actúan como filtros contra todo tipo de tonterías informáticas.
En resumen, mientras que ambas visiones, la directa y la indirecta, tienen fuertes expectativas del entorno aplicativo, sus expectativas son radicalmente diferentes y dirigen inversiones hacia tipos de software muy distintos.
En su famoso libro “The Goal”, publicado en 1984, Eliyahu Goldratt propuso una filosofía empresarial que se puede resumir sucintamente así: “Cualquier mejora realizada en cualquier parte, excepto en el cuello de botella, es una ilusión”. Como testimonio de la popularidad de las ideas propuestas por Goldratt hace cuatro décadas, el aprecio por los cuellos de botella se ha convertido en parte de la cultura empresarial dominante.
Hoy en día, los gerentes que nunca han oído hablar de Goldratt pueden, sin embargo, adoptar instintivamente su marco conocido como la Teoría de Restricciones. La Teoría de Restricciones se beneficiaría de una conferencia propia, pero se resume en una corta serie de pasos: se deben identificar las restricciones de los sistemas, debemos decidir cómo explotar esas restricciones, y debemos subordinar otras decisiones a la explotación de dichas restricciones. Con el tiempo, debemos elevar las restricciones, y finalmente, a medida que se elevan, debemos volver al punto de partida ya que necesariamente ha surgido otro conjunto de restricciones como un nuevo cuello de botella del sistema.
La visión directa está muy alineada con la manera en que Goldratt imaginó la práctica de su Teoría de Restricciones. El enfoque de “enjuagar y repetir” en el trabajo se le asigna a la gerencia. En términos de supply chain, las restricciones serían la cantidad máxima de capital de trabajo, el volumen máximo de stock que se puede mantener en la instalación de almacenamiento, la calidad mínima de servicio esperada por los clientes y el rendimiento máximo del almacén para recibir y despachar mercancías.
Como evidencia anecdótica, las emergencias que dominan la rutina diaria de muchos practicantes de supply chain pueden verse como un cambio rápido en la ubicación del cuello de botella. Un día, el cuello de botella podría ser la falta de stock para un determinado producto, y al día siguiente el cuello de botella puede ser la falta de almacenamiento en el almacén. De hecho, las alertas y excepciones, características ampliamente presentes en el software de supply chain, podrían interpretarse vagamente como sistemas automatizados de detección de cuellos de botella.
Por el contrario, la visión indirecta también se ocupa de los cuellos de botella, aunque los percibe desde una perspectiva completamente diferente. La visión indirecta concibe un cuello de botella en particular como el rey de los cuellos de botella, ese cuello de botella que supera a todos los demás: la capacidad de los propios empleados para siquiera percibir los cuellos de botella. En la trama descrita en “La Meta” por Goldratt, la identificación de los cuellos de botella puede ser algo sutil, pero su resolución requiere no solo una gran cantidad de reflexión, sino también pensamiento inventivo.
Sin embargo, la trama de “La Meta” se desarrolla en una única planta que produce un único producto. La complejidad general se consideraría extremadamente modesta según los estándares de nuestra actual era digital. Identificar cuellos de botella cuando se consideran docenas de procesos, cientos de ubicaciones y millones de SKUs –números comúnmente encontrados en las supply chain modernas– es una propuesta completamente diferente en comparación con la planta de un solo producto descrita en “La Meta”.
La visión indirecta percibe la supply chain como un sistema que excede la capacidad de la mente humana para comprender. Considera que la capacidad del equipo para diseñar una automatización capaz de identificar cuellos de botella es el desafío supremo a abordar. Además, a diferencia de los entornos de manufactura de “La Meta”, la resolución de los cuellos de botella de la supply chain no se ve como algo que requiere un pensamiento verdaderamente inventivo. La resolución en supply chain se reduce a asignar más o menos recursos, o a ampliar o reducir la infraestructura para transportar, producir o almacenar las mercancías. Así, si la automatización es lo suficientemente poderosa para identificar el cuello de botella, se da por sentado que la automatización es capaz de abordarlo.
En resumen, tanto la visión directa como la indirecta reconocen la importancia de los cuellos de botella, pero ambos enfoques conciben tipos de cuellos de botella completamente distintos. El enfoque directo ve los cuellos de botella como un fenómeno externo, la manifestación de limitaciones físicas dentro del flujo de mercancías. El enfoque indirecto considera que su propia incapacidad para crear la automatización perfecta, aquella que resolvería automáticamente todos los cuellos de botella, es el verdadero cuello de botella. El enfoque indirecto percibe los cuellos de botella como un fenómeno interno, la manifestación de las limitaciones intelectuales de quienes supervisan el flujo de mercancías.
Hemos visto tres conjuntos de visiones en conflicto sobre el conocimiento, el tiempo y el trabajo. Esto debería haber aclarado a qué se hace referencia con una visión en el contexto de esta conferencia. Estas visiones son poderosas y sugieren caminos radicalmente distintos a seguir para desarrollar aún más una determinada supply chain. Sin embargo, si dos visiones sugieren caminos divergentes, sería sumamente sorprendente que ambos resultaran ser igualmente beneficiosos o perjudiciales para la empresa. No hay ninguna razón aparente para pensar que todas las visiones sean igualmente válidas para los propósitos de supply chain.
Antes de abordar la cuestión de la validez de estas visiones, tratemos su variedad. En el sentido más estricto, el conjunto de visiones que posee cada persona en la organización es tan único como los propios individuos, ya que siempre se pueden encontrar pequeñas variaciones. Sin embargo, como demuestra Thomas Sowell en su libro “A Conflict of Visions”, casi todo el espectro de opiniones políticas sostenidas durante los últimos tres siglos en la civilización occidental se deriva de un pequeño grupo de visiones marcadamente distintivas, que giran principalmente en torno a la naturaleza del hombre y su potencial.
Basándome en mi propia observación casual durante los últimos 15 años navegando en círculos de supply chain, creo firmemente que se puede hacer un caso similar en supply chain. Un pequeño grupo de visiones marcadamente distintivas respalda la inmensa mayoría de las iniciativas de supply chain. Cuando se expresan objeciones sobre el camino tomado por una de dichas iniciativas, esas objeciones también provienen del mismo reducido grupo de visiones.
La falta de variedad entre las visiones no es sorprendente. Como se indicó al inicio de esta conferencia, las visiones son instintivas y, en esencia, simplistas. Las personas casi nunca contemplan la posibilidad de desafiar sus propias visiones. Cuando esto ocurre, tienden a referirse al proceso como una experiencia tipo “Road to Damascus”, que es tanto dramática como impactante. Se puede encontrar una variedad mucho mayor en las teorías, procesos y técnicas derivadas de esas visiones, ya que son mucho más refinadas que la visión de la que se originan.
La relativa homogeneidad de las visiones que se encuentran en supply chain es de primordial relevancia porque implica que no nos enfrentamos a la imposible tarea de probar o refutar la visión única de cada individuo. Solo nos interesa evaluar la validez de un pequeño número de visiones en competencia.
No obstante, evaluar las visiones, incluso un pequeño número de ellas, es difícil. En parte, las visiones no se tratan de lo que es –los hechos expuestos–, sino de lo que debería ser. Los hechos mismos se perciben en gran medida a través del prisma de la visión. Cualquier fallo puede atribuirse a un intento defectuoso en lugar de cuestionar la visión que dio origen al intento en primer lugar. Por ejemplo, por muchas veces que las empresas hayan fracasado en obtener algún retorno de inversión en su iniciativa de forecast, parece haber una cantidad inagotable de fe en que la próxima vez, la tecnología habrá madurado lo suficiente como para finalmente entregar forecasts precisos. De manera similar, sin importar que cada empleado que haya experimentado un proceso de S&OP desde dentro lo describa como una pesadilla burocrática, las empresas parecen estar más que dispuestas a establecer sus propios procesos de S&OP, pensando que con ellos será diferente. Si las características que Thomas Sowell ha descubierto para las visiones en el ámbito de la política resultan compartirse con las del ámbito de supply chain, entonces se debe esperar que las visiones erróneas perduren y persistan a lo largo de toda la vida, incluso cuando se enfrenten a una montaña de evidencia contradictoria.
Sin embargo, los mercados libres son grandes filtros. El mercado no educa a las empresas hacia visiones mejores; simplemente elimina a aquellas compañías que no adoptan de manera dominante las correctas. Por ejemplo, muchos minoristas brick-and-mortar llegaron muy tarde al ecommerce. Llegaron tarde no por ningún tipo de barreras tecnológicas; simplemente tenían una visión del comercio minorista que no incluía la posibilidad de que sus clientes nunca ingresaran a ninguna de sus tiendas. Muchos de estos minoristas fueron sancionados por quiebras, como Toys R Us en 2017 y Bed Bath & Beyond en 2023.
Un punto de partida razonable para evitar este tipo de desastre consiste en identificar las visiones dominantes presentes dentro de la empresa. Tal análisis permite discutir los méritos y deméritos de esas visiones, como hicimos a lo largo de esta conferencia.
En conclusión, las visiones son una intuición de la causalidad. Actúan como una brújula para el enfoque de la mente. Las visiones también son simplistas, y sin embargo necesarias. Moldean la forma en que nos involucramos intencionadamente con sistemas complejos, siendo la supply chain un ejemplo primordial de tales sistemas. Apenas algún libro de texto de supply chain o software de supply chain reconoce las visiones subyacentes a ellos. Sin embargo, lejos de ser agnósticos o carentes de visión, tanto los libros de texto como los softwares frecuentemente son el epítome de visiones específicas de lo que la supply chain debería ser según sus respectivas visiones.
Esas visiones son poderosas, y en gran medida definen cómo las empresas abordan sus procesos, su división del trabajo, el futuro y la planificación en general, así como los roles y deberes de sus empleados. A pesar de su importancia, las visiones rara vez son reconocidas, y mucho menos modificadas. Por ejemplo, es posible, como lo hice, leer cientos de artículos de investigación recientes sobre demand forecasting sin encontrar a un solo autor que cuestione si la perspectiva técnica adoptada en el artículo es en sí misma realmente adecuada para comprender el futuro.
Sin embargo, las visiones deben ser desafiadas. Como hemos visto en esta conferencia, la visión estática, inmensamente popular en los círculos de supply chain, contradice lo que se ha considerado como la economía básica durante un siglo. Esto incluye técnicas como los safety stocks y el análisis ABC, que son literalmente omnipresentes en el mundo de supply chain. Sin embargo, si la historia de la ciencia nos enseña algo, es que el consenso generalizado no implica ningún tipo de validez. La proposición de que estas técnicas de supply chain, el análisis ABC y los safety stocks, a través de su validez, acabarían refutando todo el campo de la economía resulta sumamente improbable.
Supply chain aún es bastante inmadura, tanto como campo de estudio como práctica. Como se discutió previamente en esta serie de conferencias, no está del todo claro si supply chain siquiera califica como una ciencia. Lo que falte en nuestro entendimiento actual de supply chain podría ser profundo, profundo en términos de visión. La sofisticación, o la falta de ella, de los métodos que tenemos podría ser completamente irrelevante si resultara que estamos enmarcando incorrectamente los problemas en primer lugar.
Ahora, procederé con las preguntas relativas a esta conferencia. Por cierto, voy a pausar esta serie de conferencias durante un par de meses. Me he dado cuenta de que necesito tiempo para poder poner estas conferencias en forma escrita. He comenzado a trabajar en un libro y espero poder consolidar todos estos elementos en una narrativa coherente que reúna todas estas ideas. Pero ahora, procederé efectivamente con las preguntas.
Pregunta: ¿Existe alguna manera de automatizar y escalar el conocimiento mundano sin un sistema de conocimiento riguroso en una empresa? Por ejemplo, ¿es que una empresa de pequeña escala no es capaz de implementar el enfoque cuantitativo que Lokad defiende?
La clave es que, por definición, el conocimiento mundano es aquello que no está codificado. Si encuentras la manera de codificar cualquier conocimiento que poseas en la empresa, lo transformas efectivamente en conocimiento especial. Sin embargo, el conocimiento especial es muy costoso, sin importar el tamaño de la empresa. Siempre hay una inmensa cantidad de conocimiento mundano circulando, ya que no sería económicamente viable tratar de codificar, estructurar y refinar todo eso. Se trata de conocimiento acerca de las circunstancias de tiempo y lugar. Gran parte de este conocimiento es transitorio. Por ejemplo, es crítico hoy conocer el estado de reparación de los frenos de un camión, pero una vez que se reparan, dicho conocimiento deja de ser relevante.
Así que, en realidad, no es un problema de escala, sino de manejar el equilibrio entre el conocimiento mundano y el conocimiento especial. Toda empresa, sin importar su tamaño, tendrá que lidiar con una inmensa cantidad de conocimiento mundano. No puedes esperar automatizar tu salida de este problema.
Ahora, en lo que respecta a la cuestión de las empresas de pequeña escala que adoptan el enfoque cuantitativo que defiende Lokad, ha existido un desafío constante durante los últimos 15 años con la madurez de las supply chain digitales. Las grandes empresas han estado digitalizadas durante casi cuatro décadas en lo que respecta a sus supply chain. Los códigos de barras no son nuevos. En las empresas pequeñas, este proceso comenzó hace apenas dos décadas, por lo que existe un desfase temporal de 20 años. Luego está la cuestión del nivel de integración del panorama de aplicaciones. Una característica de las grandes empresas es la disponibilidad de un IT department. Tan pronto como se cuenta con un IT department, se tiene gente que se paga para integrar el panorama de aplicaciones. Sin esta integración, no se pueden consolidar los datos ni siquiera para comenzar a ejecutar la Supply Chain Quantitativa como la imagina Lokad.
Ahí es donde reside el problema principal, en la falta de integración. Pero si llegas a tener un panorama de aplicaciones muy integrado, como es el caso de algunas empresas de e-commerce, incluso las empresas muy pequeñas pueden beneficiarse de un enfoque como el que defiende Lokad.
Pregunta: Aparentemente, la mayoría de los gerentes de supply chain a menudo justifican su uso de la teoría de supply chain convencional afirmando su simplicidad, aunque representa la realidad de manera algo inexacta. Luego la contrastan con alguna tecnología superior, aunque compleja, de origen inglés. En tal debate, ¿cuál sería tu argumento?
No creo que la mayoría de los gerentes de supply chain se refieran a la teoría de supply chain convencional en su práctica diaria. Son conscientes de ella, y han oído hablar de conceptos como optimal service level, quizás durante sus cursos universitarios hace algunos años. Pero esto no se trata de simplicidad versus complejidad. Se trata realmente de cómo abordas los problemas. ¿Los afrontas de maneras que han crecido orgánicamente dentro de la empresa, o como enunciados de problemas y soluciones distintos? Estas son cuestiones completamente diferentes.
La mayoría de los gerentes, particularmente aquellos en posiciones de poder en empresas que operan supply chain grandes, no ven sus roles y responsabilidades como un conjunto de problemas y soluciones. Los perciben más bien como formas de operar la empresa, prácticas, hábitos, costumbres, etc.
Así que, la brecha es mucho mayor que simplemente estar alineado o no con una teoría. Es literalmente una diferencia en la forma en que abordamos el problema fundamental de lo que significa mejorar una empresa. Desde una perspectiva de conocimiento especializado, mejorar significa encontrar una mejor solución a un problema dado. Si tu cosmovisión no enmarca tu posición, y por extensión, tu división en la empresa, en términos de problemas y soluciones, entonces hay una desalineación en la visión. Es muy difícil reconciliar eso.
De hecho, hay puntos en los que, sin importar qué visión tengas, tiene que ser una simplificación drástica de la realidad subyacente. Esto también es cierto para la Supply Chain Quantitativa tal como la aborda Lokad. La principal diferencia es que reconocemos que el esfuerzo invertido en modelar el supply chain es, en efecto, el cuello de botella. Esta simplificación se considera la principal restricción de la iniciativa.
Sin embargo, no se trata de tener la ilusión de que lo que se está haciendo es necesariamente más avanzado o refleja la realidad de manera más precisa que otros enfoques.
Gracias a todos, creo que eso será todo por hoy. Hasta la próxima.
