00:00:00 (Re)Introducción de Knut
00:01:51 El trabajo de Knut Alicke en la resiliencia de la cadena de suministro
00:02:59 Respuesta de las empresas al primer confinamiento
00:04:15 Perspectiva de Joannes sobre los cambios en la cadena de suministro
00:06:35 Definición de riesgo y resiliencia en la cadena de suministro
00:10:06 Ingredientes clave de Knut para cadenas de suministro resilientes
00:13:09 Importancia de la visibilidad de extremo a extremo
00:14:42 Importancia de la interpretación de datos
00:15:55 Estudio de caso: Farmacéuticas
00:17:28 Desastres en la cadena de suministro impulsados por software
00:19:28 Enfoque de Lokad en herramientas de aprendizaje automático
00:21:21 El software sofisticado hace que las empresas sean frágiles
00:28:32 Complejidad de las cadenas de suministro
00:30:29 Beneficios del enfoque probabilístico
00:33:08 Considerando el riesgo de inflación
00:40:33 La resiliencia de la cadena de suministro como seguro
00:44:32 Explicación del modelo CHAIN
00:50:00 Ejemplo de servicio de minorista B2B
00:52:12 Importancia de las métricas basadas en el dólar
00:58:41 La efectividad de los sistemas automatizados en la gestión de riesgos
01:00:37 Ejemplo de narrativa de mantenimiento de aeronaves
01:04:11 Habilidades críticas en la cadena de suministro
01:05:31 Importancia de la escritura clara
01:08:16 Llamado a la acción de Knut
Resumen
La pandemia ha obligado a las empresas a reevaluar sus cadenas de suministro, centrándose en la reducción de riesgos y la resiliencia. En esta entrevista, Knut Alicke de McKinsey y Joannes Vermorel de Lokad discuten la necesidad de planificación sistemática, utilización de herramientas digitales y automatización de software. Alicke enfatiza la importancia de la visibilidad y los sistemas de alerta previa para detectar posibles interrupciones, mientras que Vermorel destaca la necesidad de una cultura digital para comprender los matices de los datos. Ambos coinciden en la importancia de la planificación de escenarios y un enfoque probabilístico para gestionar posibles problemas. También hacen hincapié en la necesidad de pensar estratégicamente, comunicarse de manera efectiva y cultivar opciones en el liderazgo de la cadena de suministro, aspectos que Alicke aborda en detalle en su libro reciente (coautor), From Source to Sold.
Resumen Extendido
La reciente pandemia ha obligado a las empresas a reevaluar sus cadenas de suministro, centrándose en la reducción de riesgos y el aumento de la resiliencia, como explicaron Knut Alicke, socio de McKinsey, y Joannes Vermorel, CEO y fundador de Lokad.
Alicke, quien ha estado trabajando en la cadena de suministro durante casi 30 años, señaló que las empresas han tenido que volverse más sistemáticas y ágiles en sus procesos de planificación. Sin embargo, señaló que todavía existe una brecha en términos de experiencia en la cadena de suministro y el mejor uso de herramientas digitales. Por otro lado, Vermorel enfatizó la importancia de la automatización del software para manejar decisiones y tareas mundanas, liberando tiempo para que las personas se centren en situaciones inusuales o extraordinarias.
Alicke discutió cómo las empresas han reaccionado ante interrupciones en el pasado, como el desastre de Fukushima en 2011, y cierres y confinamientos más recientes. Señaló que si bien muchas de las ideas para la resiliencia existían hace años, no se consideraban importantes. Las empresas a menudo volvían a las operaciones normales después de una interrupción, centrándose en cadenas de suministro ágiles y baratas en lugar de resistentes.
Alicke enfatizó la necesidad de visibilidad y un sistema de alerta previa para detectar posibles interrupciones en la cadena de suministro. Esto podría ser problemas con el proveedor del proveedor o problemas con la logística, producción o calidad. También destacó la importancia de la planificación, especialmente la planificación de escenarios, para mitigar posibles retrasos o interrupciones. Esto podría implicar acelerar envíos, sustituir productos o traer alternativas en avión.
Vermorel estuvo de acuerdo con la importancia de la visibilidad de extremo a extremo, pero sugirió que las empresas a menudo carecen de una cultura digital para comprender los matices de sus datos. Argumentó que el problema no es la falta de datos o su calidad, sino la falta de comprensión de los datos.
Vermorel también habló sobre la importancia de comprender lo que un algoritmo intenta hacer, en lugar de cómo funciona. Señaló que el software permite una escalabilidad rápida, incluida la posibilidad de cometer errores a gran escala. También señaló que incluso cálculos relativamente simples pueden volverse opacos debido a las limitaciones de la mente humana.
Vermorel explicó además que incluso si los científicos de datos reemplazan a los planificadores, el mismo problema de opacidad persiste. Algunas herramientas de aprendizaje automático son opacas incluso para quienes las usan, y comprender los algoritmos no significa necesariamente comprender los resultados.
Vermorel discutió la operatividad de los escenarios en la gestión de la cadena de suministro, explicando que mantener múltiples escenarios puede requerir mucho mantenimiento. Sin embargo, un enfoque probabilístico, que considera todos los escenarios a la vez, puede ser más manejable con las herramientas matemáticas y de software adecuadas.
Explicó que este enfoque permite considerar varios problemas potenciales, como un almacén que tiene un 1% de probabilidad de inundarse cada mes, sin necesidad de conocer la causa exacta.
Vermorel comparó el enfoque probabilístico con una perspectiva cuántica, donde se consideran todos los futuros posibles y los instrumentos matemáticos se ocupan de fenómenos infrecuentes.
Alicke estuvo de acuerdo y enfatizó la importancia de que las empresas estén preparadas para tomar medidas basadas en las ideas obtenidas de las simulaciones de escenarios. Señaló que las empresas a menudo carecen de la disposición para implementar soluciones incluso cuando tienen las ideas necesarias.
Vermorel habló sobre la importancia de cultivar opciones en la gestión de la cadena de suministro. Explicó que el enfoque probabilístico permite considerar constantemente opciones, como modos de transporte alternativos, que se pueden activar cuando las condiciones son adecuadas.
Alicke compartió un ejemplo de cómo la planificación de escenarios ayudó a un cliente a ser más resiliente al identificar un recurso de cuello de botella que requería 12 semanas para moverse de una planta a otra.
Vermorel habló sobre la importancia del pensamiento estratégico en la gestión de la cadena de suministro, que puede verse obstaculizado por la lucha constante contra incendios.
Alicke enfatizó la importancia de comunicar la necesidad de inversiones estratégicas a la junta directiva, comparándolo con pagar un seguro. Señaló que esto requiere una decisión estratégica por parte de la junta y la capacidad de comunicar efectivamente la historia a ellos.
Alicke también habló sobre la inspiración detrás de su libro, “Source to Sold” (escrito en colaboración con Radu Palamariu), que incluye entrevistas con personas que han llegado a la junta directiva con experiencia en cadena de suministro, y discute el modelo de cadena que desarrollaron basado en estas entrevistas.
Alicke explicó que ‘C’ significa colaborativo, ‘H’ significa holístico, ‘A’ significa adaptable, ‘I’ significa influyente y ‘N’ significa narrativo. Enfatizó la importancia de construir relaciones, comprender el panorama general, la adaptabilidad, empoderar a las personas y usar el lenguaje adecuado para explicar las cosas.
Vermorel habló sobre el temor a los efectos de segundo orden en la cadena de suministro, como la expectativa de descuentos por parte de los clientes. Argumentó la necesidad de tener un KPI que incluya decisiones basadas en juicio y que fomente una visión a largo plazo.
Vermorel criticó la falta de imaginación al tener en cuenta factores elusivos que son difíciles de medir. Enfatizó la importancia de desarrollar narrativas para transmitir cosas técnicas y racionales de manera concisa.
Vermorel argumentó la necesidad de tener ideas que resuenen profundamente con lo que las empresas están tratando de hacer, en lugar de depender de métricas fáciles que no son relevantes para el problema en cuestión.
Alicke estuvo de acuerdo, agregando que los números respaldan la narrativa y ayudan a identificar las causas fundamentales cuando algo sale mal. Enfatizó que el liderazgo efectivo requiere personas con las habilidades necesarias para activar la visión expresada a través de la narrativa.
Alicke sugirió que todos en la cadena de suministro deberían comprender los procesos de principio a fin y capacitar a los colegas de la cadena de suministro y otras áreas. Mencionó que él y Vermorel enseñan en universidades para aumentar la capacidad de la comunidad y promover la cadena de suministro como un tema interesante e importante.
Vermorel agregó que la escritura clara es una habilidad crucial para la colaboración, la creación de narrativas y la organización de informes. Criticó la baja calidad de la escritura en muchos departamentos y alentó a los estudiantes a mejorar sus habilidades de escritura a lo largo de sus vidas.
En conclusión, la entrevista destacó la importancia de comprender y gestionar el riesgo y la resiliencia en las cadenas de suministro, el papel de los datos y los algoritmos, y la necesidad de pensamiento estratégico y comunicación efectiva. También enfatizó la importancia de cultivar opciones, comprender los procesos de principio a fin y mejorar las habilidades de escritura.
Transcripción completa
Conor Doherty: Dada la reciente pandemia, la mayoría de las empresas han reevaluado sus cadenas de suministro con énfasis en la reducción del riesgo y el aumento de la resiliencia. El invitado de hoy, Knut Alicke, ha escrito extensamente sobre estos temas, así como sobre el liderazgo en la cadena de suministro en su nuevo libro, “From Source to Sold”. Knut, bienvenido a Lokad.
Knut Alicke: Muchas gracias por recibirme.
Conor Doherty: Bueno, dije bienvenido a Lokad, pero probablemente sea más preciso decir bienvenido de vuelta a Lokad. Estuviste con nosotros, creo, hace 3 años, casi en el mismo día, de hecho.
Knut Alicke: Es correcto. Este es mi segundo episodio contigo. Así que, hace tres años, tienes razón. Hablamos sobre el futuro de la cadena de suministro, las habilidades laborales y todo. Han sido 3 años interesantes para todos nosotros, con muchas interrupciones y muchas cosas sucediendo en la cadena de suministro.
Conor Doherty: Absolutamente, y volveremos a eso. Pero para aquellos que puedan haberse perdido ese episodio, ¿podrías presentarte nuevamente ante la audiencia, por favor?
Knut Alicke: Claro. Mi nombre es Knut Alicke. Trabajo para McKinsey. Tengo mi base en nuestra oficina de Stuttgart en Alemania, y la cadena de suministro es mi pasión. Es lo que he estado haciendo durante casi 30 años. Así que el próximo año serán 30 años. Nos estamos haciendo cada vez más mayores. Lo que hago aquí básicamente abarca todos los temas en términos de planificación, como pronósticos, S&OP, planificación de suministros, planificación de producción, inventario, pero también flujo físico, optimización de almacenes, optimización de la red de transporte, establecimiento de la estructura organizativa adecuada.
En los últimos tres años, he estado trabajando claramente en el riesgo y la resiliencia de la cadena de suministro para ayudar a nuestros clientes a ser mejores y tener una cadena de suministro más resiliente. Y además de McKinsey, todavía estoy enseñando. Así que estoy desarrollando, por así decirlo, la nueva generación de profesionales de la cadena de suministro, porque eso es lo que siempre escuchamos, que no tenemos suficientes profesionales de la cadena de suministro. No tenemos suficientes personas que realmente entiendan de principio a fin, que entiendan los trade-offs, y que estén interesadas en el tema.
Conor Doherty: Bueno, en realidad, si podemos volver a lo que estábamos discutiendo. Porque, como mencionaste, hace tres años, hablamos sobre el futuro de la cadena de suministro y las habilidades requeridas. Eso fue en medio de la pandemia. En los años que han seguido, ahora estamos básicamente después de la pandemia, ¿crees que la situación ha cambiado? Ya sabes, el riesgo y la resiliencia se han convertido en un problema más importante. Entonces, ¿se requiere el mismo conjunto de habilidades o ha cambiado eso?
Knut Alicke: Han sucedido muchas cosas. Si solo miramos atrás tres años, muchas empresas comenzaron, después del primer confinamiento, a establecer salas de guerra de lucha contra incendios, salas de control, como sea que las llamaran, y a resolver problemas. Eso no siempre se hizo de manera sistemática. Eso no siempre se hizo pensando realmente en el principio a fin. Y luego se dieron cuenta de que, hey, necesitamos hacer más. ¿Verdad? Necesitamos prepararnos, asegurarnos de tener la visibilidad adecuada, asegurarnos de tener las palancas adecuadas para poder accionar, y asegurarnos de que nuestros procesos de planificación sean lo suficientemente ágiles y rápidos.
Entonces, muchas empresas redujeron su planificación de mensual a cada dos semanas, y en el S&OP, la planificación operativa de una semana a cada dos días. Y todo eso requiere talento. Se necesita talento que comprenda la cadena de suministro, que comprenda lo digital y que integre todo. Y lo que vemos aquí es que todavía hay una brecha enorme. La brecha se ha reducido. Las personas, diría yo, educaron a su propio personal. Hubo muchas contrataciones de fuentes externas, pero aún existe una brecha en términos de experiencia en la cadena de suministro, cómo utilizar mejor las herramientas digitales para planificar y mejorar el rendimiento de la cadena de suministro.
Conor Doherty: Bueno, gracias. Joannes, también estuviste en ese panel. ¿Has cambiado tu perspectiva en los últimos años?
Joannes Vermorel: Quiero decir, ha evolucionado, sí. No sé en qué medida cuenta como un cambio, pero la esencia de ello es que, desde mi perspectiva, cuanto más interrupciones enfrentas, más automatización necesitas. Porque, ya ves, si tu rutina ya mantiene ocupada a todo el mundo, lidiando con lo mundano, si ya estás al 100% ocupado solo para lidiar con lo mundano, cuando lo extraordinario te golpea, entonces no tienes margen para lidiar con estas cosas adicionales.
Y no me refiero a la capacidad de la cadena de suministro o a los activos físicos, sino simplemente al ancho de banda mental para lidiar con un problema. Si todos en la organización ya están a toda velocidad solo para mantener la empresa operando en un día normal, cuando tienes un día anormal, todo explota o se retrasa. Entonces, y no tengo, diría yo, una solución mágica para liberar este ancho de banda. Sin embargo, una de las mejores alternativas a una solución mágica es la automatización de software extensiva.
Así, al menos todas las decisiones mundanas y cosas mundanas se eliminan, se robotizan, y las personas tienen tiempo para centrarse en lo que es bastante inusual. Y con inusual, no me refiero a las fluctuaciones habituales de la demanda que son un poco más altas, un poco más bajas, o que siempre varían de manera similar. Me refiero a cambios estructurales donde tienes proveedores que desaparecen, proveedores que se vuelven mucho más caros sin volver al estado anterior de las cosas, aranceles o cosas que realmente modifican la estructura del mercado en el que operas.
Conor Doherty: Bueno, me doy cuenta de que en una discusión sobre riesgo y resiliencia, probablemente sería mejor definir los términos. Entonces, Knut, si puedo volver a ti, después de la pandemia, la gente habla de la importancia del riesgo y la resiliencia, pero quiero decir, el riesgo y la resiliencia ya existían antes de la pandemia. Entonces, en tu opinión experta, ¿cómo han cambiado exactamente estos conceptos? Materialmente, ¿cómo han cambiado como resultado de la pandemia?
Knut Alicke: La buena pregunta es si han cambiado. Si piensas en, por ejemplo, ¿qué fue, 2011 cuando tuvimos Fukushima? Eso fue hace como 12 años, y las empresas reaccionaron de la misma manera que también reaccionaron ante los cierres recientes, las interrupciones y los confinamientos. Entonces, diría que muchas de las ideas ya existían hace muchos, muchos años, pero no se consideraban importantes. Las empresas no se enfocaban en eso. Decían, hey, la interrupción ha terminado, volvamos a la normalidad y asegurémonos de que nuestra cadena de suministro sea lo más eficiente y económica posible, pero no lo más resiliente posible.
Entonces, si pensamos en lo que es necesario para ser resilientes, necesitamos tener la visibilidad en su lugar. Entonces, necesitamos tener algo como un sistema de advertencia previa que nos diga, hey, algo está sucediendo en, digamos, el nivel tres, nivel cuatro. No es nuestro proveedor directo, pero el proveedor del proveedor del proveedor tiene algunos problemas. Tal vez haya un problema logístico, tal vez haya un problema de producción, tal vez haya un problema de calidad.
Sabemos con certeza que esto afectará hasta nosotros, hasta nuestra línea de producción, y causará una interrupción. Si sabemos eso lo suficientemente temprano, podemos reaccionar. O digamos, con suerte, podemos reaccionar. Para poder reaccionar, también necesitamos asegurarnos de tener algo como planificación en su lugar. Entonces, si, por ejemplo, vemos que este contenedor probablemente llegará dos semanas tarde, esa información en sí misma no es útil. La información de que este retraso de dos semanas provoca un faltante de stock en nuestros componentes, que lleva a una parada de producción porque no podemos ensamblar lo que queremos ensamblar, o tenemos un problema de disponibilidad con esto, no podemos entregar a la tienda minorista que necesita desesperadamente nuestros productos, esto es muy importante. Y para eso, necesitamos planificación de escenarios.
Entonces, necesitamos analizar qué podemos implementar para mitigar este retraso. ¿Es necesario acelerar el envío? ¿Es necesario sustituir el producto? ¿Es necesario volar algo más para compensar el retraso? Y aquí es donde muchas empresas todavía tienen un problema. Que creamos un plan, pero no somos capaces de crear planes en caso de que ocurra una interrupción o un retraso. Y esto es súper importante. Si ahora piensas en lo que es necesario para hacer eso, necesitamos tener datos en su lugar, datos maestros. Necesitamos tener las capacidades en su lugar, comenzamos a hablar de esto, y necesitamos tener la organización en su lugar que también acepte que, aquí en este escenario, llegamos a la conclusión de que el transporte aéreo es la solución, y luego optamos por el transporte aéreo. Todo esto debe suceder para asegurarnos de tener una cadena de suministro resiliente que aún pueda entregar.
Conor Doherty: Bueno, de hecho, nuevamente has identificado tres ingredientes, y eso fue algo que mencionaste en una encuesta reciente que escribiste en McKinsey sobre tecnología y regionalización. Mencionaste que las cadenas de suministro más resilientes tienen visibilidad de extremo a extremo, datos maestros de alta calidad y hacen una planificación efectiva de escenarios de demanda. Entonces, Joannes, para volver a ti, ¿por qué crees que esos son ingredientes absolutamente críticos para tener una cadena de suministro resiliente? ¿O agregarías algo más a eso?
Joannes Vermorel: Sí, desde mi perspectiva, el desafío con los datos es muy específico en el sentido de que la calidad de los datos suele ser excelente. Eso es extraño, sé que la mayoría de los proveedores se quejan de datos incorrectos, pero la realidad es que cuando miramos, digamos, empresas occidentales, tal vez no asiáticas, pero las empresas occidentales se han digitalizado durante tres décadas y generalmente en términos de precisión, cuando hay un registro que dice que esta cosa se vendió en este día, esta cantidad, es un 99,9% preciso. Sí, hay algunos errores de oficina aquí y allá, pero es muy preciso. Ahora, el problema no es que los datos sean generalmente incorrectos, sino que la semántica es muy difusa.
Solo para dar una idea, la mayoría de nuestros clientes, y estoy pensando en los más grandes como las empresas públicas, generalmente es muy difuso contar lo que tienen en stock. El problema no es que no tengan los datos, el problema es que imagina que no tienes un ERP, tienes 20 ERPs y todos cuentan el stock de manera diferente. Y luego el stock no es binario, está o no está, puede estar retenido en la aduana, puede estar retenido para pruebas de calidad, puede estar en almacenamiento, puede estar reservado para algunos clientes en algún lugar. Entonces, ves que hay muchas complejidades.
Y luego, cuando piensas en la demanda, lo mismo, se vuelve muy rápidamente muy difuso. Consideremos, por ejemplo, un distribuidor B2B. Estás vendiendo a empresas, por lo general tienes múltiples fechas de pedido, no una. Tienes las fechas en las que el cliente te dice que quieren esto en el futuro, pero no es un pedido firme, es en el futuro. Y luego habrá una fecha en la que pasen el pedido y luego habrá una fecha en la que quieran que se entregue una parte del pedido primero y luego otra fecha para la segunda parte del pedido, y así sucesivamente.
Así que, estoy totalmente de acuerdo con la visibilidad de extremo a extremo, es un ingrediente crítico. Pero donde creo que las empresas suelen carecer es en la falta de cultura digital para comprender los matices que se incluyen en estos datos. El problema no es tanto que los datos sean malos o que no tengan los datos, el problema es que literalmente tienen miles y miles de tablas y las personas se están ahogando en malos KPI, recetas simplistas y demás que simplemente no les dicen lo que necesitan saber.
Por ejemplo, las empresas que operan en una cadena de suministro múltiple, hemos visto a personas pensar en los niveles de servicio en el centro de la red, pero el nivel de servicio en el centro de la red no te dice nada sobre la calidad percibida del servicio desde el lado del cliente. Son artefactos puros. Entonces, diría que esos problemas son los mismos, pero hay un giro en la forma en que los miras y ahí es donde creo que está la mayor brecha de habilidades.
Cuando hablamos de datos maestros, ¿qué significa tener dominio de los datos? Es una especie de juego de palabras, pero estaría más en el problema de tener dominio de los datos en lugar de la falta de datos o la falta de datos de calidad.
Conor Doherty: Entonces, Knut, solo para devolvértelo, ¿estás de acuerdo en que es más una cuestión de cómo interpretas la riqueza de los datos o la fuente de datos y no la calidad intrínseca de los datos?
Knut Alicke: Honestamente, he visto ambas cosas, pero estaría de acuerdo en que es muy importante utilizar los datos y crear ideas a partir de ellos. Permíteme agregar un elemento a esto porque eso es lo que también veo que sucede en muchos de nuestros clientes.
El planificador tiene un sistema para utilizar, ¿verdad? Utiliza datos y luego hay un algoritmo y ese algoritmo realiza algunos cálculos, un pronóstico, un plan de producción, un plan de suministro, lo que sea. Lo que a menudo vemos es que hay mucha más inteligencia algorítmica en eso de lo que el planificador está preparado para usar. ¿Y por qué es eso? Porque para la mayoría de los planificadores, el algoritmo parece una caja negra. Lo que les gustaría hacer es abrir la caja negra, mirar adentro, entenderla y luego usarla.
Para una gran empresa farmacéutica, hicimos un análisis después de que implementaron uno de los grandes sistemas de planificación y solo ocho personas iniciaron sesión y utilizaron el sistema. Todos los otros cientos de planificadores iniciaron sesión pero luego cerraron sesión muy rápido y luego volvieron a iniciar sesión y cerraron sesión. ¿Qué significa eso? Descargaron todos los datos en sus hojas de Excel, hicieron sus cambios y planificación habituales y luego cargaron los resultados nuevamente.
Entonces, un elemento muy importante es la explicabilidad. Necesitamos generar confianza en términos de todos los algoritmos que tenemos. Debemos explicarlo o debemos tener otras formas de mostrar que los algoritmos están funcionando como deberían y con esto, finalmente, los planificadores utilizarán todas estas cosas geniales que existen.
Conor Doherty: En realidad, una pregunta rápida sobre eso y es relevante para algo que leí en Lokad. No voy a decir quién lo escribió, pero estaba en un artículo sobre MRO y decía que más importante que entender cómo funciona el algoritmo, es más importante que el profesional entienda qué está tratando de hacer. Y me pregunto, con lo que acaba de decir Knut y lo que acabo de decir, ¿qué opinas al respecto, Joannes?
Joannes Vermorel: Entonces, estoy completamente de acuerdo con Knut en el sentido de que los métodos sofisticados introducen nuevas clases de riesgo. Y cuando miras algunos de los mayores desastres en la cadena de suministro de todos los tiempos, fueron impulsados por software. Ese es el desastre de Nike en 2004, eso es Target Canadá, eso es Lidl que desperdició medio billón de euros. Entonces, el software te permite hacer cosas a gran escala súper rápido, incluyendo cosas súper tontas. Y sí, la opacidad no requiere nada super sofisticado para volverse súper opaco.
La belleza de las computadoras es que la mente humana se queda atrás con solo algo así como 10 multiplicaciones. Y luego, incluso si eres súper inteligente, cualquier cálculo modesto que haga más de 10 multiplicaciones y sumas, no puedes seguir intuitivamente lo que está sucediendo. Entonces, no se requiere una sofisticación numérica brutal para ser absolutamente opaco. Incluso algo que todavía es relativamente simple en términos de potencia de procesamiento de computadoras ya está mucho más allá de lo que puedes seguir.
Entonces, este es un gran problema y, por cierto, incluso si reemplazas a los planificadores por científicos de datos, aún obtienes exactamente el mismo problema. Hay clases de herramientas de aprendizaje automático que son muy opacas incluso para las personas que manejan esas herramientas. Entonces, incluso si tienes una comprensión profunda de los algoritmos, no significa que entiendas si los resultados que estás viendo son realmente lo que pretendías. Esa es otra clase de problema.
La forma en que Lokad abordó esto es principalmente siendo muy dogmático en ciertas clases de herramientas de aprendizaje automático, especialmente programación diferenciable que te permite operar con variables semánticas. Entonces, la idea es que no es cualquier tipo de aprendizaje automático, son modelos en los que cada variable tiene un nombre y una semántica adjunta. Esto significa que puedes inspeccionar lo que está sucediendo por partes en tu modelo para comprender si el comportamiento parece correcto.
Solo para dar un ejemplo, si por ejemplo tenemos ciclicidades, día de la semana, semana del año, semana del mes, significa que esas ciclicidades van a tener parámetros con nombres que puedes verificar. Literalmente habrá una variable llamada el efecto del Ramadán o el efecto del Año Nuevo Chino. Puede sonar muy contrario al aprendizaje automático porque no descubrimos automáticamente los patrones, pero la idea de que todos los patrones tengan nombres y que las variables tengan una semántica clara hace que sea mucho más fácil inspeccionar por partes el modelo.
Entonces, incluso si la salida es extraña, aún puedes ir e inspeccionar las partes que constituyen el modelo y no se necesita un doctorado en matemáticas para hacerlo. Eso es solo parte de la solución, pero el resto necesita metodologías diferentes. Pero sí, el riesgo tecnológico, es decir, introducir sofisticación para intentar hacer que tu empresa sea más resiliente, la historia está un poco en contra de los proveedores de software en términos generales. Las tecnologías de software más sofisticadas tienden a hacer que las empresas sean más frágiles en general en comparación con formas más rudimentarias y simples de organizar las empresas.
Conor Doherty: Bueno, Knut, para volver al tema del riesgo y la resiliencia, recuerdo que en la encuesta de noviembre de este año, mencionaste que de los tres ingredientes mencionados, visibilidad, datos maestros y planificación de la demanda, la planificación de escenarios de demanda era o tenía la menor adopción. Creo que solo alrededor de un tercio de los encuestados dijeron que tenían una planificación de escenarios de demanda efectiva en la empresa. Me pregunto, ¿por qué crees que hubo una disminución entre los dos primeros ingredientes y el último y qué efecto tiene eso en la resiliencia de la empresa?
Knut Alicke: La planificación no es fácil. Suena simple, solo dices: “¿Por qué no evalúas tu plan general de extremo a extremo para el escenario que dice que tenemos menos capacidad o tenemos una demanda más alta o el proveedor no puede entregar?” Pero imagina que muchas empresas aún calculan un plan por semana. Entonces, todavía se requiere el fin de semana porque lleva 14 horas y bloquea muchos de los recursos de TI.
Incluso en estos días, esto suele ser así. Entonces, ¿cómo les dirías a estas empresas que “por favor calculen cinco escenarios donde evalúen diferentes soluciones”, donde ellos dicen: “Está bien, eso lleva una semana en calcular”? Entonces, a menudo no hay suficiente capacidad de cálculo. Luego, muy a menudo, no está claro cómo poblar el escenario. Entonces, ¿qué debemos calcular y cómo evaluar, verdad?
Todos los proveedores de soluciones de planificación tienen la capacidad de calcular escenarios. Luego, necesitas evaluar qué es mejor para nuestra configuración actual y para nuestros clientes y nuestra cadena de suministro. Entonces, necesitan tener claro si debe optimizarse para el servicio, el costo o nuestro inventario. Eso a menudo no está claro.
Desafortunadamente, todavía vemos muchos procesos de S&OP o procesos de IBP o procesos de planificación de extremo a extremo que solo presentan una solución. Y luego la discusión es muy interesante porque solo puedes aceptar esta única solución. No hay forma de decir: “Oye, ¿por qué no hacemos algo diferente aquí?” Así que hay mucho por ponerse al día y mejorar, para poder calcular los escenarios, entender y valorar los compromisos y luego llegar a una decisión conjunta sobre lo que es mejor para nuestros clientes, empresa o valor.
Conor Doherty: Bueno, Joannes, te preguntaré en un momento. Pero solo para seguir con eso, Knut, cuando se trata de evaluar la viabilidad de cualquier escenario dado, ¿consideras que es algo único para cada empresa o crees que hay una métrica o filosofía general que cada empresa podría usar para evaluar la viabilidad de un escenario?
Knut Alicke: Siempre hablamos de los tres elementos más importantes de una cadena de suministro, y esos son el costo, el servicio y el capital. Probablemente comenzaría incluso con el servicio. Y luego tienes compromisos. El servicio aumenta, “Oh sí, podemos hacer eso si aumentamos el inventario o si aumentamos el costo”. El costo disminuye, “Sí, está bien, pero entonces el servicio podría disminuir”. Por lo tanto, comprender estos compromisos es muy importante.
Al hablar con muchos de nuestros clientes, a menudo hacemos un ejercicio muy simple. Solo les preguntamos individualmente: “¿Qué es lo más importante para ti? ¿Dónde invertirías, digamos, 10 EUR para mejorar si tuvieras algo o mil o 100,000? ¿Es reducir el costo u optimizarlo? ¿Es mejorar el nivel de servicio o reducir el inventario?” Y a menudo obtienes una imagen completamente mixta. Así que todos hablan de cosas diferentes.
Eso significa que la estrategia de la cadena de suministro no está alineada. Si la estrategia de la cadena de suministro no está alineada, ¿cómo evaluarías cuál es el mejor escenario? Porque una parte de la empresa optaría por un nivel de servicio más alto, a menudo la parte productora optaría por un costo más bajo porque son sus incentivos locales. Entonces, eso es algo que, en la estructura de bonificación, si observas la estructura de bonificación, a menudo contradice estas discusiones de compromisos para los escenarios. Por lo tanto, es algo que debe abordarse, debe resolverse y luego puedes decidir: “Hey, esta es realmente la mejor solución para nuestra empresa”.
Conor Doherty: Gracias. Y Joannes, ¿qué opinas sobre cómo evaluar la viabilidad de los escenarios?
Joannes Vermorel: Revisaría algunas otras cosas primero. Porque verás, primero, hablemos sobre los requisitos de cálculo. Eso es algo que escucho con frecuencia, “Oh, lleva horas calcularlo”. Pero consideremos que un teléfono inteligente, solo un teléfono inteligente normal, hace de forma predeterminada algo así como 10 a 20 mil millones de operaciones por segundo. Y eso es un teléfono inteligente. Si pasamos a una estación de trabajo, una estación de trabajo real, estamos muy fácilmente, barato, en los 100 mil millones de operaciones por segundo. Si estás loco y gastas $5,000 y pones tarjetas gráficas y GPUs, estás en los mil billones de operaciones por segundo. Nuevamente, cosas baratas.
Entonces, la pregunta ahora es, ¿qué estás haciendo exactamente con esta potencia de procesamiento? Porque eso es lo importante. En Lokad, tenemos la discusión típica. Escucho a la gente decir, “Oh, cinco escenarios tardan 40 horas en calcularse”. Y luego en Lokad decimos, “Oh, pero ejecutamos alrededor de mil escenarios por segundo”. Así que primero, diría que tenemos varios problemas.
Primero, el software empresarial moderno tiene un problema de tener capas tras capas que acumulan ineficiencia. Y la gente puede no darse cuenta, pero la mayoría del software empresarial se construye sobre 40, a veces 50 años de capas ineficientes que nunca desaparecieron. Y así pierdes tu potencia de procesamiento por un factor de 1 millón, a veces más, en ineficiencias de tener literalmente este tipo de diseño de software lasaña donde es un pedazo de software que se comunica con otro pedazo de software que se comunica con otro pedazo de software, etc.
Por ejemplo, si intentas hacer este tipo de cosas con un sistema de transacciones de base de datos SQL, será increíblemente ineficiente. Quiero decir, cuando digo increíble, me refiero a que es entre mil veces más lento de lo que debería ser y posiblemente hasta un millón de veces más lento de lo que debería ser. Entonces, las cadenas de suministro como objetos para simulaciones numéricas no son súper complejas. Incluso una cadena de suministro increíblemente compleja tiene alrededor de 100 millones de SKU, tal vez 200 millones de SKU. Un videojuego moderno ahora está simulando en tiempo real alrededor de mil millones de triángulos, 60 fotogramas por segundo. Así que eso te da una idea de la escala.
Entonces estamos hablando de algo que en términos de computación moderna, incluso una cadena de suministro gigantesca, del tamaño de Walmart, es pequeña. Es más pequeña que tu videojuego promedio en la actualidad. Así que tenemos eso en cuenta. Y si tienes un cálculo que lleva más de minutos, debes detenerte y considerar seriamente, “¿Estoy haciendo algo realmente complicado que realmente necesita toda esa potencia de procesamiento? ¿O simplemente estoy partiendo de algo que es increíblemente ineficiente?” Así que mi propuesta es que la mayoría de las veces, estamos hablando de cosas que son increíblemente ineficientes.
Y eso, si lo abordas de la manera correcta, no es un problema. Luego, la segunda cosa es la operatividad de los escenarios. Mi enfoque, quiero decir, en Lokad, lo que descubrí hace un poco más de una década, es que el problema con los escenarios es que requieren mucho mantenimiento. Si tienes una docena de escenarios que quieres mantener, requiere mucho esfuerzo. Y el truco, y fue literalmente un truco, es que si optas por un enfoque probabilístico donde miras todos los escenarios a la vez, y eso significa potencialmente millones de escenarios, entonces, si tienes los instrumentos matemáticos adecuados y los instrumentos de software, se vuelve mucho más fácil.
Y eso es sorprendente porque pensarías, “Oh, si miro todos los futuros posibles a la vez, tiene que ser mucho más complicado”. Pero la realidad es que, con el enfoque correcto, no lo es. Y la respuesta es porque de repente todas las cosas que quieres considerar se vuelven mucho más manejables. No tienes que tomar decisiones difíciles sobre qué hacer con el almacén. Ok, digamos que el almacén tiene una probabilidad del 1% de sufrir una inundación o algo que afectaría gravemente su funcionamiento cada mes. No necesitamos saber exactamente qué, simplemente decimos, “Ok, hay un 1% de probabilidad al mes de que perdamos la mitad de la capacidad del almacén por cualquier motivo, una huelga, una inundación, un problema eléctrico, un pequeño incendio”.
Y podemos decir, “0.1% de probabilidad de perder el almacén durante seis meses”. Y sabes, es una suposición, está bien. Y lo interesante es que no haces eso de forma aislada de las demás cosas. La belleza del enfoque probabilístico es que puedes decir, “Agregamos este riesgo al almacén y luego agregamos el riesgo de tener un puerto en China bloqueado, nuevamente 1% de probabilidad cada mes”. Eso es una estimación, podemos revisarlo. Pero lo interesante es que de repente puedes paralelizar el proceso de pensar en esos riesgos.
No es que crees un escenario donde decidas exactamente qué riesgos tener en cuenta y cuáles no. Es que puedes agregar un riesgo para el almacén, puedes agregar un riesgo para un puerto en China, puedes agregar un riesgo de aumento de precios para un proveedor. Y esa es la belleza de esto, es que todo eso se mezcla. Y en términos de mantenimiento, una vez que decides incluir un riesgo, ¿qué queda por hacer? La respuesta es nada, porque tu pronóstico probabilístico lo incorpora y las decisiones que salen del sistema ya están ajustadas al riesgo.
Joannes Vermorel: Yo diría que esta especie de perspectiva purista frente a la planificación de escenarios clásica es que, en primer lugar, puedes descomponer por completo la forma en que analizas los diferentes riesgos. Entonces, si tienes diferentes personas que analizan diferentes riesgos, pueden trabajar con el mismo sistema al mismo tiempo. Y una vez que llegas a un acuerdo sobre un nivel de riesgo, inmediatamente obtienes decisiones ajustadas al riesgo tan pronto como lo activas. Eso es todo, no hay nada más que hacer, y eso es lo bonito de esto.
Entonces, en términos de practicidad, si piensas que la inflación tiene un 1% de probabilidad de estar por encima del 20% durante los próximos 12 meses, ok, tenlo en cuenta. Y si la gente está de acuerdo, entonces tenemos eso y tenemos inmediatamente todas las decisiones ajustadas al riesgo.
Lo interesante es que cuando expresas cosas así, sí, puedes terminar con un par de docenas de riesgos de alto nivel, pero no son muy complicados de expresar y no son muy complicados de mantener. Eso es lo bonito de esto. Es mucho más fácil mantener un riesgo de alto nivel como un 1% de probabilidad de inflación superior al 20% en los próximos 12 meses para, digamos, Alemania, en lugar de mantener y crear un escenario donde responderías a este riesgo de formas específicas.
El enfoque probabilístico es más como la perspectiva cuántica donde decimos, bueno, miramos todos esos futuros posibles y dejamos que los instrumentos matemáticos se ocupen de esos fenómenos infrecuentes. Pero en conjunto, son inevitables. Si acumulas una serie de riesgos del 1% por mes, estás garantizado de enfrentar varios de esos problemas en los próximos 5 años. La pregunta simplemente es cuándo ocurrirá uno de ellos. No lo sabes, pero está bien.
Conor Doherty: Knut, ¿eso se alinea con tu comprensión ingenieril de la situación?
Knut Alicke: Definitivamente está en línea. Sería genial aprovechar este cálculo y poder tener algún tipo de distribuciones de respuestas para discutir esto.
Por ejemplo, digamos que haces estas simulaciones de escenarios, ¿verdad? Y luego más o menos sabes, hey, con esta probabilidad, esto y esto sucede. Lo importante entonces es que las empresas necesitan estar preparadas para tomar medidas. Ahora sabes que puede haber una interrupción, ¿y qué sigue? Necesitas entender, hey, aquí necesito tener estas cinco cosas en su lugar y en caso de que algo suceda con mi sistema de alerta temprana, entonces comenzaría a ejecutar.
A menudo, las empresas no están realmente preparadas. Incluso si tienen la idea, no están preparadas para implementar la solución.
Joannes Vermorel: Estoy completamente de acuerdo. Y por cierto, por eso en mi serie de conferencias, presenté la cadena de suministro como el dominio de la opción. Necesitas cultivar opciones.
Los escenarios son una forma de hacer que esas opciones sean más urgentes, como los modos de transporte alternativos. Pero el problema es que se siente muy teórico hasta que te enfrentas al problema.
Mi problema con los escenarios hace una década se debía al hecho de que un escenario dado no se aplicaría la mayor parte del tiempo. Esta probabilidad del 1% la mayor parte del tiempo no ocurre, por lo que no hay preparación para ello porque nada en el sistema está realmente orientado hacia la ejecución inmediata de este escenario.
Pero si cultivas algo donde, por ejemplo, cada vez que haces un pedido de compra, tienes la opción de enviarlo por carga a un precio mucho más alto, siempre es una opción que está ahí. Solo que normalmente no es rentable.
Esa es la diferencia entre tener la optimización que tiene la opción que ya está conectada, simplemente latente, no explotada porque las condiciones no son adecuadas, frente a un escenario donde el día en que esta opción debería entrar en juego, nada está listo. Las personas no están acostumbradas a eso, los sistemas informáticos no responden de inmediato a las decisiones adecuadas, por lo que las personas tienen que pensar y hacer muchas cosas inusuales.
Knut Alicke: Permíteme darte un ejemplo de los últimos años en los que ayudamos a un cliente a ser más resiliente. Analizamos escenarios, analizamos un sistema de alerta temprana y todo, y luego descubrimos que si algo sucede en una planta, podemos producir en otra planta. Pero hay un recurso cuello de botella, el equipo de pruebas. Se requerían 12 semanas para moverlo de una planta a otra.
Entonces, en tus escenarios, necesitas decidir 12 semanas antes, “Oye, ¿esperamos algo y deberíamos movernos?” Fue completamente nuevo para ellos. Siempre lo estaban analizando como 3 semanas antes y luego, “Oh, es demasiado tarde”. Necesitas entender el espacio de soluciones, por así decirlo, el tiempo de entrega para implementar y luego solo puedes tener una buena discusión.
Joannes Vermorel: Creo que estás en lo correcto. Pero por ejemplo, el caso del equipo de pruebas es muy interesante porque las personas a menudo se ven arrastradas por las emergencias mundanas. Si ya estás luchando con proveedores tardíos, aumentos de precios, renegociando tu contrato con los clientes y todo tipo de otros problemas, son una distracción completa.
Eso significa que tomar el punto de decir, “Ok, necesitamos invertir el doble y tener redundancia en el equipo de pruebas. No va a ser súper eficiente, pero a largo plazo, en los próximos cinco años, habrá un momento en el que salvará nuestra calidad de servicio”. Y tal vez no sea tan caro.
Ese es el tipo de cosas en las que las personas necesitan tiempo y calma para reflexionar. Si tienen que pasar de apagar un incendio al siguiente, este tipo de pensamiento estratégico no ocurre.
Knut Alicke: Permíteme que me base en esto. Lo que también encontré muy importante es cómo cuentas esta historia que acabas de contar, que “Oye, necesitamos tener el equipo de pruebas, necesitamos tener un segundo”. Eso requiere inversión, por lo que todos los KPI relacionados con el final del trimestre no se verán bien.
Esa es una decisión de la junta directiva. Y lo que a menudo tratamos de explicar es que usamos la analogía de un seguro. Tienes un seguro de auto, pagas por tu seguro de auto. Si tradujeras esto a tus operaciones diarias, dirías: “Ah, ¿por qué necesito pagar este seguro de auto? Hay una probabilidad tan baja de que algo suceda. Tal vez puedas simplemente omitirlo, ¿verdad? No lo necesito”.
No, quieres tenerlo en el caso raro de un accidente porque entonces se pone realmente mal y entonces entra en juego el seguro. Y así es como pensamos en la resiliencia de la cadena de suministro. Es algo que desarrollas por si acaso. Puede requerir alguna inversión, puede requerir alguna preparación, pero luego estás preparado en caso de que suceda.
El desafío es que la mayoría de las empresas piensan en el próximo trimestre o en el próximo año, pero la próxima interrupción podría ocurrir en un año más un mes. Por lo tanto, es una decisión estratégica que debe ocurrir y que debe ser decidida por la junta directiva. Y por eso es súper, súper importante contar esta historia a la junta directiva.
Conor Doherty: Cuando dices contar historias, eso suena casi como liderazgo, casi como algo que podría aparecer en una metodología de liderazgo, algo que podría aparecer en un libro tal vez.
Knut Alicke: Exactamente, y es muy bueno ver una copia del libro incluso allí. Es increíble, “De la fuente a la venta”. Y de hecho, lo que mi coautor y yo, Radu Palamario y yo, hicimos fue hablar sobre por qué no vemos a más personas con experiencia en cadena de suministro en las juntas directivas, ¿verdad? Entonces, como CEO, también como COO, ¿por qué es eso?
Bromeamos diciendo que probablemente se debe a que las personas de la cadena de suministro hablan un idioma diferente. Son tan orientadas a los números, tan detallistas, que no ven el panorama general. Y dijimos que, por otro lado, las personas de la cadena de suministro tienen una comprensión de extremo a extremo. Por lo tanto, deberían entender el negocio.
Knut Alicke: Bromeamos porque probablemente sea cierto que las personas de la cadena de suministro hablan un idioma diferente. Son tan orientadas a los números, tan detallistas, que a menudo no ven el panorama general.
Por otro lado, las personas de la cadena de suministro tienen una comprensión de extremo a extremo, por lo que deberían entender el negocio. Investigamos si tenemos ejemplos de esto. Examinamos las Fortune 200 y descubrimos que solo el 11% de las empresas tienen un CEO con experiencia en cadena de suministro. Tim Cook es un ejemplo conocido, pero claramente hay algunos más.
Decidimos entrevistar a algunas personas que llegaron a la junta directiva con experiencia en cadena de suministro. Esto llevó a 26 entrevistas, que consolidamos en el libro. Luego hicimos una versión condensada de lo que aprendimos, que es el modelo de cadena.
Las entrevistas fueron muy interesantes. Aprendimos mucho de estas personas que tenían carreras muy diferentes. Tuvimos personas de todo el mundo, hombres y mujeres. No fue tan fácil encontrar mujeres, por lo que está claro que este sigue siendo un campo dominado por hombres blancos y eso debe cambiar.
Tuvimos emprendedores, pequeñas empresas, grandes empresas. El libro ha recibido muy buenos comentarios.
Conor Doherty: Por curiosidad, en el contexto de una discusión sobre riesgo y resiliencia, ¿hay alguna de las entrevistas que te parezca que contiene ideas relevantes para la discusión que estamos teniendo ahora? Puedes elegir a cualquier persona, hombre o mujer.
Knut Alicke: Literalmente todos, porque fue el momento del confinamiento cuando hicimos las entrevistas. Todos hablaron sobre la importancia de ser ágiles, estar preparados, ser resilientes. Eso es también lo que pusimos en el modelo de cadena. La ‘A’ es para adaptable. Es muy importante que entendamos el riesgo y que podamos comunicar el riesgo a la junta directiva.
Conor Doherty: ¿Podrías explicar el modelo de cadena letra por letra?
Knut Alicke: ‘C’ es para colaborativo. Necesitamos ser colaborativos, lo que escuchamos en un par de las entrevistas. Uno de los colaboradores dijo que quería implementar un nuevo proceso de S&OP y se le ocurrió la idea de integrar a los proveedores. Había tres proveedores que eran realmente importantes. Al principio, todos en la empresa estaban en contra de revelar nuestro plan de producción al proveedor. Pero él lo logró y todos estaban muy contentos. Construir relaciones internas y externas con clientes y proveedores es súper importante.
‘H’ es para holístico. Necesitamos entender todo el sistema, el panorama general, lo que sucede de principio a fin. Esto es algo que está en la naturaleza de una persona de la cadena de suministro. No necesariamente está en la naturaleza de algunas de las otras funciones donde a menudo estás más enfocado en lo que haces.
‘A’ es para adaptable, de lo que ya hablamos. La ‘I’ en cadena significa influyente. Aquí, diría, empodera a las personas que te rodean para que estén en su mejor momento y contribuyan.
La ‘N’ es para narrativa, que es la parte más importante para mí. Se trata realmente de cómo explicas las cosas. Por ejemplo, una persona de la cadena de suministro podría explicar una mejora en el nivel de servicio diciendo que nuestro OTIF aumentó del 89.7% al 91.2%. Esto no necesariamente dice mucho. Si usas un lenguaje que sería entendido por la junta directiva, podrías decir que mejoramos nuestro nivel de servicio y con esto pudimos vender más o que el cliente está más feliz y regresa. Se trata de usar el lenguaje correcto, la narrativa correcta.
Siempre decimos que la cadena de suministro obtuvo un asiento en la mesa en los últimos tres años y ahora todos lo entendieron. Ahora debemos asegurarnos de mantener ese asiento en la mesa. Debemos demostrar que vale la pena mantener el asiento.
Conor Doherty: Gracias por tus ideas.
Joannes Vermorel: Lo interesante es que la crítica va en ambos sentidos. Sí, el director de la cadena de suministro debería poder hablar el lenguaje de la junta directiva. Pero también, el problema que veo es que la infraestructura de software subyacente que respalda las acciones del director de suministro generalmente proporciona indicadores que son increíblemente miope.
Por ejemplo, el nivel de servicio no significa nada si estás en un negocio donde hay sustitución. Si el cliente todavía puede ir a la tienda y técnicamente falta el 50% de los productos, pero hay toneladas de sustitutos y simplemente elige un sustituto, como puede suceder, por ejemplo, en la moda, es en gran medida absurdo.
Tenemos un problema en el que el director de la cadena de suministro no tiene una narrativa o algo que tenga sentido porque todos los números que están siendo generados por su infraestructura subyacente, personas y software, no son completamente sensatos.
Muy frecuentemente, nadie había cuantificado en euros o dólares la calidad del servicio de una manera que realmente se ajuste aproximadamente al negocio. Dirían: “Oh, tenemos nivel de servicio”. Pero el nivel de servicio es muy fácil de calcular, ¿pero refleja la percepción?
Por ejemplo, ¿cuál es la diferencia entre entrar a tu tienda hoy y no encontrar lo que esperaba, versus hacer un pedido hace seis meses, dándote seis meses de margen para conseguir el producto, y luego descubrir que seis meses después todavía no estás preparado? En un caso, es una lástima, tuve mala suerte. En el otro caso, es completamente inaceptable y amateur.
El problema con estos indicadores muy ingenuos es que tienden a pasar por alto no solo al elefante, sino a la manada de elefantes. Es muy malo. Creo que tu narrativa también puede ser una orden de necesidad de generar números que resuenen más profundamente con un negocio.
No se trata solo de tener números. Esos números técnicos no resuenan porque son simplemente malos. Si dices un número que es “Invertimos 1 millón de euros en calidad de servicio adicional” o “Nos costará 10 millones de euros de facturación acumulada por año durante los próximos cinco años”, entonces todos lo entenderían.
El problema que veo es que muchas de las prácticas tradicionales de la cadena de suministro tienen un poco de culpa con sus proveedores de apoyo. Los números que obtienes de esas prácticas y sus herramientas son porcentajes que no tienen mucho sentido.
Cualquier cosa que se exprese como un porcentaje, en mi opinión, generalmente es muy sospechoso. Si se expresa en dólares, es mejor. Si se expresa en dólares sobre dólares, es aún mejor. Entonces, por cada dólar que invierto o no invierto, ¿qué gano o pierdo? Por lo general, este es el nivel para obtener una buena métrica.
Construir cualquier tipo de narrativa que incluso tenga sentido comercial es un desafío porque estás operando en algo superficial, diría yo.
Knut Alicke: Me gusta la idea de que contar la historia correcta también necesita tener los KPI correctos en primer lugar.
Entonces, lo que básicamente estás diciendo es que mi ejemplo ya debería estar traducido y no por el jefe de la cadena de suministro. Esa sería una situación ideal donde incluso el CEO puede entender que al mejorar ciertos aspectos, aumentaré mis ingresos. Estoy completamente de acuerdo. Probablemente estemos un paso antes de eso, pero es una gran visión que planteas.
Joannes Vermorel: Mi perspectiva sobre tu idea de narrativa es que muy frecuentemente lo que veo es que las personas, especialmente en la cadena de suministro, generalmente temen este tipo de efectos de segundo orden. Cosas que no están en los libros.
Por ejemplo, cada vez que tienes descuentos en tu marca al final de la temporada, tienes dos problemas. Primero, renuncias a tu margen de inmediato, pero luego creas un mal hábito en tu base de clientes que espera el descuento. Entonces, el próximo año, esperarán antes de comprar hasta que ofrezcas el mismo tipo de descuento.
Estas cosas no se pueden cuantificar fácilmente porque son cosas que se desarrollan a lo largo de varios años, potencialmente décadas. Las marcas de lujo, por ejemplo, nunca hacen ninguna promoción solo para evitar que este tipo de cosas se desarrollen en primer lugar.
Pero volviendo a eso, significa que necesitas poder tener un KPI donde parte de tu número sea completamente inventado. No significa que sea irracional o falso, simplemente significa que es más como una decisión basada en juicio que puede ser muy razonable pero que debe tomarse.
Este tipo de narrativa te obliga a tener una visión a largo plazo y a tener en cuenta numéricamente este tipo de cosas para que no termines con una decisión considerada óptima que en realidad es increíblemente miope.
Otro problema que veo es que las personas no son lo suficientemente imaginativas. No tienen en cuenta cosas que en la empresa, en la empresa en general, las personas saben pero debido al hecho de que es un poco elusivo, un poco difícil de medir exactamente, preferirían ignorarlo por completo en lugar de tenerlo de manera muy aproximada pero al menos presente.
Conor Doherty: Bueno, se me ocurre, solo para responder rápidamente a Joannes con un seguimiento. En el ejemplo de Knut, cuando hablaba de proporcionar narrativas que hagan que el concepto de planificación de la demanda sea un poco más fácil, usó el ejemplo del seguro y Lokad tiene narrativas como, por ejemplo, la perspectiva de la cesta que explica la idea de la interrelación y el costo adicional de no tener algo cuando lo necesitas. Eso luego permite a las personas comprender el efecto de segundo orden. Entonces, quiero desglosar tal vez la perspectiva de la cesta como la narrativa que tendemos a usar para facilitar eso.
Joannes Vermorel: Lo que sucede es que tan pronto como comenzamos a tener esos factores que no son números tangibles, eso es lo que llamo segundo círculo de impulsores económicos. Cosas que son muy importantes pero intangibles, no aparecerán en el libro. Por ejemplo, muchas empresas tienen penalizaciones con sus proveedores que teóricamente pueden ejercer. En la práctica, cada vez que lo hacen, es una guerra abierta con el proveedor y se pierde la confianza.
Entonces, cuando comienzas a optimizar este seguro, lo interesante es que internalizas el riesgo y lo internalizas en cosas que nunca se medirán. Requiere un tipo diferente de pensamiento.
En Lokad, cuando tenemos ese tipo de sistemas que se ejecutan automáticamente, se convierte un poco en un buen sistema anti-spam. Está zumbando suavemente pero nunca lo ves. Simplemente hace su trabajo y en algún momento incluso puedes preguntarte si realmente necesitas esto porque está zumbando y hay clases de problemas que simplemente no ocurren. Pero tan pronto como lo apagas, los problemas vuelven.
Creo que esta idea de desarrollar narrativas es muy importante porque es una forma de transmitir cosas que son muy racionales pero también técnicas y necesitas transmitir este mensaje de una manera muy concisa. Las personas no tienen tiempo para ser expertos en todos esos riesgos y equilibrar todo eso y calcular todos los compromisos.
Prueba de comprensión, ¿esta persona realmente está analizando el problema desde una perspectiva que tiene sentido? Solo para dar un ejemplo, si hablamos, digamos, de mantenimiento de aeronaves, calidad de servicio, una forma simple de abordar eso es pensar en términos de AOG, aeronaves en tierra. Entonces, por cada dólar invertido, ¿cuántos AOG por año evitas? Sabiendo que cuando una aeronave está en tierra, los pasajeros deben ser reubicados y hay muchos retrasos, muchos costos, efectos secundarios en el horario de vuelo, etc.
Entonces, si piensas en términos de nivel de servicio, te pierdes completamente el punto porque una aeronave solo necesita que falte una pieza para no despegar. El evento relevante es el problema de la aeronave en tierra, no la falta de stock, etc. Cada negocio necesita tener este tipo de conocimiento que resuene profundamente con lo que están tratando de hacer, en lugar de métricas fáciles que están disponibles a bajo costo porque están preempaquetadas en el software, incluso si son completamente irrelevantes para el problema en cuestión.
Sé que tengo este sesgo de software en mi perspectiva. ¿Qué narrativa tienes tú, Knut? Me encantan los números, pero el truco es que pensarías que los números son lo opuesto a la narrativa, pero no diría eso. Diría que van de la mano. Si tienes una forma de entender incluso para ti mismo lo que está sucediendo, eso dará forma por completo a la forma en que diseñas tus números.
Entonces, no pienses que la narrativa es independiente de los números. La narrativa es literalmente la historia que te cuentas a ti mismo para dirigir tu trabajo como científico de datos. Si te equivocas en esta narrativa, significa que lo más probable es que estés haciendo basura completa con tus números. La corrección no está en el aspecto matemático, generalmente es la adecuación entre el negocio y lo que estoy haciendo con esos números.
Sí, existe el error factual donde simplemente multiplicas un número cuando deberías dividir, pero ese es un error súper técnico y este tipo de errores técnicos generalmente son tan inmediatamente perjudiciales para tu cálculo que son fáciles de detectar. Los problemas que son mucho más difíciles son cuando te equivocas de manera sutil.
Knut Alicke: Entonces, los números claramente respaldan tu narrativa y también respaldan todo lo que haces para entender si algo sale mal, donde luego profundizas en los detalles. Hay esta cosa donde preguntas y luego profundizas en el servicio faltante, la aeronave en tierra, ¿por qué es eso? ¿No hay disponibilidad, por qué es eso? Porque no teníamos stock, ¿por qué es eso? Porque no teníamos un buen contrato con nuestro proveedor, y así sucesivamente. Y luego encuentras la causa raíz y luego puedes resolver eso.
Conor Doherty: Cualquier forma de liderazgo o cualquier narrativa que quieras proponer para el liderazgo, incluso el modelo de cadena, sigue siendo efectivo. El liderazgo se basa en tener personas con las habilidades necesarias para activar la visión expresada a través de cualquier narrativa que desees. Entonces, Knut, para volver al punto de partida, tres años después, ¿qué ves ahora como la habilidad crítica que las personas necesitan en la cadena de suministro?
Knut Alicke: Entonces, ahora podría repetir el modelo de cadena, pero no lo haremos. Necesitas tener todas estas habilidades. Y nuevamente, todos nosotros, si pensara en un deseo para todos nosotros, es que todos en la cadena de suministro que entiendan todas estas cosas de principio a fin y demás, se aseguren de capacitar a los colegas de la cadena de suministro y de otras áreas.
Asegúrate de aumentar el nivel de capacidad, asegúrate de aumentar el flujo de talento, por así decirlo. Joannes y yo enseñamos en universidades por esta misma razón, para enseñar cadena de suministro práctica y con esto aumentar la comunidad y difundir el mensaje. Hazlo muy claro que la cadena de suministro es un tema súper interesante y también abre el camino a la junta directiva.
A menudo la gente pregunta: “¿Si estoy en la cadena de suministro, tal vez eso es un callejón sin salida?” No, no es así. Es el tema que fue uno de los más importantes en los últimos tres años y seguirá siéndolo en el futuro.
Joannes Vermorel: Estoy muy de acuerdo. Creo que en términos de habilidades, probablemente haya una, si tuviera que mencionar solo una, no es programación, es escribir claramente. Porque toda la idea de colaboración en tu gran empresa se va a hacer por escrito la mayor parte del tiempo. Sí, puedes tener reuniones, pero la mayor parte del tiempo será por escrito.
Quieres tener una narrativa, nuevamente será por escrito. Quieres organizar tus informes y demás, nuevamente por escrito. Y una de las cualidades que creo que es la más subestimada en las corporaciones modernas, especialmente en la cadena de suministro, menos en otros departamentos como el marketing, es escribir claramente.
Con mucha frecuencia veo que la calidad de escritura en esos departamentos, en general, es muy baja. Así que tienes resúmenes muy confusos sobre problemas, declaraciones de problemas muy poco claras. Incluso cuando se les pide a las personas que me den una descripción de media página de su puesto de trabajo y por qué existe en primer lugar, generalmente el resultado es absolutamente terrible.
Y eso es un gran problema. Creo que hay algunas industrias o funciones donde las personas han estado cultivando durante mucho tiempo la escritura clara. Las finanzas son una, donde generalmente es muy conciso y al grano. El marketing es otro, por necesidad. Si quieres tener una buena marca, necesitas poder transmitir las cosas de manera clara y concisa.
Hay algunas industrias como el software que se basan mucho en la escritura, por lo que diría que en promedio, en comparación con otras industrias, la calidad de escritura es bastante buena. Pero en general, creo que para los estudiantes, la escritura sigue siendo una habilidad débil que se puede mejorar durante el curso de su vida. No es como si al salir de la universidad ya estuvieras listo, es algo que también se puede aprender después.
Conor Doherty: Como es costumbre en Lokad TV, Knut, te daremos la última palabra. ¿Hay algo que quieras mencionar?
Knut Alicke: Deberías comprar el libro en Amazon. Si aún necesitas un regalo de Navidad, el libro está disponible. Está disponible en Amazon y otros lugares. Asegúrate de comprar una copia, asegúrate de difundir el mensaje. Difunde la palabra de que la cadena de suministro es genial y construye la red.
Conor Doherty: Muy bien, en ese caso, Joannes, gracias por tu tiempo. Knut, muchas gracias por el tuyo. Y gracias a todos por ver. Nos vemos la próxima vez.
