00:00:00 Bienvenida y organización
00:01:30 Evolución de los términos de logística y supply chain
00:03:31 Aparición de software en supply chain
00:05:30 Ejecución en logística vs. decisiones de supply chain
00:08:09 Logística moderna: el software proporciona rutas
00:10:25 Distinción entre supply chain y operaciones
00:18:08 Concepción dominante de supply chain vs. logística
00:23:11 Empresas que no logran distinguir supply chain y logística
00:25:57 Optimización y automatización de supply chain
00:28:50 Futura automatización de los conductores de camiones
00:31:28 Ejemplo de Air France: inversión a gran escala en automatización
00:33:45 Automatización con IA: conceptos erróneos y realidades
00:36:29 Logística: reducción de costos a través de la automatización
00:41:20 Ejemplo aeroespacial: oportunidad financiera en las decisiones
00:45:01 Conflicto potencial: logística vs. excelencia de supply chain
00:47:21 Costo de los tiempos de inactividad en varios sectores
00:52:05 Listado de recursos: piezas, personas, herramientas
00:54:27 Importancia de la automatización en supply chain
00:57:52 FIFO: no siempre optimizado financieramente
01:03:55 Progreso en la mecanización de la logística
01:05:20 Desaparición de empleos de cuello azul: un futuro lejano
01:08:39 Ejemplo de ecommerce: comparación entre trabajos de cuello azul y cuello blanco
01:12:12 Mecanizar las decisiones para la inversión capitalista
01:14:07 Conclusión y reflexiones finales
Resumen
Conor Doherty y Joannes Vermorel profundizan en las distinciones entre supply chain y logística. Joannes traza la evolución histórica de estos términos, señalando que la logística, originalmente un concepto militar, se centra en la ejecución, mientras que supply chain management involucra la toma de decisiones. La aparición de software a finales de los años 70 separó aún más estos roles, con la logística encargándose de la implementación de las decisiones generadas por algoritmos de supply chain. Joannes ilustra esto con ejemplos como la optimización de rutas y el problema del viajante, enfatizando que la gestión moderna de supply chain se basa en herramientas dinámicas y en tiempo real para mejorar la eficiencia y la capacidad de respuesta en las operaciones.
Resumen Ampliado
En un episodio reciente de LokadTV, Conor Doherty, Director de Comunicación en Lokad, se involucró en una conversación que invita a la reflexión con Joannes Vermorel, el CEO y fundador de Lokad. La conversación se centró en las distinciones críticas entre supply chain y logística, un tema de creciente relevancia a medida que la automatización continúa transformando las industrias.
Joannes comenzó trazando la evolución histórica de los términos “logistics” y “supply chain.” Originalmente, un término militar del siglo XIX, logistics se refería a la gestión de movimientos de tropas, alojamiento y suministros. Este concepto fue adaptado posteriormente para uso civil, particularmente en el contexto de la investigación operativa después de la Segunda Guerra Mundial. Con el tiempo, surgió el término “supply chain” para describir los procesos de toma de decisiones más amplios y complejos involucrados en la gestión del flujo de bienes y servicios.
Joannes enfatizó que mientras logistics se centra en la ejecución de las decisiones —a menudo involucrando trabajadores de cuello azul—, la gestión de supply chain se ocupa del arte de tomar decisiones, generalmente a cargo de profesionales de cuello blanco. Esta distinción se volvió más pronunciada con la aparición de software a finales de los años 70. Antes del software, los supervisores tomaban todas las decisiones, pero la introducción de software permitió procesos de toma de decisiones más complejos y dinámicos, llevando a una clara separación entre supply chain y logistics.
Conor señaló que incluso dentro de logistics, el software juega un papel crucial, lo que llevó a Joannes a elaborar sobre las matices. Por ejemplo, mientras que un director de logistics podría supervisar a los conductores de camiones y garantizar la seguridad de los vehículos, la optimización real de rutas es una función de la gestión de supply chain. El equipo de logistics ejecuta las decisiones generadas por los algoritmos de supply chain, diseñados para optimizar rutas, cargar camiones de manera eficiente y asegurar entregas puntuales.
Joannes ilustró aún más este punto al discutir el problema del viajante, un desafío clásico de optimización. En la gestión moderna de supply chain, soluciones de software manejan problemas tan complejos, proporcionando a los equipos de logistics rutas y horarios preestablecidos. Esta división del trabajo permite operaciones más eficientes y efectivas, ya que el personal de logistics se centra en la ejecución, mientras los profesionales de supply chain se encargan de los aspectos analíticos y de toma de decisiones.
La conversación también abordó el rol del software en la toma de decisiones dinámica. Joannes destacó cómo herramientas en tiempo real como Waze pueden sugerir rutas alternativas basadas en las condiciones actuales del tráfico, ejemplificando el tipo de toma de decisiones automatizada que caracteriza a la gestión moderna de supply chain. Esta capacidad asegura que las operaciones se mantengan flexibles y receptivas, reduciendo la probabilidad de errores e ineficiencias.
En resumen, la discusión subrayó la importancia de distinguir entre supply chain y logistics, particularmente en una era de creciente automatización. Mientras que logistics se trata de ejecutar decisiones, la gestión de supply chain involucra procesos complejos, a menudo automatizados, que generan esas decisiones. Esta separación permite a las empresas aprovechar habilidades y tecnologías especializadas, conduciendo en última instancia a operaciones más eficientes y efectivas.
Transcripción Completa
Conor Doherty: Bienvenidos de nuevo a Lokad. Hoy hablaré con el fundador y CEO de Lokad, Joannes Vermorel, sobre las diferencias críticas entre supply chain y logistics. Como escucharán, este es un punto muy importante para las empresas, particularmente a medida que el mundo avanza hacia una mayor automatización. Y como siempre, si les gusta lo que hacemos en Lokad, consideren suscribirse al canal de YouTube y seguirnos en LinkedIn. Con esto, les invito amablemente a que se sienten, se relajen y disfruten de la conversación.
So, Joannes, bienvenido al nuevo estudio, la Black Lodge. ¿Cómo te sientes?
Joannes Vermorel: Es bastante agradable. Quiero compartir un dato curioso para la audiencia: es la primera vez que no estamos sentados en la cocina, justo frente a un par de electrodomésticos, como dos neveras, varios microondas y demás. Así que, exactamente, por primera vez, tenemos nuestro propio espacio privado. Es muy agradable.
Conor Doherty: Eso es realmente divertido. Ahora, si lo piensas en términos de pequeños Easter eggs, si revisas los siete años, ha habido algunos intercambios acalorados entre tú y algunos invitados. Así que el contexto es que, justo detrás de la cámara, hay personas preparando su almuerzo, tomando un café, etc., etc.
Bueno, en cualquier caso, el estudio aún no está terminado, pero no podemos permitir que eso interfiera con asuntos importantes, lo que me lleva al tema de hoy: supply chain no es igual a logistics. Entonces, Joannes, con una perspectiva de 30,000 pies, ¿por qué estamos aquí?
Joannes Vermorel: La terminología es bastante complicada en el campo. La cuestión es que lo que la gente había estado llamando logistics hasta, probablemente, digamos, los años 70 es lo que ahora se llama supply chain. Ha habido una evolución gradual en el significado de los términos. Vimos cómo logistics surgió como un término militar en el siglo XIX, y en realidad era una palabra francesa que se refería a la especialidad de la LOI. Literalmente era un término militar, y en ese entonces, el problema era encontrar refugio para tus tropas.
Fue teorizado por dos generales, uno francés y otro de Suiza, y ellos plantearon la idea de organizar los movimientos de tropas y encargarse del refugio, el suministro de alimentos, y demás. Eso fue prácticamente el inicio de la organización a gran escala, la sincronización de grandes organizaciones. Avancemos un siglo y medio, y eso se convirtió en logistics. Luego surgió la investigación operativa como campo, que se volvió, diría yo, muy importante tras la Segunda Guerra Mundial. De ello emergieron supply chain y logistics, que tomaron caminos diferentes.
Entonces, cuando dices lo que significan esos términos, realmente depende de la década que consideres. Hoy en día, si tengo que resumir, supply chain es el arte de la toma de decisiones. Es, en esencia, tomar decisiones, y logistics se trata de la ejecución de esas decisiones. Existe realmente una división: supply chain se ocupa de las personas de cuello blanco y de los procesos de toma de decisiones, mientras que logistics se encarga en gran medida de las personas de cuello azul y hace que las cosas ocurran una vez que se han tomado las decisiones.
Conor Doherty: Históricamente, hasta hace muy poco, supply chain y logistics se trataban como sinónimos, más o menos. Entonces, ¿qué llevó a esa divergencia, como dijiste, donde supply chain se centra más en los de cuello blanco y logistics en los de cuello azul?
Joannes Vermorel: Fue principalmente la aparición de software. Hasta, diría yo, finales de los años 70, la única entidad capaz de tomar cualquier tipo de decisión era una persona. Esa persona era el supervisor que estaba supervisando a las personas que hacían las tareas, quien también daba las órdenes y tomaba las decisiones. Así que, hasta los años 70, la idea de segregar ambos no tenía mucho sentido. Pero en cuanto se comenzaron a introducir capas de software, la separación se volvió cada vez más evidente.
Primero, la complejidad creció enormemente. Desde finales de los años 70, las supply chain probablemente han multiplicado la cantidad de referencias y variantes de productos y todo por un factor que estimaría en aproximadamente 100. La situación es vastamente más compleja de lo que era hace 50 años. De nuevo, eso es realmente el software haciendo eso posible. Ahora tenemos almacenes que pueden contener hasta 100,000 artículos distintos. Esta es una complejidad mucho mayor que la que solía haber.
Como resultado, lidiar con la complejidad y enfrentar los procesos de toma de decisiones se convirtió en una habilidad por sí misma, muy analítica y orientada a los datos, donde las personas utilizan instrumentos, incluso si el instrumento es tan crudo como, digamos, una hoja de cálculo de Excel. Una hoja de cálculo de Excel te permite manejar miles de productos, y también requiere habilidades especializadas.
Por eso hubo una divergencia entre las habilidades analíticas, a lo que hoy llamamos supply chain, que involucra forecast, establecer parámetros de inventario, y demás, y la pura ejecución. Las habilidades puras se refieren a la ejecución física, que es, por ejemplo, gestionar a los conductores de camiones, asegurarse de que lleguen a tiempo, que nadie esté ebrio, que todos conduzcan de forma segura, etc. Así que, diría yo, las dos cosas tomaron caminos realmente distintos en el mundo.
Conor Doherty: Cierto. Dicho esto, si operas únicamente en el ámbito de logistics, es decir, todavía usas software, aún hay decisiones que deben tomarse. ¿Podrías profundizar un poco en esa distinción entonces?
Joannes Vermorel: Entonces, si miras, por ejemplo, logistics y observas la ruta que seguirían los camiones, incluso si algunas empresas aún lo consideran una función de logistics, yo lo veo como una función de supply chain. Verás, el director de logistics, la persona que supervisa a los conductores de camiones, que se asegura de que los camiones estén en buen estado, que sean seguros, etc., recibe un software que le indica la ruta que debe seguir, y eso es todo.
Como ves, no es responsabilidad del director de logistics esperar cierto refinamiento del algoritmo de optimización de rutas. Verás, lo cierto es que, como dije, logistics ejecuta las decisiones que se han generado para ellos, y así la generación de esas decisiones pertenece al ámbito de supply chain. Luego, la ejecución es competencia de logistics. Así que sí, hay decisiones, pero diría que el director de logistics no toma las riendas de la optimización algorítmica que se destina a establecer la ruta. Si esta ruta es ineficaz, probablemente solicitarían a otra parte que se encargara; ellos no lo gestionarían por sí mismos.
Conor Doherty: Bueno, eso me recuerda a una discusión que tuvimos hace no tanto tiempo con, creo, Meinolf Sellmann, donde hablamos sobre el problema del viajante. Así que, para tomarlo de manera muy concreta, si hablamos de optimizar rutas, te dejaré que expliques mejor que yo el problema del viajante. ¿Puedes delinear las decisiones de supply chain allí y hasta dónde llegan, y dónde logistics se hace cargo en términos de decisiones?
Joannes Vermorel: Entonces, logistics no toma las decisiones. No hay decisiones que tomar en el lado de logistics. Las decisiones ya están tomadas; se trata puramente de la ejecución. Esa es una perspectiva moderna. Hace cincuenta años, la gente no habría analizado un problema como ese. Desde la perspectiva de logistics, ya tienes un software, proporcionado por algún tercero, que te da las rutas. Eso es un hecho. Además, lo que se debe cargar en los camiones es un hecho, y depende de este tercero asegurarse de que, cuando sugieren cargar algo en el camión, encaje. También depende de esos terceros —puede haber varios— que, si te dan una ruta, la ruta es correcta, y el marco de tiempo sugerido también es factible, etc.
Verás, la perspectiva sería que supply chain se encarga de todas las decisiones, desde decisiones a corto plazo como cuál ruta tomar a continuación hasta decisiones a largo plazo, como las proyecciones de capacidad para los próximos cinco años. Es solo una cuestión de horizonte temporal. Pero todo eso, desde lo corto hasta lo largo, son procesos puramente analíticos. Así que es algo que puede ocurrir en un software, independientemente de la ejecución real. Naturalmente, los modelos y cálculos deben ser adecuados respecto a las limitaciones del mundo real, pero, no obstante, realmente es el plano de decisión, y logistics es realmente el plano de ejecución. Te dan una ruta, y ahora debe haber un conductor apto para conducir el camión y comenzar la ruta.
Lo mismo se aplica a la intra-Logística dentro de una instalación. Y cuando observas esta separación, la distinción más significativa hoy en día es, muy probablemente, supply chain versus Operaciones. Las Operaciones involucran a la persona que supervisa todos los trabajos operarios de la empresa. La Logística es una clase de esos trabajos, pero también existen otros, como los trabajadores de producción que operan maquinaria en una posición estática, a diferencia de mover cosas de un lugar a otro.
Conor Doherty: No quiero adelantar demasiado, pero me diste una buena transición para un punto sobre el que quiero insistir. Hablaste sobre las limitaciones físicas. Entonces tienes una ruta, y Logística se asegura de que el conductor esté allí o elige al conductor que ejecutará ese paso. Eso suena similar a lo que hacen compañías como Lokad cuando se trata de programación. Tomas piezas, herramientas y personas, y decides, por ejemplo, poner esta pieza allá con esta herramienta, y que Joannes lo haga porque tiene la acreditación, las habilidades y la disponibilidad adecuadas. Todo eso es toma de decisiones de supply chain, que es lo que proveemos.
Joannes Vermorel: Sí.
Conor Doherty: Entonces, ¿dónde encaja Logística en eso? Porque suena como si supply chain lo hubiera hecho todo.
Joannes Vermorel: No. Verás, si retrocedemos al mundo pre-software, la única persona que podía tomar esas decisiones era el supervisor in situ, cercano a la persona que ejecutaba la decisión. En esa situación, no podías dividir la responsabilidad. La persona que supervisaba a los conductores de camión también daba las órdenes. Es sólo porque ahora tenemos software, que está en red, que podemos distribuir las decisiones.
Tu supply chain puede estar distribuido en muchos lugares, pero capas de software conectan todo. La geografía se vuelve irrelevante porque la velocidad de la luz es lo suficientemente rápida para transmitir información casi al instante. Con software en red en funcionamiento, puedes desacoplar la supervisión de la ejecución de tareas de la toma de decisiones. Supply chain toma las decisiones, incluyendo todo lo relacionado con la planificación. Decidir a qué hora deben llegar tus conductores de camión, cuántos necesitas, qué debes cargar en los camiones, o si necesitas equipos especiales; todo eso es supply chain.
Lo que no es supply chain es asegurar que las personas no se maten con montacargas, que el equipo se use adecuadamente, que los empleados no estén enfermos, y que la moral sea buena. Estas son tareas orientadas a procesos, no decisiones. Por ejemplo, el límite de velocidad de un montacargas en un almacén es una decisión tomada una vez como cuestión de ingeniería. No cambiará durante el funcionamiento del almacén. Ese es el ámbito de Logística, pero no lo llamaría una decisión. Es simplemente un proceso establecido que no requiere toma de decisiones continua.
Conor Doherty: Entonces, para resumir todo, supply chain está sujeta a gran uncertainty. ¿Tu postura es que Logística no lo está?
Joannes Vermorel: Sí, en el sentido de que la gente dice, “Oh, pero hay tanta uncertainty, y las cosas varían tanto.” Sí, las condiciones varían, y la planificación que se te da varía. Sin embargo, la forma en que se supone que debes ejecutar no varía. Cómo conducir un camión de manera segura no depende de la entrega. Existen políticas de seguridad establecidas, como límites de velocidad y reglas de frenado, que permanecen invariables. Estos procesos operativos son siempre los mismos, independientemente del plan del día.
Lo que requiere habilidades especializadas y demás, pero me estoy desviando. El punto es que el desafío en Logística es mantener una adhesión completa a tus políticas en todo momento. Ese es el principal desafío. Y esto es muy difícil. El desafío en supply chain es tomar buenas decisiones que sean adecuadas a pesar de que todo esté cambiando constantemente. Así que, son perspectivas muy diferentes.
Conor Doherty: Tiene sentido según me lo describes, pero lo que me intriga es cuán radicalmente difiere tu postura aquí de la concepción convencional de los procesos de toma de decisiones en supply chain y logística.
Joannes Vermorel: Creo que las compañías han ido convergiendo gradualmente a este tipo de entendimiento durante las últimas dos décadas. El proceso fue muy empírico. Las compañías se dieron cuenta de que a medida que supply chain se hacía más prominente, traía consigo un número creciente de herramientas de software. Incluso se usan hojas de cálculo para extraer datos de muchos sistemas. Así que, incluso con análisis rudimentarios hechos en hojas de cálculo, aún tienes toneladas de instrumentos.
La realidad es que si un director de logística pasa mucho tiempo en el terreno en los almacenes, puede que no desarrolle las habilidades requeridas para procesar todos estos datos y desarrollar habilidades analíticas. Las compañías, empíricamente, se dieron cuenta de que necesitaban personas más enfocadas en el análisis. Por el contrario, aquellos que hacen análisis a menudo tenían muy pocas personas que gestionar, especialmente trabajadores operarios, lo cual es una habilidad completamente diferente a la de gestionar trabajadores administrativos en una oficina limpia y segura.
Las compañías han separado gradualmente la gestión de trabajadores operarios bajo directores de logística y la gestión de trabajadores administrativos bajo directores de supply chain. Sin embargo, aún existe cierta confusión en aquellas compañías que no han eliminado completamente las tareas analíticas de las responsabilidades del director de logística, dejándoles encargarse de análisis para los cuales no están capacitados. En cambio, todas las decisiones analíticas, desde el corto plazo hasta el largo plazo, deberían estar bajo el director de supply chain. Esto incluye todo, desde objetivos a largo plazo hasta decisiones en tiempo real, como las que se toman en milisegundos al controlar robots en un almacén automatizado.
Conor Doherty: Tocaste el tema de la digitalización y las habilidades en software requeridas. ¿Cuál sería la diferencia entre un director de supply chain y un director de logística en términos de conocimientos informáticos?
Joannes Vermorel: Mi opinión es que un director de logística puede no saber casi nada sobre sistemas informáticos. Solo necesitan tener la suficiente perspicacia para leer la planificación y otros indicadores básicos de desempeño. Pero no se espera que programen ni manejen nada más complejo que simples porcentajes para monitorear el rendimiento del equipo.
En contraste, un director de supply chain ocupa un puesto altamente analítico. Aunque sigue siendo posible que alguien sin habilidades de programación desempeñe este rol, creo que en el futuro, programar será un requisito básico. Si quieres hacer análisis no triviales y procesar números, necesitarás saber programar.
Conor Doherty: ¿Existen ejemplos de compañías que no han implementado el tipo de distinción de las que hablas? ¿O compañías que traten supply chain y logística como sinónimos o como un solo departamento?
Joannes Vermorel: Sí, sigue siendo frecuente cuando hablamos con prospectos. Algunas compañías de la vieja escuela aún utilizan el término “logistics” cuando el director de logística es esencialmente un de facto director de supply chain. El problema es que esta persona termina con requisitos laborales divergentes: gestionar equipos de operarios por un lado y refinar forecast por el otro, lo cual es demasiado exigente.
En otros casos, los directores de logística pueden cambiar su título en LinkedIn a director de supply chain, pero sus habilidades siguen desajustadas. Muchas compañías ahora tienen tanto un director de logística como un director de supply chain, pero no han reestructurado completamente las responsabilidades. Algunas decisiones a corto plazo, como la optimización de rutas, permanecen bajo el director de logística, a pesar de que deberían ser gestionadas por equipos conocedores de software en supply chain.
La forma correcta de organizar una compañía, en mi opinión, es agrupar las habilidades que tienen sentido juntas. La toma de decisiones en supply chain requiere personas que tengan un gran dominio del software, mientras que logística se trata más de gestionar personas. Estos son enfoques de pensamiento muy diferentes.
Conor Doherty: Cuando hablamos de optimización de supply chain, gran parte de eso, al menos para Lokad, se basa en la automatización. Si adoptas ese concepto, teóricamente existe un límite superior a cuánto puedes optimize supply chain en la toma de decisiones, pero es muy alto porque la automatización elimina los procesos manuales. Por otro lado, logística, como has dicho, es casi exclusivamente una empresa física. ¿En qué medida se puede optimizar la logística en comparación con la optimización de supply chain, hablando financieramente?
Joannes Vermorel: La mecanización del trabajo operario se ha estado produciendo durante dos siglos, quizás tres, pero avanza mucho más lentamente en comparación con los avances en software. En la última década, los almacenes se han robotizado cada vez más, pero es un proceso lento. Comenzó con almacenes que manejaban una diversidad limitada de productos pequeños porque eran más fáciles de automatizar, así como entornos difíciles como el almacenamiento de alimentos congelados, donde nadie quiere trabajar todo el día a menos 20°C.
Es probable que este proceso tome 40 años de principio a fin, con un punto de partida alrededor de principios de los 2000. Automatizar a los conductores de camión es otra área que aún no ha comenzado realmente, pero sucederá. Supongo que la automatización a gran escala de la conducción de camiones comenzará antes de que termine esta década, pero tomará otras dos o tres décadas completarla debido a la complejidad involucrada. Puedes eliminar al conductor, pero aún necesitas a alguien que cargue y descargue el camión.
Ese es un problema que probablemente se pueda resolver porque en algún momento existirán sistemas automatizados para cargar y descargar los camiones. Así que ya ves, y lo mismo ha estado ocurriendo en las fábricas. Lo que era fácil de automatizar fue automatizado hace décadas. Entonces, lo que queda como tareas manuales es aquello que es bastante difícil de automatizar. Así que ya ves, esta es la situación. Por lo tanto, creo que en el ámbito de la logística, el objetivo sigue siendo automatizar todo, y el proceso continuará probablemente durante gran parte del siglo XXI. Aún está en marcha, pero el ritmo está muy establecido, y la gente lo espera. Seguirá avanzando unos pocos por ciento por año en el futuro previsible.
Así que diría que esto es algo dado, y la gente lo espera. No hay ninguna gran sorpresa, y de nuevo, ha sido constante durante mucho tiempo. A nadie le sorprende ya cuando algo se automatiza. Todo se automatiza gradualmente, y a veces, por ejemplo, un almacén es reemplazado por otro nuevo, y necesitas 10 veces menos operadores. Pero a gran escala, el proceso es lento y constante.
En cuanto al lado del software, que afecta más a las decisiones de supply chain, creo que la situación es muy diferente. A diferencia del espacio físico, es mucho más una cuestión de tecnología que de inversión de capital inicial. Una de las razones por las que no todos los almacenes se robotizan de inmediato es porque la actividad es extremadamente intensiva en capital. Es decir, estamos hablando de cientos de millones de euros para automatizar completamente un gran almacén.
Conor Doherty: Mencionaste un ejemplo a mí fuera de cámara sobre Air France, esa iniciativa one roof.
Joannes Vermorel: Sí, por ejemplo, Air France Industries tiene una iniciativa one roof en la que quieren conectar esencialmente dos edificios grandes para asegurar que todas sus actividades de MRO se puedan realizar en una gran unidad. Tener un solo techo simplifica todo porque eso significa que las piezas nunca están expuestas al exterior, enfriándose, atascándose, cayéndose, o lo que sea.
Conor Doherty: Sí, además hay toneladas de procesos. Tan pronto como una pieza sale de tu instalación, necesita ser readmitida con criterios muy estrictos. Así que simplemente complica todo. Es más fácil.
Joannes Vermorel: Pero sí, si quieres invertir en conectar dos edificios que ya son muy grandes y quieres añadir algo como un techo de 200 millones de euros, estamos hablando de decenas de millones de euros de inversión solo para hacer eso realidad. Las cosas llevan mucho tiempo, y las compañías, incluso si están inclinadas a hacerlo, sus recursos las obligan a marcar un ritmo. La mayoría de nuestros clientes en aeroespacial hoy en día están invirtiendo gradualmente en almacenes automatizados, pero lleva tiempo porque es muy caro.
A diferencia, digamos, de Amazon, el retorno de la inversión no es tan espectacular como lo es para un negocio de ecommerce como Amazon. Así que lleva tiempo. En software, lo que pasa es que hasta que la tecnología esté disponible, la gente lucha por automatizar en absoluto. Una vez que está disponible, el despliegue puede suceder mucho más rápido porque no hay tanta inversión que hacer. Sí, hay inversiones, pero son insignificantes en comparación con lo que se necesita hacer en el frente físico.
Conor Doherty: Sí, esto se remonta a hace un tiempo. Fue el año pasado. No puedo recordar de qué artículo hablábamos, pero discutimos la diferencia entre la automatización en software y lo rápida y veloz que puede ser una vez que la tecnología existe. Si está basado en software, puede proliferar rápidamente en comparación con tener simplemente una mano robótica que pueda replicar la destreza de una mano humana. Eso sigue siendo difícil, si no aún no se ha descubierto. La gente tiene una idea errónea sobre la automatización con IA: está en todas partes. En ciertos sectores, sí, y en áreas muy específicas, sí. Por ejemplo, software que genera decisiones, sí. Pero la capacidad de cargar, descargar, atar nudos, cosas por el estilo, de forma ágil, aún no, y probablemente no será así por bastante tiempo según lo que dices.
Joannes Vermorel: Sí, si quieres manipular objetos, ya tenemos toneladas de tecnologías, pero todas tienen sus limitaciones. Tienes sistemas que son extremadamente rápidos y precisos, pero no son adaptativos. Así que la pieza debe estar en la posición inicial exacta y correcta. Eso es lo que tienes en la industria automotriz: brazos robóticos que son extremadamente rápidos y precisos pero no inteligentes. La entrada del robot debe estar perfectamente colocada.
Luego tienes sistemas que pueden lidiar con la uncertainty, pero son lentos y no muy fuertes. Todo eso progresa gradualmente, pero cuando haces las cuentas, la mano de obra sigue siendo más barata. Cada año se amplía el espectro de operaciones en las que las máquinas son más económicas. Eso es exactamente lo que estaba describiendo con el trabajo operario siendo mecanizado gradualmente. El proceso sigue en marcha.
Por ejemplo, Francia aún pierde alrededor de un 1% de sus agricultores cada año, y la producción de alimentos en Francia crece también en torno a un 1% cada año. Así que cada año tenemos un 1% menos de personas, producimos un 1% más y lo hacemos con un 1% menos de tierra. Si observas el transcurso de un siglo, ese es un progreso enorme, pero lento y constante, y nadie espera ningún tipo de avance revolucionario.
El software es muy diferente, y sí, la innovación puede, diría yo, proliferar mucho más rápido porque la cantidad de inversión es mucho menor.
Conor Doherty: Hablando de inversión en términos de medir el retorno de la inversión, si inviertes en tu software de toma de decisiones de supply chain, puedes utilizar ciertos indicadores financieros para determinar si eso está teniendo un impacto positivo. Si la logística es una empresa puramente o al menos predominantemente física, ¿cómo mides el impacto? ¿Utilizas los mismos indicadores? ¿Utilizas el retorno de inversión financiero para logística y para supply chain, comparándolos? Entonces, la logística es… ¿cómo sabes que está mejorando? Disculpa, déjame reformular. ¿Cómo sabes que está mejorando?
Joannes Vermorel: Sí, ¿cómo sabes que está mejorando? Entonces, la logística, la idea es que tienes una misión que se te asigna, y no es aceptable cumplir las misiones de manera que pongan en peligro a las personas. No se puede. Así que, tienes la misión que debe cumplirse en total conformidad con, ya sabes, lo que se considere sensato. Y ahora, solo es una cuestión de costo. ¿Puedes hacerlo más barato? Eso es todo.
Si alguien pide un producto en línea, la pregunta será, ¿cuánto te cuesta enviar este producto desde tu almacén y lograr que el producto llegue a la puerta del cliente dentro de este plazo? Entonces, el progreso en la logística se trata realmente de reducir costos mediante la automatización. Eso es todo.
A través de supply chain, la pregunta es mucho más abierta porque, nuevamente, supply chain no es… es un desafío muy abierto. No hay un límite máximo en cuánto puedes mejorar tus decisiones. Eso es lo que dije antes. Es un juego completamente diferente en el sentido de que, por ejemplo, ¿cuántas variantes deberías introducir? Esa sería una pregunta de supply chain.
Sabes, tienes un producto, puedes tener más variantes para complacer a más personas, pero ¿hay algún límite en el número de variantes? Bueno, cada variante que introduces crea algunos gastos adicionales, y existen rendimientos decrecientes, así que hay un equilibrio. Pero la cantidad de preguntas que pueden plantearse, como los precios, si deberías aumentarlos o disminuirlos, etc., es abierta. No estoy diciendo que no exista un límite absoluto en lo que podrías esperar de mejores decisiones de supply chain, pero es algo en lo que no hay un límite claro hasta dónde puedes llegar.
Y las preguntas son mucho más abiertas. Fundamentalmente, puedes comenzar a considerar cosas que no habías considerado—más proveedores, más alternativas, más opciones, más esquemas de precios, y demás. No hay un límite claro. Nuevamente, en el ámbito de la logística, las misiones que se te asignan son mucho más estrechas y cerradas. Si la meta es mover una pieza del punto A al punto B, eso es todo. Puedes hacerlo de forma económica.
Pero en última instancia, como parte del juego de la logística, cambiar completamente la estrategia de la empresa misma, de replantear, por ejemplo, la forma en que vas a entregar cosas a tus clientes, no es parte del juego de la logística. Un ejemplo de eso sería, imaginemos que tienes una tienda minorista de moda. Entonces, tienes una tienda de moda. Podrías, por ejemplo, considerar eso como un asunto de supply chain.
Digamos que si alguien, en lugar de comprar la última unidad de la tienda, se le da un descuento, y él recibirá el artículo enviado a través del clásico ecommerce. Entonces, imagina que tienes a una persona que visita la tienda, pero cuando esta persona está a punto de llevarse la última unidad que queda en la tienda para un determinado artículo o talla, en lugar de que esta persona se vaya con el artículo, obtiene un descuento para que simplemente se le envíe esa unidad.
Conor Doherty: ¿Por qué harías eso?
Joannes Vermorel: Bueno, podrías…
Conor Doherty: ¿No parece eso un faltante de stock?
Joannes Vermorel: Sí, exactamente. Entonces, esa sería una forma de mitigar el faltante de stock y también, potencialmente, aumentar el surtido, porque entonces podrías permitirte mantener muchas menos unidades. Verás, eso sería el tipo de cosa que supply podría explorar. Pero desde la perspectiva de la logística, este no es el juego que se está jugando. Las decisiones ya se han tomado. Se trata de ejecutar lo que se te asigna.
Conor Doherty: Me gusta ese ejemplo teórico que diste, y en realidad me recordó… Lo anoté mientras hablabas. Creo que fuiste tú quien lo mencionó en una de tus conferencias, o tal vez lo escuché de un supply chain scientist. Fue un ejemplo de un cliente aeroespacial de cómo recibían sus recomendaciones diarias de, ya sabes, compra esto, compra aquello. Lo voy a simplificar: era comprar estos dos motores. No fue tan enorme como eso, pero simplemente compra estas dos piezas.
Y se marcó como una decisión incorrecta. ¿Por qué haríamos eso? No los necesitamos. Y el algoritmo había generado esa decisión porque el precio para comprar esos motores nuevos había caído por debajo de cierto punto, haciendo que fuera económicamente rentable retenerlos para revenderlos más adelante. Así que la decisión no se basaba en la necesidad.
Joannes Vermorel: Sí, fue una oportunidad financiera.
Conor Doherty: Sí.
Joannes Vermorel: Y eso es exactamente lo que sucede cuando se desmantelan aeronaves. Puedes tener algunas piezas extras o toneladas de piezas extras que inundan el mercado, y temporalmente, se están cometiendo errores por parte de tus colegas. Algo que debería haberse vendido al precio de, digamos, 100 se vende al precio de 30, y eso es un accidente. Entonces, aprovechas la oportunidad porque inmediatamente estás obteniendo una ganancia.
Entonces, sí, es abierto. El trabajo en supply chain es muy abierto. Eso es también la razón, por ejemplo, por la que, cuando volvemos a la diferencia entre un director de logística y un director de supply chain, al jugar un juego tan abierto, hay ciertos calificativos en cuanto a empleados que realmente no aplican.
Por ejemplo, la excelencia. En el mundo de la logística, la excelencia es clara. Quieres cumplir completamente con tu proceso. Si haces eso, has ganado el juego. Eres excelente. Eso es todo. Pero en el mundo del supply chain, la excelencia está mal definida. Es tan abierto que, ¿cómo sabes si estás siquiera cerca de lo mejor que podrías hacer?
Por eso, tiene sentido que los equipos que se centran en la excelencia existan si eres muy operativo con trabajadores de campo, porque si hacen todo al pie de la letra exactamente como se hace día tras día, felicidades, eres perfecto. No podemos esperar nada más de ti. Pero en el ámbito de supply chain, este es un juego muy diferente. No tiene sentido felicitar a las personas como si hubieran alcanzado la perfección.
Sí, puedes felicitar a las personas, sin problema, pero debido a que este juego es completamente abierto, cada éxito es solo otro hito para el siguiente que será aún mejor. Por eso es una perspectiva muy diferente. No tiene sentido, en el mundo del supply chain, tener un empleado del mes, por ejemplo.
El empleado del mes solo tiene sentido si tienes objetivos claros en los que es posible ser el señor Perfecto y haber hecho todo exactamente como se pidió. En supply chain, no, no tiene sentido.
Conor Doherty: En ese sentido, según lo describes, de nuevo, si tuviera que resumir, en logística existe un juego teóricamente perfecto. Puedes jugar el juego perfecto, sin errores, sin equivocaciones, nadie muere, por así decirlo. Pero se me ocurre entonces que hay una tensión inherente entre la búsqueda de la excelencia en la logística y la búsqueda de la excelencia en supply chain.
Por ejemplo, te doy un cronograma de producción. Aquí tienes un cronograma de producción: necesitas esto, necesitas aquello, esa persona a esa hora, ve allí. Y luego, la logística dice, bueno, en realidad, esa máquina tiene tiempo de inactividad. Necesito repararla porque quiero mantener mi juego perfecto en términos de seguridad. Si te dejo continuar con tu producción, que es un mecanismo de supply chain, podría afectar negativamente mi récord logístico de seguridad y mantenimiento de protocolos.
Entonces, ¿no hay un conflicto donde la búsqueda de un tipo viene a expensas de la búsqueda del otro, o puede…
Joannes Vermorel: No, realmente no. Quiero decir, está bien, el supply chain necesita tomar decisiones que consideren todas las limitaciones del mundo real. Ese es un desafío inmenso porque, por ejemplo, se debe tener en cuenta el estado de reparación o deterioro de las máquinas, y esa información podría faltar en los sistemas, entre otras cosas. Fundamentalmente, ese es el trabajo del supply chain: acomodarlo. Y si no conocen el estado de reparación de una máquina, necesitan tomar decisiones con algún tipo de amortiguadores para considerar el hecho de que habrá gastos imprevistos y generar una planificación que aún pueda ser viable para la logística u otros equipos de trabajadores de campo una vez que descubran gradualmente todos esos costos adicionales.
Pero ves que estamos hablando de cómo el plan debe ser factible, y eso toma en cuenta la planificación para la incertidumbre. Nuevamente, eso es muy supply chain. Ahora, desde la perspectiva de la logística, dirían que en su caso el cálculo es muy diferente. Por ejemplo, tenemos una máquina que se descompone un día al año. ¿Cuál será el costo de tener una máquina que se descompone un día por década? Tal vez no valga la pena, o tal vez podrías tener una segunda máquina como repuesto. Puede que haya algún cálculo involucrado, pero vemos que, en términos de orden de magnitud de decisiones, es mucho menor.
Y si empiezas a tener asignaciones presupuestarias sofisticadas, y demás, yo diría que vuelve a supply chain. Estamos hablando de un proceso complejo de toma de decisiones que debe abordarse desde una perspectiva muy analítica. Nuevamente, volvemos a supply chain. La conformidad desde el lado de la logística sería, “¿Operamos la máquina de una manera que no genere una avería prematura?” Y si lo hacen, cumplen, y han hecho su trabajo excelentemente.
Conor Doherty: Es pura coincidencia porque leí esto recientemente para otra cosa que estaba escribiendo. Así que estoy un poco familiarizado con el costo real de los tiempos de inactividad en ciertos sectores. Hubo un informe de Siemens llamado El Verdadero Costo del Tiempo de Inactividad del año pasado, y estimaba, dependiendo del sector, el costo del tiempo de inactividad. En un extremo, tenías moda o FMCG, donde el costo era de aproximadamente $39,000 por hora. En el extremo opuesto de ese espectro, era más de $2 millones por hora en el sector automotriz si había tiempos de inactividad no planificados.
Y debido a que todo es interdependiente, como si algo falla, afecta la producción en otros lugares, causando un efecto dominó. No está aislado. Tienes costos directos e indirectos. Entonces, cuando hablas de cómo el supply chain puede tener en cuenta el costo de una máquina que podría o no estar inactiva, ¿cómo reconcilias o incorporas la potencial enorme pérdida financiera de un tiempo de inactividad no planificado en un cronograma optimizado cuando te acercas a una situación en la que posiblemente ya sea momento de reparar?
Joannes Vermorel: El término técnico es optimización estocástica. La optimización estocástica es simplemente la optimización bajo condiciones inciertas. Por eso se vuelve súper técnica. Y esa es la razón por la que creo que necesitamos segregar una posición analítica, como un director de supply chain, de una posición no analítica, como un director de logística. Ya es muy difícil hacer el tipo de procesamiento de datos que se le puede exigir al director de supply chain.
La idea de que alguien en el lado de la logística, que trata con trabajadores de campo, también tenga que manejar técnicas de optimización muy elaboradas como la optimización estocástica para contabilizar la incertidumbre, no es una proposición muy razonable. También significa que necesitamos tener una visión muy amplia de lo que significa una decisión desde la perspectiva de supply chain. Una decisión podría involucrar planes alternativos para cada situación de avería. No se trata simplemente de “te doy un cronograma, y listo”. Podría ser “tengo un sistema diseñado por el equipo de supply chain, y si en cualquier momento algo sale mal—una máquina se descompone, un operador está enfermo, falta una pieza, o hay un defecto—entonces me proporciona un camino alternativo a seguir.” Esto es optimización de programación.
A veces, incluso con stock, imaginemos un almacén que debe atender a una serie de tiendas, pero no hay suficiente en el almacén para servir a todas ellas. El stock restante en el almacén es demasiado bajo, por lo que sabes que habrá faltantes de stock en muchas de esas tiendas porque no hay suficiente inventario. Sin embargo, necesitas dividir el inventario de alguna manera. ¿Deberías enviar la mayor parte del inventario a una tienda, o deberías distribuirlo de manera uniforme, o hacer algo distinto? Necesitas acomodar situaciones que son ligeramente deficientes, y eso es parte del proceso de toma de decisiones. No se trata solo de decidir en situaciones ideales. No, conceptualmente, tienes todo el árbol de decisiones de caminos alternativos que quizá deban tomarse si las cosas no salen exactamente como se planearon.
Conor Doherty: Esto es algo de lo que podría hablar en una fecha posterior con Simon Schalit, el COO de la empresa. Hablé con él recientemente sobre esto, y explicó de lo que estabas hablando. Solo para poner algunos términos: la lista de recursos. Tienes las piezas, las personas, las herramientas, y para cualquier proceso en cualquier día, proporcionas al cliente una secuencia de acciones. Necesitas esto y aquello en este momento para completar todo el proceso. Eso se genera durante la noche, por ejemplo, y luego a la mañana siguiente, algo cambia—Joannes, con sus certificaciones y cualificaciones clave, está enfermo. Digamos que hay un 1% de probabilidad de que eso suceda. La secuencia generada en su totalidad necesita ser regenerada para reflejar que el estado original de los eventos ya no es el mismo. Tal vez puedas aportar un poco más de detalle allí.
Joannes Vermorel: Si volvemos al mundo pre-software, puedes ver que la razón por la que el supervisor de los trabajadores de campo también era quien tomaba las decisiones era porque surgían asuntos todo el tiempo, y necesitaban a alguien que pudiera tomar decisiones al desviarse del plan. Pero si tienes software, entonces el software puede tomar esas decisiones dinámicamente sobre la marcha por ti. Eso es exactamente lo que, por ejemplo, hace la optimización de rutas. Digamos que estás usando Waze, y te informa en tiempo real que una calle está bloqueada. Sugerirá una ruta alternativa. La decisión que se toma es el itinerario exacto que estás siguiendo, y esto se revisa continuamente en base a la información más reciente sobre tráfico, calles, etc.
Cuando digo que el supply chain se encarga de un proceso de toma de decisiones, no me refiero necesariamente a cosas que sean estáticas. Lo más probable es que se trate de una pieza de software que pueda revisar automáticamente las decisiones de acuerdo con la situación más reciente. Por eso enfatizo que la automatización es clave—si no está completamente automatizada, significa que, en términos de reactividad, si tienes que pasar por una persona, será lento.
Conor Doherty: Como múltiples personas, lo más probable.
Joannes Vermorel: Sí, quiero decir, estamos hablando de que, si tienes que consultar con alguien, hablamos de, ¿qué?, un tiempo de respuesta de media hora si están disponibles, etc. Así que es muy, muy, muy lento. Entonces, la única manera de que las decisiones sean gestionadas por el supply chain de forma realista es automatizarlas completamente. De lo contrario, terminas volviendo a lo que se hacía antes, que era el supervisor, la logística, la logística auxiliar improvisando. Y, de nuevo, diría que es mejor que no hacer nada, pero puede conducir a todo tipo de decisiones relativamente malas, y especialmente a situaciones de incumplimiento, como, por ejemplo, cuando un conductor termina conduciendo más horas de las permitidas, y luego puede suceder un accidente. Es muy difícil, ya sabes, reajustar el planeamiento en tiempo real para que preserves todo el entorno que deseas preservar. Para eso es realmente bueno el software.
Conor Doherty: Alexey, que conoces, Alexey Tikhonov, he hablado con él antes en Dijon, tiene una bonita frase para lo que acabas de describir, que es, “Any alternative solution is often a low bandwidth solution to a high-dimensional problem.” Lo cual es, como acabas de decir, todas las consecuencias inmediatas, las consecuencias cercanas en el flujo, las consecuencias lejanas en el downstream, las contingencias, como si te envío allí, no puedo enviarte aquí, el costo de oportunidad que esto implica. Realmente, creo que es irrazonable esperar de cualquier humano o incluso de un grupo de humanos, en tiempo real, con potencialmente $39,000 a 2 million por hora en juego y penalizaciones, penalizaciones contractuales y problemas de compliance, que colaboren y simplemente digan, “That’s the best solution to this problem.” En mi opinión, eso es irrazonable.
Joannes Vermorel: Sí, quiero decir, en la práctica, la gente solo tiene heurísticas.
Conor Doherty: FIFO, por ejemplo.
Joannes Vermorel: Sí, FIFO, exactamente. First in, first out. De nuevo, está bien. Y diría incluso que elaborar la versión superior de esas heurísticas también es un problema del supply chain. Verás, normalmente también sería misión del supply chain entregar las heurísticas para que, si falla todo el sistema de software, estas sean las heurísticas súper simples que necesitas adoptar para mantener el flujo. Pero no debemos tener la ilusión de que esas heurísticas tan crudas serán muy buenas. Serán mejores que congelar todo, pero no serán tan buenas, no serán muy eficientes, y conducirán a problemas predecibles.
Conor Doherty: Sí, bueno, nuevamente, tomando el ejemplo de FIFO, y corrígeme si me equivoco, pero solo para esbozarlo: ¿por qué? Porque cualquiera que escuche podría preguntar, “What’s wrong with FIFO?” Como una conversación aparte, corrígeme si me equivoco, pero si tuvieras, digamos, MRO, tienes dos motores, el motor A y el motor B. El motor A llega antes que el motor B, requiere más o menos las mismas piezas, el mismo tiempo de reparación esperado. El motor A llega primero, así que first in, first out, trabajo en él primero. Pero para completar las reparaciones, necesito otra pieza que aún no está disponible. Mientras que si el motor B, si yo repagara ese primero, aunque llegó en segundo, podría volver a estar en operación mucho más rápido.
Podría haber implicaciones financieras al no sacar el motor B lo más rápido posible. De nuevo, se trata de un escenario muy blanco y negro, pero ilustra que tengo una heurística—es mejor que nada. Reparar uno es mejor que no reparar ninguno, sin duda, pero ¿es esa una decisión financieramente optimizada a tomar? Discutiblemente no si se intenta maximizar la ganancia o el retorno de la inversión.
Joannes Vermorel: Sí, y de nuevo, por eso es necesario separar esas funciones. Si ya estás tratando con trabajadores blue-collar, es una responsabilidad inmensa. Poder hacer optimización financiera en tiempo real de cabeza es simplemente una tontería. No es factible. Lo mejor que puedes esperar de las personas que no son superhumanas es solo heurísticas básicas que puedan seguir. Lo demás, cualquier cosa más elaborada que eso, debe ser realizada por personas que puedan dedicar todo su intelecto a procesos analíticos. No hay atajos. Y lo que realmente ha cambiado es que el software lo hace posible.
Quiero decir, lo hizo posible hace décadas simplemente poniendo la información a disposición de las personas que están a distancia. Entonces, de repente, no necesitas estar en medio del almacén para saber cuánto stock queda y cuáles son los pending orders del día. Puedes estar a distancia en un escritorio y, aun así, tener acceso a toda la información relevante. Eso es lo que diría que el software permitió a finales de los ‘90 para todas las empresas. Así es como la gente empezó a aislar esas funciones, ya que entonces podían trabajar con hojas de cálculo, incluso si el software no proporcionaba ninguna inteligencia.
Así que seguimos hablando de una era pre-automatización en la que solo hemos segregado a las personas, y podemos tener a las personas white-collar en un lugar diferente. Pero hoy en día, podemos tener la versión superior en la que simplemente automatizamos todo. Así que las personas white-collar ya no toman parte en el proceso de toma de decisiones. Ellos están diseñando la receta numérica, haciendo que se ejecute automáticamente. E incluso, desde una perspectiva de gestión del riesgo, este es un enfoque superior. La cuestión es que, si dependes de las personas, los errores se cometerán una y otra vez. Así que, de alguna manera, si quieres que las decisiones sean muy seguras, puedes hacerlo tal como se hace la ingeniería en aviación, donde tienes muchas revisiones secuenciales del trabajo. Y una vez que tienes cinco etapas de revisiones incrementales, puedes estar muy confiado en tu resultado. Pero el problema es que es super lento.
Por eso, por ejemplo, cuando quieres sacar un nuevo avión al mercado, toma una década debido a este proceso super lento de revisar todo una y otra vez. El problema del supply chain es que necesitas que las decisiones se tomen rápidamente. Así que tener un proceso de múltiples etapas para revisar las decisiones tiende a crear más sobrecarga que el problema que intenta solucionar, que es la ocasional decisión incorrecta. Necesitas hacerlo rápido. Y si tienes automatización, lo que pasa es que, si tienes una receta numérica que tiene un defecto, arreglas el defecto, y entonces todas las decisiones que generes a partir de ahora estarán libres de este defecto. Eso hace que el proceso sea mucho más capitalista.
Por eso, en Lokad, realmente favorecemos este enfoque de “automatizar todo”. No es solo por productividad. Se trata de tener un proceso acumulativo en el que cada hora que inviertes mejora la receta numérica, y cada defecto que identificas se puede arreglar de una vez por todas, en lugar de entrenar a las personas y darte cuenta de que cometen errores, volver a entrenarlas y afinar tu entrenamiento hasta que tienes una cantidad residual de errores que es muy baja—pero, aún así, nunca será cero.
Conor Doherty: Y, además, ese nivel de entrenamiento se va cuando las personas se van. Si pasan a otro trabajo o se jubilan.
Joannes Vermorel: Sí, la receta numérica seguirá viviendo en la empresa para siempre, mientras que las personas eventualmente se irán.
Conor Doherty: Bueno, se me ocurre que al principio de la conversación, trazaste una distinción muy marcada entre supply chain y logística. Y a lo largo de la conversación, hemos tocado ideas de cómo la automatización está muy claramente presente en el ámbito del software, que es la toma de decisiones del supply chain, y que está en progreso.
Joannes Vermorel: Verás, esa es la cuestión. En lo que respecta a logística, estamos hablando de la mecanización de lo físico, y ha sido un trabajo en progreso durante los últimos tres siglos. La gente ni siquiera se da cuenta de cuánto tenemos hoy en día. La cantidad de mecanización en esos campos es simplemente gigantesca comparada con lo que solía ser.
Verás, solo compara la capacidad de un camión moderno con lo que la gente tenía con un camión antiguo hace un siglo. Un camión moderno transporta mucho más, es mucho más fiable y es mucho más fácil de operar, y todo. Así que, incluso si hablamos de vehículos, porque hace un siglo la gente ya tenía camiones, pero no eran los camiones que tenemos hoy. El progreso es muy significativo, y diría que la logística, al igual que en la manufactura—e incluso más—está fuertemente mecanizada, pero aún tenemos personas en los lugares donde la mecanización es simplemente muy, muy difícil.
Conor Doherty: Cierto, y bueno, entonces mi pregunta surge: eso sugiere que la definición comenzó siendo sinónima, se divergiere, pero si la automatización es inevitable en ambos, ¿habrá una convergencia en la que se convertirá en un solo departamento gigante? ¿El supply chain y la logística volverán a conocerse, no sé, como investigación operativa o supply chain o logística, pero como uno de esos términos que lo hace todo?
Joannes Vermorel: Quiero decir, la cuestión será la desaparición del empleo blue-collar, y esto es solo ciencia ficción, ya sabes, por ahora. Puede que ocurra en algún momento, y de hecho, si consideras un mundo donde, digamos, Tesla haya tenido éxito con sus Android robots y cualquier cosa que un operador humano pueda hacer—una máquina que lo haga más barato y más rápido—entonces sí, los trabajos blue-collar desaparecerían, y la idea de tener un puesto para gestionar equipos de blue-collars también desaparecería.
Verás, creo que es un futuro relativamente lejano. No estoy seguro de si viviré lo suficiente para verlo, porque los desafíos son simplemente enormes. Lo que está claro es que el dominio sigue progresando, ya sabes, progresando muy bien, pero hablamos de un proceso de varios siglos en este frente.
Y probablemente habrá cosas que necesiten ser cambiadas en términos de infraestructura. La gente puede que ni siquiera se dé cuenta de que, para que los camiones que tenemos hoy sean tan eficientes, era necesario, por ejemplo, construir almacenes que tuvieran un muelle de carga de aproximadamente un metro de altura y estandarizar eso. Colectivamente, tuvimos que adaptar toda la infraestructura para aprovechar esos camiones, muy, muy grandes, con muelles de carga apropiados.
Eso toma mucho tiempo. Así que, sea cual sea la automatización que llegue, probablemente necesitarán reformar completamente aquello que ni siquiera puedo imaginar aún, la infraestructura, y eso tomará tiempo. Pero sí, en algún momento, si eliminamos por completo la necesidad de blue-collars, el puesto de director de logística desaparecerá. Y creo que ya en el pasado había divisiones enteras de personas que fueron eliminadas.
Hoy en día, por ejemplo, la mayoría de las empresas solían tener un departamento completo dedicado al ordenamiento del correo. Eso ha desaparecido por completo. Ocasionalmente, en Lokad, recibimos una carta, como, una vez a la semana, y alguien del equipo administrativo simplemente deja una carta a la persona, pero eso es todo. Esto ha desaparecido. Así que puedo imaginar un futuro en el que la logística esté completamente automatizada, y entonces, de hecho, será pura cuestión de analítica e ingeniería, pero aún estamos lejos de esa situación.
Conor Doherty: Bueno, en contraste, has hablado en tonos muy fuertes, diría yo, sobre—y te cito aquí—“the extinction event coming as a result of automation in the supply chain space.” Así que explica por qué lo ves como algo más rápido en el espacio del supply chain.
Joannes Vermorel: Si tuviera que dibujar una imagen, veo, por ejemplo, compañías de ecommerce que tienen 500 trabajadores blue-collar para ocuparse de las cosas en el almacén y organizar su logística de envío y devoluciones, y 500 trabajadores white-collar para encargarse del flujo y de su gestión. Eso es literalmente el supply chain funcionando con mil personas, la mitad de ellas blue-collar.
Mi opinión es que, dentro de una década, no veo situaciones en las que esos 500 blue-collars se reduzcan significativamente. Quizás, si se vuelven locos con almacenes automatizados y todo, podrían llegar a reducirse a la mitad ese número de personas. Estoy hablando de personas que ya están ampliamente mecanizadas. Sin embargo, en lo que respecta a los procesos de toma de decisiones, esa es un área en la que pasar de 500 personas a cinco es completamente factible.
Y Lokad ya está haciendo eso para algunos de sus clientes. Ahora tenemos clientes en los que cerca de 1,000 empleados consumen nuestras decisiones, pero las decisiones son generadas para ellos, y Lokad lo está haciendo con solo unos pocos Supply Chain Scientists. Así que eso realmente plantea la pregunta: bien, teníamos esos 1,000 empleados white-collar generando la mayor parte de las decisiones, pero esas decisiones ahora se han mecanizado. Así que, obviamente, el cliente no quiere llegar a cero, pero la idea de pasar de 1,000 a, quizás, un equipo de 20 no es descabellada.
Así que ahí es, de nuevo, eso es el software en acción, exactamente. Sospecho que veremos una evolución que será mucho más drástica para los equipos de trabajadores del supply chain que ahora, en muchas empresas, son tan numerosos como la cantidad de personas en el terreno. La idea de tener tantas personas manejando hojas de cálculo como las que están en el terreno físicamente lidiando con el…
Creo que era un poco de una absurdidad tecnológica. Tenemos tanta automatización super clever en el frente físico, y, por alguna extraña razón, estábamos rezagados en el frente del software. Ahora simplemente estamos alcanzando ese tipo de productividad que debería esperarse en el plano de la toma de decisiones.
Conor Doherty: Bueno, en términos de concluir, mencionaste anteriormente pensar de forma capitalista. Entonces, ¿cuáles son las oportunidades capitalistas potenciales en el supply chain basadas en la información que has mencionado hoy?
Joannes Vermorel: En el supply chain, el plano de toma de decisiones es mecanizar tus decisiones. ¿Por qué? Porque hasta que no mecanices todo, el proceso no es capitalista. No estás en un entorno capitalista. Si inviertes una hora-hombre, ¿es algo que se consume para generar la decision del día, o es algo invertido en mejorar todas las decisiones futuras?
Conor Doherty: Bueno, se trata de la mejora de la receta numérica.
Joannes Vermorel: Exactamente, y por eso la práctica de supply chain ha sido hasta hace muy poco algo que no era capitalista. Era simplemente Opex, ya sabes, gasto operativo. Necesitas tantos días-hombre cada día para generar las decisiones que consume tu empresa. Eso es todo. Puedes entrenar a las personas, pero hay límites que se alcanzaron hace décadas, y esas personas no pueden mejorar más con entrenamiento, solo de manera muy marginal porque las grandes empresas han estado entrenando a las personas durante décadas.
Así que habías alcanzado el estado estacionario hace décadas, y lo que cambió por completo fue que, una vez que mecanizas el proceso de toma de decisiones, cualquier día-hombre invertido se convierte en una inversión capitalista que pagará dividendos indefinidamente. Por eso, en términos de retorno de la inversión, es incomparable, porque la automatización es literalmente una máquina para imprimir dinero.
Conor Doherty: Estás creando esencialmente un activo.
Joannes Vermorel: Exactamente. Sin embargo, hay límites. En cierto punto, no ves formas obvias de mejorar aún más tu receta numérica, y obtienes rendimientos decrecientes. Así que no es un activo que pueda tener rendimientos ilimitados porque puedes llegar a estancarte en tu capacidad para mejorar la receta. Pero el límite superior sigue siendo significativamente mayor de lo que la gente cree. Para las empresas que aún no han mecanizado la toma de decisiones, la brecha es absolutamente enorme.
Conor Doherty: Así que, piensa en términos de dinero, sí. Bueno, Joannes, no tengo más preguntas. Hoy te saqué muchas ideas. He extrañado estas conversaciones, pero, de nuevo, muchas gracias por tu tiempo, y muchas gracias por vernos. Nos vemos la próxima vez.
