00:00:00 Introducción
00:02:01 Cronología y enfoque del proyecto de colaboración
00:03:03 Alcance clásico de Lokad y ventas inversas
00:04:18 Entradas de stock, pronóstico de la demanda y el auge de la IA
00:06:00 Algoritmos probabilísticos y clasificación de piezas
00:07:30 Recomendaciones de despacho
00:09:15 Automatización, ejecución de IA y reubicación de stock
00:12:26 Estimación de escenarios de stock y ventas
00:13:48 Evaluación de stock a largo plazo y lógica de retorno de la inversión
00:15:13 Penalización por falta de stock y confianza del cliente
00:17:07 Finalización y expansión del proyecto en 2025
Resumen
En una entrevista reciente, Fabian Hoehner, Director Comercial de Lokad, y Elliot Langella, Supply Chain Scientist líder de Lokad, hablaron sobre su participación en la conferencia digital ATR en Atenas, organizada por el grupo Tokic, una empresa croata de posventa automotriz. Destacaron la integración de la IA en el sector de la posventa automotriz, centrándose en su colaboración de tres años con Tokic. Esta asociación, que comenzó a fines de 2021, tenía como objetivo optimizar los niveles de stock y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro a través de la toma de decisiones impulsada por IA y la previsión de la demanda. Los resultados incluyeron un aumento del 5% en los niveles de servicio y un aumento del 10% en las ventas, mostrando el potencial transformador de la IA en la gestión de la cadena de suministro.
Transcripción completa
Fabian Hoehner: Hola, aquí desde nuestra oficina en París.
Elliot, estuvimos juntos en Atenas hace unas semanas con Josip del grupo Tokic, y ahora, bueno, estamos aquí en nuestro nuevo y hermoso estudio hablando sobre lo que estábamos haciendo en Atenas. ¿Puedes darnos una idea desde tu perspectiva? ¿Qué estabas haciendo allí?
Elliot Langella: Atenas fue una conferencia sobre la aplicación de IA en el mercado de posventa automotriz, resultados, ya sabes, algunas ideas de las diferentes empresas que asistieron. Y así estuvimos allí con Tokic, presentando los resultados de nuestra colaboración de los últimos tres años.
Fabian Hoehner: Tal vez puedas comenzar reintroduciendo al grupo Tokic. Josip ya lo ha hecho, pero ¿quiénes son ellos, especialmente desde una perspectiva de cadena de suministro? Danos una idea.
Elliot Langella: El grupo Tokic es uno de los principales minoristas de repuestos de automóviles en Croacia y Eslovenia. Ahora tienen más de 130 tiendas, creo, y siguen creciendo. Más de 150,000 piezas en el catálogo. Así que multiplicas eso por las tiendas, eso es muchas variantes, ¿verdad? Muchas unidades.
Así que trabajan con varios cientos de proveedores, proponiendo tanto productos habituales para talleres de reparación, como repuestos que se utilizan para arreglar los automóviles, pero también algunos productos especializados como camiones agrícolas. Y, por supuesto, atienden la demanda local de Croacia y Eslovenia, pero también a clientes de exportación. Así que son un jugador importante en los mercados balcánicos.
Fabian Hoehner: Entonces, cuando hablamos de sus clientes, bueno, ahora tenemos una pantalla súper elegante en el fondo. ¿Es eso lo que debemos imaginar como sus clientes? ¿Son este tipo de productos?
Elliot Langella: Sí, exactamente. Esa es una buena parte de sus clientes, de hecho. Mecánicos y, ya sabes, propietarios locales de talleres de reparación que simplemente van a la tienda de Tokic y compran lo que necesitarán para arreglar los automóviles de sus clientes en las próximas semanas.
Fabian Hoehner: Bueno, entonces hablando un poco más concretamente sobre la colaboración con Lokad. ¿Cuál fue el proyecto? ¿Cuál fue la línea de tiempo? Danos algunas ideas.
Elliot Langella: Así que comenzamos a finales de 2021, y bueno, ese fue un momento muy difícil para la cadena de suministro en ese momento. Ya sabes, COVID estaba interrumpiendo la oferta y la demanda, obviamente con los bloqueos. Así que fue un momento desafiante para las empresas minoristas. No estás seguro de si las cosas volverán a la normalidad, ya sea en el lado de la oferta o de la demanda.
Entonces, lo primero que hicimos con Tokic fue trabajar en los lead times de los proveedores y en la estimación del nivel de servicio del proveedor para que pudieran tener una mejor idea de qué tan lejos estarían de los niveles óptimos de stock que deberían mantener. Después de unos meses, pasamos a la fase piloto de reabastecimiento, con un envío diario de los productos desde el almacén a las tiendas. Y unos meses después, ahora estamos completamente en vivo tanto en la planificación de compras como en el despacho diario.
Fabian Hoehner: Bueno, eso suena como un alcance bastante clásico de Lokad. ¿Hubo algo especial? Quiero decir, has realizado bastantes implementaciones a lo largo de los años. ¿Qué fue interesante para ti? ¿Hubo algo que no habías visto antes?
Elliot Langella: Creo que lo que el grupo Tokic llama ventas inversas es bastante interesante. Todos hemos comprado cosas en línea en Amazon o Zalando, y ya sabes, a veces hay un problema, no es la talla correcta, y puedes devolver los productos. Esto no es tan fácil de implementar y proponer a tus clientes en el caso de repuestos de automóviles. Pero lo que hace el grupo Tokic es ofrecer a sus clientes la posibilidad de simplemente venir, llevar un poco más de unidades de las que pagarían hoy.
Sabes, básicamente obtienen el pago tres semanas después o al final del mes, y solo entonces pueden elegir comprar realmente la pieza o devolverla a la tienda Tokic.
Fabian Hoehner: Eso también es para las tiendas físicas, quiero decir, en el comercio electrónico, creo que incluso para las piezas de automóviles, bueno, incluso por ley, ¿pero lo están haciendo en sus tiendas físicas?
Elliot Langella: En las tiendas físicas directamente. Así que literalmente podrías estar obteniendo embragues y filtros adicionales. Obtienes 10 en lugar de los pocos que planeabas obtener, y ya sabes, tres semanas después puedes devolver dos porque terminaste usando tres en lugar de cuatro.
Fabian Hoehner: Bueno, ¿y cuál es la consecuencia para ti desde la perspectiva de un científico de la cadena de suministro? ¿Qué complejidades está creando esto?
Elliot Langella: Esto crea flujos adicionales de entrada y salida de stock que debes tener en cuenta tanto en la planificación de compras a nivel de almacén central, pero lo más importante, en el reabastecimiento diario a las tiendas. Bueno, si piensas que hoy tienes escasez de stock en esta tienda en particular, la decisión normal sería enviar más desde el almacén. Pero también debes tener en cuenta el hecho de que tal vez algunos clientes devolverán una parte de las unidades que tienen actualmente. Y así, en última instancia, debes equilibrar esos dos flujos de entrada y salida.
Fabian Hoehner: Bueno, entonces esto influye en el pronóstico de la demanda y esas proyecciones, ¿verdad?
Elliot Langella: Pronóstico de la demanda y toma de decisiones a diario.
Fabian Hoehner: Bueno, hablando de eso, la toma de decisiones, estábamos en una conferencia de IA. Entonces cuéntame, ¿qué estás haciendo exactamente? Quiero decir, ahora es IA, todo está completamente automatizado. Sí, todo está automatizado y ya no haces nada. ¿Por qué todavía te pagamos?
Elliot Langella: No, no, no. Entonces, lo primero es que, ya sabes, la IA es muy famosa, ya sabes, está de moda en estos días. Y la gente suele asociar la IA como la palabra de moda para…
Fabian Hoehner: ¿Entonces me estás diciendo que no estamos haciendo IA o qué estás diciendo aquí?
Elliot Langella: Dame unos segundos. En estos días, la gente asocia principalmente la IA con LLMs, como ChatGPT, chatbots, agentes básicamente, o robots o lo que sea. Lo que estamos haciendo en Lokad es en parte eso, pero ese no es el producto principal que construimos para Tokic. Es más bien IA en la toma de decisiones y en el pronóstico de la demanda. Así que sucede bajo la superficie, en la parte trasera del software, y luego se refleja en las interfaces que los usuarios finales consumen a diario.
Entonces, bloques importantes, diría yo, serían para pronosticar la demanda. Así que utilizamos algoritmos probabilísticos para hacerlo, y ya sabes, nos basamos en lo que llamamos programación diferencial, que es una especie de variante de deep learning para hacer eso.
Fabian Hoehner: Sí, bueno, aquellos interesados en eso pueden volver a las explicaciones de Johan sobre eso, pero…
Elliot Langella: Tenemos algunas horas de contenido sobre el tema.
Fabian Hoehner: Bueno, ¿dónde más verías aplicaciones?
Elliot Langella: También utilizamos LLMs y, ya sabes, algoritmos de clustering clásicos para la clasificación de piezas, series de tiempo, y categorización de los productos. Por lo tanto, es notablemente importante para pronosticar la demanda, pero también para, digamos, sesgar de manera numérica las sugerencias de compra y despacho que hacemos a diario en Tokic.
Porque en la forma de pensar de Lokad, ya no existe exactamente la categorización ABC. Es más bien una competencia entre todos los diferentes SKUs por recursos comunes que son tanto la capacidad en el almacén como el espacio disponible en la tienda. Y bueno, tienes que equilibrar eso, tal vez una gran pieza esté generando mucho margen, pero está ocupando el espacio que podría haber sido utilizado por muchas piezas más pequeñas que también podrían satisfacer la demanda del cliente.
Fabian Hoehner: Bueno, en resumen, una gran variedad de diferentes tipos de IA, y es tu trabajo como científico de la cadena de suministro elegir las herramientas adecuadas para responder a cualquier pregunta, ya sea limpieza de datos o el proceso de toma de decisiones.
Elliot Langella: Exactamente. Para convertirlo en un proceso de calidad de producción, el equipo de Tokic utiliza nuestras recomendaciones de despacho a diario todas las mañanas de la semana. Así que debe estar listo a las 6:00 a.m. cuando el almacén abre. Por lo tanto, no podemos estar jugando con algoritmos sofisticados. Tiene que ser, ya sabes, de calidad de producción, y tiene que ofrecer consistentemente buenos resultados para el negocio todos los días.
Fabian Hoehner: Bueno, ¿qué pasaría si no lo entregaran? ¿Si no reciben los datos a las 6:00 de la mañana?
Elliot Langella: Tenemos algunas lógicas de respaldo para asegurarnos de que siempre haya algo en lo que puedan confiar, o podemos acelerar algunos procesos para aproximarnos a algunas cosas para que, ya sabes, una hora, una hora y media después, tengan algo en lo que puedan confiar y puedan pasar el resto del día.
Fabian Hoehner: Bueno, pero tienes que asegurarte porque de lo contrario, hay, bueno, algunos camiones que no salen.
Elliot Langella: Sí, o no se entregan. Como, hay mucha vida real en la cadena de suministro. Sucede todos los días, así que tienes que entregar.
Fabian Hoehner: Bueno, ahora pasemos del mundo real al nivel macro. Supongo que está funcionando, de lo contrario no estaríamos aquí. ¿Cuáles son algunos de los resultados de los que puedes hablar?
Elliot Langella: Diría que lo primero y más importante es la transparencia y la comodidad de uso en el día a día. El equipo de Tokic dejó de extraer datos de bases de datos, hacer cálculos en hojas de cálculo de Excel, realizar algunos cálculos mundanos y no tener mucho tiempo para un análisis de alto nivel real. Inician sesión en Lokad por la mañana. La mayoría de las recomendaciones que les proporcionamos son 100% buenas para usar, y solo hay algunos ajustes aquí y allá con los que deberían trabajar porque tienen conocimientos adicionales de su proveedor.
Ese proveedor va a llegar tarde, o necesitan cumplir alguna condición de compra. Son cosas de la vida real que pueden reflejarse en los datos que utilizamos, pero ellos lo saben porque son expertos o porque están lidiando con situaciones operativas diarias. Así que ahora les resulta mucho más cómodo operar con Lokad.
Fabian Hoehner: Entonces, transparencia, automatización, tiempo más allá del modo de lucha contra incendios.
Elliot Langella: Y centrarse en tareas más estratégicas, ya sabes, como definir lo que quieren hacer, obtener buena información del mercado, de los proveedores, en lugar de centrarse en la ejecución operativa, que está delegada a la IA.
Fabian Hoehner: Bueno, obviamente, somos personas de números. ¿Tienes algún dato concreto que podamos compartir?
Elliot Langella: Bueno, diría que hay dos aspectos. Hay una ejecución operativa real sobre cómo el almacén pudo cambiar, digamos, de la gama de productos COVID a la nueva en la que el grupo Tokic ahora confía.
Lo que ayudamos a Tokic a hacer es básicamente cambiar alrededor del 40% de sus surtidos, como abrir nuevas tiendas, reemplazar productos antiguos por nuevos, y eso se hizo en colaboración con ellos para no sobrecargar el almacén.
Es decir, en términos de capacidad, simplemente no tenían un 40% más de personal para ocuparse de estos grandes cambios. Entonces, lo que hicimos fue agilizar el ritmo al que enviaríamos stock a las tiendas para dar un poco más de margen al almacén para ejecutar.
Diría que el segundo aspecto serían las métricas habituales de la cadena de suministro, ya sabes, las que los directores de cadena de suministro y los COOs siguen de cerca semanalmente.
Me refiero al nivel de servicio. Un elemento clave fue que después de que lanzamos la fase piloto para este reabastecimiento del almacén a las tiendas, pudimos medir, y todavía estamos midiendo en estos días, que el nivel de servicio del producto más vendido aumentó un 5% en todas las tiendas.
Esto significa que literalmente estás obteniendo más de la misma cantidad de stock porque lo estás sincronizando mejor o estás invirtiendo relativamente el equilibrio adecuado de stock en tu almacén para poder distribuirlo en toda la red, y esto lleva a generar más ventas.
Entonces, al final del día, fue como un período de crecimiento muy grande para Tokic. Basado en estimaciones, pero la idea es que superamos en un 28% las simulaciones de valor de stock más optimistas que el equipo de Tokic estaba haciendo.
Esto significa que terminamos con menos stock de lo esperado, y esto realmente ayudó a generar aproximadamente un 10% más de ventas.
Fabian Hoehner: ¿Cómo llegamos a eso? Entonces, ¿cuáles son las cosas micro que estamos haciendo de manera diferente para llegar a este punto?
Elliot Langella: Dos ingredientes principales: evaluación de inventario probabilístico y estimación de ROI.
Fabian Hoehner: Bien, voy a necesitar ejemplos aquí.
Elliot Langella: Sí, entonces el inventario probabilístico se trata de esbozar todos los posibles escenarios de demanda con probabilidades. Así que digamos que no es un solo número por día, como que vas a vender dos mañana. Será entre una y tres unidades para ese SKU específico en esa tienda específica, pero con algunas ponderaciones de probabilidad.
Basado en eso, cuando como director de cadena de suministro quieres tener este nivel de servicio del 95% en tu tienda, en realidad es posible para Lokad estimar exactamente cuánto stock necesitas para llegar a este 95% porque tenemos las ponderaciones de probabilidad y podemos acumularlas hasta el 95%.
Fabian Hoehner: ¿Entonces sería justo decir una representación más precisa del futuro?
Elliot Langella: Una representación más precisa, y diría más informada para la segunda capa a la que me refiero, que es esta estimación de ROI. Ahora que tienes diferentes escenarios de ventas para los cuales sabes que tienes un 10%, un 5%, un 0.01% de posibilidades de vender, entonces también puedes adivinar cuál será el retorno de la inversión de tomar esta decisión de enviar estas unidades adicionales a una tienda específica.
Si esta unidad tiene un 1% de posibilidades de venderse, significa que es poco probable que genere mucho margen para la empresa. Entonces debes estar pagando el costo de inventario, el costo logístico para tomar esa decisión, y no va a generar mucho.
Al revés, si ves ese problema desde el almacén y tienes una pila limitada de stock en el almacén, obviamente no quieres enviar esta unidad adicional a la tienda que va a venderse con un 1% de posibilidades.
Más bien quieres ponerlo en otra tienda, tal vez un poco más lejos en la red, que tendrá un 10% o un 20% de posibilidades de vender esa unidad. Entonces también se trata de arbitraje en términos de escasez, y más en general, es un buen marco de trabajo para que el equipo de Tokic simule y trate de evaluar cuánto más stock necesitarían, digamos a largo plazo, en un año completo basado en esta evaluación de ROI.
Fabian Hoehner: Entonces, donde tiene sentido para mí es la probabilidad de ventas, que pongas tu stock donde tiene la mayor probabilidad de venderse. Pero ¿hay otros componentes económicos que influyen en eso cuando dices impulsado por el ROI?
Elliot Langella: Definitivamente hay margen que vas a generar. También está el costo de inventario, el costo logístico, cuánto te cuesta recoger y empacar en el almacén, ponerlo en el camión, hacer que el camión conduzca, almacenarlo en la tienda.
Fabian Hoehner: Entonces, en resumen, algo inteligente que representa la realidad, donde no estás enviando una parte a una tienda que está, no sé, a medio día de distancia, que lo agrupas y solo entonces tiene sentido. Así que eso es lo que puedes considerar con esta lógica impulsada por el ROI.
Elliot Langella: También incluimos aspectos financieros. Quiero decir, es una gran conversación en estos días, ya sabes, con la inflación que ha estado aumentando y ahora que tal vez se está estabilizando, quién sabe. El costo de capital es importante. Además, hay costos de oportunidad, ya sabes, si estás invirtiendo en ese inventario de ese proveedor, bueno, tal vez no tienes más presupuesto para buscar ofertas adicionales con otros proveedores y ampliar tu catálogo el próximo año.
Así que se trata de arbitrar la mejor manera de utilizar tu capital. Y diría que hay un último componente en esta estimación de ROI que es interesante de discutir porque estábamos hablando de las ventas de retorno antes. Es lo que llamamos penalización por falta de stock.
Es más bien una especie de enfoque de puntos de karma. Si no tienes stock en una tienda, estás perdiendo la confianza de tus clientes y comienzan a pensar que ya no eres una tienda de todo en uno. Así que hay un valor además de los aspectos financieros, además del margen, de simplemente tener stock en el momento adecuado en el lugar adecuado porque esto va a generar compras repetidas de tus clientes.
Y también porque un producto puede atraer las ventas de otros. No queremos perder ventas en tu producto principal, en aquello por lo que la gente viene a tu tienda y sabe que encontrará, porque si vienen y lo encuentran, tal vez compren algo más, aceites, limpiaparabrisas, cosas así, que no estás seguro de que necesites, pero las tomas por si acaso.
Fabian Hoehner: Vale, y todo eso va dentro de la misma fórmula, dentro del mismo algoritmo para tomar una decisión al final del día?
Elliot Langella: Sí.
Fabian Hoehner: Vale, entonces ¿qué decisiones toman los gerentes al final?
Elliot Langella: Evaluación estratégica. Básicamente delegando lo mundano en la computación al IA de Lokad y, ya sabes, enfocándose en cuál sería la decisión de seguir con este escenario. ¿Es algo que podemos hacer como empresa? ¿Es la dirección que queremos tomar?
¿Podemos permitirnos este aumento adicional de stock? ¿Va a generar valor adicional para los clientes? ¿Es en lo que queremos enfocarnos como empresa, o queremos enfocarnos en surtido, en otras áreas del negocio?
Fabian Hoehner: Así que menos cosas mundanas y más, bueno, lo estratégico, impactante.
Vale, sí, bueno, eso está bastante claro en dónde estamos hoy en el proyecto. ¿A dónde vamos? ¿Hemos hecho todo, o queda algo por hacer?
Elliot Langella: A principios de 2025, terminaremos de implementar los proyectos de la cadena de suministro croata a la cadena de suministro croata y eslovena combinadas. Tokic ha estado creciendo en el mercado esloveno, y ahora están apuntando hacia un estado intermedio donde comprarán desde diferentes puntos de entrada, es decir, dos almacenes diferentes que les permitirán enviar productos de una país a otro.
Esto obviamente complica un poco las cosas desde el punto de vista de la cadena de suministro, pero es más fácil llegar allí cuando ya estás trabajando con Lokad en el primer parámetro que ha estado funcionando bien durante varios años.
Diría que otro desafío también en general con el que podemos ayudar a nuestros clientes es todo lo relacionado con la gestión de la complejidad que crea esta compatibilidad de piezas. Quiero decir, en las cadenas de suministro de la industria automotriz, esto es clave. A veces, para satisfacer una necesidad de un cliente, tienes 10 piezas diferentes. ¿Cuál debería ser parte de tu surtido en esta tienda en particular, en las otras tiendas? Esto es un gran desafío.
Otras cosas son los precios, siempre críticos. Incluso para Tokic, hay una alta competencia en línea. Ahora puedes comprar piezas a través de comercio electrónico, por lo que esto debería ser parte de tu panorama como minorista para saber cómo posicionarte en función de la propuesta de valor que tienes con estas ventas inversas de las que hablamos, con la mayor disponibilidad que podemos proporcionar a Tokic en sus tiendas.
Esto obviamente es más fácil para las personas que trabajan en automóviles y talleres de reparación para venir y comprar en Tokic, pero ya sabes, siempre hay un equilibrio entre el precio que están dispuestos a pagar y la conveniencia que esto nos brinda.
Fabian Hoehner: Así que el objetivo es entrar cada vez más en el mismo proceso de toma de decisiones numéricas. Bueno, suena como si tuvieras mucho trabajo por delante. Así que, bueno, nos vemos en 2025 y veremos cómo han ido las cosas. Gracias por vernos, nos vemos la próxima vez.
