00:00:00 Introducción al debate
00:05:26 Comentarios de apertura de Joannes
00:12:03 Comentarios de apertura de Milos
00:18:56 Réplica de Joannes
00:24:17 Réplica de Milos
00:29:26 Observaciones finales de Joannes
00:31:27 Observaciones finales de Milos
00:33:25 Preguntas de seguimiento
01:02:02 Discusión abierta entre Milos y Joannes
Acerca del invitado
Milos Vrzic es un profesional dinámico con más de dos décadas de experiencia en finanzas y gestión de supply chain, abarcando las industrias de la relojería y la farmacéutica.
A lo largo de su carrera, Milos ha sido un catalizador del crecimiento transformador y de la excelencia operativa en organizaciones globales. Su habilidad en la implementación de S&OP ha sido fundamental para empresas que van desde startups hasta multinacionales, navegando con éxito unidades de negocio complejas y una diversa gama de productos.
En su rol más reciente en Galderma SA, Milos se desempeña como el Head of Supply Chain para la región EMEAC. Aquí, ha liderado la implementación de procesos S&OP, mejorando significativamente la eficiencia operativa y alineando las prácticas con los ambiciosos objetivos de crecimiento de la compañía.
Antes de su etapa en Galderma, Milos pasó una década en Blancpain SA, una prestigiosa casa relojera y filial del Swatch Group. Allí, implementó procesos S&OP robustos que triplicaron el volumen de negocio, mejoraron la forecast accuracy de ventas en un 20% e implementaron Master Scheduling. Sus esfuerzos en S&OP fortalecieron significativamente la conexión entre el supply chain y las ventas, mejorando la reactividad de la demanda y reduciendo el bullwhip effect.
Milos posee una licenciatura en Administración de Empresas con especialización en Marketing de Webster University Geneva y diversas certificaciones profesionales, incluida la CPIM de APICS. Actualmente está cursando su certificación Lean Six Sigma Green Belt™. Fluido en inglés, francés y serbocroata, Milos aporta una perspectiva multicultural a su rol, fomentando la colaboración y el crecimiento sostenible dentro del sector global de supply chain.
Cuando no está gestionando supply chains, se le puede encontrar llevando a sus dos niños a sus actividades extracurriculares o perfeccionando su swing en el campo de golf.
Resumen
En un debate organizado por Conor Doherty de Lokad, Milos Vrzic, ex Head of Supply Chain en Galderma, y Joannes Vermorel, CEO de Lokad, discutieron el valor de S&OP para las empresas. Vermorel criticó S&OP como simplista y anticuado, mientras que Vrzic enfatizó su papel en la planificación táctica. El debate destacó las complejidades de S&OP y la necesidad de una comprensión matizada de su papel en los negocios.
Resumen Extendido
En un animado debate organizado por Conor Doherty, Head of Communication de Lokad y anfitrión de LokadTV, dos expertos de la industria se enfrentaron a la pregunta: “¿Es S&OP un bien neto para las empresas?” Los participantes, Milos Vrzic, ex Head of Supply Chain en Galderma, y Joannes Vermorel, CEO y fundador de Lokad, aportaron sus perspectivas y experiencias únicas, ofreciendo una exploración rica y matizada del tema.
Vrzic, con su experiencia en finanzas y supply chain en diversas industrias, aportó una perspectiva contrastante al debate, moldeada por su formación financiera y su interés en las opiniones contrarias de Lokad sobre diversos temas. Vermorel, por otro lado, aportó su experiencia en matemáticas e informática al asunto, basándose en su experiencia en predictive optimization para supply chains en su rol en Lokad.
El debate se estructuró para garantizar la equidad y la simetría, con Doherty delineando el formato y definiendo los términos clave: S&OP y net positive. Esto sentó las bases para un intercambio robusto de ideas, con cada participante presentando sus puntos de vista, seguido de preguntas de seguimiento y un libre intercambio entre los participantes.
Vermorel adoptó una postura crítica contra S&OP, argumentando que no es un bien neto para las empresas. Sostuvo que el marco de S&OP es demasiado simplista y anticuado, al no considerar las complejidades de los negocios modernos y supply chains. Además, criticó la dependencia de las personas para el flujo de información y la resolución de problemas, argumentando que las computadoras modernas deberían encargarse de estas tareas.
Vrzic, si bien coincidía en algunas de las críticas de Vermorel hacia S&OP, enfatizó la necesidad de comprender el papel de S&OP en el panorama corporativo. Explicó que S&OP se inscribe en el ámbito táctico de la planificación, centrándose en el “cómo” en lugar del “porqué” de la estrategia. Argumentó que S&OP abarca un horizonte temporal de unos pocos meses hasta 18-20 meses y se enfoca en el volumen en lugar de la mezcla de productos.
En conclusión, el debate ofreció una rica exploración del papel y el valor de S&OP en los negocios modernos, con cada participante aportando sus perspectivas y experiencias únicas al tema. El debate subrayó las complejidades y matices del asunto, resaltando la necesidad de una comprensión matizada del papel de S&OP en el panorama corporativo.
Transcripción Completa
Introducción
Conor Doherty: Bienvenidos a un episodio muy especial de Lokad TV. Hoy, tengo el placer de presentar un debate entre Milos Vrzic, el ex Head of Supply Chain en Galderma, y Joannes Vermorel, fundador de Lokad. Ahora bien, el tema del debate de hoy es tan simple como controvertido: ¿Es S&OP (Sales and Operations Planning) un bien neto para las empresas? A favor de esto argumenta Milos, en contra, Joannes. Pero antes de continuar, Milos, muchas gracias por acompañarnos y te invito a presentarte ante la audiencia.
Milos Vrzic: Sí, muchas gracias. Soy Milos Vrzic. He trabajado en dos disciplinas distintas, finanzas y supply chain, y en dos industrias diferentes, la relojería y la farmacéutica. Así que, he visto prácticamente todo el espectro del supply chain de principio a fin, desde el aprovisionamiento, la planificación, la fabricación hasta la entrega. He tenido esa experiencia, pero debido a que soy algo nuevo en supply chain por mi formación financiera, tengo una perspectiva muy diferente sobre lo que funciona y lo que no. Y lo que realmente es interesante de este debate es que he estado siguiendo a Lokad desde hace bastante tiempo. Es muy entretenido de ver. Me gusta el hecho de que existe una opinión contraria sobre muchos temas, algunos de ellos como ABC o stock, etc., o DDMRP por mencionar solo algunos. Y mi perspectiva es muy diferente de la que aporta Joannes. Él viene de la ingeniería, de la Grand Ecole en Francia, donde tiene una perspectiva muy distinta a la mía. Y mi perspectiva es que, estuve en el meollo del asunto. Me adentré en supply chain casi por accidente y hasta que obtuve mi certificación CPIM, no sabía de lo que hablaba. Así que eso realmente me llevó a tener una opinión contrastante. Pero en general, mi diagrama en V y el de Joannes se solapan bastante y eso es lo que hace tan interesante este debate, nuestras diferentes formaciones y nuestra opinión sobre S&OP.
Conor Doherty: Nuevamente, buen tenerte aquí y muchas gracias. Y Joannes, quiero decir, la gente ya te conoce, pero por el bien de la simetría formal, ¿podrías presentarte ante la audiencia, por favor?
Joannes Vermorel: Pues, estaba realizando un PhD, el cual abandoné, y que trataba sobre biología computacional, para ingresar al mundo del supply chain como matemático e informático de formación. Y bueno, 15 años después, dirijo Lokad y lo que hacemos hoy en día es predictive optimization. Así que, en nombre de nuestros clientes, prácticamente optimizamos sus operaciones diarias. Llegué al supply chain relativamente tarde en la vida también, pero aún así, conservo, como entendió completamente Milos, esa vibra de científico informático que impregna la forma en que abordo el dominio.
Conor Doherty: Bueno, caballeros, gracias y estoy seguro de que va a ser un debate muy informativo y entretenido. Pero antes de entrar en materia, hay algunos anuncios. Así que, permítanme hablar directamente a la audiencia. Algunos anuncios: primero, habrá comentarios de apertura de un máximo de 7 minutos de duración. Según la solicitud de Milos, Joannes hablará primero, luego Milos dará sus comentarios de apertura.
Después de esto, habrá una réplica de cinco minutos de cada orador en el mismo orden, y luego un comentario final de dos minutos. Después de eso, haré lo posible por, de forma imparcial, hacer algunas preguntas de seguimiento para presionar a ambos oradores sobre los temas que se han planteado. Y luego, si seguimos manteniendo una buena comunicación, pueden debatir y aclarar cualquier punto que no encaje en las limitaciones de un debate formal.
Segundo aviso: para evitar que esto se transforme en ese tipo de debate en línea molesto que la gente suele encontrar, donde simplemente se gritan entre sí y nadie puede ponerse de acuerdo, antes de este debate, hablé con ambos y acordamos dos términos clave para enmarcar o anclar la discusión. En primer lugar, S&OP, y leeré la definición que se acordó y, con suerte, se mostrará también. S&OP es un proceso estratégico mensual que intenta equilibrar la oferta y la demanda a través de la colaboración interdepartamental. Su objetivo es un forecast unificado a largo plazo y un plan de ejecución. Y cuando decimos net positive, los oradores han acordado que esto significa que genera más valor del que cuesta, simplemente.
Y con suerte, si necesitan añadir algo más, pueden hacerlo, pero eso saldrá de su tiempo de intervención. Ambos tienen temporizadores frente a ustedes. Yo también haré el seguimiento del tiempo. Cuando les queden unos 30 segundos, les daré un suave aviso. Cuando se acabe su tiempo, los cortaré para mantener la simetría y la equidad. Y con eso, a menos que haya alguna pregunta de alguien, creo que pasemos al campo de batalla. Y les pregunto a ambos, ¿es S&OP un bien neto para las empresas? Joannes, por favor, tus comentarios de apertura.
Comentarios de apertura de Joannes
Joannes Vermorel: Entonces, ¿es S&OP un bien neto para las empresas? La respuesta corta es un rotundo no. La respuesta más larga requiere que retrocedamos y evaluemos lo que está en juego. Hay al menos tres ángulos que deben ser considerados. Primero, el marco integral de S&OP en sí. El marco es engañoso, es defectuoso, y es, por diseño, de baja dimensión para ser de valor genuino para una empresa real.
Segundo, S&OP asume que la información fluye desde y hacia las personas, y esta suposición dejó de ser relevante décadas atrás. Y tercero y último, S&OP depende de que las personas realicen el pensamiento para la resolución, lo cual también ha sido una perspectiva anticuada durante una década. Entonces, retrocediendo, con el auge de la gran corporación en el siglo XIX, el desafío de la división del trabajo se volvió más agudo. Detrás de las llamadas economies of scale, generalmente está en juego una mejor división del trabajo. Sin embargo, como desventaja de este enfoque, la gran corporación que coordina a muchas personas dentro de una misma organización se vuelve difícil. La mano izquierda ya no sabe lo que hace la mano derecha. Y S&OP surgió como una de las macro soluciones a este problema de coordinación.
Sin embargo, y este será mi primer punto de crítica, S&OP presenta una visión bidimensional del caso: Demanda versus Supply. La demanda se evalúa mediante medios estadísticos, es decir, forecasting, y el supply se ajusta convirtiendo esos forecasts en compromisos comerciales. Rechazo la idea de que cualquier negocio pueda operar exitosamente a gran escala con una visión tan simplista del mercado. He conocido a burócratas corporativos que parecen pensar que es posible, pero cada vez que hablo con emprendedores, CEOs, inversores, recibo opiniones mucho más matizadas sobre todas las preocupaciones que confluyen en la visión del mercado y la visión que tienen de la empresa dentro del mercado.
En este sentido, también rechazo la variante de S&OP del triángulo de supply chain, tal como lo aboga Bramm Desmet, que equilibra costo, cash y servicio. Pasar de una visión bidimensional a una tridimensional no cambia materialmente nada. La perspectiva sigue siendo simplista, ignorando la mayoría de las especificidades de la empresa. En esencia, S&OP es una herramienta simplista que apela a la mentalidad burocrática de muchos mandos medios corporativos.
En segundo lugar, S&OP asume de manera implícita pero extensa que la información debe fluir a través de las personas, de ahí su énfasis en las numerosas reuniones que caracterizan esta práctica. Que la información pase por personas era necesario hasta la década de 1970, pero ya no. Los supply chains se digitalizaron hace décadas y hoy en día, el problema de coordinación no solo se expresa, sino que se media a través del applicative landscape de las empresas. Negar esto es negar la realidad operativa de los supply chains actuales.
Por lo tanto, cualquier solución que se plantee para el problema de coordinación debe tratar el applicative landscape como ciudadano de primera clase. Y disipemos de inmediato la idea errónea de que contar con algún tipo de software de S&OP importa en lo más mínimo en este sentido respecto al applicative landscape. Mi crítica no se centra en el medio utilizado para transmitir la información, ya sea palomas, hojas de cálculo o herramientas de videoconferencia. Mi crítica es que la información que fluye de empleados a otros empleados es el problema.
Esta es una visión anticuada que no tiene lugar en una era de supply chains digitalizadas. Las personas pueden supervisar el flujo de información, pero no se debe esperar que se involucren en el flujo mismo. Y, en tercer y último lugar, S&OP asume, de manera bastante explícita, que la resolución del problema de coordinación debe ser realizada por personas. Me gustaría desengañar completamente al público de esta noción. La resolución, casi en su totalidad, debería ser realizada por las máquinas pensantes de nuestra era, es decir, las computadoras modernas. A la objeción de que aún no tenemos inteligencia artificial, respondo que hemos tenido acceso a algo de inteligencia artificial durante los últimos 70 años.
Preguntemos a un hombre en 1924, hace un siglo, sobre el cálculo de tasas de interés, por ejemplo. Este hombre diría, sin ninguna duda, que tal cálculo, para realizarse correctamente y rápidamente, requiere de un hombre de gran inteligencia. El hecho de que la humanidad haya estado cambiando los parámetros de la IA durante los últimos 70 años no disminuye en lo más mínimo los logros que ya se han obtenido. No importa si algunos problemas permanecen fuera del alcance de la inteligencia artificial. La realidad es que lo que Lokad ha estado haciendo durante una década es la prueba viviente de que el problema de coordinación diaria es, en gran medida, un problema que se puede mecanizar por completo, en lo que respecta a supply chains.
Y así, en conclusión, ¿es S&OP un neto positivo? No, no lo es. Ni siquiera se acerca a serlo. Y no nos dejemos engañar por el argumento de que S&OP es mejor que nada. Según este estándar, los caballos de batalla seguirían considerándose un neto positivo para supply chains porque son mejores que cargar mercancías rompiéndonos la espalda. Pero las empresas no pueden permitirse líneas base anticuadas. Los costos de oportunidad son inmensos y el problema de coordinación es crítico y debe abordarse. No hay ninguna duda al respecto. Pero debe abordarse aprovechando los mejores paradigmas y las mejores tecnologías que nuestra era puede ofrecer. Y S&OP ni siquiera se acerca a eso.
Conor Doherty: Dentro de ciertos límites también. Joannes, muchas gracias. Reservaré comentarios adicionales. Milos, te invito a hacer tus comentarios iniciales y, Joannes, recuerda que tendrás la oportunidad de refutar, así que toma notas, supongo. Cuando estés listo, Milos.
Comentarios de apertura de Milos
Milos Vrzic: Bien, gracias por eso, Joannes. Comparto completamente muchas de las críticas que le haces a S&OP. Mi refutación va a ser un poco profesor, así que por favor discúlpame por ello, pero realmente necesito situar S&OP en su panorama correcto. Así que, permíteme comenzar diciendo: ¿para qué es S&OP? ¿En qué encaja realmente en cualquier corporación? Tenemos al menos dos enormes capas de planificación. Una capa, la capa superior, es el plan anual, el plan de tres años, que se centra en la estrategia. Y en una de las discusiones que has mencionado, efectivamente, la estrategia no se discute en S&OP, sino otra cosa. La estrategia se discute definitivamente en el plan de tres años.
Y luego, en el nivel más bajo, tenemos otro tema o proceso de planificación llamado Master scheduling. Ahora, Master scheduling es diferente del plan Estratégico, obviamente, porque en el aspecto de Master scheduling realmente se debe observar en detalle. ¿Cómo vamos a fabricar exactamente qué producto para qué mercado, etc.? Y así, entre ese plan enorme que abarca un amplio espectro de tiempo, que es el plan de tres años, y Master scheduling, se encuentra una zona gris, una zona gris masiva. Esa zona gris se conoce como la Arena Táctica. ¿Qué es la Arena Táctica? Bueno, podemos mirar a Eliyahu Goldratt, quien básicamente señaló que la táctica responde a la pregunta “cómo”. Cómo vamos a hacer algo, mientras que la estrategia responde a la pregunta “por qué” lo vamos a hacer.
Entonces, la cuestión central de lo que hace S&OP es que es un proceso de planificación solo para tácticas. ¿Qué significa eso? Eso implica dos cosas muy distintas. Primero que nada, no estamos hablando de un espectro de tiempo desde ahora hasta los próximos meses. Estamos hablando, en otras palabras, desde los próximos meses, es decir, fuera del espectro de Master scheduling, hasta un horizonte de 18 a 20 meses. Ese es el horizonte de tiempo que estamos considerando. Punto número uno. Punto número dos, a diferencia de Master scheduling, en S&OP nos enfocamos en el volumen. No nos fijamos en la mezcla de productos, mientras que en Master scheduling nos fijamos en la mezcla de productos. Así que, solo para ilustrar este punto, usaré un ejemplo de una empresa de chips de papa. Mientras que en los años 70 quizá teníamos 50 marcas de papa, hoy tenemos 10,000 marcas de chips de papa en la misma empresa.
En la Arena Táctica, en otras palabras, en el proceso de S&OP, no vamos a fijarnos en cuántas bolsas de chips de papa vamos a producir. Vamos a hablar de volúmenes de papa, es decir, en toneladas. Así que eso no ha cambiado desde los años 70, ni ha cambiado hasta la fecha. Es un negocio de volumen, no de mezcla. Y creo que esta es una consideración muy importante. Entonces, para entender también qué, por qué necesitamos S&OP, por qué necesitamos una planificación en esa etapa, tenemos que observar qué tipo de decisiones vamos a tomar en el Espectro Táctico. Así que el tipo de decisiones, y esta es la tabla que te envié, Conor, es el punto en el que quieres presentarla, básicamente ilustra el lead time y el tipo de decisiones que vas a tener que tomar. Las decisiones serían algo como la adquisición de una nueva empresa, el desarrollo de nuevo producto, lanzamiento al mercado, compra de equipos, contratación de personas, etc. Esto no se puede hacer de la noche a la mañana y ese es el tipo de decisión que tomamos.
¿Cuáles son las características de las decisiones tácticas? La primera característica es que tienen tiempos de espera extremadamente largos, lo que significa que necesitas tomar una decisión relativamente rápido si quieres ver resultados de su implementación. El segundo punto es que es un ejercicio intensivo en capital y, siempre que algo tiene un largo tiempo de espera y es intensivo en capital, eso significa que tendrá un gran impacto en el P&L. Y este es un punto capital porque me lleva muy directamente al tercer elemento, que es: ¿quién es responsable del S&OP? Ahora, contrariamente a la creencia popular, no es supply chain, no son las ventas, definitivamente no es finanzas, en realidad es el CEO. Porque el CEO es la persona a cargo del P&L. Así que solo el CEO puede tomar estas decisiones intensivas en capital y de largo tiempo de espera, como las que he ilustrado en el gráfico. Creo que este es un componente muy clave para entender qué es S&OP y cómo coopera en la Arena Táctica.
Ahora, aquí es donde debes dar un paso atrás y no actuar como un ingeniero e imaginar que estas decisiones deben ser tomadas por un CEO que no es un profesional de supply chain. Y, por lo tanto, tenemos que capacitar a la persona para que sea capaz de accionar y tomar estas decisiones. Eso no es fácil. Entonces, hagamos un pequeño experimento mental. Imagina que entras a la oficina del CEO y dices: “Este es un cheque de 10 millones, por favor. Necesito comprar un nuevo warehouse.” ¿Cuál sería la probabilidad de que tuvieras éxito en eso? La respuesta es cero. Nunca va a suceder. Entonces, necesitamos algún sistema que muestre el panorama Táctico al CEO de manera regular, relativamente frecuente, y volveré a explicar por qué debe ser frecuente, para que el CEO o el gerente general realmente pueda accionar. ¿Qué significa eso? Que tenemos que entrar en un modo de reconocimiento de patrones.
El reconocimiento de patrones significa tener S&OP mensuales, de modo que la persona vea continuamente la misma presentación con exactamente la misma información, salvo que habrá excepciones. Y en esa excepción, adivina qué, está el [warehouse] que necesitamos y por eso lo necesitamos. Y, por lo tanto, podrán accionar mucho más rápido. Y al poder accionar mucho más rápido, eso les da una enorme ventaja competitiva. Y, por cierto, esta es la razón por la que las compañías de fast-moving consumer goods (FMCG) son las que tienen tanto interés en tener un buen S&OP. Es porque no pueden permitirse perder tiempo en el espacio Táctico. El último punto que me gustaría hacer es que todo el mundo habla de alineación en S&OP, pero no creo que esa sea la definición correcta. Y la definición que diste sobre S&OP menciona algo llamado equilibrar la oferta y la demanda.
Y nuevamente, aquí lo que debe suceder es que llega un punto en el que el gerente general va a confiar en los números de ventas. Digamos que en cierto scenario, las ventas no están yendo tan bien para cierto tipo de producto. Tu proverbial vendedor dice: “No, vamos a ponernos al día en los próximos tres trimestres del año.” Bueno, el gerente general debe tener eso en cuenta y decir: “Sí, voy a apostar a que las ventas estarán allí” o, “No, no estarán allí.” Así que mi comentario final es: estarías en muchos más problemas si no tuviéramos un S&OP, porque ninguna de estas decisiones tácticas podría tomarse a tiempo y eso le costaría mucho dinero a la empresa.
Conor Doherty: Bueno, gracias, Milos. Lo tomaré como el preludio de los segundos finales. En este punto, Joannes, te invito a responder a los comentarios que Milos acaba de hacer. Cinco minutos, gracias.
Respuestas a los comentarios iniciales del otro
Joannes Vermorel: En esta presentación, creo que el mayor problema es el tipo de paradigma en el que, ya sabes, opera el razonamiento. Empecemos por preguntarnos, ¿realmente necesitamos tener humanos en la imagen? Y sé que es algo extremo. Cuando comenzó el ecommerce, ya sabes, cuando comenzó el ecommerce, la razón por la que Walmart no se convirtió en Amazon fue simplemente porque, para ellos, era impensable poder vender cosas sin la experiencia humana. Era como impensable. Así que mi postura es: está bien, comencemos dando un salto al futuro, hace 20 años, cuando la IA habría avanzado y gestionar un supply chain se podría hacer completamente con máquinas. Sé que es un poco temprano, pero partamos de eso.
Entonces, ¿qué tipo de pensamiento está en marcha? ¿Qué tipo de técnicas de ingeniería? Y cuando comenzamos a observar algunas de las cosas que se han presentado, podemos descartar, al analizarlas, cuál es el ingrediente verdaderamente esencial que se requiere para diseñar el supply chain del futuro, y qué es simplemente una tradición que hemos hecho a la medida para los humanos. Y aquí, en primer lugar, tenemos la segmentación del dominio y hay muchas cosas que realmente no tienen sentido.
Por ejemplo, segmentar en cuanto a horizontes —a corto plazo, mediano plazo, largo plazo, superlargo plazo, lo que sea—. Aquí, cuando tienes máquinas, lo primero es que no existen horizontes. Siempre es de ahora al infinito, todo el tiempo. Así que puedes revisar cada horizonte en cualquier momento, incluso cada minuto si lo deseas. De este modo, adquiere esa profundidad en la que la única razón de que tengamos lo operacional, lo táctico y lo estratégico es simplemente porque los humanos no pueden hacerlo todo todo el tiempo, por lo que necesitamos segmentar y decir que vamos a revisar algunas cosas con más frecuencia y otras con menos, pero es fundamentalmente una limitación humana.
Y luego, ¿qué hay de que esa no es la única segmentación que está ocurriendo? ¿Por qué deberíamos tener un proceso que decida sobre la mezcla y otro proceso que decida sobre el volumen, y otro proceso que decida sobre la fijación de precios y otro proceso que decida sobre la calidad, etc.? Esos son literalmente silos de segmentación silos, silos de pensamiento, silos paradigmáticos que existen únicamente para la división del trabajo cuando lo realiza un humano. Nuevamente, cuando tienes una máquina, esas separaciones no tienen ningún sentido. Puedes tener algo que haga todo al mismo tiempo: surtido, mezcla, volumen, fijación de precios, distribución geográfica, etc. Quiero decir, obviamente existe un problema de ingeniería para hacer eso, pero fundamentalmente diría que toda la segmentación es básicamente algo que fue creado por los humanos para los humanos. Y así es como llego al tipo de pensamiento en el que, está bien, tenemos personas y dices que tiene que ser el CEO el responsable. Obviamente, el COO es en última instancia responsable de todo, así que eso siempre recae en esta persona en algún momento. Pero mi postura es que cuando observas la granularidad de las decisiones que se necesitan para gestionar un supply chain, es simplemente muchísimo más de lo que una persona puede hacer.
De nuevo, diría que hace 40 años, cuando mis padres empezaron en Procter & Gamble, una empresa como Procter & Gamble operaba con 200 productos y esos mismos 200 productos se vendían en cada país, de modo que las personas en Cincinnati, creo que en la sede, podían supervisarlo todo con solo unos pocos, ni siquiera hojas de cálculo en ese entonces. Así, era manejable, pero los supply chains han explotado en complejidad. Incluso una empresa que solía tener como 200 productos, como Procter & Gamble, probablemente —no tengo números específicos—, estaría bastante segura de que a nivel mundial tienen probablemente más de 50,000 productos en la actualidad. Así que, es inhumanamente grande, con el doble de países y probablemente cuatro veces más ubicaciones de almacenamiento. En resumen, la complejidad es inmensa, ha crecido, y creo que ha crecido debido al panorama aplicativo que mencionaba. Y por lo tanto, tenemos que abrazar realmente no la segmentación que formaba parte de la tradición, sino los fundamentos de los problemas y cuáles son, ya sabes, las limitaciones de ingeniería.
Y cuando hablo de los pros o contras de S&OP, es que S&OP coloca a la empresa en el lugar en el que opera con humanos en lugar de pensar en lo que viene a continuación.
Conor Doherty: Joannes, perfectamente a tiempo. No sabía que ese tono iba a sonar a disculpa, pero con eso, Milos, tu refutación de cinco minutos, por favor.
Milos Vrzic: Sí, en realidad estaría de acuerdo contigo. Llegará un momento y un espacio en el que no habrá un CEO para una empresa. Será, Chat GPT 1,500 quien dirigirá la empresa. El día en que esto suceda, el mismísimo día en que suceda, estoy de acuerdo contigo, ya no necesitarás S&OP. El día antes de que eso ocurra, aún vas a necesitar S&OP. ¿Por qué lo vas a necesitar? Es un asunto puramente de comportamiento. Así que, lo que se requiere de nosotros es trabajar en términos de familias para que el CEO pueda tomar la decisión necesaria para que esa situación se dé.
Así que esto es, creo, muy malinterpretado en muchos S&OP. No eres el único, hay muchas otras personas que no lo ven, pero esa toma de decisiones no puede hacerse sobre la base de SKU y no puede ser reemplazada por una máquina. Una máquina puede hacer una recomendación, pero la pregunta es, ¿quién va a apretar el gatillo? Es un poco como los drones que se usan en la guerra. Claro, hay un drone, pero alguien necesita apretar el gatillo en algún momento porque tendremos que ser responsables del resultado.
Y el otro punto que me gustaría hacer es que ese es solo el primer aspecto. El segundo aspecto es que cada centro, cada departamento, no es simplemente un resultado de entrada y salida. Tienes seres humanos y, adivina, ellos no siempre dicen la verdad. Así que se sientan al final de su primer trimestre, miran sus cifras de ventas y cruzan los dedos diciendo: sí, espero que podamos superar la falta de ventas que tuvimos en el primer trimestre en los próximos tres trimestres para poder establecer una cifra para el resto del año. Y es ahí donde alguien más, la persona responsable de la empresa —en este equilibrio de supply y demand— tiene que intervenir y decir: “Sabes qué, no creo en tu versión. Creo que vamos a enfrentar enormes problemas de inventario. Este forecast necesita ser corregido a lo que realmente debería ser.” Y estas interacciones humanas siguen ocurriendo en las empresas de hoy. Seguirán ocurriendo en las empresas del mañana.
Donde coincido contigo es que, si podemos tener un sistema que modere toda esta información, la sintetice para nosotros y genere recomendaciones, eso representaría un gran avance. Y cualquier supply chain manager de su categoría estaría de acuerdo con esa perspectiva. Pero, al final del día, sigues tratando con seres humanos. Y esos seres humanos no pueden apretar el gatillo si no están convencidos ellos mismos. En realidad, al final del día, se trata de reconocimiento de patrones y gestión emocional. De eso se trata realmente el S&OP.
Y no podemos empezar a prevenirlo. Así que, el día en que tengamos a alguien que va a ser reemplazado por un LLM, entonces, por supuesto, habremos terminado. No necesitamos decisiones, se pueden tomar en tiempo real, como has ilustrado en otros debates, y todo este proceso de S&OP se descarta. Pero hasta que eso ocurra y hasta que la gente siga tomando decisiones, eso es lo que debe suceder. Y además, en uno de tus otros debates, y tal vez no tengamos tiempo de hablar de ello hoy, estabas hablando de quién es responsable del inventario o del hecho de que el stock no está bajo tu control.
Bueno, parte de ello está bajo tu control y parte definitivamente está bajo el control del GM o del CEO, quien tiene que decidir: sí, creo en lo que me están diciendo y este aumento de inventario se va a reducir porque nuestro forecast es correcto, o: no, no creo que vaya a suceder y tenemos que corregir nuestro forecast de inmediato. O, por el contrario, estamos entrando en territorio inexplorado, nos estamos lanzando a un nuevo mercado. Realmente tengo una fuerte fe en que podemos hacerlo mejor en este mercado, así que estaré dispuesto a asumir el riesgo de tener un mayor gasto de capital, más inversión en inventario, porque es a donde quiero llegar. Ese es el ajuste fino, el equilibrio que aún realizan los seres humanos. Y si sigue siendo realizado por humanos, debe hacerse en el S&OP.
Sé que esa no es la gran respuesta. Sé que desearía, al igual que tú, que pudiéramos presionar un botón y obtener una recomendación, pero, desafortunadamente, ese es el estado de las cosas hoy en día, y tal vez algún día ya no sea necesario, pero ese día será cuando ya no requiramos CEOs y no tengamos jefes de unidades de negocio ni de ventas ni de supply chain o finanzas; esa sería la fecha.
Conor Doherty: Bueno, gracias, Milos. Evitaré que suene la campana. Muy bien, caballeros, dado que ya se han hecho las observaciones iniciales y la refutación, los invito a ambos, comenzando con Joannes, a que hagan sus comentarios finales y luego pasaremos a algunas preguntas de seguimiento. Así que, Joannes, dos minutos.
Conclusiones
Joannes Vermorel: Excelente. Entonces, el problema de decir que podemos, que deberíamos posponer eliminar el S&OP hasta un tiempo definido. El problema es que, al igual que el ecommerce, ya es demasiado tarde. Verás, tener una ejecución de supply chain completamente automatizada ya ocurre en Lokad desde hace una década. Ya ocurre en Amazon desde hace una década. Así que esto no es el futuro, ya es el pasado, ni siquiera el pasado muy reciente. Y esa es la cuestión con el ecommerce: ¿por qué Walmart no prestó atención en 2004, 2005? Porque estaban mirando los números y decían: “Sabes qué, el ecommerce sigue siendo el 1% del mercado, ¿por qué debería prestarle atención?” Y la respuesta es que cuando hay una nueva tecnología que funciona a escala y cuando comienzas a pensar en ello, dices: bueno, esto simplemente va a aplastar al resto, es solo cuestión de tiempo.
Y tarde o temprano, necesitas ponerte al día y, por lo tanto, mi problema es que dices, cuando empieces a pensar en esperar hasta el día en que podamos hacer esto, aquello y lo otro, es una excusa para que la dirección posponga la transición, porque la transición no ocurrirá de manera natural ni orgánica. La transición en los mercados simplemente sucede a través del darwinismo. Algunas empresas lo hacen, otras no, y lo que queda son las versiones modernizadas del mercado. Los mercados no son educadores, los mercados son filtros. Y así, mi opinión sobre el S&OP es que la falta de habilidades de la dirección, de los equipos, de la mayoría de software vendors, no Lokad, por cierto, son meras excusas para preservar egos frágiles y a los mercados no les importan los egos. El S&OP ya no es una opción competitiva y, en cierta medida, probablemente nunca lo ha sido, sino que será terminado ya sea voluntaria o involuntariamente por sus rivales.
Conor Doherty: Gracias, Joannes. Y Milos, por favor, tus comentarios finales. Dos minutos.
Milos Vrzic: Claro. Así que, la forma en que lo expresaría es: quizá algún día sea posible tener un proceso de S&OP y estoy seguro de que tienes razón, estoy seguro de que estás 100% en lo correcto al decir que podemos tener un proceso completo de S&OP. Puede pasar por las cuatro etapas diferentes y puede darnos recomendaciones, e incluso podemos automatizar su activación. La pregunta es: ¿está el mercado lo suficientemente maduro como para tomar realmente esa decisión? En otras palabras, que algo que impacta de manera significativa tu P&L sea realizado por AI. La pregunta es, ¿está la gente preparada para ello? Y la respuesta es no.
Es un poco como, ¿estarías dispuesto a abordar un avión en el que no hay pilotos, sino solo AI pilotándolo por ti? ¿Qué crees que es la respuesta a esa pregunta? Probablemente la respuesta sea no. Te preocuparía que no hubiera un ser humano debido al factor incertidumbre, al factor confort, etc. Y, desafortunadamente, las empresas no son diferentes a los aviones pilotados por AI. Necesitan a alguien a bordo para ser responsables. Tiene que ser un ser humano físico y, en cuanto se trate de un ser humano físico, ese ser humano tendrá que tomar decisiones y esas decisiones no pueden tomarse a la ligera.
No puedes, ya sabes, como dije en mi comentario inicial, entrar en la oficina de alguien y decir: “Aquí tienes 10 millones, por favor firma el cheque ahora.” Vas a decir: “Bueno, esos 10 millones ya pueden ir al mejor postor de un almacén y pueden ser ordenados sin intervención de seres humanos.” Pero entonces, básicamente, estaríamos diciendo que las corporaciones, como entidad, han dejado de existir, y no creo que estemos allí aún. Podríamos llegar a ese punto algún día. No digo lo contrario. Eso podría haber ocurrido y probablemente ya ha comenzado de alguna forma. Pero hasta que eso realmente suceda, vamos a necesitar esto, pase lo que pase.
Preguntas de seguimiento
Conor Doherty: Muchas gracias. Y con eso, hemos concluido esencialmente la sección más formal, de reglas muy estrictamente controladas, de la parte divertida del debate. Muchas gracias a ambos por lo que claramente ha sido una tremenda cantidad de preparación, y ambos son un crédito para la academia y supply chain.
Ahora, en este punto, quiero hacer algunas preguntas. Estas páginas estaban en blanco al inicio, ahora están llenas de notas, y haré mi mejor esfuerzo para distribuirlas en consecuencia. Solo para aclarar, porque se dijeron algunas cosas de las cuales creo que los espectadores podrían querer una pequeña aclaración —y tengo en cuenta que esto sigue siendo parte del debate—, pediré respuestas relativamente breves para poder distribuir el tiempo de manera adecuada. Pero primero, iré a Milos, considerando que estás a favor de la propuesta. Y esta, puede ser una pregunta rápida, pero la naturaleza del debate fue de un neto positivo para las empresas —y esa fue la redacción explícita acordada—, genera más valor del que cuesta. Y, sin embargo, en ningún momento escuché una métrica explícita por la cual mides la eficacia o la rentabilidad, o cuál es la métrica esencial con la que fundamentas tu apoyo a esta práctica, ¿por favor?
Milos Vrzic: Claro. Entonces, la métrica se resume en tu P&L. Lo que realmente me gustaría ilustrar a veces es mostrar el ejemplo de empresas que no tienen un S&OP, que nunca han tenido un S&OP, y luego lo que sucede con su P&L una vez que han implementado un S&OP. Habrá una diferencia de caracterización bastante sustancial y lo verás en que su service level subirá. Lo verás porque su nivel de inventario finalmente estará bajo control, ya que a veces, por carecer de un proceso de S&OP, lo que dicen algunos supply chain managers es: “Oh, no tenemos un proceso, así que será mejor que aumente mi buffer, porque sé que esos tipos en el estante superior de la oficina no tomarán la decisión correcta.” Así que lo verás reflejado allí. Lo verás en el networking capital. Así que, hay beneficios definitivos en ello.
Ahora, esos beneficios no son necesariamente muy visibles. Te lo concedo. Sabes, creo que en uno de tus comentarios anteriores, Joannes, dijiste que nadie ha superado a otro competidor solo por haber implementado S&OP. Tiendo a estar de acuerdo contigo en eso. Pero también diría que es porque no es muy visible. Quiero decir, no hay unas Olimpiadas del S&OP. No hay un evento en el que realmente podamos comparar y ver cuál es más competitivo. Pero lo que sí vemos es el resultado final del día. Y eso puede traducirse en un mejor rendimiento, un mejor service level, dominio de los elementos y, lo más importante, tener a tu CEO que entra y te da las gracias, diciendo: “Gracias. Sé hacia dónde se dirige el negocio. Tengo el control del volante de la empresa y puedo tomar decisiones porque tenemos estas reuniones repetitivas y sé hacia dónde vamos.” Realmente es un gran ejercicio solo para que el CEO tome decisiones y sea el juez y defensor del balance de supply.
Conor Doherty: Muy bien, gracias, Milos. Y para equilibrar, Joannes, ¿quieres respondernos a eso?
Joannes Vermorel: Sí, creo que mi postura es que la argumentación se basaría en contingencias que son muy difíciles de discutir a favor y en contra, simplemente porque puedes mostrar empresas que lo ilustren y otras que ilustren lo contrario. Así que mi enfoque es más de un tipo “by design”. Mi aproximación es cuando propongo la mecanización de la ejecución y planificación de la supply chain —que, por cierto, no tiene que involucrar ningún S&OP en ninguna forma—. No se trata de mecanizar el S&OP, se trata simplemente de mecanizar las decisiones. Cómo suceda eso puede ser completamente diferente. Mi idea es que transformas esta práctica en un activo capitalista, generador de valor. Eso es todo. Esto es una máquina, una especie de máquina pensante.
No es que esté libre de humanos. No se trata de eliminar completamente a los humanos. Hay humanos para ajustar y mejorar las máquinas. Pero, fundamentalmente, has convertido la práctica en un activo generador de valor. Si la gente deja de trabajar en ello, seguirá operando por sí sola. Seguirá generando. En algún momento, esta máquina quedará obsoleta y se considerará no competitiva frente al mercado. Pero esto es lo que tienes. Así que, fundamentalmente, transformas una práctica Opex en una inversión Capex. Y ves, por eso, si se hace bien, puede ser una máquina que imprime dinero. No por algunos accidentes contingentes, como mejorar el service level o esto o aquello, sino simplemente porque, por diseño, tienes algo en lo que cada euro o dólar que se inyecta en esta línea de inversión es una inversión capitalista que genera sus propios intereses. Eso es todo, nada más. Y esa es una cuestión muy “by design”.
Conor Doherty: Muchas gracias. Milos, quiero profundizar en otro punto y, de nuevo, puede que necesites corregirme. No pongo palabras en tu boca. Pero hubo muchas concesiones, puntos de acuerdo en los que dijiste, sí, en realidad estoy de acuerdo con Joannes en esto, y tal vez no sea perfecto, pero dada la situación actual. Y solo quiero ser claro: ¿es correcto decir que no presentaste el S&OP tanto como un neto positivo sino más bien como un mal necesario, dada la situación del software y la confianza de la gente? Por ejemplo, diste el ejemplo del avión. Como que quizá un piloto AI sería, en realidad, muy superior a un humano, un humano de carne y hueso. Pero la gente no confiará en eso. Por lo tanto, es lo que tenemos. Es un mal necesario. ¿Es una aproximación justa?
Milos Vrzic: Ya casi se logra. Lo que añadiría es que, si no tienes este proceso, nadie confiaría en una IA. Eso es seguro. No, ningún CEO aprobaría su empresa y diría, ya sabes, gracias chicos. Ahora que han implementado este software, ya no tengo que encargarme del S&OP. Así que eso nunca sucedería, en mi opinión, primer punto. Segundo, debido a que está ahí, lo que acaba pasando es que obtienes un neto positivo como resultado, porque estas decisiones que impactan enormemente en tu P&L… En mi opinión, nunca vas a poder accionar. No se trata de qué se necesita hacer, sino de quién va a accionar realmente. Así que sí, es un mal necesario, como todas las administraciones, por cierto.
No diría que es otra cosa, pero ese mal necesario tiene un enorme retorno de la inversión. Si puedo divagar un segundo, en una de mis experiencias en Blancpain trabajé con un director de operaciones. Cuando comencé a trabajar allí, ni siquiera hablábamos. Básicamente, el supply chain estaba causando estragos en sus operaciones, nada podía manejarlo. Después de que implementé el Master scheduling y no solo en un nivel, sino en dos niveles del BOM más el S&OP, no solo se dio cuenta por sí mismo del impacto, de lo mucho más fácil que era gestionar sus operaciones, sino que dijo que era su mayor defensor. Iba al CEO y abogaba por la necesidad de un S&OP.
Esto no es algo que esté escrito en mi CV, pero es uno de mis mayores logros en la carrera. Eso te da una idea de lo netamente positivo que puede ser. El resultado final también se refleja en nuestra cuota de mercado. Recuerda, teníamos uno de nuestros clientes aquí en Suiza, que es una tienda enorme en Interlaken que vendió millones, equivalentes a cientos de millones en relojes. Les gustaba trabajar con nosotros porque, adivina qué, a diferencia de todas las otras compañías que, por cierto, no tienen un S&OP, siempre estábamos a tiempo, entregábamos, y ellos estaban contentos de trabajar con nosotros.
Incluso cuando otros no los entregaban correctamente, no tenían idea de que se trataba de S&OP, por supuesto, porque esto es, ya sabes, quizás un secreto muy bien guardado dentro del supply chain, pero eso es lo que lo ofrecía. Ahora bien, toda la pirámide, se lo concedo a Joannes, es que todo el proceso de S&OP se puede automatizar, con IA, claro. Hay un par de cosas que debemos discutir porque nunca tratamos las revisiones del supply, y esas son bastante complicadas de hacer bien. Pero al final del día, en la punta del iceberg o en la cima de la pirámide, ¿quién acciona?
Conor Doherty: Bueno, gracias, Milos. Antes de devolverle la palabra a Joannes para comentarios, quiero sintetizar esa respuesta con una pregunta que quería plantearte. Es algo adicional a eso, algo que Milos ha comentado varias veces, la idea de manejo emocional y la implicación, el sentimiento de involucramiento emocional en decision-making. Pero el desafío implícito es que, digamos, la perspectiva de Supply Chain Quantitativa de Lokad realmente no puede satisfacer la necesidad del practicante de sentirse emocionalmente involucrado. Así que, incluso si la tecnología está, la persona se siente excluida. Ahora, siéntete libre de abordar también eso en tu respuesta, porque creo que hay intersección.
Joannes Vermorel: Sí, creo que sí. Primero, repasemos el caso de los pilotos de aeronaves, porque en realidad es un muy buen ejemplo. Durante las últimas dos décadas, lo que la gente, el público en general, no sabe es que las aeronaves de Boeing y Airbus, cuando se trata de las maniobras más difíciles, ahora se realizan de forma totalmente automática. Así que, siempre que hay una maniobra complicada, al piloto humano ni siquiera se le autoriza tocar el avión.
Básicamente, el piloto solo tiene autorización para tocar el avión cuando es tan simple que un humano puede hacerlo. Si es complicado, es una máquina la que lo hace. Y, por cierto, había —olvido el nombre del programa—, pero hace como dos o tres años, la Armada de los EE. UU. implementó eso también para que sus cazas pudieran aterrizar en portaaviones. Así que, mismo principio: la gente simplemente no lo haría, y lograron reducir en algo así como cinco el número de intentos fallidos de aterrizar un avión en el portaaviones.
Así que, de nuevo, las maniobras más difíciles son las que se automatizan primero. La conclusión es que, sí, hay responsabilidad. No se trata de tener Skynet, no se trata de tener esa, de nuevo, inteligencia artificial, de la manera en que yo la uso, ni de tener aún una inteligencia superhumana que haga todo. Esto no es de lo que hablo. Lo que digo es trasladar la responsabilidad de las personas que son directamente responsables de tomar la decisión en ese preciso momento hacia aquellas que tienen el tiempo para diseñar una receta numérica que genere la decisión por ellas.
Así que, fundamentalmente, es como decir que puedes tener seguridad en las aeronaves porque el piloto es súper bueno, o puedes decir, bueno, que la gente en Airbus y en Boeing simplemente va a diseñar dispositivos de seguridad para que la mayor parte de la seguridad recaiga en ellos, y luego esa automatización se ejecute automáticamente. Esto no significa que no tengamos personas en la cima de la pirámide, como decías; es simplemente que esas personas están a cargo de la ingeniería en lugar del control directo.
Y el CEO cuestionará a esas personas sobre lo que han diseñado. Así que serían, ya sabes, ese tipo de cosas. Y ahí es donde también pienso que, en términos de adopción, la emoción es muy importante. Pero la gente puede tener orgullo en la calidad de la ingeniería, incluso si la responsabilidad se delega. Puedes sentirte orgulloso de que los aviones no se estrellen gracias a una buena automatización, aunque dejes de sentir orgullo por ser un piloto loco, capaz de hacer acrobacias y salvar el día.
Milos Vrzic: La transición es perfecta, porque mientras hablabas, quería dar la ilustración de, creo, una película llamada Sully o Captain Sully, el que aterrizó su Boeing en el Hudson. Mi pregunta es: ¿preferirías ser pasajero en un avión donde el capitán lo aterriza en el Hudson o que sea una IA la que lo aterrice en el Hudson? Eso va justo al núcleo del problema que estoy ilustrando. Y el otro punto que me gustaría hacer es que, ya sabes, hasta que tengamos otra forma de tratar con los seres humanos, siempre existirá ese aspecto humano.
Siempre me gustó el ejemplo de personas que se reúnen en conferencias, donde se habla de que los anarquistas se encuentran en tal o cual día en tal o cual lugar, y tienen que reunirse porque esa es la única forma de lograrlo. Esto es un poco el mismo asunto de a lo que los seres humanos estamos acostumbrados. Somos animales primitivos, hemos existido durante al menos 100.000 años, y no evolucionamos ni de cerca tan rápido como nuestra tecnología, desafortunadamente o afortunadamente, no lo sé, pero ese es el estado actual de las cosas.
Conor Doherty: Bueno, gracias, Milos. Antes de pasar al siguiente, para mantener la paridad, ¿hay algo que quieras añadir a ese pensamiento, Joannes?
Joannes Vermorel: Sí, quiero decir que, de nuevo, la situación con el Hudson es muy interesante y podemos continuar con ello. Verás, no estoy diciendo que no deban existir humanos. Lo que digo es que, si tienes automatización, cuentas con personas que tienen la capacidad incluso para intentar el aterrizaje en el Hudson. Lo que la gente no se da cuenta es que, imagina la situación en este avión cuando ocurre una falla mecánica sobre el Hudson. Imagina que los dos pilotos están ya súper ocupados manipulando la aeronave, porque si no están manos a la obra, el avión no vuela.
Así que, y ahora tienen encima algo más, que es un motor mecánico, de modo que prácticamente tienen cero capacidad porque ya están completamente mentalmente agotados manipulando la aeronave. Mi postura es que se debería contar con una automatización extendida para que, cuando algo salga mal, al menos haya personas que tengan la energía y la fortaleza mental. Si pasas de un problema de apagar incendios a otro, ya sabes, durante años, entonces cuando llegue una crisis, la gente estará agotada y no podrá enfrentarlo.
Así que, mi opinión es que sí, necesitamos humanos. De nuevo, aún no tenemos inteligencia artificial superhumana, ni siquiera cerca. Así que, sí, los necesitamos. Pero mi postura es que la automatización es, en realidad, una de las recetas super simples para asegurarnos de que, cuando surja algo fuera de lo común que requiera esa inteligencia humana, la gente esté lista y disponible para enfrentarlo. Porque la realidad es que lo que veo en las grandes empresas hoy en día es que, cuando hay crisis, lo que tienen son hordas de empleados de nivel bajo que están completamente perdidos en esta nueva situación.
Y tal vez los altos mandos tengan tiempo para pensarlo, pero luego tienen que explicárselo a sus equipos y, dado que son como 40 países o lo que sea, eso simplemente toma seis meses, lo cual es demasiado tiempo. Así que, de nuevo, si tienes automatización, puedes reducir el número de personas y hacer que esas personas realicen un pensamiento intenso y, de hecho, discutan y demás, hagan esas cosas intrínsecamente humanas que hacen los seres humanos y lleguen a algún tipo de solución.
Puede que surja algo fuera de lo común que requiera esa inteligencia humana. La gente está lista y disponible para enfrentar eso, porque la realidad es que lo que veo en las grandes empresas hoy en día es que, cuando hay una crisis, lo que tienen son hordas de empleados de bajo nivel que están completamente perdidos en esta nueva situación. Y tal vez el jefe, los altos mandos, tengan tiempo para pensarlo, pero luego tienen que explicárselo a sus equipos y, debido a que son como 40 países o lo que sea, toma 6 meses, lo cual es demasiado tiempo.
Así que, de nuevo, si tienes automatización, puedes reducir el número de personas y hacer que esas personas realicen un pensamiento intenso y, de hecho, discutan y demás, hagan las cosas humanas que hacen los humanos y lleguen a algún tipo de solución. Ya ves, ese es mi punto. No se trata de eliminar a las personas, sino de asegurarse de que al menos tengan la oportunidad de actuar cuando llegue el momento.
Conor Doherty: Bueno, quiero agradeceros. Quiero continuar y hacerlo un poco más concreto. Así que, Milos, de nuevo, te acudiré a ti primero porque representas el lado a favor. Tómate unos minutos si es necesario, pero cuando hables, da una perspectiva, un vistazo a tu visión sobre el ciclo de vida de la toma de decisiones tácticas de las que hablas. De nuevo, estamos hablando de táctico, 12 a 24, posiblemente 36 meses. ¿Cuál es el ciclo de vida de esa decisión en el contexto de reuniones mensuales? ¿Se trata de reajustar mensualmente los planes para abrir un almacén, revisarlos constantemente, obteniendo la opinión de todos sobre, “Hemos decidido gastar 9 millones, no 10 millones”, obstaculizando básicamente el progreso? Dicho todo esto, por favor, ¿podrías esbozar el ciclo de vida de una decisión?
Milos Vrzic: Absolutamente. Uno de los resultados de un proceso de S&OP no es solo el consenso sobre lo que el forecast debería ser. Uno de los resultados es una lista de decisiones que se han tomado. Y lo que debe suceder después es, adivina qué, que en el siguiente ciclo no tenemos que revisarlo. Pero si existe una razón para que un supply chain manager u otros señalen que las condiciones que teníamos el mes pasado han cambiado, bueno, esa es la oportunidad para hacerlo.
Quiero decir, imagina una empresa que no tiene un S&OP y está analizando su plan a largo plazo. Dirían: “Oh, absolutamente necesitamos una fábrica en Asia”, y empiezan a construirla, pero nadie está verificando si, ya sabes, ¿las ventas seguirán estando? ¿Ha habido alguna nueva entrada en el mercado? Sí, todo esto se puede automatizar al 100%, Joannes. Nadie dirá lo contrario. Pero la conclusión es que, entonces, necesitas accionar. Y cuando accionas, no es que solo tengas una opción; tendrás una, dos o tres opciones.
Entonces, por ejemplo, podrías decirte: “Opción uno, necesito conseguir nuevas máquinas. Debo adquirirlas.” O, “Opción dos, ya sabes, el crecimiento, no estoy seguro de que esté presente en 36 meses. Hay una incertidumbre. En lugar de comprar las máquinas, preferiría que invirtiéramos en CMOS.” Y esas decisiones, cuando se toman en el S&OP, se mantienen mes tras mes. Es muy claro que has tomado la decisión, aunque es una oportunidad para revisarla porque a veces tendrás que hacerlo. Y esa es, ya sabes, la razón principal por la que debe ocurrir mensualmente. No se puede hacer a diario porque no tienes decisiones tácticas diarias, ni trimestralmente porque eso afecta todo tu plazo de implementación.
Conor Doherty: Gracias. Y, Joannes, inmediata oportunidad para responder a eso.
Joannes Vermorel: Por eso definí el supply chain como la maestría de la optionality en presencia de la viabilidad para el flujo de bienes físicos. Así que, la maestría de la optionality es, ya sabes, considerar esas opciones y revisarlas. Pero, de nuevo, si tienes máquinas, puedes revisar todas las opciones todo el tiempo. Y la mayoría de las veces, dirás: “Bueno, alterar una decisión ya tomada no vale la pena.” Ya ves, el costo económico de deshacer o modificar eso es simplemente demasiado alto.
Así que, la gente pensaría que si es una máquina, simplemente cambiaría de opinión todo el tiempo. No, si está correctamente diseñada, se mantendrá con una decisión dada, un curso determinado, mientras tenga sentido, pero no un día más. Y, de nuevo, ¿cuántas opciones deberíamos considerar? Pues, tantas como puedas concebir humanamente. De nuevo, la máquina no va a inventar opciones, pero si tienes personas inteligentes, puedes implementar las opciones a considerar, y luego se convierten en parte de tus opciones diarias que se toman, de nuevo, todo el tiempo, en tiempo real.
Así que, ahí es donde creo, ya sabes, que entrar en la Era de las Máquinas realmente cambia tu perspectiva, porque de repente te das cuenta de que tu capacidad, tu cuello de botella, no es lo que puedes hacer, sino lo que puedes concebir. Literalmente, ya sabes, si no puedes concebirlo, tu cuello de botella se convierte en la inteligencia humana. Y yo diría que ese es un buen cuello de botella para tener, en contraposición a tener como cuello de botella únicamente las horas-hombre que puedes invertir en el caso.
Conor Doherty: Bueno, gracias. Y quiero hacerlo en orden inverso, así que en realidad volveré a ti, Joannes, y luego iré de nuevo a Milos para variar. Solo intento responder a dos cosas que se han dicho. Cuando, Milos, hablas de decisiones, y a ti, Joannes, cuando pensamos en una Supply Chain Quantitativa, en términos de escala cuantitativa, si tenemos algunos clientes para quienes, digamos, generamos 60,000 decisiones de compra y despacho o asignación por día. Y la totalidad o parte de esa celda se encarga de eso, liberando el ancho de banda para que te concentres en la toma de decisiones estratégicas, posiblemente tácticas, del tipo del que habla Milos. Entonces, quiero decir, ¿no está Milos vendiendo lo que nosotros también vendemos? Podríamos usar nombres diferentes, pero ¿no es lo mismo?
Joannes Vermorel: No del todo. Quiero decir, Lokad, ya ves, el problema es que nosotros también operamos en el mercado, y el mercado ha enmarcado, en las últimas décadas, el tipo de decisión que incluso podría automatizarse. Así, en Lokad, de hecho, muy frecuentemente automatizamos únicamente no las decisiones que podrían automatizarse, sino aquéllas en las que el cliente piensa que es posible, y que no están completamente correlacionadas.
Existen muchas decisiones que podrían automatizarse por completo, pero la gente simplemente ni siquiera piensa que es posible. Una de ellas sería, por ejemplo, que es bastante sencillo automatizar, aunque la gente ni siquiera piense que generalmente es posible, la planificación de rangos. Es decir, si eres una empresa de fast fashion y tienes como 50 ideas de diseño, y quieres expandir esas 50 ideas a 20,000 productos distintos con variaciones de talla y color. Este proceso macro de inflación para pasar de 50 ideas de diseño a 20,000 productos que exploran las combinaciones y lo que sea, puede automatizarse totalmente.
Hay muy poca inteligencia real en eso, pero la gente, y además no existe un mercado establecido para este tipo de cosas. Mi opinión es que prácticamente todas esas decisiones pueden automatizarse. Además, el software existente en el mercado tiende a enmarcar las cosas de muy malas maneras. Cuando tienes, por ejemplo, nivel de servicio y safety stocks, estos paradigmas tienden a crear problemas cada vez que hay restricciones entre productos que deben pedirse juntos o contenedores que deben enviarse juntos o lo que sea. Así que, para simplificar, existe una amplia gama de decisiones. No estamos limitados por ello, pero, de nuevo, Lokad tiene que operar con las expectativas que se establecieron antes de nosotros.
Conor Doherty: Gracias. Y Milos, te daré la oportunidad de responder. Pero en tu respuesta, añade un poco más de contexto. ¿Cuántas decisiones –ya sean de forecast simple o estratégicas– puede esperar realísticamente un CEO y un equipo de S&OP abordar en una sola reunión? Supongamos una hora, en el contexto de todo lo demás que tienen que hacer ese día. Y nuevamente, si hablamos de reuniones mensuales en un ciclo de vida de dos años, eso son 24 reuniones de una hora, por ejemplo, en el extremo superior. Realísticamente, ¿cuántas decisiones pueden analizar y diseccionar con un grado significativo de rigor investigativo, por así decirlo?
Milos Vrzic: Esa es una muy buena pregunta y la respuesta es dos o tres decisiones como máximo. Y este es un punto muy importante. Me alegra que lo hayas planteado, porque muchos de los puntos que planteas, Joannes, son cuestiones que se abordan en el aspecto de la programación maestra de la planificación.
En el aspecto de la programación maestra de la planificación, sí, te encargas de esas decisiones mundanas o de esas decisiones operativas mixtas. Pero luego, cuando entras en el S&OP, no se discute eso en absoluto. Nunca se discuten cosas que no capten la atención del CEO a ese nivel. Lo que haces es plantear los problemas que han surgido, ya que esto es algo que aún no hemos explicado por completo. Ya sabes, el S&OP no es una única reunión. El S&OP comprende al menos cuatro pasos: planning de la demanda, revisión de supply, pre-S&OP y S&OP.
Así que cuando llega a la oficina del CEO o cuando tenemos la reunión con el CEO, ya hemos delineado todos los temas difíciles sobre los que él necesita decidir. E incluso la decisión de no tomar una decisión es, obviamente, una decisión. Es algo que protocolo, como “bien, no tomen la decisión, pero probablemente volvamos a esto en un mes”. Así que la respuesta es dos o tres decisiones, y estas son decisiones de alta inversión en capital, bastante importantes, y además de equilibrar supply y demandas. Esto no puede significar que en algún momento alguien tenga que apretar el gatillo. Y esto es algo que me gustaría preguntarle a Joannes.
¿Crees, Joannes, que llegará el momento en que exista un sistema operativo, como una IA, que se encargue de todo el proceso de S&OP? Por cierto, yo sería el primer cliente, dejadme dejar eso muy claro. Porque, al final del día, ¿crees que un CEO diría: “Necesito gastar 10 millones en máquinas XYZ, déjenme firmar el cheque y vayámonos”? ¿Crees que eso pueda suceder realísticamente en una empresa?
Joannes Vermorel: Pero eso ya está sucediendo. Ocurre a diario, y digo a diario, especialmente en compañías aeroespaciales. Solo para darte una idea, una APU (unidad auxiliar de potencia) cuesta alrededor de 5 millones de dólares cada una. Recomendamos a diario comprarlas o venderlas. Así que esas son, y literalmente, la máquina lo dice y ellos proceden. ¿Podemos tener decisiones súper intensivas en capital hechas automáticamente? Sí, absolutamente, ya se hace. Pero lo que ocurre de nuevo es que eso obliga a la gente a reconsiderar de qué va a hablar el CEO.
Ves, el CEO no va a pensar en si esta operación debe realizarse o no. Esto es accidental. A cierta escala, es simplemente accidental. No, se trata de cuál es tu estrategia. Entonces, ¿qué significa calidad de servicio? Esto es muy complicado y está cambiando. Por ejemplo, si consideras que tu, digamos, compañía de mantenimiento aviation debería facturar a tus clientes por hora, ahora vas a vender aviones donde digas: “Sabes qué, el mantenimiento será todo inclusive y te cobraremos, esencialmente, por horas de vuelo y ciclos de vuelo.”
Y ves, esto es una especie de consideración. ¿Debemos meternos de lleno en este modo de cobrar por el servicio o deberíamos seguir vendiendo las partes y cada operación de manera distinta? Esas son las preguntas que abordamos, discutimos y, obviamente, lo que queremos es que el CEO cuestione verdaderamente los fundamentos de sus mercados, lo que realmente está considerando, en lugar de entrar en el detalle de si, ya sabes, el almacén debe ubicarse aquí o allá y si necesitan un segundo, etcétera.
Ves, de nuevo, en cierta medida, esas cosas siguen siendo distracciones. Y además, cuando la gente dice que tienes como dos o tres decisiones por reunión, está bien. Diría que el problema es que este proceso tiene muy poco ancho de banda. Así que, por necesidad, muy pocas decisiones acaban en esas reuniones. Y creo que eso también explica por qué esas compañías son algo lentas.
A veces necesitas intensificar mucho más rápidamente. Y sí, habrá –quiero decir, puede que la gente se sorprenda– pero sí, puede que llegue un día en el que sugiramos que deberían abrirse, digamos, 20 almacenes en el mismo mes. Y sean baratos, que se puedan ubicar en varios lugares, y esté bien.
Así que sí, es sorprendente. Diría que el aspecto mecánico da una vibra mucho más de reacción rápida. Pero debido a que se considera el costo asociado, con frecuencia se toman decisiones bastante prudentes, simplemente porque, ya sabes, una evaluación económica diría que si es barato, entonces puedes hacerlo rápidamente. Y si no, se puede deshacer la decisión, especialmente.
Por eso diría, ya ves, que mi problema central es que la gente, en lugar de concentrarse en la verdadera esencia de su negocio, se centra en pasos elementales. Incluso si esos pasos elementales son de alta inversión en capital, no son necesariamente los que más importan.
Intercambio libre entre Milos y Joannes
Conor Doherty: Gracias. Bueno, caballeros, en este punto he agotado todas mis preguntas de seguimiento para tratar de impresionarlos. Espero haberlo hecho de forma desapasionada y neutral, a gusto de todos. Hemos estado en esto, creo, poco más de una hora. Así que, en este punto, les permitiré –si lo desean– entablar un intercambio directo para clarificar o profundizar en lo que quieran. Intercambio libre, caballeros.
Milos Vrzic: Claro. Lo que dijiste hace un momento sobre el tipo de decisiones que se tomarían para una compañía aérea o fabricante de aviones donde, ya sabes, se va a cambiar el modelo de negocio, no es el tipo de decisión que se pueda tomar en un S&OP. Ni siquiera es el lugar para ello. Ese es, típicamente, el tipo de decisión que se toma en el plano estratégico. Usualmente, te retiras a algún resort, reúnes a todo tu equipo y discutes, ya sabes, haces una lluvia de ideas sobre cómo se ve el futuro. No es algo que suceda mensualmente. Así que mi argumento sería que esa es una decisión estratégica, no táctica.
Y aún pienso que, al final del día, el ser humano tiene que estar presente. Y puede que llegue un día en que eso no sea así. Un día podría darse la posibilidad de autorizar millones de dólares. Pero, ya sabes, existe el tema de la accountability y no puedes confiar en una gran máquina que simplemente escupa un número y diga “esto es lo que tienes que invertir”. Tienen que tener visibilidad y entendimiento.
Y además, eso no responde a la pregunta. Ya sabes, dijiste esto en uno de tus videos anteriores –no llamadas, disculpa, tus videos– donde decías que es un cáncer que necesita ser removido. Y eso no se puede reemplazar por otra cosa. El argumento es: sí, podría ser un cáncer, pero me preocuparé muchísimo si eliminas el cáncer, porque lo reemplazarás por Alzheimer.
La gente va a olvidar por qué tomó la decisión. Se pierde la accountability. “Oh, ese no fui yo, fue el sistema el que lo hizo.” Y todos esos problemas probablemente conduzcan a un inconveniente incluso mayor que el propio cáncer. Esa es mi perspectiva. Pero has sacado varios temas que creo son bastante interesantes, sobre todo el hecho de que podemos automatizarlo.
Y jamás te diría lo contrario que automatizarlo a lo grande de la A a la Z. Y si podemos reemplazar esta burocracia con algo más sintético, entonces genial. Pero, ya sabes, y por otro lado, buena suerte con eso.
Cuando miro el aspecto del supply, el aspecto de la demanda se puede automatizar con toda seguridad. Tienes toda la razón, porque tenemos nodos y una optimización estocástica, tal como ustedes hacen. Pero cuando miras desde el lado del supply, eso se vuelve realmente complicado.
Tienes una fábrica en la que sigues la capacidad, digamos en una de las líneas de producción, y se evidencia que todo está bien. Luego, en tu conversación con el jefe de fábrica durante la revisión de supply –que es la segunda reunión en el proceso de S&OP– él te dice: “Por cierto, nuestro almacén está un poco justo.” Y tú respondes: “Disculpa, ¿dónde está la mesa para eso?” Y él dice: “Bueno, no lo hemos pensado realmente.”
Y luego entras en el proceso de, “Bueno, entonces tienes un problema de almacén.” Y es como, “Bueno, no es solo el tema del almacén, no tenemos suficientes montacargas.” ¿Qué? Ese es el verdadero desafío, el desafío diario que la gente debe enfrentar. Sí, estoy seguro de que ya se ha automatizado en algunas compañías. Y doy la bienvenida a la oportunidad de automatizarlo en cualquier otra empresa futura. Pero es un proceso muy complicado.
Joannes Vermorel: Gracias. Consideremos el caso del ecommerce en el año 2000. Ya sabes, y revisemos todos los argumentos que se dieron sobre el ecommerce, porque yo estuve allí y esos fueron exactamente los argumentos que se ofrecieron al decir que, básicamente, el ecommerce, ya sabes, nunca iba a despegar. No puedes imaginar que, si no tienes el feedback de la guía de ventas que te dice que un producto está defectuoso, ¿cómo lo sabrías? La gente compraría online y, ¿quién te diría siquiera que algo anda mal? ¿Cómo sabrías siquiera que a tu catálogo le falta algo? Normalmente, en una tienda física, la gente llega y, si falta algo, le pregunta a un dependiente, obteniendo así el feedback, etc., etc., etc.
Así que, básicamente, hubo una serie interminable de objeciones que parecían absolutamente obvias y ahora que tenemos ecommerce, la gente dice: sí, es obvio que todas esas objeciones tienen soluciones técnicas. La mayoría de ellas son, en realidad, totalmente mundanas y fáciles. Pero ya sabes, en el año 2000, imagina las enormes compañías minoristas; prácticamente todas fallaron en dar el giro hacia el ecommerce solo porque tenían esta larga lista de excusas: “Oh, no puedes remover gente de ahí, no puedes remover.” Pero la realidad es que, si miras a Amazon, tienen como un millón de empleados. Así que no es porque mecanices las cosas que simplemente eliminas gente. De hecho, Amazon tiene más ejecutivos que, probablemente, cualquier minorista en la historia.
Así que mi conclusión es que no se trata de remover a las personas. Habrá gente. Debe haber accountability, debe haber transparencia, y debes entender lo que estás haciendo. De nuevo, por eso, en este canal, suelo usar el término receta numérica en lugar de AI.
Milos Vrzic: Bienvenidos al S&OP porque acabas de cumplir exactamente con los cuatro ingredientes requeridos.
Joannes Vermorel: Pero lo que estoy diciendo es que la diferencia clave es que solo quieres que la receta numérica automatice lo mundano. Y lo mundano, cuando digo lo mundano, es dejando de lado el horizonte. Lo mundano de hoy, lo mundano de 4 meses y lo mundano de 3 años. Todo eso se repite y debería automatizarse por completo, sin importar el horizonte.
Conor Doherty: ¿Qué pasa con los problemas que no son repetibles? Por ejemplo, podrías tener un sistema que diga, está bien, vas a tener que comprar, ya sabes, en este escenario serán almacenes, en ese escenario serán máquinas, y así sucesivamente. Pero, ¿qué pasa si tienes, no sé, digamos un virus, un COVID que aparece y que lo interrumpe todo por completo? ¿Y qué pasa si no solo tienes el virus, sino que tienes un nuevo participante en el mercado que llega completamente de la nada y que nadie vio venir? Y estoy pensando en Nokia de aquellos tiempos, que estaban muy cómodos vendiendo teléfonos, cuando Apple, que es una software company, aparece y dice, oh, tenemos esto que se llama el smartphone.
Joannes Vermorel: Pero consideremos de nuevo a Amazon, que lo hizo mejor durante el COVID y los confinamientos. Ya sabes, entonces, se podría pensar, está bien, Amazon ha automatizado todo, así que en teoría, debido a que tienen automatización completa y demás, ser interrumpidos debería haberlos acabado. Esa es la teoría, pero en la práctica no, lo hicieron super bien. Así que ves, mi opinión es que la automatización está liberando el ancho de banda para que la dirección realmente pueda analizar las cosas cuando algo sucede. Mi punto es que, en última instancia, no puedes predecir lo impredecible. Eso es prácticamente la definición. Así que lo único que puedes tener es gerentes que tienen tiempo disponible y la mente libre para analizar la situación.
Y mi opinión es que si robotizamos eso, es el mejor antídoto contra la crisis porque tendrás mucha gente disponible. Lo cual trae consigo una pequeña paradoja, por cierto, que dije que se puede prescindir de gente, pero la realidad es que cuando implementas ese tipo de automatización superintensiva, necesitas tener más personas de las que se cree estrictamente necesarias. Así que terminas con mucha gente que no hace nada a diario. Y estoy totalmente de acuerdo, precisamente para que cuando surja algo extraño, puedan intervenir y encargarse de ello. Y eso es curioso, significa que en lugar de tener gente ocupada todo el tiempo, se termina con muchos menos empleados de cuello blanco que, la mayoría del tiempo, no están tan ocupados.
Milos Vrzic: Básicamente es la teoría de las restricciones, ya sabes, necesitas tener capacidad excesiva para que cuando se presente el pico, adivina qué, estés en la restricción, y puedas responder a la necesidad.
Joannes Vermorel: Sí, exactamente.
Milos Vrzic: Un último punto, si se me permite. No sé cuánto tiempo más tenemos. Otra cosa que encontré interesante sobre S&OP es que puede evolucionar en todo tipo de entornos. Uno de esos entornos es DDMRP. Ahora, no voy a, no voy a abrir esa lata, sé lo que sientes al respecto, Joannes, así que lo dejaremos para otro debate. Pero lo que realmente me pareció interesante fue que hubo un momento cuando seguí una conferencia con Carol Ptak y Richard Ling, uno de los coinventores de S&OP, y ellos, ya sabes, contrariamente a lo que uno podría pensar, ya sabes, el gran DDMRP, es básicamente un Kanban dinámico que dirige todo tu negocio y se activa solo por la demanda real. En teoría, suena fantástico.
¿Por qué necesitarías S&OP en tal entorno? Parece algo que se podría desechar sin pensarlo. Carol Ptak dijo, no, no, no, no, no. Y no se le puede acusar a Carol de ser otra cosa, no tiene reparos en expresar lo que piensa y es bastante contraria. Dijo, oh Dios, realmente necesitamos S&OP y por esto. Y ha expuesto, y no quiero repetirme, más o menos los mismos argumentos que tengo ahora mismo. Y en lo que coincido contigo, y creo que tenemos puntos en común, es que absolutamente se le puede automatizar hasta la extenuación. Eso es indudable.
Conor Doherty: Bueno, en este punto, creo que no queda mucho más por decir, excepto que les pediré a ambos algunas reflexiones finales en general, basadas en lo que han escuchado hoy y, en general, y luego le daremos la palabra final a Milos. Pero primero, Joannes, ¿algo en lo que quieras que la audiencia se quede pensando al irse?
Joannes Vermorel: Sí, quiero decir, mi conclusión es que, por definición, cuando hay una evolución de un cambio tecnológico, por definición, las personas no están preparadas, las empresas no están preparadas. Es prácticamente la definición de cambio. Así que mi mensaje es, no esperen, no lo pospongan hasta que se sientan listos, porque nunca lo estarán. Es decir, la realidad es que la historia económica está llena de compañías que no estuvieron preparadas hasta que simplemente dejaron de existir. Así que mi opinión es que es más sencillo de lo que la mayoría de la gente piensa. De nuevo, la cantidad de pensamiento genuino y súper cuidadoso que se invierte en la mayor parte de lo que califica como S&OP no es tan sofisticado como la gente podría pensar. Es sofisticado, sí, pero no ni de lejos. No estamos ni cerca del pináculo de la inteligencia humana. No se trata de descubrir la física cuántica. Es mucho más mundano y algunos trucos numéricos razonables pueden llegar muy, muy lejos.
Así que mi mensaje es, no tengan miedo. Tienen que ir allí a pensar. Tienen que pensar en el día en que, dentro de 20 años, esas cosas estén completamente automatizadas, y pensar, ¿cuándo debería hacerlo tu empresa? Y no ponerte en la posición de Walmart con respecto al e-commerce, que es, hay tiempo, hay tiempo, y luego ya no hay tiempo. Tienes a Amazon y Amazon acaba de conquistar el mercado y podrían haberlo hecho en cualquier momento, pero no lo hicieron. Así que mi opinión es que ni siquiera es caro. Eso es, hay muchas cosas para las que necesitarías hacer enormes inversiones. El e-commerce era bastante intensivo en capital, necesitabas construir centros de fulfillment, pero aquí, en realidad, es bastante barato. Así que mi conclusión es, inténtalo y si no despega, inténtalo de nuevo en unos años. Considerándolo todo, es una de las propuestas de menor riesgo que puedes tener en lo que respecta a la IA hoy en día.
Conor Doherty: Gracias, Joannes. Y Milos, como es costumbre, tus reflexiones finales.
Milos Vrzic: Bueno, creo que es una afirmación justa. Estoy más que dispuesto a asumir ese riesgo en algún momento y ver cómo un software puede reemplazar todo el proceso S&OP. Eso sería un cambio bienvenido porque, ya sabes, aunque lo estemos desarrollando y es nuestro negocio principal, no lo disfrutamos tanto. No es el mejor de los ejercicios. La lucha de tira y afloja que se tiene en las reuniones, etc., no es el ambiente más amigable. Así que estaría dispuesto a probar ese tipo de cosas con gusto porque pienso que, ya sabes, ¿por qué no? ¿Por qué no probarlo? Obviamente, en paralelo, estaría mi respaldo del S&OP, donde estaría verificando y asegurándome de que todo esté en línea. Pero sí, creo que esa podría ser la forma del futuro. Absolutamente. Pero al final del día, como dije antes, en la cabina de mando hay un piloto. Él está vivo y respirando. Su nombre es Sully.
Conor Doherty: Bueno, caballeros, muchas gracias por todos los aportes. Sinceramente, soy muy optimista de que eso inspirará, con suerte, una discusión sólida y equilibrada en el propio sector. Pero en este punto, diré, Joannes, muchas gracias por tu tiempo. Milos, sinceramente, muchas gracias por el tuyo y por unirte a nosotros. Y gracias a todos por vernos. Con suerte, nos veremos la próxima vez.
