¿Qué es lo que realmente hace a un gran supply chain practitioner? (con Philip Auinger) - Ep 183

00:00:00 ¿Qué hace que alguien sea bueno en supply chain?
00:00:42 Career Companion y brechas en habilidades blandas
00:02:18 Teoría vs. práctica en la educación supply chain
00:06:29 Errores de comunicación y replanteamiento de mensajes
00:09:55 Por qué la educación formal no cumple en supply chain
00:15:48 LLMs, escritura y pensamiento en la educación moderna
00:20:30 LLMs como herramientas de investigación vs. instrucciones superficiales
00:24:58 Enseñando liderazgo a través de ejercicios frustrantes
00:31:40 El debate sobre Excel y la importancia de la verificación de sentido
00:36:50 Herramientas supply chain imprescindibles vs. deseables
00:42:40 IA agentic y fluidez digital para el futuro
00:45:55 Disrupción de empleos en roles analíticos impulsada por la IA
00:48:40 De la mecanización a la colaboración con socios
00:52:00 Reflexiones finales: pensamiento de alto nivel vs. automatización
00:53:05 Curiosidad de por vida y el valor de las habilidades blandas

Resumen

En un diálogo conducido por Conor Doherty, Philip Auinger y Joannes Vermorel exploran lo que hace a un gran supply chain practitioner. Philip, aprovechando su experiencia en supply chain, destaca la importancia de combinar la destreza analítica con las habilidades interpersonales, una brecha frecuentemente observada en la industria. Fundada en 2019, la empresa de Philip, Career Companion, aborda esta deficiencia ofreciendo talleres interactivos para fomentar la aplicación práctica de teorías dirigidas a públicos corporativos y académicos. Joannes critica los modelos académicos obsoletos, subrayando la necesidad de una comunicación efectiva. Discuten el impacto de la IA en la educación, afirmando que el pensamiento crítico fundamental sigue siendo vital en medio de los avances tecnológicos. Ambos enfatizan la adopción de interacciones interpersonales en los futuros roles de supply chain.

Resumen Ampliado

En la entrevista conducida por Conor Doherty de LokadTV, se desarrolla un intercambio significativo entre Philip Auinger, un defensor del desarrollo personal dentro de supply chain management, y Joannes Vermorel, CEO de Lokad, en torno al tema “What Really Makes a Great Supply Chain Practitioner.” La discusión profundiza en la integración de la destreza analítica y la eficacia interpersonal, con Philip enfatizando una brecha frecuentemente observada en la industria, donde las habilidades cuantitativas eclipsan las habilidades interpersonales, lo que provoca desafíos relacionales cruciales en roles de supply chain.

Philip Auinger repasa su trayectoria profesional —desde contar tornillos como pasante hasta liderar equipos de planificación de la demanda— destacando su viaje desde enfrentarse a las complejidades de supply chain hasta fundar Career Companion en 2019. Su narrativa arroja una luz esclarecedora sobre las ineficacias de los sistemas educativos tradicionales, los cuales, según Conor, ofrecen una preparación inadecuada para los jóvenes profesionales. Philip aboga por unir el aprendizaje teórico con la aplicación práctica, un principio reflejado en los talleres que realiza, hechos a la medida tanto para entidades corporativas como para instituciones académicas que buscan mejorar las habilidades blandas en sus filas.

Joannes Vermorel interviene en el discurso sobre las hard skills, reiterando su escepticismo hacia las teorías académicas obsoletas. Afirma que una articulación efectiva a través de la escritura es fundamental para gestionar trade-offs, presentando una perspectiva crítica sobre el enfoque pedagógico de las universidades. Philip subraya esto con una anécdota personal, ilustrando los errores en la comunicación dentro de los escenarios de planificación de la demanda. Estos intercambios enfatizan el papel indispensable de una comunicación precisa para alinear a las partes interesadas y avanzar en las estrategias de supply chain.

El diálogo toma un giro reflexivo cuando tanto Philip como Joannes exploran las limitaciones de la formación formal, contrastando la educación en supply chain con campos más rigurosamente definidos, como la ingeniería y la cirugía. Philip expande sobre las ideas surgidas de investigaciones en LinkedIn —destacando los diversos antecedentes educativos entre los practitioners exitosos— y critica las certificaciones por su relevancia desconectada y su costo. Joannes hace eco de la crítica de Philip, centrándose en las limitaciones estructurales de la calificación académica, que no logran tener en cuenta habilidades esenciales como la resolución de problemas matizada y la presentación compleja de trade-offs.

En medio de la conversación, surge la aparición de herramientas de IA como ChatGPT, lo que provoca consideraciones sobre sus implicaciones para la educación. Philip y Joannes ofrecen perspectivas sobre la mecanización de aspectos de la escritura a través de la IA, al tiempo que mantienen que el pensamiento crítico fundamental y el aprendizaje experiencial siguen siendo vitales. El enfoque de Philip contrapone el uso de la IA con la participación activa de los estudiantes durante las discusiones en grupo, fomentando una asimilación genuina de habilidades.

Conor guía la conversación hacia una exploración de competencias prácticas, donde Philip y Joannes analizan la relevancia de herramientas tradicionales como Excel y lenguajes de programación como Python. Philip imagina que Excel pasará de ser ‘imprescindible’ a ‘deseable’ a medida que los avances tecnológicos hacen las interfaces más amigables para el usuario. Joannes, sin embargo, enfatiza la importancia de dominar cualquier lenguaje de programación por su mentalidad conceptual.

El impacto de la IA en los roles futuros de supply chain constituye otro segmento crucial. Tanto Philip como Joannes forecast una gran automatización en los roles analíticos, subrayando la necesidad de adaptabilidad y de fomentar habilidades interpersonales para prosperar en entornos cada vez más automatizados. Las estrategias para asegurar el futuro de los roles de supply chain incluyen adoptar interacciones de front-office, mecanizando así los procesos internos, según propone Joannes, mientras que Philip subraya la relevancia de mentalidades profesionales empáticas y adaptativas.

A medida que la entrevista llega a su fin, Joannes y Philip contemplan las habilidades perdurables, con Joannes abogando por un pensamiento elevado alineado con los retos gerenciales, y Philip reforzando la pertinencia de las capacidades relacionales—afirmando que la conexión humana es un activo insustituible en medio del creciente cambio tecnológico. Conor concluye, reconociendo las valiosas contribuciones de ambos invitados e invitándolos a ellos y a la audiencia a retomar sus actividades.

Transcripción Completa

Conor Doherty: Bienvenidos de nuevo a LokadTV. Joannes y yo estamos acompañados por Philip Auinger. Él es el fundador de Career Companion y hoy se une a nosotros para compartir su perspectiva sobre una pregunta muy importante, una que se sitúa justo en la encrucijada entre el desarrollo personal y el análisis riguroso, y esa pregunta es: ¿qué es lo que exactamente hace a alguien bueno en supply chain? Ahora, antes de comenzar, ya conocen la rutina: suscríbanse al canal de YouTube y sígannos en LinkedIn. Y con esa promoción fuera del camino, les presento la conversación de hoy con Philip Auinger.

Bueno, Philip, muchas gracias por acompañarnos.

Philip Auinger: Un gran placer, gracias por invitarme.

Conor Doherty: Ha pasado un tiempo en gestarse, pero antes de adentrarnos en la conversación propiamente dicha entre tú y Joannes, ¿podrías presentarte a la audiencia y explicar en qué consiste lo que hace Career Companion?

Philip Auinger: Claro, mi nombre es Philip Auinger. Trabajé en supply chain durante algo así como ocho años, de los cuales cuatro años fui líder de un equipo regional. En algún momento de mi carrera, me di cuenta de que supply chain no se trata solo de números; también se trata de personas. Luego, descubrí que muchas personas en supply chain son muy buenas con los números pero no tan buenas con la gente, y fue ahí cuando definitivamente pensé, “Oye, tal vez este es mi punto fuerte, tal vez es algo en lo que puedo profundizar.”

Eso fue en 2019 cuando fundé mi propia empresa, Career Companion, que se enfoca en las habilidades de comunicación para las personas que trabajan específicamente en supply chain. Me encanta trabajar principalmente con jóvenes porque solían tener toda su carrera por delante, y es como si pensara, “Vaya, ojalá hubiera sabido esto cuando comencé.” Esa motivación siempre está presente en mi mente cuando trabajo para la comunidad de supply chain, especialmente también en LinkedIn.

Conor Doherty: Bueno, en realidad, así fue como me di cuenta de ti en primer lugar. Vi algunas de tus publicaciones. De hecho, ayer mismo, estaba respondiendo a algunas de las cosas que publicaste en LinkedIn, totalmente sin relación con establecer una conexión para hoy, te lo aseguro. Pero mencionaste que te gusta trabajar con muchos jóvenes profesionales. Entonces, ¿qué es lo que crees que los jóvenes profesionales requieren en términos de mentalidad, en términos de soft skills que no se están proporcionando adecuadamente?

Philip Auinger: Realmente creo que hay que distinguir entre aquellos jóvenes que están aprendiendo teoría en una universidad, o aquellos que están en alguna especie de academia o universidad de ciencias aplicadas donde aprenden el supply chain en la vida real, porque hay un mundo entre ambos. Recientemente, trabajé con una empresa, y me pidieron revisar sus materiales, y eran pura teoría.

Dije, “Sí, podría ser que no sepa si deseas calcular safety stock, esta es la fórmula correcta, pero si un representante de ventas te grita que debes tener todo en stock, no los convencerás citando la fórmula.” Y creo que ese es el punto clave para que los jóvenes entiendan que existe la teoría y existe la práctica.

La mejor manera de comenzar tu carrera es entendiendo que ambas son importantes y estableciendo conexiones entre ambas, porque muchas personas que trabajan en supply chain no tienen el conocimiento teórico, sino que lo han aprendido en el trabajo.

Pero si tú, especialmente como estudiante joven, aprendes la teoría y luego durante tus estudios ya trabajas con empresas, ya tienes datos de la vida real, casos prácticos reales, es ahí donde puedes establecer esa conexión, y ahí es donde los jóvenes definitivamente tienen una ventaja inicial.

Conor Doherty: Bueno, gracias, Philip. Joannes, has estado esperando de nuevo. Sé que en el pasado has descrito algunas habilidades como algo vagas; quieres enfocarte más en las hard skills. Así que tengo curiosidad, cuando escuchas lo que Philip tiene que decir, ¿cuáles son tus pensamientos?

Joannes Vermorel: Quiero decir, sí, tanto las hard skills como las soft skills son, creo, críticas. Pero diría que lo que se presenta como teoría en la mayoría de las universidades para supply chain está bastante desfasado y es bastante inútil. Así que, diría, por ejemplo, que las fórmulas de safety stock son excelentes como acertijos matemáticos agradables porque tienen expresiones analíticas. Usas la distribución normal, por lo que realmente puedes escribirlo, realmente puedes hacer un cálculo.

Otro ejemplo sería el EOQ, economic order quantity, que puede enmarcarse como un polinomio de segundo grado que tiene una buena solución analítica, por lo que literalmente puedes escribirlo y tendrás una raíz cuadrada en el medio. Oh sí, genial. Así que creo que la mayoría de ello son cosas que son superficiales. Quiero decir, es técnico, pero también es algo trivial en lugar de conocimiento técnico profundo. Es relativamente superficial; no es algo que sea muy, muy útil.

Y por otro lado, cuando se trata de soft skills, diría que en su mayoría están ausentes. Para mí, lo que observo como una de las áreas que más falta es una habilidad adecuada para escribir. Las supply chains son complejas; son bestias complejas. Por ejemplo, simplemente enmarcar cuáles son los trade-offs que estamos tratando de abordar, porque es de importancia crítica. Si no tienes eso, entonces sí, la gente se quejará. El CFO diría, “Oh, eso es demasiada capital de trabajo.” El área de ventas diría, “Oh, hay demasiados faltante de stock,” y luego otras personas, etc., etc.

Pero la realidad es que solo tienes trade-offs. Antes de adentrarte en las tecnicalidades del trade-off, deberías ser, como supply chain practitioner, capaz de transmitirlo de manera significativa, idealmente por escrito. Quiero decir, lo ideal es que luego puedas respaldar esos escritos con, probablemente, tantas reuniones como sean necesarias. Pero aquí, cuando tocamos este tipo de soft skills, que implican una comunicación altamente estructurada y de muy alta calidad, esto está completamente ausente.

Completamente ausente. Esa sería mi opinión sobre la brecha más evidente en la formación de los jóvenes profesionales para los trabajos en supply chain.

Philip Auinger: Un ejemplo de exactamente lo que dijiste, de cómo lo escribes—ese fue el estúpido joven Philip que hizo esto. Solía recopilar forecast para productos muy importantes del área de ventas. Obviamente, si estás en planificación de la demanda, no quieres exagerar esto, porque si pides demasiado, ya no recibirás respuestas.

Así que lo que hice fue enviar correos electrónicos mensuales para solicitar forecast, y luego pensé que eso los motivaría a decir, “Oye, si hubieras sido más preciso con esta estimación, habríamos alcanzado un 80% forecast accuracy.” Entonces, ¿a qué le importa a un representante de ventas mi forecast accuracy? Por supuesto, era importante para mí, pero ahora, al mirar atrás, fue una forma estúpida de expresarlo.

Si digo, “Oye, gracias por tus aportes porque con base en esto pudimos comprar las materias primas y pudimos entregar a tiempo, y fue mejor ahora que antes, cuando no nos daban ningún forecast.” Esa es la manera de venderlo al área de ventas. Si siempre tienes presente lo que esto significa para otros departamentos, lo que significa para esa persona a la que intento convencer, ahí es donde tienes esa varita mágica que te permite arrancar un proyecto que normalmente sería, “Sí, es algo agradable de tener, pero a quién le importa si lo haces o no.”

Pero si ellos ven el valor y confían en ti, entonces realmente puedes marcar la diferencia porque de repente tienes personas trabajando contigo y no en tu contra.

Conor Doherty: Porque se me ocurre que literalmente todos los involucrados en esta conversación son profesores de algo. Así que todos estamos en la educación de nivel terciario. Como colegas, ¿puedo hacer la siguiente pregunta: Hemos establecido el tema de la educación y las habilidades y lo que los estudiantes están aprendiendo, y no quiero enfocarme puramente en, bueno, ¿qué les falta? Seamos caritativos al principio. Hablaste sobre los jóvenes que ingresan a la educación, ya sea en escuelas técnicas o en universidades, ¿cuáles son las cosas en términos de teoría que están asimilando correctamente? Entonces, ¿cuál es la teoría válida que están obteniendo y, luego, cuál es la teoría que quizás les falte?

Philip Auinger: Retrocedamos un paso, porque ahora estamos hablando de personas que reciben educación universitaria o cualquier educación superior para trabajar en supply chain. Muchas personas no lo hacen. Así que realicé esta investigación una vez, pregunté en mi red de LinkedIn, pregunté, “Bueno, ¿cuántos de ustedes realmente estudiaron supply chain?” Y fue menos de la mitad, algo así como un 55% en realidad proviene de un campo diferente. Lo más extremo que he encontrado fue en biología marina, y trabajaban en supply chain. Eran excelentes planificadores de supply chain.

Así que, quizás, para poner ese comentario primero: No tienes que estudiar supply chain para poder trabajar en supply chain. Si estudias supply chain, o si lo estudias y quieres trabajar en el campo, entonces lo que veo en gran medida en los estudiantes con los que trabajo son habilidades analíticas muy fuertes. Es como ese enfoque al estilo Sherlock Holmes para abordar las cosas. Encuentras un problema y quieres profundizar, deseas encontrar una solución. Tal vez preguntes cinco veces el porqué para llegar a la causa raíz, pero es esa habilidad la que veo en los jóvenes. Es esa habilidad que, idealmente, mantienes a lo largo de tu carrera porque es lo que te permite no repetir los mismos errores. Creo que es una forma de pensar crítica que resulta valiosa para los estudiantes desde el primer día si quieren trabajar en supply chain.

Joannes Vermorel: Quiero decir, claramente sí, incluso me sorprende que en tu encuesta tuvieras, oh, 45 por ciento de personas que tienen formación formal, ya sabes, en supply chain.

Mi experiencia habría sido, si tuviera que adivinar, que eso era solo una percepción; si tuviera que adivinar un número, no hice ninguna encuesta, habría dicho simplemente un tercio, pero ya sabes, incluso menor que eso.

Para mí, es un testimonio de que la mayor parte de lo que se considera teoría de supply chain está equivocada, profundamente equivocada. La razón es que, si observas, por ejemplo, a personas con y sin formación formal en, digamos, ingeniería mecánica, ni siquiera estamos en el mismo ámbito. Es decir, las capacidades que tienes, la capacidad para ejecutar trabajo, para hacer las cosas, es simplemente de órdenes de magnitud mejores si estás, ya sabes, capacitado.

Lo mismo ocurre con la cirugía; en ningún momento dirías, “Oh, ya sabes, la mitad de nuestros cirujanos no tienen ninguna formación en cirugía pero estamos bien.” Quiero decir, si fuera así, eso significaría que lo que se considera formación no es nada, es simplemente nada.

Y aquí, lo que estás describiendo, y con lo que estoy muy de acuerdo, es que esas personas que, en efecto, tienen éxito sin formación, poseen habilidades transferibles, habilidades analíticas, diría, la capacidad de ser muy diligente, de organizarse en su horario de trabajo, etc.

Así que tienes muchas cosas que se transfieren y eso es muy bueno, pero, de nuevo, eso es algo que refleja muy mal lo que se considera en la academia y en muchas instituciones de formación profesional en supply chain.

Porque, de nuevo, esperarías que las personas con formación formal fueran —si tuviéramos teorías verdaderas, genuinas y muy eficientes— de un orden de magnitud mejores. Quiero decir, piensa cuántas personas son autodidactas tocando el violín y siendo excelentes en ello; es como casi nadie.

Incluso en deportes básicos como jugar al fútbol y similares, de nuevo, las personas que han pasado por programas específicos de entrenamiento y mentoría ni siquiera están en la misma escala que las que no lo han hecho.

Así que, esa es, diría, mi percepción de este campo y de este porcentaje que has encuestado, lo cual es muy interesante para mí, ya que de alguna forma confirma esta intuición.

Conor Doherty: Philip, si puedo volver a ese punto, cuando dijiste eso, creo que mencionaste un 55%, ¿así que aproximadamente uno de cada dos en tu audiencia tenía formación formal en supply chain? ¿O quisiste decir que lo habían estudiado en la universidad o que habían tomado cursos, formación técnica, por ejemplo, APICS, Six Sigma, cosas de ese tipo, ya sabes, como certificaciones de escuelas técnicas?

¿O fue esa la universidad formal?

Philip Auinger: Fue hace un tiempo, creo que lo expresé diciendo, ¿tienes educación formal, por ejemplo, un título universitario? Creo que así lo planteé.

Porque, obviamente, tener un diploma de una universidad y realmente trabajar en esto durante dos, tres o cinco años es algo diferente a obtener, por ejemplo, un certificado.

Conor Doherty: Eso conduce a la siguiente pregunta porque, de nuevo, es completamente posible que alguien diga, bueno, ¿realmente se necesita —en realidad, es evidente el caso de que no necesariamente se requiere— tener educación formal a nivel terciario para sobresalir en supply chain?

Uno podría tomar cursos de corta duración como Six Sigma, como APICS, y de nuevo la pregunta entonces se convierte en: ¿es eso suficiente en tu opinión?

Philip Auinger: Permíteme reformular la pregunta de nuevo: no solo es suficiente, ¿es necesaria?

Muchas personas me contradicen cuando digo esto, pero no soy muy fanático de los certificados. Tengo uno, cinco niveles, muy molestos, con muchísimo trabajo para aprobar ese examen. Recuerdo que cuando estaba en la escuela la nota de aprobación era del 50%, y allí la nota de aprobación era del 93%.

Si tenías un 92.9, a mí me pasó una vez —lo perdí por un punto— entonces fallabas. Así que fue muy, muy estricto, pero los aprendizajes, honestamente, no fueron tan buenos.

Especialmente, fue —no diré el nombre ahora—, pero fue un gran instituto estadounidense que impuso su forma de ver el mundo al resto del mundo.

Si estás en Europa, te das cuenta de que muchas de estas cosas simplemente no tienen sentido porque no es el mismo mercado, no es la misma forma en que transportamos mercancías, por ejemplo.

Tuvimos que aprender cosas que sabíamos estaban equivocadas para nuestro propio negocio, pero teníamos que aprenderlas de esa manera para aprobar el examen, y por eso creo que a veces están sobrevalorados.

Al mismo tiempo, vienen con una etiqueta de precio elevada. Si yo hubiera pagado eso yo mismo, me habría enojado mucho por el valor que recibo por mi dinero.

Si lo paga una empresa, éramos algo como 10, 15, 20 personas; quiero decir, eso cuesta decenas de miles de euros. Ese es un gran número para luego decir que la mayoría de las personas después pensaron, “Sí, aprendí esto, aprobé el examen, pero no siento que fuera tan relevante para mi trabajo.”

Si no tienes experiencia alguna, esa es una buena manera de recuperar la educación que te faltaba antes, si ese es el camino correcto para ti. Podría serlo.

Pero si ya estudiaste eso, si ya tienes años de experiencia en el campo, solo estarías aprendiendo lo básico y aquello, basado en tu experiencia, ya ni siquiera es correcto.

Como señalaste antes, Joannes, a veces es muy teórico e incluso la teoría está desactualizada.

Así que, de nuevo, muchas personas me contradicen en eso.

Conor Doherty: Bueno, Joannes, ¿eres de esas personas que van a contradecir a Philip en este planteamiento?

Joannes Vermorel: No, no, no, ya sabes, he estado enseñando en la universidad durante siete años y llegué a la conclusión de que tener que calificar a los estudiantes es una limitación enorme en lo que puedes enseñar y en cómo lo enseñas. Tuve un privilegio inmenso, así que podía hacer prácticamente lo que quisiera. Contaba con un personal administrativo que era muy indulgente conmigo, así que a ellos realmente no les importaba si la manera en que calificaba a todos era canónica o no.

Pero la realidad es que si quieres hacerlo según las reglas, terminas con cosas exactamente como lo que apuntas. Es decir, si quieres tener tu sistema de calificaciones, te enfocarás en algún tipo de verificación de si las personas pueden absorber trivialidades en lugar de habilidades que son mucho más interesantes, pero también mucho más esquivas.

Por ejemplo, estaba discutiendo sobre la capacidad de escribir, de presentar una disyuntiva compleja y confusa de manera que se genere claridad para las partes no especialistas. Esto es difícil. ¿Cómo evalúas tal habilidad? Como profesor, puedes pedirle a tu estudiante que produzca un ensayo o algo similar, pero lleva tanto tiempo revisarlo y calificarlo que ni siquiera estamos en la misma categoría. Es el tipo de cosas en las que al estudiante le toma una hora producir el ensayo y a ti, el profesor, te toma una hora calificarlo. Es brutal.

Philip Auinger: ¿Realmente crees que todavía lo están escribiendo ellos mismos en estos días?

Conor Doherty: Eso era lo que estaba a punto de preguntar.

Joannes Vermorel: Obviamente, esa es la parte interesante. ChatGPT es una herramienta fantástica y esos LLM son herramientas fantásticas. Los uso todo el día, y también los estoy utilizando, pero lo interesante es que si eres pésimo pensando, no piensas con claridad, estarás generando disparates y ChatGPT jugará a seguirte el juego. Sí, obtendrás un texto que, superficialmente, es muy coherente, está bien escrito y demás, gracias a ChatGPT, pero podría estar completamente fuera de tu objetivo.

Así que, de nuevo, para mí, lo interesante es que la disponibilidad de LLM pone aún más presión sobre esas habilidades, en cierto sentido. Porque entonces necesitas ser capaz de evaluar muy rápidamente si tu LLM ha producido algo alineado con tu intención. Puedes saltarte la parte que era muy tediosa y lenta, que consistía en escribirlo palabra por palabra de manera dolorosa, pues eso lo mecaniza ChatGPT. Ahora, lo que queda es el pensamiento, y diría que son malas noticias para muchos estudiantes. Pensar podría no ser la parte en la que realmente sobresalen, ya lo sabes. Así que, de nuevo, es una experiencia bastante brutal y humillante usar esas herramientas, porque de repente te enfrentas a tus propias limitaciones. Te das cuenta de que el límite no es tu capacidad para escribir, ya que el LLM se encarga de eso, sino tu capacidad para pensar.

Philip Auinger: ¿Puedo añadir aquí? Por supuesto, creo que muchas personas tienen el sesgo de pensar que, si simplemente hojean lo que ChatGPT escribió, lo entienden, lo asimilan y queda profundamente arraigado en su mente, pues así no funcionan nuestros cerebros. Entonces, si simplemente dejas que ChatGPT haga esto y te pregunto un mes después, “¿Qué escribió ChatGPT para ti?” se habrá borrado por completo. Si lo escribiste en una computadora, quizás recuerdes partes; si lo escribiste a mano, probablemente recuerdes la mayor parte. Y eso es algo dado, y no cambiará solo porque tengamos más tecnología a nuestro alrededor.

Y por eso, para mí, ahora estoy impartiendo un curso de liderazgo para mi antigua alma mater, la universidad donde estudié. Y, por supuesto, también hay una parte escrita que consiste básicamente en tres preguntas de reflexión. Pero digo, si quieres escribir esto con ChatGPT, hazlo, eres bienvenido. No seré un policía para verificar si lo hiciste o no. Pero tendremos una llamada después, en grupo, que será el examen final, y notaré muy rápidamente si realmente pensaste en esto o si simplemente dejaste que un LLM lo hiciera.

Al final del día, incluso si haces trampa o si eres bueno en aprobar ese examen oral, genial para ti. Pero, ¿realmente aprendiste algo de esto o simplemente aprendiste a burlar el sistema y a pasar este curso con el menor esfuerzo posible? Y sigo diciéndoles que, cuanto más realmente piensen en esto y cuanto más pueda inspirarlos a usar sus propias neuronas para idear soluciones o incluso formular preguntas en las que digan, “No puedo resolver esto. Profesor, ¿cómo lo ves?” entonces habrán aprendido mucho más que si dejaran que ChatGPT escribiera, no sé, cinco páginas sobre un tema. Esa simplemente no es la forma de aprender.

Joannes Vermorel: Mi opinión es que, ya sabes, esas herramientas son fantásticas. Las uso todo el día, y creo que por eso ya no estoy enseñando en la universidad como solía hacerlo en un curso completo de máster. Pero la manera en que lo concibo plantea preguntas profundas sobre cómo quieres incluso modificar la enseñanza, teniendo eso en cuenta. Y, por ejemplo, he estado leyendo un libro de programación muy recientemente que fue muy bueno.

Creo que el título es algo así como “Python for Thinking Like a Computer Scientist.” Es un libro muy corto, y lo que encontré muy interesante fue que el autor literalmente decía, “Oh, si tienes más preguntas” —como una nota al pie en este libro—, “simplemente toma a tu asistente virtual favorito y consulta al asistente con esas palabras clave.” Pero lo interesante fue que era una manera de mantener la discusión muy breve mientras ofrecía ganchos sobre cómo expandirla, y estaba cuidadosamente ejecutado. Estuvo muy bien hecho.

Así que, ves, la manera en la que lo concibo es esa, y la forma en que uso esas herramientas LLM es que, cuando abordo un tema y lo estoy escribiendo, constantemente indago en las herramientas sobre cosas que realmente no sé, cosas que están al límite de mi comprensión, al límite de mi conocimiento. “Está bien, cuéntame más al respecto.” Y si sospecho que la herramienta simplemente me está dando información falsa, puedo verificarla. Pero, en realidad, usualmente el problema es simplemente mi total ignorancia sobre campos de los que no sé nada.

Así que, no es que esté llevando al límite la herramienta para razonamientos muy sofisticados y complicados. Es solo que mi especialidad es supply chain software, y si me preguntas cuestiones muy específicas sobre, digamos, la construcción naval, las diversas etapas y demás, no soy un experto completo en eso, así que soy bastante ignorante al respecto. Y un LLM realmente puede ayudarte muy rápidamente a llenar esos vacíos.

Conor Doherty: Bueno, Philip, si puedo intervenir, y no quiero alargar demasiado la conversación en pedagogía, pero estabas diferenciando antes entre la educación formativa y la sumativa. Y, de nuevo, estaría de acuerdo contigo en que la evaluación sumativa —la idea de simplemente escribir un ensayo— hará que la mayoría de las personas dejen que ChatGPT lo haga. El aspecto más formativo de la evaluación es, por ejemplo, que hay una serie de pequeñas evaluaciones, quiero que hagan trabajo en grupo, resolución de problemas en tiempo real conmigo. Así es como ejecuto mi curso también, un curso de máster. Así que, tengo curiosidad: cuando enseñas, ¿cómo determinas que las personas están aprendiendo las habilidades que consideras que deben poseer?

Philip Auinger: Obviamente, no puedo ver la mente de todos. Ni siquiera puedo mirar la mente de una sola persona. Si tienes un grupo, quiero decir, tengo la suerte de que sea un grupo de tal vez 18 personas, 20 personas, así que es un grupo bastante pequeño. Por lo tanto, es bastante fácil echar un vistazo al público y ver si hay cejas escépticas o si todos están bien. Gran diferencia; se puede leer mucho de las cejas, por cierto.

Pero lo que hice en un momento fue pensar que estábamos hablando de liderazgo lateral, así que si nadie te reporta pero para este proyecto eres el líder del proyecto. Eso es muy complicado. Entonces, ¿qué puedo hacer ahora para enseñarles lo complicado que es? Puedo crear un hermoso PowerPoint y escribir cinco puntos y decir, “Necesitas tener cuidado si alguna vez eres un líder lateral.” O les pregunto, “Oye, averigüen cuáles creen que son los caminos críticos si eres un líder lateral para este proyecto.” No, lo que hice en cambio fue un experimento.

Por supuesto, tienes que moderar, tienes que facilitar al entrar diciendo, “Esto es un experimento, ahora me odiarán, pero probemos esto.” Básicamente les di instrucciones muy rudimentarias y muy malas sobre qué hacer y les di media hora, y luego me callé. No dije ni una palabra, y se estaban frustrando; no sabían qué hacer. Y luego, entre medio, mientras les daba algunas pistas para empeorarlo aún más, eran cosas como, “Uno de los miembros de tu equipo ahora va al siguiente grupo, y cuando lleguen allí, se oponen a lo que se ha hecho hasta ahora,” o era, “Uno de los miembros de tu equipo de repente se queda en silencio o dice, ‘Esto es una tontería, no lo entiendo, ¿por qué estamos haciendo esto?’”

En los últimos minutos, caminé por ahí y criticaba todo, “¿Eso es lo que estás escribiendo? ¿En serio?” Realmente poniendo mala energía en eso. Y luego, después de media hora, terminé ese experimento, y recogí, “Bien, ¿qué aprendieron y qué notaron en esto?” Y todos los puntos que mencionaron aquí habrían estado en mi PowerPoint, pero ellos los idearon. Y no solo porque le preguntaron a ChatGPT o porque lo discutieron en teoría, sino porque lo experimentaron. Notaron lo importante que es tener un liderazgo claro, un objetivo claro, un objetivo estructurado, que no tengas a gente saltando de un lado a otro y todos involucrados, y así sucesivamente.

Entonces aprendieron esto, y les dije, quiero decir, esto es una profecía, aún no lo puedo probar, pero les dije que la primera vez que estén en esta posición de tener liderazgo lateral en un proyecto, pensarán en exactamente este momento. Así que espero haber causado un impacto aquí para que la gente comprenda algo al experimentarlo y no solo leyéndolo o escribiéndolo o hablándolo, sino experimentándolo. Y ahí es donde, si miras cómo aprendes y cómo enseñas, eso es obviamente de última generación. Si puedes dejar que la gente lo experimente, definitivamente tendrán más aprendizajes que con cualquier otro método.

Conor Doherty: Eso en realidad prepara la transición aquí porque, de nuevo, hemos discutido bastante cómo preparamos a las personas, particularmente a los jóvenes, para sus carreras. De hecho, mencionaste problemas de liderazgo y luego eso prepara el siguiente punto, que es, Philip, en tu experiencia, ¿cuáles son los mayores problemas que has notado que tienen los jóvenes cuando pasan de estudiar conceptos de supply chain al mundo real de aplicarlos realmente en un entorno corporativo?

Philip Auinger: Las expectativas son un tema importante, así que primero de todo, juzgado por ti mismo. Ahora eres tan inteligente porque tienes una maestría en supply chain, así que ya lo sabes todo. Y luego tienes tu primer día de planificación en bienes de consumo de rápida rotación. Yo planifico productos lácteos, por ejemplo. Tuve un ataque de pánico en mi primera semana. Corrí al baño, me eché agua fría en la cara e intenté dejar de llorar. Creía saberlo todo, y luego me topé con la dura realidad de que nada de lo que aprendí en teoría allí se aplica hoy. Con tu jefe enojado, el camión conductor queriendo saber dónde cargar la mercancía, tu representante de ventas enojado—había tantas cosas cayéndote encima para lo que no estaba preparado.

Al mismo tiempo, creo que si escuchas el consenso general en LinkedIn, por ejemplo, todos critican Excel: “Oh, es una herramienta tan antigua y es tan terrible.” Sí, llegaremos a eso, pero aún así, la mayoría de las empresas gestionan sus supply chains en Excel. Y al mismo tiempo, la mayor parte del tiempo, estás usando matemáticas básicas que se aplicarán también en los próximos 100 años. Y no importa si haces eso con una herramienta llamada Excel o con una herramienta diferente; estás aplicando matemáticas.

Creo que muchos estudiantes se van pensando, “Oh, voy a una gran empresa y todo va a estar impulsado por AI.” No, no será así. Vas a luchar entre tener datos desordenados en algún ERP, tratando de sacarlos, y si tienes suerte, puedes incorporarlos en un Excel e intentar sacar conclusiones.

Así que creo que poder hacer eso y darse cuenta, “Bien, así es como lo estamos haciendo ahora. ¿Existe alguna manera de volverse más inteligentes? ¿Existe alguna manera de automatizar esto? ¿Existe alguna forma en que la AI pueda hacer este reporte por mí en lugar de que yo pase ocho horas creando esto cada semana?” Ahí es donde los estudiantes pueden marcar la diferencia porque ya son nativos digitales.

Si terminas tus estudios ahora en 2025, significa que probablemente naciste después del 2000. Así que eres el tipo de futuro para supply chains que puede traer lo mejor de ambos mundos para decir, “Bien, entiende cómo funciona la matemática, lo aprendí, pero al mismo tiempo, existen herramientas que son mucho más inteligentes que un cerebro humano.” Creo que ahí es donde los estudiantes realmente pueden hacer la diferencia.

Si no eres bueno en ninguna de las dos, estás en problemas. Así que si no puedes hacer cálculos en tu cabeza, si no puedes verificar lo que ChatGPT o cualquier otra herramienta te está presentando, si no puedes hacer una comprobación de sentido—si esa es la palabra—si no puedes confirmar que estos números tienen sentido, estás en problemas porque reportarás ciegamente, “Mira lo que mi herramienta acaba de decir, mi herramienta es tan genial.”

Una anécdota más, si se me permite: una vez tuvimos una pasante y estaba tan orgullosa porque hizo un análisis grande y sofisticado. En ese momento, llegó a la conclusión o tuvo el cálculo diciendo que el costo del almacén para un pequeño país, Eslovaquia, era de 17 mil millones de euros en una época en que las ventas globales de la empresa eran de 18 mil millones de euros.

Le pregunté, “¿Estás absolutamente segura de que tus números son correctos?” “Sí, el análisis lo dijo.” “¿Estás absolutamente segura de que estamos desperdiciando el 90% de nuestra rentabilidad o el 90% de nuestras ventas en un solo almacén en un país? ¿Estás absolutamente segura?” “Oh, tal vez olvidé un cero en algún lugar.” A lo que respondí, “No, probablemente olvidaste 27 ceros.”

Quiero decir, tuve esa conversación real, pero en el fondo estaba pensando que necesitas ser mejor en la comprobación de sentido de los números.

Conor Doherty: Joannes, quiero decir, has estado auditando empresas durante mucho tiempo. Has dirigido una durante 16 años. Estoy seguro de que tienes historias o desafíos similares donde las personas que estudiaron hacen la transición.

Joannes Vermorel: Sí, aunque ves la afirmación sobre los nativos digitales, diría que sí y no. En cierto sentido, sí, las generaciones más jóvenes no son hostiles a una computadora, así que lo somos. Pero hoy en día, tienes que buscar a un director de supply chain de más de 65 años para encontrar a alguien que no se sienta cómodo con una PC, lidiando con hojas de cálculo y demás.

Quizás encuentres a alguno más joven, pero en general, yo diría que sí, pero encuentro mucha ignorancia digital, sin embargo, incluso entre una generación muy joven. Y cuando digo ignorancia digital, por ejemplo, si sales afuera—digamos FMCG, porque FMCG es como lo más sencillo en términos de gestión de datos, el número de productos es muy limitado.

Así que tienes altos volúmenes, pocos productos. Si entras en supply chains realmente desafiantes, digamos aviación, vas a tener millones de piezas por ahí. Y la mayoría de las piezas—y tienes piezas que van desde tornillos hasta motores de aeronaves. Así que la diversidad es una locura. Algunas cosas serán líquidas; otras serán cables.

Quiero decir, es la diversidad de cosas lo que puede ser absolutamente asombroso. Lo mismo, por ejemplo, para petróleo y gas. Si quieres tener la lista de cosas que necesitas para mantener en funcionamiento una plataforma petrolera, es simplemente increíblemente complicado.

Bien, ahora te das cuenta de que los datos no están en un solo ERP; son como 10 ERPs. Y porque tres de ellos son antiguos, nunca fueron eliminados, y luego hubo fusiones y adquisiciones, tienes un paisaje de aplicaciones que es, diría yo, una consolidación de muchos productos de software empresarial antiguos que pueden datar de los 90, a veces incluso antes. Y todavía están en uso y siguen funcionando.

Y como ves, donde digo, sí, las personas son nativas digitales, pero ¿son capaces de navegar por un paisaje de aplicaciones complicado? Eso es mucho más exigente que simplemente poder abrir una hoja de cálculo en Excel y copiar-pegar algunos números.

Lo que veo es que, con demasiada frecuencia, tan pronto como las personas enfrentan dificultades, dejan caer la pelota y la pasan a IT. Y luego IT tiene una acumulación de cuatro años. Así que, ya ves, sí, IT puede componer esta consulta SQL para ti; lo estarán haciendo dentro de dos años o algo así.

Así que esas son las cosas en las que, si eres verdaderamente — diría que lo que califico como verdaderamente nativo digital — hay un revoltijo de paisajes aplicativos en los que simplemente gestionas día tras día para adquirir conocimiento sobre ello, familiarizarte y poder consultar esos diferentes sistemas.

Busca ayuda donde puedas y no uses a IT como muleta, como reemplazo de la habilidad que deberías tener, sino potencialmente como un mentor para darte ayuda cuando realmente te enfrentas a algo en lo que estás atascado y simplemente no sabes cómo avanzar.

Pero de nuevo, como mentor, no como un colega que hará tu trabajo por ti dentro de dos años.

Conor Doherty: Bueno, de nuevo, hemos mencionado un poco las habilidades, y solo quiero intentar algo ligeramente diferente esta vez, dado que la empresa presente. Así que lo que he hecho es curar una lista de algunas habilidades, y lo que me gustaría hacer es presentarlas a cada uno de ustedes.

Simplemente díganme si son imprescindibles o si son agradables de tener, pero no necesariamente críticas, y luego pueden explicar rápidamente por qué. Así que voy a empezar con una de las más obvias y comenzaré contigo, Philip. ¿Imprescindible o agradable de tener? Excel.

Philip Auinger: Para el pasado, absolutamente imprescindible. Para el futuro, agradable de tener.

Conor Doherty: Bien, ¿por qué?

Philip Auinger: Porque, obviamente, si miras cuándo se introdujo Excel, supongo que fue en los 90. Desde entonces, ha sido básicamente la única herramienta si fuiste a una empresa que ya existía. Pero hoy en día, solo mira los cambios que tuvimos en los últimos años.

Incluso mira algo que muchas personas consideran muy nuevo, como ChatGPT. Observa el progreso que se ha logrado en los últimos meses. Así que creo que en los próximos años, las funciones que Excel puede realizar serán llevadas a cabo por otras herramientas con solo hacer clic en un botón y formular un buen prompt.

Aún así, es bueno, como mencioné antes, poder entender si esa herramienta está produciendo algo correcto. Las matemáticas básicas, la lógica básica y las comprobaciones de plausibilidad todavía tienen sentido, pero en el futuro no necesitarás Excel para eso. Pero estas cosas pueden tomar un tiempo, así que no estoy diciendo cuán lejos en el futuro.

Conor Doherty: Bueno, Joannes, ¡sin jurar por favor! Pero Excel, ¿imprescindible o agradable de tener?

Joannes Vermorel: Sí, las hojas de cálculo han existido desde siempre. De hecho, fueron introducidas a finales de los 70, y luego Microsoft Excel mismo en la mitad de los 80, pero sí, es antiguo. Diría que es imprescindible principalmente porque, francamente, si pasas 10 días en Excel, ya serás muy bueno.

Quiero decir, si trabajas diligentemente, no estamos hablando de invertir dos años de tu vida. Sabes, 10 días, si haces el esfuerzo, ya serás sólidamente bueno en Excel.

Conor Doherty: Muy bien, gracias. Siguiente…

Joannes Vermorel: Honestamente, solo necesitas algo como 30 funciones para gestionar una supply chain. Es todo lo que necesitas.

Conor Doherty: Sí, sí. Bueno, el siguiente, Philip de nuevo. ¿Imprescindible o agradable de tener? Python.

Philip Auinger: Agradable de tener. Diría que fue una gran tendencia cuando dejé el mundo corporativo, así que eso fue hace casi siete años. En aquel entonces, eso era lo nuevo: Python, R.

De repente, apareció ChatGPT y creo que simplemente tiene funcionalidades mucho mejores y opciones mucho mejores para hacer tantas cosas, de modo que Python, R y otros estaban en medio de esperanzas para el futuro pero ya no son tan relevantes. Así que diría que es agradable de tener.

Conor Doherty: Joannes, misma pregunta: Python, ¿imprescindible o agradable de tener?

Joannes Vermorel: Diría que es imprescindible, pero con la salvedad de que no importa cuál lenguaje de programación sea. Así que lo que importa es dominar un lenguaje de programación, no importa cuál, porque te da la mentalidad de lo que una computadora puede realmente ejecutar.

Así que, de repente, puedes diferenciar entre “Oh, esto puede tener una resolución analítica que un algoritmo ejecutará y obtendré este cálculo” versus un problema en el que, no, es algo súper vago. Tal vez un LLM pueda darme una respuesta, pero fundamentalmente esto no pertenece al ámbito de lo que es computable.

Así que creo que conocer al menos un lenguaje de programación, no importa cuál, no tiene que ser sofisticado, pero creo que es muy importante dominar la programación, al menos lo básico de ella en cualquier lenguaje. No importa cuál.

Conor Doherty: Gracias. Philip, ¿imprescindible o agradable de tener: Power BI o alguna herramienta de visualización de datos?

Philip Auinger: La visualización de datos es, absolutamente, muy, muy importante. Mencionábamos antes que, si quieres convencer a otras personas, un cementerio de números como una gran hoja de cálculo no las convencerá. Si lo conviertes en un gráfico, de repente se aprecian las cosas.

No creo que Power BI sea necesario para, digamos, cualquier persona que trabaje en supply chain, pero sí creo que es bueno contar con un departamento que se encargue de este tipo de cosas; tener a esos geeks que son capaces de crear hojas de Excel asombrosas que los usuarios estándar no pueden y tratarlas como si fueran un departamento de soporte de decisiones.

Creo que una de las compañías llama a su, creo que es Nestlé, su departamento de análisis de datos, soporte de decisiones. Si incorporas Power BI a un equipo de personas que entienden supply chain y que crean reportes que luego usa el resto de la compañía, eso resulta muy, muy valioso.

Pero de nuevo, no creo que todo el mundo que trabaje en supply chain necesite eso. Así que es algo bueno tener.

Conor Doherty: Joannes, misma pregunta: ¿imprescindible o algo bueno tener Power BI?

Joannes Vermorel: Sí, diría que en su mayoría es algo bueno tener. De nuevo, aquí es el tipo de cosa donde no tener presentes los conceptos realmente no te impedirá obtener la guía adecuada de ChatGPT.

Mira, ahí es donde, cuando comparaba Python como algo bueno tener o lo que fuera, si ni siquiera puedes pensar en la manera en que funciona la programación, cómo las instrucciones del computador se desarrollan una a una con ramas, bucles y demás, si esas cosas están ausentes, te costará un montón incluso lograr obtener una respuesta de ChatGPT que tenga sentido.

Para la visualización, diría que si no tienes en mente las primitivas de cortar y rebanar o si no sabes que las cosas se llaman, ya sabes, gráficos de barras, gráficos de líneas, gráficos de pastel y demás, está bastante bien. La herramienta, al ser muy visual, logrará guiarte.

Así que diría que es algo bueno tener. No veo, no creo que el concepto—si eres demasiado ignorante, si tienes cierto desconocimiento de esos conceptos—te impida salir adelante. Esa es mi opinión.

Conor Doherty: Entonces, como nota adicional, solo para aclarar, Joannes, eres hablante nativo de francés. ¿Un gráfico de pastel en francés se llama camembert, correcto?

Joannes Vermorel: Sí, exactamente, lo llamamos camembert.

Conor Doherty: Disculpa, eso es tan… simplemente… he esperado dos años para soltar esa joya. Finalmente, se presentó.

Absolutamente, eso es un golpe profundo para la gente que me conoce. De todas formas, perdón, el último de este segmento. Entonces, Philip, ¿imprescindible o algo bueno tener: agentic AI?

Philip Auinger: Tengo curiosidad por saber qué tiene que decir Joannes sobre eso.

Joannes Vermorel: Imprescindible, pero muy rápidamente se convertirá en mantenerse relevante como nativo digital. Entonces, ¿qué quiero decir con agentes? Es, por ejemplo, las capacidades de deep research de OpenAI que te proporcionan un LLM que tiene la capacidad de revisar alrededor de 200 páginas para ofrecerte una introducción a un tema.

Así que tienes a este agente haciendo un bucle, y hay muchas situaciones en las que un LLM puede llamarse a sí mismo para realizar una iteración y completar una tarea que no pudo ser completada con solo una finalización, una finalización del LLM.

Pero creo que ese es el tipo de cosa que está progresando muy rápido. Saber cuándo y cómo aprovechar, dónde y cómo, quieres aprovechar ese tipo de capacidades, simplemente formará parte de, “¿Sabes cómo usar ChatGPT de manera eficiente o cualquier competidor de ChatGPT que exista?”

De nuevo, para mí, esto es parte de ser un nativo digital relevante, al igual que poder usar Google Maps, Uber y demás. Hay tantas aplicaciones que, si no sabes usar Google Maps, la gente pensaría, “Oh, eso… no es muy difícil.”

Pero, de nuevo, si ni siquiera sabes que esa cosa existe, entonces estarás en desventaja en comparación con las personas que la usan de inmediato. Pero adquirir la habilidad es totalmente sencillo.

Lo que la gente piense, esa será la verdadera versión futura. Pero piénsalo como la versión futura de ChatGPT donde delegas el control de los archivos que están en tu computadora.

Donde de repente este LLM ahora mismo está en una especie de caja en una página web que está completamente aislada, que hasta hace poco estaba completamente aislada del resto del universo. Ahora, ChatGPT es muy bueno en buscar en la web y hacer preguntas antes de comenzar, como clarificar tareas.

Eso ayudaría; es una manera de romper las barreras. Y la próxima barrera que se romperá será, “Oh, concedo a ChatGPT acceso a mi entorno local y luego revisar los archivos que están en mi máquina.”

Ese momento llegará, y es ahí donde la gente empezará a pensar en esos agentes, porque podrías hacer una pregunta que requiera más, diría yo, iteraciones, tales como: “Tengo 200 documentos de Word en una carpeta. Es un desastre. Crea diez carpetas o algo así, una docena de carpetas, y reorganiza apropiadamente los documentos que están en mi escritorio.”

Aún no hemos llegado, pero estaría dispuesto a apostar algunos dólares a que en uno o dos años esas capacidades serán simplemente convencionales. No es ni tan complicado de hacer, y por lo tanto, de nuevo, se esperará que la gente pueda usar ese tipo de cosas.

Pero, de nuevo, eso caerá bajo el paraguas general de ser un nativo digital.

Conor Doherty: Bueno, en realidad, Philip, en esa línea, ¿cómo ves cosas como la IA, ya sea agentic AI o de otra índole, pero cómo ves que la IA moldeará el futuro de los puestos en supply chain en general?

Philip Auinger: Es emocionante y muy excitante, y al mismo tiempo tengo mucho miedo de que vayamos a perder, especialmente en supply chain y en los trabajos analíticos, vamos a perder el 50, 60, 70% de los empleos disponibles. Los entusiastas de la IA siempre dirán, “Sí, pero se crearán nuevos empleos.”

Sí, es cierto, pero dudo que sean suficientes para cubrir ese 60% que ahora básicamente se ha quedado sin empleo. Así que, obviamente, hay oportunidades increíbles con esto, pero sin importar cuáles sean, hay pocos trabajos.

Así que los trabajos realmente manuales, cosas como, ya sabes, cuidar a los ancianos o cortar leña y demás, no podrás hacerlos con IA. Pero las tareas que implican manejar números y tomar decisiones—cuánto compro, cuánto vamos a vender—van a ser reemplazadas muy rápidamente.

Creo que la clave será ser una persona que abrace ese cambio y que aún esté aquí para coordinar todo esto. Así que estos roles serán muy demandados, y ese es un concepto bastante nuevo. Por eso, si miras hacia los próximos años en supply chain, eso es lo que necesitas mejorar en cuanto a habilidades.

En general, hablando en términos generales, para el planeta y para los humanos que viven y que realmente quieren tener empleos, la IA es muy complicada. Así que, no quiero pintar todo de negro aquí, pero existe un gran riesgo que viene con esto.

Conor Doherty: Escuchemos tu opinión sobre esto. Obviamente, ya lo he escuchado antes.

Joannes Vermorel: Lokad está muy comprometido—quiero decir, somos parte de quienes realmente están impulsando de manera super fuerte un grado masivo de automatización. Mi opinión es que, sí, fundamentalmente los trabajos de back office en supply chain serán automatizados de forma masiva.

Creo que los trabajos de back office en supply chain que son estrictamente de back office—quiero decir, en Lokad, lo que entregamos a nuestros clientes es un grado masivo de automatización, así que eso está llegando y llegando rápido. Pero, para la audiencia, creo que, y es lo que típicamente recomendábamos a nuestros clientes, los planificadores de demanda y suministro de la vieja escuela miraban de forma increíblemente introspectiva. La gente intentaba buscar dentro de la empresa la información para proyectar la demanda y organizar las compras, entre otras cosas.

Lo que estamos diciendo es que, si mecanizas todo ese trabajo que se realiza dentro de la empresa, queda simplemente mecanizado, pero allana el camino para hacer más. Ese “más” consiste en conectar con los clientes y en conectar con los proveedores. Así que, ves, si todo el tedioso trabajo clerical, que consiste en consolidar la información y tener la numerical recipe adecuada para que puedas hacer el forecast, el cronograma de replenishment—todo eso se automatiza—entonces significa, está bien, esto queda resuelto. Pero eso implica que de repente puedes iniciar un juego a otro nivel, que es una mejor cooperación con los clientes y una mejor cooperación con el proveedor.

Aquí, ya no somos un trabajo de back office porque, si tienes que interactuar con el resto del mundo, te conviertes en front office. Y eso se vuelve mucho, mucho más complicado de delegar a una IA porque, fundamentalmente, lo que buscas no son solo capacidades analíticas puras. Lo que buscas es establecer un diálogo, obtener compromisos de tus clientes, obtener compromisos de tus proveedores, etc.

Así que, mi opinión específica sobre esto es que, sí, la mecanización está en camino. Lokad es parte de esta ola. Pero para los jóvenes practicantes, hay un camino, y ese camino es asegurarse de conectarse ya sea con proveedores, transportistas o clientes. Cualquiera funcionaría, siempre y cuando tengas ese apego a algo que no sea estrictamente analítico y que esté dentro de la empresa, estarás a salvo. Porque entonces tu valor no desaparecerá simplemente porque algunas entidades, como Lokad, mecanicen esas recetas numéricas.

Conor Doherty: Philip, soy consciente de que ya son cuatro, así que tengo una última pregunta, y la haré en orden inverso. Joannes, en un mundo de automatización creciente, teniendo en cuenta todo lo que acabamos de discutir, ¿cuál es la única habilidad o mentalidad que para un practicante de supply chain no pasará de moda?

Joannes Vermorel: Por ahora, creo que el pensamiento de alto nivel sigue estando muy fuera de lo que ofrece un LLM. Así que, si realmente puedes pensar, tener un pensamiento cristalino sobre situaciones muy complicadas, ni siquiera estamos cerca de que un LLM pueda imitar eso. Los LLM son súper buenos cuando se trata de patrones lingüísticos.

Con recetas numéricas como las de Lokad, somos muy buenos en cosas relacionadas con la estimación y cuantificación de riesgos, y demás. Pero en ambos casos, necesitas tener una línea de pensamiento muy clara sobre lo que hay que hacer, por qué la arquitectura de la ejecución—esas clases de cosas. Así que mi sugerencia sería cultivar habilidades de alto nivel, y muy frecuentemente, el indicativo de ello es simplemente intentar pensar como si fueras el director de supply chain de tu empresa.

Intenta pensar como si fueras el CEO de la empresa, intenta tener empatía con lo que son sus problemas. ¿Cómo puedo—sí, mi trabajo es, en este momento, ocuparme del replenishment en este segmento, pero intenta cada día elevar un poco lo que haces para abordar ese tipo de problemas de alto nivel que tu dirección podría estar enfrentando? Eso, creo, será un camino seguro para cultivar ese tipo de pensamiento de alto nivel que no se automatizará en el corto plazo, al menos si observamos las tecnologías de software que se están impulsando en el mercado en este momento.

Conor Doherty: Gracias, Joannes. Y Philip, misma pregunta.

Philip Auinger: Yo diría que, mientras sigamos mirando a las empresas y sus organigramas, así como a los nombres de humanos escritos—mientras sigamos teniendo eso y no haya robots, no haya R2-D2, HAL y, no sé, KITT escritos allí—las habilidades interpersonales estarán en el centro. Porque esa es la única cosa que nos diferencia y que puede hacer posible que las máquinas digan, “Lo siento, no puedes tener esto porque esta regla no se aplicó aquí.”

Pero si tú, como ser humano, tomas una decisión y dices, “Sí, lo sé, pero es realmente urgente. Este es nuestro cliente más importante,” ellos pueden hacer algo posible. Así que, son estas habilidades interpersonales las que definitivamente necesitas mantener, y creo que forman parte de un conjunto más amplio—no tanto como un conjunto de habilidades, sino realmente como una mentalidad de mantenerse curioso durante toda tu carrera. Hablas con otras personas, lees revistas de la industria, escuchas, sigues a gente en LinkedIn.

Entiendes lo que está pasando en estos días, cuáles son las tendencias futuras, porque toma un tiempo que estas cosas ocurran, pero si suceden, entonces estuviste preparado para ellas. Obviamente, las habilidades blandas no cambiarán demasiado, honestamente. Pero todo lo demás, todo lo relacionado con la tecnología, observa lo que ha cambiado en los últimos cinco años y proyecta eso en el futuro a cinco años.

Así que sí, mientras te mantengas curioso y estés dispuesto a aprender cosas nuevas y olvidar las cosas antiguas que creías ciertas pero que ya no lo son, probablemente tendrás la mentalidad adecuada.

Conor Doherty: Sí, bueno, no tengo más preguntas, Philip. Muchas gracias por acompañarnos. Realmente ha sido un placer.

Philip Auinger: Muchas gracias.

Conor Doherty: Bien, con esa nota, caballeros, cerraré el tema. Gracias a ambos, y a todos los demás, vuelvan al trabajo.