Supply Chain es CapEx, Not OpEx

Transcripción completa

Conor Doherty: Esto es Supply Chain Breakdown, y hoy vamos a desglosar por qué tu supply chain es CapEx, no OpEx.

Me llamo Conor. Soy el Director de Comunicaciones aquí en Lokad, y me acompaña en el estudio, a mi izquierda, como siempre, el muy bien vestido Joannes Vermorel.

Ahora, antes de comenzar, por favor comenta abajo: primero, desde dónde nos estás viendo, y en segundo lugar, ¿estás de acuerdo—Es tu supply chain CapEx o OpEx?

Es una pregunta muy sencilla—¿o no lo es? Entremos directamente en ello.

Así que, Joannes, regresé de mis vacaciones. Durante mis vacaciones, como todo buen empleado, volví a ver todas tus conferencias.

Como saben los seguidores de larga data de Lokad, Joannes tiene una serie de larga duración. Es una muy mala manera de pasar las vacaciones, pero me desvío del tema.

Pero aprendí, ya sabes, a monetizar mi tiempo, y en serio, en realidad volví a ver algunas.

Y una de ellas fue Product-Oriented Delivery for Supply Chain, y eso data de hace mucho tiempo.

Eso fue, creo, 2017, algo así, y en ello se encuentra una idea realmente valiosa.

Hay muchas, pero una en particular me llamó la atención, en la que argumentaste—y de ahí surgió esto—que deberías reconsiderar tu supply chain: no como OpEx, no como un gasto, no como un pasivo, sino más bien como un activo productivo, uno que pueda generar valor nuevamente, como la maquinaria, los coches, lo que sea.

Entonces, mi primera pregunta: ¿he resumido correctamente la tesis en términos generales?

Joannes Vermorel: Sí. Y con supply chain me refiero realmente a la parte de toma de decisiones del proceso, no a la infraestructura de supply chain. Sí, un warehouse es obviamente un activo, pero aquí estamos hablando de la máquina, o de la organización, o del proceso, o de lo que sea que genere todas las mundanas supply chain decisions que deben ocurrir a diario. ¿Qué es lo que compro? ¿Dónde produzco? ¿Dónde coloco el inventario? ¿Debería subir o bajar los precios?

La maquinaria—esta organización que genera todas esas decisiones—¿se trata como un activo? Y sí, mi punto es que en la práctica general actual, absolutamente no. La supply chain—la parte de gestión, la parte de toma de decisiones—es puro OpEx. Es un centro de costos. Es lo que sea necesario, ya sabes, tantos planificadores como sea necesario para hacer el trabajo, y esto es nuevamente.

Conor Doherty: Entonces, seamos muy claros y lo más concretos posible en esto. ¿Cuáles son los comportamientos específicamente que separarían lo que estás proponiendo ahora del estado del arte actual? ¿En términos concretos?

Joannes Vermorel: Concretamente, la única parte que se percibe como CapEx serían las licencias de software de algún proveedor de enterprise software que soporte los procesos de toma de decisiones. Pero eso, diría yo, en términos de CapEx y de activos productivos, es muy, muy débil en el mundo de la supply chain, porque esas piezas de enterprise software son extremadamente demandantes en términos de mano de obra. Es literalmente—hasta se puede pensar en esas piezas de enterprise software como cosas que necesitan coprocesadores humanos. Entonces, tienes tus sistemas; tus sistemas requieren toneladas de mano de obra cada día para entregar las decisiones que conciernen a la planta.

Y la razón por la que digo que no es CapEx es porque no es acumulativo. Inviertes mandatos hoy, cada día, para hacer que el flujo se mueva, y esto no es algo capitalista. Lo gastas, y tienes que gastarlo una y otra vez, y dentro de veinte años, aún tendrás que hacer exactamente lo mismo. Así que verás, consume esa mano de obra sin cesar. No hay nada realmente acumulativo en términos capitalistas al respecto. Es simplemente como si necesitaras poner combustible en un camión; necesitas poner mano de obra en esas piezas de enterprise software. Y por eso digo que, en términos generales, las empresas están tratando su supply chain como puro OpEx—si dejamos de lado la pequeña línea sobre la licencia de enterprise software que tal vez se considere, al menos normalmente en términos contables, como un activo—pero sigue siendo un activo muy, muy débil.

Conor Doherty: ¿Es esta una perspectiva generalizada? Entonces, ¿está limitada solo a la gente de supply chain, o dices que incluso a nivel de COO o CFO y en los niveles contables aún lo verían en esos términos?

Joannes Vermorel: Muchos centros de costos dentro de la empresa tendrían el mismo enfoque. Piensan, por ejemplo, en contabilidad—lo mismo. Es simplemente puro OpEx. Es solo el costo de estar en el negocio. Necesitas tener esta cantidad de recursos en términos de personal contable. Tal vez tu software de contabilidad sea un pequeño activo, pero eso significa que ciertamente no es realmente un activo productivo. No es algo que, por sí solo, genere ganancia extra, ingresos extra. No es una máquina de hacer dinero de ningún tipo.

Sabes, esa es la diferencia entre activo y pasivo: ¿generará por sí sola ese algo que has comprado dinero? Y si miramos la contabilidad, claramente no. Es necesario, sí, pero ¿generará dinero? No. Es un centro de costos puro. Y ese es el problema aquí. El punto que estoy haciendo es que la manera clásica de ver la supply chain—es decir, la toma de decisiones, la parte de toma de decisiones—es tratarla como un centro de costos puro, con un gasto esencialmente en términos de mandatos cada día: una empresa de este tamaño necesita tantos mandatos para mantener el flujo, y eso es todo.

Conor Doherty: Entraremos en las implicaciones de esto y, nuevamente, específicamente en cómo funcionará la supply chain como un activo. Llegaremos a eso. Pero, de entrada, mencionaste que las decisiones generan dinero. Dijiste que eso es antitético—es lo opuesto, perdón—a la mentalidad actual. ¿Hay algún ejemplo, justo desde el principio, de decisiones—mencionaste decisiones—algún ejemplo de decisiones diarias en una empresa que cambian una vez que empiezas a ver tu supply chain como CapEx en lugar de OpEx?

Joannes Vermorel: La idea es que si empiezas a pensar en CapEx, debes dar un paso atrás. En lugar de pensar, “Estoy pagando a la gente para que tome esas decisiones”, piensas, “Estoy pagando a esa gente para que diseñe el sistema que genera las decisiones por sí solo.” Y eso es muy diferente, porque significa que si a esa gente que has pagado—dejas de pagarle—el sistema sigue generando esas decisiones rentables.

Y eso puede ser algo tan mundano como un replenishment de inventario. Si se hace correctamente, esta es obviamente una operación rentable: conviertes tus dólares en inventario físico, y este inventario físico se convertirá de nuevo en dólares. Si esas decisiones se toman automáticamente, es como una máquina que imprime dinero. Tienes esas decisiones tomadas de manera rentable para el beneficio de la empresa, independientemente de si la gente invierte más tiempo o no. En la práctica, tienes que pagar por electricidad y algunas cosas para mantener el software en funcionamiento, pero como principio, siempre que puedas mecanizar algo por completo, el costo de operar lo continuo es solo una pequeña fracción en comparación con tener gente haciendo el mismo trabajo.

Si miras una cinta transportadora, mover cosas a través de una cinta transportadora tiene un costo—electricidad, mantenimiento, etc.—pero es una fracción muy pequeña en comparación con tener gente llevando los objetos manualmente.

Conor Doherty: Creo que iremos directo, nuevamente, a la discusión de ello como un activo, porque pienso que para mucha gente, cuando escuchan activos, aún se quedan en el concepto de activos físicos. Y algo de lo que hemos hablado muchas veces es—y esta es mi propia forma de decirlo, puedes ajustarlo—pero la supply chain es una red geográficamente distribuida de actores. Tienes comportamientos, tienes precios. De nuevo, eso es un sustantivo, pero es un sustantivo abstracto. Entonces, la supply chain está constituida tanto de conceptos físicos como abstractos. ¿Y cómo explicas la naturaleza de activo de la supply chain dado que es tanto física como abstracta?

Joannes Vermorel: Piénsalo como una máquina de toma de decisiones. Tienes estas grandes máquinas que involucran literalmente computadoras y personas, y generan esas decisiones. Lo que estoy diciendo es que si lo consideras un activo, piensas, “Bien, estoy invirtiendo tiempo para mejorar la máquina,” y, de nuevo, porque es una máquina, si dejas de invertir—es decir, de gastar el tiempo de las personas—la máquina simplemente se quedará igual, pero se supone que debe mantenerse igual.

Solo compara las dos perspectivas: son muy, muy diferentes desde la perspectiva de CapEx. Cuando mecanizamos las decisiones de supply chain—por lo tanto, tratamos la supply chain como CapEx—en realidad, la realidad es que cuando los supply chain scientists se van de vacaciones, todo sigue bien. Las decisiones se siguen generando. Tenemos gente supervisando; tenemos gente para emergencias que está ahí para complementar, pero la realidad es que si dejamos de invertir durante una semana, todas las decisiones se siguen generando, y si reincorporamos a la persona, es para mejorar aún más. Ese es literalmente el tiempo invertido: está ahí para la mejora continua, y esa mejora es algo duradero. Por eso digo que es CapEx—porque es acumulativo. Inviertes esta cantidad de días para mejorar la máquina, y luego, si dejas que la máquina funcione, funcionará por sí sola. Un poco como una cinta transportadora: sí, necesita mantenimiento; sí, no es completamente autónoma—eso es cierto—pero estamos hablando de órdenes de magnitud de diferencia.

Así como si detienes el mantenimiento de tu cinta transportadora por un día, debería funcionar bien. No tienes gente ajustando la cosa todo el tiempo. Si, para operar tu cinta transportadora, necesitas tener a alguien siempre detrás de esta máquina, entonces es una mala máquina. No cumple su función como un activo productivo; debería estar en gran medida sin supervisión.

Conor Doherty: Has tocado ideas de lo mejor y lo peor—de mejorar o empeorar la máquina. Utilizaste una cinta transportadora, que funciona de manera funcional; es una función, es bastante mundana, y creo que probablemente hay un límite a lo mucho que puedes mejorarla o apreciar el activo. Solo quiero profundizar un poco en eso. ¿Cuál es el límite para la apreciación y/o depreciación de este activo de supply chain, porque, de nuevo, si es un activo, está sujeto a las fuerzas de apreciación y depreciación; de lo contrario, no es un activo?

Joannes Vermorel: Sí. Y aquí fundamentalmente no hay un límite superior, porque cuando entras al ámbito de la toma de decisiones, usualmente no hay techo. Si defines el problema como solo el reabastecimiento estrecho de inventario de las cosas que ya has vendido, entonces sí, hay un techo: el reabastecimiento óptimo, sea lo que sea, solo aumentará la rentabilidad de tu empresa hasta cierto punto. Eso puede ser mucho, pero hay un límite.

Pero luego, si amplías esta misma noción de decisiones—como cuándo decides introducir un new product; cuándo decides cuánto invertir en la promoción de un producto dado, etc.—entonces se vuelve muy difuso, y diría que no hay un límite claro. Sí, podría haber límites, pero la realidad es que cuando estás en este ámbito de procesos de toma de decisiones, los límites están realmente por las nubes en el sentido de que no hay una limitación obvia.

De nuevo, si comparamos eso con, digamos, la contabilidad: si tienes un gran contador, va a ser muy bueno; si optas por el mejor contador del mundo, no marcará tanta diferencia en comparación con un gran contador, simplemente porque estás en el ámbito del cumplimiento, no en el ámbito de la toma de decisiones. Así que ahora, si restringes arbitrariamente el alcance de esas decisiones—digamos que estamos abordando la supply chain de manera muy estrecha, ya que solo puede hacer esta breve lista de decisiones dentro de este marco—entonces sí, hay un techo. Pero si simplemente lo amplías, entonces ya no hay un techo claro, y el hecho de que hay empresas que siguen entrando al mercado, superando a sus antiguas empresas dominantes, prueba que obviamente hay una forma de tomar mejores decisiones para poder competir. Cada empresa que recientemente se ha convertido en gigante acaba de demostrar que de alguna manera había una forma mejor.

Conor Doherty: En términos aún más simples—y corrígeme si me equivoco—pero lo que hace las decisiones es la data disponible, sea cual sea esa información. Así, cuanta más gente entre en el mercado, cuantos más proveedores entren en el mercado, las acciones de precios de tus competidores—Todo esto cambia los límites: lo que es posible hacer mañana versus lo que era posible hacer ayer y lo que es posible hoy, porque eso cambia. Desde esa perspectiva, si tienes las herramientas para integrar toda esta información en tu supply chain—en tu activo—no hay un límite superior de cuán buena, y por buena creo que se entiende como financieramente rentable, puede llegar a ser una decisión, porque hoy ganaste un dólar de beneficio; mañana, debido a un pequeño ajuste en las circunstancias de la supply chain global, eso vale un dólar diez; puedes hacerlo incluso mejor.

Joannes Vermorel: Lo que pasa es que si miras otros dominios—digamos marketing—se vuelve muy obvio. No hay un límite superior en lo buena que puede ser una frase publicitaria en marketing. El “Just Do It” de Nike es muy famoso; ellos hicieron miles de millones con esa frase. De alguna manera, no hay un límite superior en lo bueno que puedes ser en marketing. Obviamente, en la práctica, es muy difícil superar, y las personas que son capaces de ser absolutamente brillantes son extremadamente raras. Pero fundamentalmente, lo que estoy diciendo es que es el tipo de problema que no tiene ningún tipo de límite obvio, y si miras a los casos atípicos—y de nuevo, estamos en el ámbito de la toma de decisiones, la creatividad, la invención—puedes revisar el mismo marco de tus decisiones. Te da una libertad enorme, y por eso digo que no hay un límite claro. Pero eso no significa que no tengas límites prácticos. Sí, tienes límites prácticos, que son tu propia capacidad para incluso pensar o diseñar este sistema que generará esas super decisiones.

Conor Doherty: En términos de la ingeniería del sistema, hay dos formas de pensar en la ingeniería del sistema. Tienes, digamos, a los científicos de datos o a los Supply Chain Scientist o a los científicos de decisiones que hacen la codificación literal. Pero también está la ingeniería de las circunstancias en una empresa que permite que eso suceda. Para centrarse más en lo segundo—de COOs y CFOs—¿cuáles son las acciones que pueden llevar a cabo para crear un entorno más copacético o más productivo para este tipo de pensamiento?

Joannes Vermorel: Creo que el punto de partida es tener una evaluación central del dinero que estás gastando en la toma de decisiones — supply chain en sentido amplio —, lo cual abarcará la planificación, forecast, S&OP, toda la gestión mundana que podría ser la gestión de la producción, inventory management, la gestión de la distribución, etc. Esencialmente, todas aquellas personas que manejan hojas de cálculo.

Debes preguntarte: ¿Estoy gastando dinero al estilo CapEx? Es decir, ¿estoy gastando este dinero porque lo necesito, de lo contrario el flujo se detendría, y mañana la situación será exactamente la misma—tendré que pagar de nuevo porque, fundamentalmente, nada ha cambiado realmente? ¿O estoy gastando dinero para automatizar más, para mejorar la automatización, o incluso para empezar a automatizar? El punto de partida, antes de pensar en los detalles de la ingeniería—cómo haces eso, etc.—es pensar: ¿Se gasta este dinero para que mi máquina de toma de decisiones sea mejor, sin importar la proporción de computadoras versus personas que tengas en esta mezcla? ¿O simplemente estoy gastando dinero como combustible para un camión, solo para mantenerlo en funcionamiento, y eso no cambiará nada del camión una vez que se agote este combustible?

Mi conclusión principal es: Si haces esta evaluación fundamental, creo que en la mayoría de las empresas te darás cuenta de que la cuasi-totalidad de los fondos son solo OpEx. Es como si el 99% se gastara literalmente solo para mantener el motor en marcha. Hay muy, muy poco dedicado a mejorar el motor. Mejorar el motor solo sucederá cada cinco años, cuando de repente pagan a un gran proveedor de software empresarial por una actualización o algo así. Pero esa es una forma realmente equivocada de pensarlo, porque es muy débil. Significa que, esencialmente, estás tratando tu supply chain como OpEx puro cada día, excepto una vez en una luna azul cuando haces lo opuesto. Lo que abogaría es que el CapEx debería ser todos los días. Todos los días, lo que gastes debería ser para mejorar este activo, y no una vez en una luna azul, como dos veces por década cuando decides elegir un proveedor en lugar de otro.

Conor Doherty: En ese sentido, es un enlace perfecto. Describes “cada día”—adopta esta mentalidad de CapEx, y luego cada día trata tu gasto como si fuera CapEx. Bien. Para tomar un ejemplo de un activo: si compro una casa, no es que se pueda saber con absoluta exactitud cuál es el valor de mi casa, pero existen formas de estimarlo—“hace un año pagué medio millón; aquí está lo que se vendió una casa de tamaño similar con una calificación energética parecida en la zona; parece que mi activo se ha apreciado un 10% o depreciado un 5%,” lo que sea. Desde la perspectiva de supply chain como CapEx o como un activo, ¿cómo propones exactamente medir la apreciación y/o depreciación de esa clase de activo?

Joannes Vermorel: Es extremadamente difícil porque, fundamentalmente, estás lidiando con contrafactuales. “Si mi supply chain fuera operado por una máquina diferente, ¿qué tan rentable o no rentable sería?” Así que hace que la investigación sea bastante complicada. Sin embargo, en la práctica, no es tan difícil, porque puedes observar todos tus indicadores básicos de rendimiento: inventory turns, rentabilidad, baja de inventario, calidad general del servicio, etc. Si tu máquina está bien engrasada y mejorando, esas cosas deberían mejorar.

Nuevamente, tienes que considerar contrafactuales porque, por ejemplo, tu mejora podría verse comprometida por el hecho de que, de repente, tus proveedores están teniendo montones de problemas y tus lead times han aumentado enormemente desde que comenzaste a trabajar. Necesitas tener en cuenta todos esos elementos. Es difícil establecer una métrica, pero, fundamentalmente, aunque esto sea difícil, es el mismo tipo de problema al que se enfrenta cualquier proveedor de software. Por cierto, hay una razón para esta similitud: si tratas tu supply chain como una máquina que genera decisiones, entonces estás tratando, esencialmente, con un activo de software.

Solo piensa en cómo Microsoft evalúa que, cuando gastan esa cantidad en mejorar Microsoft Word, realmente han mejorado Microsoft Word. Se convierte en un problema muy difuso; es difícil comprender exactamente por qué estás destinando recursos a mejorar la ingeniería—¿qué es exactamente lo que estás mejorando? Sin embargo, aunque sea difícil, el progreso es muy tangible y muy real. Cuando regresas a cualquier software, solo prueba la versión que lanzaron hace dos décadas y dirás: “Oh, esa versión de hace veinte años era una porquería, y la que tengo ahora es muchísimo mejor.” A menos que el proveedor de software esté estancando su progreso, es un camino típico que se observa.

Ese es el mismo tipo de cosa que debería suceder con tu supply chain, lo que significa que esta máquina debería llevarte a un estado en el que haya cada vez menos áreas en las que necesites esos co-procesadores humanos. Esa es una cosa que puedes medir de manera muy directa. También puedes evaluar hasta qué punto son profundas tus decisiones. Por ejemplo, ¿eres capaz de lidiar con multi-sourcing, o aún te aferras a heurísticas de sourcing muy crudas donde no puedes manejar el multi-sourcing? ¿Tu reordenamiento es realmente inteligente con camiones completos, full containers, o no? ¿Eres capaz de aprovechar realmente los descuentos en precios que ofrecen tus proveedores, etc.?

Hay muchas situaciones en las que, incluso si nunca cuentas con contrafactuales reales de lo que habría pasado sin esta mejora, aún puedes hacer cálculos aproximados: “Bien, el trimestre pasado logramos mejorar realmente nuestras heurísticas para envíos de full-container; antes no lo hacíamos; ahora se realiza con bastante cuidado, y puedo estimar que el retorno extra es aproximadamente ese.” Es aproximado, pero cuando la mejora es real, no se requiere mucho esfuerzo para convencerse de que se tienen resultados tangibles. Si es casi imposible identificar algún tipo de resultado tangible, probablemente tu mejora no fue real; fue solo una idea que tuviste, no algo que realmente importara para tu empresa.

Conor Doherty: Cuando hablamos de heurísticas, una de las cosas por las que las personas a menudo se esfuerzan con cualquier tipo de transformación digital es lograr un mayor sentido de resiliencia, y a menudo se perciben los activos como resilientes frente a los choques. Por ejemplo, cada vez que el mercado se desploma, el oro se dispara. ¿Ves que esta perspectiva de supply chain como CapEx proporciona algún aumento concreto en resiliencia ante situaciones como, digamos, COVID o incidentes en el Canal de Suez u otros similares? Si pudieras comparar A/B—la perspectiva OpEx en esas situaciones y la perspectiva CapEx en esas situaciones.

Joannes Vermorel: Sí. Si eres OpEx, eso significa que esencialmente estás tratando de optimizar tus recursos. ¿Qué significa eso? Que implicaría una utilización del 100% de tus recursos, que son las personas. Entonces, tu gente está trabajando al 100% para mantener el flujo en funcionamiento. Si solo trabajan al 70%, entonces estás desperdiciando el 30% de su tiempo en el que no hacen nada. Ese es el problema de enfocar las cosas desde OpEx: quieres esa utilización al 100%.

Ahora, ¿qué pasa con una interrupción? Con una interrupción, debido a que ocurre algo inusual, obviamente tendrás que enfrentar situaciones atípicas, y eso requerirá—porque aún no tenemos una IA general—que, por defecto, intervengan personas. Has construido una máquina, pero la máquina no es sensible; no es capaz de manejar por sí sola circunstancias extraordinarias; va a depender de las personas en esos casos. Pregunta: ¿están esas personas siquiera disponibles para hacer frente a eso?

Mi respuesta es: Si estás en este modo OpEx, la realidad es que todos están al 100% de utilización. Un síntoma de eso es: en la empresa, todos están apagando fuegos, y el director de supply chain está lidiando con cinco emergencias al día. Esa es una señal de una utilización muy alta—apagando fuegos constantemente, donde las personas se ven un poco abrumadas por la cantidad de cosas, y rutinariamente se refleja en los niveles superiores.

En contraste, si estás en modo CapEx, las personas dedican su tiempo a mejorar la máquina. Si ocurre una interrupción, simplemente detienen su trabajo—que es la mejora—y pueden pasar al control de daños, porque no están completamente ocupadas solo para mantener la operación mundana en marcha. Ahí es donde, en términos de resiliencia, este CapEx que propugno te da mucho margen para enfrentar lo excepcional, ya que las personas no están 100% ocupadas solo para lidiar con lo cotidiano. Literalmente, pueden—si estás en este modo CapEx en el que tienes esta máquina que genera decisiones—todos pueden tomarse una semana de vacaciones, y a menos que sea un momento preciso en el que se impongan un conjunto completamente nuevo de políticas arancelarias, estará todo bien. Si no estás en el momento específico en que se desata el caos, estará bien, lo que significa que si se desata el caos, esas personas pueden saltar de inmediato a abordar, en términos de control de daños, esa interrupción en lugar de estar completamente ahogadas ya bajo la rutina diaria.

Conor Doherty: Para profundizar en eso, creo que podría provenir de la misma conferencia—o tal vez es la 1.4—hablando sobre la agilidad y responsabilidad de un motor de toma de decisiones. Cuando ocurren esos eventos, no quieres tener que convocar a cien personas todas en la misma sala o en una llamada de Teams. Quieres que el motor—el activo—sea capaz de adaptarse rápidamente a esos choques.

Joannes Vermorel: Esa es también la segunda parte de la respuesta. Si tienes esta máquina, entonces, ante una interrupción a gran escala, la cantidad de cosas que necesitarás ajustar es enorme. Si tienes docenas de personas que debes reentrenar, adaptar sus políticas, etc., eso tomará tiempo. Incluso si eres muy diligente, llevará semanas. Si tus decisiones están bajo el control, esencialmente, de un software, puedes improvisar en cuestión de horas—quizá un día o dos como mucho—algo hecho a la medida, aunque crudo, que al menos realice el control de daños a escala.

Ese es algo que, mira, hemos hecho de numerosas maneras durante la última década. Aquellas personas que tienen la capacidad para lidiar con el control de daños—cuando quieren actuar—no seguirán flujos de trabajo que ni siquiera se ajusten a la emergencia, porque los flujos de trabajo están optimizados para la productividad en las tareas diarias, tal como se hacen normalmente. Puedes entrar directamente en el código e inyectar tus heurísticas para abordar el problema a escala, y tan pronto como reinicies la máquina, generarás decisiones revisadas que abracen esta nueva realidad.

Solo para darte un ejemplo, dirían, “¿Y si, por ejemplo, la empresa perdiera repentinamente el acceso porque un gran banco que la atendía acaba de cancelar una gran línea de crédito?” De la noche a la mañana, la cantidad de liquidez accesible para la empresa se ha, digamos, dividido a la mitad. De repente, tienes una crisis de liquidez. Tienes un problema. No dispones de suficiente dinero para comprar todas las cosas que necesitarías.

Pregunta: ¿cómo revisas, end-to-end, todas tus políticas de compra de modo que se ajusten a esta nueva realidad—al menos por el momento—hasta que alguien en finanzas logre encontrar otra fuente de liquidez? Si cuentas con personas, va a ser muy complicado; eso tomará semanas. Si tienes una máquina y cuentas con una receta numérica con economic drivers, simplemente dirías, “Ok, costo del efectivo—bam—inflo este factor tal vez por 10× solo porque tengo esta crisis de liquidez,” y eso eliminará automáticamente cualquier tipo de decisión que no sea, en breve, positiva en efectivo para hacer frente a este problema de falta de liquidez.

Conor Doherty: Gracias. Antes de pasar a algunos de los comentarios públicos y a un par de DMs, solo un último pensamiento. Hemos hablado del activo; hemos hablado de la perspectiva de la mentalidad CapEx, pero, como he escrito aquí, no has comentado específicamente cuáles son las herramientas, técnicas o metodologías que definen el tipo de perspectiva de la que hablas—tecnológicamente—¿qué es lo que hace que ese activo se aprecie?

Joannes Vermorel: Literalmente estamos hablando de la mejora del software. En la práctica, cuando decía “máquina”—con computadoras y personas en la mezcla—esto es esencialmente un gran proyecto de software. Creo que el supply chain, cuando se aborda de una manera moderna—este juego de toma de decisiones—es fundamentalmente un juego de software.

Ahora tienes que pensar: ¿cómo hago que esta pieza de software sea completamente específica para mi empresa? Ese es el truco: no puede ser una pieza de software genérica, porque tiene que incorporar por completo las fuentes de datos exactas que tienes, la estrategia exacta que posees. A gran escala—si nos fijamos en empresas que son, digamos, de cien millones de dólares en adelante—no hay dos empresas que sean exactamente iguales. Siempre hay diferenciación. Cada gran empresa ocupa algún tipo de nicho económico propio.

Así que esta máquina va a ser específica para ti. No significa que no pueda haber similitudes o componentes reutilizados, etc., pero fundamentalmente, porque estás reuniendo todas las fuentes de datos y la estrategia de la empresa, esta pieza de software será, de manera muy dominante, algo que es completamente específico para esa única empresa. En Lokad, atendemos a decenas y decenas de empresas, y cada una tiene recetas numéricas que son completamente propias, porque incluso si las empresas son similares, descubrimos que hay diferencias profundas.

Conor Doherty: Cuando mencionas el término “numerical recipes,” te estás refiriendo esencialmente al activo en sí—el algoritmo que genera las decisiones.

Joannes Vermorel: Exactamente. La receta numérica es un término vago. Puede involucrar muchos algoritmos, muchas heurísticas, muchas cosas—algunas muy inteligentes, otras no tanto. Es literalmente toda la fontanería que va desde todas las entradas hasta las decisiones que necesitas generar, y esa es la forma de visualizar el activo.

Conor Doherty: Muy bien, Joannes, continuaré porque hemos estado hablando durante unos treinta y cinco minutos. Esto es—voy a leerlo como un comentario; no veo un signo de interrogación, así que lo leeré y tú me das tu opinión. Esto es de—perdona mi pronunciación—Gav. Espero haberlo dicho correctamente: “Según lo que entiendo, posicionar las inversiones de supply chain como CapEx resalta que construir redes resilientes, automatización y plataformas digitales son activos a largo plazo que fortalecen la competitividad y no solo costos del día a día.” Presumo que estás de acuerdo con eso.

Joannes Vermorel: Absolutamente. Y realmente debes pensar en los medios para un fin. No pienses, “Estoy invirtiendo en algún tipo de plataforma de datos.” Estás invirtiendo en una máquina que tomará decisiones más rentables. Ten en cuenta: ¿está esta inversión alineada con esta visión de generar decisiones más rentables?

Porque esa es también otra trampa que tienes, donde existen muchas piezas de software empresarial que absolutamente no suman valor capitalista. Un ejemplo sería: tienes un gemelo digital de supply chain—elegante—pero si no deriva decisiones a diario, entonces lo que tienes es un artilugio, y posiblemente costoso. La única manera de considerar esto como un activo productivo es que genere decisiones diariamente, a escala, y esas decisiones produzcan el beneficio que hace que el activo sea productivo y rentable.

Conor Doherty: Creo—y de nuevo, corrígeme si me equivoco—pero un detalle clave allí, y hay una razón por la que siempre intervengo cada vez que surge ese tema, es “a escala,” porque a escala es crítico.

Cualquier persona podría superar o actuar tan bien como un algoritmo en una decisión particular, pero si necesitas tomar 50,000 cada día, eso está muy por encima de la capacidad de una sola persona—

Joannes Vermorel: Y además tienes el problema de que, de nuevo, eso es OpEx. Bien, esta persona es muy buena, pero fundamentalmente no va a mejorar mucho con el tiempo. Las buenas prácticas de supply chain se conocen desde los años 70. APICS, la Association for Supply Chain Management en los EE. UU., ha estado enseñando esos principios durante décadas y décadas. Tenemos que ser realistas sobre cuánta mejora podemos esperar. No es un ámbito en el que alguien vaya a ser más productivo mañana: son esencialmente las mismas recetas numéricas, la misma práctica.

No deberías esperar, cuando las personas lo hagan manualmente, que haya tanta mejora. Así que, sí, a escala—pero es lo que obtienes por defecto con el software. Si el software está correctamente diseñado, puedes generar decisiones a cualquier escala.

Conor Doherty: Bien, gracias. Continuaré. Si la receta numérica—la infraestructura para la toma de decisiones—es el activo, ¿quién posee el control de versiones, rollback y limitaciones, y cómo manejas la depreciación del modelo cuando las dinámicas del mercado cambian?

Joannes Vermorel: Sí, la receta numérica no es el único activo. En Lokad, tenemos otra cosa que es igualmente importante: lo que llamamos el manual del proceso conjunto, que es el gran manual de la iniciativa. La receta numérica te dice el qué—literalmente, cómo genero mis decisiones cada día—y te muestra lo que sucede en cada etapa. Ese es el código: el código te indica qué cálculos se están realizando. El manual del proceso conjunto—que está destinado a los humanos—te da el porqué: ¿por qué elegimos preparar el DR de esa manera? ¿Por qué optamos por tener este modelado en lugar de otro? ¿Por qué decidimos expresar un impulsor económico de esta manera o aquella?

La combinación de ambos—el qué y el porqué—son realmente los activos. La receta numérica es muy importante, pero es solo la mitad del panorama. El documento que describe el porqué también es críticamente importante, porque es tu punto de entrada para saber qué deseas mejorar. Si ves, “¿Por qué hice eso? Oh, es una aproximación burda solo porque no tuve tiempo de hacer algo mejor; que sea así,” eso está en el porqué—es la documentación que le dirá, además, al Supply Chain Scientist “si y entonces.”

Absolutamente, necesitas control de versiones del código, auditoría; debería haber un proceso para la liberación. Idealmente, necesitas muchos procesos para verificar que lo que ingresa es correcto, lo que sale es correcto, etc. ¿Quién debería controlar eso? La respuesta es: supply chain. Debería estar bajo el paraguas de la gestión de supply chain. En última instancia, es el director de supply chain o el jefe de supply chain quien es responsable de eso. No puede ser IT, porque fundamentalmente estás generando decisiones de supply chain. Al final, la responsabilidad recae en la persona que está a cargo de esto, tal como la responsabilidad de marketing de gastar sabiamente su presupuesto de Google AdWords.

Sí, gastar dinero en Google AdWords puede requerir toneladas de herramientas, pero en última instancia depende de marketing decidir si quieren apostar por alguna palabra clave y cuánto, etc. Tienen que asumir su propia responsabilidad. Lo mismo se aplica aquí.

Conor Doherty: Esto es un poco más técnico. Desde la perspectiva de un CFO, ¿qué evidencia sólida mostrarías a un auditor para justificar capitalizar tu motor de decisiones en lugar de contabilizarlo como gasto en operaciones continuas? ¿O es esto principalmente una posición filosófica y no estrictamente contable?

Joannes Vermorel: Desde una perspectiva contable, no necesariamente tienes que hacer eso. Algunas compañías lo hacen—por ejemplo, entre las empresas de software, algunas deciden capitalizar fondos cuando tienen ingenieros de software que dedican tiempo a ello. Algunas no. Es más una cuestión de claridad contable. Para el CFO, yo diría: no te dejes llevar demasiado por el hecho de que puedes capitalizar inmediatamente el dinero invertido, porque si lo haces—por cierto, es un problema que enfrentan las empresas de software—se ofrece una visión demasiado positiva sobre gastar dinero en esto.

Si, en términos contables, cada vez que gastas un millón de dólares en una pieza de software dices, “No te preocupes; el valor del activo aumenta automáticamente en un millón de dólares,” entonces terminas con un problema muy extraño que no está impulsado por la realidad. Mi opinión sería tomar eso con pinzas. Desde una perspectiva contable, mira cómo se lleva la contabilidad en las empresas de software y adhierete a esos principios generales, que varían de país a país.

Realmente es un principio filosófico: ¿estoy invirtiendo dinero en algo que tendrá apalancamiento en términos de impacto? ¿Estoy gastando dinero solo para sobrevivir el día, o estoy invirtiendo para hacer que el mañana sea mejor? Cuando digo CapEx, debes pensar, “Gasto dinero, tiempo y esfuerzo solo en cosas que harán que mañana, pasado mañana—a futuro indefinido—sea mejor.”

Y, de hecho, se deprecia—eso es absolutamente correcto. Como regla general en Lokad, se deprecia relativamente rápido. En Lokad, diría que cada dos o tres años, terminamos reescribiendo completamente nuestras recetas numéricas. Así que no es un activo increíblemente duradero, pero aun así, eso marca una diferencia enorme cuando dices que tienes un activo que se depreciará en tres años, en contraposición a algo en lo que, si dejas de gastar, entonces mañana el flujo se detiene simplemente porque las decisiones no se toman. Incluso si aún no tenemos un activo que viva décadas, puede vivir, y de hecho vive, unos pocos años—a veces un poco más en empresas que no están tan extensamente interrumpidas. Obviamente, la cantidad de interrupciones realmente acelera la depreciación.

Conor Doherty: No tengo más preguntas o comentarios. Pero antes de cerrar, hemos cubierto mucho terreno hoy. Llamado a la acción de sesenta segundos para todos los que han estado escuchando y para todos los que lo escucharán más adelante.

Joannes Vermorel: Asegúrate de que cada inversión para tu supply chain sea acumulativa en la mejora de esta máquina de toma de decisiones. Esa es la idea clave. Piensa en tu organización de supply chain como una máquina de toma de decisiones. Olvídate de tener forecasts correctos, una planificación correcta, tareas burocráticas correctas. Esas cosas son solo artefactos; no están generando beneficios. Las únicas cosas que están generando beneficios son las decisiones que estás tomando y ejecutando.

Debes pensar en tu organización como una máquina para generar eso, y deberías considerar: ¿El dinero que invierto es solo para mantener la máquina en funcionamiento—como electricidad o combustible—o son esfuerzos de ingeniería, esfuerzos integrales, para mejorarla? Mi opinión es que, sí, hay una mezcla de ambos. Para la mayoría de las empresas, es literalmente casi un 100% solo para mantener la máquina en funcionamiento—puro OpEx—y una vez cada década una gran dosis de CapEx con un proveedor. Diría que eso está mal. Realmente deberías pensar en hacerlo de manera mucho más incremental, porque, cuando se trata de esos empeños intelectuales, esta gota de inversión diaria tiene un retorno mucho mayor en comparación con hacerlo una vez cada década, invirtiendo millones, y luego nada durante una década. Estas técnicas de encendido y apagado funcionan muy mal, y esa es una buena manera de hacer ricos a los proveedores de software empresarial pero no a tu empresa, que no se vuelve muy rentable.

Conor Doherty: Muy bien, Joannes, se nos han agotado las preguntas, y creo que se nos ha acabado el tiempo. Como siempre, muchas gracias por tus respuestas, y a todos los demás, gracias por asistir.

Gracias por sus preguntas y gracias por los mensajes privados. Sé que con algunos de estos temas son algo internamente sensibles, así que a veces la gente es un poco reservada para comentar públicamente lo que realmente siente. Pero hablo en nombre de ambos: apreciamos cuando recibimos esos mensajes, y las personas que hicieron preguntas privadas reconocerán que algunas de las preguntas que hice fueron enviadas de manera privada.

En otras palabras, no tengan miedo de ponerse en contacto. Y con eso, vuelvan al trabajo.