00:00:00 Introduccion
00:01:28 Que falla con la intuicion?
00:04:01 El reto de la variabilidad biologica
00:06:15 Es el agronegocio especialmente incierto?
00:09:06 Largos horizontes de decision agricola
00:11:50 Lecciones de la sequia de Brasil de 2021
00:14:05 Construir decisiones resilientes ante multiples escenarios
00:18:17 Cantidades minimas de pedido y flexibilidad
00:19:24 Los modelos como superpoderes para expertos humanos
00:21:58 Por que el S&OP tradicional no basta
00:24:53 Un experimento mental practico sobre toma de decisiones
00:27:06 Ir mas alla de la planificacion por caso medio
00:28:18 Conclusion
Resumen
Conor Doherty entrevista a Andre Margotto, Global Supply Chain Director Juices en Louis Dreyfus Company, junto con Joannes Vermorel, sobre la toma de decisiones bajo incertidumbre en el agronegocio. Explican por que la variabilidad biologica, los largos ciclos de produccion, los margenes estrechos y los mercados volatiles hacen insuficientes la intuicion y las previsiones puntuales. Mediante ejemplos sobre sequias, capacidad de fabrica, contratos de embalaje y carteras de proveedores, muestran como los modelos probabilisticos pueden complementar la experiencia humana. La conversacion defiende decisiones resilientes en multiples escenarios, un mejor reparto del riesgo y superar la planificacion por caso medio.
Transcripcion completa
Conor Doherty: Bienvenidos de nuevo a Lokad. Hoy, Joannes y yo hablaremos con Andre Margotto. Es Global Supply Chain Director (Juices) en Louis Dreyfus Company y tiene mas de 15 anos de experiencia en supply chain agricola. Hoy nos hablara sobre la toma de decisiones bajo incertidumbre en supply chains agricolas, un articulo que el y yo escribimos juntos.
Tambien nos explicara a Joannes y a mi todas las razones practicas por las que las supply chains agricolas son demasiado importantes como para basar decisiones caras solo en la intuicion. Antes de empezar, seguid a Lokad en LinkedIn. Y mientras estais alli, conectaos con Joannes, Andre y conmigo. Dicho esto, es un placer dar la bienvenida a LokadTV a mi amigo Andre.
Tu y yo trabajamos recientemente en un articulo sobre toma de decisiones bajo incertidumbre en supply chains agricolas. Y creo que la base de eso, antes incluso de hablar de prevision probabilistica o algo por el estilo, es una conversacion que tuvimos: explicaste lo importante que era que la gente se alejara de tomar decisiones principalmente por intuicion y adoptara mucha mas tecnologia. Asi que creo que probablemente es un buen punto de partida. Despues de 15 anos de experiencia, que tiene de malo la intuicion?
Andre Margotto: Antes que nada, la intuicion no es un problema. Creo sinceramente que la intuicion es una herramienta, un activo, cuando se usa con criterio. Tengo un ejemplo muy bonito. Mi padre es agricultor, productor de cafe.
Es agricultor de una parcela muy pequena y cultiva cafe en el mismo lugar desde hace decadas. Asi que conoce todo sobre esa pequena superficie. Este ano me dijo que no veia suficientes abejas en las flores. Eso le genero preocupacion.
Y decidio regar sus cafetos un poco mas de lo habitual, porque cuando no hay abejas, no hay suficientes granos, ya sabes, el numero de granos. Asi que hay que compensar un poco dando mas agua para que los granos crezcan mas y el volumen final quede algo compensado. Puede hacerlo porque su intuicion es, de hecho, un modelo de decision entrenado en su cabeza durante decadas, y puede conectar abejas con flores y con granos. Por supuesto, es una sola persona trabajando en una superficie muy pequena durante decadas.
En la vida real, cuando hablamos de una superficie mas amplia, ese no es el caso, porque la superficie es mayor y las variables son mucho mas numerosas y volatiles. Y aun asi la gente sigue trabajando como mi padre en superficies de miles de hectareas, y ahi es donde realmente creo que la intuicion no basta. Ahi es donde tenemos que aportar mas herramientas a las personas para tomar decisiones, ademas de la intuicion, que sigue desempenando un papel en el conjunto.
Conor Doherty: Uno de los grandes puntos, de nuevo estamos hablando de experiencia y heuristicas, y de hecho quiero leer algo del articulo que escribimos juntos, Andre, citandote. Dijiste: “En agricultura no controlas completamente la materia prima. Puedes planificar, puedes invertir, puedes usar tecnologia, pero el cultivo sigue teniendo una naturaleza biologica.” Tienes 15 anos de experiencia con esto.
Que tiene de problematico la naturaleza biologica de lo que haces, y por que eso significa que hay que adoptar nuevas tecnologias, nuevas formas de decision? Que deja fuera la intuicion cuando se trabaja con materiales biologicos?
Andre Margotto: En agricultura tenemos una estructura muy interesante, porque normalmente tenemos volatilidad que viene del lado de la demanda, el problema clasico como el efecto latigo, y luego se transmite hacia el lado aguas arriba de la cadena. En agricultura eso ocurre en ambos lados. La naturaleza aporta ruido desde el lado de la oferta y la demanda, el mercado, aporta ruido desde el otro lado. Y ocurre porque, basicamente, la materia prima esta viva.
Responde a su entorno, al clima, a las enfermedades, y no podemos controlarla por completo. Lo que trae muchos desafios es esta doble volatilidad que viene de ambos lados y converge en el centro de la cadena, donde hay que tomar las decisiones reales: cuanto comprar, cuando comprar, que procesar, que mezcla de produccion, como distribuimos, que tamano de envase. Esta configuracion en agricultura trae desafios que normalmente no se abordan en las conversaciones habituales de supply chain. Y es muy curioso porque, cuando vamos al supermercado, damos por hecho que la comida esta ahi y, si mi manzana favorita no esta, compro otra manzana. Pero por que no esta mi manzana favorita esta semana?
No lo sabemos. Y es simplemente porque hubo una disrupcion entre estas volatilidades convergentes que acaba colapsando en el centro de la cadena. A veces tienes demasiado, a veces tienes demasiado poco, y eso es lo que trae un desafio adicional cuando hablamos de carne, leche, frutas, azucar, cafe, todo lo que viene del campo.
Conor Doherty: Joannes, hay algo… obviamente has trabajado con Lokad durante, que, 18 anos, y has trabajado con muchas verticales diferentes. Hay algo singularmente incierto en la agricultura, o es comparable a cosas como aerospace, etc.?
Joannes Vermorel: De nuevo, probablemente no hay cosas unicas en el sentido de que nunca se vea nada parecido, pero creo que lo que hace realmente desafiante al agronegocio es que los volumenes tienden a ser muy grandes y los margenes tienden a ser muy estrechos. Por ejemplo, en pharma tambien hay incertidumbre sobre el rendimiento, pero lo que venden puede valer 100 dolares por gramo. Asi que hay clases de cosas que son casi irrelevantes, como el transporte, que es facil. El packaging es comparativamente facil.
Hay muchos ejemplos. Aqui, diria que en el agronegocio acabas con cambios masivos de precios para negocios que normalmente no tienen margenes de lujo. Los margenes son bastante ajustados. Eso hace, diria, que este tipo de negocio sea muy desafiante, porque incluso una variacion modesta de precio puede socavar de forma masiva tu capacidad de obtener cualquier beneficio.
Andre Margotto: Conectandolo con la vida real, ocurre a menudo en Francia: ves, por ejemplo, a productores de leche salir a la calle con sus camiones y abrir la valvula diciendo: “No puedo vender mi leche a este precio.” Que ocurre realmente? Tuvieron que tomar decisiones meses, o a veces anos.
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: Antes de conocer el resultado.
Joannes Vermorel: Exactamente.
Andre Margotto: Y solo para anadir otra capa de dificultad a lo que dijo Joannes.
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: El capital necesario para operar estas supply chains es muy alto.
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: Comprar ganado, plantar una hectarea, comprar insumos, instalar un sistema de riego, ya sabes, es mucho dinero que poner, y el margen esta muy comprimido. Asi que cualquier cosa que ocurra durante ese largo camino entre la decision tomada y el resultado obtenido destruye tu margen. A veces pierdes mucho dinero. Hay formas de intentar compensarlo, pero la exposicion es muy real, y a veces vemos en las noticias que la gente se enfada porque el precio actual no paga el coste que construyeron durante dos anos o incluso tres, segun el negocio en el que estes.
Conor Doherty: Creo, y es algo que mencionamos en el articulo, que el papel del tiempo tambien es enorme. Cuando hablabas de ese tipo de efecto de bloqueo con el que tienes que lidiar a diario. Por ejemplo, en una conversacion anterior mencionaste que un solo vaso de zumo de naranja en la mesa es el resultado de una serie o ciclo de vida de decisiones de 12 a 18 meses; en cana de azucar o cosecha de azucar podria ser de seis anos, segun la frecuencia de cosecha. Las decisiones agricolas tienen un horizonte temporal enorme.
No creo que la mayoria de la gente lo entienda del todo. Asi que podrias desarrollarlo un poco, por favor? Si. El horizonte temporal es quiza lo que hace mas dificil gestionar esta conexion entre oferta y demanda.
Hay formas de compensarlo, como dije, y compartir el riesgo es una de ellas. Puedes compartir el riesgo a lo largo del camino con los distintos actores de la cadena usando, por ejemplo, contratos indexados al clima, al rendimiento o al precio. Asi, cuando aparece la volatilidad, no todo el mundo queda completamente expuesto. Incluso los seguros se basan en el clima; hay herramientas para mitigarlo, pero la mitigacion significa que el problema se compartira.
Seguira estando ahi. Asi que en lugar de que una sola parte de la cadena se encargue de todo, puedes encontrar socios a largo plazo para jugar juntos este juego de largo plazo. La agricultura no trata del ano; trata de cinco anos, diez anos, quince anos, y tienes que asegurarte de que tu media movil vaya bien. Si en diez anos fallas nueve y aciertas uno, tienes un gran problema.
Pero siempre hay que intentar lo contrario, ya sabes, para que tenga sentido seguir adelante. En ese sentido, una de las cosas buenas de tenerte con nosotros, Andre, es que tienes muchisima experiencia. De hecho, creo que fue en 2018 cuando compartiste conmigo un articulo que escribiste sobre planificacion integrada. La semana pasada publicamos juntos un articulo sobre un enfoque mas cuantitativo de la toma de decisiones.
Entonces, combinando tu experiencia con lo que hemos escrito, que cambio exactamente en los ultimos anos para hacerte replantear la forma en que quieres tomar decisiones?
Andre Margotto: Me gusta un cliche de Eisenhower que dice: “Los planes son inutiles. La planificacion es esencial.” En aquel momento buscaba el plan perfecto, ya sabes, poca variacion, buena precision, y en 2021 aprendi que ese no era el objetivo. En 2021 tuvimos la peor sequia de la historia en Brasil, y no pudimos prever los rendimientos simplemente porque aquello nunca habia ocurrido antes. Fue como un verdadero cisne negro, y aun tengo mis numeros de ese ano, que muestran nuestras previsiones mes a mes y lo equivocados que estabamos cada mes.
Fue un desastre, y teniamos a las mejores personas en la sala. No solo agronomos, tambien data scientists, estadisticos, todos. Nadie pudo saber que iba a ocurrir. Y nos concentramos tanto en intentar anticipar el numero.
Olvidamos lo que realmente importa: que decisiones se sostienen independientemente del resultado. Al final del ano fallamos tanto en anticipar el numero como en tomar las decisiones correctas. Por ejemplo, cerrar una de las fabricas antes o algo por el estilo.
Y es muy dificil tomar estas decisiones porque se vuelve emocional. Cuando estas perdiendo el partido, dices: “Vale, no puedo fallar. Tengo que seguir porque tengo que ganar.” Pero a veces decir basta es la mejor respuesta; requiere disciplina, metodo y coraje. Y cuando la gente se emociona, es aun mas dificil tener este tipo de conversaciones.
Conor Doherty: Bueno, una de mis citas favoritas, que de hecho puse en una seccion destacada, fue: “En agronegocio, tus decisiones deben ser resilientes ante multiples escenarios futuros.” Esencialmente de eso estamos hablando, y estamos hablando de riesgo. Hay ejemplos, de nuevo ejemplos concretos de tu mundo, que ilustren ese punto para quienes escuchan?
Andre Margotto: De acuerdo. Una de las decisiones que tienes que tomar es el nivel de compromiso que aceptas antes de tener todas las variables en la mano. Tengo un ejemplo muy interesante. Tuvimos una cosecha fuera de la estacionalidad normal porque la naturaleza nos dio ese regalo.
La materia prima estaba ahi, pero la fabrica no, y tuvimos que ir a una fabrica mas pequena para procesar esa materia prima. Podriamos ganar mas dinero, buen dinero, con eso, pero todo dependia del volumen que esa cosecha pequena proporcionara. Asi que hicimos un analisis de sensibilidad con un escenario de punto de equilibrio que decia: “Chicos, si esta cosecha pequena supera este volumen, es una buena idea alquilar esta pequena fabrica para procesar esta materia prima, porque genera buen dinero; por debajo de ese umbral no tiene sentido.” Y adivinad que? Estabamos por debajo del umbral y la gente seguia preguntando: “No deberiamos hacerlo de todos modos?” Porque en su corazon era una pena, porque la materia prima estaba ahi. Asi que tenemos que hacer algo. Pero, chicos, estamos aqui para procesar o para generar resultados financieros? Y es muy interesante porque la emocion dice: “Chicos, hagamoslo de todos modos.” No, alto.
Estamos dispuestos a perder dinero haciendo eso? Si lo estamos, seguimos adelante, y es facil decirlo, nadie firmo las perdidas relacionadas con ese procesamiento que no hicimos, porque tomamos una decision basada en un enfoque estructurado en lugar de nuestro buen sentimiento o emocion. Cuando cierras contratos de packaging, no sabes el tamano de tu cosecha. Asi que tienes que comprometerte con el proveedor por un cierto volumen de envases para empaquetar una cosecha sobre la que hay incertidumbre.
Puedes ir 100 % a precio fijo, que normalmente es la opcion economicamente obvia porque el coste unitario sera menor, pero puedes hacer parte del contrato a precio fijo y parte a precio variable, y el precio variable por supuesto es mas alto. Es muy dificil venderle a un CFO o a un director financiero que la mejor eleccion implica un coste mas alto.
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: Porque si te comprometes con ese coste bajo y la cosecha baja, tienes mucho packaging quedandose en el almacen durante un ano esperando la siguiente cosecha. Asi que vender decisiones basadas en probabilidad es muy dificil, porque nuestros cerebros son deterministas por razones evolutivas. Teniamos que cazar. Teniamos que recoger frutos de los arboles para sobrevivir durante milenios.
Y hace apenas dos siglos tuvimos que cambiar la forma en que pensamos. Pero nuestra biologia es determinista. Como vendes una decision basada en probabilidad? Esa es una de las mayores luchas que enfrento.
El storytelling, si, es esencial ahi, porque hay que traducir estos conceptos etereos en algo tangible para que la toma de decisiones se sienta comoda con ello. Y este ejemplo del packaging es muy interesante porque, por supuesto, puedes ejecutar escenarios, puedes triturar datos, pero como convences a un director financiero de que un coste mas alto es la decision mas sabia? No tengo una respuesta definitiva, pero es un desafio practico que tenemos para guiar decisiones bajo incertidumbre.
Joannes Vermorel: Absolutamente, y tengo una situacion similar que Lokad encuentra con muchas empresas: las cantidades minimas de pedido. El equipo de compras simplemente negociara el precio unitario mas bajo posible, y eso vendra con una cantidad minima de pedido gigantesca. La realidad es que es exactamente por la misma razon que tu ejemplo de packaging. Es muy inflexible, y normalmente una negociacion mucho mejor seria tener, diria, una escala de descuentos por volumen muy bien pensada. Pero una escala de descuentos por volumen, visualmente, implicara un precio unitario mas alto que una MOQ durisima y altisima que representa el mayor volumen razonable posible que la empresa puede permitirse. Es exactamente el mismo tipo de cosa, y efectivamente es bastante dificil conseguir que el director de compras adopte algo que, superficialmente, parece menos eficiente.
Andre Margotto: Siempre me gusta decirle a mi equipo: “Los modelos dan superpoderes a los humanos.” Me gusta usar esa analogia, porque realmente creo que cuando acoplas sabiamente ambos mundos, sacas lo mejor de ellos. Los modelos pueden apoyarse en la experiencia humana para funcionar bien, y la experiencia humana puede usarse para cuestionar los propios modelos. Y tengo un buen ejemplo de eso.
Conor Doherty: Por favor.
Andre Margotto: Tenia en aquel momento un data scientist muy inteligente que aprendio el algoritmo de Markowitz para optimizacion de carteras de inversion. Cuanto de tu dinero deberias poner en bonos, en acciones o en Bitcoin? Hay un enfoque matematico para optimizar esa frontera y obtener tu mezcla perfecta. Entonces, cual era la decision sabia para un data scientist junior?
Apliquemos eso a nuestra base de datos de proveedores para mostrar: vale, este proveedor deberia operar con un contrato fijo, un contrato de precio fijo. Este otro deberia operar con un contrato de precio variable. Y cuando lo grafique, tenia la curva perfecta, la cartera perfecta. Habia mucho dinero.
El primer experto que reviso el modelo dijo: “Chicos, buen enfoque, pero dejadme deciros algo. Veis este punto aqui donde decis que deberia ser precio variable? Conozco a este tipo. He estado en su fiesta de cumpleanos.
Se de que equipo de futbol es hincha. Lo conozco. Es un tipo de precio fijo.” Por otro lado, veis este punto aqui. Conozco a este tipo.
Es medico. No le importa su finca porque la heredo de su padre. Es un tipo de precio variable. Asi que el experto tomo el modelo, lo cuestiono, lo realimento, lo ejecuto de nuevo, y tuvimos una nueva version de la cartera optimizada, pero combinando ambos mundos.
Y ahi veo la belleza de eso: el modelo le dio al comprador superpoderes para mejorar su conocimiento sobre una cartera optimizada que se uso para dirigir el enfoque al mercado. Es un ejemplo muy bueno de como todo, bien gestionado en conjunto, produce resultados extraordinarios.
Conor Doherty: Andre, quiero presentar la posicion de alguien que escucha esto y quiza no este necesariamente de acuerdo, y acudire a ti primero, Andre, por el lado practico. Alguien podria escuchar esto y decir: “Bueno, si, estoy de acuerdo con todo eso, pero tengo mi proceso S&OP. Tengo mi proceso IBP. Tengo sistemas en marcha. Por que necesito adoptar lo que decis?
Porque ya tengo expertos que pueden hacer todas estas cosas. Tengo reuniones, tengo calendarios, ya tengo todo esto.”
Andre Margotto: Yo le haria una pregunta a esa persona. Estas contento con lo que tienes? Lo estas usando correctamente? Conozco mas casos de uso de S&OP y modelos que no funcionan que casos que funcionan.
Y todo se reduce a la forma en que lo usas, porque una buena herramienta en manos de alguien que no sabe manejarla bien no producira el resultado que esperas. Asi que no porque la gobernanza exista significa que el valor exista. Entonces, por que deberiamos perseguir lo que estamos hablando aqui ahora? Para asegurarnos de que, al final del ano, estes contento con los resultados que obtuviste, independientemente de lo que haya pasado por el camino. Puede ser mas, puede ser menos.
Pero alcanzaste un buen nivel de resultados con las decisiones que tomaste en el camino? Porque a veces tienes suerte y la gente intenta no estar de acuerdo con eso. Un muy buen resultado del ano puede ser simplemente algo que no anticipaste y estabas en el lugar correcto en el momento correcto. Desde mi perspectiva, eso es muy malo, porque el ano siguiente puede ser lo contrario; y anticipacion y decision bajo incertidumbre tratan de decisiones que son suficientemente buenas independientemente de lo que ocurra.
Y creo realmente que los procesos y modelos S&OP habituales no tienen esto en cuenta. Normalmente es una baseline, un numero, una prevision, mucha ejecucion alrededor de eso, y al final el resultado no es lo que esperabas. Puede ser positivo o negativo, pero aun asi no estas al volante; eras pasajero, no piloto, y eso es muy peligroso, muy peligroso.
Conor Doherty: Queria plantear un experimento mental basico que creo que toma todas las ideas discutidas y las hace muy concretas para todos. Lo he escrito, asi que simplemente te lo planteare y, Andre, empezare contigo. Imagina el siguiente escenario, Andre. Estamos trabajando en supply chain agricola.
Debes comprometer, o quiza no, una cantidad significativa de dinero hoy. El resultado de la materia prima sigue siendo incierto. Andre, como describiste, los precios pueden moverse. De hecho, casi con certeza lo haran.
La capacidad de procesamiento es limitada. Hay varios mercados disponibles, pero obviamente difieren en margen. Difieren en riesgo. Antes de comprometer recursos, cuales son las preguntas practicas que tu y tu equipo deben responder primero?
Andre Margotto: Mantengo siempre una buena practica: ejecutar un escenario de crash-test o de peor caso. Ese deberia ser el umbral entre el nivel en el que puedes comprometerte mas profundamente y aquel que deberias discutir, porque me gusta lo que Joannes dijo un poco mas adelante, la escalera, verdad?
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: No tienes que ser binario, blanco y negro. Puedes definir tonos de gris.
Joannes Vermorel: Si.
Andre Margotto: Y el escenario de peor caso deberia ser el umbral donde trazas la primera frontera. Desde donde puedes ser mas, digamos, fijo, menos flexible, y desde que umbral deberias empezar a discutir los tradeoffs entre flexibilidad y eficiencia. Asi que ejecutar un escenario de umbral, de peor caso, llamalo como quieras, es una muy buena practica para empezar a discutir este equilibrio entre compromiso y exposicion.
Conor Doherty: Muy bien. Ha sido una gran conversacion, pero solo tengo una pregunta final, y como eres el invitado, Andre, te la dare a ti. Dada toda tu experiencia, dado todo lo que has aprendido tanto en el trabajo como teoricamente, dado todo lo que has escrito, cual es una creencia o una practica en agronegocio que te gustaria eliminar, o una que te gustaria anadir?
Andre Margotto: Me encantaria eliminar una que es muy sencilla de explicar y muy dificil de abordar: eliminar el enfoque de planificacion por caso medio. El promedio puede matar cualquier ambicion, cualquier sueno. Es una vision unidimensional de un problema multidimensional, y la gente tiene que alejarse de los promedios y empezar a hablar de distribuciones. Es hablar de riesgos, hablar de probabilidad.
La realidad es probabilistica. Nuestros planes, nuestras mentes, son deterministas. Como cerramos la brecha entre esta forma actual de trabajar y la que realmente creo que es el camino? No tengo la respuesta.
Solo tengo la conviccion de que deberiamos perseguirlo con modelos, con personas, con conocimiento, con disciplina, con nuevas formas de pensar sobre los mismos problemas. Sabes, hay tantas dimensiones para abordar esta ambicion tan simple. Pero la ambicion esta ahi. Basta de promedios.
Hablemos mas de distribuciones.
Conor Doherty: Bueno, no tengo mas preguntas. Andre, lo apruebo. Joannes lo aprueba. Ahi lo tienes.
Tienes la validacion con pulgar arriba. Ahi esta. Sello de aprobacion. No tengo mas preguntas.
Andre, ha sido un placer tenerte aqui. Me alegro mucho de que pudieras acompanarnos. Muchas gracias por tu tiempo y por trabajar conmigo en este articulo. Y para todos los demas, si os interesa continuar la conversacion, por favor contactad y conectaos con Joannes, Andre y conmigo en LinkedIn.
Estaremos encantados de hablar. De hecho, el enlace al articulo que Andre y yo escribimos estara en el comentario principal bajo el video en nuestro sitio web y tambien en YouTube. Y con eso, no tengo nada mas que decir. Nos vemos la proxima vez y volved al trabajo.
