Supply Chain è CapEx, Non OpEx

Trascrizione completa

Conor Doherty: Questo è Supply Chain Breakdown, e oggi spiegheremo perché la tua supply chain è CapEx, non OpEx.

Mi chiamo Conor. Sono il Direttore delle Comunicazioni qui a Lokad, e al mio fianco in studio a sinistra, come sempre, il molto elegante Joannes Vermorel.

Prima di iniziare, per favore commenta qui sotto: innanzitutto, da dove stai guardando, e in secondo luogo, sei d’accordo—La tua supply chain è CapEx o OpEx?

È una domanda molto semplice—o forse no? Andiamo subito al sodo.

Allora, Joannes, sono tornato dalle vacanze. Durante le vacanze, come ogni buon impiegato, ho rivisto tutte le tue lezioni.

Come sapranno i fedeli di lunga data di Lokad, Joannes ha una lunga serie di interventi. È un modo davvero terribile di trascorrere le vacanze, ma sto divagando.

Ma ho imparato, sai, a monetizzare il mio tempo, e a dire il vero, ne ho effettivamente rivista alcune.

E una di queste era Product-Oriented Delivery for Supply Chain, e risale a molto tempo fa.

Credo fosse circa il 2017, qualcosa del genere, e in quella c’era davvero una bella perla di intuizione.

Ce ne sono molti, ma uno in particolare mi ha colpito, in cui hai sostenuto—e da qui nasce tutto—che dovresti riconsiderare la tua supply chain: non come OpEx, non come una spesa, non come una passività, ma piuttosto come un asset produttivo, uno che può generare valore, proprio come macchinari, auto, o simili.

Quindi, la mia prima domanda: ho riassunto correttamente la tesi in linea di massima?

Joannes Vermorel: Sì. E per supply chain intendo veramente la parte decisionale del processo, non l’infrastruttura della supply chain. Sì, un warehouse è ovviamente un asset, ma qui parliamo della macchina, o dell’organizzazione, o del processo, o qualunque cosa che generi tutte le ordinarie supply chain decisions che devono avvenire quotidianamente. Cosa acquisto? Dove produco? Dove posiziono l’inventario? Devo alzare o abbassare i prezzi?

La macchina—cioè questa organizzazione che genera tutte quelle decisioni—viene trattata come un asset? E sì, il mio punto è che, nella prassi corrente, assolutamente no. La supply chain—la parte di gestione, quella decisionale—è pura OpEx. È un centro di costo. È quanto basta, sai, tanti pianificatori quanti ce ne vogliono per portare a termine il lavoro, e questo ancora una volta.

Conor Doherty: Quindi, per essere davvero chiari e il più concreti possibile, quali sono i comportamenti specifici che separerebbero ciò che stai proponendo attualmente dallo stato dell’arte corrente? Quindi, in termini concreti?

Joannes Vermorel: Concretamente, l’unica parte che viene percepita come CapEx sarebbero le licenze software di qualche fornitore di enterprise software a supporto dei processi decisionali. Ma direi che, in termini di CapEx e di asset produttivi, sono molto, molto deboli nel mondo della supply chain, perché quei pezzi di enterprise software richiedono un’enorme quantità di manodopera. È letteralmente—puoi persino considerare quei pezzi di enterprise software come elementi che necessitano di co-processori umani. Quindi hai i tuoi sistemi; i tuoi sistemi richiedono tonnellate di manodopera ogni giorno per fornire le decisioni che interessano il piano.

E la ragione per cui dico che non è CapEx è perché non è accrescitivo. Investi mandati oggi, ogni giorno, per far muovere il flusso, e questo non è qualcosa di capitalista. Tu lo spendi, e devi spenderlo ancora e ancora, e avanti di vent’anni, dovrai fare esattamente la stessa cosa. Quindi vedi, consuma infinitamente questa manodopera. Non c’è nulla di veramente accrescitivo in termini capitalisti. È come se dovessi mettere carburante in un camion; devi immettere manodopera in quei pezzi di enterprise software. E per questo dico che, in generale, le aziende trattano la loro supply chain come pura OpEx—se mettiamo da parte il piccolo aspetto della licenza dell’enterprise software che forse è considerato, almeno normalmente in termini contabili, come un asset—ma resta comunque un asset molto, molto debole.

Conor Doherty: Questa prospettiva è condivisa da tutti? Quindi è limitata solo alle persone della supply chain, o stai dicendo che anche a livello di COO o CFO e dei contabili la vedrebbero in questi termini?

Joannes Vermorel: Molti centri di costo all’interno dell’azienda adotterebbero esattamente lo stesso approccio. Penserebbero, per esempio, alla contabilità—la stessa cosa. È semplicemente pura OpEx. È solo il costo di operare in affari. Hai bisogno di avere questa quantità di risorse in termini di personale contabile. Forse il tuo software di contabilità è un piccolo asset, ma ciò significa che non è certamente un asset produttivo. Non è qualcosa che, da solo, genererà profitti extra, entrate extra. Non è una macchina da fare soldi in alcun modo.

Sai, questa è la differenza tra un asset e una passività: questa cosa che hai acquistato—genererà denaro da sola? E se guardiamo alla contabilità, chiaramente no. È necessaria, sì, ma genererà denaro? No. È un puro centro di costo. E questo è il problema. Il punto che sto facendo è che il modo classico di vedere la supply chain—cioè la parte decisionale—consiste nel trattarla come un puro centro di costo con essenzialmente spese in termini di mandati quotidiani: un’azienda di tali dimensioni ha bisogno di tanti mandati per mantenere il flusso operativo, e basta.

Conor Doherty: Entreremo nel merito delle implicazioni di ciò e, ancora, in particolare di come la supply chain come asset funzionerà. Ne parleremo. Ma, subito, hai menzionato le decisioni che generano denaro. Stavi dicendo che ciò è antitetico—cioè l’opposto, scusami—della mentalità attuale. Ci sono esempi, fin dall’inizio, di decisioni—hai menzionato decisioni—alcuni esempi di decisioni quotidiane che cambiano in un’azienda quando inizi a considerare la tua supply chain come CapEx piuttosto che OpEx?

Joannes Vermorel: L’idea è che se inizi a pensare in termini di CapEx, devi fare un passo indietro. Invece di pensare, “Sto pagando le persone per prendere quelle decisioni,” pensi, “Sto pagando quelle persone per progettare il sistema che genera le decisioni autonomamente.” E questo è molto diverso, perché significa che se a quelle persone che hai pagato smetti di pagarle, il sistema continua a generare quelle decisioni profittevoli.

E questo può essere qualcosa di ordinario come un replenishment dell’inventario. Se fatto correttamente, questa è ovviamente un’operazione profittevole: converti i tuoi dollari in inventario fisico, e questo inventario fisico sarà riconvertito in dollari. Se quelle decisioni vengono prese automaticamente, è come una macchina per stampare denaro. Hai quelle decisioni che vengono prese profittevolmente a beneficio dell’azienda, indipendentemente dal fatto che le persone investano più tempo o meno. In pratica, devi pagare l’elettricità e qualche altra cosa per mantenere il software in funzione, ma in linea di principio, ogni volta che riesci a meccanizzare un intero processo, il costo per farlo funzionare è solo una piccola frazione rispetto all’avere persone che svolgono lo stesso lavoro.

Se guardi un nastro trasportatore, muovere gli oggetti tramite un nastro trasportatore ha un costo—elettricità, manutenzione, ecc.—ma è una frazione così piccola rispetto all’avere persone che trasportano manualmente gli oggetti.

Conor Doherty: Penso che entreremo subito nel merito della discussione su di esso come asset, perché credo che per molte persone, quando sentono asset, restino ancorate al concetto di asset fisici. E qualcosa di cui abbiamo parlato molte volte è—e questa è una mia personale formulazione, puoi modificarla se vuoi—che la supply chain è una rete geograficamente distribuita di attori. Hai comportamenti, hai prezzi. Ancora, si tratta di un sostantivo, ma è un sostantivo astratto. Quindi, la supply chain è costituita sia da concetti fisici che astratti. E allora, come spieghi la natura asset della supply chain dato che è sia fisica che astratta?

Joannes Vermorel: Pensala come una macchina decisionale. Hai queste grandi macchine che coinvolgono letteralmente computer e persone, e generano quelle decisioni. Quello che sto dicendo è che se la consideri come un asset, pensi, “Ok, sto investendo tempo per migliorare la macchina,” e, ancora, poiché è una macchina, se smetti di investire—ovvero, di spendere il tempo delle persone—la macchina rimarrà semplicemente la stessa, ma è destinata a rimanere così.

Basta confrontare i due approcci: sono molto, molto diversi dalla prospettiva del CapEx. Quando meccanizziamo le decisioni della supply chain—quindi trattiamo la supply chain come CapEx—in realtà, la realtà è che quando i Supply Chain Scientists vanno in vacanza, tutto va bene. Le decisioni vengono ancora generate. Abbiamo persone che supervisionano; abbiamo persone pronte in caso di emergenza per integrare, ma la realtà è che se smettiamo di investire per una settimana, tutte le decisioni continuano a essere generate, e se riportiamo la persona, è per migliorare ulteriormente. Quello è letteralmente il tempo speso: è dedicato al miglioramento continuo, e questo miglioramento è qualcosa di duraturo. Ecco perché dico che è CapEx—perché è accrescitivo. Spendi questo numero di giorni per rendere la macchina migliore, e poi se lasci che la macchina funzioni, funzionerà da sola. Un po’ come un nastro trasportatore: sì, ha bisogno di manutenzione; sì, non è completamente autonomo—è vero—ma stiamo parlando di ordini di grandezza di differenza.

Proprio come se interrompi la manutenzione del tuo nastro trasportatore per un giorno, dovrebbe continuare a funzionare bene. Non hai bisogno di persone che lo aggiustino continuamente. Se, per far funzionare il tuo nastro trasportatore, ti serve sempre qualcuno alle sue spalle, allora è una cattiva macchina. Non svolge il suo ruolo di asset produttivo; dovrebbe essere in gran parte non assistito.

Conor Doherty: Hai toccato delle idee di miglioramento e peggioramento—migliorare o peggiorare la macchina. Hai usato l’esempio del nastro trasportatore, che funziona in modo funzionale; è una funzione, è piuttosto ordinario, e penso che ci sia probabilmente un limite a quanto si possa migliorarla o apprezzare l’asset. Voglio approfondire un po’ questo aspetto. Qual è il limite all’apprezzamento e/o alla svalutazione di questo asset della supply chain, perché, ancora una volta, se è un asset, è soggetto alle forze dell’apprezzamento e della svalutazione; altrimenti, non è un asset.

Joannes Vermorel: Sì. E qui fondamentalmente non c’è un limite superiore, perché quando entri nel campo delle decisioni, di solito non c’è un tetto. Se definisci il problema come il semplice rifornimento ristretto dell’inventario delle cose che hai già venduto, allora sì, c’è un limite: il rifornimento ottimale, qualunque esso sia, aumenterà la redditività della tua azienda solo in una certa misura. Può essere molto, ma c’è un limite.

Ma poi, se estendi questa stessa nozione di decisioni—ad esempio, quando decidi di introdurre un new product; quando decidi quanto investire nella promozione di un determinato prodotto, ecc.—allora diventa molto indefinito, e direi che non c’è un limite chiaro. Sì, potrebbero esserci dei limiti, ma la realtà è che quando sei in questo campo dei processi decisionali, i limiti sono davvero altissimi nel senso che non c’è una limitazione ovvia.

Ancora, se lo confrontiamo con, diciamo, la contabilità: se hai un ottimo contabile, andrà molto bene; se opti per il miglior contabile del mondo, non farà molta differenza rispetto a un ottimo contabile, semplicemente perché sei nel campo della conformità, non in quello delle decisioni. Quindi, se restringi arbitrariamente l’ambito di quelle decisioni—diciamo che stiamo approcciando la supply chain in maniera molto ristretta, in cui può compiere solo questa breve lista di decisioni in questo ambito—allora sì, c’è un tetto. Ma se lo ampli, allora non c’è più un tetto chiaro, e il fatto che ci siano aziende che continuano a entrare nel mercato, superando le loro ex aziende dominanti, dimostra che ovviamente esiste un modo per prendere decisioni migliori in modo da superare la concorrenza. Ogni singola azienda che di recente si è trasformata in un gigante ha appena dimostrato che in qualche modo esisteva un modo migliore.

Conor Doherty: In termini ancora più semplici—e correggimi se sbaglio—ma ciò che determina le decisioni è la disponibilità di dati, qualunque siano tali informazioni. Quindi, più persone entrano nel mercato, più fornitori entrano nel mercato, le azioni sui prezzi dei tuoi concorrenti—tutto questo cambia i limiti: ciò che è possibile fare domani rispetto a ciò che era possibile fare ieri e a ciò che è possibile fare oggi, perché cambia. Da questa prospettiva, se hai gli strumenti per integrare tutte queste informazioni nella tua supply chain—nel tuo asset—non c’è un limite superiore a quanto una decisione possa diventare buona, e per “buona” intendo finanziariamente vantaggiosa, perché oggi hai fatto un profitto di un dollaro; domani, per via di una leggera modifica nelle circostanze della supply chain globale, quel profitto potrebbe valere un dollaro e dieci; puoi fare ancora meglio.

Joannes Vermorel: Il fatto è che se guardi ad altri ambiti—diciamo il marketing—diventa molto chiaro. Non c’è un limite superiore a quanto possa essere efficace uno slogan di marketing. Il “Just Do It” della Nike è molto famoso; hanno fatto miliardi con quello slogan. Non c’è, in un certo senso, un limite superiore a quanto tu possa essere bravo nel marketing. Ovviamente, in pratica, è molto difficile superare gli altri, e le persone che riescono ad essere assolutamente brillanti sono estremamente rare. Ma fondamentalmente, quello che sto dicendo è che si tratta di un problema che non ha alcun tipo di limite ovvio, e se guardi gli outlier—e ancora, siamo nel campo della decisione, della creatività, dell’invenzione—puoi riconsiderare l’intero quadro delle tue decisioni. Ti offre una libertà enorme, ed è per questo che dico che non c’è un limite chiaro. Ma ciò non significa che non esistano limiti pratici. Sì, hai limiti pratici, che sono la tua capacità di pensare o di progettare questo sistema che genererà quelle decisioni super.

Conor Doherty: In termini di ingegnerizzazione del sistema, ci sono due modi di concepire l’ingegnerizzazione dello stesso. Da un lato abbiamo, per così dire, i data scientists o i supply chain scientists o i decision scientists che si occupano del coding vero e proprio. Dall’altro, c’è l’ingegnerizzazione delle circostanze all’interno di un’azienda che ne permette il funzionamento. Per concentrarsi maggiormente su quest’ultimo – da COO e CFO – quali azioni possono intraprendere per creare un ambiente più copacetic o più produttivo per questo tipo di pensiero?

Joannes Vermorel: Penso che il punto di partenza debba essere una valutazione fondamentale del denaro che stai spendendo per il decision-making – in senso lato, della supply chain – che coprirà la pianificazione, le previsioni, S&OP, tutta la gestione ordinaria che potrebbe riguardare la gestione della produzione, inventory management, la gestione della distribuzione, ecc. Fondamentalmente, tutte quelle persone che si occupano dei fogli di calcolo.

Devi chiederti: sto spendendo denaro in stile CapEx? Quindi, sto spendendo questi soldi perché ne ho bisogno, altrimenti il flusso si interrompe e domani la situazione sarà esattamente la stessa—dovrò ripagare ancora perché, fondamentalmente, nulla è realmente cambiato? Oppure sto investendo per automatizzare ulteriormente, per migliorare l’automazione, o addirittura per iniziare ad automatizzare? Il punto di partenza, prima di pensare alle sottigliezze dell’ingegnerizzazione—ossia, come farlo, ecc.—è chiedersi: questi soldi vengono spesi per rendere migliore la mia macchina decisionale, qualunque sia il rapporto tra computer e persone che hai in questo mix? O li sto usando semplicemente come carburante per un camion, solo per tenerlo in funzione, senza che ciò cambi qualcosa nel camion una volta esaurito quel carburante?

La mia opinione fondamentale è: se esegui questa valutazione di base, penso che nella maggior parte delle aziende ti renderai conto che quasi la totalità dei fondi sono soltanto OpEx. È come se il 99% venisse letteralmente speso solo per mantenere il motore in funzione. C’è pochissimo investito nel miglioramento del motore. Il miglioramento del motore avverrà solo ogni cinque anni, quando improvvisamente si paga un grande fornitore di software aziendale per un aggiornamento o qualcosa del genere. Ma questo è un modo davvero sbagliato di pensarci, perché è molto debole. Significa che stai essenzialmente trattando la tua supply chain come puro OpEx ogni singolo giorno, tranne che una volta ogni tanto in cui fai il contrario. Quello che sostengo è che il CapEx dovrebbe essere quotidiano. Ogni singolo giorno, qualunque cosa tu spenda dovrebbe servire a migliorare questo asset, non solo occasionalmente, come due volte a decennio quando decidi di scegliere un fornitore piuttosto che un altro.

Conor Doherty: A proposito, questo è un perfetto collegamento. Descrivi “ogni giorno” – adotta questa mentalità CapEx, quindi ogni giorno trattala come se fosse CapEx. Ok. Prendiamo ad esempio un asset: se compro una casa, non è che si possa sapere con assoluta esattezza qual è il valore della mia casa, ma ci sono modi per valutare – “ho pagato mezzo milione un anno fa; ecco a cosa è stata venduta una casa di dimensioni simili, con un rating energetico comparabile, nell’area; sembra che il mio asset si sia apprezzato del 10% o si sia depreciato del 5%,” insomma. Dal punto di vista della supply chain come CapEx o come asset, come proponi esattamente di misurare l’apprezzamento e/o la depreciamento di quella classe di asset?

Joannes Vermorel: È estremamente difficile perché, fondamentalmente, stai affrontando dei controfattuali. “Se la mia supply chain fosse gestita da una macchina diversa, quanto sarebbe profittevole o non profittevole?” Questo rende l’indagine abbastanza complessa. Tuttavia, in pratica, non è così difficile, perché puoi osservare tutti i tuoi indicatori di performance di base: inventory turns, redditività, svalutazioni di inventario, qualità complessiva del servizio, ecc. Se la tua macchina è ben oliata e in miglioramento, queste cose dovrebbero migliorare.

Ancora, devi considerare i controfattuali, perché, per esempio, il tuo miglioramento potrebbe essere compromesso dal fatto che, improvvisamente, i tuoi fornitori stanno avendo un sacco di problemi e i tuoi lead times sono aumentati enormemente da quando hai iniziato a operare. Devi tener conto di tutti questi elementi. È difficile avere una metrica, ma fondamentalmente, pur essendo complicato, è lo stesso tipo di problema che ogni fornitore di software deve affrontare. A proposito, c’è una ragione per questa somiglianza: se tratti la tua supply chain come una macchina che genera decisioni, allora stai trattando fondamentalmente un asset software.

Basta pensare a come Microsoft giudica che, quando spende quella cifra per migliorare Microsoft Word, abbia effettivamente migliorato il prodotto. Diventa un problema molto diffuso; è difficile comprendere esattamente perché si impieghino risorse per migliorare l’ingegnerizzazione – cosa stai esattamente migliorando? Tuttavia, anche se è complesso, il progresso è molto tangibile e reale. Quando torni a utilizzare un qualsiasi software, basta provare la versione rilasciata due decenni fa e diresti: “Oh, quella versione di vent’anni fa era un vero schifo, mentre quella che ho ora è molto migliore.” A meno che il fornitore di software non rallenti il suo progresso, si tratta di un percorso tipico che osserveresti.

È lo stesso tipo di situazione che dovrebbe accadere per la tua supply chain, nel senso che questa macchina dovrebbe portarti a uno stato in cui ci sono sempre meno ambiti in cui sono necessari quei co-processori umani. Questa è una cosa che puoi misurare in modo molto semplice. Puoi anche valutare quanto in profondità vadano le tue decisioni. Ad esempio, sei in grado di gestire il multi-sourcing o ti limiti ancora a euristiche di sourcing molto crude che non consentono il multi-sourcing? Il tuo riordino è davvero intelligente con camion a pieno carico, full containers, oppure no? Riesci a sfruttare veramente gli sconti offerti dai tuoi fornitori, ecc.?

Esistono molte situazioni in cui — anche se non disponi mai di controfattuali concreti su cosa sarebbe successo senza questo miglioramento — puoi comunque eseguire dei calcoli sommari: “Ok, nell’ultimo trimestre siamo riusciti a migliorare davvero le nostre euristiche per le spedizioni in container; in passato non lo facevamo; ora viene fatto con molta attenzione, e posso stimare che il ritorno extra sia all’incirca questo.” È una stima approssimativa, ma quando il miglioramento è reale non serve molto per convincersi di avere risultati tangibili. Se è quasi impossibile identificare un risultato concreto, allora probabilmente il tuo miglioramento non è stato reale; era solo un’idea, non qualcosa che avesse veramente importanza per la tua azienda.

Conor Doherty: Quando parliamo di euristiche, una delle cose che le persone cercano in ogni tipo di trasformazione digitale è un maggiore senso di resilience, e spesso gli asset vengono visti come resistenti agli shock. Ad esempio, ogni volta che il mercato crolla, l’oro schizza in alto. Vedi questa prospettiva della supply chain come CapEx fornire un concreto potenziamento della resilienza di fronte a eventi come, diciamo, il COVID o incidenti nel Canale di Suez o altro? Se riesci a confrontare A/B — la prospettiva OpEx in quelle situazioni e la prospettiva CapEx nelle stesse situazioni.

Joannes Vermorel: Sì. Se operi in modalità OpEx, significa che stai essenzialmente cercando di ottimizzare le tue risorse. Cosa significa? Significa un utilizzo al 100% delle tue risorse, che sono le persone. Quindi, le tue persone lavorano al 100% per mantenere il flusso in funzione. Se lavorano solo al 70%, stai sprecando il 30% del loro tempo in cui non fanno nulla. Questo è il problema dell’approccio OpEx: desideri una disponibilità al 100%.

Adesso, che dire di una disruption? In caso di disruption, a causa dell’evento stesso, ovviamente dovrai affrontare situazioni insolite, che richiederanno — dato che non abbiamo ancora l’IA generale —, di default, l’intervento delle persone. Hai costruito una macchina, ma la macchina non è senziente; non è in grado di gestire autonomamente circostanze straordinarie; ricorrerà alle persone per tali eventi. Domanda: quelle persone sono effettivamente disponibili per farvi fronte?

La mia risposta è: se sei in modalità OpEx, la realtà è che tutti sono utilizzati al 100%. Un sintomo di ciò è: in azienda, tutti sono impegnati in operazioni di emergenza, e il direttore della supply chain si destreggia con cinque emergenze al giorno. Questo è un segnale di altissimo utilizzo — un continuo spegnimento degli incendi, dove le persone sono un po’ sommerse dalla mole di lavoro, e ciò regolarmente traspare ai livelli superiori.

Al contrario, se operi in modalità CapEx, le persone dedicano il loro tempo a migliorare la macchina. In caso di disruption, interrompono semplicemente il loro lavoro — ossia, il miglioramento — e possono passare al damage control, perché non sono completamente impegnate solo per mantenere l’operatività ordinaria. È qui che, in termini di resilienza, questo approccio CapEx che sostengo ti offre molta flessibilità per affrontare l’eccezionale, dato che le persone non sono al 100% occupate solo per gestire la routine. Letteralmente, se operi in questa modalità CapEx, in cui hai una macchina che genera decisioni, tutti possono andare in vacanza per una settimana, e salvo che non si tratti di un momento in cui vengono introdotte nuove politiche tariffarie, andrà tutto bene. Se non ti trovi nel periodo specifico in cui il caos si scatena, andrà tutto bene, il che significa che, se il caos si verifica, quelle persone possono prontamente intervenire nel damage control per affrontare la disruption, invece di essere completamente sommerse dalle attività quotidiane.

Conor Doherty: Per approfondire, penso che possa provenire dalla stessa lezione — o forse è la 1.4 — che parla dell’agilità e della responsabilità di un motore decisionale. Quando si verificano questi eventi, non vuoi dover convocare cento persone tutte nella stessa stanza o in una chiamata Teams. Vuoi che il motore — l’asset — sia in grado di adattarsi rapidamente a questi shock.

Joannes Vermorel: Questa è anche la seconda parte della risposta. Se possiedi questa macchina, allora, in caso di disruption su larga scala, la quantità di elementi che dovrai modificare è enorme. Se hai dozzine di persone da riqualificare, da adattare le loro politiche, ecc., ci vorrà del tempo. Anche se sei super diligente, ci vorranno settimane. Se le tue decisioni sono gestite sostanzialmente da un pezzo di software, puoi improvvisare una soluzione in poche ore — magari un giorno o due al massimo — qualcosa di grezzo che almeno consenta di attuare il damage control su scala.

È qualcosa che, guarda, abbiamo realizzato in numerosi modi nell’ultimo decennio. Queste persone che hanno la possibilità di occuparsi del damage control — quando vogliono agire — non seguiranno workflow che non si adattano nemmeno all’emergenza, perché i processi sono ottimizzati per la produttività nelle attività quotidiane, come di consueto. Puoi intervenire direttamente sul codice e iniettare le tue euristiche per affrontare il problema su larga scala, e non appena riavvierai la macchina, genererai decisioni riviste che abbracciano questa nuova realtà.

Per farti un esempio, direbbero: “E se, ad esempio, l’azienda perdesse improvvisamente l’accesso perché una grande banca che prima la serviva ha appena annullato una linea di credito consistente?” Così, da un giorno all’altro, la liquidità accessibile all’azienda viene, diciamo, dimezzata. All’improvviso, hai una crisi di liquidità. Hai un problema. Non hai abbastanza denaro per acquistare tutto ciò che sarebbe necessario comprare.

Domanda: come rivedi, end-to-end, tutte le tue politiche di acquisto in modo che si adattino a questa nuova realtà — almeno per il momento — finché qualcuno in finanza non riesce a trovare un’altra fonte di liquidità? Se ti affidi alle persone, sarà molto complicato; ci vorranno settimane. Se hai una macchina e possiedi una numerical recipe con economic drivers, diresti semplicemente: “Ok, costo del denaro — bam — incremento questo fattore di, diciamo, 10× proprio a causa della crisi di liquidità,” e questo eliminerà automaticamente ogni tipo di decisione che non sia, nel breve termine, cash-positive per far fronte a questo problema.

Conor Doherty: Grazie. Prima di passare ad alcuni commenti pubblici e a un paio di DM, solo un’ultima riflessione. Abbiamo parlato dell’asset; abbiamo discusso della prospettiva della mentalità CapEx, ma, come ho scritto qui, non hai commentato nello specifico quali siano gli strumenti, le tecniche o le metodologie che caratterizzano questo tipo di approccio e, in termini tecnologici, cosa faccia apprezzare quell’asset.

Joannes Vermorel: Stiamo letteralmente parlando del miglioramento del software. In pratica, quando dicevo “macchina” — con computer e persone nel mix — si tratta sostanzialmente di un grande progetto software. Credo che la supply chain, se affrontata in modo moderno — questo gioco decisionale — sia fondamentalmente un gioco di software.

Ora devi pensare: come posso realizzare questo pezzo di software che sia completamente specifico per la mia azienda? Ecco il punto: non può essere un software generico, perché deve abbracciare integralmente le esatte fonti di dati che possiedi, la strategia esatta che hai. Su larga scala — se consideriamo aziende dell’ordine di cento milioni di dollari e oltre — non esistono due aziende esattamente identiche. C’è sempre una differenziazione. Ogni grande azienda occupa una nicchia economica propria.

Quindi, questa macchina sarà specifica per te. Non significa che non possano esserci somiglianze o componenti riutilizzabili, ecc., ma fondamentalmente, poiché stai integrando tutte le fonti di dati e la strategia dell’azienda, questo software sarà, in modo preponderante, qualcosa di completamente specifico per quella determinata azienda. In Lokad, serviamo dozzine su dozzine di aziende, e ciascuna possiede numerical recipes completamente proprie, perché anche se le aziende sono simili, scopriamo che esistono differenze profonde.

Conor Doherty: Quando usi il termine “numerical recipes,” stai essenzialmente facendo riferimento all’asset stesso — l’algoritmo che genera le decisioni.

Joannes Vermorel: Esattamente. Il termine numerical recipe è vago. Può coinvolgere numerosi algoritmi, molte euristiche, tante cose — alcune molto intelligenti, altre meno. È letteralmente tutta la canalizzazione che va dagli input fino alle decisioni che devi generare, ed è così che si può visualizzare l’asset.

Conor Doherty: Va bene, Joannes, continuerò perché abbiamo parlato per circa trentacinque minuti. Questo è—lo leggerò come un commento; non vedo un punto interrogativo, quindi lo leggerò e tu mi darai il tuo parere. Questo proviene da—scusami la pronuncia—Gav. Spero di averlo detto correttamente: “Da quanto ho capito, posizionare gli investimenti in supply chain come CapEx evidenzia che costruire reti resilienti, automatizzazione e piattaforme digitali sono asset a lungo termine che rafforzano la competitività e non solo costi quotidiani.” Presumo che tu sia d’accordo.

Joannes Vermorel: Assolutamente. E devi davvero considerare i mezzi per raggiungere un fine. Non pensare, “Sto investendo in qualche tipo di piattaforma dati.” Stai investendo in una macchina che prenderà decisioni più redditizie. Tieni a mente: questo investimento è in linea con questa visione di generare decisioni più redditizie?

Perché questo è anche un altro espediente che hai, dove ci sono molti pezzi di software enterprise che non sono affatto accrescenti in termini capitalistici. Un esempio potrebbe essere: hai un supply chain digital twin—elegante—ma se non genera decisioni su base quotidiana, allora quello che hai è un gadget, e possibilmente costoso. L’unico modo per considerarlo un asset produttivo è che generi decisioni quotidiane, su larga scala, e quelle decisioni generino il profitto che rende l’asset produttivo e redditizio.

Conor Doherty: Credo di sì—e ancora, come sempre, correggimi se sbaglio—ma un dettaglio chiave lì, e c’è una ragione per cui intervengo ogni volta che si parla di questo argomento, è “su larga scala,” perché su larga scala è fondamentale.

Una singola persona potrebbe superare o performare quanto un algoritmo in una singola decisione, ma se devi prendere 50.000 decisioni ogni singolo giorno, questo va ben oltre le capacità di—

Joannes Vermorel: E inoltre hai il problema che, di nuovo, questo è OpEx. Ok, questa persona è molto brava, ma fondamentalmente non migliorerà molto col tempo. Le buone pratiche di supply chain sono note dagli anni ‘70. APICS, l’Associazione per la Supply Chain Management negli Stati Uniti, insegna questi principi da decenni e decenni. Dobbiamo essere realistici su quanto miglioramento possiamo aspettarci. Non è un ambito in cui qualcuno diventerà più produttivo domani: sono sostanzialmente le stesse ricette numeriche, la stessa pratica.

Non dovresti aspettarti, quando le persone lo fanno manualmente, che ci sarà un tale miglioramento. Quindi, sì, su larga scala—ma è ciò che ottieni di default con il software. Se il software è ingegnerizzato correttamente, puoi generare decisioni su qualsiasi scala.

Conor Doherty: Ok, grazie. Continuerò. Se la ricetta numerica—l’infrastruttura decisionale—è l’asset, a chi appartiene la gestione delle versioni, il rollback e le barriere protettive, e come gestisci il deprezzamento del modello quando le dinamiche di mercato cambiano?

Joannes Vermorel: Sì, la ricetta numerica non è l’unico asset. In Lokad, abbiamo un’altra cosa altrettanto importante: quello che chiamiamo il manuale del processo congiunto, che è il grande manuale dell’iniziativa. La ricetta numerica ti dice il cosa—letteralmente, come genero le mie decisioni ogni giorno—e ti mostra ciò che accade in ogni fase. Questo è il codice: il codice ti dice quali calcoli vengono eseguiti. Il manuale del processo congiunto—destinato agli esseri umani—ti spiega il perché: perché abbiamo scelto di preparare il DR in quel modo? Perché abbiamo optato per questo modello anziché per un altro? Perché decidiamo di esprimere un driver economico in questo modo o in quest’altro modo?

La combinazione dei due—il cosa e il perché—sono veramente gli asset. La ricetta numerica è molto importante, ma è solo metà del quadro. Il documento che descrive il perché è anch’esso fondamentale, perché è il tuo punto di partenza per sapere cosa vuoi migliorare. Se vedi, “Perché ho fatto così? Oh, è un’approssimazione grezza solo perché non avevo il tempo di fare qualcosa di meglio; così sia,” questo sta nel perché—è la documentazione che dirà anche al Supply Chain Scientist “if and then.”

Assolutamente, hai bisogno del versioning del codice, auditing; dovrebbe esserci un processo per il rilascio. Idealmente, occorrono molti processi per verificare che ciò che entra sia corretto, che ciò che esce sia corretto, ecc. Chi dovrebbe controllarlo? La risposta è: supply chain. Dovrebbe rientrare nell’ambito del supply chain management. In definitiva, è il direttore della supply chain o il responsabile della supply chain a essere responsabile di ciò. Non può essere l’IT, perché fondamentalmente stai generando decisioni di supply chain. In definitiva, la responsabilità ricade sulla persona che è al comando, proprio come spetterebbe al marketing gestire saggiamente il proprio budget per Google AdWords.

Sì, spendere soldi su Google AdWords può richiedere un sacco di strumenti, ma in definitiva spetta al marketing decidere se puntare su una certa parola chiave e in che misura, ecc. Devono assumersi la responsabilità. Lo stesso vale qui.

Conor Doherty: Questo è un po’ più tecnico. Dal punto di vista di un CFO, quali prove concrete mostreresti a un revisore per giustificare il capitalizzare il tuo decision engine anziché contabilizzare le operazioni correnti come spesa? Oppure si tratta principalmente di una posizione filosofica e non di una rigida questione contabile?

Joannes Vermorel: Dal punto di vista contabile, non è necessariamente necessario farlo. Alcune aziende lo fanno—per esempio, tra le società di software, alcune decidono di capitalizzare i fondi quando hanno ingegneri del software che dedicano tempo a questo. Alcune no. È più una questione di chiarezza contabile. Per il CFO, direi: non lasciarti troppo trasportare dal fatto che puoi capitalizzare immediatamente il denaro investito, perché se lo fai—a proposito, questo è un problema che le aziende di software stanno affrontando—dà una visione decisamente troppo positiva sulla spesa per questa cosa.

Se, in termini contabili, ogni volta che spendi un milione di dollari per un pezzo di software dici, “Non preoccuparti; il valore dell’asset aumenta automaticamente di un milione di dollari,” allora ti ritrovi con un problema molto strano che non rispecchia la realtà. Il mio parere è di prenderlo con le pinze. Dal punto di vista contabile, osserva come viene fatta la contabilità nelle aziende di software e atteniti a quei principi generali, che variano da paese a paese.

È davvero un principio filosofico: sto investendo denaro in qualcosa che avrà leva in termini di impatto? Sto spendendo soldi solo per sopravvivere ogni giorno o sto investendo per rendere il domani migliore? Quando dico CapEx, devi pensare, “Spendo denaro, tempo e fatica solo per quelle cose che renderanno il domani, il giorno dopo il domani—il futuro indefinito—migliore.”

E infatti, deprezza—è assolutamente corretto. Come regola empirica in Lokad, deprezza abbastanza rapidamente. In Lokad, direi che ogni due o tre anni finiamo per riscrivere completamente le nostre ricette numeriche. Quindi non è un asset a vita incredibilmente lunga, ma comunque, fa una differenza enorme quando dici che hai un asset che deprezzerà entro tre anni, rispetto a qualcosa dove, se smetti di investire, domani il flusso si ferma semplicemente perché le decisioni non vengono prese. Anche se non abbiamo ancora un asset che vivrà per decenni, può vivere, e vive, per alcuni anni—a volte un po’ di più in aziende che non subiscono interruzioni troppo estese. Ovviamente, il grado di interruzione accelera davvero il deprezzamento.

Conor Doherty: Non ho ulteriori domande o commenti. Ma prima di concludere, oggi abbiamo coperto moltissimo. Un invito all’azione di sessantadue secondi per tutti coloro che ci hanno ascoltato e per chi ascolterà questo in seguito.

Joannes Vermorel: Assicurati che ogni singolo investimento per la tua supply chain contribuisca ad aumentare il valore di questa macchina decisionale. Questo è il punto chiave. Considera la tua organizzazione della supply chain come una macchina decisionale. Dimentica di avere previsioni corrette, piani precisi, compiti burocratici corretti. Queste cose sono solo artefatti; non generano profitti. Le uniche cose che generano profitti sono le decisioni che prendi ed esegui.

Dovresti considerare la tua organizzazione come una macchina per generare ciò, e dovresti chiederti: il denaro che investo serve solo a far funzionare la macchina—come elettricità o carburante—oppure sono sforzi ingegneristici, sforzi integrali, per migliorarla? Il mio parere è che, sì, si tratta di un mix di entrambi. Per la maggior parte delle aziende, è letteralmente quasi il 100% solo per mantenere la macchina in funzione—puro OpEx—e una volta ogni decennio una grande dose di CapEx con un fornitore. Direi che è sbagliato. Dovresti davvero considerarlo come un processo molto più incrementale, perché, quando si tratta di compiti intellettuali, questa piccola iniezione di investimento quotidiano ha un rendimento molto più elevato rispetto a farlo una volta ogni decennio, spendendo milioni e poi nulla per un decennio. Queste tecniche a intermittenza funzionano molto male, e sono un buon modo per arricchire i fornitori di software enterprise ma non per rendere la tua azienda particolarmente redditizia.

Conor Doherty: Va bene, Joannes, siamo a corto di domande, e penso che il tempo sia scaduto. Come sempre, grazie mille per le tue risposte, e a tutti gli altri, grazie per aver partecipato.

Grazie per le vostre domande e grazie per i messaggi privati. So che alcuni di questi argomenti sono un po’ delicati internamente, quindi a volte le persone sono timide nel commentare pubblicamente ciò che sentono davvero. Ma parlo per entrambi: apprezziamo quando riceviamo quei messaggi, e le persone che hanno posto domande in privato riconosceranno che alcune delle domande che ho fatto sono state inviate privatamente.

In altre parole, non abbiate paura di mettervi in contatto. E, a proposito, tornate al lavoro.