El poder de la inteligencia artificial para anticipar lo impredecible.

Antes de la pandemia, muchas empresas se concentraban en la eficiencia y en modelos de cadena de suministro ajustados, priorizando la reducción de inventarios y asegurando que los productos estuvieran disponibles justo a tiempo para satisfacer la demanda del cliente. Este enfoque tenía como objetivo disminuir costos y maximizar la eficiencia operativa, dejando poco espacio para enfrentar interrupciones imprevistas. Las operaciones se centraban en reducir desperdicios y aumentar la eficiencia, buscando ofrecer el mayor valor a los clientes mediante el uso efectivo de los recursos. Los gerentes de operaciones analizaban continuamente tareas, procesos y personal para eliminar actividades no esenciales y garantizar una comunicación fluida en cada etapa del flujo de trabajo. La transformación digital jugaba un papel crucial en esta optimización, centralizando datos y aumentando la visibilidad, lo que permitía a los líderes tener un mayor control sobre las operaciones.

Sin embargo, la agitación provocada por la pandemia de COVID-19 y la inestabilidad internacional en los últimos años llevaron a un cambio drástico en este enfoque. Estos sistemas, meticulosamente optimizados y que habían pasado por iteraciones de cambios mínimos para funcionar de la manera más eficiente posible, se enfrentaron de repente a una ola de problemas impredecibles. Los confinamientos en todo el mundo resultaron en escasez de ciertos materiales o componentes, los tiempos de cuarentena causaron retrasos en el transporte al cruzar fronteras y el cambio en la vida cotidiana de las personas alteró la curva de demanda. Además, el aumento del trabajo remoto obligó a adaptar los procesos internos, lo que hizo necesario implementar nuevos métodos de comunicación y colaboración.

El objetivo de optimización ya no era prioritario, dado que las ganancias de este enfoque se volvieron irrelevantes frente a pérdidas considerables. El foco se trasladó hacia la resiliencia operativa. Las organizaciones que lograron salir adelante fueron aquellas capaces de soportar, adaptarse y recuperarse de eventos disruptivos. En términos prácticos, esto significa tener rutas logísticas flexibles que puedan ajustarse a situaciones geopolíticas, gestionar múltiples fuentes de manera ágil e implementar planes de reserva tácticos. Las organizaciones que llevaron a cabo estos cambios estructurales con éxito lograron evitar la cancelación de pedidos y mantener la estabilidad de ingresos.

La pandemia dejó un mensaje importante: el tiempo dedicado a resolver desafíos predecibles limita los recursos para enfrentar lo impredecible. Tras la pandemia, se ha observado cierto grado de normalización en las industrias, aunque la huella de estos eventos extremos permanece presente. Los gerentes de operaciones, aunque buscan nuevamente pequeñas mejoras a partir de cadenas de suministro ajustadas, están conscientes de la posibilidad de caos por eventos incontrolables. Surge así el dilema de cuánto tiempo dedicar a los desafíos diarios y cuánto a prever el panorama general. La escasez de recursos conlleva un intercambio entre eficiencia y resiliencia, ambos esenciales para el éxito organizacional.

La solución radica en automatizar las respuestas a desafíos predecibles. Los avances tecnológicos están permitiendo a las organizaciones automatizar tareas cada vez más complejas. Actividades que antes requerían la intervención manual de empleados ahora pueden ser realizadas por máquinas. Esta automatización no solo reduce el margen de error humano, sino que también permite a los trabajadores enfocarse en tareas más complejas y satisfactorias, dejando las labores rutinarias a la inteligencia artificial o modelos de aprendizaje automático.

Dentro del contexto del intercambio entre eficiencia y resiliencia, la automatización puede resolver desafíos predecibles, maximizando así la eficiencia de las operaciones y reduciendo el desperdicio. La inteligencia artificial puede gestionar procesos, como la planificación de ventas y operaciones (S&OP), coordinando distintos sectores del negocio para satisfacer la demanda del cliente con el nivel adecuado de suministro. Los reportes de precisión en las previsiones de demanda (DFA) también pueden automatizarse, aliviando la carga sobre los miembros del equipo.

Los chatbots de inteligencia artificial pueden facilitar la comunicación con partes interesadas y mejorar el flujo de información tanto interna como externa. Estos modelos son capaces de analizar grandes cantidades de datos, recopilando información útil para la toma de decisiones. Por ejemplo, un chatbot podría proporcionar de inmediato la disponibilidad de stock y planes a socios y clientes, así como al equipo de ventas, reduciendo la necesidad de investigaciones manuales y el intercambio de correos electrónicos.

Sin embargo, la automatización opera bajo la premisa de procesos regulares e ininterrumpidos, lo que significa que no está preparada para manejar eventos irregulares, como lo fue la pandemia. Las escaseces de materiales, los prolongados tiempos de transporte y la inestabilidad en la demanda afectan inevitablemente a los ecosistemas. Ahí es donde entra el elemento humano.

Tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático permiten que el personal se dedique a anticipar desafíos imprevistos y utilizar estas predicciones para crear soluciones eficaces. La cantidad de escenarios posibles requiere que se combinen modelos complejos con juicio y creatividad humana a fin de formular estrategias reactivas, lo que permite navegar obstáculos a gran escala. Esto puede implicar el desarrollo de relaciones con proveedores alternativos, acumular un stock de componentes clave o trabajar con los clientes para sugerir un calendario de entregas escalonado en tiempos de crisis.

La inestabilidad es una realidad constante, y el mundo moderno siempre nos presentará desafíos difíciles de prever. La compensación entre eficiencia y resiliencia no es un tema que veremos desaparecer pronto. Las organizaciones deben innovar y adaptarse, utilizando la automatización para abordar los desafíos diarios de optimización, permitiendo que los empleados se enfoquen en anticipar lo impredecible. De esta forma, cuando surja el próximo obstáculo, estaremos preparados.