REPENSANDO LA MANERA DE NO ESTAR EXACTAMENTE EQUIVOCADOS

Nos han enseñado a vivir en un mundo de números discretos y exactos: cantidades exactas para vender mensualmente en un plan de ventas, parámetros estáticos en planes de negocio para los próximos años, valores precisos en presupuestos anuales, y acciones específicas basadas en el cumplimiento de todos esos números. Eso está bien en entornos estables y predecibles. Pero un estudio de Deloitte University Press halló que en las últimas 5 décadas el retorno sobre los activos ha disminuido 4 veces, a pesar que la productividad se ha duplicado y la tecnología ha mejorado como nunca antes. ¿Por qué? ¿No era la promesa de la productividad y la tecnología llevarnos a escenarios más rentables y sostenibles?

Parte del problema radica en el hecho que los tiempos han cambiado y enfrentamos condiciones dinámicas, complejas e impredecibles, que convierten a las empresas y sus entornos de negocio en Sistemas Complejos Adaptativos (CAS, por sus siglas en inglés), mientras que los modelos que usamos para gestionar estos ambientes se basan en sistemas lineales, que eran las condiciones que administrábamos antes: portafolios más pequeños, clientes más tolerantes, demanda más estable, procesos de operaciones menos complejos, entre otras. ¿Qué empresas tienen aún estas condiciones del pasado? Cada vez que hacemos esta pregunta ante auditorios de decenas o cientos de gerentes, pocos o ninguno levantan su mano. En algún punto en la historia cuando las condiciones cambiaron, algunos de los supuestos que sostienen los modelos de gestión convencionales quedaron obsoletos, pero continuamos aplicándolos de manera forzada a una realidad distinta. El resultado de administrar un sistema con los supuestos equivocados nos lleva en muchas ocasiones a estar exactamente equivocados. Hacer esto de manera productiva y con la ayuda de la tecnología solo nos hace producir más información irrelevante para llegar de manera más acelerada al lugar incorrecto. Necesitamos un nuevo juego de supuestos, una nueva manera de pensar nuestras empresas y sus entornos, que sea capaz de administrarlas como Sistemas Complejos Adaptativos (CAS) que enfrentan condiciones dinámicas y volátiles. Los mejores ejemplos y análisis acerca de cómo entender y gestionar dichos sistemas provienen de ciencias duras como la física o la biología, las cuales le llevan un buen número de años de ventaja en este campo a otras áreas como la gestión empresarial.

¿Cuales son algunos de esos supuestos obsoletos de los sistemas lineales sobre los cuales se basan los modelos de gestión convencionales y por cuales supuestos debemos reemplazarlos para repensar nuestros modelos de gestión? Veamos algunos...

PLANEACIÓN, VENTAS Y OPERACIONES: VALIDEZ Y EXACTITUD DE LAS PREDICCIONES

En un sistema lineal se supone que es posible predecir cualquier variable con una exactitud y precisión razonable en el corto y mediano plazo. Un ejemplo de esto es el deseo gerencial de contar con planes de venta precisos o presupuestos estáticos que se cumplan. Cuando Heisenberg quiso predecir con exactitud la posición de un electrón en un sistema atómico, se dio cuenta que la predicción que hacia se quedaba obsoleta al nanosegundo posterior porque dichos elementos viajan a una velocidad asombrosa. Algo similar le pasa a los meteorólogos con el pronóstico del clima, a pesar que la tecnología ha mejorado mucho: nadie les sigue creyendo.

CREATOR: gd-jpeg v1.0 (using IJG JPEG v62), quality = 90 Nos enfrentamos a ambientes con mayor variabilidad, y un sistema complejo adaptativo (CAS) debe suponer que ninguna predicción es exacta, ni permanece válida por mucho tiempo. Este es el nuevo supuesto. Por lo anterior, la información de demanda más relevante provendrá de la demanda más cercana al presente, de la misma forma que la predicción del clima más exacta es aquella que observa en tiempo real un fenómeno climático. Esa observación se encuentra en el aquí y ahora, y técnicamente dejó de ser un pronóstico aunque lo llamemos así. En un ambiente de alta variabilidad y complejidad, usar un MPS que arroja como resultado órdenes planeadas basadas en supuestos como que se puede tener un número discreto y exacto para la demanda de corto plazo por cada SKU-semana o que los materiales y la capacidad estarán disponibles cuando se requiere, producirá información irrelevante para tomar decisiones exactamente equivocadas. Necesitamos encontrar al eslabón perdido de la táctica empresarial que pueda reemplazar al MPS al planear basado en rangos y no en números discretos, y que tenga en cuenta la variabilidad que enfrentamos y la complejidad de nuestra realidad actual. Este eslabón ya existe y se conoce como Demand Driven S&OP, y fue co-creado entre otras personas por Dick Ling, padre de S&OP y del MPS, y quien actualmente sostiene que esas ideas quedaron obsoletas. Por ello, yo me tomaría en serio estas afirmaciones.

Por otro lado, hacer todos los meses un plan de ventas detallado para todo el portafolio al nivel de SKU-semana implicará perder parte de su escaso tiempo en los productos de demanda regular, cuando todos sabemos que en esos renglones muchas veces lo que hacemos para proyectar es “copiar y pegar” o arrastrar unas celdas de una hoja de cálculo que sabemos que van a cambiar conforme la demanda real se desvíe de la demanda planeada, causando reprocesos continuos que crean variabilidad a lo largo de nuestras cadenas de suministro y modelos de negocio. La nueva realidad compleja y dinámica nos debe llevar a planear la demanda regular por segmentos o familias, mientras creamos modelos de operaciones que puedan servir la demanda real con velocidad y flexibilidad y enfocamos el tiempo liberado en aumentar la calidad y la colaboración en la demanda extraordinaria para entender mejor la variabilidad que vamos a enfrentar, comprender profundamente que perfil de portafolio de productos manejamos, y analizar las decisiones estratégicas y tácticas en múltiples escenarios “what if”, y no en números discretos. Estas son algunas de las ideas que sostiene la nueva generación de S&OP adaptativo. No sueñe: las predicciones son y seguirán siendo inexactas en nuestras condiciones actuales, no importa cuánto dinero y esfuerzo gaste en ello. Haga lo que en biología hacen los sobrevivientes: adáptese.

FINANZAS E INDICADORES: LOCAL VERSUS GLOBAL

La forma de obtener el mejor resultado posible en un sistema lineal es asegurando que cada parte del sistema es optimizada por separado, ya que dicho resultado se obtiene sumando los resultados locales de cada parte. El mejor ejemplo de esto es el enfoque en el costo. El costo total de un producto es la suma de los costos de todos los procesos en los que se le agrega valor. Esto quiere decir que si cada parte trabaja por separado en ser más productiva, el costo baja y al final el resultado global será mejor. Además tenemos indicadores de gestión que defienden estos supuestos: costos unitarios, OEE y otros indicadores de eficiencia. Sin embargo, en ciencias como la física y otras áreas, Einstein sostenía que “para que un sistema alcance su máxima eficiencia (global), algunos de sus elementos deben ser ineficientes (localmente)”. ¿Qué pasaría con el resultado global de un sistema si sus elementos tienen capacidades distintas, pero todos son muy productivos y eficientes? El resultado global lo seguiría marcando el recurso con menos capacidad y el flujo de materiales o servicios restantes solo sería desperdicio en el corto plazo. Excelente eficiencia local con deficiente eficiencia global: lo opuesto a lo descrito por Einstein también ocurre, debido a que el componente fijo del costo se llama así porque no varía en el corto plazo y por lo tanto enfocarse en el costo solo es relevante para decisiones tácticas o estratégicas, y no para decisiones operacionales (que son las que tomamos en compras, distribución y producción todas los días o semanas). ¿Por qué entonces guiamos y medimos las decisiones operacionales con indicadores de eficiencia local y de costo? Nuevamente encontramos un supuesto lineal haciéndonos daño.

Lo anterior se debe a que las cadenas de suministro, procesos de servicio y plantas de manufactura no son sistemas lineales, sino redes complejas que se parecen más a un Sistema Adaptativo en el cual, al centrarse en la gestión del flujo de materiales e informacion que lo recorre transversalmente, el resultado global es determinado solo por algunos de sus elementos. Este es el nuevo supuesto. Es necesario que desarrollemos modelos de gestión en donde el centro sea el flujo, y no el costo. Eso no quiere decir que el costo no sea importante, sino que no debe ocupar el primer lugar para tomar decisiones. Todo lo que mejora el flujo optimiza los costos totales, pero algunas acciones que mejoran el costo deterioran el flujo. Esto requerirá que se desarrolle un nuevo tablero de indicadores basados en el flujo, mientras aquellos basados en el costo son repensados para alinearse con el flujo, cambiados o eliminados, a lo largo y ancho de la empresa. Este es el reto gerencial para los ejecutivos financieros y demás miembros de la alta dirección. Si no está seguro de esto, recuerde la última vez que trató de muy eficiente en costos en todos lados, y terminó fabricando, comprando o despachando lo que no necesitaba para facturar en el corto plazo, y aún lo tiene en la bodega.

MEJORA CONTINUA: ¿OPTIMIZACION O APRENDIZAJE?

La optimización es el arma final de la mayoría de gerentes e ingenieros. Pero un sistema complejo adaptativo no es predecible, y por definición optimizar este tipo de sistemas se convierte en un Oxímoron. Este es otro supuesto heredado de los sistemas lineales, los cuales son susceptibles de optimización en cualquiera de sus elementos. Sin embargo, el nuevo supuesto consiste en que se puede aprender de un Sistema Complejo Adaptativo y mejorarlo continuamente. ¿Cómo? En los sistemas lineales la información relevante para aprender y mejorar está en la campana gaussiana y son desechados los datos atípicos, que despectivamente llamamos anomalías, mientras que en los CAS la información relevante para la mejora continua está precisamente en los datos atípicos. El entendimiento y mitigación de estos valores atípicos producirá la capacidad de poder producir una distribución de probabilidad con una campana cada vez más robusta y esbelta, la cual es sinónimo de un proceso bajo control.

Necesitamos nuevos modelos de negocio adaptativos que se sientan cómodos en medio de la incertidumbre, capaces de planear por rangos el corto plazo, analizar diversos escenarios tácticos y estratégicos y evitar que la variabilidad y complejidad que enfrentamos le haga daño al negocio. Si desea aprender más sobre cómo aplicar los conceptos y principios de los CAS para transformar su empresa y sus procesos de planeación táctica y estratégica, S&OP, finanzas y operaciones con este nuevo modelo adaptativo, venga al Foro Mundial de Excelencia Operacional que se está organizando en Bogotá (Colombia) este próximo 29 de mayo, donde varios speakers hablaremos de estos interesantes temas para estos nuevos tiempos, y compartiremos nuestros insights y conocimiento con los asistentes en un gran foro final. El momento para adaptarse es… ahora.