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Una reflexión realista sobre los stoppers reales de una migración de planeación en la cadena de suministro: objetivos, datos, confianza y el criterio del planeador.
La transición de Excel a una plataforma de planeación avanzada es uno de los baches donde más se atascan los equipos de supply chain. Y no siempre el tema técnico y datos es la barrera principal.
Entre otra razón, es porque no se dimensiona que hay que dedicarle tiempo a pasar la operación a una plataforma, y eso hace que se acumule trabajo. Después, porque aparece la pregunta incómoda: ¿cómo confío en esta nueva plataforma cuando antes yo tenía todo el control? Cuando eso no se resuelve, la adopción no es exitosa. Uno cree que está transformando su operación y en realidad está perdiendo el tiempo, porque la transformación viene desde tu forma de trabajar.
En este artículo reflexionamos (que antes de estar del lado de la plataforma pasó años haciendo este mismo trabajo en Excel) sobre lo que hemos aprendido en Datup acompañando estas migraciones de dejar el Excel y pasar a una plataforma de Supply Chain Analytics con IA.
"Paso demasiado tiempo en Excel procesando información y quiero implementar una plataforma de analítica avanzada en la cadena de suministro".
El problema es real, lo viven múltiples industrias y lo vemos todos los días con cada cliente nuevo, operar en cadena de suministro es complejo, pero por suerte cuenta con una gran cantidad de datos de los cuales puedes basarte para la toma de decisiones efectivas. Ahora, antes de eso, ¿qué debes tomar en cuenta antes para que sea una implementación exitosa?
Es uno de los temas más fundamentales. Cuando los tienes claros, esto no se vuelve una tarea más: se convierte en un propósito final.
Uno de los dolores que más nos manifiestan los clientes es "paso demasiado tiempo en Excel procesando información". Pero hace falta volverlo más tangible:
Porque cuando tienes ese norte, para ti el proyecto es importante. Y el tiempo que le inviertas se lo inviertes con muchas ganas, porque va a ser en pro de tu beneficio.
Y para no verlo como una carga más, hay que ser conscientes de esto desde el principio.
Excel te permite mucha flexibilidad: puedes ajustar, puedes crear una nueva fórmula. En ese sentido tiene potencial. Pero también hay demasiada manualidad cuando hay cosas repetitivas y gran volumen de datos. Enlentece la operación y retrasa decisiones.
Si quieres explorar tú mismo con datos en Excel, me parece interesante, porque puedes llegar a conclusiones chéveres. Pero cuando es una tarea repetitiva que siempre tienes que hacer:
Cuando lo pones en perspectiva, es un montón de tareas en el día a día. Si yo no le saco tiempo al nuevo proyecto, voy a seguir en esto, o voy a prolongar ambas cosas.
Ya sabes qué vas a lograr y cómo te va a impactar: desde la manualidad, desde las eficiencias, desde el error humano. Y eso último tampoco nunca lo estamos dimensionando: son las decisiones en las que me equivoqué y que impactaron, pero es porque vivimos apagando incendios.
¿Quieres seguir apagando incendios o quieres pasar a tener una herramienta que te ayude en el día a día?
Yo hablo de hace 15 años, cuando yo hacía eso y lo hacía en Excel. Y en ese momento decía: qué rico una herramienta de estas. Pero hoy en día, adaptarse a las nuevas tecnologías y tomarle la mano a las herramientas como Datup, es igual de beneficioso.
“Ya tenemos nuestros objetivos claros y vamos a implementar el software.”
Y ahí es donde te encuentras con una barrera importante: la conexión de datos.
Existe un tema de negocio y de proceso para adaptarse a nuevas plataformas, pero muchos ignoran el lado de la tecnología. Cuando te vas a integrar con una plataforma no solo pasa tu parte de negocio: hay un tema tecnológico de datos detrás. Y cuando un decisor toma la decisión de "vamos a pasar a una herramienta avanzada", no es lo primero que toma en consideración.
Ahí es donde muchas empresas se quedan estancadas: no hay fluidez de los datos, y tampoco le habían dado importancia a tener una base de datos limpia para poder integrarse a estas nuevas herramientas.
Implementar requiere dos perfiles:
Muchas veces ni siquiera se quieren adueñar del proceso. "Usted hágalo", nos han dicho cuando llega el momento de implementar el módulo de planificación de demanda. Pero si no hay una buena documentación de las estructuras de datos, el proceso se alarga y toma más tiempo una configuración que puede ser relativamente sencilla.
La diferencia se nota rápido
Nosotros lo hemos visto desde la experiencia:
"Tengo el proceso clarísimo, ya lo tengo armado en Excel. Solo necesito pasarlo tal cual a la plataforma."
Si quieres literalmente duplicar tu proceso de Excel en una plataforma, probablemente encuentres ciertas restricciones.
Normalmente acompañamos a nuestros clientes a definir sus pronósticos: "mira, ¿tú cómo planeas?, ¿cuáles son tus ubicaciones?, ¿cuáles son tus SKU?". Pero si los planeadores no hacen énfasis en entender o desmenuzar muy bien su proceso de planeación de demanda, eso también genera stoppers y lentitud, haciendo el proceso de entrega de datos mucho más extenso.
Ahí también es súper importante saber qué es lo que estás buscando. Un software as a service te ofrece beneficios como velocidad en la configuración, pero puede que no lo puedas adaptar tal cual a tu negocio. Y también está el aprovechar esa experiencia del software (como Datup), que muchas veces conoce múltiples operaciones de cadena de suministro en varias industrias, y puedes obtener las mejores prácticas.
Si simplemente quieres automatizar tu Excel, hay otras alternativas. Pero date cuenta de lo que te estás perdiendo:
Son dos decisiones distintas
En ambos casos esa experiencia y ese día a día son súper relevantes, y hay que poder transmitirlos para que las reglas de negocio queden bien configuradas.
Además, así nosotros tengamos muchos clientes en una misma industria, cada cliente tiene sus particularidades: ve la información diferente, o la lleva a un nivel diferente. Toda esa retroalimentación es súper valiosa, porque permite alinear a ambos equipos para obtener resultados más rápido.
"Listo, ya tengo inteligencia artificial y deep learning en mi cadena de suministro, entonces quiero obtener horizontes largos y cosas que nunca he proyectado manualmente"
Es común que se llegue con la expectativa: "ahora con una plataforma especializada quiero pronosticar todo lo que pueda, con granularidad infinita". Y en la práctica, o por lo menos a nivel estadístico, no funciona así.
Entonces, quieren pasar de uno o tres meses a proyectar 12 o 24 meses. Y ahí uno empieza a preguntar: venga, ¿lo necesita? ¿Cómo lo va a aprovechar? ¿Cómo lo vas a trabajar, si no estás acostumbrada a hacerlo así?
O voy a pasar de proyectar a nivel de SKU a proyectar a nivel de cliente, desconociendo que mientras más desagregación, hay mayor desviación y mayor incertidumbre en la precisión del pronóstico.
Lo mismo con los horizontes más largos. Entonces, si me meto a estirar el horizonte y a la vez a llevarlo a la granularidad más mínima, de entrada estoy metiendo un montón de incertidumbre, y en un proceso que no estoy acostumbrada a hacer. Claro, cuando empiezan a recibir los resultados, no saben por dónde cogerlos, no saben cómo leerlos ni cómo llevarlos al proceso.
La recomendación es:
Empieza como lo estás haciendo hoy. Es la mejor forma de empezar, porque generas una curva de aprendizaje mucho más rápida. Y una vez tengas esto estabilizado, y veas que has mejorado frente a lo que tenías, ahí sí vale la pena llevarlo a un nivel más.
Es o me meto a explorar y de pronto a estrellarme por no escuchar las recomendaciones de una empresa que lo ha estado haciendo constantemente en diferentes industrias, o aprovecho esas recomendaciones y experiencias. Porque si es mi primer proyecto y voy a pasar de Excel a una plataforma, es pretender volar cuando no he dado mis primeros pasos. También son decisiones, y es cómo quieres vivir tu aprendizaje.
"Ya implementamos la plataforma, pero necesito auditar los datos que genera. ¿Cuál es la mejor forma?"
A veces se hace doble trabajo porque los planeadores no terminan de confiar en los datos de la plataforma, no terminan de soltar el control: ven la plataforma y siguen calculando manualmente. La cuestión es: ¿Cómo le transmito yo, como líder de proyecto o jefe de abastecimiento, a mis analistas que ya no saquen los cálculos manuales?
Uno no pasa de uno al otro y "apagué y listo". Siempre se ve que coexisten ambos sistemas durante un periodo. La pregunta es qué tanto lo quiero extender y qué tan práctico es, porque yo me puedo quedar en validaciones todo el tiempo y tal vez seguir encontrando cosas.
Hay diferentes herramientas para acortar ese periodo.
Los ítems de control. Es de lo primero con lo que trabajamos para identificar que se están viendo los mismos datos. Te permiten reducir la muestra y saber que hay unos productos que puedes estar vigilando y comparando.
El ranking. Dentro de la plataforma nosotros damos un ranking, y eso te permite priorizar: saber a qué prestarle más atención y sobre qué empezar a validar. Porque ahí vas a encontrar productos con patrones parecidos, por ejemplo los de altos ingresos, que uno siempre quiere cuidar un montón.
Empieza por los de alta frecuencia y comportamiento estable, que son muy fáciles de validar porque son los más regulares, y déjale los de comportamiento variable para después. Cuando entiendes esa dinámica y cambias el chip frente a un producto estable versus uno variable, de alto impacto versus bajo impacto, cambia también cómo vas abordando y analizando la información.
La secuencia para validar
Siempre es ver los valores generales y estar comparando tres cosas: esto fue lo que pasó realmente, esto era lo que se estaba proyectando, esto es lo que visualizo en mi sistema. De ahí, hacia abajo:
Si veo que esos temas están bien, es momento de ir migrando. Porque definitivamente pretender seguirlo haciendo de las dos formas no tiene sentido.
"Ya no voy a hacer nada" o "ya mi trabajo no vale".
Algunos planeadores o analistas se sienten amenazados con la llegada de estas plataformas: "ya no voy a hacer nada" o "ya mi trabajo no vale". ¿Cómo se hace entender que tu criterio no está siendo desplazado, sino que ahora es más importante?
Uno lo ve en casos tan sencillos como una inteligencia artificial generativa. Uno no se queda con "esto fue lo que me dijo y ya". El criterio siempre va a ser relevante, porque permite esas validaciones, permite saber que las cosas están bien.
Y una vez están bien, con el criterio y la experiencia viene lo importante:
Para que no sea un reporte más dentro de la compañía, sino para que esas decisiones empiecen a generar resultados: mayores ventas, ahorros, menos costos. Enfoquémonos en esta sucursal o en este grupo de productos y empecemos a iterar más.
Ahí lo que uno tiene es un respaldo en términos de datos para validar hipótesis, ejecutarlas y ver los resultados. Y eso es iterativo: mientras más te involucres y más lo entiendas, más posibilidades vas a encontrar.
Eso me pasaba mucho incluso cuando yo trabajaba con Excel, porque era estar analizando y revisando datos siempre, y a partir de eso ver qué sí está funcionando y qué no. Solo que todo ese tiempo uno se lo dedicaba a temas operativos.
Cuando empiezas a cuestionar un poquito y a mirar los datos de otra forma, es cuando empiezas a encontrar nuevas estrategias, empiezas a ver oportunidades de optimización. Ahí es donde realmente está el valor, y con la experiencia de uno como planeador y conocedor de datos, ahí es donde puedes aportar.
En vez de ser el dueño de la fórmula ("es que yo lo hago así"), el valor está en esas conversaciones que se generan en el equipo a través de los números. Porque los números se convierten en accionadores, y rápidamente puedes validar si esa hipótesis generó impacto en la demanda: se movieron más productos, lo alineamos mejor, tuvimos mejores negociaciones con proveedores.
En vez de estar apagando incendios, ya se puede hablar más de resultados que del día a día. Se vuelven más proactivos en su ejecución. Y ahí vendrán happy problems y crecimiento.
Supply chain es una de las industrias donde la inteligencia artificial todavía no termina de rendir: según Gartner, el 55% de los directores de cadena de suministro no tiene claro qué retorno le está dando, aunque ya destinan el 67% de su presupuesto digital a ella. Y creo que es precisamente por esto: tenemos los datos pero no el contexto completo.
Y al ser una operación tan compleja (planeación de demanda, inventarios, compras, promociones, estacionalidad, sectores específicos que tú como planeador ya conoces bien), esa información puede que la tengas tú y no la tenga la herramienta.
La herramienta es un apoyo, pero la decisión está en ti. Si ocurre un evento externo, tú ya sabes que va a afectar tu operación; la herramienta no se enteró, no dice "ocurrió esta noticia, voy a bajar las compras". Eso viene de ti.
Cuando se piense en esta amenaza de que una plataforma me reemplaza: no, no ha llegado ese momento todavía y no va a llegar pronto. Lo que sí hay que hacer es aprovechar estas herramientas para no quedarnos en el pasado. Así como llegó Excel a reemplazar los archivos manuales y las hojas de cálculo largas y extensas, y nos ahorró mucho tiempo, ahora llegan estas nuevas herramientas que nos van a seguir ahorrando mucho más tiempo.
En todos nuestros módulos, tanto en planeación como en inventario, nosotros permitimos que el cliente pueda hacer ajustes. ¿Por qué? Porque es el conocimiento el que aporta y el que retroalimenta todo el proceso.
Cuando alguien me dice "quiero automatizar mi proceso al 100%", ahí es donde uno le dice:
En planeación de demanda. Va a haber variabilidad que la herramienta no va a ser capaz de captar (negociaciones, campañas de mercado) y es importante que la estén retroalimentando dentro de la plataforma. Generarle esos insumos para que siga aprendiendo y sobre eso nos dé recomendaciones.
En abastecimiento. Puedes tener tu punto de reorden, puedes ajustarlo, y siempre vas a tener la recomendación, pero también productos en los que vale la pena prestar un poquito más de atención. Por eso siempre lo construimos desde el ranking: te permite saber qué priorizar y entender mejor esa diversidad que tienes en un proveedor. En el pedido que vas a montar, ¿qué hay que garantizar? Porque eso va a impactar los niveles de servicio, el estado de resultados y la rentabilidad de la compañía.
Es un apoyo súper grande, porque es tener esa información procesada. Pero ese conocimiento y esas decisiones son las que en últimas terminan de cerrar el ciclo y agregan todo el valor del mundo.
¿Estás en medio de esta transición o pensando en darla? Escríbenos y conversemos sobre cómo se ve en tu operación.
Laura Ramírez es una estratega en planificación comercial y operativa con más de 15 años de experiencia ayudando a empresas a tomar mejores decisiones basadas en datos. Ha trabajado de la mano con equipos de ventas, operaciones, marketing y finanzas para alinear objetivos, mejorar la eficiencia y reducir costos innecesarios.
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