Antes de los años 70, la gestión de materiales y la distribución física se entendía como una función meramente técnica y de apoyo. En esa década, el desarrollo de la Gestión Logística reconoció la importancia de la integración interna para la entrega de valor al cliente. En los 90 se empezó a hablar de Gestión de la Cadena de Abastecimiento o de Suministro (Supply Chain Management), concepto que enfatizaba que la sincronización entre las operaciones de fabricantes, distribuidores y clientes era clave para competir en un mercado crecientemente complejo y diversificado y que proclamaba que la competencia se daría no entre empresas, sino entre cadenas de suministro, adquiriendo por ello un vuelo estratégico.

En las primeras décadas del nuevo siglo entendimos que el entorno de negocios estaba tomando características volátiles, inciertas, complejas y ambiguas (“volatility, uncertanty, complexity and ambiguity”, VUCA), cada vez con mayor intensidad. Hasta que llegó la pandemia.

Ni los diseñadores ni los administradores de cadenas de suministro previeron que el mundo se detendría por una pandemia, que industrias completas quedarían destruidas, que miles de empresas cerrarían sus puertas, que renacerían los nacionalismos y que las largas redes de suministro basadas en China terminarían siendo cuestionadas.

Es hora de dar un nuevo salto hacia adelante para asegurar que los clientes reciban sus suministros en forma sostenida a lo largo del tiempo, minimizando las disrupciones, a pesar del derrumbe de algunas industrias, del surgimiento de otras y también de las expectativas crecientes de los clientes más allá de las fronteras.

Más que cadenas de suministro tradicionales se hace necesario gestionar redes de suministro robustas en su complejidad. Las redes complejas de suministro son la respuesta operacional para enfrentar los nuevos modelos de negocio digitales, modelos que cambian rápidamente, que están redefiniendo el panorama competitivo global y reestructurando dramáticamente el funcionamiento de las industrias.

El concepto de redes complejas incluye las cadenas de suministro y el proceso logístico. En efecto, pensar en redes no invalida lo anterior: una red compleja puede estar conformada por varias cadenas de suministro y en cada eslabón puede realizarse una gestión logística más o menos eficiente.

Modelar y gestionar una red compleja global va a requerir tecnología de la Cuarta Revolución Industrial y probablemente nuevos conocimientos y habilidades. El primer paso es conceptualizar las características de estos nuevos modelos. Propongo siete dimensiones que debiéramos tomar en cuenta para el modelamiento de redes complejas de suministro:

Conceptualmente una red de suministro es un sistema complejo adaptativo, con nodos y relaciones dinámicas. La complejidad de redes globales, sujetas a condiciones cambiantes, se puede representar con modelos multi-escenario, multi-variable y multi-actor. A medida que las redes agregan nodos, su complejidad y valor aumentan. También aumenta la dificultad para gestionar los flujos de información y decisiones. Un sistema puede llegar a ser tan complejo, con tantas sub-redes imbricadas, que difícilmente puede ser entendido y gestionado sin el auxilio de la tecnología. Una red puede estar dotada de cierto equilibrio interno u homeostasis, lo que le otorgaría el especial atributo de resiliencia.

Las redes de suministro se asemejan al sistema circulatorio del planeta, una red en la que se entrelazan grandes arterias y pequeños vasos capilares, con redes de intercambio de billones de bienes por minuto. Estas redes complejas requieren el uso de tecnología, no solo para capturar información, sino también para entender y gestionar las múltiples relaciones. Diversos sensores instalados en artefactos industriales o caseros pueden suministrar información en tiempo real, que el usuario puede visualizar en su teléfono. La Internet de las Cosas (IoT) junto a la Inteligencia Artificial (IA) permite que muchas decisiones sean tomadas por sistemas ciber-físicos sin intervención humana, tal como la impresión de productos intermitentes (impresión 3D) cerca de los puntos de consumo, el ensamblaje de un producto por un robot o la entrega de una pizza con un dron. Más aún, al estar constituida la red por nodos estables y otros dinámicos, la tecnología blockchain aporta seguridad y confiabilidad de la información.

Las redes complejas requieren auto-repararse cuando uno o más nodos están dañados o una o más relaciones se han degradado. Una forma práctica de prever esta dimensión de resiliencia es incluir en el modelamiento el tiempo de cambio, esto es, el tiempo que llevaría reemplazar esta fuente de abastecimiento por otra. En algunas ocasiones, puede ser sencillo, como es el caso de un mercado de oferta con muchos proveedores alternativos. En otros, con un mercado de oferta restringido o regulado, puede ocurrir la situación contraria.

En ciertos escenarios, puede que convenga desarrollar un proveedor o preferir la integración vertical. En cualquier caso, el modelo debería estimar cuánto tiempo llevaría reemplazar este nodo (digamos un proveedor de Tailandia) por otro nodo (por ejemplo, otro proveedor de Australia).

La tendencia global es a preferir productos que provengan de fuentes sustentables. Así ocurre con los alimentos, prendas de vestir y hasta con los commodities. Procesos sustentables son aquellos cuyas decisiones toman en cuenta a todos los stakeholders en el largo plazo; satisfacen las necesidades del presente sin comprometer las del futuro. Procesos productivos sustentables pueden adoptar prácticas de “economía circular”, fuentes de energía renovables y maquinaria que contribuya a la eficiencia hídrica y energética. El modelo debiera contemplar entonces procesos enriquecidos con tecnologías que aseguren la trazabilidad completa de la cuna a la cuna del producto (“cradle-tocradle”), información que permitiría a los clientes conocer la historia completa del producto hasta que llega a sus manos.

Dimensión 5: Riesgos acotados

En un escenario de incertidumbre es clave incluir el análisis de riesgos, tanto en el diseño como en el monitoreo. El modelamiento de este tipo de redes debe incluir, entonces, una estimación de los riesgos en los nodos críticos. Los riesgos, junto a otras variables, debieran ser parte de modelos más avanzados y completos de modelamiento. Estos modelos debieran poder simular el efecto de estas variables en los tiempos, los costos y las entregas a clientes. Un tal modelo, con n nodos y m variables podría ser monitoreado en tiempo real por una inteligencia artificial (IA), la que probablemente sea capaz también de prever los “cisnes negros”, esto es, eventos de baja probabilidad pero de alto impacto.

En una cadena tradicional, la empresa cliente pone énfasis en el costo de transacción de su proveedor (por ejemplo, en el precio que acuerda un gran supermercado y uno de sus proveedores). Esta visión de costos es limitada, porque interesa no solo el costo de transacción sino el costo total de apropiación (“total cost of ownership”, TCO). Con este enfoque, un modelo complejo de la red debiera poder simular el costo total de una de las ramas hasta que el producto llega al cliente, para tomar decisiones de privilegiar una cadena en detrimento de otra en función del tiempo. Pero, además, el modelo debiera incluir los costos que significaría cambiar de proveedor (“switch costs”) si ello fuera necesario.

Las redes complejas requieren plasticidad, al igual que las redes neuronales que, al deteriorarse algunas conexiones, desarrollan otras que las reemplazan. En la práctica significa desarrollar una cultura de innovación continua, abierta a las nuevas soluciones que pueden provenir de start-ups y emprendedores de cualquier parte del mundo. Son estas nuevas soluciones –a menudo disruptivas- las que han habilitado el surgimiento de los nuevos modelos de negocio digitales, en los que tanto los clientes como los proveedores pueden estar en cualquier lugar del planeta, conectados en tiempo real.

La era de las redes complejas de suministro ha comenzado.