Por qué fallan las implementaciones de tecnología logística y cómo superarlo

La adopción por proveedores logísticos de tecnología moderna es un caso de aplicar soluciones digitales a un mundo analógico.

Por su naturaleza, la logística es intensamente física: camiones, remolques, barcos, trenes y almacenes. No hay nada "virtual" en ello — lo único que opera "en la nube" es un avión — sin embargo, los proveedores se apresuran a abrazar sistemas que consisten solo en bits y bytes.

Su impulso es comprensible. En esta era del internet de las cosas, la automatización es clave para lidiar con el flujo implacable de datos, todo orientado a satisfacer las crecientes demandas de los clientes por entregas rápidas y precisas. Para ese fin, avances como machine learning e inteligencia artificial están haciendo posible un grado de toma de decisiones "inteligente" que está mucho más allá del alcance de gerentes de carne y hueso.

La tecnología para logística tiene mucho sentido. Entonces, ¿por qué tantas implementaciones fallan en cumplir su promesa?

Ali Hasan Raza proviene del mundo físico. Comenzó en operaciones, incluyendo camiones de 18 ruedas. Una década o más en su carrera, comenzó a migrar a tecnología, incluyendo sistemas para rastreo y trazado, y monitoreo del movimiento de camiones. Hoy es co-fundador y director ejecutivo de ThroughPut Inc., un proveedor de software que aprovecha la IA para ayudar a aliviar cuellos de botella operacionales.

Como líder de una empresa tecnológica, Raza ve el valor de la automatización para proveedores logísticos. Pero también es agudamente consciente de la desconexión que atiende su implementación en el mundo real. En términos simples, dice, la naturaleza y valor de las tecnologías digitales "dependen de quién es el usuario final". Los camioneros buscan soluciones basadas en puntos que abordan operaciones cotidianas. Los corredores se sienten atraídos por mercados electrónicos que vinculan remitentes con proveedores de servicios físicos. Grandes minoristas como Walmart Inc. y Amazon.com Inc. favorecen sistemas que permiten flujo de suministro de extremo a extremo.

Así que mientras la palabra "digital" es abarcadora, también puede ser maddeningly vaga, describiendo una amplia gama de "soluciones" para usuarios que se agrupan bajo el término igualmente nebuloso "logística".

Los grandes sistemas orientados a empresas comienzan con una serie de suposiciones clave, señala Raza. Están diseñados para modelar el mundo real, incluyendo tiempos de espera esperados, capacidad de vehículos, requisitos de empaque, equipo de manejo de materiales y mezcla de productos. Pero los sistemas de planificación basados digitalmente se sienten más cómodos trabajando con un estado estable, en lugar de un modelo transitorio. Y el mundo de la logística es decididamente transitorio.

"Si trabajas en logística y cadena de suministro, cada día cambia", dice Raza. "No tienes tiempos de espera fijos y capacidad. Los cuellos de botella siempre cambian, especialmente durante el COVID-19, donde almacenes y fábricas cierran, requiriendo cambios completos de optimización de rutas".

En un entorno caótico, incluso los sistemas más cuidadosamente pensados terminan sin reflejar el flujo real de operaciones. "Por eso vemos estas transformaciones digitales fallando", dice Raza. "La única forma de construir algo es hacer suposiciones. Como en matemáticas, empiezas con ecuaciones básicas. Pero cuanto menos suposiciones hagas, más libertad tienes".

¿No fueron la IA y el machine learning diseñados expresamente para lidiar con tal incertidumbre? Raza está de acuerdo en que la IA puede emplearse para detectar demanda real y mezcla de productos, y planificar hacia atrás desde eso. "Puede proporcionar recomendaciones en tiempo real", dice, "pero alguien todavía tiene que ejecutarlas". Que es cuando las realidades del momento amenazan con entrometerse en los planes mejor trazados de una máquina "inteligente".

La automatización total de una operación logística es rara en cualquier caso, restringida al extraño almacén "lights-out" que maneja producto altamente especializado. Tal configuración invita la posibilidad del efecto látigo, donde pequeños errores de cálculo no corregidos a lo largo de la cadena de suministro pueden escalar y resultar en fallas de servicio desastrosas aguas abajo.

La ironía de la tecnología es que su éxito dentro de una organización depende, en el análisis final, de los humanos. El problema, dice Raza, es a menudo uno de cultura corporativa.

"La tecnología solo puede hacer que lo que ya estás haciendo vaya más rápido", dice. "Si no tienes una cultura basada en datos para empezar, y nunca has hecho nada con tus datos, no vas a agregar ningún valor".

La capacitación — de personas, no máquinas — es de igual importancia. Cualquier organización que busque arrancar procesos viejos sin escolar adecuadamente al personal en el nuevo está destinada a ver fallar su costosa iniciativa tecnológica. Los altos ejecutivos, mientras tanto, necesitan ser realistas sobre su retorno de inversión, incluso mientras encuentran presión de inversores para mostrar ganancias trimestrales cada vez mayores. En tal escenario, la adopción de ofertas de software como servicio puede ayudar a aliviar costos iniciales.

No hay duda de que el mundo físico de la logística necesita capacidades virtuales, en forma de sistemas automatizados y predictivos, para obtener lo mejor de su sustancial desembolso de capital. Pero la forma en que esas "soluciones" se aplican puede marcar la diferencia entre éxito y fracaso. Como lo dice Raza: "La tecnología es un habilitador — no una solución".