El impacto de la pandemia en la toma de decisiones de la cadena de suministro: Un nuevo paradigma

Los gerentes de cadena de suministro enfrentan disrupciones sin precedentes, no solo por los trastornos resultantes de la pandemia, sino también por los cambios continuos en la demanda, las expectativas crecientes de los clientes y factores geopolíticos externos. Dos cosas se han vuelto evidentes: Estas disrupciones no son temporales, y han sacado a la luz deficiencias en el modelo actual de datos de la cadena de suministro.

Inteligencia de decisiones para un mejor resultado

Las estrategias para abordar las consecuencias de estas disrupciones se volverán más enfocadas a medida que nos preparemos para un repunte económico, dando a los gerentes el doble desafío de recuperarse del desastre impulsado por la pandemia mientras lidian con un aumento potencialmente rápido de la demanda y el gasto del consumidor post-pandemia durante el próximo año. Ahora es el momento de profundizar en cómo las empresas abordarán la recuperación mientras aprovechan simultáneamente nuevas oportunidades de crecimiento. La solución no está en volver al statu quo previo a la pandemia, sino en establecer un nuevo modelo de datos. Como suele ocurrir, el desastre impulsa la innovación, y ahora estamos viendo surgir esa innovación a medida que más organizaciones de cadena de suministro adoptan un nuevo modelo de inteligencia de decisiones para reescribir las reglas del juego.

Más allá del modelo tradicional de datos

Lidiar con la recuperación de las disrupciones del año pasado, el aumento de la demanda por venir, y finalmente, obtener el conocimiento y los insights necesarios para sobrevivir futuras disrupciones requerirá ir más allá del modelo de datos tradicional de análisis histórico, información en silos y paneles en pantalla con una gama limitada de salidas y medios limitados de interpretación.

La próxima generación de toma de decisiones ya está aquí. La inteligencia de decisiones proporciona acceso temprano e inmediato a datos y tendencias, impulsada por inteligencia artificial y análisis predictivo prospectivo y con una capa de middleware capaz de abstraer múltiples fuentes de datos para proporcionar una vista única y unificada, todo entregado con una interfaz de lenguaje natural.

La inteligencia de decisiones, cuando se entrega con una interfaz unificada de lenguaje natural, resuelve muchas de las vulnerabilidades y desafíos ocultos que salieron a la luz como resultado de las disrupciones del año pasado. El apoyo a la toma de decisiones en circunstancias normales puede funcionar y hasta ahora había poco incentivo para avanzar. El modelo anterior, sin embargo, dejó a muchos desprevenidos cuando se enfrentaron a lo inesperado.

Toma de decisiones en un mundo impredecible

El modelo CORE (configurar, optimizar, responder, ejecutar) de Gartner Inc. para la planificación impone un modelo universal a toda la toma de decisiones de la cadena de suministro:

• Configuración de la cadena de suministro para apoyar estrategias,
• Optimización para tener en cuenta factores como recursos limitados (o en el caso de la pandemia, una disrupción mayor e inesperada),
• Respuesta, que incorpora un nivel de opcionalidad e inteligencia, y
• Ejecución

La necesidad de insights en tiempo real

Se necesitan insights en tiempo real para lograr un modelo CORE exitoso en la planificación de la cadena de suministro. Para lograr insights en tiempo real, necesitamos además una interfaz inteligente, interactiva y en tiempo real que pueda ser utilizada por tomadores de decisiones en todos los niveles, no solo analistas de datos. Esto puede lograrse con una instalación de procesamiento de lenguaje natural que permita al sistema construir contexto para que el usuario sea capaz de tener una conversación progresiva con el sistema en lugar de simplemente realizar una serie de preguntas o comandos únicos. Además, la capa de abstracción del procesamiento back-end permite la ingestión transparente de datos de múltiples fuentes de datos estructuradas y no estructuradas.

Una cadena de suministro receptiva en el ecosistema global actual requiere que los planificadores cierren la brecha de larga data entre la planificación y la ejecución. Aquellos capaces de cerrar esa brecha, anticipar lo inesperado e incorporar la capacidad de pivotar rápida e inteligentemente basándose en eventos impredecibles o cambios en la demanda, son los que se desenvolvieron mejor durante los devastadores déficits de la cadena de suministro del año pasado, y estarán mejor posicionados para acomodar rápidamente los inevitables cambios en la demanda que seguirán.

Ganesh Gandhieswaran es cofundador y CEO de ConverSight.ai, una plataforma de inteligencia de decisiones.