Por qué los modelos tradicionales de supply chain ya no alcanzan en un entorno de disrupción constante

Durante años, el diseño y la planeación de la supply chain se apoyaron en modelos relativamente estables. Se trataba de ejercicios profundos, técnicamente robustos, que podían tardar meses en construirse y que servían como guía estratégica para periodos prolongados.

Sin embargo, el contexto actual ha puesto en evidencia una realidad incómoda para muchas organizaciones: esos modelos ya no se mueven a la misma velocidad que el entorno.

Hoy, las cadenas de suministro operan en un escenario marcado por disrupciones casi permanentes. Cambios arancelarios, tensiones geopolíticas, ajustes repentinos en la demanda, reconfiguraciones de rutas, riesgos climáticos y presiones de costos conviven al mismo tiempo.

En este contexto, la pregunta ya no es si habrá disrupciones, sino con qué frecuencia y qué tan rápido deberán responder las empresas.

El problema no es el modelo, sino el tiempo

De acuerdo con Kevin Troyer, senior manager en Miebach Consulting, uno de los principales retos del modelado tradicional de supply chain no está en la capacidad analítica de las herramientas, sino en el proceso que las rodea.

En proyectos clásicos de diseño de red, por ejemplo, no es raro que una iniciativa completa tome entre tres y cuatro meses, de los cuales hasta la mitad se destina únicamente a limpiar, validar y preparar los datos que alimentan el modelo.

El desafío aparece cuando, al finalizar ese ejercicio, las condiciones que dieron origen al análisis ya cambiaron. Nuevas tarifas, modificaciones en los costos de transporte o ajustes en la demanda obligan a actualizar la información y, en muchos casos, a reiniciar buena parte del proceso.

El resultado es una brecha cada vez más evidente entre el ritmo del negocio y la velocidad con la que se generan las respuestas analíticas.

En palabras de Troyer, este desfase ha llevado a muchas empresas a cuestionarse si los modelos, tal como se han utilizado históricamente, siguen siendo funcionales para la toma de decisiones en el contexto actual.

“Nos encontramos con frecuencia con que, cuando el modelo está listo, el cliente nos dice: esto es muy bueno, pero las condiciones ya cambiaron”, señaló el directivo durante el webinar.

De la optimización estática a la velocidad de decisión

Durante un webinar reciente organizado por Optilogic, Troyer y Vikram Srinivasan, head of solution architecture and new products en la compañía, coincidieron en que la presión sobre los equipos de supply chain ha cambiado de naturaleza.

Ya no se trata únicamente de encontrar la solución óptima en términos de costo o nivel de servicio, sino de hacerlo en tiempos mucho más cortos, aun cuando la información disponible sea imperfecta.

Srinivasan lo resume con una idea que empieza a ganar terreno en el sector: “better beats perfect”. Durante la conversación, explicó que “la expectativa del negocio hoy es obtener respuestas mucho más rápido, aun cuando los insumos estén cambiando constantemente”.

En un entorno donde los insumos cambian constantemente, una respuesta direccional, entregada a tiempo, puede ser más valiosa que un análisis exhaustivo que llega tarde.

Esta lógica no elimina la búsqueda de eficiencia, pero sí redefine las expectativas sobre cómo y cuándo deben generarse las decisiones.

La velocidad de decisión se ha convertido así en un activo estratégico. Las organizaciones que logran reducir el tiempo entre la pregunta y la respuesta tienen mayor capacidad para anticiparse, ajustar sus planes y mitigar impactos antes de que se materialicen.

Datos que envejecen más rápido que los modelos

Otro de los puntos críticos señalados durante la conversación es la fragilidad de los datos en los procesos tradicionales de modelado.

Aunque muchas empresas han avanzado en la digitalización y cuentan con múltiples fuentes de información —desde sistemas ERP hasta data lakes—, la realidad es que gran parte de esos datos no están estructurados para responder preguntas específicas de supply chain.

Además, pequeños cambios operativos pueden romper los flujos de información: una columna renombrada, un archivo modificado o una actualización en el formato de origen pueden detener por completo un pipeline de datos.

Cada interrupción implica tiempo adicional de corrección y validación, lo que vuelve a ralentizar el proceso analítico.

Este fenómeno refuerza la idea de que los modelos no fallan por falta de sofisticación matemática, sino porque dependen de datos que se vuelven obsoletos con demasiada rapidez.

“El modelo en sí es muy poderoso; el verdadero problema es que los datos se vuelven obsoletos demasiado rápido”, apuntó Troyer.

Un entorno que exige nuevos supuestos

La pandemia marcó un punto de inflexión, pero no fue un evento aislado. Desde entonces, las empresas han tenido que enfrentar disrupciones sucesivas que han puesto en jaque los supuestos tradicionales del diseño de redes.

Hoy, conceptos como resiliencia, redundancia, nearshoring y exposición arancelaria ocupan un lugar central en las discusiones estratégicas.

Para Troyer, muchas compañías han entendido que el costo de una interrupción puede ser significativamente mayor que la inversión necesaria para construir una red más robusta.

“Hoy vemos que muchas de las preguntas más valiosas ya no son solo dónde ubicar un centro de distribución, sino cómo hacer que la red sea más resiliente frente a disrupciones recurrentes”,

explicó.

Esto ha llevado a replantear objetivos que antes se consideraban secundarios, como la diversificación de proveedores, el redimensionamiento de inventarios o la automatización como mitigador de riesgos laborales.

El resultado es un cambio profundo en las preguntas que guían el análisis. Más allá de dónde ubicar un centro de distribución, las organizaciones buscan ahora entender cómo responderían sus redes ante escenarios adversos y qué tan rápido podrían adaptarse.

El fin del estudio aislado

Uno de los consensos más claros del webinar es que el enfoque de proyectos aislados, pensados como ejercicios únicos, está perdiendo vigencia. Srinivasan lo resumió de forma contundente: “ya no estamos hablando de estudios de una sola vez, sino de capacidades que deben estar siempre activas para responder a nuevas preguntas”.

En su lugar, comienza a tomar forma una visión donde el modelado se concibe como una capacidad continua, capaz de actualizarse y responder a nuevas preguntas conforme evolucionan las condiciones del mercado.

Este cambio no implica descartar los modelos existentes, sino replantear la manera en que se utilizan. La discusión ya no gira únicamente en torno a la precisión del resultado, sino a su relevancia en el momento adecuado.

En un entorno de disrupción constante, los modelos de supply chain que no pueden adaptarse con rapidez corren el riesgo de convertirse en fotografías de un pasado que ya no existe.

La verdadera ventaja competitiva, coinciden los especialistas, estará en aquellas organizaciones capaces de transformar el análisis en un proceso dinámico, alineado con la velocidad del negocio y con la incertidumbre que define al comercio global actual.