Por FABIOLA VÁSQUEZ
Hablar de eficiencia en la cadena de suministro suena tan anticuado como hablar de enciclopedias en la era de ChatGPT. En muchas juntas directivas se sigue presumiendo una cadena de suministro “eficiente”, pero en 2025 eso ya no basta. Tener eficiencia sin inteligencia se convierte en un riesgo latente.
En un contexto donde los aranceles cambian de un día a otro, los consumidores esperan entregas casi inmediatas y los picos de consumo, como Prime Day o el regreso a clases, no son sorpresas, las cadenas de suministro enfrentan pruebas de estrés que muchas empresas aún gestionan con hojas de Excel y llamadas de emergencia. Sin embargo, estos métodos no permiten automatizar, procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real ni, por supuesto, anticipar crisis.
Hoy en día, si tu cadena no es predictiva, es vulnerable. En lugar de predecir la demanda, muchas compañías siguen persiguiéndola. La diferencia no es menor: la primera estrategia ofrece una ventaja competitiva, mientras que la segunda las condena a reaccionar tarde. Según Harvard Business Review, las compañías que integran modelos predictivos de demanda e inventario tienen hasta 35% menos quiebres de stock y un 20% más de rotación de inventario frente a sus competidores.
La falsa comodidad de la eficiencia
No se trata de jugar a los algoritmos por moda, sino de usar datos reales (consumo histórico, clima, movilidad, tendencias sociales, picos estacionales) para anticipar cuánto, dónde y cuándo. Pero eso implica cambiar mentalidades, no solo sistemas.
Durante años, nos vendieron el “justo a tiempo” (just-in-time) como dogma logístico. Hoy, ese modelo, sin capacidad de predicción ni elasticidad, colapsa ante la primera disrupción. Lo hemos comprobado en sucesos como el COVID-19, las guerras y los bloqueos portuarios. Aun así, hay consejos de administración que creen que una proyección mensual es suficiente. En mi opinión, la eficiencia sin resiliencia es la receta perfecta para quedarse sin producto, clientes ni margen.
Analítica predictiva: del PowerPoint a la realidad
Para implementar analítica predictiva no es necesario contratar una startup que diseña dashboards vistosos, sino repensar cómo se toman las decisiones. A partir de datos históricos y actuales, la analítica predictiva modela escenarios, desarrolla simulaciones, establece umbrales de decisión automatizados y capacita a los líderes de operaciones para interpretar las señales antes de que se genere una crisis.
En mi experiencia, las cadenas del retail mexicano que integran modelos de machine learning para anticipar picos de consumo por zona, hora, ticket promedio y clima, no solo sobreviven… ganan. Las cadenas de suministro inteligentes optimizan las rutas en tiempo real, redistribuyen proactivamente los inventarios y lanzan campañas comerciales justo cuando el consumidor va a necesitar el producto.
Más que adivinar, hacerse las preguntas correctas
Los directores de datos, operaciones, finanzas y logística deberían formularse algunas preguntas incómodas pero necesarias para transformar sus cadenas de suministro:
- ¿Con cuánta anticipación puedes detectar un desabasto antes de que llegue a tienda?
- ¿Tu equipo tiene las capacidades técnicas y cognitivas para interpretar modelos predictivos?
- ¿Puedes responder en tiempo real ante una disrupción en tu proveedor más crítico?
- ¿Estás decidiendo con base en datos actuales o con reportes que ya son obsoletos?
- ¿Qué productos tienen mayor probabilidad de rotura de stock la siguiente semana y por qué?
- ¿Cuántos puntos de tu red logística operan en modo automático?
- ¿Tu sistema de supply chain puede aprender de los errores pasados?
- ¿Evalúas el desempeño de tu cadena con KPI que integran escenarios y riesgos?
- ¿La analítica predictiva ya está en tu estrategia de negocio o es solo un proyecto?
- ¿Te atreverías a presentar ante el consejo un plan de crecimiento basado en predicciones y simulaciones de tu cadena?
Las cadenas inteligentes no son aquellas que entregan más rápido, sino las que entienden antes la situación. Esto no se logra con experiencia operativa solamente, sino con datos, modelos robustos y, sobre todo, con un liderazgo que deja de reaccionar y empieza a anticipar.
El retail no necesita más eficiencia. Necesita visión, decisiones anticipadas basadas en patrones que no sean superficiales, líderes que dejen de mirar el espejo retrovisor y usen el parabrisas que ofrece la analítica predictiva. Porque en esta carrera, el que espera... pierde.
Directora de la Maestría en Business Analytics de EGADE Business School
