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Resultados futuros NO garantizados | 
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| El mundo corporativo norteamericano est谩 lleno de casos de empresas que han hecho grandes inversiones en software de pron贸stico de demanda, sin lograr resultados positivos. Goodyear, por ejemplo, implant贸 un sistema de este tipo a mediados del 2000, pero no ha mostrado mejoras significativas en la gerencia de inventario; el a帽o pasado la empresa perdi贸 m谩s dinero que el a帽o anterior. Aun as铆, seg煤n la firma IDC, nada m谩s en el 2002, las empresas gastaron US$ 19 mil millones en estos programas y otras soluciones para cadena de suministros, y los proveedores y acad茅micos siguen promoviendo la tendencia.
Muchos CIOs, sin embargo no compran la idea. En un reciente estudio 45% de los altos ejecutivos expres贸 que los recursos de tecnolog铆a para cadena de suministros en general hab铆an fallado en lograr las expectativas. Seg煤n la experiencia, cada vez m谩s CIOs se dan cuenta de que por s铆 solos los sistemas de computaci贸n son incapaces de producir pron贸sticos acertados.
Scotts Co, un suplidor de equipos de mantenimiento de jardines, usa vigilantes humanos de mercadeo para respaldar los pron贸sticos generados por computadora de su empresa. La actividad es cient铆fica pero la gente constituye la mitad de la ecuaci贸n. Los buenos pron贸sticos requieren una combinaci贸n de data adecuada y gente inteligente, sumado a datos actualizados de ventas e informaci贸n de los puntos de venta.
El precursor del software fue Ronald Fisher, matem谩tico brit谩nico de finales de la Primer Guerra Mundial, que concibi贸 un sistema que pod铆a tomar n煤meros, buscar patrones y luego hacer predicciones basadas en tales patrones. El resultado, el cl谩sico modelo de regresi贸n, que todav铆a es usado en 90% del software de planificaci贸n de demanda. El problema estriba en que para entonces s贸lo se consideraban pocas variables dado el escaso poder de las computadoras, pero hoy en d铆a se pueden incluir cientos de elementos y su correspondiente cantidad de informaci贸n.
La mejor forma de disminuir los errores es usar la informaci贸n de los puntos de venta directamente desde el distribuidor, quien posee cifras exactas del consumo y por tanto mejora la confiabilidad del pron贸stico. Esta es la estrategia que ha puesto en marcha Scotts, lo que le ha permitido emitir pron贸sticos m谩s detallados de cada punto de venta, m谩s acertados y que reducen los m谩rgenes de error. Para aquellas empresas que no est谩n en posici贸n de lograr los datos de sus clientes, una de las v铆as puede ser obtener la informaci贸n de los distribuidores m谩s grandes (tal como ellos hacen en Europa), lo cual permitir谩 al menos tener una informaci贸n algo m谩s acertada.
No obstante aun cuando el sistema de pron贸sticos acertara en un cien por ciento, existe otro problema: el pasado no puede predecir el futuro (las computadoras usan datos hist贸ricos como parte del insumo). Por ejemplo, Belvedere International, de Canad谩, fabricante de productos para la piel vendi贸 m谩s de su producci贸n de un a帽o de su desinfectante de manos despu茅s de anunciada la epidemia de SARS.
Para muchos, las fallas de pron贸sticos de algunas empresas pueden ser atribuidas a los ejecutivos que ingenuamente conf铆an por completo en la tecnolog铆a. Los reportes de la Corte de las audiencias de los accionistas en contra de Nike revelaron que los ejecutivos de la empresa nunca se reunieron para revisar y discutir los pron贸sticos que llevaron luego a la crisis de la empresa. Este sonado caso demuestra que las proyecciones, sin importar lo avanzada que sea la tecnolog铆a seg煤n sus vendedores, tienen que formar parte de un proceso de nivel ejecutivo. En Alcatel por ejemplo, los ejecutivos se re煤nen regularmente para discutir los pron贸sticos, producto de la combinaci贸n del trabajo cibern茅tico con la inteligencia humana. El CFO de esta empresa explica que participa siempre en los intercambios, conjuntamente con los gerentes de mercadeo y ventas y de la cadena de suministros. Todos deben aprobar la decisi贸n.
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Este es el resumen del artículo "Resultados futuros NO garantizados" publicado en Julio 15, 2003 en la revista CIO.
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