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Resultados futuros NO garantizados | 
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| El mundo corporativo norteamericano está lleno de casos de empresas que han hecho grandes inversiones en software de pronóstico de demanda, sin lograr resultados positivos. Goodyear, por ejemplo, implantó un sistema de este tipo a mediados del 2000, pero no ha mostrado mejoras significativas en la gerencia de inventario; el año pasado la empresa perdió más dinero que el año anterior. Aun así, según la firma IDC, nada más en el 2002, las empresas gastaron US$ 19 mil millones en estos programas y otras soluciones para cadena de suministros, y los proveedores y académicos siguen promoviendo la tendencia.
Muchos CIOs, sin embargo no compran la idea. En un reciente estudio 45% de los altos ejecutivos expresó que los recursos de tecnología para cadena de suministros en general habían fallado en lograr las expectativas. Según la experiencia, cada vez más CIOs se dan cuenta de que por sí solos los sistemas de computación son incapaces de producir pronósticos acertados.
Scotts Co, un suplidor de equipos de mantenimiento de jardines, usa vigilantes humanos de mercadeo para respaldar los pronósticos generados por computadora de su empresa. La actividad es científica pero la gente constituye la mitad de la ecuación. Los buenos pronósticos requieren una combinación de data adecuada y gente inteligente, sumado a datos actualizados de ventas e información de los puntos de venta.
El precursor del software fue Ronald Fisher, matemático británico de finales de la Primer Guerra Mundial, que concibió un sistema que podía tomar números, buscar patrones y luego hacer predicciones basadas en tales patrones. El resultado, el clásico modelo de regresión, que todavía es usado en 90% del software de planificación de demanda. El problema estriba en que para entonces sólo se consideraban pocas variables dado el escaso poder de las computadoras, pero hoy en día se pueden incluir cientos de elementos y su correspondiente cantidad de información.
La mejor forma de disminuir los errores es usar la información de los puntos de venta directamente desde el distribuidor, quien posee cifras exactas del consumo y por tanto mejora la confiabilidad del pronóstico. Esta es la estrategia que ha puesto en marcha Scotts, lo que le ha permitido emitir pronósticos más detallados de cada punto de venta, más acertados y que reducen los márgenes de error. Para aquellas empresas que no están en posición de lograr los datos de sus clientes, una de las vías puede ser obtener la información de los distribuidores más grandes (tal como ellos hacen en Europa), lo cual permitirá al menos tener una información algo más acertada.
No obstante aun cuando el sistema de pronósticos acertara en un cien por ciento, existe otro problema: el pasado no puede predecir el futuro (las computadoras usan datos históricos como parte del insumo). Por ejemplo, Belvedere International, de Canadá, fabricante de productos para la piel vendió más de su producción de un año de su desinfectante de manos después de anunciada la epidemia de SARS.
Para muchos, las fallas de pronósticos de algunas empresas pueden ser atribuidas a los ejecutivos que ingenuamente confían por completo en la tecnología. 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 pronósticos que llevaron luego a la crisis de la empresa. Este sonado caso demuestra que las proyecciones, sin importar lo avanzada que sea la tecnología según sus vendedores, tienen que formar parte de un proceso de nivel ejecutivo. En Alcatel por ejemplo, los ejecutivos se reúnen regularmente para discutir los pronósticos, producto de la combinación del trabajo cibernético 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 decisión.
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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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