María Jesús Sáenz (MIT) reclama jerarquías flexibles también a nivel de país

“Hola Boston, aquí Zaragoza”. Tras la invocación, María Jesús Sáenz, directora del Digital Supply Chain Transformation Lab del MIT Center for Transportation and Logistics, aparece sonriente en la pantalla principal del Collaborate Velocity Zaragoza 2024, en la sede de Fersalab entre los aplausos de los asistentes. La colaboración cruza el Atlántico.

En su intervención inicial, María Jesús Sáenz destacó tres claves sobre la evolución de la cadena de suministro. En primer lugar, enfatizó la importancia de la agilidad y la flexibilidad, “manejar las interrupciones y adaptarse al contexto actual es costoso, pero necesario”.

Según su visión, estos son tiempos en los que prima “la necesidad de establecer conexiones digitales con proveedores, clientes y operadores logísticos para lograr la agilidad deseada”, aunque admitió que es un desafío debido a “la dificultad para capturar datos en tiempo real”.

Citó al director de cadena de suministro de Tesla para respaldar su argumento sobre la importancia de la flexibilidad en la fabricación de vehículos y adaptarse a las demandas regionales: el 88% de los coches eléctricos que vende en Estados Unidos la marca de Elon Musk se están produciendo ya dentro del propio país.

En segundo lugar, María Jesús mencionó la importancia de la experimentación continua y una actitud emprendedora en la cadena de suministro. “Eso requiere, de nuevo, de datos”, ha señalado, de ahí la importancia de la colaboración entre humanos y sistemas de inteligencia artificial (IA) para optimizar las operaciones y anticiparse a los cambios en la demanda y las condiciones del mercado.

“Ser ágil permite experimentar, pero para experimentar debemos ser ágiles”. Uno de los aspectos para la digitalización de la cadena es precisamente “la seguridad psicológica: los equipos deben tener esa seguridad psicológica para proponer esas ideas locas con las que, con el uso de los datos, experimentar de manera ágil y aunque no salga a la primera tratarlo e intentarlo”.

Finalmente, María Jesús hizo hincapié en la transformación digital como un elemento crucial para la evolución de la cadena de suministro. “La agilidad, con la experimentación, unida a los datos, me ayuda a ser más eficiente y productivo en mi cadena de suministro”.

La unión de todos estos planos permitirá una mejora considerable en la eficiencia y la capacidad de respuesta de la cadena de suministro. También señaló la necesidad de superar las barreras culturales y organizativas para adoptar nuevas tecnologías y formas de trabajar en la cadena de suministro.

En el diálogo posterior a su intervención, acerca de si el mercado preparado para saber que aplicar esa IA tiene que estructurar los datos, María Jesús Sáenz respondió que “hay empresas que sí están preparadas ya que llevan mucho tiempo trabajando en ello”.

Además, destacó que “si en un proceso tiene que intervenir la misma persona para solucionar una emergencia, deja de ser una emergencia ya que se puede ver un patrón que se traduzca a posibles datos”. En ese sentido, las “jerarquías flexibles” ayudan a hacer esas experimentaciones.

En cuanto a la posición de España, comentó que “nuestro perfil está muy bien formado, hay ganas, creatividad, pero no podemos restringir nuestras operaciones en función de leyes, decretos, la flexibilidad y agilidad debe estar presente también como país”. Además, enfatiza que “ tenemos grandes oportunidades, pero todos los stakeholders deben ser flexibles y ágiles”.

Por último, en relación con las ideas en las que trabajan en el MIT, María Jesús Sáenz detalló dos de los proyectos en marcha. En uno de ellos, están desarrollando un sistema de IA para negociar con proveedores de transporte de contenedores. Este sistema autónomo busca mejorar las relaciones entre clientes y proveedores, así como generar ahorros significativos. Para lograrlo, están recopilando datos de las negociaciones para entender cómo están cambiando las dinámicas entre las partes involucradas.

En el segundo proyecto, están investigando las capacidades de colaboración entre humanos y la IA en el ámbito de la predicción de la demanda. Analizan cómo los humanos y la IA pueden complementarse en la realización de pronósticos. “En situaciones de alta incertidumbre, los humanos somos débiles y nos sesgamos, pero sí podemos ayudar a la IA en parámetros con poca incertidumbre”.