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Nueve de cada diez empresas han establecido estrategias de gestión de riesgos en los años posteriores a la COVID. Estos esfuerzos, según una encuesta de McKinsey de 2022, incluyen acciones como la implementación de paneles para dar visibilidad de extremo a extremo (67 %), la planificación de escenarios (37 %) y el trabajo para recopilar datos suficientes (53 %).
Si bien estas iniciativas han tenido un efecto positivo—las compañías indican que tienen entre 1,5 y 2 veces menos probabilidades de sufrir impactos en su cadena de suministro—no son un remedio tan eficaz frente a los problemas de la cadena de suministro como muchos líderes del sector esperaban.
Los ejecutivos de la cadena de suministro aún no se sienten plenamente preparados para gestionar las disrupciones actuales y futuras. Desde la rápida ampliación de listas de sanciones hasta nuevas regulaciones medioambientales que exigen un nivel sin precedentes de visibilidad de la propia cadena de suministro, los nuevos obstáculos mantienen a los líderes despiertos por la noche, preguntándose qué nuevo riesgo surgirá a continuación.
Para superar estos desafíos, las empresas están adoptando estrategias que se han convertido en el sello distintivo de la mitigación proactiva del riesgo. Entre ellas se incluyen:
Intensificar la colaboración con proveedores (61 %)
Invertir en la transformación digital (42 %)
Mejorar la gestión de la demanda (37 %)
Aunque estos enfoques son un paso en la dirección correcta, en última instancia no abordan los riesgos actuales de manera efectiva debido a los métodos de implementación utilizados. ¿Por qué? Porque a estas estrategias les faltan dos elementos cruciales: escalabilidad y sostenibilidad.
Colaboración con proveedores: un proceso manual limitado
Las encuestas a proveedores siguen siendo el método más común para recopilar información crítica sobre la cadena de suministro de una empresa. Estas encuestas, realizadas normalmente una o dos veces al año, ofrecen información sobre el cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y el desempeño general de los proveedores. Sin embargo, al ser un proceso manual, la colaboración con proveedores a través de encuestas presenta importantes limitaciones—especialmente en términos de escalabilidad y sostenibilidad.
La encuesta a proveedores es un proceso estático
En primer lugar, la naturaleza manual de las encuestas implica la recopilación de información estática. Los datos obtenidos a través de cuestionarios y otras consultas proporcionan solo una instantánea temporal, referida al momento en que se completaron. Por ejemplo, si se encuesta a un proveedor en marzo y este ingresa en una lista de entidades prohibidas en junio, las empresas pueden desconocer este hecho hasta el siguiente ciclo de encuestas—que suele ser hasta un año después. Esto crea una importante brecha de visibilidad, dejando a las empresas expuestas a riesgos de cumplimiento, responsabilidades legales y otras disrupciones que surgen entre intervalos de encuesta.
Las encuestas a proveedores también presentan otro problema: simplemente no son escalables al nivel que exigirán las próximas regulaciones ESG (Environmental, Social and Governance, por sus siglas en inglés). A medida que las directivas requieren mayor conocimiento sobre las prácticas éticas y operativas de los proveedores, el volumen de encuestas enviadas a proveedores de nivel 1 para indagar sobre su visibilidad en subniveles aumentará drásticamente. Como resultado, compañías que incrementen la calidad, exhaustividad y rigor de sus encuestas pueden seguir enfrentando proveedores poco receptivos y rendimientos decrecientes.
Los proveedores a menudo sufren fatiga de encuestas
La fatiga de encuestas es una preocupación creciente. Una encuesta Voice of the Supplier 2024 a proveedores reveló que el 61 % de estos fabricantes considera que “su cliente más importante les envía demasiadas solicitudes de información”. Además, el 60 % señaló que “su cliente más importante espera que realicen demasiada administración”.
Los proveedores que trabajan con múltiples clientes que exigen información exhaustiva de cumplimiento pueden verse rápidamente sobrepasados. Esto da lugar a respuestas incompletas o apresuradas, sobre todo de proveedores de nivel intermedio que pueden no priorizar a empresas más pequeñas. Incluso cuando se obtienen respuestas, la calidad y profundidad de los datos suele estar comprometida, lo que limita la eficacia de la colaboración con proveedores.
Los proveedores no siempre comparten sus prioridades
Es un hecho que la mayoría de los profesionales de la cadena de suministro conoce muy bien: lo que es bueno para el fabricante final no siempre resulta ideal para sus proveedores—especialmente respecto a regulaciones ESG y CSR (responsabilidad social corporativa, por sus siglas en inglés). Los proveedores pueden no compartir las mismas prioridades o estándares éticos que las empresas a las que venden componentes, subconjuntos y otros productos. Al intentar proyectar una imagen positiva, mantener clientes y evitar potenciales problemas regulatorios, los proveedores pueden informar selectivamente, tergiversando su estado de cumplimiento o omitiendo detalles relevantes. Esto puede llevar a que las empresas inviertan y actúen en función de una versión de la realidad que no se ajusta completamente a los hechos.
Tecnología digital: adopción sin una hoja de ruta
La ola de transformación digital ha traído consigo innumerables soluciones de software diseñadas para ayudar a las empresas a gestionar desde las emisiones de CO₂ hasta el riesgo de proveedor. Si bien adoptar estas herramientas representa un avance hacia la modernización, muchas organizaciones han recurrido a soluciones digitales sin una hoja de ruta integral.
Soluciones tecnológicas puntuales están fragmentando sus datos
La mayoría de soluciones digitales disponibles hoy son “point solutions”, desarrolladas para problemas muy específicos como la puntuación ESG o la monitorización de la estabilidad financiera de los proveedores. En el afán de resolver desafíos específicos del mercado, muchas empresas han adoptado tecnología sin un plan para fomentar la interconectividad tecnológica. El resultado es un entorno tecnológico cada vez más complejo, repleto de silos de datos que los empleados tienen dificultades para navegar. Según BetterCloud, actualmente las compañías utilizan un promedio de 112 aplicaciones SaaS, con empleados cambiando entre 35 aplicaciones críticas más de 1.100 veces por día.
Si bien estas soluciones digitales ayudan a abordar desafíos concretos, también generan un nuevo problema mayor: la fragmentación de los datos. La fragmentación de datos se da cuando la información se encuentra desorganizada, desconectada y dispersa a lo largo de multitud de bases de datos. Los profesionales que trabajan en entornos marcados por la fragmentación de datos suelen encontrar casi imposible tener una visión coherente de toda su cadena de suministro.
La falta de integración de datos limita su visibilidad global
Esta carencia de integración contribuye a uno de los mayores fallos en los procesos de transformación digital de la mayoría de empresas: la falta de visibilidad. Generalmente, cuando las compañías hablan de la falta de visibilidad en sus cadenas de suministro, se refieren a la escasez de datos. Este sigue siendo un desafío recurrente. Pero está surgiendo una nueva ceguera, fruto tanto de las herramientas tecnológicas como de cadenas de valor extensas y complejas. Conjuntos de datos desconectados que no pueden sintetizarse en una visión global cohersente impiden a las empresas ver el panorama completo que los datos que sí tienen pueden revelar.
Los silos de datos no son nuevos, y las organizaciones llevan décadas luchando contra ellos. Pero la adopción desordenada de múltiples plataformas tecnológicas dispares, sin considerar su impacto en la visibilidad general y la colaboración entre departamentos, está desviando a las empresas de su objetivo. Estos ecosistemas de datos fragmentados y desconectados pueden hacer que los profesionales de la cadena de suministro pasen por alto vulnerabilidades clave en sus proveedores y en sus propias operaciones internas.
Sintetizar datos obliga a los empleados a recurrir a soluciones “shadow IT”
Para paliar la falta de integraciones entre bases de datos, muchos empleados recurren a soluciones de “shadow IT”—software no autorizado o métodos manuales como Google Sheets o herramientas de bajo código—para agregar datos de múltiples sistemas. Sin embargo, estas medidas temporales traen consigo sus propios problemas, especialmente en términos de precisión de los datos y ciberseguridad. Hasta un 32 % de las soluciones SaaS utilizadas por empresas no están aprobadas por el área de TI, lo que genera importantes riesgos en la gestión de la información.
Estos sistemas alternativos también son propensos a errores. Un estudio académico de 2024 halló que el 94 % de las hojas de cálculo empleadas en la toma de decisiones empresariales contienen errores, generando graves riesgos financieros y operativos. Estas bases de datos, a menudo recopiladas a través de métodos manuales de copiar y pegar, carecen de procedimientos estandarizados de verificación, lo que da lugar a conjuntos improvisados de datos no validados adecuadamente.
A medida que las empresas recopilan cada vez más datos para la gestión de riesgos y las diferentes evaluaciones asociadas, la ausencia de una estrategia tecnológica sólida puede conducir a un proceso de SCRM (gestión de riesgos en la cadena de suministro, por sus siglas en inglés) saturado de volúmenes inmanejables de información posiblemente inexacta.
El problema de datos en la gestión de la demanda
Aunque la gestión de la demanda es esencial para optimizar recursos y alinearse con las capacidades de suministro, enfrenta un desafío fundamental: la precisión de los datos que impulsan sus decisiones. Dicha gestión depende de datos precisos y depurados para pronosticar y planificar eficazmente. Pero si estos datos son defectuosos, obsoletos o fragmentados, incluso la estrategia de gestión de demanda mejor diseñada no logrará los resultados deseados.
Sus bases de datos están comprometidas por datos “sucios”
El éxito de la gestión de la demanda depende de la integridad de los datos que los profesionales emplean en los pronósticos. Si la información procedente de ventas, marketing, proveedores y registros históricos es inconsistente o inexacta, se compromete el proceso completo. Un estudio de Gartner indica que la mala calidad de datos cuesta a las organizaciones “al menos 12,9 millones de dólares al año, en promedio”.
Un análisis de Z2Data sobre listas de materiales (BOM) de productos refuerza la idea de que los datos inexactos o defectuosos pueden afectar gravemente la operación de la cadena de suministro. Este análisis encontró que las empresas utilizaban más de 500 variantes de escritura para productos de Texas Instruments en sus sistemas, creando una complejidad innecesaria en el control y gestión de proveedores. Este tipo de desorganización puede provocar tanto faltantes—que derivan en ventas perdidas—como excesos de inventario que incrementan costes y generan desperdicio de producto.
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No existe un proceso de verificación para los datos proporcionados por proveedores
Muchas empresas dependen en gran medida de los datos de los proveedores para la planificación de la demanda sin contar con procesos robustos de verificación. Si la información de los proveedores sobre plazos de entrega o inventario disponible es incorrecta o no se valida de forma independiente, esto puede originar disrupciones considerables.
De hecho, un análisis de Z2Data reveló que, de los 473.190 componentes que quedaron obsoletos en 2023, alrededor de 142.000—es decir, un apreciable 30 %—no contaban con una notificación de cambio de producto (PCN) emitida por el fabricante.
Confiar en datos no verificados o incompletos deja a las empresas vulnerables a faltantes o retrasos repentinos—situaciones que podrían haberse mitigado con mejores controles de gestión de la demanda. Sin datos precisos, las organizaciones se ven obligadas a reaccionar de manera instintiva, tomando decisiones rápidas a partir de información incompleta o confusa. A medida que las exigencias normativas incrementan el volumen de datos que debe recopilarse y gestionarse, estos desafíos solo se acentuarán, agravando los problemas asociados a la precisión y verificación de datos.
Adoptar una gestión dinámica del riesgo en la cadena de suministro
A pesar de los avances significativos en la gestión proactiva del riesgo, los enfoques actuales no logran mantenerse al ritmo de las complejidades de las cadenas de suministro modernas. Los procesos manuales como las encuestas a proveedores, los ecosistemas digitales fragmentados y los datos no verificados generan brechas de visibilidad y escalabilidad, dejando a las empresas expuestas a riesgos de cumplimiento y disrupciones.
Estas limitaciones ponen de manifiesto la necesidad crítica de estrategias que no solo sean visionarias, sino también capaces de abordar los desafíos fluidos e interconectados de las cadenas de suministro actuales. Sin soluciones escalables e integración de datos en tiempo real, incluso los esfuerzos de gestión de riesgos mejor intencionados no estarán a la altura de las expectativas.
