Voces sobre la planificación: El futuro de la cadena de suministro impulsado por la IA

Los sistemas de planificación avanzada han evolucionado a través de importantes cambios tecnológicos, desde los sistemas heredados hasta las plataformas empresariales y desde el software en las instalaciones de las empresas al software como servicio (software as a service, SaaS). Cada cambio transformó no solo las herramientas que usaban los planificadores, sino también la forma de trabajar de las organizaciones de planificación. Ahora, la inteligencia artificial (IA) está dando paso a la siguiente transformación. La planificación está pasando de ciclos fijos a una toma de decisiones continua habilitada por IA, lo que plantea nuevas preguntas sobre qué significa planificar y qué se necesitará para traducir esa capacidad en un impacto real en las empresas.

En este episodio de Voices On de McKinsey Talks Operations, la presentadora Daphne Luchtenberg conversa con Andrew Shih, líder de activos de McKinsey, y Mike Raftery, líder sénior de activos de cadena de suministro digital, para explorar lo que la IA podría hacer posible en el ámbito de la planificación y cómo deberían prepararse los líderes para la próxima era de los sistemas de planificación avanzada.

La siguiente conversación ha sido editada por motivos de extensión y claridad.

Daphne Luchtenberg: Bienvenidos a este episodio de Voices On de McKinsey Talks Operations. Aquí profundizamos en los detalles. Examinamos más de cerca algunos de los desafíos operativos tácticos y analizamos cómo la excelencia operativa, combinada con la tecnología y la IA, tiene el poder de cambiar las reglas del juego.

Hoy hablamos de los sistemas de planificación avanzada (advanced planning systems, APS) y de la transformación impulsada por la IA que los líderes de APS deben poner en marcha ahora. Pareciera que cada década, los líderes de la cadena de suministro y de APS se enfrentan a un cambio tecnológico que los obliga a replantearse por completo su forma de trabajar. Primero fue la transición de las hojas de cálculo y los sistemas heredados a los APS empresariales. Después llegó el cambio del software en las instalaciones de las empresas a las plataformas de software como servicio, o SaaS. Hoy se trata de pasar de la planificación basada en software a la toma de decisiones habilitada por IA. Quienes están a la vanguardia en este campo no son necesariamente las compañías que cuentan con las mejores herramientas de IA. Son las organizaciones dispuestas a cuestionar los supuestos, volver a capacitar al talento, rediseñar procesos y abandonar las formas de trabajo heredadas.

Mike, usted ha desempeñado funciones relacionadas con la cadena de suministro durante 25 años y luego dirigió SCM Connections durante varios años. Sin duda, ha visto cómo ha cambiado la industria con el tiempo. Cuéntenos algunos de esos cambios.

Mike Raftery: Esto delata mi edad, pero, cuando reflexiono al respecto, creo que este es probablemente el tercer acontecimiento de tal magnitud que amenaza con provocar una extinción en la industria y que ha obligado a impulsar el cambio y la evolución. Comencé mi carrera a principios de la década de 2000, cuando el software de planificación apenas empezaba a desarrollarse. A partir de ahí, se pasó del MRP [planificación de necesidades de materiales] a los procesos de S&OP [planificación de ventas y operaciones] y, después, a tratar de encontrar cómo poner en marcha una solución de extremo a extremo. Hace unos diez o 15 años, se produjo una transición hacia las plataformas SaaS, impulsada por las simulaciones y los procesos de IBP [planificación empresarial integrada]. Eso cambió las reglas del juego para la generación anterior. Y ahora, probablemente en los últimos seis meses, o quizá menos, hemos visto muchísimos cambios con la llegada de estas herramientas de IA, en un momento en el que estamos dejando atrás parte de las expectativas exageradas y tratando de entender qué es lo que realmente va a surgir de esta especie de caldo primigenio, por así decirlo. Ahí es donde estamos hoy. Es un momento emocionante. Me mantiene interesado incluso después de todos estos años.

Daphne Luchtenberg: Imagino que nunca hay un momento aburrido. Entonces, Mike, ¿qué tuvieron que desaprender los usuarios de los sistemas de planificación APS durante la transición del software en las instalaciones a un modelo SaaS?

Mike Raftery: Fue un cambio enorme en el paso de la versión 1.0 a la 2.0, por así decirlo, de esta generación de plataformas. Recuerdo haber participado en muchas reuniones con altos ejecutivos. El primer año en que apareció, simplemente decían que nunca migraríamos a la nube. Nunca. Y un año después, a nadie le importaba. Era simplemente la nueva realidad. Habían superado los desafíos, todas las preocupaciones y los temas de gobernanza. Fue un cambio enorme. Se trataba de cómo pasar de algo que requería administrar un servidor a algo gestionado en la nube. En este momento percibo el mismo ambiente, la misma actitud de “Bueno, eso es algo que nunca vamos a hacer” o “Nunca vamos a entregar nuestros datos a la IA”. Es el mismo tipo de mentalidad, y creo que la gente está tratando de resolver las cuestiones de gobernanza relacionadas con esto. ¿Qué significa exponer tus datos? ¿Con qué nos sentimos cómodos? ¿Qué políticas deben existir para hacerlo? Muchas de esas transiciones tienen un carácter similar, pero el paso a la IA se está produciendo de una manera muy distinta, más acelerada y emocionante.

Daphne Luchtenberg: Andrew, me gustaría incluirlo en la conversación porque tiene mucha experiencia trabajando con equipos que están pasando del SaaS a la IA. ¿Qué está observando y en qué se diferencia esta transición?

Andrew Shih: Creo que el mayor cambio es, en realidad, que la periodicidad prácticamente desaparece por completo. Antes, los equipos y las organizaciones planificaban siguiendo ciclos diarios, semanales o mensuales. Y ahora, con la IA agéntica, puedes tener agentes que monitorean los datos y coordinan las actividades de forma constante. Realmente puedes planificar cuando cambia la realidad, no cuando cambia el calendario. Un cambio importante consiste en adaptarse a esto, pero también en preparar a la organización, los datos y el modelo operativo para aprovecharlo al máximo. Una transformación tan fundamental exige que también modifiques el modelo operativo de manera bastante profunda. Ese es probablemente el gran cambio que yo destacaría: el carácter de funcionamiento permanente (always-on).

Daphne Luchtenberg: Teniendo esto en cuenta, ¿cómo cambia el papel del planificador? ¿Qué nuevas habilidades se han vuelto mucho más valiosas ahora?

Andrew Shih: En esencia, una de las más importantes es enseñar [a los agentes], en el sentido de que, cuando configuras agentes para supervisar y coordinar tus ciclos de planificación, o para planificar por ti en tiempo real, estás codificando el contexto de tus conocimientos de tal forma que puedas confiar en que estos agentes lo hagan. Esa es una. La segunda es la toma de decisiones, y puede que esto subestime su importancia, pero la intervención humana en el proceso seguirá siendo absolutamente fundamental. Este no puede ser un proceso completamente automatizado. Se sigue necesitando esa responsabilidad humana, esos puntos de decisión, ese expertise en el momento preciso para tomar esas decisiones. La tercera consiste realmente en pasar de la ejecución en el terreno a una función más orientada a la coordinación. En lugar de ser quien hace el trabajo cotidiano todo el tiempo, estableces los objetivos, defines los límites de actuación y decides qué se automatiza y qué se hace manualmente. Diría que esos son los tres grandes cambios.

Daphne Luchtenberg: Entonces, ¿diría que los planificadores ahora dedicarán menos tiempo a planificar y más a gobernar la IA?

Andrew Shih: Sí. A gobernar, enseñar, orientar e intervenir, todas esas cosas.

Daphne Luchtenberg: Interesante. Mike, me gustaría volver con usted. Si ese es el contexto, ¿cómo se preparan las organizaciones de planificación para la IA? ¿Qué deberían priorizar al pensar en la recapacitación de su personal?

Mike Raftery: Hay mucha preocupación, quizá ansiedad, en torno a eso. ¿Tenemos siquiera el equipo adecuado para hacerlo? Creo que habrá cierta evolución y desarrollo de habilidades. La preparación de la organización tiene dos componentes. Surgirán muchas preguntas sobre los modelos de gobernanza, los modelos de arquitectura, cómo ponemos esto realmente en marcha y qué requiere una solución de IA de nivel empresarial desde el punto de vista organizativo. Probablemente esa sea un área que deba discutirse de inmediato.

En cuanto a los planificadores, he escuchado muchas inquietudes distintas sobre la reducción de personal, y siento que no es en absoluto el caso. Retomando lo que dijo Andrew, hay que abandonar esos ciclos, dejar atrás esa mentalidad, lo cual es muy difícil si tienes planificadores que han estado ejecutando procesos durante el fin de semana porque se necesitaba todo el fin de semana para completarlos. ¿Y si ya no fuera necesario? ¿Por qué tenemos esta reunión? ¿O por qué no tenemos esta otra? ¿Qué harías con esta información? ¿Qué preguntas te encantaría responder si dispusieras de una cantidad infinita de análisis y recursos para hacerlo?

Ese es el tipo de preguntas que, cuando empiezas a usar estas herramientas que incorporan IA, realmente te obligan a detenerte y cambiar de mentalidad para preguntarte: ¿qué podemos hacer ahora que antes no podíamos? Porque, si supones que puedes realizar escenarios y simulaciones infinitos, tus preguntas se vuelven muy distintas. La planificación depende menos de ciclos, menos de decir: “Tenemos una reunión el lunes por la mañana por esto, aquello y lo otro.” Puede que termines diciendo: cuando ocurran estas cosas, esta es la persona a la que llamo y esta es la información que espera recibir. Con el tiempo, eso simplemente se convertirá en la planificación. Es una diferencia enorme en cómo se ve esa tarea, y creo que evolucionará con el tiempo a medida que algunas de estas innovaciones lleguen al mercado.

Daphne Luchtenberg: Andrew, hablemos de cómo los planificadores deberían abordar de manera consciente la recapacitación. ¿Cuáles son algunas de las prioridades de recapacitación que deberían considerar?

Andrew Shih: Diría que, tanto para los planificadores como para las organizaciones de planificación, probablemente el mayor cambio —y me encanta lo que dijo Mike antes sobre cómo se producirán estos cambios—, desde mi perspectiva, es el siguiente: ¿qué capacidades se necesitan para hacer posibles todas estas transformaciones? Probablemente la más importante para mí, y quizá esto refleje un cambio más amplio en la IA agéntica en su conjunto, es asegurarse de que el contexto esté bien establecido, garantizar que, cuando hablamos de la IA o de agentes que coordinan y habilitan todas estas cosas, sean capaces de comprender los datos y el escenario lo suficientemente bien como para hacerlo de manera confiable. Todos hemos oído hablar del riesgo de las alucinaciones de la IA y de cómo pueden salir mal las cosas, de manera cómica o terrible, dependiendo de la situación.

Por eso estamos estableciendo la capa semántica, como la llamamos, para que los agentes tengan el contexto y puedan comprender realmente los datos de cada situación lo suficientemente bien como para operar de manera confiable. Esa es quizá la más importante. La segunda, quizá relacionada con la anterior, es adoptar un enfoque integral. Algunos lo llaman enfoque de plataforma, otros enfoque de sistema operativo, pero, en realidad, se trata de construir esa capa de orquestación para no crear soluciones puntuales y aisladas, caso de uso por caso de uso, herramienta por herramienta, sino adoptar un enfoque general e integral, tanto desde el punto de vista técnico como del modelo operativo, que haga posible todo esto.

Daphne Luchtenberg: Mike, partamos de una hoja en blanco. Si hoy diseñara una organización de planificación desde cero, ¿qué tal vez incluiría en ella?

Mike Raftery: Muchas de las habilidades fundamentales ya están ahí. Creo que el peligro, como señaló Andrew, es que necesitas gente que trabaje mucho con estos modelos y sepa cómo gestionarlos. Así que creo que lo que querrías tener son personas capaces de cuestionarlos de manera eficaz. Uno de los peligros de las alucinaciones es que estos modelos responden con muchísima seguridad: “Sí, esto es lo que hay que hacer.” Por eso hace falta la gobernanza y el expertise para decir: “Un momento, eso no suena bien, cuestiona el modelo.” Caer en la complacencia es probablemente el mayor peligro al que podrían enfrentarse las organizaciones. Realmente necesitas que estas personas tengan pensamiento crítico y capacidad para resolver problemas. Deben ser verdaderamente capaces de identificar problemas complejos en tiempo real y entender sus implicaciones. Esas habilidades siempre han estado presentes en los mejores planificadores, pero no siempre eran personas que desempeñaban funciones de planificación. Eran quienes realizaban estudios de redes. Ahí es realmente donde conviene concentrar los esfuerzos y recompensar ese tipo de comportamientos.

Daphne Luchtenberg: Es decir, personas que cuestionen las cosas de manera consciente todo el tiempo.

Mike Raftery: Sí. La dificultad será de dónde surgirá esa próxima generación de expertos. Por lo general, quienes tienen esa experiencia la adquirieron porque estaban al teléfono recibiendo los reclamos a gritos de Walmart o Target, ¿no? No podían localizar un pedido a tiempo. Fueron acumulando esa experiencia. Creo que el desafío para las organizaciones es cómo ser mentores de la próxima generación para que este talento no termine marchándose y evitar volverse excesivamente dependientes de los modelos de IA. Probablemente será un reto para muchos grupos diferentes dentro de una organización, pero, para mí, ese es realmente el riesgo a la hora de hacer que esto sea sostenible.

Daphne Luchtenberg: Un dilema interesante. Pero supongo que algunas empresas lo están haciendo bien y van por buen camino. ¿Qué características las han ayudado a definir ese éxito?

Mike Raftery: Lo que vemos que muchas empresas están haciendo ahora mismo es tantear el terreno con pruebas de concepto y proyectos piloto, casi con demasiada cautela, diría yo. Pero creo que es el enfoque correcto. Hay muchas habilidades nuevas, muchas organizaciones nuevas. Andrew, has trabajado con muchas empresas que se enfrentan a preguntas sobre cómo crear una herramienta bastante interesante, como cuando puedes descargar Claude o cualquier otra herramienta y desarrollar una aplicación mediante programación intuitiva (vibe coding) en una tarde. Creo que todavía están tratando de entender qué significa eso a escala empresarial.

Andrew Shih: Sí, y, honestamente, esa es una parte importante del asunto. He visto a muchas organizaciones dejar que florezcan mil flores, donde cada persona construye su propia pequeña prueba de concepto, herramienta o aplicación. Lo que terminan teniendo al cabo de unos meses es un montón de aplicaciones interesantes, pero ¿dónde está el impacto? Y ahí es cuando se produce ese silencio incómodo. Por eso diría que una de las cuestiones fundamentales es cerrar el ciclo y medirlo. Hay que comprobar que lo que estás desarrollando realmente está generando un impacto, ya sea financiero, en términos del modelo operativo o de cualquier otro tipo, y que lo que has hecho marcó la diferencia que esperabas.

Mike Raftery: Muchas cosas del pasado vuelven a ser nuevas. No se trata necesariamente de conseguir la aplicación más atractiva ni de desarrollar la herramienta más ingeniosa mediante vibe coding. Todo eso está muy bien, pero quienes realmente están generando un impacto son los que hacen el trabajo difícil y el esfuerzo considerable de comprender cómo lograr que estas cosas sean aptas para su uso a escala empresarial. El riesgo es que termines inundando la organización con mil hojas de cálculo por todos lados, junto con estas aplicaciones creadas con vibe coding que carecen de soporte. La gobernanza de los datos se vuelve arriesgada y la seguridad de los datos, aún más. Esa es realmente la desventaja, la advertencia que debemos tener en cuenta. Si permites que todo el mundo tenga una licencia de Claude Code y haga lo que quiera, habrás perdido el control de los datos, la toma de decisiones, la gobernanza y la seguridad de tu organización.

Hemos tenido algunos clientes que pasaron por eso y dieron marcha atrás con bastante rapidez. Así que creo que se trata de adoptar un enfoque —quizá conservador tenga una connotación negativa—, pero deliberado. ¿Cómo queremos realmente que esto sirva para dirigir una organización y no sea simplemente un truco llamativo? Creo que esos son puntos de decisión que requieren matices. Pero quienes tendrán éxito a largo plazo están haciendo cosas como medir el impacto y evaluar los resultados en función de los objetivos: ¿qué estamos tratando realmente de conseguir aquí? Si solo estás reconstruyendo tu antigua solución de planificación de la demanda con IA, has perdido la oportunidad. ¿Cuál es el cambio real que va a marcar la diferencia en la eficiencia y el impacto? Esa es la pregunta que deberían hacerse, no simplemente si puede hacerse con IA.

Daphne Luchtenberg: Entonces, si estuviera asesorando a un líder de planificación que escucha este programa, ¿qué le recomendaría empezar a hacer mañana? Mike, permítame comenzar con usted.

Mike Raftery: Creo que se trata de comprender qué necesita la hoja de ruta de tu organización para aprovechar las capacidades de la IA sin exponer a tu empresa a riesgos relacionados con los datos o problemas de gobernanza. Todo esto funciona de maravilla hasta que deja de hacerlo. Estamos más o menos en la parte de la curva de expectativas exageradas en la que la gente se está dando cuenta de que todavía hay cuestiones difíciles de resolver. Se trata de datos complejos, decisiones difíciles y algo que requerirá cierta gobernanza y control.

El problema es que las personas están acostumbradas a usar Claude o ChatGPT en casa y creen que pueden hacer lo mismo en el trabajo. Hay cierta sensación de tener derecho a hacerlo que es necesario contener. En mi opinión, aquí hay dos cuestiones. Una es ayudar a las personas desde el punto de vista cultural a comprender los riesgos de lo que están haciendo o podrían hacer. La segunda tiene más que ver con el ámbito empresarial: ¿en qué necesitamos invertir? ¿Qué decisiones tomamos? ¿Asumimos internamente estas capacidades en materia de gobernanza, seguridad, almacenamiento de datos, etcétera, o las externalizamos? Esas son probablemente las preguntas más urgentes en las que estaría trabajando hoy.

Daphne Luchtenberg: Andrew, desde su perspectiva, ¿añadiría algo a esa lista?

Andrew Shih: Quizá no a la lista en sí, porque estoy totalmente de acuerdo con todo lo que ha dicho Mike, pero añadiría otra perspectiva: aconsejaría a un líder que eligiera un problema realmente difícil dentro su organización, ya sea en un área específica o en otra, y empezara por ahí. Algo más grande que un proyecto piloto, pero más pequeño que una transformación organizacional completa. El primero no siempre garantiza un impacto; la segunda podría llevar años. Elija un problema difícil y significativo por el que pueda empezar, resuélvalo, aborde todas estas cuestiones que mencionó Mike, y después amplíe el alcance en consecuencia.

Daphne Luchtenberg: Un gran consejo. Quería hacerles una pregunta a ambos. Permítame empezar con usted, Andrew. Ayúdeme a completar esta frase: si la revolución del SaaS cambió el lugar donde reside el software de planificación, ¿qué cambiará la revolución de la IA?

Andrew Shih: Cambiará lo que realmente significa planificar, si es que esto tiene sentido. Porque, si resumo todo lo que hemos hablado, el cambio consiste prácticamente en pasar de elaborar y ejecutar el plan a diseñar la arquitectura y luego gobernar el sistema que planifica de manera continua, sin dejar de preservar el expertise. Es un cambio bastante fundamental.

Daphne Luchtenberg: Y Mike, ¿cómo describiría la revolución de la IA y qué va a cambiar?

Mike Raftery: Creo que cambia lo que es posible. Sé que es una respuesta vaga, pero voy a aclararla. Los planificadores van a comprender —cuando los sistemas dejen de ser una limitación y el rendimiento del hardware y los modelos de datos sean menos restrictivos— qué preguntas hacer que antes nunca habían podido plantear. Eso va a abrir posibilidades increíbles para las organizaciones. Una vez que esto se entienda —y se entenderá—, la revolución llegará rápidamente a medida que la gente comprenda cómo utilizar estas herramientas en su trabajo cotidiano. Creo que todavía estamos tratando de descifrarlo. Es un momento muy emocionante por las posibilidades que han surgido probablemente en los últimos seis a nueve meses en este ámbito, y los cambios se acelerarán aún más, quizá durante la última parte del año.

Daphne Luchtenberg: Y sé que nunca se nos permite hacer predicciones, pero Mike, ¿cuánto tiempo cree que llevará?

Mike Raftery: Menos de lo que se espera. Creo que es Gartner quien tiene esa curva de expectativas exageradas del software de TI, en la que justo estamos empezando a descender del pico de expectativas hacia el valle de la desilusión. Creo que eso ocurrirá bastante rápido. Como organizaciones como la nuestra están empezando a abordar esta cuestión, estamos planteando las preguntas; ya hemos pasado por estas revoluciones antes y todo sucederá mucho más rápido de lo habitual. Estamos viendo que los clientes entienden el desafío que tienen por delante y lo afrontan de manera muy deliberada, por usar esa palabra otra vez. Espero que, a principios de 2027, veamos muchos menos proyectos piloto y mucho más uso real. Para el próximo verano veremos algunos casos de éxito realmente importantes.

Daphne Luchtenberg: Andrew, ¿está de acuerdo?

Andrew Shih: Estoy de acuerdo. Creo que la tendencia del tokenmaxxing está desapareciendo. La gente se lo está tomando mucho más en serio y con mayor disciplina. Así que el plazo me parece bastante acertado.

Mike Raftery: Si tuviera que añadir algo, sería que el entorno sigue cambiando bajo nuestros pies. Voy a poner un asterisco a todo esto porque hay muchos terceros ahí fuera y, a medida que aparezcan nuevos modelos y evolucionen nuevas capacidades, estas preguntas también evolucionarán. No puedes configurarlo y olvidarte de ellos. Tiene que haber un cambio constante y una evolución ágil y continua para aprovecharlo.

Los ciclos de desarrollo son mucho más rápidos que nunca. Las organizaciones tendrán que mantenerse realmente atentas a estos cambios y desenvolverse en ese entorno. Será interesante ver cómo evoluciona el ecosistema. Estamos acostumbrados a las conferencias anuales en las que todos se reúnen para conocer las novedades, pero eso es demasiado lento. A estas alturas, estas cosas están ocurriendo cada mes, casi cada semana. Entonces, ¿cómo incorpora el ecosistema en su conjunto a nuevos participantes, como Anthropic, ChatGPT y todas estas herramientas que tienes a tu disposición? Simplemente serán nuevos participante en el grupo.

Daphne Luchtenberg: Me gustó mucho lo que comentó, Mike, sobre la curva que está descendiendo hacia un valle, donde hay bastante desilusión, pero nos dirigimos hacia una trayectoria ascendente. Algo que también nos afectará es el ecosistema tecnológico y las arenas movedizas constantes en torno a la tecnología, las soluciones y las demás herramientas que estarán disponibles a medida que avancemos en ese recorrido.

La conversación de hoy ha tratado tanto sobre la IA como sobre la importancia de reinventarse. Los líderes de APS ya han vivido una gran transformación, desde el software en las instalaciones de las empresas hasta el software como servicio. La era de la IA plantea un nuevo desafío: no se trata solo cambiar la pila tecnológica, sino de replantearse cómo se toman las decisiones, cómo colaboran los equipos y dónde generan más valor las personas. La pregunta no es si la IA cambiará la planificación, sino cómo la cambiaremos nosotros. Quiero agradecer a mis invitados, Mike y Andrew, por esta conversación maravillosa y estimulante. Parece que tendremos que invitarlos de nuevo dentro de unos seis meses para hablar un poco más sobre cómo se ha transformado el panorama. Andrew, gracias por acompañarnos.

Andrew Shih: Gracias por la invitación.

Daphne Luchtenberg: Y Mike, gracias por estar con nosotros.

Mike Raftery: Ha sido un placer.

Daphne Luchtenberg: Han escuchado McKinsey Talks Operations: Voices On, el espacio donde hablamos sobre la excelencia operativa y cómo tiene el potencial de cambiar las reglas del juego.