Empresa moderna: Amar y no temer el surgimiento de las máquinas
El corazón palpitante de la empresa moderna radica en cómo se analiza su “plomería” (factores de producción como el inventario y los recursos humanos) para que pueda hacer más y más por cada vez menos. Gran parte de la mirada al ombligo en los últimos tiempos se ha centrado en la frase general de la transformación digital, especialmente en una palabra pospandémica.
Pero esa “transformación” está diseñada en gran medida para reorganizar la cultura y los procesos con tecnología aún más nueva. El control de los factores de producción y prácticamente todos los procesos aún recae en la dirección y, en menor medida, en unos pocos empleados empoderados.
Han pasado casi 30 años desde que surgió el término “gestión de recursos empresariales”, o ERP, como un conjunto de software para administrar recursos, libros de balance y manejar funciones tales como adquisiciones y entregas. Las campanas y los silbidos se han agregado a lo largo de las décadas en forma de aplicaciones especializadas complementarias y, más recientemente, sensores o Internet de las cosas (IoT).
Pero la confluencia de tres factores ahora requiere un cambio tectónico del viejo paradigma. En lugar del análisis post-mortem de datos y la recalibración de procesos y factores de producción, es hora de iniciar la empresa de autoaprendizaje y autocuración.
Impulsado por chips y software más inteligentes, la inteligencia artificial / aprendizaje automático (AI / ML) y la conectividad 5G están ganando madurez en medio de una necesidad urgente de reequipar los modelos comerciales en un mundo posterior a Covid-19. Los empleados también se han quedado en casa el tiempo suficiente para que muchos cuestionen el significado del trabajo en sí. La forma en que las empresas naveguen por estas tendencias determinará los ganadores y los perdedores.
El ERP como lo conocemos está atascado con el paradigma de administrar la empresa en un modo de “revisar el pasado”. El software controla la entrada de factores y mide el resultado de acciones y decisiones pasadas para mejorar los resultados futuros. ERP se ve en gran medida como un tablero digital, aunque cada vez más inteligente, que puede medir, interpretar, predecir y posiblemente ofrecer opciones.
Faculta a la alta dirección para tomar mejores decisiones. Sin embargo, incluso en organizaciones muy maduras que han podido recopilar y armonizar datos de manera eficaz, las decisiones se basan en datos históricos. El poder de cambiar y decidir recae en el C-suite, no en el software.
La máquina recibe terabytes de datos e instrucciones y obedece. El empoderamiento más allá de ofrecer un tablero más inteligente es un tabú, cargado de un oscuro presagio de un mundo distópico controlado por máquinas que pueden terminar controlando y luego destruyendo a sus amos humanos y la corporación que lo había alimentado, hasta ahora.
Las fuerzas del cambio han llegado a un punto de inflexión, lo que exige una revisión seria del paradigma aceptado de ERP. En lugar de simplemente impulsar nuestros mejores conocimientos o opciones más informadas, el ERP posterior a Covid-19 debe permitir al menos cierto empoderamiento y toma de decisiones por parte del software en sí.
Esto ya no es soñar despierto futurista. Los aspectos de estas máquinas de la nueva era ya se han infiltrado en los automóviles inteligentes y la aviación, dos sectores que han madurado en I + D. Sus capacidades de digitalización son muy avanzadas, debido al panorama inherentemente intensamente competitivo en el que operan.
Pero, ¿por qué limitar este empoderamiento a Tesla y los aviones de nueva generación? ¿Qué funciones se pueden potenciar, al menos por etapas, para sectores críticos como la energía, las plantas de cemento y químicas con activos de alto valor que no pueden fallar?
Se necesita un cambio de mentalidad para girar más allá del ERP tradicional y la gestión de activos empresariales (EAM) hacia el empoderamiento del software habilitado por AI / ML para decidir e implementar ciertas funciones.
Tome el arduo proceso de adquisición. El software puede capacitarse para seleccionar proveedores importantes examinando montones de registros anteriores y datos de mercado para clasificarlos por precio, calidad y tiempos de entrega. La preselección es en sí misma una decisión que se puede delegar al software, que también puede ordenar automáticamente artículos de bajo valor como trapos de limpieza, agua potable e incluso componentes.
De manera similar, un equipo que se ha sometido a un uso extensivo y ha sido informado por el software (a través de sensores) de que los niveles de polvo y humedad han sido inusualmente altos últimamente puede indicarle al mecánico de la planta que tome medidas correctivas antes de lo habitual.
O el asistente minorista en el mostrador de caja puede recibir instrucciones del software, no su superior humano que puede estar ocupado en otra parte, sobre cuánto descuento dar a un cliente leal o si aceptar la devolución de un artículo incluso si la política no está claramente definido.
Con el tiempo, estas decisiones tomadas por software pueden aumentar. El corazón palpitante de la empresa ahora cuenta con la ayuda de un cerebro de autoaprendizaje que puede pensar y decidir, al menos dentro de los parámetros aprobados.
