Utilice la IA para poner a prueba su cadena de suministro

En el entorno actual de cambios en las tarifas arancelarias y negociaciones de acuerdos comerciales en curso entre Estados Unidos y otros países, las empresas siguen luchando para averiguar cómo preservar sus márgenes de beneficio a corto plazo y cómo crear planes presupuestarios y de abastecimiento para el próximo año y los siguientes. En los últimos seis meses, hemos trabajado con varias empresas que han desarrollado un enfoque de planificación que puede ayudar a hacer frente a esta enorme incertidumbre. Se trata de pruebas de estrés dinámicas. Laspruebas de estrés de una cadena de suministro son importantes para identificar las vulnerabilidades de la cadena de suministro, de modo que puedan tomarse medidas para mitigarlas. Sin embargo, una prueba de estrés estática realizada anual o bianualmente es insuficiente para prepararse para el tipo de volatilidad diaria que la actual guerra comercial ha producido en las cadenas de suministro. Existe un remedio: combinando las tecnologías de IA emergentes con la inteligencia de mercado basada en expertos, las organizaciones pueden desarrollar una capacidad -las pruebas de estrés dinámicas-que puede ayudar a las empresas a hacer frente a un entorno que cambia rápidamente. A continuación, describimos los pasos para desarrollar un sistema de este tipo. Se basa en nuestras entrevistas en dos empresas estadounidenses que las han creado: un gran fabricante de sistemas de automatización y aeroespaciales, (AAS) y un importante exportador de gas natural licuado (GNL). Ambas solicitaron que no se utilizaran sus nombres. Paso 1: Mapear la cadena de valor. Para empezar, identifique las piezas y materiales de sus proveedores de los niveles 1 (directo), 2 (proveedores del nivel 1) y 3 (proveedores del nivel 2) que entran en sus productos y dónde se encuentran sus fábricas, almacenes e instalaciones de distribución. Cree una base de datos que vincule las piezas suministradas por los proveedores con la lista de materiales y los ingresos asociados a esos productos. Esto permitirá a la empresa evaluar rápidamente cómo afectarán a los ingresos las interrupciones en las operaciones de cualquier proveedor importante. Tras las perturbaciones derivadas de la pandemia de Covid-19, tanto AAS como LNG habían invertido en cartografiar sus cadenas de suministro como parte de un esfuerzo para hacerlas más resistentes y vincularlas a los flujos de ingresos de su libro mayor. En 2018, la primera administración Trump anunció sus aranceles a las importaciones procedentes de China. Esto incitó a AAS a trasladar gran parte de su base de suministro de nivel 1 a México. Sin embargo, a medida que sus responsables seguían ampliando la cartografía a los proveedores de nivel 2, se hizo evidente que muchos de los componentes de los proveedores de nivel 1 se importaban de proveedores de nivel 2 de China. El equipo de resiliencia de la cadena de suministro está explorando nuevas fuentes que le permitan reducir su exposición a los aranceles sobre bienes y materiales procedentes de proveedores de nivel 2 de Asia. GNL identificó a un proveedor de nivel 1 y al proveedor de su proveedor (nivel 2) que producían en China piezas mecanizadas críticas para grandes proyectos de inversión de capital. Un análisis más detallado llevó a sus directivos a comprender que muchos otros proveedores de nivel 1 tenían piezas de nivel 2 procedentes de proveedores asiáticos que estaban sujetos a los nuevos aranceles. Otras conversaciones con proveedores de los dos primeros niveles ayudaron a identificar empresas hermanas y divisiones en países no asiáticos, lo que llevó a que la siguiente serie de inversiones en proyectos de capital se abastecieran en esos lugares. Paso 2: Recopilar información. Antes de que el presidente Trump anunciara su plan de aranceles el 2 de abril, pocos líderes empresariales entendían que incluiría aranceles de dos y tres dígitos sobre docenas de países diferentes, por no hablar de la serie de excepciones y exclusiones arancelarias que le han seguido. Las dos empresas con las que hablamos creían que los aranceles llegarían, pero no estaban seguras de su magnitud. El trabajo de mapeo de proveedores ya había ayudado a identificar vulnerabilidades, pero no se realizó ninguna planificación específica antes del 2 de abril. Una vez conocida la orientación del gobierno estadounidense, AAS y LNG actuaron con rapidez para evaluar los posibles resultados. Reunieron a un conjunto de expertos internos y externos para recopilar y resumir información sobre cómo podrían desarrollarse las negociaciones comerciales de la administración Trump en diferentes plazos, geografías, industrias y canales de mercado. Paso 3. Desarrollar escenarios. Ambas empresas llevaron a cabo sesiones de brainstorming con equipos separados de expertos, incluyendo expertos jurídicos, de compras, de operaciones, de ventas, de política gubernamental y negociadores comerciales in situ en Washington. Estos equipos desarrollaron varios escenarios potenciales que podrían evolucionar con el tiempo y evaluaron la probabilidad de que se desarrollaran. Los ejemplos incluían: ¿Y si el Reino Unido queda exento de todos los aranceles? ¿Y si los aranceles sobre China se duplican hasta el 200%? ¿Y si no se aprueba la negociación del USMCA en 2026? A continuación, los equipos ejecutaron los escenarios generados por humanos a través de motores de impacto de IA, que generan los resultados previstos para sus cadenas de suministro y mostraron cómo afectarían a los costes de sus productos. La ventaja de la IA es que puede generar rápidamente resultados potenciales una vez que se le ha introducido el mapa de la cadena de suministro y los códigos de los productos y los ingresos asociados a esos productos, identificar las vulnerabilidades que es probable que se produzcan y priorizar cuáles son las vulnerabilidades más probables y las que tendrán un mayor impacto en los ingresos. En algunos casos, los motores de IA también podrían sugerir acciones para abordar las más graves de las vulnerabilidades identificadas. Paso 4. Cree un plan de mitigación. Tras los resultados de los escenarios generados por la IA, los equipos trabajaron en la mitigación de las vulnerabilidades identificadas por los resultados potenciales generados por los sistemas de IA. Entre los ejemplos de planes de mitigación desarrollados por AAS y GNL en las últimas semanas se incluyen los siguientes: Dada la exposición a China, AAS comenzó a explorar otros emplazamientos en Vietnam, Camboya, Tailandia e India, donde los aranceles pueden ser considerablemente más bajos. Se identificó a un proveedor en la India y se envió a un ingeniero al lugar para evaluar la idoneidad de las instalaciones, la infraestructura logística y las habilidades requeridas disponibles en la comunidad. (Esto precedió al anuncio del presidente Trump el 4 de agosto de que aumentaría "sustancialmente" los aranceles del 25% a la India porque sigue comprando y revendiendo petróleo de Rusia). LNG renovó su cadena de suministro para que incluyera zonas de comercio exterior (FTZ), áreas designadas dentro de Estados Unidos donde las mercancías importadas y nacionales se consideran fuera de la jurisdicción de las aduanas estadounidenses. Los componentes fabricados en el extranjero pueden introducirse en estas zonas, modificarse sustancialmente y declararse después como contenido nacional. Estas actividades también deben adaptarse a los nuevos aranceles del 40% sobre los transbordos: envíos a Estados Unidos de mercancías fabricadas en China a través de otros países. Del mismo modo, AAS adoptó las zonas francas como canal para minimizar la exposición arancelaria. Dio prioridad a las mercancíasexentas del Acuerdo Estados Unidos-México-Canadá (USMCA). El equipo de aprovisionamiento también exploró el desarrollo de proveedores en regiones donde se produce la transformación del producto, lo que convierte a ese país en un "lugar de origen". Dada la rapidez con la que cambia el entorno arancelario, ambas empresas mantienen conversaciones de planificación casi a diario con sus equipos jurídicos, de marketing, de logística y de planificación para abordar los acontecimientos inmediatos. Pero ambas están desarrollando también estrategias a más largo plazo, partiendo de la base de que el aumento de las barreras comerciales mundiales es inevitable en un futuro previsible. Por ejemplo, GNL está utilizando escenarios para comprender las repercusiones de los posibles acontecimientos en los tres primeros niveles de proveedores y cómo afectaría a la empresa. El equipo está empezando a trazar un mapa de los posibles efectos a largo plazo de los aranceles en la cadena de suministro, identificando dónde es necesario empezar hoy a invertir en el desarrollo de fuentes de suministro nacionales. Este enfoque está ayudando a GNL no sólo a gestionar cómo mitigar el impacto del actual conjunto de aranceles sobre los proyectos de capital en sus planes de 2026, sino que también le está ayudando a identificar de dónde tendrán que proceder determinados bienes para los proyectos de 2027 y 2028. Del mismo modo, el AAS ha comenzado a aplicar una planificación de escenarios de pruebas de tensión para comprender cómo podría verse afectado si los proveedores que ahora son su única fuente para determinados artículos se ven afectados por unos aranceles especialmente elevados. Este análisis ha hecho que AAS explore proveedores alternativos o mantenga conversaciones con los proveedores existentes para desarrollar otra ubicación de la fábrica. Los ejecutivos también están utilizando pruebas de estrés para explorar escenarios relacionados con la forma en que las políticas nacionales de inmigración y deportación de la administración Trump podrían afectar a la mano de obra de sus proveedores. Dado el cambiante entorno comercial mundial en 2025, las empresas no pueden saber lo que va a ocurrir día a día. Sin embargo, las pruebas de estrés dinámicas pueden permitirles sacar lo mejor de un mundo caótico. 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