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La ventaja de la optimización Replantear la toma de decisiones para maximizar los activos de la compañía

Stephen Sashihara

RESUMEN EJECUTIVO La reacción casi automática de cualquier gerente que se enfrenta a un mercado hostil es reducir los activos de la compañía y tratar así de ahorrar dinero. El problema es que esta estrategia termina por impedir que la compañía crezca.

Un mejor enfoque consiste en optimizar los procesos de la compañía. Y esto sólo se logra cuando se mejora el método para tomar decisiones. Lamentablemente, vivimos en una época en la que siempre estamos "inundados" de informa-ción. Por tanto, los viejos métodos para tomar decisiones ya no funcionan.

Ha llegado el momento de cederle el puesto en esta materia a los computadores, pues sólo estos son capaces de procesar y analizar las ingentes cantidades de información que se deben tomar en cuenta a la hora de tomar una decisión comercial.

Gestión de activos: El gran objetivo Si bien es cierto que algunas personas deben replantear la ma-nera en que llevan sus negocios, hay ciertas realidades básicas y objetivos que siguen siendo iguales; por ejemplo, la necesi-dad de tomar buenas decisiones en cuanto a cómo aprovechar los activos de la organización.

Hoy en día, las compañías (sobretodo las más nuevas) cuentan con menos activos. Tienen menos empleados. La competencia es más fiera, más constante y más global. Los ejecutivos redu-cen automáticamente los activos y ahorran dinero. Pero esta no es la manera de crecer. Para tal fin, las firmas deben buscar una manera más efectiva de aprovechar sus recursos.

¿Qué es la optimización? La optimización es el uso de programas de computadora para analizar toda la información disponible relacionada con una decisión. La optimización implica la mejor decisión que se puede tomar a partir de la información disponible. La optimi-zación es la mejor manera de determinar cómo debemos asig-nar los activos de la compañía. Ofrece algo más que una siempre respuesta afirmativa o negativa. De hecho, las firmas la usan para tomar decisiones muy complejas.

Por ejemplo, la compañía de envío de paquetes UPS usó la optimización para buscar las mejores rutas para transportar los paquetes. El caso de optimización de UPS incluyó una

planificación de rutas terrestres con pocos giros hacia la izquierda. Pues, para cruzar a la izquierda, el conductor del camión tiene que malgastar dinero y combustible en esperar que haya la posibilidad de cruzar. En cambio, es mucho más fácil cruzar hacia la derecha.

¿Quién aplica la optimización? Todos los gerentes toman decisiones a diario. La supervivencia económica de cualquier firma depende de las decisiones que toman sus líderes y de la habilidad de estos para monitorear cuáles decisiones funcionan y cuáles no. También es impor-tante que corrijan errores.

Los gerentes de las compañías exitosas poseen la habilidad de tomar decisiones complejas de manera rápida, más precisa y más coherente que la competencia. Sin embargo, la optimiza-ción también ofrece una ventaja competitiva.

UPS, que aplica el sistema para el transporte de paquetes por vía terrestre, es muy exitosa. FedEx es su única competencia. Cuando Airborne Express empezó a tomar decisiones a la antigua para tratar de competir con UPS, terminó por desapa-recer. UPS aprovechó la optimización para diseñar mejores rutas, incrementar la eficiencia y ahorrar tanto combustible como dinero.

Walmart también aplica la optimización para tomar decisiones y, en particular, para establecer la logística del envío de productos. Walmart mantiene sus precios bajos porque compra al por mayor. Pero la capacidad de enviar productos a las tiendas en el momento más apropiado es aún más importante. Walmart aplica la optimización para analizar continuamente todas las etapas de su cadena de suministro, desde los provee-dores hasta el cliente.

Dos hoteles estadounidenses fundados en los años 20, Marriott y Howard Johnson, se pasaron cincuenta años rivalizando entre sí. Durante décadas, siguieron el mismo camino de desarrollo. Hacia mediados de los años setenta, ante el alza del petróleo y el estancamiento económico, los estadounidenses dejaron de viajar. Las ventas de Howard Johnson comenzaron a decaer. La firma recortó sus gastos, redujo el personal y em-pezó a servir comida de baja categoría. Los clientes continua-ron desapareciendo. En 1979, la gerencia aceptó una oferta de una compañía británica. Irónicamente, Marriott compró los activos de Howard Johnson en 1985 y luego los revendió.

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Marriot logró prosperar porque tomó un camino diferente. Ya a principios de 1938, los restaurantes de la Marriott ofrecían cajas de almuerzo para 22 vuelos diarios desde Washington, DC, hasta Nueva York. Cuando las aerolíneas comenzaron la optimización de sus horarios, la Marriott comenzó a imple-mentar un sistema parecido para las reservaciones. Asimismo, la Marriott optimizó su lista de precios. El esfuerzo de la compañía por lograr que su sistema de optimización ganara aceptación interna comenzó por obtener el apoyo de la alta gerencia, así como por asegurarles a los empleados que esta iniciativa no pondría en peligro sus empleos.

Fundamentos de optimización Los gerentes que quieran implementar una optimización deben preguntarse cuál es el método que normalmente sigue la com-pañía a la hora de tomar decisiones sobre activos importantes. También deben preguntarse si la compañía está dejando de aprovechar ciertos activos y de qué modo está justificando sus decisiones. Es importante tomar en cuenta si ciertas decisiones estratégicas o problemas operativos generan debate, así como determinar si nuestro método actual de predicciones es preciso.

La optimización es un concepto muy nuevo, pero también muy viejo. Todo el mundo ha tratado siempre de obtener el máximo de sus activos. Cuando los cavernícolas tenían que decidir quién iba a cazar y quién se quedaba cuidando la cueva tenían que resolver un problema de optimización. El desarrollo de modelos apareció con las primeras civilizaciones, cuando estas crearon calendarios no sólo para medir el paso del tiempo sino, además, para predecir eventos tales como la luna llena y las temporadas. Las matemáticas estaban más o menos desarro-lladas en tiempos de griegos y romanos. Los árabes hicieron un importante contribución al desarrollar el álgebra y crear un mejor sistema numérico. Pero el ancestro directo de las mate-máticas que sustentan la optimización moderna surgió hacia 1600 en un intento por predecir el futuro (a través de métodos capaces de adivinar la voluntad de los dioses). El matemático francés del siglo XVII Blaise Pascal desarrolló la "ciencia de las predicciones" cuando trató de que las apuestas fueran menos riesgosas.

La ciencia, sobre todo la ciencia teórica, va normalmente más rápido que los avances tecnológicos. A finales del siglo XIX, el atrasó tecnológico impidió que el matemático Charles Babbage construyera dos máquinas de cálculo que había dise-ñado. La primera versión de estas máquinas (que se construyó 150 años después) pesaba toneladas.

Optimización en el siglo XX La invención del transistor y del microchip creó las condicio-nes necesarias para que surgiera la optimización moderna. A esto debemos añadirle el desarrollo del cálculo de probabili-dades, métodos actuariales para calcular la expectativa de vida, etc. La primera persona que se destacó en esta área fue Edmond Halley, quien además descubrió el cometa Halley.

El desarrollo de la tecnología como de la investigación de operaciones (los ancestros directos de la optimización) se aceleró en la primera mitad del siglo XX. Los ingleses fueron los primeros que usaron el radar en 1940 para detectar los bombarderos alemanes en la Batalla de Inglaterra. Los ingleses analizaban los patrones de ataque de los enemigos para pro-nosticar las nuevas incursiones. A medida que avanzó la gue-rra, el análisis de operaciones mejoró con creces la efectividad de los bombarderos aliados. Los aliados fabricaron computa-dores más rápidos para usarlos en el área de artillería, investi-gación y decodificación. Los ingenieros escribían programas para analizar problemas, recursos y restricciones. El siguiente desarrollo matemático fue la teoría de juegos, que permite predecir el comportamiento del enemigo.

Cuando terminó la Segunda Guerra Mundial, los computado-res todavía ocupaban cuartos enteros. Además, sólo los gobier-nos podían pagarlas. Hacia 1951, Remington Rand fabricó por US$ 1 millón (equivalente a US$ 8 millones de hoy en día) la Univac 1 para la Oficina del Censo de Estados Unidos. La IBM demostró lo rápido que avanzaba la tecnología incluso en tiempos de paz con una computadora de 608 transistores que costaba US$ 83.000 (con este dinero se podrían comprar hoy en día 500.000 computadoras portátiles mucho más podero-sas). La 608 era más pequeña, más rápida y más barata que la Univac 1, y consumía menos electricidad. La tecnología nece-saria para implementar la optimización había llegado y segui-ría mejorando. Los primeros programas de computación dise-ñados específicamente para el área de la optimización aparecieron en 1955.

¿Dónde funciona mejor la optimización? La optimización funciona bien cuando se deben tomar las mismas decisiones una y otra vez; por ejemplo, al establecer cuál es la mejor vía para llevar un paquete. La optimización también funciona muy bien cuando:

- Se deben calcular un gran número de variables y permu-taciones.

- Se deben tomar en cuenta una gran cantidad de información.

- Se necesita información inaccesible.

- Una decisión implica combinar probabilidades.

- Las emociones no forman parte de la decisión.

- La situación no requiere de negociación.

- Se puede hacer un modelo matemático de las decisiones.

Cómo diseñar y programa de optimización Al implementar un sistema de optimización, debemos prestarle atención a la cultura organizacional. La optimización tiene que lidiar con la cultura existente, si bien puede terminar por cam-biar dicha cultura. Las personas que están contentas con los métodos actuales requieren de una muy buena razón para

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adoptar la optimización, sobre todo aquellas personas que se consideran capaces a la hora de tomar decisiones y que, por tanto, evitan cualquier ayuda computarizada. También se opo-nen las personas que consideran que la optimización acabará con sus empleos.

Para implementar un programa de optimización es necesario:

- Analizar la información que tenemos disponible.

- Identificar un problema que se pueda resolver con modelos matemáticos.

- Crear un equipo que tenga la actitud adecuada, la energía necesaria y una variedad de destrezas complementarias.

- Explicar por qué se necesita un sistema de optimización. Presentarlo gradualmente.

- Anticipar y mejorar cualquier consecuencia no deseada que haya surgido a partir de la iniciativa de optimización.

- Entrenar al personal que vaya a ocuparse de los programas de optimización.

- Desarrollar métodos para analizar los resultados.

- Pedir retroalimentación y presentársela a la alta gerencia.

- Ofrecer valor rápidamente.

El futuro Algunas corporaciones implementan la optimización en sólo algunas operaciones. Por ejemplo, UPS no ha implementado aún la optimización en su servicio aéreo. La idea es imple-mentar estos sistemas poco a poco.

El uso de la optimización se expande cuando las compañías ven lo bien que funciona y cuando las personas entienden que la optimización no es una amenaza sino un instrumento. Lo más seguro es que se vuelva algo común en el futuro. Por tanto, debemos darle la bienvenida.

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Título original: The Optimization Edge

Editorial: McGraw-Hill

Publicado en: Febrero de 2011

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