Si bien es la ciencia y la tecnología la que llevan la logística y las operaciones de Supply Chain al nivel y la velocidad a las que funcionan hoy en día, las decisiones continúan siendo analizadas y tomadas por las personas a cargo. Esto hace que en muchas ocasiones, a pesar de contar con la información suficiente para tomar una decisión óptima, las percepciones y los sesgos de comportamiento de las personas a cargo tiengan enormes efectos en la decisión que ha de ser tomada. Conozca cuáles son los patrones de comportamiento que más se presentan en los gerentes de Supply Chain, y qué tan profundos pueden ser sus efectos en la toma de decisiones logísticas.

El ejemplo prototípico.

Las decisiones que se toman en Supply Chain tienen muchos matices y se presentan con naturalezas y niveles de importancia muy distintas; entre ellas existen algunas que presentan características que las hacen más propensas a ser influenciadas y afectadas de manera negativa por el comportamiento de quienes las toman. Específicamente, las decisiones que se toman de manera sistemática, periódica y frecuente son las que más fácilmente pueden verse envueltas en sesgos que se derivan de la manera en que los tomadores de decisiones perciben su entorno y la decisión que deben tomar.

El «Newsvendor Model», o Modelo del Vendedor de Periódicos.

Este modelo de toma de decisiones enmarca una situación muy frecuente en una cadena de abastecimiento: existen productos que tienen una vida útil específica, y se debe comprar una cantidad específica para su uso o comercialización. El problema es que si compramos demasiado, perdemos el dinero invertido en esos productos y los costos involucrados en mantenerlos, pues su vida útil los hará inservibles; por el contrario, si compramos muy poco, perderemos la oportunidad de venderlos (o usarlos), el dinero que obtendríamos por ellos, y nuestros clientes recurrirán a uno de nuestros competidores.

Este modelo se llama «Modelo del Vendedor de Periódicos» ya que este producto en particular exhibe de manera perfecta estas características, además de mostrarlas en una manera simplificada y clara: ¿acaso existe algo más perecedero que un periódico? ¿Acaso alguien compraría el diario del día de ayer? Si un vendedor de periódicos compra demasiadas unidades y no las vende, pierde el dinero que invirtió en ellos, mas si compra muy pocos, perderá la oportunidad de venderlos, el dinero que recibiría por ellos y además los clientes le comprarán al vendedor de al lado.

Existe un punto en el cual los costos de vender muy poco (exceso de productos) se equilibran con los de pedir muy poco (déficit de productos), estableciendo así la ganancia esperada máxima a la que puede aspirar el vendedor de periódicos dadas las condiciones y los costos bajo los cuales debe tomar su decisión. En otras palabras, la mayor probabilidad de ganar tanto dinero como le es posible al vendedor, se presenta al pedir exactamente la cantidad que este punto de equilibrio indica.

Esto hace que se haya convertido en el ejemplo prototípico de los muchísimos estudios que existen acerca de este tema, pues situaciones como estas se prestan para muchas cosas, entre ellas:

• La decisión debe tomarse de una manera repetitiva y sistemática.
• La manera en que el tomador de la decisión percibe el riesgo implícito en la decisión puede influir en su decisión.
• La manera en que el tomador de la decisión percibe el comportamiento de la demanda puede influir en su decisión.
• El desempeño de sus propias decisiones puede influir en sus decisiones futuras.
• Es una situación frecuente y cotidiana en Supply Chain y Gerencia de Operaciones Industriales.
• Es una situación cercana a muchas otras que se dan en Supply Chain y Gerencia de Operaciones Industriales.

Cabe aclarar que muchos estudios parten de este modelo pero también incluyen modelos y situaciones más complejas, con diferentes variaciones y extensiones de factores y variables que pueden estar relacionadas con los patrones de comportamiento investigados.

Recordemos también que si bien este ejemplo prototípico se refiere a productos, lo mismo sucede con variables como «Número de Vehículos necesarios», «Personal de Logística», «Materiales de Empaque», «Equipos de Manipulación», etc.

Patrones de comportamiento ya identificados.

Varias décadas de estudios al respecto y muchísimas variaciones y extensiones de las investigaciones realizadas en este tema han revelado un conjunto de patrones de comportamiento que repite a lo largo y ancho de culturas, edades, sexo, niveles de experiencia e instrucción de los sujetos evaluados, al igual que la información con la que cuentan para tomar sus decisiones: A pesar de conocer el punto óptimo de la decisión, muchas veces las personas no lo siguen y toman decisiones que se alejan de este punto óptimo.

Esto lleva fácilmente a la conclusión de que vale la pena tener en cuenta este tipo de patrones a la hora de planear y definir nuestras operaciones y políticas, ya que casi con toda seguridad los encontraremos en nuestra empresa y en nuestro propio comportamiento. A continuación mencionaremos algunos de los más prominentes patrones que se han identificado de manera constante en diferentes poblaciones y circunstancias a lo largo de los años en el mundo entero:

• Anclaje en el promedio: se refiere al patrón de comportamiento en el cual el tomador de la decisión conoce la demanda promedio de un producto y se «ancla» en este valor para tomar su decisión. Esto es, que aún conociendo el valor óptimo de la decisión de pedido de productos, el sujeto toma una decisión que ignora ese valor y se ubica en alguna parte entre el valor óptimo y la demanda promedio.
• Persecución de la demanda: se refiere al patrón de comportamiento donde el tomador de la decisión modifica sus decisiones basándose en la demanda del periodo anterior, ajustando su decisión para el periodo siguiente e ignorando parcialmente el valor óptimo conocido que teóricamente llevaría a la mejor decisión posible dadas las condiciones bajo las cuales se está tomando la decisión.
• Preferencias de Riesgo: hace referencia al comportamiento desencadenado por condiciones que hacen que el tomador de decisiones tenga una postura definida respecto al riesgo. Por ejemplo, los costos de un producto pueden llevar a que tener exceso de inventario sea demasiado riesgoso, sesgando la decisión del encargado hacia la evasión continua y sistemática de los excesos de inventarios e ignorando el nivel óptimo de decisión. En el otro caso, si el sistema de bonificación por desempeño de la persona a cargo está basado en los niveles de disponibilidad de productos para los clientes, el tomador de decisión tendrá una preferencia positiva hacia el riesgo, incrementando sistemáticamente sus decisiones por encima del nivel óptimo de pedido para así garantizar la disponibilidad de productos y de paso su bonificación.
• Sesgos por Género: Tanto hombres como mujeres suelen mostrar patrones de comportamiento que les son característicos. En general, los hombres tienden a asumir riesgos más altos que las mujeres; por su parte las mujeres tienen a ponderar más el comportamiento pasado para su toma de decisiones futuras. Estos son sólo dos ejemplos de los muchos patrones que parecen ser inherentes al sexo del tomador de decisiones; siendo esto algo positivo o negativo según cada situación. El siguiente diagrama ilustra los resultados de un estudio de este tipo, donde los resultados de los hombres participantes fueron significativamente distintos del de las mujeres participantes (Hombres: «m«, Mujeres:»f«) :
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Efectos de estos patrones de comportamiento.

A los patrones ya mencionados se les suman muchos otros, además de sus diferentes combinaciones y magnitudes, creando lo que en general se conoce como «Efecto de Halar hacia el Centro» o «Pull-to-Center Effect», donde gracias a alguno o algunos de estos patrones de comportamiento las decisiones son sistemáticamente ajustadas ubicándose en algún punto entre la demanda promedio y del nivel óptimo de la decisión, creando ineficiencias y pérdidas de oportunidad considerables para la operación de la empresa.

En la siguiente gráfica se puede ver cómo 23 personas tomadoras de decisión, ubicaron sus decisiones (en promedio) de manera sistemática entre el nivel óptimo de decisión y la demanda promedio del producto en cuestión, a lo largo de 20 decisiones:

También es necesario ponerlo en perspectiva, pues si este tipo de ineficiencias se replican a lo largo de los cientos o miles de productos que las empresas hoy en día manejan de manera simultánea, las pérdidas conjuntas podrías ser enormes y estar siendo pasadas por alto o atribuidas a otras razones de manera equivocada. Si bien la incertidumbre es la culpable de muchas de las ineficiencias y dificultades en Supply Chain Management, otras fuentes de distorsión como esta pueden estar sumándose a los efectos negativos que la incertidumbre genera en las operaciones.

Si desea conocer más acerca de este tema, le recomendamos buscar y examinar las siguientes fuentes y estudios al respecto de los aspectos de comportamiento en la toma de decisiones en gerencia de operaciones, logística y supply chain:

• Arrow, K., Harris, T., Marschak, J., 1951. Optimal inventory policy. Econometrica, 19 (3), 250–272.
• Becker-Peth M., Katok E., Thonemann U., 2013. Designing Buyback Contracts for Irrational But Predictable Newsvendors. Management Science, 59 (8), 1800-1816.
• Ben-Zion U., Cohen, Y., Peled, R., Shavit T., 2008. Decision-Making and the Newsvendor Problem: An Experimental Study. Journal of the Operational Research Society 59 (9), 128-1287.
• Bolton G., Ockenfels A., Thonemann U., 2012. Managers and students as Newsvendors. Management Science. 1-9.
• Chopra, S., Meidl P., 2013. Supply Chain Management – Strategy, Planning and Operation. pp. 359-363.
• Jammernegg W., Kischka P., 2012. Newsvendor Problems with VaR and CVaR Consideration. Handbook of Newsvendor Problems: Models, Extensions and Applications. pp.197-216.
• Moritz B., Hill A., Donohue K., 2013. Individual differences in the newsvendor problem: Behavior and cognitive reflection. Journal of Operations Management 31 (1-2), 72-85.
• Schiffels S., Fügener A., Kolisch R., Brunner O.J., 2014. On the assessment of costs in a newsvendor environment : Insights  from an experimental study. Omega 43, 1-8.
• Schweitzer, M., Cachon, G., 2000. Decision bias in the newsvendor problem with a know demand distribution: Experimental evidence. Management Science 46 (3), 404–420.
• Véricourt F., Jain K., Bearden J., Filipowicz, A., 2012. Sex, risk and the newsvendor. Journal of Operations Management  31 (1-2), 86-92.