¿La mejor solución para cada departamento garantiza el mejor resultado para la empresa?

Muchas empresas son tan grandes o manejan negocios tan complejos que resulta difícil tratar todo como si fuera una sola unidad. La cantidad de decisiones y la diferencia entre ellas hace que la empresa sea casi imposible de gestionar eficazmente en solitario. Es necesario dividir el trabajo con personas especializadas que se enfoquen en cosas diferentes. Por lo tanto, estas empresas se separan en sub-unidades, normalmente denominadas departamentos, o áreas.

 

Por supuesto, cada división maneja sus propios negocios, respondiendo normalmente a un nivel de gestión global. Sin embargo, este nivel de gestión no interferirá en la mayoría de las decisiones y prácticas, especialmente las relacionadas con las operaciones cotidianas, y tratará de supervisar en función de los KPI locales, que representan los resultados de cada área.

 

Eso crea un problema típico en muchas organizaciones: cada departamento tratará de optimizar sus decisiones, lo que ocurre a nivel local. El escenario suele verse reforzado por algunos problemas de gestión, como la falta de comunicación entre los distintos departamentos y la mentalidad de los directores de área, que se centran principalmente en sus propios KPI.

 

Este problema se debe a que la "suma" de los óptimos locales no corresponde al óptimo global. Esta afirmación se aplica a muchos contextos, como la Teoría de Restricciones, sobre todo cuando pensamos en los cuellos de botella de la producción, y la Optimización Matemática, donde hay un universo de soluciones, y algunas de ellas pueden ser un óptimo local pero son peores en comparación con el óptimo global, como en la figura siguiente. También se aplica a este contexto de gestión, en el que las soluciones óptimas de cada departamento combinadas no se corresponden con las mejores para la empresa.

 

 

Para ejemplificar este problema, pensemos en una empresa siderúrgica. Normalmente, obtener un beneficio es su primer objetivo y la empresa tratará de maximizarlo, pero supongamos que las ventas ya están definidas y, por tanto, los ingresos son fijos y la empresa necesita minimizar el coste total. Debido a la complejidad y las diferencias de los variados procesos de la siderurgia, esta empresa tiene una estructura fragmentada, con diferentes áreas para cada proceso de producción. Por ejemplo, un departamento de Coquización responsable de la producción de coque que se utilizará como uno de los insumos en el Alto Horno, un Alto Horno que se encarga de la producción del arrabio que será una de las materias primas para la acería, y una acería que se ocupa de la producción de planchas de acero. 

 

Cada uno de estos departamentos traducirá el objetivo de la empresa en el suyo propio: la planta de coque tratará de gastar el menor dinero posible al producir coque, y lo mismo ocurrirá con el alto horno y la planta de acero. Dado que estos procesos están interconectados, se impondrán algunas restricciones entre ellos, y cada uno de ellos tratará de minimizar su propio costo. 

 

Un ejemplo típico de restricciones es que el Alto Horno imponga una calidad mínima al coque. Optimizando localmente, la planta de coque intentará producir la demanda de coque con esa calidad mínima exacta, evitando costos "innecesarios". Asimismo, el Alto Horno producirá el arrabio solicitado por la planta de acero con el menor costo posible. 

 

Sin embargo, estas decisiones localmente óptimas no representan necesariamente la mejor decisión para la empresa en su conjunto. En el ejemplo mencionado, una solución global óptima podría ser el resultado de la producción de un coque de mayor calidad, con un menor contenido de cenizas (lo que implica un aumento de los costos para la Planta de Coque), que al ser utilizado en el Alto Horno reducirá el índice de combustible y la necesidad de otros materiales costosos como pelotas. Este es un ejemplo de cómo una solución peor en un área puede generar una solución mejor para otro departamento y para toda la empresa, pero se pueden identificar muchos otros: suele ser el resultado del impacto de un área en otra, sumado a características del proceso como las no linealidades. 

 

Es importante notar que estas decisiones son dinámicas, y se modificarán en función del contexto. Por lo tanto, el óptimo global puede estar cambiando constantemente, y es necesario reajustar las decisiones de cada departamento en función de lo mejor para la empresa en ese momento.

 

Un origen muy común de estas decisiones óptimas locales es la definición de restricciones y objetivos definidos de un área a otra cuando se interconectan, como se ha mencionado anteriormente. Normalmente, el área impondrá un valor deseado para un factor específico como objetivo, y esto eliminará un enorme conjunto de posibles soluciones que podrían generar mejores resultados a nivel global.

 

La solución para evitar este problema es pensar de forma global a la hora de tomar decisiones, especialmente aquellas que puedan afectar a los procesos y resultados de otras áreas. Suele empezar por cambiar la mentalidad de la dirección para aceptar decisiones contradictorias y una "pérdida" local para obtener ganancias globales. El uso de un modelo de optimización integrado, que considere las relaciones entre los distintos departamentos y las implicaciones de cada variable, puede ser la herramienta de apoyo perfecta para tomar decisiones mejor coordinadas. También se puede utilizar como prueba y argumento para demostrar esas decisiones contradictorias.

 

Cassotis tiene experiencia en la identificación de estas oportunidades de ganancia para grandes empresas que se ocupan de procesos complejos. Algunos ejemplos son nuestras soluciones para las industrias de metales y minería. ¿Usted cree que su empresa podría estar enfrentándose a este problema? No dude en ponerse en contacto con nuestro equipo.

 

Autor: Cassiano Lima - Consultor Senior en Cassotis Consulting

  Coautor: Fabio Silva - Gerente Senior en Cassotis Consulting