Por: Alejandro Céspedes
Tesla y el costo de equivocarse
En enero de 2024, Elon Musk les dijo a sus inversionistas que no iban a alcanzar a fabricar suficientes Cybertruck para atender la demanda que recibió Tesla, estimada en unas 250.000 camionetas al año en Norteamérica.
La semana Musk pasada anunció que desmontaría la línea de producción del Cybertruck en Texas para dedicar esos recursos a fabricar otro vehículo.
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¿Qué pasó?
En 2024, Tesla vendió aproximadamente 39.000 Cybertruck en Estados Unidos. En 2025, las ventas cayeron a poco más de 20.000. Y durante los primeros nueve meses de 2026 apenas llegaron a 12.000.
Y estamos hablando de Tesla.
Una empresa con cantidades absurdas de información, tecnología de punta, inteligencia artificial, presupuestos millonarios para investigar el mercado y algunos de los mejores ingenieros del mundo.
Si eso le pasa a Tesla, ¿qué nos hace pensar que nosotros, a punta de Excel y una cuenta Pro de Claude, vamos a hacerlo mucho mejor?
No faltará quien diga que el problema fue que el Cybertruck de Tesla terminó siendo más costoso de lo anunciado, que tuvo problemas de calidad y que el mercado de las pickups eléctricas no resultó tan grande como se esperaba.
Todo eso es cierto, pero precisamente ese es el problema.
La demanda depende de tantas variables, muchas de ellas imposibles de anticipar, que nunca vamos a poder pronosticarla con precisión. Y aun así, muchas empresas siguen aferradas a la esperanza de encontrar el Santo Grial de los pronósticos.
No estoy sugiriendo que dejemos de pronosticar. Lo que cuestiono es la cantidad de dinero que comprometemos suponiendo que los pronósticos se van a cumplir. Y a veces pareciera que cuando menos conocemos la demanda, es cuando hacemos las apuestas más grandes.
Vamos a lanzar un producto nuevo. No hemos vendido la primera unidad, pero ya estamos negociando con el proveedor un descuento por volumen. Terminamos comprando grandes cantidades de un producto que todavía no sabemos si alguien quiere comprar. Ah, pero el comprador consigue un precio espectacular, todos celebramos el ahorro y seis meses después estamos buscando dónde meter las cajas.
Yo prefiero hacer algo diferente.
Supongamos que voy a lanzar un producto y mi proveedor se demora un mes en reponerlo. En lugar de comprar inventario para varios meses, comenzaría con una cantidad suficiente para cubrir la demanda dentro del tiempo que me voy a demorar en hacer la primera reposición.
Los primeros días los dedicaría a observar qué ocurre. Cuánto se vende, cuáles referencias se mueven, cuáles no y a qué velocidad. Con esa información haría el siguiente pedido, que llegaría aproximadamente un mes después. Si las ventas están dentro de lo previsto y el proveedor cumple, tendría inventario suficiente para no quedarme agotado mientras llega la reposición. Seguramente el siguiente pronóstico tampoco será exacto, pero el daño del error del pronóstico es mucho menor.
¿Me va a salir más caro ese inventario inicial? Seguramente.
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Pero prefiero pagar un poco más por algo que se vende que conseguir un descuento maravilloso por algo que termina guardado en una bodega que nadie quiere. Cuando tenga señales claras de que el producto funciona, entonces sí puedo aumentar los volúmenes, negociar mejores precios y aprovechar las economías de escala.
Por supuesto, esto exige más velocidad y flexibilidad. Y ahí es donde deberíamos concentrar nuestros esfuerzos: en reducir los tiempos que necesitamos para reaccionar cuando la demanda resulte diferente de lo que esperábamos.
Creo que nos hemos obsesionado tanto con reducir el costo del producto que a veces se nos olvida calcular el costo de equivocarnos.
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Es entendible.
El ahorro por volumen aparece clarito en la orden de compra, el mismo día que montamos el pedido. El costo del error aparece meses o años después.
Generalmente en forma de cajas que nadie sabe dónde guardar y que nadie se explica a quién se le ocurrió comprar.
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