Con: Pallavi Nigam, Digital & Projects Head – Supply Chain en Mondelēz International
Host: Nikhil Chaudhary, VP Marketing en BeatRoute
Desde afuera, la industria FMCG puede verse predecible, pero la realidad es mucho más volátil. La demanda cambia, las rutas se mueven y las disrupciones se propagan rápido.
En el Episodio 3 de The BeatRoute Podcast, Pallavi Nigam de Mondelēz International desglosa lo que de verdad implica digitalizar las operaciones de FMCG. Con más de 20 años entre operaciones de frontline y liderazgo digital, aporta una mirada singularmente completa desde ambos lados de la mesa.
¡Veamos los aprendizajes que compartió!
Una trayectoria formada por el negocio, guiada por la tecnología
A lo largo de su carrera, Pallavi ha trabajado con nombres muy reconocidos como Zycus y GEP, enfocada en marketing, business development y operaciones de proyectos. Esos primeros roles la expusieron a cómo se conjugan procesos, personas, datos y operaciones, y dónde suelen romperse.
No se propuso liderar la transformación digital, pero su cercanía con los ciclos de planeación, las dependencias de proveedores, los retos de frontline y las presiones de nivel de servicio le reveló que muchas ineficiencias no venían de brechas de capacidad, sino de sistemas y procesos que ya no embonaban con el negocio. Eso detonó su giro hacia lo digital.
Agrega que la transformación digital no se trata de automatizar el trabajo viejo ni el mundo viejo, sino de reimaginar un enfoque completamente nuevo.
“I saw firsthand how manual planning, how fragmented processes and lack of reliable data could slow down your overall, even the best teams of the world.”
(Vi de primera mano cómo la planeación manual, los procesos fragmentados y la falta de datos confiables podían frenar todo tu trabajo, incluso a los mejores equipos del mundo. — trad.)
Hacia la Industry 5.0 mediante la armonía entre humano y tecnología
Pallavi subraya que la AI está reconfigurando la relación entre humanos y máquinas. Explica que la AI no es solo inteligencia artificial, sino una forma de inteligencia humana en acción, que crea una alianza donde la tecnología se encarga de las tareas repetitivas y las personas se enfocan en decisiones de mayor valor.
“AI can flag a lot of risks, but your teams decide the final action, and AI can never succeed unless it is having human intelligence in action,” (La AI puede señalar muchos riesgos, pero tus equipos deciden la acción final, y la AI nunca puede tener éxito a menos que cuente con inteligencia humana en acción, — trad.) apunta. De cara al futuro, cree que la próxima evolución del trabajo está en la convergencia de la tecnología y el diseño centrado en el ser humano.
“As organizations move toward Industry 5.0, this convergence of AI, IoT, automation, and human-centric design represents the future of work.”
(A medida que las organizaciones avanzan hacia la Industry 5.0, esta convergencia de AI, IoT, automation y diseño centrado en el ser humano representa el futuro del trabajo. — trad.)
Elige los casos de uso correctos y luego despliega soluciones de AI
Cuando se trata de implementar soluciones de AI en FMCG, Pallavi cree que el punto de partida es simple: escoge bien tus batallas.
Explica que los líderes deberían empezar por mapear dónde están surgiendo los riesgos en tiempo real y anclar ahí sus inversiones en AI. Si intentas desplegar AI en todos lados a la vez, terminas dispersándola y diluyendo su impacto. Pero cuando los casos de uso se eligen con intención, la AI se vuelve un multiplicador de fuerza y no una distracción que solo brilla.
En su visión, la AI triunfa cuando los casos de uso marcan el camino. Es el roadmap el que hace andar el motor, no al revés.
“The predictive aspect of AI, which is predicting your stock levels or predicting your stocks at risk. That is where you have to start figuring out the use cases. Where do you exactly are the risks, which is happening currently. And those are the exact places from where you can start picking the AI solutions”
(El aspecto predictivo de la AI, que es predecir tus niveles de stock o predecir tus stocks en riesgo. Ahí es donde tienes que empezar a definir los casos de uso. Dónde están exactamente los riesgos que ocurren hoy. Y esos son los puntos exactos desde donde puedes empezar a elegir las soluciones de AI. — trad.)
Las complejidades de los datos en FMCG que los vendors suelen pasar por alto
Pallavi señala una verdad que las empresas rara vez dicen en voz alta: muchos vendors llegan con tecnología potente pero poco entendimiento de cómo operan realmente las compañías globales de FMCG. Subestiman el peso de los legacy systems, la complejidad de los datos, los matices regionales y la presión de una industria FMCG que no puede darse el lujo del downtime. Según ella, toda alianza digital depende de un contexto compartido: una herramienta debe integrarse a los ritmos existentes, no interrumpirlos. Los sistemas que lucen impresionantes en los demos suelen fallar en manos de equipos diversos que operan en múltiples mercados, sobre todo cuando los datos de base están fragmentados o no son confiables.
“Vendors have to understand that AI cannot succeed without solving data fidelity. Most organizations today are struggling on the data side. Vendors love showcasing sophisticated models, but in retail and CPG, data fragmentation is crucial.”
(Los vendors tienen que entender que la AI no puede triunfar sin resolver la data fidelity. Hoy la mayoría de las organizaciones batalla del lado de los datos. A los vendors les encanta presumir modelos sofisticados, pero en retail y CPG la fragmentación de datos es crucial. — trad.)
La brecha entre las transformaciones digitales exitosas y las estancadas
Las transformaciones digitales exitosas rara vez dependen solo de la tecnología, dice Pallavi. El éxito depende de una ejecución disciplinada, un governance sólido y un liderazgo de cambio proactivo.
En contraste, las organizaciones que batallan suelen sufrir por exceso de customización local, cimientos de datos débiles y líderes que esperan los beneficios de la transformación sin comprometerse con el cambio de comportamiento.
Según ella, las organizaciones exitosas demuestran de forma consistente tres factores clave:
Propiedad clara: tratan las iniciativas digitales como programas de negocio, con process owners definidos que impulsan la adopción y los resultados.
Governance implacable: imponen autoridades de diseño y estándares de datos para evitar la dilución local y habilitar despliegues escalables.
Liderazgo de cambio: guían a los equipos hacia nuevas formas de trabajar con desarrollo de capacidades, comunicación clara e involucramiento temprano de los usuarios para que las herramientas embonen con los flujos reales.
“Successful organizations do not just invest in technology; they invest in the operating model that makes the technology work.”
(Las organizaciones exitosas no solo invierten en tecnología; invierten en el operating model que hace que la tecnología funcione. — trad.)
Reflexiones finales
Al reflexionar sobre su trayectoria, Pallavi cree que la transformación no es un proyecto único, sino un ciclo continuo de aprender y recalibrar.
A partir de su experiencia en empresas globales, Pallavi ofrece una guía práctica para los líderes que buscan construir organizaciones listas para el futuro:
Arregla primero lo fundamental – fortalece la calidad de los datos, alinea los procesos y establece una propiedad clara para asegurar un impacto medible.
Aplica un governance de AI por niveles – las decisiones de bajo riesgo y alto volumen pueden automatizarse por completo; las de riesgo medio requieren recomendaciones de AI con aprobación humana; las de alto riesgo siguen lideradas por humanos con apoyo de AI.
Diseña el operating model, no solo el tech stack – integra la tecnología en los flujos de trabajo diarios con comunicación clara, liderazgo de cambio y desarrollo de capacidades.
Escala la AI de forma responsable – trata la AI como una capacidad estratégica y otorga autonomía solo cuando su precisión y consistencia estén comprobadas.
La próxima década de la transformación FMCG, señala, la liderarán líderes de empresas retail que combinen visión estratégica con claridad operativa y entiendan no solo la tecnología, sino también a las personas que le dan vida.