Nota del editor: este artículo se publicó originalmente en LinkedIn.
I’ve been traveling over the last one week, on-boarding our first large agrichemical customer onto the Agribusiness Intelligence neoInt Cloud platform. Energized by the conversations I’ve had, I’ve been thinking a lot about the intersection between software and agribusiness. So, today, for a change, you will see me wear my Product Manager’s hat, rather than that of an agribusiness professional. Regular programming starts next week onward.
Cuando usted es un Gerente de Producto de software que se esfuerza por ser consciente de sus propios procesos de pensamiento, su sombrero de pensamiento generalmente alterna entre dos modos.
I’ve borrowed these terms and summarized my understanding from Ryan Singer’s beautiful framework on Pensamiento de demanda.
Cuando opera desde el modo Demand Thinking (DT), piensa profundamente en el contexto: ¿Qué sucede en la vida de sus clientes? ¿Qué es importante en su vida laboral?
Y cuando opera desde el modo Supply Thinking (ST), piensa profundamente en la herramienta: ¿Qué está construyendo? ¿Qué estás haciendo para facilitarles la vida y facilitar la vida a aquellos cuyas vidas les importan?
I can’t emphasize enough how critical it is to discern the former from the latter, because, let’s face it, we often pensar estamos operando en modo DT, cuando estamos Realmente operando en modo ST. Llámelo un sesgo cognitivo de Techie Product Manager, por así decirlo.
“Some clients will ask me for a boat. What they actually need is to cross a river.” — Ronald Shakespear
De hecho, iría más allá al afirmar que esta capacidad de distinguir entre el modo DT y el modo ST es una cuestión de vida o muerte para un Product Manager, porque si estropeas las cosas, Ciclo de muerte del producto te espera.
Créditos de imagen: David Bland, quien acuñó Ciclo de muerte del producto en Twitter
En la vida de un gerente de producto, hay momentos en los que se siente como si estuviera caminando por la cuerda floja a lo largo de un cable tensado, tratando delicadamente de salvar el abismo entre estos dos modos.
El equilibrio puede ser complicado, especialmente cuando se crea un Producto de software en un dominio como la agroindustria, que desafía la mayoría de nuestras suposiciones convencionales sobre la adopción de tecnología.
¿Cómo se analiza en profundidad un producto de software en tal escenario?
En su blog reciente, Escribe Ryan Singer,
Es más fácil razonar sobre los productos cuando los considera funciones. Transforman una situación de entrada en una situación de salida.
El modo DT en juego aquí, definiendo un Producto como una transformación de contextos de usuario, en lugar de una herramienta que contiene un conjunto de características.
Permítanme descomprimir esto con un ejemplo, usando neoInt, el producto de software que mi equipo y yo estamos construyendo para empresas de insumos agrícolas.
What is this Product? Is it an Agribusiness Intelligence Software? Or A Track-and-Trace Software Application to get Line of Sight into Channel Distribution? These things describe the solution and its capabilities. Did you see we’ve switched back to ST mode?
¿Volvemos al modo DT? ¿Podemos examinar lo que el software lo hace a sus clientes? ¿Escribimos el Producto como una función?
Cuando escribes f (x) = Y for your software Product, you are saying in plain English that your customer’s X circumstance will be transformed to a more favorable Y circumstance through the function of your product.
Considere la situación típica en una empresa de insumos agrícolas:
No es de extrañar que esta combinación difícil de manejar en la mayoría de los casos, ya sea en organizaciones grandes o pequeñas, ceda bajo el peso de la complejidad en la gestión de los asuntos del canal en un mercado en gran parte desorganizado como India.
Entonces, ¿cuál es el siguiente paso lógico?
La situación de entrada X sigue siendo la misma, por lo que conectamos neoInt como f () para ver qué situación Y aparece.
neoInt takes the same input situation X and creates a different Output Y situation. Isn’t this a more precise way to define what the software does?
Si está creando productos de software para la agroindustria, intente hacer este ejercicio para su producto y déjeme saber cómo le ayuda. Me lo puedes agradecer después.
Ahora, si nos acercamos a esta situación de producción Y, comprenderá que es valiosa, solo cuando gestiona la trazabilidad en la mayoría de los procesos comerciales en la cadena de valor de los insumos agrícolas.
Dado el hecho de que agri-inputs have very little brand pull, and are more often “pushed” (o llámelo pre-colocación, si lo desea) en los canales comerciales para protegerse contra la incertidumbre de las lluvias, la ambigüedad de la presión de las plagas, la variación anual de acres bajo diferentes cultivos, se vuelve aún más importante optimizar el inventario en las ventas, la cadena de suministro y funciones de marketing.
Hablando de optimización y cadenas de suministro, hoy, alrededor de 2018, es obvio que la eficiencia ya no es la virtud que solía ser. En su artículo clásico, "La cadena de suministro Triple-A,” Stanford’s Dr. Hau Lee, in the Harvard Business Review, señaló con datos empíricos que la agilidad, la adaptabilidad y la alineación de los actores de la cadena de suministro son más críticas que la eficiencia en el desarrollo de una ventaja competitiva para las empresas.
What can help agri-input firms build “Triple-A Supply Chain”?
Ahora, cuando explora esta pregunta en serio, es solo cuestión de tiempo antes de que alguien mencione Blockchain.
En el reciente “Technology in Agribusiness” white paper report publicado por Stanford Value Chain Initiative, el mismo autor de Triple-A Supply Chain comparte su optimismo hacia Blockchain. El Dr. Lee escribe:
Existe una oportunidad para que las tecnologías incipientes y aún no desarrolladas faciliten la trazabilidad, las finanzas, la logística, el comercio y otras actividades a lo largo de la cadena de valor para mejorar la orquestación del sistema. Blockchain es una tecnología que tiene el potencial de aplicarse para mejorar la orquestación del sistema en varias áreas.
Cuando examino críticamente este optimismo, dejando de lado mis prejuicios personales, veo muchos desafíos. Permítanme usar la misma lente de función para examinar el potencial de Blockchain.
Si anota lo que dice el Dr. Lee anteriormente en el contexto de las empresas de insumos agrícolas, básicamente se reduce a esto:
Dejando de lado los desafíos tecnológicos por el bien de esta discusión (si tiene tiempo, debe leer esta perspectiva básica de las barreras tecnológicas para blockchain, articulado por Dheeraj aquí), the moment you define what the function should be upfront, you are bending backwards to define the requirements, based on the function you’ve already defined, without a rigorous understanding of the ground reality -the actual Input situation X.
Volviendo a la trazabilidad en la cadena de valor de los insumos agrícolas, se han producido desarrollos interesantes en los bordes de la cadena de valor, para cerrar el último y crucial eslabón en el circuito de retroalimentación entre las empresas de agricultores y de insumos agrícolas.
A través de las tecnologías de agricultura digital, las herramientas de gestión de cultivos específicas del sitio están ganando rápidamente aceptación en el mercado para recopilar y analizar información a nivel de planta botánica individual para mejorar las prácticas agrícolas.
Estas herramientas de manejo de cultivos prometen una variedad de beneficios para el agricultor más allá de la promesa fundamental de un mayor rendimiento. Lo más importante es que prometen crédito basado en datos a los agricultores a través de modelos de seguros que mezclan los datos de estos sistemas de manejo de cultivos.
Estos son los primeros días y debemos analizar críticamente los impactos de la digitalización de las prácticas agrícolas. Necesitamos comentarios más informados y en profundidad para analizar los efectos de la digitalización de la agricultura y sus consecuencias de segundo orden. Hablando de eso, recomiendo encarecidamente este excelente perspectiva de la doctora Charlotte Schumann.
¿Qué piensa de los esfuerzos para llevar la trazabilidad a través de la cadena de valor de insumos agrícolas? ¿Ve algún otro enfoque alternativo rentable para llevar la trazabilidad? ¿Qué hace que la trazabilidad sea un problema difícil de resolver?
Let’s talk.