Ha az előrejelzések nem elég konkrétak ahhoz, hogy végrehajthatók legyenek, a rendszer nem tud időben vagy hatékonyan igazodni.
A rendszer lényegében csak akkor fedezi fel az elzáródásokat, amikor azok már előtörtek.
És mivel viszonylag kevés rugalmassággal bírnak, a normál mintáktól való nagy eltérések késleltetett válaszokat, hiányokat, lemaradásokat és szűk keresztmetszeteket okoznak, mint amilyeneket ma is tapasztalunk.
A professzor következtetése egyértelmű: jobb modellekre van szükségünk az ellátási láncok fejlődésének előrejelzésére, beleértve a sokkokra adott valószínű reakcióikat. Ezeknek az előrejelzéseknek nyilvánosan elérhetőeknek kell lenniük, hogy minden résztvevő láthassa őket és alkalmazkodhasson. Szerinte a mesterséges intelligencia valószínűleg a siker kulcsa; valójában ez a technológia természetes alkalmazása. De nemzetközi együttműködésre is szükség lenne, olyan országokkal, amelyek megosztják az ellátási lánc hálózatai által generált valós idejű adatokat.
A hurrikán vagy cunami költségei is jelentősen csökkennek, ha a pontos előrejelzések lehetővé teszik az emberek számára, hogy előre tervezzenek. Az ellátási lánc zavarai sem különböznek ettől.
Michael Spence közgazdasági Nobel-díjas közgazdasági professzor emeritus, és a Stanford Egyetem Graduate School of Business egykori dékánja. A Hoover Intézet főmunkatársa, a Luohan Akadémia tudományos bizottságának tagja, és társelnöke az Asia Global Institute tanácsadó testületének. Elnöke volt a független Növekedési és Fejlesztési Bizottságnak, egy nemzetközi testületnek, amely 2006 és 2010 között elemezte a globális gazdasági növekedés lehetőségeit, és szerzője a The Next Convergence: The Future of Economic Growth in a Multispeed World című könyvnek .
Az írás megjelent a Project Syndicate oldalán.
oldalán. (Címlap: MTI/EPA/Majama Kimimasza)