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Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.
La economía estadounidense sigue siendo relativamente fuerte, pero persisten las preocupaciones sobre su seguridad. Desde la oposición de la administración Biden-Harris a la adquisición de US Steel por parte de Nippon Steel hasta los aranceles propuestos a las grúas chinas que podrían utilizarse para la vigilancia digital y las preocupaciones sobre el acceso a tierras raras y componentes para industrias cruciales controladas por adversarios, está claro que crear cadenas de suministro más resilientes es una cuestión clave. Y seguirá siéndolo sin importar quién gane las elecciones presidenciales en noviembre.
También es un tema que tendrá mucho tiempo en el aire esta semana en Washington, donde el Departamento de Comercio organizará una cumbre sobre la cadena de suministro y convocará una serie de reuniones con la industria estadounidense, aliados extranjeros, académicos y la sociedad civil para discutir cómo identificar y gestionar los riesgos sistémicos en las cadenas de suministro.
Esto es parte de un esfuerzo liderado por la secretaria de Comercio de Estados Unidos, Gina Raimondo, quien me dijo la semana pasada que la mayor sorpresa de su mandato fue descubrir “cuán poco preparado estaba el gobierno federal para identificar y reaccionar ante las interrupciones de la cadena de suministro, y cuán poco sofisticado ha sido el enfoque al respecto durante tanto tiempo”.
Parte de esto se debe al hecho de que las entidades que poseen la información más precisa y detallada sobre las cadenas de suministro son las empresas privadas, que tienden a buscar riesgos individuales en áreas específicas, en lugar de problemas sistémicos en toda la economía. Los gobiernos, por otro lado, pueden ser capaces de identificar la necesidad de una mayor resiliencia en áreas que son cruciales para la seguridad económica o nacional (como los semiconductores o los productos farmacéuticos), pero tienen poca comprensión de las particularidades de cada cadena de suministro o de cómo podrían interactuar con áreas como la logística, el transporte, la energía o la electricidad en medio de una crisis.
Por supuesto, esta asimetría quedó en evidencia durante la pandemia, por lo que Raimondo ha reposicionado el Departamento de Comercio para que se concentre en las cadenas de suministro. Un pilar clave de ese esfuerzo ha sido el desarrollo de un análisis de datos mucho más sólido para rastrear exactamente dónde se encuentran los posibles puntos de estrangulamiento en la economía estadounidense.
Para ello, el departamento ha desarrollado la herramienta Scale Tool, un sistema computacional que incluye datos de toda la economía estadounidense de bienes, identificados y clasificados en función de diversas industrias, geografías y métricas de riesgo (geopolítico, medioambiental, de seguridad nacional, de salud pública, etc.). El objetivo es crear una imagen extremadamente granular de dónde se encuentran realmente la vulnerabilidad y la resiliencia en la economía estadounidense.
Eso ha obligado a Raimondo y a sus funcionarios a familiarizarse con cuestiones tan esotéricas como, por ejemplo, los componentes que forman parte del sistema de refrigeración de un centro de datos de IA. Si bien desde hace tiempo se sabe que la capacidad de la IA era un posible punto de vulnerabilidad para Estados Unidos, esto se pensaba principalmente en términos de las grandes cantidades de energía que requieren los centros de datos y de si las redes que los respaldan son resistentes.
Pero en sus conversaciones con los directores ejecutivos, Raimondo empezó a comprender que las estructuras físicas de los centros eran en sí mismas un posible cuello de botella. “Me di cuenta de que los edificios en sí mismos eran muy sofisticados y que íbamos a tener que ocuparnos de los detalles de los sistemas de refrigeración, los bastidores y los componentes”.
Cuando el equipo analizó el caso a través de la herramienta Scale, lo que descubrieron validó y complementó la información anecdótica proveniente de la industria. Estados Unidos no solo enfrenta una posible escasez de componentes de refrigeración, sino que el país necesita más motores diésel de respaldo en caso de falla de la red eléctrica.
Este ejemplo, uno de tantos, ilustra la necesidad de utilizar datos tanto cualitativos como cuantitativos de la industria y del sector público para comprender verdaderamente el riesgo de la cadena de suministro. Si bien muchas conversaciones sobre seguridad económica son altamente políticas (el caso de Nippon Steel es un buen ejemplo), las vulnerabilidades reales tienden a surgir de lugares inesperados e interactúan de maneras que ningún responsable de políticas o empresario podría predecir.
Lo que sí sabemos es que hay muchos riesgos que afectan a toda la economía y que aún no se han comprendido ni abordado. Los datos del Departamento de Comercio indican que el 57% de las industrias de Estados Unidos necesitarían seis meses para volver a su capacidad normal si se produjera una sola semana de interrupción del transporte. Hasta ahí llegó el tan anunciado cambio de la estrategia “justo a tiempo” a la estrategia “por si acaso”.
De la misma manera, hay áreas inesperadas de vulnerabilidad laboral y comercial que no se podrían haber previsto sin analizar en profundidad datos granulares de muchos niveles de las cadenas de suministro globales.
Lo ideal sería que más datos permitieran a los responsables de las políticas enviar señales de demanda muy específicas a la industria (a través de subsidios fiscales o incentivos fiscales más específicos y quirúrgicos) que aumentarían la resiliencia sin distorsionar la economía o el sistema comercial en general. También podrían usarse para mejorar la eficacia de las negociaciones comerciales con los aliados y desmantelar los compartimentos estancos en la formulación de políticas dentro de las agencias. Y me encantaría ver que el Consejo de Competencia de la Casa Blanca, que incluye a los departamentos de Comercio, Comercio, Tesoro, Transporte y otros, usara herramientas como esta para crear mejores políticas.
En seguridad económica, como en cualquier otra cosa, los datos son poder.
