La economía estadunidense se mantiene 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 pueden utilizarse para la vigilancia digital, pasando por los temores sobre el acceso a tierras raras y componentes para industrias cruciales controladas por adversarios, está claro que la creación de cadenas de suministro más resilientes es una cuestión clave. Y así va a seguir sin importar quién gane las elecciones de noviembre.
También es un tema al que se le va a dar mucho tiempo para hablar esta semana en Washington, donde el Departamento de Comercio de EU organizará una cumbre sobre la cadena de suministro y va a convocar a una serie de reuniones con la industria estadunidense, aliados extranjeros, académicos y la sociedad civil para debatir cómo identificar y manejar los riesgos sistémicos en las cadenas de suministro.
Esto es parte de un esfuerzo encabezado por la secretaria de Comercio, Gina Raimondo, quien me dijo la semana pasada que la mayor sorpresa de su tiempo en el cargo fue descubrir “lo poco preparado que estaba el gobierno federal para identificar y reaccionar ante las disrupciones de la cadena de suministro, y lo poco sofisticado que ha sido la estrategia al respecto desde hace tanto tiempo”.
Parte de esto se debe al hecho de que las entidades que poseen la mejor información y con mayor nivel de detalle sobre las cadenas de suministro son las empresas privadas. Suelen 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 los detalles de cada cadena de suministro, o cómo pueden interactuar con áreas como logística, transporte, energía o electricidad en medio de una crisis.
Esta asimetría, por supuesto, se pudo ver completamente durante la pandemia, razón por la cual Raimondo reposicionó el departamento de Comercio para centrar la atención en las cadenas de suministro. Un pilar fundamental de ese esfuerzo ha sido el desarrollo de un análisis de datos mucho más sólido para rastrear exactamente dónde se encuentran los posibles cuellos de botella en la economía estadunidense.
Con este fin, el departamento desarrolló la herramienta Scale Tool, un sistema computacional que incluye datos de toda la economía estadunidense de bienes. Estos se identifican y clasifican en varias industrias, geografías y métricas de riesgo (geopolíticas, ambientales, de seguridad nacional, de salud pública, etcétera.). El objetivo es crear una imagen extremadamente detallada de dónde se encuentran realmente la vulnerabilidad y la resiliencia en la economía estadunidense.
Eso le exigió a Raimondo y a sus funcionarios familiarizarse con cosas tan esotéricas como los componentes que entran en un sistema de enfriamiento de un centro de datos de inteligencia artificial. Si bien desde hace tiempo se comprende de forma generalizada que la capacidad de la IA es un punto de vulnerabilidad potencial para EU, esto se pensaba principalmente en términos de las grandes cantidades de energía requeridas para los centros de datos y si las redes eléctricas que los respaldaban eran resilientes.
Pero en sus conversaciones con los directores ejecutivos, Raimondo comenzó a comprender que las estructuras físicas de los centros eran en sí mismas un cuello de botella potencial. “Me di cuenta de que los edificios en sí mismos eran realmente sofisticados y que íbamos a tener que analizar en profundidad cuestiones como sistemas de refrigeración, estantes y componentes”.
Cuando el equipo analizó el caso con la herramienta Scale Tool, lo que descubrieron validó y complementó la información anecdótica que provenía de la industria. Estados Unidos no solo se enfrenta a una posible escasez de componentes de refrigeración, sino que el país necesita más motores diésel de reserva en caso de una falla en 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 el riesgo de la cadena de suministro. Si bien muchas conversaciones sobre seguridad económica son muy políticas —el caso de Nippon Steel es un buen ejemplo— las vulnerabilidades reales suelen surgir de lugares inesperados, interactuando de maneras que ningún responsable de la formulación de políticas o empresario puede predecir.
Lo que 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 57 por ciento de las industrias en EU necesitarían seis meses para volver a su capacidad normal si hubiera una sola semana de disrupción en el transporte. Hasta ahí llegó el tan anunciado cambio de “justo a tiempo” a “por si acaso”.
Del mismo modo, hay áreas inesperadas de vulnerabilidad laboral y comercial que no se pudieron prever sin excavar profundamente en los datos de muchos niveles de las cadenas globales de suministro.
Lo ideal es que más datos permitieran a los responsables de las políticas enviar señales de demanda muy específicas a la industria (a través de subsidios o incentivos fiscales más específicos) que aumenten la resiliencia sin distorsionar la economía o el sistema comercial. También pueden usarse para mejorar la eficacia de las negociaciones comerciales con los aliados y desmantelar los silos 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, Tesoro, Transporte y otros, utilice herramientas como esta para crear mejores políticas.
En materia de seguridad económica, como en cualquier otra cosa, los datos son poder.