Cuando un proceso arrastra tiempos innecesarios, errores o m\u00e9todos poco eficientes, automatizarlo no necesariamente elimina esas deficiencias. Puede incluso hacer que se reproduzcan a mayor velocidad.<\/p>\n
Por eso, la transformaci\u00f3n tecnol\u00f3gica requiere primero entender la operaci\u00f3n, definir qu\u00e9 resultado se busca y establecer c\u00f3mo se comprobar\u00e1 que la inversi\u00f3n realmente est\u00e1 generando valor.<\/p>\n
\u201cSi vamos a iniciar con un proceso que no es eficiente, entonces solamente vamos a tener un resultado muy pobre<\/em>\u201d, explic\u00f3 Luis Alberto Gonz\u00e1lez Llamas, consultor independiente, durante el webinar Eficiencia operativa y competitividad industrial: automatizaci\u00f3n, digitalizaci\u00f3n y talento.<\/p>\n La idea apunta a una discusi\u00f3n cada vez m\u00e1s relevante para las empresas manufactureras: la competitividad no depende de cu\u00e1nto se automatiza una operaci\u00f3n, sino de qu\u00e9 tan bien se utiliza la tecnolog\u00eda para mejorarla.<\/strong><\/p>\n Antes de incorporar una nueva herramienta, una planta necesita conocer con precisi\u00f3n c\u00f3mo funciona el proceso que pretende transformar.<\/p>\n Eso significa tener claridad sobre los m\u00e9todos de trabajo, los tiempos est\u00e1ndar y los puntos donde realmente se generan las ineficiencias. De lo contrario, una soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica puede terminar replicando problemas que nunca fueron corregidos.<\/strong><\/p>\n Gonz\u00e1lez Llamas ha planteado que uno de los primeros pasos debe ser precisamente controlar los procesos existentes antes de iniciar una digitalizaci\u00f3n o automatizaci\u00f3n. Tambi\u00e9n destaca la importancia de involucrar al personal que trabaja directamente en la operaci\u00f3n, porque una soluci\u00f3n dise\u00f1ada desde una oficina corporativa puede no contemplar las condiciones reales del piso de producci\u00f3n.<\/p>\n La diferencia puede parecer peque\u00f1a, pero tiene consecuencias importantes. Un proceso puede funcionar de una determinada manera en los diagramas y procedimientos documentados y comportarse de otra en la pr\u00e1ctica, donde intervienen experiencia, excepciones, tiempos muertos y decisiones que dif\u00edcilmente aparecen en una hoja de c\u00e1lculo.<\/p>\n Por eso, antes de automatizar, la pregunta no deber\u00eda ser qu\u00e9 tecnolog\u00eda puede incorporarse, sino qu\u00e9 parte del proceso necesita realmente ser transformada<\/strong>.<\/p>\n Una nueva tecnolog\u00eda no solo modifica procesos: tambi\u00e9n obliga a las personas a aprender nuevas herramientas, asumir responsabilidades distintas y atravesar un periodo de adaptaci\u00f3n.<\/p>\n Ese costo puede ser dif\u00edcil de cuantificar, pero tiene un efecto directo sobre la operaci\u00f3n.<\/p>\n Hugo Cuesta Tamayo, Principal & Commercial Officer en Cuesta Campos, plante\u00f3 durante la conversaci\u00f3n el caso de una planta automotriz en la que se introdujeron herramientas para que los ingenieros realizaran su trabajo de manera m\u00e1s r\u00e1pida y econ\u00f3mica.<\/p>\n En los primeros meses sucedi\u00f3 lo contrario: el trabajo se volvi\u00f3 m\u00e1s lento y costoso y los usuarios terminaron dejando de utilizar las herramientas.<\/strong><\/p>\n El ejemplo pone sobre la mesa una variable que puede quedar fuera del presupuesto inicial: la curva de aprendizaje<\/strong>. Entonces, \u00bfqu\u00e9 debe contemplar una empresa antes de implementar una nueva tecnolog\u00eda?<\/p>\n Medir una implementaci\u00f3n desde el primer d\u00eda con los mismos par\u00e1metros que se utilizan para una operaci\u00f3n madura puede llevar a una conclusi\u00f3n equivocada: considerar que una tecnolog\u00eda fracas\u00f3 cuando todav\u00eda se encuentra en su curva de adopci\u00f3n.<\/p>\n Por eso, el costo de transformar una operaci\u00f3n no termina cuando se compra el sistema, se instala el equipo o se contrata la plataforma. Tambi\u00e9n hay que presupuestar el tiempo que necesita la organizaci\u00f3n para aprender a utilizarla y convertirla en parte de su operaci\u00f3n.<\/strong><\/p>\n La presi\u00f3n por justificar las inversiones tecnol\u00f3gicas puede llevar a que las empresas concentren la evaluaci\u00f3n en una sola variable: el retorno de inversi\u00f3n. Pero no todos los beneficios de una tecnolog\u00eda aparecen de inmediato como ahorro o mayores ingresos.<\/p>\n Cuesta Tamayo se\u00f1ala que algunas inversiones pueden justificarse por objetivos como la seguridad, la continuidad de la operaci\u00f3n o el cumplimiento de los requerimientos de un cliente estrat\u00e9gico. En estos casos, el valor existe aunque no pueda expresarse desde el primer momento como un incremento directo en la rentabilidad.<\/p>\n Esto obliga a ampliar la pregunta. En lugar de preguntarse \u00fanicamente \u201c\u00bfcu\u00e1nto dinero vamos a ahorrar?\u201d, una empresa puede comenzar por definir \u201c\u00bfqu\u00e9 valor necesitamos generar y c\u00f3mo vamos a demostrar que lo estamos obteniendo?\u201d<\/p>\n La respuesta puede estar en una reducci\u00f3n de tiempos, menos paros, mayor capacidad productiva, una mejora en calidad, mayor seguridad o una respuesta m\u00e1s r\u00e1pida ante cambios en la demanda. La tecnolog\u00eda es el medio; el resultado operativo es lo que debe justificarla.<\/strong><\/p>\n Cada nuevo sistema puede convertirse en una fuente adicional de informaci\u00f3n. Producci\u00f3n, mantenimiento, calidad, inventarios y consumo energ\u00e9tico generan datos que, bien utilizados, pueden revelar oportunidades que antes permanec\u00edan ocultas.<\/p>\n Pero tener m\u00e1s informaci\u00f3n tampoco garantiza mejores decisiones.<\/p>\n Durante la conversaci\u00f3n, Gonz\u00e1lez Llamas se\u00f1al\u00f3 que algunas plantas realizan una implementaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y no aprovechan completamente los datos que el sistema comienza a generar. En contraste, las organizaciones que utilizan esa informaci\u00f3n para identificar oportunidades y mejorar sus procesos pueden convertirla en una fuente adicional de competitividad.<\/p>\n Aqu\u00ed aparece una diferencia importante entre digitalizar una operaci\u00f3n y digitalizarla con prop\u00f3sito<\/strong>.<\/p>\n La primera puede producir nuevos registros, tableros y sistemas. La segunda necesita definir qui\u00e9n utilizar\u00e1 esa informaci\u00f3n, qu\u00e9 decisiones puede tomar con ella y qu\u00e9 cambios se realizar\u00e1n a partir de sus hallazgos.<\/p>\n De poco sirve contar con informaci\u00f3n sobre una l\u00ednea de producci\u00f3n si nadie tiene la responsabilidad o la autoridad para actuar cuando los datos muestran una desviaci\u00f3n. La transformaci\u00f3n digital, entonces, no termina cuando comienza a generarse informaci\u00f3n. En buena medida, ah\u00ed empieza otra etapa: convertir los datos en decisiones operativas<\/strong>.<\/p>\n Una de las ideas m\u00e1s claras planteadas por Cuesta Tamayo es que las empresas deber\u00edan evitar enamorarse de una soluci\u00f3n antes de comprender el problema que necesitan resolver.<\/p>\nAutomatizar un proceso ineficiente no lo vuelve eficiente<\/h2>\n
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<\/figure>\nEl costo que no aparece en el presupuesto<\/h2>\n
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El retorno de inversi\u00f3n no cuenta toda la historia<\/h2>\n
Digitalizar tambi\u00e9n significa aprender a utilizar los datos<\/h2>\n
La tecnolog\u00eda debe llegar despu\u00e9s del diagn\u00f3stico<\/h2>\n
![\"\"](\"https:\/\/thelogisticsworld.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/automatizacion-2026-robots-digital-twins-mantenimiento-predictivo-3.webp\")
<\/figure>\n