La tecnología no compra criterio

IA, jornada laboral y el riesgo de automatizar una operación que nadie entiende

Creo que una gran mayoría de hemos asistido alguna vez a alguna exposición o congreso relacionado con nuestra industria, hace unos días me sorprendió que incluso hay un congreso de pelo y uñas. No sabía de su existencia y no por que soy pelón, sino por que este evento tiene un nicho muy especifico. Tu servidor usualmente atiende a eventos relacionados con la manufactura.

Típicamente en estos eventos ves a proveedores mostrando maquinaria, sensores, robots colaborativos, tableros digitales y software que promete ordenar la operación completa. Todo muy limpio. Todo muy brillante.

Pero usualmente también en estos eventos pasan desapercibidos quienes en un futuro cercano entraran a la industria. Estudiantes de preparatorias técnicas y universidades tecnológicas compitiendo con pequeños robots armados con placas, cables, sensores y código abierto. Unos venden soluciones terminadas. Otros aprenden construyendo.

Muchos de estos estudiantes entienden algo que muchas empresas ignoran. La tecnología no solo se paga con dinero. También se paga aprendiendo.

Esto es muy relevante, sobre todo en un momento donde muchas empresas están viendo venir nuevas presiones. El pasado 22 de abril, la Cámara de Diputados aprobó por unanimidad el dictamen para reducir gradualmente la jornada laboral de 48 a 40 horas semanales, con una transición prevista entre 2027 y 2030, sin reducción salarial. También se contemplan reglas sobre horas extra, registro electrónico de jornada y sanciones por incumplimiento.

Y no pasaron 24 horas para que la preocupación en las pymes se empezara a sentir. Y no sin razón.

Son Menos horas disponibles, si todo sale bien con los mismos clientes, que representan las mismas entregas, pero también los mismos retrasos. Los mismos procesos mal documentados. Los mismos reportes manuales. La misma dependencia del dueño para desbloquear decisiones.

“¿cómo vamos a producir lo mismo con menos tiempo?” Es la típica pregunta que se ha escuchado desde que se anunció la intención de esta reforma. Y solo en contadas ocasiones me a tocado escuchar preguntas mas autocríticas; “¿cuántas de las 48 horas actuales realmente producen valor y cuántas solo están compensando mala planeación?”

Porque durante años muchas empresas han administrado con colchones invisibles. Más horas. Más urgencias. Más aguante. Más llamadas fuera de horario. Más “échame la mano esta vez”. Más gente resolviendo a fuerza de memoria lo que el sistema nunca aprendió a organizar. Y cuando una empresa opera así, cualquier cambio externo parece amenaza.

Por que honestamente, la reducción de jornada no crea el desorden. Solo le quita espacio para esconderse.

Si una pyme depende de jornadas largas para cumplir lo prometido, probablemente no tiene productividad. Tiene una operación sostenida con cansancio.

Y con el trending digital vamos a ver que muchas pymes van a intentar resolver esto como resuelven casi todo: comprando algo. En este caso, un software nuevo.

Al fin, el mercado tiene de todo. Una plataforma. Un ERP. Una app a la medida. Un sistema que integre ventas, compras, producción, inventarios, cobranza, reportes y, si se puede, también la ansiedad del dueño.

No estoy en contra del software. Sería absurdo. La tecnología bien usada puede liberar tiempo, mejorar decisiones y evitar errores costosos. Con lo que si estoy en contra es con comprar tecnología para no pensar.

Porque ningún sistema piensa por una empresa que no entiende su operación.

Hay pymes que no saben dónde se detiene realmente el trabajo. No saben si el problema es capacidad, programación, inventario, retrabajos, falta de supervisión, información incompleta, datos sucios o decisiones tardías… Pero aun así quieren “un sistema”.

Eso es como ponerle GPS a una camioneta sin frenos. Ahora puedes andar con más precisión, aunque al final termines en un “accidente”.

El tema de la digitalización no es nuevo, ni novedoso. Yo recuerdo hace unos diez años conocí el Raspberry Pi. Prácticamente una computadora del tamaño de una tarjeta de crédito. Y antes de que alguien diga que un teléfono celular es similar; no lo es. La diferencia es que ese pequeño dispositivo no esta diseñado solo para consumir información. Esta diseñado para conectar, programar, medir y controlar cosas.

Puedes automatizar tu casa. Controlar una estación remota de monitoreo. Leer sensores. Activar dispositivos. Registrar datos. Conectar periféricos. Hacer soluciones reales sin pagar licencias costosas. Es de software libre. Abierto. Flexible. Poderoso.

Pero tiene una condición. Hay que aprender.

El “Open source” o software libre siempre ha sido generoso, pero no complaciente. Te da acceso, comunidad y posibilidades. Pero a cambio te pide algo que muchas empresas dicen valorar y pocas están dispuestas a sostener: aprendizaje.

En mi caso la implementación de la Raspberry Pi fue “sencillo”. Soy ingeniero en electrónica. Aprendí a programar PICs con lenguajes mucho más básicos, más rígidos y menos amigables. Pero este dispositivo esta pensado para ser mas amigable con los usuarios. Solo hay que aprender un poco de la estructura de Python. Y con la Raspberry Pi implementamos un monitoreo de varias maquinas sin tener que modificar ningún tablero de control, ni hacer una inversión enorme.

Con esos aparatos podía visualizar si una máquina estaba trabajando o detenida, registrar tiempos muertos y pedir al operador que marque la causa del paro con botones simples: material, herramental, ajuste, mantenimiento, calidad o espera de programa.

Hace poco tenía que analizar una base de datos de un cliente que habían instalado, pero no estaban revisando. Usé la IA para apoyarme con Python. Un análisis que normalmente me habría tomado unas diez horas por la limpieza de información, la clasificación, los cruces, la validación y el ordenamiento de datos. Nada espectacular. Nada de robots caminando por la planta ni pantallas futuristas en la pared. Trabajo aburrido…. Pero esta ocasión lo resolví en menos de noventa minutos.

No porque la IA hiciera magia. Sino porque pude explicar el problema, revisar el resultado, corregir errores y ajustar el proceso. La diferencia no fue solo tecnológica. Fue de criterio.

Y este es el punto que muchas pymes necesitan entender antes de que la reducción de jornada les caiga encima como tema de calendario: la IA no debería usarse para exprimir más a la gente. Debería usarse para dejar de desperdiciar su criterio en tareas repetitivas.

Automatizar no es construir robots. Automatizar es identificar qué parte del trabajo no debería consumir la atención de una persona capaz.

En producción, los agentes de IA pueden ayudar a revisar históricos de demanda, preparar escenarios de carga, detectar órdenes atrasadas, anticipar saturaciones, generar reportes diarios y balancear actividades antes de que todo se vuelva urgencia.

En administración, pueden clasificar correos, ordenar bases de datos, preparar minutas, cruzar información, detectar pendientes vencidos, programar tareas repetitivas y generar borradores de reportes.

En ventas, pueden segmentar prospectos, priorizar contactos, analizar respuestas y documentar avances.

En recursos humanos, pueden apoyar con calendarios de capacitación, seguimiento a evaluaciones, asistencia, vencimientos documentales y comunicación interna.

Pero todo eso depende de algo anterior a la tecnología: saber qué problema se quiere resolver. Porque si la empresa no entiende su operación, la IA solo va a ayudarle a producir desorden más rápido.

La nueva etapa que viene para las pymes no se va a resolver solamente pagando más software. Mucho menos creyendo que algún proveedor llegará con una solución milagrosa para arreglar años de improvisación, dependencia del dueño, datos mal capturados y procesos que nadie se ha sentado a mirar con seriedad.

Por ejemplo: Si una empresa no puede explicar en una hoja dónde se le va el tiempo, dónde se detiene el flujo y qué decisiones se repiten todos los días, probablemente todavía no está lista para automatizar. Está lista para observar.

La IA puede ayudar a preparar información. Pero no debe reemplazar el criterio para decidir. Una cosa es automatizar un reporte. Otra muy distinta es delegar una decisión sin entender sus consecuencias.

Ya los políticos aprobaron que habrá menos horas disponibles, ahora, la empresa necesita preguntarse qué parte del trabajo realmente genera valor y qué parte existe solo porque el sistema está mal diseñado. Porque una jornada más corta no debería significar más presión para la gente. Debería obligar a una mejor arquitectura del trabajo.

Porque si intentamos meter 48 horas de desorden en 40 horas de calendario, no va a ganar productividad. Va a fabricar agotamiento con horario nuevo.

La tecnología puede ayudar. La IA puede ayudar. Python puede ayudar. Los agentes pueden ayudar. Pero primero hay que aprender a observar. Y eso, para muchas empresas, sigue siendo la parte más cara.

¡Hasta la próxima!

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Si esta reflexión te movió algo, en Habilidades Híbridas encontrarás más historias sobre lo que pasa cuando las empresas separan lo técnico de lo humano. No es un manual. Es una invitación a revisar cómo decidimos, lideramos y operamos.