La IA no es magia. El éxito industrial sigue naciendo en el GEMBA (donde pasan las cosas)

Como profesional que vive el día a día de la planta y que, además, tiene la suerte de compartir estas experiencias en las aulas, últimamente tanto propietarios de empresas y directivos como alumnos me hacen la misma pregunta, ¿Cuándo llegará la Inteligencia Artificial (IA) a revolucionar “mis procesos”?

Mi respuesta siempre es la misma: la IA ya está aquí, pero no es una varita mágica. Si intentas aplicar IA sobre un proceso ineficiente, lo único que conseguirás es automatizar el caos y “la basura” a una velocidad nunca antes vista.

No se puede mejorar lo que no se gestiona

En mi filosofía de trabajo, y en las clases, siempre he defendido una premisa que hoy está más vigente que nunca: «No se puede mejorar lo que no se gestiona, no se puede gestionar aquello que no se mide, y no se puede medir aquello que no se conoce». Esta máxima es la base del cimiento absoluto de la inteligencia artificial en un entorno industrial.

Cuando pienso en el impacto real que puede tener la IA en 2026, más allá del hype, puedo asegurar que estoy viendo cómo está transformando la industria, pero no desde la ciencia ficción, sino desde el pragmatismo y la optimización previa “bien hecha”. Para ello, algunas de las líneas actuales de trabajo en las que nos estamos centrando son:

• El Mantenimiento Prescriptivo, que nos permite no solo predecir cuándo fallará una máquina (mantenimiento predictivo), sino que, utilizando IA, podemos determinar qué hacer para evitarlo.
• Los Desarrollos/ Agentes de IA en Planta, capaces de tomar decisiones complejas en tiempo real sobre el equilibrado de cargas, permitiéndonos identificar y reaccionar a los cuellos de botella antes de que se pare la fábrica o que el stock en proceso se dispare.
• Los Gemelos Digitales Dinámicos, que utilizan inteligencia artificial para simular escenarios de «qué pasaría si…» con una precisión que las herramientas de simulación tradicionales no nos permitirían alcanzar ni de lejos.

¿Qué hacer para que la IA sea rentable?

Sin embargo, mi experiencia en proyectos reales me dice que el 80% del éxito de una implementación de IA ocurre antes de instalar el primer desarrollo. Para que la IA sea rentable y no un gasto en consultoría, debemos haber hecho los deberes en tres niveles:

1. Procesos Robustos: Como explico en el capítulo de mejora de procesos, el objetivo siempre ha sido y será eliminar el despilfarro (mudas). La IA necesita procesos lean. Si tu layout genera desplazamientos inútiles, la IA solo te dirá con mucha precisión cuánto tiempo estás perdiendo.
2. Digitalización y Automatización: La IA se alimenta de datos, no de suposiciones. Es absolutamente imprescindible disponer de una capa de automatización que recoja lo que ocurre en cada tarea de valor añadido (y en las que no lo aportan).
3. Datos de Calidad: La IA es un espejo de tus datos. Si los datos son pobres, el resultado será erróneo y probablemente te llevará a tomar decisiones equivocadas. La recopilación de datos debe ser escrupulosa y normalizada.

Bajar al GEMBA

En mis clases siempre digo que el mejor profesional de mejora de procesos no es el que más sabe de algoritmos, sino el que se “remanga”, baja al GEMBA (que es “donde pasan las cosas”) analiza, y entiende los procesos, e identifica las necesidades de la empresa y sobre todo comprende que la tecnología es un medio, no un fin. La IA es el acelerador, pero el motor sigue siendo una organización industrial adecuada.

Estamos en la era de la Industria 5.0, donde la colaboración humano-máquina es la clave. Pero, para avanzar y romper los techos de cristal que limitan nuestro crecimiento y mejora, es necesario no solo que la máquina aprenda, sino que primero nosotros hayamos “enseñado” al proceso a ser eficiente.

¡Nos vemos en la planta (o en el aula)!