Adaptarse hoy o morir mañana

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Personas y empresas deben comenzar desde hoy su adaptación a la industria 4.0. El avance tecnológico amenaza con dejar atrás a quien ignore los evidentes signos de cambio.
 
El sector industrial en que actualmente operamos ¿podría seguir el camino de las calculadoras de bolsillo, las cámaras analógicas o las máquinas de escribir? Tal vez suene ilógico, porque son sectores que prácticamente han desaparecido; sin embargo, fueron importantes no hace muchos años. En algún momento también estuvieron, como muchos hoy, ante la necesidad de evaluar y tomar decisiones frente a un futuro que cambió sus modelos de negocio y sus cadenas de suministro. En otras palabras, transformarse, crecer o desaparecer.
 
EL FUTURO DEL TRABAJO
Imaginemos a un encargado de producción en un futuro muy próximo: tal vez no sea el nombre más adecuado para tal puesto. Dicho personaje estará explicándole a un robot cómo debe manipular el ensamble de un vehículo eléctrico autónomo para poder interactuar con otros robots. El lenguaje que utiliza es claro y sencillo, humano; la interacción es natural, algunos dirían que amigable en términos hombre-máquina. Vale la pena mencionar que dicha persona no está necesariamente en la fábrica, pero puede verla por medio de sus lentes inteligentes y de realidad aumentada que le permiten interactuar y recibir cualquier información que necesite.
Para aprender a hacer eso estudió una ingeniería, con buena parte del programa en línea, de altísimo nivel, que tomaba desde la comodidad de su casa conectándose a la universidad en donde podía simular la fábrica y sus robots.
El robot, por su lado, aprovecha la inteligencia artificial a dos niveles: uno individual para resolver problemas complejos, comunicarse e interactuar con personas y otros robots, al tiempo que aprende de sus errores, en muchas ocasiones simulados, adelantándose a las consecuencias. En otro nivel, todo lo que va aprendiendo lo sube a la «nube» –servidores y dispositivos con una impresionante capacidad de cómputo y de almacenar información– lo cual permitirá resolver problemas a todo el sistema en conjunto y rescatar el aprendizaje del mencionado robot para compartirlo con todos aquellos que pudiesen utilizar el conocimiento generado.
No son máquinas individuales: son un sistema de dispositivos intercomunicados, algo similar a lo que pasa con las actualizaciones de las aplicaciones que tenemos en nuestros celulares y que descargamos constantemente, a veces de forma automática. O bien, como los mapas en donde a partir de la posición de cada celular conectado al sistema se puede medir el tráfico e incluso calcular rutas más rápidas para llegar a un lugar, como en Google Maps o Waze.
Sobre la persona que comentábamos, es un especialista; su currículo de estudios fue diseñando conforme avanzaba, al tiempo que identificaba qué nuevos conocimientos y habilidades requería. En realidad, en un ambiente así es difícil decir que ya acabó de estudiar, puesto que nuevos conocimientos van llegando al campo profesional, mismos que son indispensables para seguir trabajando. Podríamos decir que es ingeniero en toda la extensión del concepto, pero no es fácil encontrar la palabra adecuada que describa qué tipo de ingeniería fue la que estudió en específico. Ése es el problema de la hiperespecialidad: hablar de mecánica, electrónica, cómputo, sistemas, industrial o una larga lista de disciplinas de la ingeniería no es suficiente.
El programa de estudios fue flexible, semipresencial e interactivo, en donde adquirió conocimientos profundos y de alta especialidad para poder interactuar, programar o desarrollar a los robots. Sin embargo, también aprendió, por lo menos a un nivel básico, de campos muy diversos como antropología, mercadotecnia o economía. Estos conocimientos le sirven para poder interactuar con todas las áreas de la empresa, clientes y proveedores. Esos son los llamados «Curricula T», de una gran diversidad para poder interactuar con otras áreas «horizontales» en su mismo lenguaje, y de gran profundidad «vertical» para poder operar, programar y diseñar sistemas complejos en su especialidad de robótica.
De hecho, tal vez trabaje por su cuenta, contratado por proyecto o dentro de equipos multidisciplinarios que se organizan, se arman y se deshacen según las necesidades. Después de todo, el trabajo asalariado en un corporativo es un fenómeno más o menos reciente, no necesariamente alineado a las nuevas necesidades. No hay certeza plena de que el futuro vaya a ser exactamente así, pero algo es claro: el futuro del trabajo y de los negocios será diferente al de hoy.
Hablar sobre esto, es casi ciencia ficción, pero en realidad son escenarios que ya podemos vislumbrar con diferentes niveles de instrumentación en la industria. Tal vez podríamos pensar dicho escenario ajeno a nuestra realidad, pero tal ejercicio intelectual nos invita a reflexionar sobre los cambios a los cuales nos debemos enfrentar. Sólo pensemos que un plan de estudios puede tomar varios años para prepararse y otros tantos para que, una vez que se libera, los estudiantes lo cursen y lleguen al campo profesional. Es decir, un cambio en la industria en 15 o 20 años ya debería estarse preparando en las universidades.
El diseño del trabajo tendrá que adaptarse a la nueva realidad, permitiendo el trabajo a distancia, deslocalizado y apoyado por la automatización. En primera instancia, aquellos trabajos repetitivos y predecibles serán los primeros afectados.
En términos generales, se espera que la mitad de las actividades, no los trabajos, sean susceptibles de automatización y que tiendan a reducirse las labores manuales. Todavía no es claro si habría una automatización total, pero es muy probable en el corto y mediano plazo una semiautomatización que complemente la labor humana. Esto también dependerá del tipo de economía y factores sociales. Países de altos salarios tendrán más presiones para automatizar el trabajo físico, mientras que economías con salarios bajos o altas tasas desempleo tardarían más en sustituir a la labor humana.
 
INTELIGENCIA ARTIFICIAL, MOTOR DE LA NUEVA EMPRESA
Sectores como el comercio minorista están siendo transformados por empresas como Amazon, con operaciones en línea en donde se ofrecen millones de productos diferentes, cambiando la cadena de suministro y las relaciones de negocio. Dicha empresa no comenzó como una tienda física; sus inicios transformaron de raíz la manera de hacer negocios: partieron de la venta de libros de manera virtual en el garage de Jeff Bezos, su fundador, para convertirse en la actualidad en un conglomerado que está transformando sectores tan diversos como el de logística, minorista, desarrollo de software, distribución de servicios en la nube, producción de contenidos para medios, financiero y un largo etcétera. Ello nos demuestra que no han cambiado solamente las cadenas de suministro, sino sus ecosistemas, es decir, la interacción entre todos los actores del sector.
Dicha empresa está utilizando robots y dispositivos para mover el inventario en sus centros de distribución e inteligencia artificial para coordinar la logística y encontrar las mejores rutas para un pedido. Son decisiones que implican criterios que pueden ser repetitivos y con baja incertidumbre, aunque sean complejos o de comportamiento humano, son los primeros en los que están utilizando inteligencia artificial. Los resultados de decisiones, como la selección de una ruta o un proveedor, se analizan por algoritmos que permiten ir aprendiendo. Negociaciones o precios son también sujetos de decisiones basadas en inteligencia artificial. Bezos tiene un mantra, «que la gente quite las manos del volante», dejando a los sistemas temas tales como los pronósticos de la demanda y los precios.
En otros sectores como el de salud, por ejemplo, con el desarrollo de la inteligencia artificial basada en el aprendizaje y la analítica de datos se puede apoyar al médico en la interpretación de imágenes, video o estudios de laboratorio. El acceso a grandes cantidades de información que permitan comparar el caso particular de un paciente con bases de datos de cientos o miles, bajo la guía de algoritmos de cómputo altamente desarrollados que aprenden, ya comienza a dar resultados en diagnósticos, incrementando significativamente la precisión en el resultado. Tal acceso sería prácticamente imposible en términos de la capacidad humana directa del médico actual.
También podría usarse de financiamiento al consumo, al identificar los patrones de consumo de tarjetahabientes, señalando cuando una cuenta tiene un comportamiento irracional, poco convencional o fuera de lo habitual. El comportamiento de un cliente en específico ahora se puede analizar, deduciendo qué tipo de consumo se espera y aprendiendo de todos los clientes en su conjunto. Esto puede ser aplicable para la identificación de fraudes, la creación de nuevos instrumentos financieros, el cálculo del riesgo crediticio de una persona o un sinnúmero de aplicaciones innovadoras, incluso retroalimentar a los clientes para alertarlos cuando están haciendo una compra excesiva o fuera de lo que normalmente hacen.
Una característica es relevante en las nuevas cadenas de valor de la inteligencia artificial: la intervención del hombre está en el desarrollo de los sistemas iniciales y en la interpretación de los mismos, pero automatiza los procesos de análisis, aprendizaje y almacenamiento de la información. Las máquinas pueden aprender y actuar de manera cada vez más independiente, eficiente y dinámica.
 
CONECTIVIDAD, EL ACELERADOR
Los motores de esta nueva revolución no provienen de una sola tecnología, sino de la convergencia de varias y de su desarrollo conjunto con la inteligencia artificial. La llamada industria 4.0 implica el desarrollo combinado de dispositivos que permiten obtener del mundo real información por medio de la sensórica y del internet de las cosas (IoT), transformando el mundo real en información digital que puede ser posteriormente compartida en la nube (cloud computing), donde grandes cantidades de información pueden ser almacenadas y procesadas. De esta forma el mundo real se conecta con la inteligencia artificial para procesar la información y aprender de ella a mayor profundidad.
Dicha revolución no termina ahí. El conocimiento generado por la inteligencia artificial ahora podría ser compartido por medio de la gran conectividad del internet a dispositivos (celulares, computadoras, etcétera) o robots. También podrían transformar la información digital a lo físico por medio de la robótica y la impresión 3D, para nuevamente sensarlo y retroalimentarse, cerrando un círculo virtuoso. De lo real a lo digital, aprovechar el poder de cómputo y almacenamiento de lo digital, para nuevamente regresar a lo físico.
Habría que agregar a ello la generación y almacenamiento de energía sustentable a un nivel que le permita a los dispositivos tener independencia para poder actuar. Por ejemplo, un vehículo eléctrico autónomo, un robot de nueva generación o, simplemente un aparato celular pueden manipularse y actuar sin la necesidad de estar permanentemente conectados a un tomacorriente.
Es importante hacer un pequeño alto para abordar el tema de los nuevos sensores. Son los nuevos sentidos de la inteligencia artificial para capturar la información del mundo real. Esto ha implicado la transformación de las cadenas de suministro. Productores de lámparas para vehículos, como la alemana Hella, ahora también diseñan y producen sensores. La evolución de la empresa los ha llevado a poder incluir, en el módulo de los faros de los vehículos, dispositivos que pueden «leer» el camino, generando la información a ser procesada. El camino real codificado para ser interpretado por la inteligencia artificial.
 
INDUSTRIAS EN RIESGO
De manera análoga al ejemplo del trabajador, un cambio fundamental y disruptivo en un sector económico a diez años ya debería haberse comenzado a preparar en la empresa. No es para confiarse; muchos sectores que tienen cambios paulatinos podrían estar esperando a que algún elemento de su ecosistema cambie para terminar de detonar de forma definitiva la transformación de los negocios.
Algunos de los sectores con mayor volatilidad, –los que están enfrentando cambios disruptivos y además esperan otros más, transformando significativamente sus ecosistemas de negocio– son la minería de materias primas especiales, el transporte, la banca, el turismo y la banca de inversión. Otros sectores todavía no han enfrentado un nivel alto de disrupción, pero se tiene certeza que serán muy susceptibles de enfrentarlos, haciéndolos muy vulnerables, como la producción de energía, los seguros y la salud.
Sectores como el de producción de motores de combustión interna para vehículos se hacen paulatinamente inviables o con un futuro limitado, al tiempo que dan paso a los proveedores de motores eléctricos. Materias primas como el litio se hacen muy relevantes para la producción de pilas, generando una nueva dinámica en la minería, al mismo tiempo que la economía del petróleo cambia rápidamente su configuración para dar espacio al ecosistema de la generación y almacenamiento de energías sustentables.
 
CAMBIANDO LA PERSPECTIVA DE LA RENTABILIDAD
Una de las grandes barreras para poder reconocer los cambios disruptivos en las operaciones son las presiones de las inversiones ya realizadas para lograr su máxima rentabilidad en los procesos antiguos. Una visión centrada en la rentabilidad de la inversión que no deje espacios para evaluar las amenazas futuras, hace que se pierda la perspectiva estratégica de sobrevivencia ante cambios disruptivos. Una empresa pequeña y recién creada puede tener más flexibilidad para explorar y adaptarse al cambio, que una empresa grande que tiene mayores expectativas de sus inversionistas en seguir generando utilidades bajo un modelo de negocio dado. Podríamos pensar que, en el comienzo de una revolución tecnológica, nuestro peor enemigo puede ser la costumbre a situaciones más seguras y cómodas, a buscar solamente una empresa rentable. El reto obligado es buscar también el futuro de la empresa.
No es una novedad que las empresas se deben de renovar, lo relevante es cómo el cambio se ha acelerado con la nueva revolución tecnológica y se hace indispensable reinventarse. Renovarse o morir, el mandato para sobrevivir en sectores más volátiles o vulnerables a la disrupción tecnológica. La diferencia entre enfrentar una oportunidad o una crisis puede ser tan sólo el diferir una decisión en el tiempo.
 
COMENZAR A CONSTRUIR EL FUTURO
Si no tenemos un árbol de veinte años que nos dé sombra ¿cuándo debemos comenzar a cultivarlo? Podríamos pensar que la respuesta es hoy. El desarrollo de procesos y de cadenas de suministro, ecosistemas que permitan dar el paso hacía el nuevo escenario de la industria 4.0, no se va a construir de manera inmediata. Las empresas deben acelerar sus procesos de aprendizaje y de exploración de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial y su convergencia con la industria 4.0 cuanto antes.
En un ecosistema cambiante el riesgo para un negocio de quedar fuera es alto. En menos de diez años en sectores vulnerables o volátiles aparecerán nuevas empresas y desaparecerán otras. La sobrevivencia depende de la capacidad de cambio para encontrar un lugar en los nuevos ecosistemas, de innovación. Las organizaciones del futuro se están construyendo, reinventando los ecosistemas y las relaciones entre las empresas en este momento.
Si pensamos en el mencionado trabajador del futuro cercano, a quien le será cotidiano el interactuar con robots y aprovechar los beneficios de la inteligencia artificial; que vivirá en otros esquemas de trabajo, también deberíamos de pensar de qué manera nuestras empresas serán afectadas por dicha transformación y de qué forma estamos construyendo las capacidades para enfrentarla. La empresa está viviendo, como en otras revoluciones industriales, el gran reto de la transformación ¿Estás preparado para el cambio?

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