Por: Thiago Zambotti*
Damos por hecho la adopción de la transformación digital en todas las industrias, sin embargo, resulta interesante pensar qué sería de nosotros si no existieran tecnologías emergentes que nos permitieran hacer nuestro trabajo más organizado y ágil, en definitiva, hoy son parte sustancial de una mayor competitividad.
Para 2023 se prevé que el gasto en tecnologías y servicios que habiliten dicha transformación digital en todo el mundo ascenderá a 2.3 mil millones dólares[i] (2.3 billones de dólares en inglés). Esta tendencia traerá consigo nuevas oportunidades de crecimiento en diferentes aspectos, especialmente en economía, ahorro en energía o recursos, pero el que más destaca es la productividad.
Y es que conceptos que hemos escuchado con mayor frecuencia en los últimos 5 años, como la Inteligencia Artificial (AI, por sus siglas en inglés), Machine Learning, Realidad Virtual (VR), Realidad Aumentada (AR), o Internet de las cosas (IoT)son herramientas que además de ser un impulso para la innovación también lo serán para la productividad. Pero ¿qué son y cómo harán a las empresas más productivas?
Para poner un ejemplo, la AR está siendo utilizada para capacitación de trabajadores, a través de simulaciones 100% virtuales, con indicaciones digitales que aparecen mezcladas o sobrepuestas en el mundo real.
Actualmente, dispositivos como lentes inteligentes permiten a una nueva generación de técnicos dar mantenimiento o atender averías en equipo que no conocen, gracias al apoyo de un profesional experto y experimentado que los guía en el proceso a través de voz y anotaciones en tiempo real que aparecen en su campo visual. Asimismo, también pueden ser utilizados para la capacitación de nuevos trabajadores en donde la curva de aprendizaje es menor, pues lo hacen de manera práctica y adquieren habilidades de una fuente experta, mientras el especialista puede atender más casos sin necesidad de desplazarse.
Por otro lado, el IoT, que consiste en conectar a la red dispositivos para registrar digitalmente procesos que anteriormente se realizaban con lápiz y papel, está siendo aprovechado para recopilar información que se analiza en tiempo real y permite tomar decisiones más sólidas basadas en datos y no en la intuición.
La trascendencia de esta tecnología es tal que, de acuerdo con un estudio de International Data Corporation, el gasto mundial total en IoT alcanzará 1.1 billones de dólares[ii] (1.1 trillones en inglés) para 2023. Cabe destacar que Latinoamérica será la región con mayor crecimiento en este aspecto con 23%.
El análisis de la información recopilada permite predecir comportamientos y anticipar mantenimiento o reparaciones antes de que sucedan. También hace posible un mayor control de inventarios, como en el caso de Mission Foods[iii], compañía texana de productos de maíz que registraba hasta 3.5 millones de dólares anuales en pérdidas por reemplazo de contenedores que no regresaban a sus centros de distribución. Al implementar un sistema de identificación digital de entrada y salida se aseguró cerca de 100% del retorno de contenedores, pues ahora saben con certeza dónde se encuentra cada unidad. Además, se triplicó la vida útil esperada de los mismos.
Respecto a la AI y Machine Learning, han demostrado ser de gran utilidad para analizar la enorme cantidad de información generada al digitalizar procesos. Sin estos avances, la interpretación de datos podría tomar semanas e incluso se requerirían equipos completos de personas únicamente dedicadas a esta tarea.
La AI puede ofrecer resultados de análisis de manera casi inmediata, además de ser capaz de identificar tendencias en los procesos y aprender de ellas para presentar recomendaciones basadas en datos, lo que empodera a los trabajadores para tomar mejores decisiones, mientras las compañías pueden dedicar recursos y tiempo para crear nuevos productos o soluciones de negocio.
Otra ventaja de la AI y Machine Learning es la posibilidad de crear versiones “gemelas” de un equipo, que trabaja virtualmente y en paralelo con su contraparte real. La idea es simular el desempeño de una maquinaria y detectar posibles problemas antes de que ocurran, con el objetivo de evitar el paro de operaciones ocasionadas por reparaciones, que tienen repercusiones económicas que van desde los 300 mil hasta 5 millones de dólares por hora.
La eficiencia que brinda la AI y Machine Learning a las empresas ha llevado a compañías manufactureras, por ejemplo, a incrementar su productividad hasta 40%[iv]. Esos avances tecnológicos no sólo hacen más eficientes los procesos de producción, también procesos secundarios como el abastecimiento, mantenimiento y comunicación en la cadena de suministro. Como resultado, las compañías que ya han implementado soluciones de este tipo aumentan su valor agregado en el mercado.
Con los ejemplos anteriores podemos percatarnos del valor agregado que aporta sumar estos avances tecnológicos en alguna de las etapas de nuestras operaciones y, al mismo tiempo, el beneficio de tener trabajadores conectados que entiendan y aprovechen al máximo estas herramientas. Las empresas normalmente buscan crecimiento y estar un paso delante de la competencia, lo que se logra no solo a través de una buena estrategia sino también de recursos que te permiten optimizar la productividad al reducir tiempos y costos finales.
La integración de alguna de estas soluciones tecnológicas, además de ser una obligación para mantener un negocio competitivo, representa la oportunidad de tener mejores ventajas en cuestión de una mayor productividad. Por el contrario, resistirse al cambio significaría enfrentar un serio rezago y una posible extinción. Hoy, la transformación digital, así como la conectividad, representan una obligación que va en aumento.
[i] https://www.statista.com/statistics/870924/worldwide-digital-transformation-market-size/
[ii] https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS45197719
[iii] https://www.honeywellaidc.com/resources/publications/case-studies/mission-foods
[iv] https://www.accenture.com/us-en/insight-ai-industry-growth
Contacto:
**Thiago Zambotti, Vicepresidente y General Manager de Honeywell Safety and Productivity Solutions (SPS) para Latinoamérica
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