El XV Plan Quinquenal Chino 2026-2030 establece -entre sus objetivos- que hasta un 90% de empresas chinas trabajen con IA generativa al final del periodo. Afrontamos una nueva revolución tecnológica -y, esta vez, rapidísima- que afectará a todos los órdenes de la vida.
Pasamos de un mundo muy físico en el que el valor tenía forma de producto a un mundo en el que el valor empieza a tener también forma de servicios, en el que las nuevas tecnologías digitales nos permiten optimizar las operaciones y los procesos de comunicación y cuyos datos se convierten en el combustible y, a su vez, valor diferencial de esta nueva economía.
Los agentes de inteligencia artificial van a ser de alguna manera parte relevante de la fuerza de trabajo del futuro y nos vamos a encontrar con organizaciones absolutamente híbridas en la que van a convivir personas con estos agentes y, por lo tanto, vamos a tener que ser capaces de integrar y aprender a relacionarlos. En ese modelo no es que vayan a convivir puestos humanos y puestos agénticos, sino capacidades humanas y agénticas y, en base a ello, se van a reconfigurar las organizaciones. Para afrontar esa evolución hacia modelos híbridos podríamos sugerir que:
- La IA escalará productividad; pero las personas la diferenciación; la IA debe ayudar a amplificar esa diferenciación humana, no a sustituirla.
- La IA liberará capacidad cognitiva que se debe orientar a priorizar, decidir, orquestar y dirigir la creación de valor; el trabajo deberá medirse en impacto generado.
- La automatización seguirá requiriendo de supervisión humana para asegurar criterio, confiabilidad y escalabilidad responsable; la trazabilidad deberá ser importante.
- Y el diseño de la organización deberá definir quién decide y quién responde, aunque la ejecución se apoye en la IA; la autonomía deberá diseñarse, planificarse y gobernarse.
Pero no estamos todavía en organizaciones digitalizadas. El sector textil y moda no ha dado el salto definitivo hacia estructuras digitales -siempre previo a este otro gran salto- como tampoco lo han hecho otros sectores económicos. Para que ese salto se produzca, el dato debe jugar un papel estratégico. Y, para que ocurra, es vital también conectar ecosistemas y, a su vez, cadenas de valor en un sector enormemente fragmentado.
Pero, para ello, necesitamos compromiso con nosotros mismos, con nuestro ecosistema y con nuestras cadenas de valor. El compromiso del Observatorio es, a su vez, crear la opinión pública necesaria para que esto ocurra. Y no sólo entre las empresas del sector, sino también entre sus grupos de interés financieros, tecnológicos y gubernamentales.
Así que, una vez dicho esto, pasemos a formular las diez recomendaciones extraídas del Segundo Taller de Digitalización del Observatorio del Textil y la Moda, que nos pueden servir de guía:
- La IA avanza cambios estructurales
La adopción acelerada de la IA puede llegar a alterar dónde se genera valor, quién lo captura y qué capacidades son necesarias para ello. Pero, para que esto sea factible, es necesario integrar de forma plena la digitalización en las empresas. Saltar hacia estructuras digitales. Pues, la inteligencia artificial, no actúa como una solución autónoma, sino como un acelerador de las capacidades existentes. En ausencia de datos integrados y fiables, su aplicación puede tender a amplificar ineficiencias, en lugar de ser un factor de transformación.
- Gobernanza del dato como activo estratégico
El dato debe convertirse en la columna vertebral de empresas, ecosistemas y cadenas de valor del sector -un eje estratégico de crecimiento- conectando diseño, mercado, logística y producción. Sin datos integrados, estructurados y gobernados, la IA amplifica ineficiencias en lugar de generar valor. Compartir datos con lenguaje, protocolos y plataformas comunes entre los diferentes agentes de la cadena de valor y ecosistemas puede ser una fuente de ventajas competitivas futuras. Este proceso debe acompañarse de un marco adecuado que combine legislación, coordinación con las administraciones y una actitud proactiva por parte de las empresas. El reto pasa por abandonar posiciones defensivas avanzando hacia una construcción colectiva de futuro.
- Sostenibilidad europea como ventaja competitiva
La presión regulatoria europea puede transformarse en una palanca estratégica si se combina con digitalización. Pues, esta última, es clave para avanzar en ecodiseño, circularidad, su trazabilidad y eficiencia operativa, al allanar la identificación de costes sumergidos, la transformación de nuestras relaciones con proveedores y clientes y la gestión de productos, procesos y servicios de forma diferente. Por ecodiseño, deberíamos entender “diseño inteligente” que es, a todos los efectos, un concepto mucho más amplio. Supone, en definitiva, compartir datos desde el inicio entre todas las áreas de la empresa y más allá de ésta con objetivos sostenibles de negocio.
- Ecosistemas, cadenas de valor y colaboración sectorial
La fragmentación del sector exige modelos colaborativos entre empresas, centros tecnológicos y administraciones públicas para compartir riesgos, escalar capacidades y construir infraestructuras comunes. La transformación del sector debe concebirse como proceso colectivo, continuo y retador. Las colaboraciones entre los centros de investigación, proveedores tecnológicos e integradores en entornos dinámicos son fundamentales para reducir riesgos. Y la colaboración público-privada es todavía más clave para impulsarlas en los entornos de PYMES. Son necesarias infraestructuras, protocolos y lenguaje comunes para la compartición de datos.
- Estrategia basada en capacidades y adaptación
En un entorno de incertidumbre estructural, la estrategia no se construye con planes cerrados, sino en focalizarse a corto plazo en mejorar eficiencias, a medio en preparar la organización para seguir aprendiendo, adaptándose y redefiniéndose y a largo en cómo construirla con factores de resiliencia para sobrevivir ante cualquier escenario: es decir, capacidades de aprender, adaptarse y redefinir continuamente la organización.
- Capacidades, gestión del cambio y competencias organizativas
La transformación digital requiere formación, recualificación y acompañamiento del personal para evitar resistencias y asegurar la adopción de nuevas tecnologías. El impacto de la IA se materializa en la transformación de perfiles, funciones y competencias. Por lo que es importante anticiparse a través de la formación, recualificación y adaptación organizativa adecuadas a cada una de las tres fases por las que vas a ir navegando: de experimentación y productividad individual para generar confianza, reducir el miedo a la tecnología e identificar dónde la IA puede aportar valor (inicial); de optimización funcional y mejora de procesos concretos para mejorar eficiencia, calidad o costes, desarrollando casos de uso con mayor impacto, con una automatización incremental y dentro de estructuras existentes (avanzada); y de transformación profunda del modelo operativo repensando procesos end-to-end y no sólo optimizando partes aisladas, reorganizando el trabajo en torno a flujos de valor e integrando capacidad humanas y agénticas (tendencial).
- Digitalizar progresivamente de forma alineada con la estrategia de negocio
El punto de partida es comprender los procesos, Algunos de sus retos son: redefinirlos, mejorar sus eficiencias, ganar visibilidad end-to-end y reforzar la capacidad de respuesta al mercado sin perder identidad. Identificar donde se genera valor y determinar, así, en qué fases tiene sentido digitalizar progresivamente. Preguntarse sobre qué partes críticas del negocio deben basarse en datos en lugar de en intuiciones y nombrar responsables.
En definitiva, “conocerse a sí mismo”. Partiendo de esta premisa, la digitalización debe permitirnos capturar datos, conectar procesos que funcionen como islas y evitar cuellos de botella derivados de automatizaciones parciales. La adopción debe realizarse paso a paso, priorizando allí donde las tecnologías aporten mejoras claras y evitando inversiones que no estén alineadas con la estrategia de negocio. Implementar tecnologías que te permitan sustituir KPI innumerables por recomendaciones inteligentes para tomar decisiones.
- Priorizar datos, procesos críticos y desarrollo de capacidades
Muchas empresas disponen de información relevante. Pero, a menudo, no está accesible ni estructurada y se encuentra encajonada en silos aislados, por lo que no es utilizada ni en tiempo real, ni de forma conectada, ni tampoco de forma sistemática. La transformación digital no pasa por automatizar indiscriminadamente, sino por integrar procesos de una forma coherente.
La adopción digital debe, además. enfocarse en los procesos críticos del negocio con impacto en competitividad, servicios, eficiencia, calidad o costes (y abandonando, al mismo tiempo, la proliferación de pilotos aislados). Sin alineación entre áreas, sin comprensión de procesos end-to-end y sin desarrollo de capacidades internas, la digitalización no escalará ni se traducirá en valor real.
- Integrar diseño, mercado, logística y producción desde el origen
La digitalización a medio y a largo plazo exige construir una base de datos integrada que conecte todas las funciones de la cadena de valor. Solo con datos consistentes, gobernados y compartidos entre áreas será posible tomar decisiones coordinadas y avanzar hacia modelos realmente digitales.La digitalización debe empezar en las fases tempranas del producto, permitiendo tomar decisiones informadas en, por ejemplo, selección de materiales, costes estimados, impacto ambiental y viabilidad industrial entre otros aspectos. Para lo que, a su vez, es importante conocer lo mejor posible al cliente, prescriptor y consumidor final. Pero sin datos no hay información y sin información no hay conocimiento.
El reto estará, a menudo, en cómo lograr amplios volúmenes repetitivos de datos para alimentar cualquier agente de IA, cuando muchas compañías europeas trabajan con series cortas, gran cantidad de modelos y materiales -así como sus combinaciones- de diferente índole.
- Industrializar mejor antes de automatizar más
El foco debe ponerse en mejorar procesos existentes, eliminar desperdicios y conectar sistemas antes de acometer automatizaciones intensivas o costosas. Industrializar mejor implica repensar el proceso completo antes de decidir qué automatizar y en qué momento. Así como también implica relacionarnos mejor. El avance hacia la automatización y robotización (a mayor variabilidad más se acerca a la parte robótica) debe priorizar también aquellos procesos con mayor impacto económico y operativo. La logística interna, manipulación y procesos auxiliares presentan un mayor grado de madurez tecnológica frente a fases productivas más complejas como la confección. Pero, si la tecnología avanza hacia entornos menos estructurados, también es importante que las compañías avancen en una mayor estructuración para reducir el gap entre ambos escenarios.
Una clave operativa en las operaciones de fabricación puede estar en extraer mayor valor del parque instalado mediante actualizaciones accesibles que permitan capturar datos, mejorar la calidad y reducir los defectos sin grandes sustituciones y acompañando estos procesos de la introducción de sistemas de supervisión SCADA. Y, al mismo tiempo, hay un conocimiento experto que hay que capturar para que no se vaya perdiendo.