El taller contó con la Directora General de Estrategia Industrial del Ministerio de Industria y Turismo, Teresa Parejo, en su inauguración y, en su clausura, con la Directora General de Comercio del Departamento de Empresa y Trabajo de Cataluña, Marta Anguerri. En unas líneas resumimos las ideas centrales presentadas. Algunas de éstas serán publicadas, al menos parcialmente, en nuestro canal de YOU TUBE.
- Digitalización, inteligencia artificial y gestión del cambio organizativo se configuran como palancas transformadoras de competitividad, sostenibilidad y resiliencia en una Industria textil y de la moda muy compleja. Pero una gran parte del sector sigue sin dar el salto a una economía plenamente digital.
- El principal reto del sector no es tecnológico: tecnologías como la robótica, la analítica avanzada y la inteligencia artificial existen y presentan un elevado grado de madurez. La dificultad reside en la fragmentación del dato, la persistencia de silos organizativos y la falta de integración a lo largo de toda la cadena de valor.
- La gestión del cambio, la colaboración y la formación resultarán determinantes para el éxito de la transformación de una Industria especialmente dominada por PYMES, donde las limitaciones de recursos, el desconocimiento tecnológico y la percepción del riesgo existencial actúan como barreras relevantes para muchas de ellas.
- Y, sin embargo, la creciente presión normativa en ámbitos tales como la trazabilidad, la circularidad o el pasaporte digital de producto, puede convertirse en una oportunidad estratégica, si viene apoyada por plataformas compartidas, una gestión adecuada de los datos y una transformación bien diseñada en sus ejes de creación de valor.
Un consenso general es que el sector -en su conjunto- todavía no ha evolucionado desde una estructura clásica a una economía digital. Y, en esa transición, sería oportuno abordar cómo capturar el conocimiento acumulado para extraerle valor; integrar plenamente la digitalización en los procesos y, a ser posible, con pequeñas inversiones adaptativas sobre activos existentes; gestionar los datos capturados como eje estratégico conectando, a su vez, cadenas de valor fragmentadas; y saltar a organizaciones más planas propias de estas economías digitales. Innovar buscando eficiencia para crear valor después.
La IA aporta cada vez más valor al gran y al mediano retail, se va extendiendo también a sus operaciones logísticas, pero avanza mucho más despacio en los eslabones productivos de las cadenas porque suelen trabajar en islas, poco digitalizadas y que capturan sólo ciertos datos que se presentan desestructurados y, pocas veces, en tiempo real. Un problema añadido es que el tamaño empresarial, los productos variados y las series cortas dificultan la obtención de grandes volúmenes de datos repetitivos que es, obviamente, la base para entrenar una IA.
La información que, por ejemplo, nos va a exigir la normativa, la trazabilidad y el pasaporte digital de producto nos va a ayudar a detectar ineficiencias, sobreproducción y otros costes ocultos. Nos va a obligar a autoconocernos mejor, pero también a plantearnos nuestras relaciones con proveedores y clientes. Y, esto, tal vez sea una oportunidad para gestionar de una forma diferente, para cambiar de formato en las relaciones entre la cadena de valor, para adaptar modelos de negocio, para industrializar mejor y para escalar.
En este segundo taller sobre “IA, digitalización, automatización & robótica” hemos querido anticiparnos en la gestión del cambio. Ir más allá. Y, para ello, hemos contado con Jorge Aguirre, socio responsable en el área de consultoría de personas en EY. Sin embargo, las compañías se sitúan actualmente en distintos escenarios de evolución -que Jorge Aguirre define como de experimentación, de optimización para generar eficiencias tangibles y de transformación en el que ya la compañía concibe la IA como una palanca estructural de su organización- y cada escenario evolutivo requerirá de un tratamiento diferenciado.
Una primera reflexión es que los cambios sociodemográficos, las tensiones geopolíticas y los cambios regulatorios, los cambios en las expectativas de los clientes y la aceleración de la adopción tecnológica que multiplica el potencial humano, van a redefinir cómo se crea valor.
Ese nuevo contexto sigue impulsando la evolución de los modelos económicos, desde una economía industrial hacia una digital y, más allá, a una economía de agentes en la que la creación de valor se apoyaría en la colaboración híbrida entre las personas y los agentes inteligentes, la economía ampliaría su capacidad para escalar y la ventaja competitiva se desplazaría hacia la orquestación de las capacidades humanas y artificiales. Una segunda idea es que estaría surgiendo una nueva esfera relacional que trascendería lo “humano”.
La economía de agentes acelerará las tendencias en múltiples facetas que emergieron con la transición digital. Lo que requerirá modelos organizativos renovados capaces de integrar la IA bajo marcos de gobernanza que preserven tanto el control como la responsabilidad humana. Por ejemplo, se evolucionará desde automatizaciones más o menos aisladas a modelos híbridos en donde la tecnología va asumiendo tareas operativas y analíticas y, de ese modo, libera tiempo humano para actividades de mayor valor. Y una tercera reflexión es que podríamos apuntar en el futuro a organizaciones híbridas que combinen ágilmente capacidades humanas y de IA para impulsar productividad, valor y escalabilidad.
Pero, todo esto plantea una serie de retos que abordar con un alto grado de incertidumbre sobre empleados, organizaciones y ecosistemas externos. Y, entre ellos, cómo abordar sus impactos, estándares éticos, valor sostenible y confianza; cómo rediseñar flujos de trabajo, anticipar cambios y reconvertir capacidades; o cómo redefinir cada contribución (las de la IA y las personas), qué habilidades humanas deberían ser insustituibles y cómo preservar la empleabilidad en unos entornos en rápida evolución.
En este segundo taller se dieron algunas recomendaciones para, precisamente, afrontar con éxito esa evolución hacia modelos híbridos y, para ello, hacia perfiles, capacidades y competencias de futuro. Pero, eso, lo veremos en otro momento.
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