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El relevo generacional obliga a las empresas industriales a convertir la experiencia de sus especialistas en conocimiento compartido, accesible y útil para mantener la continuidad operativa.
Cuando un técnico experimentado se retira de una planta industrial, la empresa puede perder mucho más que un trabajador. También puede desaparecer una forma de interpretar las señales de una máquina, reconocer una anomalía antes de que provoque una parada o resolver una incidencia que nunca quedó documentada en un procedimiento.
Este conocimiento, acumulado durante años de experiencia, representa un activo difícil de sustituir. La inteligencia artificial (IA) industrial ofrece una vía para preservarlo y compartirlo, siempre que las organizaciones consigan conectar sus datos con el contexto y el criterio de quienes conocen la operación.
El relevo generacional como desafío operativo
La transformación demográfica añade presión a este escenario. Según la CEPAL, la población de 60 años o más en América Latina y el Caribe pasará de 92 millones de personas en 2023 a 115 millones en 2030. Aunque esta proyección no equivale a una estimación de jubilaciones industriales, contextualiza la necesidad de planificar la transferencia de conocimientos.
Al mismo tiempo, las empresas necesitan nuevas competencias. Un análisis del Banco Interamericano de Desarrollo (BID) encontró que la proporción de vacantes en 15 países que solicitan habilidades digitales y tecnológicas aumentó del 16% al 19% en tres años.
La industria debe responder a ambos desafíos: incorporar capacidades tecnológicas y evitar que la salida de especialistas debilite el conocimiento que sostiene sus operaciones.
La IA como memoria operativa
La inteligencia artificial puede ayudar a organizar historiales, relacionar datos de ingeniería y activos, y facilitar el acceso a información contextualizada. Un asistente, por ejemplo, puede permitir que un técnico consulte procedimientos y antecedentes de una instalación sin depender exclusivamente de la memoria de sus compañeros o de búsquedas manuales entre documentos.
Kim Custeau, vicepresidenta ejecutiva de Gestión de Portafolio de AVEVA, sostiene que la experiencia es uno de los activos más difíciles de reemplazar y que el futuro industrial pasa por combinar el criterio humano con las capacidades de la IA para analizar datos y facilitar decisiones oportunas.
“La experiencia sigue siendo un activo valioso en la industria y uno de los elementos más difíciles de reemplazar, en un momento en que los sectores industriales deben desenvolverse cada vez más en un mundo que se reconoce como no lineal, acelerado, volátil e interconectado. En este contexto tan dinámico, el futuro de la industria reside en escalar la inteligencia industrial, donde el criterio humano y el conocimiento especializado se combinan con las capacidades de la IA para analizar datos, extraer información clave y facilitar la toma de decisiones oportunas”, afirma Custeau.
Sin embargo, esta transformación exige algo más que desplegar una herramienta. Las empresas necesitan documentar decisiones, conectar fuentes de información y validar que los datos utilizados sean confiables y estén actualizados.
Del conocimiento individual a la inteligencia colectiva
El verdadero cambio consiste en dejar de depender exclusivamente de personas concretas para resolver determinados problemas y construir mecanismos que permitan compartir su experiencia.
Esto requiere identificar qué conocimientos son críticos, registrar cómo se resuelven las incidencias y relacionar esa información con los sistemas que describen el funcionamiento de los activos industriales. También implica involucrar a los especialistas, porque buena parte de su valor reside en el contexto que aportan y que no siempre aparece en los datos.
La supervisión humana sigue siendo indispensable. Un asistente puede ayudar a interpretar información o recuperar antecedentes, pero los diagnósticos y las decisiones con consecuencias para la seguridad o la continuidad de la producción necesitan controles adecuados.
Qué implica para los líderes de TI e industria
Para los responsables de tecnología y operaciones, preservar el conocimiento debe formar parte de la estrategia de transformación, no limitarse a iniciativas de documentación o formación.
El primer paso es identificar qué experiencia resulta difícil de reemplazar y dónde reside. Después, conviene priorizar los procesos críticos, mejorar la calidad de los datos y establecer mecanismos para mantener la información actualizada y accesible para los equipos autorizados.
La IA puede acelerar ese trabajo, pero su eficacia dependerá de la calidad del conocimiento que la organización consiga preservar.
La industria no solo necesita mantener sus máquinas funcionando: necesita conservar la experiencia que permite hacerlas funcionar mejor. Convertir ese conocimiento en un activo compartido puede facilitar el aprendizaje, reducir la dependencia de especialistas individuales y fortalecer la continuidad operativa ante el relevo generacional.
