Con la fabricación inteligente, los robots se encargan cada vez más de tareas repetitivas, físicas y con gran cantidad de datos, mientras que los sistemas de inteligencia artificial (IA) supervisan los procesos.
Pero, a medida que las máquinas asuman más tareas, el trabajo de las personas será más especializado y exigirá más conocimientos, y será más importante que nunca.
La iniciativa de Colaboración entre Humanos y Máquinas (HMC, por sus siglas en inglés) del Foro Económico Mundial, que se pondrá en marcha en junio de 2026 durante la Reunión Anual de los Nuevos Campeones en Dalian, China, explorará cómo la fabricación inteligente está transformando el trabajo, las competencias y los empleos.
El suelo vibra bajo tus botas antes de que cruces la puerta de entrada de la fábrica. Entras en una nave de fabricación de ocho pisos, de vidrio y acero, iluminada por el resplandor blanco azulado de las cámaras donde se cultivan células solares.
Debajo de ti, los paneles se desplazan, no sobre cintas transportadoras ni en carretillas elevadoras, sino sobre robots móviles autónomos: plataformas bajas y planas que recorren el suelo sin rutas fijas y cambian de rumbo en tiempo real para esquivar a otros robots, a los trabajadores y a cualquier cosa que se mueva.
En las operaciones de fabricación y de la cadena de suministro, la línea divisoria entre lo que hacen las máquinas y las personas está evolucionando rápidamente. Los robots se encargan cada vez más de tareas repetitivas, físicas y con gran cantidad de datos, mientras que los sistemas de inteligencia artificial (IA) supervisan los procesos. Pero, a medida que las máquinas asumen más tareas, el trabajo que queda para las personas será más importante que nunca.
De vuelta en la planta de nuestra fábrica del futuro no tan lejano, los robots autónomos transportan módulos individuales y sus sensores se ajustan a las vibraciones, la inclinación y la carga. El proceso es preciso, pero no perfecto. Las pequeñas diferencias de calidad, uniformidad de los materiales o humedad pueden acumularse a lo largo de las distintas etapas. Una capa de un panel solar que parece impecable al inspeccionarla puede tener defectos diminutos que solo salen a la luz meses después.
Aquí es donde el sistema alcanza sus límites. Y donde empieza otro tipo de trabajo.
Un nuevo tipo de puesto en la fábrica
Dao está en el entrepiso, un nivel por encima de la planta de la fábrica. No maneja una máquina; observa cómo se comporta el sistema.
Esto implica supervisar varias líneas de producción. En la primera línea, las obleas de silicio —un componente clave de los semiconductores— pasan por etapas de limpieza, texturizado de la superficie y recubrimiento. Cada etapa influye en cómo la célula terminada convierte la luz solar en electricidad. En una segunda línea, los recubrimientos se aplican a temperaturas más bajas. En una tercera línea, más reciente, se superponen dos materiales novedosos sobre una célula para captar de forma óptima distintas partes del espectro luminoso.
El puesto de Dao no existía hace 10 años. Se sitúa en la intersección de la ingeniería de procesos, la interpretación de datos y el pensamiento sistémico. Este es uno de los patrones que definirán la próxima generación de trabajo industrial: a medida que las máquinas se encarguen de más tareas de ejecución, las funciones humanas se orientarán a la supervisión, el criterio y la coordinación entre sistemas.
El flujo de trabajo de fabricación en la práctica
Al mirar el monitor a su derecha, Dao ve que la cámara que deposita capas que absorben luz en la nueva línea funciona a una temperatura ligeramente superior a la prevista. No es suficiente para activar una alerta, pero la tendencia de los últimos seis lotes muestra que la temperatura va subiendo, lo que podría debilitar su estructura. Ajusta el flujo de gas para bajar la temperatura y marca el lote para poder comprobar el efecto más adelante.
Entonces Dao nota algo en la pantalla de su izquierda. Las obleas de silicio de un proveedor de Xi’an presentan una resistencia ligeramente mayor en sus puntos de contacto, donde se imprimen finas líneas metálicas en cada oblea para conducir la electricidad desde la célula solar.
Dao consulta los registros de ocho semanas para determinar hasta dónde se ha propagado el efecto por el proceso, anota sus observaciones y ajusta el proceso de limpieza química. Mira los datos en su pantalla. El problema se resuelve. La línea no se detiene.
Tres veces por turno, Dao deja su puesto y recorre la planta. Cerca de la estación de laminación, donde se prensan con calor capas de vidrio y película protectora para sellar cada panel, observa que los robots que transportan módulos desde la primera línea avanzan más rápido de lo habitual. La velocidad puede causar vibraciones, y estas pueden afectar a componentes sensibles.
La lógica de enrutamiento de los robots y el sistema de calidad de laminación no comparten un modelo de datos, así que no se envió ninguna alerta. ¿Quizás hubo antes un cuello de botella en el muelle de carga y los robots intentan compensarlo aumentando la velocidad? Dao comunica su observación a los equipos de ingeniería y logística.
Cada lote, ajuste y problema señalado pasa a formar parte de un registro que vincula las condiciones con el rendimiento. Algunas de las anotaciones de Dao tendrán importancia de inmediato. Otras solo cobrarán sentido dentro de seis meses.
Este tipo de trabajo —detectar patrones técnicamente aceptables, conectar señales entre sistemas tecnológicos y hacer ajustes que eviten problemas mayores— es la «capa humana» de la fabricación avanzada. Las personas permiten que las máquinas rindan al máximo.
Nuevas competencias y especializaciones
El turno de Dao está a punto de terminar y Meilin llega para relevarla. Se saludan con una sonrisa. Observan el mismo sistema, pero de formas distintas.
Meilin se centra en la laminación. Dao se centra en el comportamiento de los materiales. Sus distintas especializaciones surgieron de sus preferencias, los registros compartidos, los turnos coincidentes y la interacción continua con un sistema complejo.
A medida que se profundice la colaboración entre personas y máquinas, los puestos de primera línea serán más especializados y exigirán más conocimientos. También dependerán más de competencias difíciles de automatizar, como el criterio para relacionar distintos sistemas, la resolución contextual de problemas y la capacidad de actuar con información incompleta.
¿Qué le depara el futuro a la fabricación inteligente?
Dao es un personaje ficticio, pero el trabajo que representa no lo es.
El programa de Colaboración entre Humanos y Máquinas (HMC, por sus siglas en inglés) del Foro Económico Mundial, que se pondrá en marcha en junio de 2026 durante la Reunión Anual de los Nuevos Campeones en Dalian, China, explorará cómo están transformándose el trabajo, las competencias y los empleos en los entornos industriales. Recomendará estrategias para ayudar a los trabajadores de primera línea, las organizaciones y el ecosistema en general a afrontar ese cambio.
Esto incluirá un conjunto de recursos prácticos y una guía de activación para las organizaciones que afrontan la transición hacia procesos de fabricación más inteligentes. HMC también ofrecerá orientación sobre el desarrollo de la fuerza laboral, el diseño de puestos basado en competencias y recomendaciones para el ecosistema.
La colaboración entre las personas y las máquinas definirá la próxima generación de trabajo industrial. ¿Estarán preparadas las organizaciones, los trabajadores y las instituciones?
