Las tecnologías de la Cuarta Revolución Industrial pueden afectar al rendimiento de una empresa cuando se adoptan tanto de forma aislada como en paquetes.
Adoptar solo una tecnología, o varias de forma dispersa, no constituye la solución más productiva.
Es importante comprender las complementariedades entre tecnologías para buscar sinergias y lograr un mejor rendimiento.
Si la fábrica de antaño evocaba hornos humeantes, maquinaria grasienta y el estrépito de las cadenas, la fabricación actual gira en torno a sensores integrados, gemelos digitales, vehículos autónomos y robots.
De hecho, sectores enteros han experimentado una transformación de procesos, productos y modelos de negocio, que a menudo se etiquetan con el término “inteligente” (la palabra de moda omnipresente de este cambio de paradigma).
En el núcleo de esta transformación de la Cuarta Revolución Industrial (4IR) se encuentran tecnologías digitales como el Internet de las Cosas (IoT), la computación en la nube, el big data y la analítica, así como la fabricación aditiva.
Existe un amplio consenso entre los académicos sobre el impacto positivo de la adopción de la 4IR en el rendimiento empresarial. Por ejemplo, los beneficios pueden medirse en forma de reducción de costes operativos, mayores tasas de utilización de la capacidad y tiempos de desarrollo de productos mejorados.
Pero las soluciones empresariales inteligentes deben implicar más que la mera adopción de tecnologías desconectadas, como señalamos en un reciente artículo de investigación coescrito con Francesco Galati, Margherita Molinaro y Elena Pessot. En cambio, sugerimos “agrupar” las tecnologías.
Esto ayuda a lograr sinergias, lo que conduce a importantes mejoras empresariales. Sin embargo, pese a la amplia literatura emergente sobre la 4IR, las complementariedades entre las distintas tecnologías de la 4IR no se comprenden bien.
Por eso nos propusimos comprender cómo las combinaciones de tecnologías de la 4IR –y sus funcionalidades– pueden materializarse de múltiples formas, con el objetivo de liberar mejor resultados de rendimiento más allá de la adopción de una sola tecnología.
Sistematizando las tecnologías de la 4IR consideradas en la literatura, las identificamos como tecnologías de visualización (p. ej., gafas inteligentes), tecnologías de computación (p. ej., soluciones de modelado), tecnologías de red y uso compartido, tecnologías de procesos de producción digital y tecnologías de procesamiento de datos (IA, analítica de big data).
Si bien trabajos anteriores han estudiado “paquetes” de tecnologías, identificados en función de sus áreas de aplicación (fabricación inteligente, productos, trabajo y cadena de suministro) o de sus objetivos de producción (como la flexibilidad o la calidad de los procesos), aún faltaba una visión detallada de los posibles patrones de esta complementariedad de la 4IR. Así pues, adoptando la perspectiva holística de la teoría de sistemas, hicimos precisamente eso.
Para examinar la complementariedad de las tecnologías de la 4IR y su impacto en el rendimiento, estudiamos el amplio y dinámico ecosistema de la 4IR que se desarrolla en Italia, mediante entrevistas a 13 expertos del sector y más de 150 casos de uso. En general, nuestros resultados muestran que las tecnologías de la 4IR pueden afectar al rendimiento de una empresa cuando se adoptan tanto de forma aislada como en paquetes, aunque las mayores ganancias son más evidentes en este último caso.
¿Adopción dispersa o tecnologías agrupadas?
La adopción de la mayoría de las clases de tecnologías, incluso si no se combinan con otras, puede seguir influyendo positivamente en el rendimiento. Solo las tecnologías de computación nunca surgieron como una adopción aislada eficaz.
Por ejemplo, los expertos encuestados citaron en varias ocasiones el IoT para crear productos inteligentes, lo que puede mejorar el servicio al cliente y la calidad percibida del producto. En el grupo de procesamiento de datos, se analizaron dos tecnologías como eficaces de forma aislada, a saber, el big data y la analítica, y la inteligencia artificial.
La primera puede aumentar la eficacia global de los equipos en el proceso de fabricación y, como aplicación de trabajo inteligente, reducir los esfuerzos de planificación de la demanda, mientras que la segunda puede mejorar los procesos de producción, por ejemplo el control de calidad, con algoritmos de IA que analizan imágenes fotográficas de los productos para identificar rápidamente posibles defectos.
El segundo resultado muestra que las tecnologías de la 4IR pueden combinarse en 10 paquetes diferentes para aumentar el rendimiento. Dichos paquetes se sustentan en dos grandes grupos de tecnologías, que parecen desempeñar un papel fundamental en todas las demás combinaciones: las tecnologías de red y uso compartido, y las tecnologías de procesamiento de datos, bloques de construcción fundamentales que funcionan como plataformas para las demás tecnologías de la 4IR.
Combinadas entre sí o con otras tecnologías, afectan a 33 dimensiones de rendimiento; los resultados citados con más frecuencia son la reducción de errores, el aumento de la calidad del producto y la mayor seguridad de los trabajadores.
Detallamos un caso de adopción de tecnologías de red y uso compartido y de procesamiento de datos: este paquete puede respaldar la gestión y el control de un proceso de producción, gracias a la recopilación, el almacenamiento y el análisis avanzado de datos de fabricación, lo que mejora casi todas las categorías de rendimiento, incluido el consumo de energía.
El Centro de Competencias A (donde uno de los expertos del estudio ejerce como director) prestó recientemente apoyo a una empresa del sector automovilístico para diagnosticar ineficiencias energéticas en su proceso industrial mediante el uso de IoT, big data y analítica. La solución se ha instalado en cuatro plantas de automoción, lo que ha supuesto un ahorro energético del 5 % (cuantificado en 40 millones de euros).
Un marco de 4IR paquetes de tecnologías
A partir de nuestros resultados y consideraciones sobre las tecnologías “de plataforma”, identificamos tres tipos de complementariedades:
La complementariedad de plataforma se obtiene combinando tecnologías de plataforma: por ejemplo, la computación en la nube y la IA, que sigue un proceso de recombinación de conocimiento que respalda la toma de decisiones de las empresas, aumentando así su ventaja competitiva.
La complementariedad híbrida deriva de la combinación de tecnologías de plataforma con tecnologías de visualización o de procesos de producción digital. Por ejemplo, en una tarea de montaje, la IA puede potenciar el uso de cobots (robótica colaborativa, ya una tecnología eficaz de forma aislada si proporciona a los trabajadores beneficios ergonómicos), reduciendo la tasa de tiempo de ciclo y mejorando la eficiencia operativa.
La complementariedad total implica tecnologías (es decir, tecnologías de computación) que pueden no afectar al rendimiento si se adoptan de forma aislada, como las tecnologías de simulación, que no resultan beneficiosas a menos que se recopilen datos de los sistemas operativos (es decir, mediante IoT).
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial en relación con la Cuarta Revolución Industrial?
El Centro de Tecnologías de Frontera e Innovación reúne a científicos, responsables políticos y líderes empresariales para dar sentido a las tecnologías emergentes y a sus implicaciones en el mundo real.
Al posibilitar la colaboración y la experimentación, el Centro ayuda a sus socios a traducir la innovación de la investigación en aplicaciones prácticas que abordan desafíos globales compartidos.
Extraemos dos conclusiones. Desde un punto de vista teórico, el enfoque complementario supera la suma de los impactos alcanzados con las tecnologías individuales, lo que permite obtener beneficios que no se pueden alcanzar mediante una adopción dispersa. Desde un punto de vista práctico, el marco informa a los directivos sobre qué tecnologías proporcionan un resultado específico, para que eviten la adopción tecnológica basada en suposiciones, intuiciones o experiencia; a menudo, esto da lugar a un enfoque de toma de decisiones débil. En particular, los paquetes de tecnologías de plataforma representan la solución con mayor versatilidad.
