¿La IA como aliado intelectual en Kaizen? Pruebas pequeñas, ciclos PDSA y el camino a seguir

Areli Alvarez Arteaga
21 dic 2025
4 min de lectura

Me llamó la atención una pregunta que me hicieron después de una reciente charla virtual que realicé para un sistema de salud sobre mejora continua:

¿Qué opinas sobre el uso de IA en el proceso Kaizen ?

Es una pregunta interesante, y pensé que la respuesta honesta es que nadie lo sabe con certeza todavía. El sector está evolucionando demasiado rápido. Lo que podemos hacer es aplicar el mismo pensamiento que sustenta la mejora continua: empezar poco a poco, aprender rápido y evitar apostar demasiado por una idea sin probar. Esa es la esencia del pensamiento PDSA.

En lugar de pedirle a la IA la solución a un problema laboral, es más útil abordarla como un aliado estratégico: algo que nos ayuda a planificar mejor, explorar más opciones o ver nuestro trabajo desde una perspectiva diferente. Pero, como con cualquier contramedida, la pregunta correcta es: ¿Qué problema intentamos resolver?

La IA se adapta a la mentalidad PDSA, si la dejamos

Un punto que compartí en la discusión es que la IA funciona mejor cuando hay poco en juego y el propósito es el aprendizaje. Si no está seguro del valor que la IA puede aportar a su trabajo de mejora, la solución no es una gran inversión ni una implementación drástica. La solución es una pequeña prueba de cambio.

Elige una pequeña parte del trabajo. Prueba una consigna. Observa el resultado. Estudia el resultado. Ajusta.

Eso es PDSA.

Si el enfoque funciona bien o lo suficientemente bien, repita el proceso y perfeccione. Si no, no pasa nada: ha invertido minutos, no meses.

Así es como realmente se produce la mejora. Así es como nos topamos con la innovación. Y así es como nos aseguramos de que la tecnología apoye el trabajo en lugar de distraerlo.

Pequeños experimentos prácticos para probar

En la sesión de preguntas y respuestas surgieron algunos usos a pequeña escala:

Usando la IA como compañera de lluvia de ideas.

En lugar de decir: “IA, ¿qué deberíamos hacer?”, puedes intentar:

Esta es nuestra situación. Tenemos algunas ideas en mente. Ayúdennos a analizarlas.

Es un pequeño experimento que amplía la discusión sin externalizar el juicio.

Uso de IA para revisar las interacciones de coaching.

Con permiso, puede grabar una breve reunión o conversación de coaching, generar una transcripción y solicitarle a la IA comentarios sobre claridad o hábitos de facilitación.

De nuevo: pequeño, bajo riesgo, alto aprendizaje.

Le pedí a ChatGPT que me asesorara en oratoria. Grabaré una charla, crearé una transcripción, la subiré y pediré retroalimentación: ¿qué salió bien y qué podría haber salido mejor? Le pediré a una IA que actúe como asesora ejecutiva en oratoria.

No es un reemplazo total de un entrenador humano capacitado, pero me dio algunos consejos y sugerencias que coincidieron mucho con lo que un entrenador de oratoria humana me dijo antes, incluido tratar de no compartir demasiada información en una sola charla, pero tener un buen tema e historias convincentes que ayuden a dar vida a los conceptos.

Uso de IA para mejorar la claridad de las mejoras documentadas.

A veces la idea es buena, pero el texto es confuso. Pídele a la IA que la perfeccione. Luego, compara las versiones y decide cuál es útil y más eficaz.

Ninguno de estos ejemplos presupone que la IA sea correcta. Presuponen que somos lo suficientemente curiosos y disciplinados como para hacer pruebas.

Mantenerse anclado en el trabajo real

Es importante identificar lo que la IA no puede hacer. No puede visitar el gemba. No puede reemplazar las conversaciones que generan confianza. No puede observar las pequeñas frustraciones en el flujo de trabajo que las personas a menudo pasan por alto. Y no puede validar el impacto de un cambio.

Sólo las personas pueden hacer eso.

Pero la IA puede ayudar a generar debates que de otro modo no surgirían. Puede ayudarnos a "ver" con más claridad. Y puede suscitar preguntas que conduzcan a mejores contramedidas.

Cuando se utiliza dentro de un ciclo PDSA, la IA se convierte en un insumo más para el proceso de aprendizaje, como una pizarra, un coach o una experiencia de seguimiento. El valor reside en el pensamiento, no en la herramienta.

Aún no sabemos las respuestas, pero ese es el punto

Casi todas las organizaciones con las que trabajo intentan comprender cómo la IA encaja en la mejora continua. Lo que les digo —y lo repito aquí— es que no debemos esperar certeza en esta etapa.

Podemos esperar aprendizaje.
Podemos esperar sorpresas.
Y si hacemos pequeñas pruebas de cambio, podemos esperar muy pocos inconvenientes.

Kaizen siempre se ha basado en el descubrimiento. Con IA o sin ella, el método no cambia. Planificar. Ejecutar. Estudiar. Ajustar. Repetir.

Si tratamos la IA del mismo modo que tratamos cualquier otra contramedida (algo con lo que experimentar, no algo que imponer), descubriremos qué funciona en nuestro propio contexto.

Si utilizas IA en tu trabajo de mejora, me gustaría saber qué estás aprendiendo. ¿Dónde están dando resultados las pequeñas pruebas de cambio? ¿Dónde no? ¿Qué está surgiendo que te sorprenda?

Ninguno de nosotros tiene aún la visión completa, pero juntos podemos construirla ciclo a ciclo. Me encantaría saber qué estás haciendo y aprendiendo.

¿Cómo comenta la IA?

Mire los comentarios para ver cómo reaccionaron varias herramientas de IA a la publicación… publicando comentarios como si fueran lectores, tal como les pedí que lo hicieran.

Si trabajas para construir una cultura donde las personas se sientan seguras para hablar, resolver problemas y mejorar día a día, me encantaría ayudarte. Hablemos sobre cómo fortalecer la Seguridad Psicológica y la Mejora Continua en tu organización.

FUENTES. https://www.leanblog.org/2025/11/ai-kaizen-pdsa-experiments/

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