Opiniones sobre Lean Tech: ¿Obligará la IA a las organizaciones a redescubrir la metodología Lean?

COLUMNA – En esta columna, tres expertos en Lean y tecnología responden a la misma pregunta crucial que marca el debate actual sobre tecnología e IA. Este mes, nos preguntamos si la IA obligará a más organizaciones a adoptar el pensamiento Lean.

LA PREGUNTA

Este documento del Foro Económico Mundial desvía explícitamente el debate de la tecnología hacia el diseño organizacional, sugiriendo que escalar la IA requiere repensar la propiedad de las decisiones, las estructuras operativas y los mecanismos de gobernanza. Si el valor solo surge cuando los flujos de trabajo, la toma de decisiones y los sistemas de gestión se rediseñan de principio a fin, ¿no estamos describiendo —implícitamente— la esencia de Lean desde siempre? Entonces… ¿Está la IA obligando a las organizaciones a redescubrir Lean?

LAS RESPUESTAS

El nuevo informe del Foro Económico Mundial sobre IA y transformación organizacional plantea un punto de inflexión que merece ser analizado detenidamente. Su argumento es que escalar la IA no es un problema tecnológico, sino organizacional. El valor solo se manifiesta cuando los flujos de trabajo, los derechos de decisión y los modelos operativos se rediseñan de principio a fin, con los humanos al frente, la experimentación continua y los ciclos de aprendizaje integrados en la ejecución.

Vuelve a leer esa lista. Ya hemos oído una versión similar. Toyota la llamaba Sistema de Producción. Los demás la llamaban Lean.

Las coincidencias son reales, aunque imperfectas. Los ciclos de mejora continua se asemejan al PDCA con una cadencia mayor. La gestión integral de los resultados por parte de equipos multifuncionales es lo que el pensamiento de la cadena de valor siempre buscó. Poner a las personas al frente, con el juicio y la responsabilidad como pilares fundamentales, es una expresión de respeto por ellas: la parte verdaderamente radical del sistema de Toyota y el principio que la mayoría de las organizaciones malinterpretan al intentar adoptar el TPS. Los principios organizativos del WEF no son un descubrimiento; son una reformulación, en lenguaje de IA, de ideas de gestión que han estado maduras durante décadas.

Por eso, este patrón de fracaso resulta familiar. El artículo señala que solo alrededor del 15 % de las organizaciones utilizan la IA para rediseñar fundamentalmente el trabajo. El resto acumula mejoras puntuales que no se multiplican. Las empresas incorporaron cinturones Six Sigma y tableros Kanban a jerarquías sin cambios durante veinte años y se preguntaban por qué los resultados no cuadraban. Ahora están incorporando copilotos y agentes a las mismas jerarquías, y los primeros indicios son similares.

Hasta ahora, suena bastante familiar. Sin embargo, la analogía deja de ser útil en algún momento, y conviene ser honestos sobre cuándo sucede eso.

Lean se basa en entornos de producción bastante estables donde la variabilidad se reducía mediante el trabajo estandarizado. Los sistemas de IA pueden interpretar la variabilidad como información sobre condiciones latentes y adaptarse a ella; esto implica un enfoque diferente, no solo más rápido. Lean optimizó la célula, la línea y la planta; la IA puede cerrar ciclos entre plantas, proveedores y clientes simultáneamente, que es precisamente lo que hacen iChain de Lenovo o los agentes de compras de Essity en los estudios de caso del Foro Económico Mundial. Y el mayor problema de Lean —transmitir el conocimiento tácito más allá de la proximidad física— es precisamente lo que los sistemas de conocimiento de IA están empezando a facilitar. Ese es el problema en el que estamos trabajando en Ethermind, y es el único aspecto del sistema de Toyota que no se transmitió correctamente.

La IA también introduce problemas que Lean nunca tuvo que considerar: la deriva del modelo, las alucinaciones, la responsabilidad cuando un agente actúa de forma autónoma y la gobernanza de sistemas no deterministas. Decir "el mismo problema, mejores herramientas" sería reconfortante, pero no es del todo cierto.

Mi interpretación sincera es la siguiente: los principios organizativos que describe el Foro Económico Mundial (WEF) coinciden en gran medida con Lean, lo que nos indica que la dificultad no es nueva; la mayoría de las organizaciones nunca dominaron el método original. La IA eleva el nivel de exigencia y añade problemas realmente novedosos. Las empresas que han tenido dificultades con el Sistema de Procesamiento de Transacciones (TPS) durante treinta años no encontrarán más fácil la transformación mediante IA. De hecho, se enfrentarán al mismo problema subyacente, solo que con herramientas más sofisticadas, mayores riesgos y menos excusas.

Durante años, las organizaciones creyeron que la transformación digital era principalmente un desafío tecnológico. La premisa era simple: adoptar nuevas plataformas, automatizar procesos, implementar las nuevas tecnologías digitales y, naturalmente, se obtendrían mejores resultados. Pero la realidad ha demostrado algo muy distinto: la tecnología por sí sola rara vez transforma las organizaciones. De hecho, en muchos casos, simplemente acelera las disfunciones existentes.

Por eso creo que la IA está obligando a las empresas a redescubrir el pensamiento Lean, y quizás incluso a ampliarlo.

Fundamentalmente, Lean siempre se ha centrado en cómo las organizaciones aprenden, toman decisiones, crean valor y se adaptan. Mucho antes de que la IA se incorporara a la agenda empresarial, Lean ya desafiaba a las organizaciones a replantearse los flujos de trabajo de principio a fin, eliminar la fricción, clarificar la responsabilidad, acortar los ciclos de retroalimentación y desarrollar personas capaces de resolver problemas de forma continua. Lo que está cambiando ahora es la velocidad y la magnitud de esta transformación.

La IA generativa está dejando al descubierto debilidades organizativas que muchas empresas antes podían ocultar tras la jerarquía, la burocracia y el trabajo manual. Los flujos de toma de decisiones deficientes, la fragmentación de la experiencia del cliente, los equipos desconectados, los estándares poco claros y los sistemas de gestión débiles se hacen mucho más evidentes cuando la IA entra en escena. Las organizaciones descubren rápidamente que automatizar procesos innecesarios sigue generando desperdicio, solo que más rápido.

Aquí es donde Lean vuelve a cobrar gran relevancia, pero en un sentido más amplio del que muchos ejecutivos suelen imaginar.

Lean no se trata solo de eficiencia. Se trata de diseñar sistemas capaces de aprendizaje y adaptación continuos. Prácticas como la gestión visual, el ciclo PDCA, el pensamiento de flujo de valor, la gestión diaria y el liderazgo basado en el coaching siempre tuvieron como objetivo mejorar la calidad de las decisiones, acelerar los ciclos de aprendizaje y conectar la estrategia con la ejecución. Estas son precisamente las capacidades organizativas necesarias para escalar la IA con éxito. En este sentido, la IA no está reemplazando a Lean; lo está validando.

Más importante aún, la IA está expandiendo Lean más allá de la excelencia operativa, convirtiéndolo en lo que podría ser el sistema de gestión de las organizaciones inteligentes. Esta combinación es poderosa: Lean proporciona los principios, los sistemas de comportamiento y la arquitectura de gestión, mientras que la IA amplifica el análisis, la automatización, la predicción y el apoyo a la toma de decisiones. La ausencia de uno genera desequilibrio: la IA sin Lean puede generar caos con mayor rapidez; Lean sin IA podría tener dificultades para operar a la velocidad que exigen actualmente los mercados y los clientes.

Las organizaciones que triunfen en la próxima década no serán las que realicen las mayores inversiones en IA, sino las que sean capaces de rediseñar la interacción entre personas, tecnología y flujos de trabajo para la creación de valor. Esto requiere sistemas de liderazgo basados ​​en la experimentación, el aprendizaje, la adaptabilidad y el respeto por las personas, principios que Lean ha defendido durante décadas.

Quizás este sea el verdadero cambio que está ocurriendo ahora: Lean ya no es solo un camino hacia la excelencia operativa. Se está convirtiendo en la base generativa para las organizaciones que desean prosperar en la era de la IA.

En 2025, a pesar de ser una de las organizaciones más avanzadas del sector, BNP Paribas estimó que solo el 25 % de sus casos de uso de IA generaban un impacto cuantificable. En todos los sectores, las empresas están descubriendo que la implementación a gran escala de la IA produce decepción a gran escala, no porque los modelos tengan un rendimiento deficiente, sino porque las organizaciones que los rodean no se adaptan.

Este documento del Foro Económico Mundial lo deja claro: escalar la IA requiere «repensar la responsabilidad en la toma de decisiones, las estructuras operativas y los mecanismos de gobernanza». El valor solo surge cuando los flujos de trabajo se rediseñan de principio a fin, cuando la rendición de cuentas es explícita y cuando el aprendizaje se convierte en una capacidad organizacional continua. La tecnología no es el factor limitante… la organización sí lo es.

Consideremos únicamente el sistema de gestión. Cuando un modelo de IA detecta una anomalía en la producción en tiempo real, la reunión de revisión semanal, donde el supervisor solía ser el principal canal de información, se vuelve obsoleta; pero solo si se ha redefinido quién decide, en qué umbral y con qué autoridad actuar. Sin esa redefinición, la alerta queda sin atención. En tal situación, el modelo funciona, pero la organización no. Este es precisamente el tipo de desconexión organizacional que Lean busca revelar.

Es bien sabido que Lean proporciona la mentalidad, las herramientas y los métodos necesarios para mejorar los procesos, incluso en el ámbito tecnológico. Sin embargo, cabe destacar que Lean podría ofrecer el mejor marco para abordar la integración de la IA. Modelos como el Marco de Transformación Lean permiten diagnosticar nuestra situación actual y definir la secuencia de acciones necesarias para cumplir con las expectativas de una transformación basada en la IA. Nos indican dónde buscar, qué cambiar primero y cómo saber si el cambio se ha consolidado.

Pero para que tales iniciativas tengan éxito, será necesaria una colaboración genuina entre profesionales de Lean y expertos en IA. Hoy en día, esta colaboración es prácticamente inexistente. Los profesionales de Lean aportan un profundo conocimiento del trabajo: cómo fluye el valor, dónde se toman las decisiones y por qué la brecha entre el trabajo tal como se concibe y el trabajo tal como se realiza siempre es mayor de lo que indica el panel de control. Por su parte, los expertos en IA pueden proporcionar los conocimientos técnicos necesarios para distinguir lo que corresponde al juicio humano de lo que la tecnología puede gestionar directamente y a gran escala.

Esta colaboración requiere un nuevo modelo de trabajo, donde el experto en metodologías Lean participe en el diseño del caso de uso y el experto en IA esté presente en el lugar de trabajo antes de definir la solución. Las organizaciones que logren esto primero no solo tendrán mejores índices de adopción de IA, sino que también contarán con la capacidad organizacional para absorber el cambio tecnológico sin perder la inteligencia humana que lo sustenta.

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FUENTES. https://www.planet-lean.com/articles/lean-tech-voices-will-ai-force-organizations-to-rediscover-lean

ACERCA DEL AUTOR. Palabras: Theodor Panayotov , Erasto Meneses y Marie-Pia Ignace

TRANSCRIPCIÓN: Areli Álvarez Lean Construction México®