Desconfianza, resistencias internas, refugiarse en lo conocido. Estos son lugares comunes de muchos equipos cuando una organización busca impulsar procesos de transformación digital.
Y aunque estos procesos también despiertan optimismo entre quienes los impulsan, sin metas e indicadores claros la inversión puede terminar superando el valor generado. En ese escenario, el objetivo inicial —automatizar operaciones y agilizar procesos— pierde dirección. ¿Cómo evitarlo? Delegar funciones es una opción.
Una empresa que refleja esta tendencia es Cementos Pacasmayo. Como parte de su proceso de transformación digital, la compañía impulsó una comunidad interna de data e inteligencia artificial para reemplazar los programas tradicionales diseñados desde la alta dirección o gestionados únicamente por Recursos Humanos. En su lugar, la iniciativa busca que los propios colaboradores identifiquen oportunidades de automatización, optimización y generación de valor en sus áreas.
Más allá del viejo discurso de la transformación cultural
Puede resultar a cliché, pero la lección más importante es que el diferencial de una transformación digital no reside solo en la adopción tecnológica, sino en el cambio cultural que la sostiene. Cambiar el mindset permite desarrollar nuevas habilidades y movilizar a los equipos desde sus propios retos, para que la data y la IA se conviertan en herramientas útiles en el trabajo diario.
“Hoy las habilidades en data e inteligencia artificial ya no son negociables. No son un nice to have, sino un must. Por eso es importante que el colaborador entienda que estas herramientas no solo le permitirán aprender, sino también generar valor y reforzar su propia marca personal y profesional”, explica Breny Falconí, subgerente de Cultura, Gestión del Cambio y EX de Cementos Pacasmayo, a Sectoriales Tech.
¿Cómo lograr que los colaboradores entiendan el sentido de urgencia de la transformación digital? La respuesta usual sería aplicar una lógica top down: que el alineamiento baje desde el líder. Falconí reconoce que muchas iniciativas culturales en Pacasmayo han funcionado bajo ese modelo, pero advierte que no se trata de una fórmula infalible: algunos proyectos pueden quedarse en el discurso del liderazgo, sin traducirse en un despliegue concreto dentro de los equipos.
Por ello, la cementera optó por un enfoque bottom up para su comunidad de data e IA: movilizar a los propios colaboradores para que transiten el cambio a partir de la generación de valor con nuevas tecnologías. Cada quien debe preguntarse: “En mi día a día, ¿cómo puedo optimizar, automatizar o generar valor en mi área, puesto y funciones?”. Ya no basta con adoptar una herramienta; también hay que demostrar su utilidad.
“La idea es evidenciar cada solución ante los líderes para que pueda desplegarse y escalar. Ya no se trata de pedir permiso para automatizar, sino de decir: ‘Ya automaticé, mira cuánto tiempo estoy ahorrando, mira cómo estoy generando valor al negocio. ¿Qué te parece si lo escalamos?’. Eso supone un rol más proactivo y asegura autonomía porque, qué líder diría que no si se está optimizando”, plantea Falconí.
Liberar tiempo e intercambiar ideas
A mediano plazo, este enfoque amplía la propuesta de valor: al automatizar tareas operativas, los colaboradores pueden dedicar más tiempo a la toma de decisiones y al diseño de mejores estrategias.
Además, comparten casos de uso de IA con sus colegas: intercambian experiencias, explican cómo capitalizaron cada herramienta y trazan mapas de ruta. Según Falconí, ese diálogo continuo hace que la comunidad sea más sostenible: cuando alguien identifica un caso de éxito y lo comparte, se activa un efecto multiplicador.
Para que esa reacción en cadena se sostenga, el área de Gestión Humana debe actuar como facilitadora del intercambio entre pares. Si monopoliza la conducción del programa, este puede caerse en cualquier momento: los colaboradores pierden autonomía y, con ello, capacidad de iniciativa.
Otro punto sensible de la transformación digital aparece cuando la automatización empieza a mostrar resultados. Para Falconí, reducir tiempos no siempre significa “ganar horas”, sino también revisar qué carga laboral había detrás de esos procesos. En el caso de Pacasmayo, las herramientas digitales permitieron liberar cientos de horas antes destinadas a tareas manuales. Sin embargo, la lectura interna no fue que los equipos tuvieran tiempo de sobra, sino que existían oportunidades concretas para reducir la sobrecarga laboral.
Lógicamente, este cambio también generó escepticismo. “Las resistencias no se pueden evitar. Cada percepción es valiosa, y las percepciones no se justifican: se abordan”, añade Falconí. En una planta, por ejemplo, un equipo destinaba 216 horas al registro manual de información sobre las paradas de máquinas mezcladoras. Cuando se planteó automatizar parte del proceso, la resistencia fue más humana que técnica: algunos colaboradores temían que sus reportes manuales dejaran de ser valorados y que su puesto estuviera en riesgo.
Para tranquilizar al personal, la respuesta fue construir la solución junto con los propios usuarios: mostrarles el beneficio, recoger sus opiniones y vincular el ahorro de tiempo con una mejor experiencia de trabajo.
“Cuando se comparte el diseño de la solución con los colaboradores, deja de ser una imposición, y eso se refleja en los niveles de adopción. De hecho, desde Gestión Humana nos medimos con un indicador de adopción y otro de usabilidad. Si estos no avanzan en el tiempo, se activan alertas y tenemos que volver a trabajar con las personas para entrenarlas, sensibilizarlas o abrir círculos de conversación a partir del feedback, entre otros mecanismos”, sostiene Falconí.
Las resistencias no desaparecen por completo, pero este enfoque permite abordarlas de manera más directa y transparente.
Un nuevo modelo de comunidad
Cabe destacar que la formación de la comunidad de data e IA de Pacasmayo no fue lineal ni estructurada como las de cultura y engagement. En esos casos, los participantes suelen compartir roles y tipos de aprendizaje. La inteligencia artificial, en cambio, impone una lógica distinta: a gran variedad de perfiles, hay una mayor diversidad de caminos y objetivos a seguir.
Como muestra de esa diversidad, la comunidad arrancó con alrededor de 130 inscritos. Algunos colaboradores llegaron con casos de uso de IA claramente identificados y recibieron mentorías para calcular el impacto de sus automatizaciones y optimizaciones.
Otros participaron para inspirarse, escuchar experiencias y trasladar aprendizajes a sus equipos. También hubo quienes desarrollaron automatizaciones más simples, que luego empezaron a escalar en sus áreas sin necesidad de presupuesto adicional. Ese cambio de mirada permitió entender que el valor de la comunidad no aparece únicamente cuando todos los equipos producen casos de uso.
“Ahí nos dimos cuenta de que compartir también genera valor. Tenemos mecanismos como los Open Demo, por ejemplo, donde invitamos a empresas de industrias completamente distintas a la del cemento. La última vez participó María Almenara, que cuenta con varios casos de éxito vinculados a inteligencia artificial. La idea es ‘hackear’ un poco el mindset. Algunos perfiles de la comunidad fueron a escuchar, inspirarse y llevar esa información a sus equipos para transmitirla y compartirla. Y con eso también ganamos”, cuenta Falconí.
Al final, la premisa es clara: si el colaborador no asume un rol protagónico en la transformación digital, asistirá a una capacitación o ejecutará un caso de uso solicitado por su líder solo por obligación. Con el paso de las semanas, los viejos métodos volverán a imponerse ante la ausencia de innovación real. Por contradictorio que parezca, la inteligencia artificial necesita brazos humanos para expandirse.
