Tras profundizar en las posibilidades de Gemini (especialmente tras el curso que he realizado recientemente), hay una herramienta que me ha hecho replantearme cómo gestionamos la información en la oficina técnica: el modo Canvas.
Viniendo de una base de Lean Office, siempre buscamos eliminar el desperdicio. Sin embargo, en la práctica diaria, nos solemos encontrar con operativas de empresa rígidas que nos obligan a dedicar más tiempo al «papeleo» que al diseño y programación puro. Tras ver el potencial de la IA generativa, tengo claro que el camino hacia la eficiencia no solo pasa por tener la herramienta, sino por crear una cultura organizativa que sepa aprovecharla.
El potencial de la edición en paralelo para eliminar el «ruido»
Una de las grandes posibilidades que veo en Canvas es su capacidad para trabajar como un espacio de edición dinámica. A diferencia de un chat convencional, permitiría a un técnico pulir instrucciones de fabricación, notas de taller o procedimientos de calidad en tiempo real y con una ventana de edición dedicada.
En teoría, esto nos permitiría transformar un borrador rápido de taller en un documento estandarizado y profesional en cuestión de segundos. La IA no redactaría por nosotros sin control; actuaría como un filtro de claridad. El potencial es inmenso para asegurar que la información llegue al operario sin ambigüedades, eliminando el desperdicio por defectos o errores de interpretación.
Limpieza de procesos. De datos «sucios» a información útil
Otro campo donde herramientas como Gemini podrían marcar un antes y un después es en la limpieza de datos técnicos. A menudo recibimos indicaciones de proyectos especiales o especificaciones en formatos caóticos (correos mal redactados, tablas de Excel infumables) que requieren un trabajo manual de «limpieza» antes de entrar en nuestro software de gestión.
He comprobado que la IA tiene una capacidad asombrosa para estructurar ese caos. Podría extraer materiales, espesores y cantidades de un texto plano y devolvernos una tabla impecable lista para procesar. Pero aquí está el reto: para que esto funcione de verdad, la empresa debe crear una operativa que integre estos flujos. La tecnología ya está lista; ahora nos toca a nosotros diseñar el «cómo» dentro de nuestras organizaciones.
El reto de la operativa. El puente entre la IA y la empresa
Lo que he aprendido en este curso es que tener acceso a una IA potente es solo el 50% de la ecuación. El verdadero valor de un profesional hoy en día es saber identificar dónde la IA puede aportar valor y, sobre todo, qué cambios operativos son necesarios para que esa tecnología no se quede en un juguete divertido.
No se trata solo de usar Gemini; este enfoque es extrapolable a cualquier IA generativa. La posibilidad de reducir drásticamente la carga administrativa está ahí, pero requiere que las empresas dejen de ver estos sistemas como «buscadores» y empiecen a verlos como parte de su infraestructura de procesos.
Reflexión final. Menos administración, más valor técnico
Mi visión tras esta formación es clara: el futuro de la oficina técnica pasa por delegar la carga administrativa más tediosa en asistentes inteligentes para que nosotros podamos centrarnos en lo que realmente importa: la optimización del corte, la mejora de los anidados y la ingeniería de procesos.
Estamos ante una oportunidad de oro para redefinir nuestras operativas. La herramienta ya la conocemos; el siguiente paso es la implementación estratégica.
¿Sentís también esa brecha entre el potencial que veis en la tecnología y la operativa diaria de vuestras empresas? ¿Cómo creéis que deberíamos diseñar esos nuevos flujos de trabajo?
