Los sistemas de gestión basados en normas ISO desempeñan un papel fundamental en la mejora continua y la eficiencia de las organizaciones en diversas industrias. Estas normas proporcionan un marco sólido para establecer procesos estandarizados y garantizar la calidad, la seguridad y la sostenibilidad.
En la era de la transformación digital, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta poderosa para optimizar innumerables procesos en los sistemas de gestión basados en diferentes normas, permitiendo mejoras significativas en la automatización de procesos, la gestión documental y la evaluación de indicadores entre otras, ya que permite automatizar tareas que en un principio fueron rutinarias, acortar tiempos de entrega, atender mejor al cliente y brindarle un servicio completamente personalizado y adaptado a sus necesidades.
¿En qué áreas la IA puede potenciar estos aspectos clave en los sistemas de gestión? La IA puede aplicarse a infinidad de procesos, estos son algunos de los procesos importantes en cualquier sistema de gestión que pueden ser optimizados gracias a ella:
Por ejemplo, en la automatización de procesos, es fundamental para aumentar la eficiencia y reducir los errores en los sistemas de gestión. La IA puede desempeñar un papel crucial en este sentido, ya que permite la implementación de algoritmos inteligentes capaces de analizar grandes cantidades de datos y ejecutar tareas rutinarias de manera automática. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, la IA puede identificar patrones, optimizar flujos de trabajo y tomar decisiones informadas en tiempo real. Esto no solo acelera los procesos, sino que también libera a los profesionales para que se centren en tareas de mayor valor agregado.
Otra área es la gestión documental, que es un aspecto crítico en los sistemas de gestión basados en normas ISO, ya que implica el control y la organización de una gran cantidad de información. La IA puede mejorar significativamente este proceso al proporcionar técnicas de clasificación y búsqueda avanzadas. Los sistemas basados en IA pueden analizar y etiquetar automáticamente los documentos, lo que facilita su clasificación y recuperación eficiente. Además, la IA puede detectar información relevante en los documentos, como requisitos normativos o cláusulas específicas, permitiendo una gestión más precisa y una identificación rápida de posibles incumplimientos.
En la evaluación de indicadores, es transversal a cualquier sistema de gestión, esencial para medir el desempeño del sistema y facilitar la toma de decisiones informadas. Aquí es donde la IA puede marcar la diferencia al analizar grandes volúmenes de datos y proporcionar insights valiosos. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede identificar correlaciones y patrones ocultos en los datos, ayudando a identificar áreas de mejora y oportunidades de optimización. La IA puede generar informes automatizados y paneles de control interactivos, brindando una visión global y en tiempo real del desempeño del sistema de gestión.
Así mismo, la IA puede impulsar la mejora continua al identificar de manera proactiva áreas de mejora y sugerir soluciones innovadoras. Al analizar datos históricos y en tiempo real, la IA puede identificar tendencias, predecir posibles problemas y proponer acciones correctivas y preventivas. Al mismo tiempo, puede facilitar la colaboración y el intercambio de conocimientos entre equipos, permitiendo una mejora continua basada en la retroalimentación constante.
¿Qué debe hacer una organización para implementar y gestionar eficazmente la IA?
Cuando la organización toma la decisión de apalancar sus procesos de mejora continua con herramientas de IA, debe comprender que este es un proceso multidisciplinario que involucra a varios roles y especialidades, y que necesita retroalimentación constante de las áreas involucradas; adicionalmente; también dependerá del tamaño y los recursos de la compañía.
El primer paso es proporcionar la infraestructura tecnológica necesaria, asegurar la integración de los sistemas de IA con los sistemas existentes, y garantizar la seguridad y el rendimiento de la infraestructura de TI, para ello debe haber un equipo de tecnología en la organización.
Por otro lado, para diseñar y desarrollar modelos de inteligencia artificial debe haber un científico de datos que tenga experiencia en estadística, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural y otros campos relacionados. Su papel es identificar las necesidades y los desafíos de la organización, recopilar y analizar datos relevantes para los sistemas de gestión y crear algoritmos y modelos de IA que se adapten a esos requerimientos.
En cuanto a la gestión y procesamiento de grandes volúmenes de datos necesarios para entrenar y alimentar los modelos de IA, existen los ingenieros de datos, que trabajan en el diseño e implementación de infraestructuras de datos escalables, así como en la extracción, limpieza y transformación de datos para su uso en los sistemas de IA. También se encargan de garantizar la seguridad y privacidad de los datos; este proceso que podría facilitarse si la organización con sus sistemas de gestión, ya ha logrado una madurez en el requerimiento que involucra las tres cláusulas del seguimiento: medición, análisis y evaluación de los datos (9.1 para el caso de ISO 9001, ISO 14001)
La capacitación interna y la promoción de una mentalidad orientada a la innovación son fundamentales para aprovechar al máximo el potencial de la IA, es por esto que la implementación de IA enlazada a los sistemas de gestión de manera exitosa, no se trata solo de contratar a las personas adecuadas, sino también de establecer una cultura de colaboración y aprendizaje continuo en la organización.
Algunos casos de éxito
Estos son algunos casos de éxito documentados sobre el uso de inteligencia artificial para optimizar sistemas de gestión basados en normas ISO:
Schneider Electric: Esta empresa líder en gestión de energía y automatización implementó inteligencia artificial para optimizar su sistema de gestión de calidad basado en la norma ISO 9001. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, Schneider Electric logró automatizar la identificación de posibles no conformidades en sus procesos, lo que les permitió detectar y corregir problemas de manera más rápida y eficiente. Además, la IA les proporcionó información valiosa para mejorar continuamente sus procesos y reducir los tiempos de respuesta.
IBM: IBM aplicó inteligencia artificial en la gestión documental de su sistema de gestión ambiental basado en la norma ISO 14001. Mediante el uso de técnicas de procesamiento del lenguaje natural y clasificación automatizada, IBM logró categorizar y organizar de manera eficiente sus documentos relacionados con aspectos ambientales. Esto les permitió acceder rápidamente a información relevante, identificar requisitos normativos y simplificar su proceso de auditoría, ahorrando tiempo y recursos.
Siemens: Siemens, una empresa líder en electrificación, automatización y digitalización, implementó inteligencia artificial en la evaluación de indicadores de su sistema de gestión de la calidad basado en la norma ISO 9001. Utilizando algoritmos de análisis de datos, logró identificar patrones y tendencias en grandes volúmenes de datos, lo que les permitió tomar decisiones más informadas y proactivas. Además, la IA les ayudó a predecir y prevenir posibles problemas de calidad, lo que resultó en una mejora significativa en la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.