¿Cómo aprender a extraer valor de los datos para mejorar la eficiencia de procesos y productos?: Desarrollando habilidades para saber cómo visualizar y observar de modo consciente cada caso particular que guíe una recogida a medida y eficiente de los datos. Este es el objetivo del trabajo de Lourdes Pozueta y fue también el tema de las clases que dictó en la Facultad de Ingeniería (FIUM) de la Universidad de Montevideo (UM) durante los últimos días de julio.

Pozueta es Licenciada en Ciencias Matemáticas por la Universidad de Zaragoza, Master of Science Industrial Statistics por la Universidad de Madison-Wisconsin, Doctora por la Universitat Politècnica de Catalunya y fundadora de AVANCEX+i. Durante su visita a Uruguay participó en actividades organizadas por el Centro de Innovación en Organización Industrial (CINOI) de FIUM y compartió su conocimiento y experiencia con estudiantes y profesionales de la industria.

En la siguiente entrevista, comparte su percepción sobre los desafíos en el mundo académico y en la industria en relación a la necesidad de desarrollar habilidades, orientadas a la tarea eficiente de conectar datos y tecnología para la mejora de calidad e innovación de las organizaciones.

En una exposición en Innobasque -hace tres años- explicabas que uno de los desafíos de la Ingeniería es la incorporación, con éxito, del conocimiento que deriva de los avances tecnológicos en el desarrollo de productos y procesos.
Hoy ¿cómo ha evolucionado la Ingeniería en esto? ¿De qué forma podría seguir avanzando para lograr esta meta?

Entonces estaba sensible, al igual que ahora, con la falta de habilidades entre tecnólogos para poder tomar decisiones en base a datos. En concreto, identifico que los equipos de desarrollo de producto o proceso tienen serias dificultades para establecer rigurosos planes de recogida de datos y análisis, que les permita comprender el comportamiento de la tecnología en profundidad. Estas dificultades metodológicas ralentizan enormemente el avance de la ciencia y, sobre todo, hace que los avances tecnológicos sean muy poco eficientes. No percibo avances significativos en este sentido, salvo la aparición de nuevos estudios universitarios de científicos de datos para personas que serán expertas en datos.

Sin embargo, no percibo grandes cambios en las políticas de universidades o empresas para acelerar la capacitación metodológica en tecnólogos de proceso o producto, en estudiantes de ingeniería o ciencias, o en desarrolladores de software de tratamiento de datos. Estas personas no son científicos de datos y no necesitan ser expertos en herramientas; necesitan desarrollar capacidades de pensamiento y comunicación de conocimiento a partir de datos y evidencias. Sobran valientes en los procesos que se atreven a experimentar y cambiar recetas, como si estuvieran cocinando, pero no saben cómo valorar las experiencias por haberse realizado con tácticas inadecuadas. Faltan valientes en las direcciones de las organizaciones y de las universidades que emprendan el reto de llevar a cabo capacitaciones en método estadístico, con visión interdepartamental de producto-proceso.

En esa ponencia, afirmaste también la necesidad de buscar la reproducción, en la fabricación, de los resultados que surgen en etapas iniciales del desarrollo de un producto. ¿Qué implica este objetivo?

Es un tema muy frecuente. En el caso de no saber reproducir de forma estable un producto, la fase de prototipado se puede volver eterna y puede acabar con la idea de un negocio. En esta fase, estoy trabajando en varios proyectos y —como implica mucho tiempo dedicado a profundizar en la ciencia de nuevos procesos a partir de datos para comprender la variabilidad en los comportamientos— es importante que las direcciones dediquen una parte de los recursos productivos a labores que podríamos llamar de investigación, porque no es tanto “hacer” sino “pensar”.

¿Cuál es la relevancia de la preparación de profesionales que incorporen conocimientos sobre la lectura de datos para la mejora de los procesos?

Es sumamente relevante y urgente tener a personas con habilidades de pensamiento estadístico para poder comprender los patrones de comportamiento de los procesos. Las universidades han de incorporar esta disciplina en los planes de formación para futuros técnicos y ello implica que los docentes tengan experiencia en esta habilidad, tarea compleja porque tenemos carencias de este perfil de profesor y las dificultades burocráticas para reclutarlos pueden ser grandes. En todo caso, los nuevos ingenieros, químicos y otros profesionales, tardarán en incorporarse a trabajos de responsabilidad en las organizaciones, por lo que el efecto de estas actuaciones es a muy largo plazo.

Previendo que el cambio en la preparación de profesionales demorará, ¿cuál es tu recomendación para las empresas en el corto y mediano plazo? ¿De qué manera podrían formar a su personal para entender los datos que se generan de sus procesos y actuar conforme a ellos? ¿Cómo influye la interpretación de estos datos en la toma de decisiones de una empresa y en su búsqueda de la eficacia?

Las organizaciones tienen que adoptar sus propias estrategias, que pasan por identificar internamente a personas con perfiles adecuados para capacitarlos en estas disciplinas y ayudarlos a ser “doctores de procesos”, profesionales capaces de diagnosticar, tratar, aplicar tratamientos, evaluar el éxito y, poder comunicarse entre colegas los resultados obtenidos en base a datos y evidencias. Una organización con personal con hábitos de pensamiento estadístico, logra unos hábitos de trabajo que aceleran el conocimiento e impactan no solo en la reducción de costes, sino en la mejora de productos, en la innovación de producto y proceso de una manera más rápida y exitosa. Ligado a esto, el diseño de una organización digital tendrá más éxito porque, partiendo de un conocimiento más profundo y detallado de las particularidades de comportamiento del producto o proceso, se diseñará la captura de datos y su explotación de modo más eficiente y de modo que aporte más valor. En estos momentos, estamos llenando la nube de muchos datos basura que tendremos que reciclar; no estamos siendo lean.

¿Cómo pueden contribuir las facultades de Ingeniería en la concienciación sobre la importancia del comportamiento de productos y procesos y —con tu estrecha relación con la universidad— de qué forma te parece que podrían incorporarlo a sus planes de estudio? Considerando, además, que parece ser algo transversal a varias asignaturas.

Considero interesante que los alumnos se acerquen a la variabilidad de los procesos y que, al igual que los alumnos de Medicina, tengan la oportunidad de acercarse a “pacientes” de diferente tipo acompañados de “doctores de proceso”. Es muy enriquecedor que vean procesos diferentes: de mecanizado, fundiciones, extrusión, alimentación, plástico, inyección, siderurgia, envasado, vidrio, chips, fabricación de máquinas, montaje de elementos, procesos de pintura y emisiones, datos de banca, datos de internet. Además, que trabajen con los materiales y su comportamiento variable a la hora de medirlo. Muchos de los docentes actuales se llevarían sorpresas. Tal vez, les haríamos salir de su zona de confort, pero creo que acabarían disfrutando.

¿Cómo surgió tu interés por entender el comportamiento de productos y procesos y en ayudar a las personas a adquirir esta habilidad?

Siempre he sido una persona preguntona, ello denota una curiosidad inmensa por todo lo que me rodea; quiero saber por qué ocurren las cosas, me parece apasionante la ciencia y el comportamiento humano a la hora de crear relatos para sentirse cómodo en su hábitat. Por otra parte, inicié mi educación en Matemáticas aconsejada por profesores que opinaban que me “iban bien las matemáticas”, pero no fue hasta que estudié un Master of Science-Statistics en USA que comencé a apasionarme por lo que se podía aprender aplicando lo que denominamos “Statistical Engineering”, que comprende un compendio de tácticas, herramientas y pensamiento estadístico aplicadas a comprender el comportamiento de los procesos para obtener valor en las organizaciones. Tuve la suerte de compaginar los once años como profesora funcionaria en la escuela de ingeniería de la UPC en Barcelona con asesoría a empresas y esa fue la oportunidad de acercarme al mundo real de los productos, los procesos, la variabilidad y las personas observadoras y especuladoras: apasionante.

¿Qué te inspiró a fundar AVANCEX+i?

Me arriesgué a dejar un gran equipo y una gran experiencia en la Universitat Politècnica de Catalunya, pensando que había llegado el momento de dar un paso en la vida donde tenía que elegir otro lugar donde compaginar familia y profesión cerca de nuestras raíces. Así, volvimos a Euskadi. Probé a hacerlo durante dos años en un centro tecnológico de gran prestigio, TECNALIA, pero no funcionó. Para entonces tenía claro que podía volar emprendiendo por mi cuenta, y con ello satisfacer mi vocación de estar cerca de los procesos, mis pacientes, y compartir mis experiencias con empresas y universidades. En este sentido, estoy encantada de venir a la Universidad de Montevideo, en particular al CINOI, porque comparto con la dirección del centro la sensibilidad en acercar a la sociedad a estos temas.