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Para las empresas que ya han invertido —a menudo de forma considerable— en sistemas de producción globales, la pregunta crítica es por qué la excelencia operativa no siempre ha acompañado esas inversiones. Incluso las organizaciones que han definido estándares comunes, implementado herramientas digitales y puesto en marcha múltiples iniciativas de mejora a través de sus redes, con demasiada frecuencia tienen pocos resultados que mostrar por sus esfuerzos.
Descubrimos que la razón suele ser que el “sistema” es sistémico solo de nombre. Una encuesta de McKinsey realizada a más de 100 directores de operaciones (chief operating officers, COO) de empresas manufactureras reveló que, aunque el 74 por ciento afirma que su empresa cuenta con un sistema de producción global, solo el 29 por ciento reporta que está plenamente implementado en todas las plantas. En cambio, la mayoría de las organizaciones aplica estos sistemas únicamente en determinadas plantas o funciones, lo que resulta en una adopción parcial en toda la empresa (Gráfica 1).
La historia es similar en el caso de las capacidades digitales de estos sistemas. Si bien casi tres cuartas partes de los COO dicen utilizar herramientas digitales estandarizadas, muchas siguen confinadas a ubicaciones específicas en lugar de escalarse a toda la organización. Y ninguno de los encuestados indica que sus organizaciones hayan integrado plenamente la analítica avanzada, la inteligencia artificial (IA) o la IA generativa en la toma de decisiones. Como resultado, las compañías intentan impulsar la mejora continua sin los conocimientos accionables (insights) continuos y conectados que tecnologías como la IA pueden hacer posibles.
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Las organizaciones suelen terminar atrapadas en una de dos trampas. Algunas ensamblan iniciativas desconectadas —elementos de producción, proyectos piloto de analítica, programas de capacidades— que nunca llegan a integrarse por completo. Otras se inclinan hacia el extremo opuesto, imponiendo una fuerte centralización en un intento por impulsar la consistencia, solo para descubrir que los estándares rígidos y el control vertical resultan inviables a nivel local. En ambos casos, nunca se forman ciclos de retroalimentación entre los insights de desempeño y la acción en primera línea. La mejora sigue siendo episódica: las ganancias aparecen en ciertos ámbitos, pero no logran escalarse ni sostenerse en toda la red.
Lo que convierte a un sistema de producción global verdaderamente en un sistema no es solo la uniformidad de sus herramientas o estándares, sino la manera en que conecta de manera continua los insights con la acción a lo largo de toda la red. En los sistemas eficaces, los datos de desempeño generan transparencia sobre lo que más importa; esas conclusiones se traducen en prioridades claras y rutinas repetibles en la primera línea; y los resultados se retroalimentan rápidamente para que el aprendizaje se acumule entre distintos sitios. Con el tiempo, el ciclo que va del insight inicial al aprendizaje real se vuelve autosostenible, acelerando la transformación (Gráfica 2).
Las empresas que se encuentran en esta etapa pueden dar pasos aún más audaces. Por ejemplo, algunos de los sistemas de producción más avanzados ahora incorporan directamente analítica predictiva y asistentes de IA generativa para respaldar a los operadores con recomendaciones basadas en datos y en tiempo real. Otros utilizan plataformas digitales para comparar el desempeño entre plantas, identificar mejores prácticas y sugerir medidas para cerrar brechas. Lo que distingue a los fabricantes líderes no es una sola tecnología o metodología, sino un modelo operativo que convierte la mejora en parte del ritmo diario de la empresa: guiado por datos, habilitado por herramientas digitales y asumido por personas en todos los niveles.
Este artículo describirá cómo las empresas pueden hacer realidad esta visión. Para un fabricante industrial global, este tipo de cambios incrementó la capacidad de producción entre un 40 y un 50 por ciento; en una empresa europea de ciencias biológicas, un sistema de producción rediseñado redujo los costos en toda la red en más de $60 millones de dólares en un solo año.
Incorporar el sistema en el “sistema de producción global”
Nuestro análisis de las empresas cuyos sistemas de producción global cumplen su promesa muestra un plan de tres pasos: crear transparencia en el desempeño, cerrar las brechas de capacidades y utilizar la tecnología como la columna vertebral tanto de la ejecución de iniciativas como del aprendizaje.
Establecer una línea base de desempeño
El primer paso para crear un sistema de producción global eficaz y verdaderamente “sistémico” es casi siempre establecer transparencia sobre el desempeño actual, porque sin una línea base compartida, incluso los estándares mejor intencionados derivan hacia trampas conocidas. Los equipos locales ponen en marcha iniciativas que no pueden compararse ni escalarse, mientras que los líderes centrales imponen estándares sin un fundamento claro en datos. Los fabricantes líderes abordan esto comenzando con evaluaciones de madurez basadas en datos (vea el recuadro “Una ruta más rápida hacia la excelencia en manufactura”) que comparan la verdadera situación de cada planta —operativa, cultural y digitalmente— frente a una definición común de lo que significa “bueno”. Esta claridad desplaza las conversaciones de la anécdota (o de la política interna) hacia los hechos, y logra algo aún más importante: obliga a tomar decisiones. Los líderes pueden ver qué brechas son las más relevantes, dónde intervenir primero y qué replicar en toda la red.
Una empresa multinacional de bienes de consumo comenzó realizando un diagnóstico estructurado en 15 plantas. Los resultados revelaron una amplia variación en los fundamentos, desde rutinas de mantenimiento inconsistentes hasta responsabilidades poco claras sobre el desempeño. Comparar cada planta frente a un conjunto común de métricas proporcionó, por primera vez, una visión transparente del desempeño relativo y del potencial de mejora. Esa visibilidad se convirtió en la base de una transformación más sistemática, que permitió orientar la secuencia de las intervenciones, aclarar dónde debían desarrollarse primero las capacidades y crear una base de datos clara para dar seguimiento al progreso a lo largo del tiempo.
En una compañía farmacéutica global, una evaluación similar reveló variaciones significativas en la eficacia de los equipos y en la madurez de la resolución de problemas entre distintas plantas, evidencia de que las diferencias de desempeño no estaban relacionadas únicamente con la tecnología, sino también con las prácticas de gestión diarias.
Desarrollar capacidades de manera flexible
Una vez que las brechas de desempeño se vuelven visibles, muchas organizaciones asumen que el desarrollo de capacidades se producirá de manera natural. También aquí las empresas suelen repetir los mismos errores. Algunas dependen en gran medida de capacitaciones en aula o de implementaciones únicas, esperando que las habilidades se transfieran sin fricciones a las operaciones cotidianas. Otras distribuyen manuales detallados sin modificar la manera en que se gestiona el trabajo, dejando a los equipos de primera línea sin claridad sobre cómo traducir los estándares en decisiones diarias. Como resultado, las capacidades varían ampliamente de una planta a otra, la mejora depende de individuos específicos y los avances se erosionan cuando la atención se desplaza hacia otros temas.
Las organizaciones que desarrollan capacidades a gran escala adoptan un enfoque más metódico, reconociendo que la transparencia por sí sola no cambia los resultados. Más bien, necesitan una manera más rigurosa de traducir el análisis en comportamientos repetibles en la primera línea, independientemente de cuántas plantas o personas estén involucradas, pero sin centralizar todo el proceso de resolución de problemas. Por ello, las transformaciones más eficaces proporcionan manuales estructurados que pueden ayudar a reducir el tiempo necesario para alcanzar competencia en los roles de primera línea, acelerando las mejoras en productividad, calidad y seguridad, al tiempo que permiten la adaptación local.
El manual de la empresa de bienes de consumo definía cómo debía verse un “buen desempeño” en más de 20 dimensiones operativas, desde los comportamientos de liderazgo en línea y la disciplina en la resolución de problemas hasta la eficiencia energética. Se estableció una oficina central de transformación para asesorar a los equipos locales y monitorear el avance de la implementación. Los primeros sitios piloto demostraron rápidamente el potencial: la productividad aumentó alrededor del 25 por ciento, y los resultados visibles ayudaron a motivar a otras plantas a adoptar el mismo enfoque.
La manera en que se implementa un manual importa al menos tanto como su contenido. Investigaciones de larga data demuestran que el desarrollo de capacidades es más poderoso cuando se integra en el flujo de trabajo, es decir, cuando los operadores, ingenieros y supervisores aprenden aplicando nuevas herramientas a problemas reales en lugar de hacerlo mediante sesiones de capacitación desvinculadas de la operación. Dos compañías globales de bienes de consumo envasados adoptaron recientemente este enfoque al escalar la excelencia operativa en entre 15 y 20 plantas. Cada una introdujo una plataforma digital unificada que estandarizó los diagnósticos, permitió a los equipos visualizar las brechas de desempeño y dio seguimiento al progreso hacia los objetivos de cada planta. Más de 3,000 usuarios se incorporaron en cuestión de meses, creando un lenguaje compartido para la mejora entre funciones y regiones.
Algunas empresas amplifican estos esfuerzos invirtiendo deliberadamente en capacidad de coaching. Una farmacéutica asiática, por ejemplo, integró el desarrollo de capacidades en su nuevo sistema de producción mediante el lanzamiento de un “acelerador digital” que asesoró a más de 50 empleados de tiempo completo en cinco plantas de dos continentes. Estas personas conformaron el núcleo de una nueva capacidad de transformación, ayudando a elevar drásticamente tanto la efectividad general de los equipos como los indicadores de madurez en excelencia operativa en el transcurso de un año.
A gran escala, el desarrollo de capacidades deja de ser un ejercicio de capacitación. Se convierte en una disciplina operativa que estandariza la manera en que se identifican y resuelven los problemas, refuerza el aprendizaje mediante rutinas diarias y garantiza que el conocimiento accionable se traduzca consistentemente en acción en toda la red.
Aplicar lo digital y la IA con criterio
Estos casos refuerzan el tercer diferenciador crítico en las transformaciones de largo plazo: el desarrollo deliberado de capacidades digitales y de IA. La investigación más reciente de McKinsey sobre el estado de la IA confirma que tanto las capacidades de IA generativa como las de IA agéntica se están acelerando rápidamente, incluso entre los fabricantes. Alrededor del 88 por ciento de las organizaciones reporta ahora un uso regular de la IA en al menos una función de negocio, frente a cerca del 78 por ciento un año antes. De manera notable, el 23 por ciento de los encuestados afirma que ya está escalando la IA agéntica en alguna parte de su empresa; un 39 por ciento adicional reporta que está experimentando con agentes de IA.
Si bien la IA a escala empresarial sigue siendo poco común –en la encuesta a COO, solo el 2 por ciento de los encuestados dijo que su empresa ha integrado plenamente la IA en todas sus operaciones–, los casos de uso emergentes sugieren que la IA desempeñará un papel cada vez más importante en la columna vertebral del sistema de producción. Empresas líderes en sectores como el automotriz y de defensa ya están implementando herramientas de IA agéntica para la detección visual de anomalías en la producción y para el enrutamiento y la programación autónomos en la logística, con agentes de flujo de trabajo inteligentes que reducen los tiempos de ciclo de días a horas.
La IA también muestra un verdadero potencial para respaldar el aprendizaje y el desarrollo de capacidades. Una multinacional química capacitó y acompañó a varias decenas de agentes de cambio mediante un programa de transformación multisitio, conectando directamente los diagnósticos con los planes de implementación. Al combinar insights respaldados por IA con la experiencia humana, logró que tres sitios principales completaran el ciclo de diagnóstico e implementación en aproximadamente diez meses, un recorrido que antes se medía en años.
Las herramientas digitales también se convirtieron en el catalizador para la empresa de bienes de consumo. Para acelerar la implementación de nuevas formas de trabajo y mantener la mejora, la compañía lanzó una plataforma central que integró tableros digitales, bibliotecas de mejores prácticas y asistentes habilitados con IA generativa. Estos asistentes ayudaban a los equipos a identificar victorias rápidas, redactar planes de mejora y conectarse con colegas que enfrentaban desafíos similares en toda la red. Los gerentes locales podían visualizar el desempeño en tiempo real, mientras que los líderes centrales obtenían una visión clara del progreso y de los cuellos de botella. El impacto fue tangible: una reducción de costos de entre un 15 y un 20 por ciento y más del 85 por ciento de satisfacción de los empleados con el nuevo enfoque.
Diseñar la gobernanza para el futuro
Una vez que la transformación inicial se consolida y el desempeño mejora, la organización enfrenta un nuevo riesgo: la regresión. Las empresas que construyen mecanismos para el intercambio entre pares —revisiones periódicas de madurez, comunidades digitales de práctica y coaching entre distintos sitios— tienen una mayor capacidad para mantener el progreso y adaptarse conforme evolucionan las tecnologías, rotan los líderes y cambian las prioridades. Con el tiempo, un refuerzo consistente transforma un sistema de producción de un conjunto de herramientas a un marco de gestión vivo que se mejora continuamente a sí mismo mediante datos, colaboración e ingenio humano.
Para los líderes de operaciones, esto transforma la naturaleza de su función. En lugar de optimizar plantas individuales de manera aislada, orquestan una red capaz de adaptarse y escalar nuevas prácticas con rapidez, a partir de una comprensión matizada de lo que debe ser común y lo que debe seguir siendo local. La gobernanza se vuelve tan importante como el diseño técnico: los mecanismos que dan seguimiento al progreso, desarrollan capacidades y comparten aprendizajes determinan si la excelencia sigue siendo episódica o se vuelve autosostenible.
La infraestructura de continuidad de la empresa de bienes de consumo se centró inicialmente en revisiones trimestrales de madurez, que proporcionaban una cadencia para actualizar los indicadores de referencia e identificar nuevas oportunidades. Las sesiones de coaching digital y los foros de aprendizaje entre pares ayudaron a mantener el impulso, permitiendo que las plantas compartieran las lecciones aprendidas y refinaran sus prácticas conforme surgían nuevas tecnologías y métodos. Hoy, los más de 30 sitios globales de la compañía continúan evolucionando de manera conjunta, guiados por un lenguaje común de desempeño y un compromiso compartido con la mejora continua.
La experiencia subraya una lección más amplia. Pasar de la fragmentación a un impacto consistente depende no solo de herramientas y manuales, sino también de la gobernanza y la cultura: los mecanismos que mantienen vivo el aprendizaje y la mejora una vez que se ha implementado la transformación inicial. Las organizaciones que invierten en estos cimientos están mejor posicionadas para capturar las siguientes olas de valor derivadas de la digitalización, la analítica y la IA conforme estas tecnologías maduran.
A medida que las redes de producción se vuelven más complejas y las capacidades digitales y de IA maduran, el costo de operar sin un verdadero sistema está aumentando, mientras que la ventana de tiempo para construir uno se está estrechando. Los fabricantes que alcanzan la excelencia operativa de largo plazo son aquellos que crean un círculo virtuoso: los datos informan las prioridades, las personas traducen los insights en acciones y el sistema en su conjunto se convierte en una fuente de mejora continua. En este modelo, la excelencia deja de ser un programa o un destino. Se convierte en una propiedad del propio sistema.
Este artículo se distribuyó originalmente en enero de 2026.