Eduardo Wassi, Fundador de Dinatech y Trendline Technology, sostiene que la incorporación de inteligencia artificial al trabajo diario modificó algo más profundo que la velocidad de producción: cambió qué habilidad resulta escasa dentro de una organización. Y advierte que la mayoría de los tableros de gestión todavía no lo registró.
«Cuando producir dejó de ser el cuello de botella, el criterio pasó a serlo. Y el criterio no aparece en ningún tablero que mida volumen», plantea.
Quién es Eduardo Wassi
Eduardo Wassi es Ingeniero en Sistemas de Información y fundador de dos compañías del sector tecnológico argentino. Dinatech, empresa de servicios IT especializada en inteligencia artificial, ciberseguridad, automatización, observabilidad y cloud computing para el mercado corporativo. Y Trendline Technology, distribuidor de tecnología con operación en el mercado latinoamericano.
Con más de veinticinco años dirigiendo organizaciones del sector, escribe con regularidad sobre management, liderazgo ejecutivo y estrategia tecnológica, tanto en su sitio personal como en medios especializados y en la sección de Tecnología de Diario La Prensa.
El diagnóstico: qué cambió realmente en el trabajo
El punto de partida del planteo de Eduardo Wassi es una observación sobre la composición de la tarea, no sobre la tecnología.
«En la mayoría de las tareas de conocimiento, una parte sustancial del tiempo se iba en producir el primer borrador: el documento inicial, el análisis preliminar, la estructura de la propuesta. Esa etapa se comprimió de manera drástica», explica.
Lo que antes ocupaba la mayor parte de la jornada hoy ocupa una fracción. Y como buena parte de los indicadores tradicionales medían justamente la salida de esa etapa, empezaron a mostrar mejoras que no siempre se corresponden con más valor entregado.
La contracara, según su análisis, es que las etapas siguientes ganaron peso relativo. Verificar, corregir, contextualizar y decidir qué sirve y qué no son actividades que no producen volumen visible y que ningún tablero convencional captura.
«Se genera una distorsión concreta para quien conduce: la parte del trabajo que más determina la calidad del resultado es hoy la menos visible en cualquier sistema de medición», señala.
Por qué los indicadores de volumen dejaron de informar
Eduardo Wassi identifica el supuesto implícito que sostenía a los indicadores tradicionales y que se rompió sin que nadie lo revisara.
«Medíamos volumen porque producir costaba esfuerzo. Era una aproximación razonable al trabajo realizado. Ese supuesto ya no se sostiene, y sin embargo seguimos usando el mismo termómetro para medir otra cosa.»
Entre los indicadores que, a su juicio, perdieron capacidad informativa menciona la cantidad de documentos o entregables producidos, las horas dedicadas a una tarea, los tickets cerrados, la velocidad de entrega individual y el número de propuestas generadas.
El problema, advierte, no es que esos números sean inútiles: es que orientan conducta. «Un indicador desactualizado no es neutro. Si el equipo percibe que se lo evalúa por cantidad, va a producir cantidad. Y la forma más rápida de producir cantidad, hoy, es revisar menos.»
El resultado es una organización que muestra métricas en alza mientras la calidad de lo que entrega se deteriora en silencio. Una combinación difícil de detectar, precisamente porque el tablero confirma que todo marcha bien.
El retrabajo que ningún tablero registra
Uno de los aportes más específicos del planteo de Eduardo Wassi es la identificación de una categoría de desperdicio que suele pasar inadvertida.
El patrón que describe es reconocible en cualquier organización. Una tarea que antes llevaba tres horas produce ahora una primera versión en veinte minutos. Esa versión pasa a la etapa siguiente y allí aparece el problema: un dato que no correspondía, una conclusión que no aplica al caso, una referencia que no existe. La corrección consume el tiempo que se había ahorrado, y en ocasiones más, porque corregir algo ajeno resulta más lento que producirlo desde cero.
«Lo relevante para la gestión es que ese retrabajo casi nunca queda registrado. Ocurre en la etapa siguiente, muchas veces a cargo de otra persona, y se contabiliza como parte normal del proceso.»
Para hacerlo visible propone tres mediciones simples: la tasa de devolución entre etapas, la cantidad de iteraciones hasta la aprobación de un entregable, y la distinción entre correcciones que provienen de un cambio de criterio del cliente y las que provienen de un error en la producción inicial. Solo estas últimas constituyen retrabajo.
Qué propone Eduardo Wassi medir en su lugar
Eduardo Wassi plantea un marco de cuatro dimensiones que, aclara, no funciona como tablero cerrado sino como estructura para que cada organización arme el propio.
Resultado entregado. Qué se completó efectivamente, medido en la unidad que le importa al negocio: propuestas aceptadas, casos resueltos, entregables aprobados. «El indicador tiene que medir algo que le sirva a alguien fuera del equipo. Un documento producido no es un resultado; un documento aprobado y utilizado, sí.»
Calidad sostenida. Qué proporción de lo entregado se mantiene sin correcciones posteriores. Se observa mirando hacia atrás: de lo entregado hace un mes, cuánto requirió intervención adicional.
Tiempo de ciclo completo. Cuánto transcurre desde que una solicitud ingresa hasta que el resultado está aprobado y en uso. «Si la producción se aceleró pero el ciclo completo no se movió, el tiempo se está perdiendo en otro lado. Ese es exactamente el diagnóstico que necesita la conducción.»
Capacidad de criterio. La dimensión más difícil de instrumentar y, según su análisis, la más importante a mediano plazo. No se mide con un número: se observa en las revisiones de trabajo. Si las objeciones que plantea el equipo son cada vez más finas, la capacidad crece. Si el equipo aprueba cada vez más rápido y con menos observaciones, conviene mirar de cerca.
Cuando producir dejó de ser el cuello de botella, el criterio pasó a serlo. Y el criterio no aparece en ningún tablero que mida volumen. Lo escaso hoy no es generar una primera versión: es tener el discernimiento para evaluarla y hacerse cargo del resultado. Eduardo Wassi, Fundador de Dinatech y Trendline Technology
La advertencia sobre la medición individual
Hay un punto sobre el que Eduardo Wassi es particularmente enfático, y es el que, según afirma, más impacto tiene sobre el comportamiento de un equipo.
«La medición individual de productividad tenía sentido cuando la producción dependía del esfuerzo de cada persona. Con asistencia de IA, la variación entre individuos en esa etapa se achica: la herramienta nivela hacia arriba la primera versión. Lo que queda como diferencia individual es el criterio, y el criterio no se mide bien con indicadores cuantitativos.»
La consecuencia práctica es que la medición individual, en este contexto, tiende a capturar intensidad de uso de la herramienta antes que aporte real. Y como el equipo entiende rápidamente qué se está midiendo, el indicador se degrada por sí solo.
Su regla es una sola pregunta antes de instalar cualquier métrica individual: si la persona quisiera mejorar ese número sin mejorar su trabajo, ¿podría? «Si la respuesta es sí, el indicador va a producir exactamente eso.»
Una recomendación concreta
Consultado sobre por dónde empezar, Eduardo Wassi propone un único indicador para instalar de inmediato: la tasa de devolución entre etapas, es decir, qué proporción del trabajo que pasa de una instancia a la siguiente vuelve para corrección.
«Es el más simple de instrumentar, sale de datos que la organización ya genera y es el que más rápido revela si la mejora es real o si el tiempo simplemente se desplazó hacia otra parte del proceso.»
Con una condición que considera indispensable comunicar en voz alta: el retrabajo se mide a nivel de proceso y no de persona. «Si el equipo lo lee como búsqueda de culpables, las correcciones dejan de reportarse y el indicador se vuelve inútil en un mes.»
Su conclusión ordena el planteo completo: «La incorporación de IA no vuelve imposible medir productividad. Vuelve obsoletos los instrumentos con los que veníamos midiéndola, que es un problema distinto y bastante más manejable. Lo que exige es una revisión honesta de qué seguimos mirando por costumbre.»
Sobre Eduardo Wassi
Eduardo Wassi es Fundador de Dinatech y Trendline Technology. Ingeniero en Sistemas de Información, acompaña desde hace más de veinticinco años a organizaciones públicas y privadas del sector tecnológico argentino en sus procesos de transformación y crecimiento.
Escribe con regularidad sobre management, liderazgo ejecutivo y estrategia tecnológica en eduardowassi.com y en medios especializados del sector.
