Articulo: Mas allá del software – Inteligencia, estrategia y sentido en el Facility Management

Por Fernando Lobos Miralles

Tecnología que sume

La inteligencia artificial ha permeado casi todos los ámbitos profesionales y el Facility Management (FM) en Latinoamérica no es la excepción, aunque enfrenta un obstáculo característico: la intensidad de la operación diaria a menudo impide evaluar si estas herramientas tecnológicas realmente aportan soluciones o solo añaden complejidad a sistemas funcionales. Superar esa presión operativa requiere liberar espacio mental y organizacional para el pensamiento estratégico.

En un entorno donde lo urgente desplaza fácilmente a lo importante, cambiar implica una decisión consciente: atreverse a buscar nuevas formas de hacer las cosas y comprometer a los equipos con esa transformación. Esta decisión, en nuestro caso, requirió primero de investigación, para encontrar soluciones a los problemas que luego pudimos reconocer como oportunidades de mejora, y luego de un trabajo serio para motivar y capacitar a los equipos. Estas suelen ser cuestiones difíciles de conseguir, pero los resultados podrían justificar perfectamente bien el esfuerzo implicado.

El software y la inteligencia artificial pueden transformar positivamente el FM, pero su éxito no está asegurado ni llega por sí solo, sino que depende de condiciones previas que muchas veces son subestimadas. Este artículo propone dos pilares esenciales para una implementación efectiva: superar los desafíos propios de la disciplina y aplicar la tecnología con sentido estratégico, no por fascinación tecnológica.

De la intuición a la evidencia: datos que construyen

A lo largo de mi experiencia, uno de los mayores retos ha sido modernizar la gestión de instalaciones en contextos con escasa información operativa. En el caso concreto sobre el que les comparto, la ausencia de datos sobre proyectos y mantenimiento nos obligó a implementar tecnología en dos fases: primero para medir lo conocido, y luego para visibilizar lo invisible. Comenzamos en el área de proyectos, reemplazando CAD (Computer Assisted Drawing) por BIM (Building Information Modeling). Esto no solo agilizó la producción de los proyectos, la documentación y mejoró la colaboración, sino que reveló información relevante sobre la capacidad real del equipo respecto de la carga de trabajo y el tiempo necesario para la ejecución de las tareas, en escenarios de alta urgencia.

Esta misma lógica —medir para mejorar— guió la transformación en el área de mantenimiento. En este caso, la necesidad del cambio fue operativa, y la motivación fue reputacional: queríamos revertir la percepción habitual sobre los equipos de mantenimiento, muchas veces evaluados negativamente por demoras, respuestas erráticas o falta de presencia. El cambio partió de un anhelo genuino por hacer las cosas mejor y comenzar a resolver, en primer lugar, aquellos puntos críticos que generaban mayor insatisfacción. El cambio desde un modelo reactivo hacia uno planificado fue radical. Al empezar a medir la forma en que trabajábamos, se volvió evidente que contar con información actualizada permitía coordinar mejor las múltiples actividades del mantenimiento y encontrar oportunidades de mejora en cada una de ellas.

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Con una plataforma de gestión de tareas en la nube, dejamos atrás la simple asignación de tareas y pasamos a visualizar cargas de trabajo, controlar tiempos e identificar cuellos de botella. Sin datos, no hay decisiones: solo urgencias. El siguiente paso fue vincular la información con sistemas analíticos más potentes. La inteligencia artificial se integró como una herramienta para que con una alta carga de datos, se pudieran detectar patrones, anticipar necesidades y optimizar procesos. La tecnología dejó de ser novedad para convertirse en lenguaje común del equipo, y la herramienta que nos permitiría pasar de ser preferentemente reactivos a un equipo con capacidad de planificación efectiva.

Estrategia de implementación: cuando la tecnología encuentra a las personas

Toda transformación tecnológica comienza con las personas. La resistencia al cambio no nace de la falta de compromiso, sino de preguntas legítimas: ¿esto complicará mi trabajo? ¿me reemplazará? Superar estas barreras requiere escucha activa, planificación estratégica y tiempo. Por ello, antes de escalar la implementación de todo el software asociado al mantenimiento, optamos por una implementación gradual. Seleccionamos un grupo núcleo en el equipo de mantenimiento, que tenía mayor apertura a nuevas metodologías. Los capacitamos intensamente y los acompañamos en el proceso, convirtiéndolos en referentes internos. Así, la adopción tecnológica derivó en una transformación organizacional. No hay implementación sostenible sin una narrativa que dé sentido al cambio. Esta narrativa se construye desde la experiencia y los resultados, respondiendo siempre a la pregunta: ¿para qué?

Resultados medibles: cuando los datos hablan

Una de las principales ventajas de una estrategia clara fue la capacidad de medir objetivamente el impacto. Lo que antes se guiaba casi por intuición, pasó a sustentarse en datos y reportes en tiempo real. En seis meses, incrementamos casi un 300% la capacidad operativa del equipo de mantenimiento. No fue necesario aumentar la jornada laboral, sino redistribuir tareas y reducir tiempos improductivos. Por ejemplo, una cuadrilla que antes realizaba entre 20 y 25 tareas semanales, pasó a ejecutar hasta 60 tareas con la misma dotación, lo que representa un incremento cercano al 300% en promedio. Este salto se logró gracias a una mejor organización de los recursos, la planificación anticipada y la eliminación de tiempos muertos, especialmente en desplazamientos entre sedes.

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Para mejora del trabajo en centros de salud, establecimientos educacionales y oficinas corporativas, la coordinación previa fue clave: al agendar trabajos con anticipación, se garantizó el cierre de áreas, la disponibilidad de insumos y el acceso inmediato para los técnicos, eliminando tiempos de espera en terreno. La satisfacción con el servicio también mejoró significativamente, pasando de un 64% a un 96%, según la relación entre las tareas programadas y las efectivamente ejecutadas dentro de los plazos establecidos.

Inteligencia artificial: potencial, límites y una invitación a la reflexión

Existe una tentación recurrente en torno a la IA, que es verla como una solución automática a todos los problemas. Esto genera dos posturas extremas: temor e incluso pánico, o un entusiasmo acrítico. Ambas posiciones obstaculizan una reflexión necesaria. En nuestro caso, la IA se incorporó tras establecer bases tecnológicas sólidas. BIM y la plataforma de gestión de tareas y proyectos generaron datos estructurados con significado. Evitamos que se convirtieran en números sin contexto y diseñamos un modelo predictivo para tareas críticas, junto a un sistema preventivo que reordenó personal y recursos. Por supuesto, con estos datos también surgieron los respectivos indicadores de rendimiento.

Con la información que acumulamos durante los primeros meses, mediante el uso de IA pudimos construir modelos predictivos de incidencias, estimar necesidades de repuestos e insumos, y redefinir la composición de técnicos especialistas en cada cuadrilla. Esta inteligencia aplicada permitió anticipar problemas, optimizar la respuesta y asignar recursos con mayor precisión. El futuro de la IA y el uso de software en FM depende menos de la tecnología disponible y más de nuestra capacidad para integrarla con sentido. Dominar herramientas es incluso irrelevante si antes no nos hemos preguntado para qué las usaremos.

Conclusión

Tecnología con propósito, no por tendencia. La inteligencia artificial no fue nuestro punto de partida, sino el resultado natural de un proceso guiado por la necesidad de comprender y optimizar nuestra operación. Antes de emprender iniciativas de innovación tecnológica, es fundamental partir del principio de que es la tecnología la que debe adaptarse a nosotros y nuestras necesidades, no al revés. Cuando implementamos tecnología con un propósito claro, esta se convierte en una aliada estratégica. No reemplaza nuestro trabajo: lo amplifica. Su verdadero valor está en la forma en que decidimos utilizarla.

El FM es una práctica profundamente humana que requiere criterio, adaptabilidad y visión. La transformación digital en Latinoamérica no es solo una actualización de sistemas: es una evolución de mentalidad. No se trata simplemente de aplicar inteligencia artificial, sino de aplicar inteligencia humana a su implementación. Ese es el verdadero desafío que tenemos por delante. FML

Fernando Lobos Miralles Arquitecto y Magíster en Dirección de Operaciones. PPA en Gestión de la Innovación y en Metodologías Ágiles. Ha liderado proyectos de transformación en infraestructura pública y privada, integrando herramientas tecnológicas con enfoque estratégico en contextos de alta demanda operativa. Conoce más de Fernando Lobos Miralles.