Schneider Electric: IA baja rotación de 48% a un dígito

Wuhan: automatización al 55% y solo el 20% del equipo preparado

Cuando la automatización de la planta de Schneider Electric en Wuhan (China) alcanzó el 55%, la compañía descubrió que solo alrededor del 20% de su plantilla contaba con las competencias necesarias en automatización, inteligencia artificial y tecnologías digitales. La brecha se pagaba en dos monedas: formación interminable y rotación. El tiempo de capacitación de los nuevos empleados era tan prolongado que la rotación se acercó al 50%.

El caso lo presentó Jin Piao, Vicepresidenta Sénior de la Cadena de Suministro Global del Clúster Industrial de Asia Oriental de Schneider Electric, en la sesión «De la implementación de la IA a la preparación de los recursos humanos para el futuro de la manufactura», en el marco del Foro Económico de Otoño de 2026, el 27 de octubre. Es la radiografía más útil que puede leer hoy un founder que esté metiendo IA en su operación: el cuello de botella no es el modelo, es la gente que tiene que trabajar con él.

¿Cómo bajó Schneider Electric la formación de 75 a 50 días?

La empresa no compró más software de capacitación. Rediseñó el método de trabajo y puso herramientas de IA y de generación de agentes a guiar a los técnicos de mantenimiento, en lugar de depender únicamente de la experiencia personal y de la formación directa de un supervisor. Los resultados: el tiempo de formación de los nuevos empleados cayó de 75 a 50 días y la rotación pasó del 48% a un solo dígito.

«La mayoría de los empleados con habilidades en automatización, tecnología digital e inteligencia artificial son trabajadores de fábrica. En mi opinión, la IA y la automatización no solo cambiarán nuestra forma de trabajar, sino también la naturaleza de nuestros empleos, el valor que generamos y las habilidades que necesitan los trabajadores», afirmó Jin Piao.

Hay un detalle de gestión que suele pasarse por alto. El asistente no reemplazó al técnico: reemplazó la dependencia del técnico veterano. Cuando el conocimiento crítico vive en la cabeza de dos personas con veinte años de planta, cada renuncia es una pérdida de capacidad productiva. Cuando vive en un sistema que guía paso a paso, la curva de aprendizaje se acorta y el conocimiento deja de ser un activo personal para convertirse en un activo de la empresa.

¿Cómo escalar la IA en manufactura? Las tres reglas de Schneider Electric

Los representantes de la compañía resumieron su experiencia en tres elementos clave para escalar la transformación con IA:

• Empezar por los objetivos de negocio, no por la tecnología. La pregunta no es qué modelo usar, sino qué indicador se quiere mover.
• Integrar tecnología y conocimiento en los procesos. Una herramienta suelta no cambia nada; un proceso rediseñado alrededor de la herramienta sí.
• Fijar estándares comunes, adaptables a las condiciones locales. La misma lógica se aplica distinto en China, Indonesia o España.

El orden importa. Muchas pymes tecnológicas hacen lo contrario: adoptan la herramienta primero y después buscan dónde encajarla. En Wuhan el punto de partida fue la tasa de rotación, un problema de negocio medible, y la IA fue el medio.

Lo que Coats aprendió: los líderes también tienen que usar la IA

Bharath R, director de la cadena de suministro para Vietnam, Camboya y Tailandia en Coats, aportó la otra mitad de la ecuación: las empresas deben potenciar las capacidades de IA tanto de los líderes como de los profesionales de negocio, en lugar de concentrarse únicamente en el equipo técnico.

«Los líderes no necesariamente tienen que convertirse en expertos en IA, pero sí necesitan comprenderla y ponerla en práctica directamente para liderar la transformación», señaló.

Traducido a una startup de veinte personas: si el fundador nunca usó la herramienta que le pidió implementar a su equipo, el proyecto muere en la fase de piloto.

El dato de la OIT: 11,5 millones de personas en transición, no en la calle

Felix Weidenkaff, experto en política de empleo y mercados laborales de la oficina de la Organización Internacional del Trabajo (OIT) en Vietnam, puso el contrapeso cuantitativo: aproximadamente el 20,8% de la fuerza laboral vietnamita, equivalente a 11,5 millones de personas, podría verse afectada por el contenido generado por IA. El porcentaje de empleos con alto riesgo de automatización es de apenas el 2%.

«Estas cifras demuestran que la atención debe centrarse en el proceso de transición laboral, en lugar de concentrarse únicamente en el riesgo de pérdida del empleo. Si bien la IA puede mejorar la productividad a nivel de tareas, este beneficio no se traduce automáticamente en una mayor eficiencia a nivel empresarial y económico», enfatizó.

La conclusión operativa de Weidenkaff es que los trabajadores deben participar desde las etapas iniciales de diseño e implementación de la tecnología, mientras las empresas definen la dirección estratégica. Productividad por tarea no es lo mismo que productividad de negocio: es el error de medir el éxito de un proyecto de IA por horas ahorradas en una actividad aislada.

Escuelas, universidades y fábricas: el otro cuello de botella

Schneider Electric no se limita a reciclar a su plantilla actual. En Indonesia, una de sus fábricas se asoció con 12 escuelas locales y capacitó a más de 1.000 estudiantes con programas educativos y prácticos.

La recomendación que la compañía trasladó al foro es concreta: escuelas y empresas deben diseñar juntas los programas de capacitación, combinando fundamentos con requisitos prácticos y actualizando el contenido al ritmo de la IA. Los estudiantes, además, deben pasar por proyectos y laboratorios reales para llegar al piso de producción con experiencia aplicada.

Del lado académico, Quan Thanh Tho, jefe del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería Informática de la Universidad Tecnológica de Vietnam en Ciudad Ho Chi Minh, planteó tres direcciones de cooperación: programas de formación práctica, oportunidades para que los estudiantes participen en proyectos de investigación, y un ecosistema de innovación. La universidad ya colabora con empresas como VTCOM y VinFast, y se asoció con VNG para establecer un Centro de IA.

Para Vietnam, el reto no es solo formar talento altamente tecnológico, sino también mejorar las habilidades de los trabajadores de las pymes y del sector privado nacional. La OIT recomendó, además, aprovechar los datos de reclutamiento en línea y usar IA para analizar las necesidades de cualificación por localidad, sector y puesto de trabajo.

La misma transformación, del otro lado del mundo

No es un fenómeno exclusivamente asiático. Según Noticias de Navarra, Schneider Electric culminó la transformación industrial de su planta de Puente la Reina, en Navarra, España, un proceso que reforzó la automatización y la digitalización de unas instalaciones en las que trabajan 350 personas y que la compañía reconoce desde hace tres años como Advanced Smart Factory.

La empresa, que según los datos presentados en ese acto emplea a unas 160.000 personas en más de 100 países y suma 17 centros y alrededor de 5.000 empleados entre España y Portugal, reconoce el mismo reto. «Afrontamos nuevos retos en un entorno cada vez más complejo debido a la IA y al nuevo panorama», señaló el director de la planta, Adrián Castillo.

¿Qué significa esto para tu startup?

No necesitas una fábrica con 55% de automatización para que el problema te toque. Cualquier equipo que adopte IA choca con la misma pared: la herramienta está lista antes que las personas.

• Haz el censo de competencias antes de escalar. Schneider descubrió que solo el 20% de su plantilla estaba preparada cuando la automatización ya había llegado al 55%. Pregúntate hoy qué porcentaje de tu equipo sabe usar las herramientas que ya pagas.
• Elige primero la métrica, después el modelo. En Wuhan la métrica fue la rotación. Define tú un indicador medible (tiempo de onboarding, tickets resueltos sin escalar, tiempo de diagnóstico) y trabaja hacia atrás.
• Convierte el conocimiento tácito en proceso. Documenta cómo resuelve los problemas tu persona más senior y úsalo como base para un asistente interno. Es el paso que permitió reducir la formación de 75 a 50 días.
• Involucra al equipo desde el diseño. Es la recomendación explícita de la OIT: los trabajadores conocen los riesgos, los cuellos de botella y las condiciones reales mejor que cualquier consultor externo.
• Forma a los líderes, no solo a los técnicos. El caso de Coats lo deja claro: quien no usa la herramienta no puede liderar su adopción.

Conclusión

El titular fácil es que la IA elimina empleos. Los datos discutidos en el foro apuntan a otra cosa: en Vietnam, el 20,8% de la fuerza laboral está en zona de transición y solo el 2% de los puestos tiene alto riesgo de automatización. La diferencia entre una transición gestionada y una crisis de talento está en cuánto inviertes en capacitar a quien ya tienes.

Schneider Electric tardó en darse cuenta de que su limitante no era la tecnología, sino el 80% de su plantilla que no estaba preparada para ella. Bajó la rotación del 48% a un dígito no comprando mejores máquinas, sino poniendo IA a guiar a sus técnicos y rediseñando cómo aprenden. No se encontraron datos adicionales verificables sobre el caso de Wuhan más allá de lo presentado en el foro.

Fuentes

• ¿Cómo capacita la fábrica de Schneider Electric en Wuhan a su personal especializado en inteligencia artificial? (fuente original)
• Schneider Electric culmina la transformación de su planta de Puente la Reina, con 350 trabajadores