Custronix
Actividad Integradora 3 Conclusión y reflexión

Lo que le diría a quien dirige Custronix

Y lo que me llevo yo, después de tres actividades sobre el mismo caso.

Conclusión ejecutiva

Para quien tiene que decidir

Custronix tiene un problema medible: solo el 22,5% de los proyectos se entrega en la fecha pactada, y el plazo real supera al ofertado en 68,6%. No es un problema parejo (electrónica y domótica no cumplió un solo plazo en 11 proyectos) ni es un problema de habilidad técnica: es de cuánto trabajo se acepta a la vez y de si se confirma el material antes de prometer fecha. Dos causas, sobrecarga del equipo y falta de repuestos, explican el 67% de los 112 días perdidos en el periodo medido.

La decisión que recomiendo es fijar un límite de proyectos en curso y una puerta de entrada que confirme capacidad y material antes de comprometer una fecha con el cliente: no contratar más personal todavía, y no negociar inventario con proveedores por ahora. Es la opción que cuesta menos, se puede empezar esta semana, y ataca directamente la causa de mayor peso. El propio historial de proyectos ya prueba que funciona: los que por distintas razones cumplieron estas dos condiciones llegaron al 40,9% de cumplimiento, casi el doble del promedio actual, con una satisfacción de 4,62 sobre 5 en vez de 4,17.

Los beneficios esperados son concretos: menos horas perdidas en reprocesos, un plazo ofertado que se puede cumplir en vez de uno que nace incumplido, y un cliente que deja de recibir tarde justo el servicio que promete confiabilidad. El éxito se va a medir con cinco indicadores (cumplimiento de SLA, retraso medio, proyectos sin material confirmado, proyectos con el equipo saturado, y satisfacción del cliente) revisados cada mes con los mismos datos que sustentan este informe, no con una impresión nueva cada vez.

Reflexión final

Lo que me llevo de las tres actividades

¿Qué aprendí durante el desarrollo de las tres integradoras?

Que medir corrige a quien mide. En la primera actividad estimé, a ojo, que las entregas tomaban «entre 9 y 14 días»; medido, el promedio real resultó ser 6,88 días. Me había quedado con los peores casos y los tomé por la norma: el mismo sesgo que después encontré, con otro nombre, en una respuesta de IA. También aprendí que documentar la infraestructura donde corre este sitio fue tan formativo como el contenido: un despliegue que fallé sin darme cuenta (los archivos cambiaron de fecha pero no de contenido) solo se detectó porque alguien más miró la página y dijo que no veía los cambios. Medir, en sistemas, también es verificar que lo que crees que publicaste es lo que realmente está publicado.

¿Cómo contribuyeron los datos a la decisión tomada?

De tres maneras distintas. Primero, señalaron dónde mirar: sin el Pareto no habría sabido que dos causas, no las seis, explican la mayoría del problema. Segundo, desempataron entre alternativas que a simple vista parecían razonables: contratar más gente suena sensato hasta que los datos muestran que el problema es de admisión, no de manos disponibles. Y tercero, algo que no esperaba: me dieron la manera de probar el escenario "con propuesta" sin inventar una cifra optimista. El subconjunto de proyectos que ya cumplía las dos condiciones de la propuesta (22 de 40) es, literalmente, la prueba de que funciona, ocurriendo por casualidad en vez de por política.

¿Qué aportó la IA al proyecto?

Velocidad de primera lectura, sobre todo. Le pasé los indicadores a Sonnet en la Integradora 2 y a Haiku en esta, y las dos veces devolvieron, en menos de un minuto, una jerarquía de causas razonable y recomendaciones que valía la pena considerar (el protocolo de cambios de alcance en marcha, por ejemplo, no se me había ocurrido, y terminé sumándolo a la propuesta real). También aportó, sin querer, la mejor evidencia de sus propios límites: Haiku afirmó que el límite de 4 proyectos «reduce los retrasos a 5,5 días», una cifra que no le di y que no coincide con nada de mi dataset: el retraso real en esas condiciones es 1,05 días. Ese error, más que cualquier recomendación acertada, fue lo más útil que me dejó la consulta.

¿Por qué el criterio humano sigue siendo necesario?

Porque nadie más que yo sabía que 5,5 días no era el número correcto. La IA no tenía manera de saberlo: respondió con lo que le di, y hasta ahí llega. Tampoco tenía forma de saber que Custronix compite justamente contra la idea de que lo autoalojado es poco confiable, así que «subir el plazo ofertado» (una sugerencia suya, tomada aisladamente) habría maquillado el número sin arreglar nada. Ninguna de las dos cosas es un fallo de la herramienta: es lo esperable de algo que solo ve lo que se le muestra. La decisión final (qué medir, qué alternativa elegir, qué recomendación de la IA vale y cuál no) la tomé yo, con datos que yo construí y verifiqué, y esa responsabilidad no se delega.

Referencias

Bibliografía (Normas APA, 7.ª edición)

Cada referencia se verificó de forma directa: la URL resuelve, y el dato bibliográfico corresponde a la edición real del libro o artículo, no al primer resultado de una búsqueda.

Este portafolio (Actividad Integradora 1, 2 y 3) se desarrolló y se publica sobre infraestructura propia, con autorización previa del docente, en decisiones-ia.custronix.com. El código, los datos y la consulta de IA de cada fase quedan disponibles para revisión en las páginas correspondientes de este mismo sitio.