Hacer un mayor número de actividades en el menor tiempo posible o producir más con lo mismo no garantiza la calidad de los productos y servicios que se ofrecen en los mercados y, en algunos casos, puede afectar la reputación de las empresas y sus marcas.
Esto es claro para los empresarios. Sin embargo, a la hora de medir la productividad de los trabajadores, ellos se basan en los modelos netamente matemáticos que existen desde hace más de 50 años, en los cuales se cuantifica la cantidad de trabajo que realiza una persona durante determinado tiempo para tomar decisiones sobre su remuneración, permanencia en la compañía, posibilidades de ascenso y entrega de incentivos, entre otros factores.
Para Gisela Monsalve, investigadora, consultora, interventora de proyectos y catedrática, el país debe migrar hacia un modelo de medición de la productividad que incorpore variables cualitativas de las personas, tenga en cuenta la calidad con la que se realizan las actividades, el diferencial que aportan y el valor agregado que ofrezcan a los usuarios finales. De esta manera, será posible aumentar los índices de competitividad y subir escalafones en el ranking internacional.
Gisela lidera un grupo de investigadores, empresarios, desarrolladores, ingenieros y profesionales de diversas áreas, respaldados por una universidad pública departamental, para el desarrollo de un nuevo software que permita medir integralmente la productividad y aprovechar mejor el potencial del talento humano.
La idea comenzó hace más de 20 años, cuando decidió poner toda su experiencia como ingeniera industrial y gerente de proyectos para trabajar en una nueva propuesta. Como parte de su tesis de la maestría en ingeniería de la Universidad Nacional, realizó en el año 2013 un estudio con 252 empresas de la industria metalmecánica del Valle de Aburrá Antioquia, encontrando que la estrategia más visible que utilizan estas compañías para mejorar la competitividad se centra en el Lean manufacturing, con el uso de elementos tradicionales de planeación estratégica, metodología de las 5S y mantenimiento productivo total (TPM).
Estos resultados fueron la base para escribir dos libros, uno en el 2018 y otro en el 2019 sobre Planificación de Operaciones de Manufactura y Servicios y profundizar en la investigación durante su doctorado en Pensamiento Complejo, realizado en México entre 2019-2022. Al mismo tiempo, dictó conferencias, se unió a la red internacional de productividad y participó como tutora de un semillero para desarrollar estrategias que más tarde se incorporan al modelo.
Su investigación del doctorado incluía ingeniería más pensamiento complejo, por lo cual tardó ocho meses la asignación de un director de tesis debido a la complejidad y retos que la propuesta significaba. Finalmente le asignaron a un experto en ingeniería informativa y pensamiento complejo, con quien empezó a trabajar en la conceptualización del nuevo modelo. Bajo su orientación reunió la información de los modelos matemáticos y herramientas cualitativas existentes en el mundo, con el fin de buscar la fórmula para medir la productividad desde múltiples factores.
Para ello, se tomaron más de 100 variables, las cuales se separaron en tres dimensiones: procesos, dimensión humana y sociedad. La primera de ellas tiene que ver con máquinas, materiales, logística y mano de obra a nivel cuantitativo; la segunda analiza factores como la equidad de género, motivación, aburrimiento, suicidio, cantidad de hijos que tiene una familia, modalidad de trabajo y las condiciones en que vive, entre otras, y la tercera analiza el descontento de la sociedad y la relación de los individuos con su entorno.
Posteriormente el conglomerado de información es validado en tres escenarios: uno enfocado a profesionales sociales y humanos; otro dirigido a empresarios, gerentes y mandos medios de empresas manufactureras, y un tercero dirigido a investigadores, maestros y estudiantes de último semestre de carreras afines a la ingeniería industrial; para lo cual se diseñó un instrumento con el objeto de que cada uno de estos grupos calificara las variables y les diera un valor en pertinencia, relevancia e importancia. El estudio en campo demostró que, si hay incidencia de varias variables al momento de medir la productividad, pero que no se tienen en cuenta en el momento de medirla.
Con base en los resultados escribe el nuevo modelo teórico y actualmente se encuentran desarrollando la fórmula matemática para llevarlo a cabo, ya sea mediante ecuaciones diferenciales o por regresión canónica.
En el primer caso se trata de agrupar por dimensiones las variables priorizadas según la investigación, de tal manera que cada categoría deja en evidencia cuales de ellas suman y las que restan al modelo. Por ejemplo, el ausentismo resta a la productividad, pero la motivación suma; un profesional bien formado y con una adecuada remuneración suma, mientras que alguien con bajo conocimiento y problemas familiares, resta. Y el segundo caso consiste en calcular la relación existente entre múltiples variables exactas e inexactas y la validez de la relación; en ambos casos, se deberá corregir el modelo para ajustar la desviación y hacerlo más confiable.
La meta, es tener listo el software en un año, para ponerlo al servicio del país y contribuir a incrementar los índices de competitividad.