Una línea de ensamblaje de electrónicos.
Instrumental Inc.
Habla con las personas que fabrican los dispositivos favoritos del mundo —desde smartphones hasta ratones inalámbricos— y te dirán que la verdadera revolución que está ocurriendo en la fabricación de electrónicos ahora mismo está en las relaciones, no en la tecnología. La IA está cambiando la información que las marcas exigen a sus socios de fabricación, información que podría dar a las marcas una poderosa munición para ejercer presión a la baja sobre los costos de los fabricantes. La tecnología puede proporcionar beneficios poderosos para ambas partes, y está obligando a los líderes a repensar cómo son las asociaciones de fabricación en la Era de la IA.
La Relación Entre las Marcas y Sus Socios de Fabricación
La mayoría de las marcas de electrónicos contratan con socios de fabricación para apoyar la manufactura de sus dispositivos – algunos incluso obtienen soporte de ingeniería. La fabricación de electrónicos se considera un producto básico, con márgenes relativamente bajos. Andrew Scheuermann, CEO de Arch Systems, que proporciona software a fabricantes de electrónicos, señala: "Los márgenes pueden ser tan bajos como dos por ciento. Si [las fábricas] compartieran todo el conjunto de datos [de producción] sin restricciones, podría usarse para reducir costos—y eso es existencial para su negocio."
Muchos contratos se negocian basados en un modelo de "costos más", que refleja los costos reales de producir un dispositivo. Esto crea un incentivo para no compartir información que podría revelar ahorros de costos ocultos, que una marca podría querer renegociar. Otros incentivos también están desalineados – una marca quiere ofrecer la mejor experiencia posible al cliente, mientras que el fabricante quiere maximizar sus márgenes sin provocar devoluciones.
La empresa de Scheuermann, Arch Systems, es utilizada por fábricas de electrónicos de primer nivel en todo el mundo – incluyendo Flex, Jabil, Plexus y Sanmina – para proporcionar tanto a las marcas como a los equipos de fábrica visibilidad de producción en tiempo real. Para muchos fabricantes, compartir ese tipo de datos con sus clientes les hace sentir incómodos. Scheuermann explica: "Piensan, estoy haciendo un gran trabajo, pero si comparto este conjunto de datos, podrías señalar una o dos cosas que no son la imagen completa—y usarlo para negociar contra mí. Puede haber temores de responsabilidad o retiradas de productos. Eso hace que la gente sea cautelosa."
De Fabricantes a Socios de Fabricación
La IA es un catalizador para cambiar estas relaciones. Las marcas de electrónicos han estado invirtiendo en la construcción de grandes repositorios de sus datos de diseño, proceso de fabricación y devoluciones con la intención de identificar oportunidades para construir mejores productos para sus clientes. Una parte significativa de esos datos depende de que los socios de fabricación sean más transparentes al compartir todos sus datos, en lugar de proporcionar informes para consultas individuales.
Martin Hess Pedersen, un ejecutivo de hardware de larga trayectoria que ahora lidera la calidad global y la fabricación en Logitech, ha estado a la vanguardia de este cambio. Su carrera de 20 años ha abarcado tres culturas de fabricación muy diferentes: la precisión de Nokia, la disciplina de proceso de Microsoft y la escala de Foxconn. Haber estado en ambos lados de la mesa entre marcas y fabricantes le da una perspectiva única.
En Nokia, Pedersen dice, "construíamos cinco millones de teléfonos al mes en una sola planta [propiedad de Nokia]," algo que era excepcional en ese momento. La cultura basada en datos de Nokia hizo de la transparencia una ventaja competitiva. "Cuando posees tanto el proceso como los datos," recuerda, "la confianza es lo predeterminado."
Pero ese modelo cambió a medida que más y más marcas de electrónicos cambiaron a la fabricación por contrato a principios de los años 2000. Cuando más tarde trabajó en Foxconn, Pedersen vio cómo los datos también podían convertirse en una fuente de fricción. "Cuando los márgenes son estrechos, el miedo [a compartir demasiado] es natural," explica. "Los proveedores temen que la transparencia total signifique perder influencia."
Pedersen cree que la respuesta está en reescribir los términos de la relación – en lugar de centrarse únicamente en el costo-plus o en quién puede ofrecer la oferta más barata. Comparte: "Cuando ambas partes comparten la responsabilidad por los resultados, los datos se convierten en un motor para la mejora." En Logitech, Pedersen ha institucionalizado esta mentalidad. "No tenemos proveedores," dice. "Tenemos socios. Crecemos juntos y aprendemos juntos."
Los contratos de la empresa comparten explícitamente el riesgo. Esa estructura legal refuerza la confianza cultural: los ingenieros de ambos lados pueden compartir datos reales—buenos o malos—sin miedo. La transparencia no solo se espera de las fábricas—es recíproca. Los socios de Logitech ven paneles de rendimiento anonimizados, datos de sentimiento del consumidor, e incluso hojas de ruta de innovación tempranas. "Quieren conocer la felicidad del consumidor, calificaciones por estrellas, tasas de devolución, reseñas," dice Pedersen. "Eso también es su logro."
Esto crea un poderoso ciclo de retroalimentación: las fábricas aprenden del campo, y las marcas aprenden del piso.
Los Resultados de la IA en la Fabricación Están Impulsando Cambios en el Enfoque
La visión de Scheuermann para el uso de la IA en la supervisión de la fabricación aborda directamente esta tensión entre el miedo a compartir y el rendimiento mejorado. "Puede haber esta capacidad para que las marcas y [los fabricantes] trabajen juntos donde se utilice algo de IA versus solo humanos para calcular una tarea," explica Scheuermann. "[Las fábricas] podrían dar los datos a esa IA para resolver un problema de calidad—y luego los datos desaparecen. Casi como tu mensaje de Snapchat que desaparece." Es un cambio pequeño pero profundo: los datos pueden usarse de forma colaborativa sin amenazar los márgenes o la propiedad intelectual.
La visión de Pedersen para la IA es diferente – él cree que la próxima ola de excelencia en fabricación vendrá de la combinación de datos del consumidor con datos de fábrica—creando lo que Pedersen llama "calidad de ciclo cerrado."
"La IA ya nos está ayudando a extraer transcripciones de llamadas, registros de reparación y registros de fabricación para encontrar causas raíz," dice. "Puedes llegar a una hipótesis correcta del 80 o 90 por ciento en minutos. Eso cambia las reglas del juego."
Las implicaciones se extienden mucho más allá de la línea de producción. Cuando las marcas y sus socios de fabricación colaboran de manera más efectiva, los nuevos productos se lanzan más rápidamente, la calidad mejora y la satisfacción del consumidor aumenta. Los mismos dispositivos que las personas sostienen en sus manos se convierten en evidencia de las asociaciones invisibles que los produjeron.
Como lo expresa Scheuermann, "Nunca he visto a un [fabricante] de primer nivel decir que no cuando el caso de negocio es claro." Lo mismo puede decirse del futuro mismo: cuando el valor de la colaboración es innegable, la vacilación para compartir se desvanece.
Fuente: https://www.forbes.com/sites/annashedletsky/2025/12/03/data-transparency-in-the-ai-age/
