La productividad europea está atascada en hojas de cálculo
La gestión del conocimiento en la industria decide con qué frecuencia una planta paga dos veces un problema. Ahí empieza la baja productividad europea.
La gestión del conocimiento en la industria decide con qué frecuencia una planta paga dos veces por el mismo problema. En la UE, donde una hora de trabajo solo produjo un 7% más en diez años, conseguir que cada problema resuelto se pueda encontrar es una de las pocas palancas que quedan.
Estábamos atascados con un problema difícil. Entonces supimos que un ingeniero lo había investigado unos años antes. Estaba todo ahí, en su portátil, que guardaba más de 20 años de su trabajo.
Nadie más lo sabía. La respuesta ya estaba en casa.
Por qué la gestión del conocimiento en la industria es lo primero
A mi juicio, es en este conocimiento perdido donde se atasca la productividad europea. Está en lo que la empresa ya sabe y no encuentra.
La gestión del conocimiento suena a categoría de software. En planta es más sencillo. Es la pregunta de si la próxima persona que se tope con un problema puede encontrar lo que aprendió la anterior.
La mayoría de las plantas no puede responder que sí. El resto de este artículo explica por qué eso importa hoy más que hace diez años.
La hora europea apenas se ha movido
Eurostat mide lo que produce una hora de trabajo, descontada la inflación. En la UE, esa cifra creció un 7% entre 2015 y 2025.
Diez años de inversión en equipos y software, y la hora es un 7% mejor.
En el conjunto de la UE, el coste es la parte menor de la historia. Una hora de trabajo costaba 25,6 euros en 2016 y 34,9 euros en 2025. En euros de 2025, la hora de 2016 equivalía a 33,95 euros, así que el coste real subió alrededor de un 3%, menos que la producción. Eslovenia es un caso distinto, que veremos más abajo.
El problema es lo despacio que crece la producción. Europa necesita sacar más de cada hora, y hay pocas formas de conseguirlo.
Más gente no lo arreglará
La respuesta obvia es contratar. Las cifras cierran esa puerta.
El informe Draghi sobre la competitividad europea, publicado en septiembre de 2024, lo expresa así: “By 2040, the workforce is projected to shrink by close to 2 million workers each year”.
El mismo informe resume la consecuencia en una línea: “If Europe cannot become more productive, we will be forced to choose”.
Alargar la jornada tampoco lo arreglará
La segunda respuesta obvia es trabajar más. La historia económica ya lo ha puesto a prueba.
John Pencavel, de Stanford, estudió las fábricas británicas de municiones durante la Primera Guerra Mundial. La producción subía con las horas solo hasta cierto punto. A partir de ahí, las horas de más no añadían casi nada.
Hay una comparación que llama la atención. Quienes trabajaban 48 horas en seis días, con el domingo libre, producían algo más que quienes trabajaban 70 horas en siete días.
Un equipo cansado avanza más despacio con un problema difícil y, por el camino, crea otros nuevos.
Los problemas más caros son viejos
Lo que queda es sacar más de cada hora. En calidad, hay un sitio que destaca.
Los clientes me dicen una y otra vez lo mismo. Los problemas más caros no son nuevos. Son problemas olvidados.
Son raros para quien está de turno. Un defecto que aparece una vez cada pocos años es nuevo para el equipo que se lo encuentra. Para la empresa es un viejo conocido. Alguien ya lo resolvió.
La respuesta suele estar en uno de estos cuatro sitios:
- Un informe 8D antiguo, archivado por número y fecha.
- Una hoja de cálculo sin fila de encabezado, en una unidad compartida.
- Una carpeta que solo entiende una persona.
- La cabeza de una persona, o su portátil.
En ninguno de ellos se puede buscar con la pregunta que de verdad hace el siguiente ingeniero: “¿ha pasado algo parecido antes en esta línea?”.
Así que el equipo empieza de nuevo, y la línea y el cliente esperan. Nadie registra esas horas como despilfarro, porque parecen trabajo.
Qué dice la investigación
Un estudio publicado en 2025 en el Quarterly Journal of Economics puso a prueba qué ocurre cuando ese tipo de respuesta se comparte.
Erik Brynjolfsson, Danielle Li y Lindsey Raymond siguieron a 5.172 agentes de atención al cliente. La empresa les dio un asistente de IA entrenado con la forma en que sus mejores agentes habían resuelto casos anteriores.
Aquí importan tres resultados:
- Las mayores mejoras se dieron en problemas moderadamente raros, en los que los agentes tenían poca experiencia propia pero el sistema aún contaba con suficientes casos anteriores de los que aprender.
- Los agentes con menos experiencia fueron los que más mejoraron. Los más experimentados mejoraron poco.
- Los agentes con dos meses en el puesto y el asistente rendían igual que los agentes con más de seis meses y sin asistente.
Eso era atención al cliente, no una fábrica. Creo que una fábrica funciona igual, porque sus problemas más caros también son raros. Es mi lectura del estudio, y el estudio no lo pone a prueba.
Lo que sí se traslada es el mecanismo. El asistente puso lo que sabían los mejores agentes al alcance de todos los demás.
Qué cambia en planta
Conecte todos los problemas de calidad que la empresa ha resuelto y deje que cualquiera pueda buscar en ellos. El conocimiento del mejor ingeniero llega a todos.
Este es el mismo problema raro, antes y después.
| Conocimiento en informes, carpetas y cabezas | Conocimiento que cualquiera puede buscar | |
|---|---|---|
| Dónde está la última solución | un informe 8D, una hoja de cálculo, un portátil | un solo registro, localizable por síntoma, pieza o máquina |
| Quién sabe que existe | quien lo resolvió, si sigue en la empresa | cualquiera que pregunte |
| Primera hora de un problema raro | reuniones para reconstruir lo que ya se sabe | leer lo que se probó y lo que funcionó |
| Ingeniero nuevo | aprende repitiendo trabajo antiguo | parte de la última solución |
| Línea y cliente | esperan a que se resuelva todo | reciben una respuesta antes |
| Costes de la no calidad | se pagan de nuevo cada vez | se pagan una vez y después bajan |
En mi opinión, la línea vuelve a arrancar antes y el cliente recibe una respuesta antes. Se resuelven problemas más difíciles y bajan los costes de la no calidad.
Eslovenia, un caso más acusado
En Eslovenia la presión es mayor, porque el coste de la hora avanza más deprisa que lo que produce.
Entre 2016 y 2025, el coste real de una hora de trabajo en Eslovenia subió un 35%. La producción por hora subió un 16%. Las dos cifras descuentan la inflación y salen de datos de Eurostat.
Una prueba sencilla muestra la brecha. Si el coste por hora de 2016, 16,8 euros, hubiera crecido solo con la productividad y los precios, en 2025 habría sido de 25,6 euros. La cifra real fue de 29,7 euros. Son 4,1 euros por hora que la producción no cubrió. El cálculo es nuestro, con datos de Eurostat.
Solo en 2025, los costes laborales por hora en Eslovenia subieron un 9,3%, frente al 4,1% de la UE (Eurostat).
En 2025, la productividad de Eslovenia se situó en el 86% de la media de la UE, en estándares de poder adquisitivo (EPA). El UMAR, el instituto esloveno de análisis macroeconómico y desarrollo, escribe que la brecha solo se cierra lentamente. El European Innovation Scoreboard 2026 clasifica a Eslovenia como innovador moderado.
Peter Wostner, del UMAR, dijo en 2023 que Eslovenia tiene que abandonar el relato de que se conforma con la media. En la misma presentación, según recogió RTV SLO, sostuvo que los beneficios de la IA irán sobre todo a los países ambiciosos, innovadores y que se adaptan rápido.
Una planta no puede cambiar las cifras del país. Sí puede dejar de pagar dos veces por el mismo problema.
Y las personas
El empleo es una preocupación legítima.
La Organización Internacional del Trabajo analizó hasta qué punto está expuesta cada ocupación a la IA generativa. Su conclusión es que la mayoría de los empleos cambiarán en lugar de desaparecer.
Investigadores de Stanford analizaron los registros de nóminas de ADP en Estados Unidos hasta junio de 2026. El empleo de los trabajadores de 22 a 25 años ha caído en las ocupaciones más expuestas a la IA, allí donde la IA sustituye sus tareas. Donde la IA complementa a las personas, el empleo se mantiene o crece.
Para mí, esa es la elección. Quitar a las personas el trabajo repetitivo y de datos, y llevarlas a tareas que aporten más valor. Un registro de problemas resueltos en el que se puede buscar es ese tipo de uso. Conserva al ingeniero y le quita el trabajo de rehacer lo que la empresa ya ha pagado.
Una pregunta para su planta
Tome los 10 problemas de calidad más caros del año pasado.
¿Cuántos de ellos ya había resuelto antes su empresa?
Preguntas frecuentes
¿Qué es la gestión del conocimiento en la industria?
Es la forma en que una planta conserva lo que ha aprendido su gente, para que otra persona pueda encontrarlo y usarlo. En calidad, significa que cada problema resuelto sigue siendo localizable por síntoma, pieza o máquina, con su causa, sus evidencias y la acción eficaz. Un informe archivado por número y fecha no supera esa prueba.
¿Por qué crece tan despacio la productividad en Europa?
Hay muchas razones, y los economistas no se ponen de acuerdo sobre el peso de cada una. Las cifras son claras: la producción real por hora trabajada en la UE creció alrededor de un 7% entre 2015 y 2025 (Eurostat). El informe Draghi añade que la población activa se reducirá en cerca de 2 millones de trabajadores al año hasta 2040, así que el crecimiento tiene que salir de la propia hora.
¿Elimina la IA puestos de trabajo en la industria?
La Organización Internacional del Trabajo prevé que la mayoría de los empleos expuestos a la IA generativa se transformen en lugar de desaparecer. Investigadores de Stanford observaron que el empleo de los trabajadores jóvenes cae allí donde la IA sustituye sus tareas, y se mantiene o crece allí donde complementa a las personas. El resultado depende de cómo la use cada empresa.
¿Por qué se repiten los problemas de calidad?
Porque los problemas más caros son raros para quien está de turno y viejos conocidos para la empresa. La primera solución está en un informe antiguo, en una carpeta o en la cabeza de una persona, y el siguiente equipo no la encuentra, así que empieza de nuevo.
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Referencias
- Eurostat, Labour productivity and unit labour costs (nama_10_lp_ulc), productividad real del trabajo por hora trabajada, índice 2015 = 100, UE-27 y Eslovenia. Datos extraídos el 28 September 2026. Base de datos de Eurostat
- Eurostat, Labour cost levels by NACE Rev. 2 activity (lc_lci_lev), industria, construcción y servicios, UE-27 y Eslovenia. Datos extraídos el 28 September 2026. Base de datos de Eurostat
- Eurostat, HICP annual average index (prc_hicp_aind), 2015 = 100, UE-27 y Eslovenia. Datos extraídos el 28 September 2026. Base de datos de Eurostat
- Eurostat, EU hourly labour costs ranged from €12 to €57 in 2025, nota de prensa, 31 March 2026. Noticias de Eurostat
- Mario Draghi, The future of European competitiveness, Part A, September 2024, p. 5. Comisión Europea
- John Pencavel, The Productivity of Working Hours, The Economic Journal 125 (589), December 2015. Wiley, versión abierta IZA DP 8129, April 2014
- Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, Generative AI at Work, The Quarterly Journal of Economics 140 (2), April 2025. Oxford Academic
- OIT y NASK, Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure, 20 May 2025. OIT
- Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen, Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence, Stanford Digital Economy Lab, versión del 12 August 2026. Stanford Digital Economy Lab
- UMAR, Poročilo o razvoju 2026 (Informe de desarrollo 2026), May 2026, p. 19. UMAR
- Comisión Europea, European Innovation Scoreboard 2026, 9 July 2026, y perfil de país de Eslovenia. Comisión Europea, perfil de Eslovenia
- RTV SLO, UMAR: za hitrejšo rast produktivnosti je potrebno več ambicioznosti in poguma, 6 December 2023. RTV SLO