“Quería un cerebro que todos pudieran consultar”: cómo una idea simple llevó a crear una IA generativa
En diálogo con Future Talks, Luis Mangone, líder de innovación en General Motors, relata cómo una necesidad en la línea de producción derivó en el desarrollo de la primera IA generativa de la compañía, creada para optimizar el conocimiento técnico y acelerar soluciones reales.
La IA generativa ya forma parte del día a día de Luis Mangone, líder de innovación en General Motors, quien lleva casi tres décadas en la compañía. Su historia es la de alguien que no solo fue testigo de la evolución tecnológica, sino también protagonista de una transformación que une metodologías ágiles, IA y trabajo colaborativo. “Para mí es un orgullo. Es un lugar excelente para trabajar. Son muchos años de aprendizaje, de conocer distintas áreas y de ver pasar muchos modelos. Armamos un producto extraordinario”.
Desde su rol como líder de innovación y experto en soluciones, Mangone encarna una filosofía que coloca al ser humano en el centro de los procesos industriales. Esa mirada, que hoy se traduce en proyectos con inteligencia artificial y metodologías ágiles, tiene un punto de partida claro: entender a las personas antes que a los datos.
“La innovación ágil es una herramienta para innovar, pero con el ser humano en el centro del escenario. Antes se buscaban datos históricos; hoy se analiza cómo una situación afecta a las personas y su entorno, y desde ahí se trabaja para resolver el problema de manera innovadora”.
Innovación ágil: innovar sin saltearse los procesos
Uno de los desafíos de aplicar metodologías ágiles en grandes corporaciones es cómo mantener la velocidad sin vulnerar los procedimientos establecidos. En este punto, Mangone es categórico: “La innovación ágil no significa saltearse procesos, sino cambiarlos, actualizarlos y mejorarlos. No se trata de tener una idea y saltar las reglas para implementarla. Lo que hacemos es probar en pequeño, fallar rápido y aprender”.
Esa filosofía de “probar chiquito y aprender rápido” se convirtió en una guía interna dentro de General Motors. El concepto de MVP (producto mínimo viable) permite experimentar, obtener resultados tempranos y luego escalar con respaldo de los procesos formales. Así, la innovación se vuelve constante y medible.
Cómo empezar a innovar desde adentro
Mangone, con su experiencia en manufactura, suele insistir en que la innovación no empieza con tecnología, sino con observación. “Para innovar en una empresa hay que mirar el proceso completo —explica—. Caminar la planta, hablar con las personas, entender los cuellos de botella, los movimientos innecesarios, y usar herramientas como Design Thinking para preguntar qué sienten y piensan quienes están en el puesto de trabajo”.
Su convicción es clara: las personas que están en la línea todos los días son las que más saben dónde mejorar. Por eso, el proceso de innovación en General Motors se apoya en metodologías centradas en el usuario interno y en una escucha activa que transforma la experiencia diaria en conocimiento colectivo.
El nacimiento del conocimiento colaborativo
Esa filosofía derivó en uno de los proyectos más disruptivos de los últimos años dentro de la compañía: Collaborative Knowledge, un sistema colaborativo de conocimiento para el área de mantenimiento que comenzó durante el lanzamiento del Chevrolet Tracker.
En aquel momento, General Motors incorporaba equipos de última generación y nuevas tecnologías globales. “Recuerdo ver a muchas personas pensando cómo reducir los tiempos de setup y puesta en marcha. Y pensé: ¿cómo podríamos tener un cerebro al que todos pudieran preguntarle cómo se hace algo? Algunos pensaron que estaba loco, pero decidí hacerlo igual”.
El punto de partida fue simple: crear un prototipo con herramientas accesibles. Mangone formó un equipo multidisciplinario junto a sus colegas brasileños Natalia Lyra y Julio Domeniqueli. Usaron SharePoint para desarrollar un primer “cerebro digital” donde cada área podía documentar procedimientos y soluciones.
El piloto fue exitoso: los técnicos podían consultar desde una tablet cómo resolver una falla y, en promedio, reducían los tiempos de diagnóstico entre un 20% y 35%. “En cuatro minutos encontraban la solución, cuando antes podían tardar mucho más. Y además, agregamos mensajes de seguridad al inicio de cada procedimiento, porque innovar también es cuidar”, recuerda.
De un prototipo a una inteligencia artificial generativa
El proyecto fue escalando. Primero se probó en Argentina, luego en Brasil y finalmente llegó a México, donde se aplicó en plantas de gran escala. Los resultados llamaron la atención del equipo de desarrollo de software de General Motors en Austin, Estados Unidos.
Mangone recuerda con claridad el momento en que presentaron la idea: “Mostramos el cerebro digital y explicamos cómo funcionaba. El manager de inteligencia artificial y software, escuchó todo, hizo una pausa y dijo ‘yes’. Aceptaba el desafío de crear una inteligencia artificial para nosotros”.
Así nació la primera IA generativa de General Motors aplicada a mantenimiento, un desarrollo interno pensado para optimizar la gestión del conocimiento. “Yo quería un cerebro, y ahora funciona exactamente como eso”, cuenta Mangone.
El cerebro digital de General Motors
La nueva inteligencia artificial integra el 100% de los manuales de todos los equipos de la compañía en el mundo, en cualquier idioma. “Si le preguntás cómo cambiar un cable de un robot, te responde en 18 segundos. No importa si el manual está en chino o japonés; responde en el idioma en que se le preguntó”, explica.
Sin embargo, la IA no reemplaza la experiencia humana, sino que la amplifica. Mangone destaca que los empleados siguen generando conocimiento: “Hay fallas que no están en los manuales, como las que surgen por condiciones climáticas locales. En Argentina, por ejemplo, un lente de láser se empañaba por la humedad, algo que no ocurría en otras regiones. Ese tipo de conocimiento lo incorporamos al sistema”.
La IA de mantenimiento de General Motors se convirtió en un ejemplo de cómo una idea nacida desde la observación y la empatía puede transformarse en una herramienta global. Su impacto no se mide solo en eficiencia, sino en cultura: fomenta la colaboración, reduce tiempos y democratiza el acceso al conocimiento técnico.
Cinco claves para fomentar la innovación
Para Mangone, el pensamiento innovador no depende del cargo ni del área, sino de la actitud. Sus consejos para quienes quieren empezar a innovar son simples pero poderosos:
- Observar constantemente lo que sucede dentro y fuera de la empresa.
- Ser curioso y cuestionar lo establecido, porque muchas veces “se hacen las cosas así” solo por costumbre.
- Conectarse con otras áreas e invitar miradas externas. “Alguien de afuera puede ver lo que tus ojos ya no ven”, afirma.
- Capacitarse de forma continua, aprovechando la enorme cantidad de conocimiento disponible.
- Perder el miedo a innovar. “La innovación no tiene que ser algo perturbador. No siempre implica grandes cambios, muchas veces sucede en lo cotidiano”, subraya.
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