De datos a decisiones: por qué la industria es rica en datos pero pobre en información
Las fábricas modernas están rodeadas de cifras. Sensores que registran temperaturas, sistemas que contabilizan unidades producidas, softwares que calculan tiempos de entrega, reportes financieros que miden costos y márgenes. Todo ese caudal de números parece prometer control absoluto sobre los procesos. Sin embargo, la paradoja es evidente: nunca se produjo tanta información y nunca fue tan difícil convertirla en conocimiento útil.
La frase “data rich, information poor” describe con precisión esta situación. Acumular datos no garantiza comprenderlos. Una base llena de registros de máquina no sirve de mucho si nadie logra identificar un patrón. Millones de líneas en una planilla pueden mostrar tendencias invisibles para el ojo humano. Incluso informes detallados pueden resultar estériles si no se conectan con decisiones concretas.
El salto de los datos a la información requiere un proceso de interpretación. No se trata solo de procesar números, sino de colocarlos en un contexto donde tengan sentido. Un sensor que muestra variaciones de vibración en un motor adquiere valor cuando se interpreta como posible desgaste. Un registro de devoluciones se transforma en información útil cuando se conecta con un defecto de diseño o con un error en la línea de montaje.
Lo complejo es que esta traducción se vuelve cada vez más difícil en un entorno industrial globalizado. Las cadenas de suministro largas, los productos con múltiples componentes y los mercados cambiantes multiplican las variables. Resolver un problema no siempre consiste en mirar un dato aislado, sino en conectar piezas dispersas hasta formar un panorama coherente.
La verdadera riqueza está, entonces, en la capacidad de generar información accionable. Una empresa que logra interpretar sus datos puede anticipar fallas, optimizar inventarios y adaptar sus diseños a las necesidades reales del cliente. Otra, en cambio, puede quedar atrapada en un océano de métricas sin dirección.
El desafío de la industria contemporánea no es recolectar más números. Es aprender a escuchar lo que los datos intentan decir. Solo así el camino entre la abundancia de información y las decisiones claras deja de ser un salto al vacío y se convierte en una ruta trazada con precisión.
