ISSN-e: 2737-6419
Período: octubre-diciembre 2025
Revista Athenea
Vol.6, Número 22, (pp. 69-79)
Artículo de investigación https://doi.org/10.47460/athenea.v6i22.117
Automatización y robótica en la gestión de operaciones: retos
administrativos, sociales y de innovación emprendedora
Ludwin David Huacasi Añamuro*
https://orcid.org/0000-0003-0690-6412
lhuacasi@unsa.edu.pe
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Arequipa, Perú
Rildo Santos Bellido Medina
https://orcid.org/0000-0002-8699-3490
rbellidome@unsa.edu.pe
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa
Arequipa, Perú
Erick Percy Berrios Fernández
https://orcid.org/0009-0009-8311-7282
eberrios@ucsm.edu.pe
Universidad Católica de Santa María
Arequipa, Perú
Christian Herbert Cueva Allison
https://orcid.org/0009-0008-4339-4798
ccuevaa@ucsm.edu.pe
Universidad Católica de Santa María
Arequipa, Perú
*Autor de correspondencia:
lhuacasi@unsa.edu.pe
Recibido (03/08/2025), Aceptado (10/10/2025)
Resumen. En este estudio experimental se analiza la implementación de un sistema automatizado con
brazo robótico en un entorno de manufactura semiestructurada, evaluando sus impactos en la eĄciencia
operativa, la reorganización administrativa, la percepción social de los trabajadores y las oportunidades
de innovación emprendedora. Se diseñó un prototipo funcional de célula de trabajo automatizada
integrada con sensores, un microcontrolador y una interfaz de control digital. Se aplicó un análisis
comparativo de desempeño antes y después de la intervención, junto con encuestas semiestructuradas
a los operarios y entrevistas a gerentes de área. Los resultados revelan mejoras del 34,5% en tiempos
de ciclo, pero también evidencian tensiones en la gestión del talento humano y desafíos éticos. Se
concluye que la automatización no solo es una herramienta técnica, sino una palanca para repensar
modelos administrativos y fomentar microemprendimientos de base tecnológica.
Palabras clave: automatización industrial, brazo robótico, gestión operativa, impacto social, inno-
vación emprendedora.
Automation and Robotics in Operations Management: Administrative,
Social, and Entrepreneurial Innovation Challenges
Abstract. This experimental study examines the implementation of an automated system with a
robotic arm in a semi-structured manufacturing environment, assessing its impacts on operational effi-
ciency, administrative reorganization, workersŠ social perceptions, and opportunities for entrepreneurial
innovation. A functional prototype of an automated work cell was designed, integrating sensors, a mi-
crocontroller, and a digital control interface. A comparative performance analysis was conducted before
and after the intervention, along with semi-structured surveys administered to operators and interviews
with area managers. The results reveal a 34.5 % improvement in cycle times, while also highlighting
tensions in human talent management and emerging ethical challenges. The study concludes that au-
tomation is not merely a technical tool, but a lever for rethinking administrative models and fostering
technology-based micro-entrepreneurship.
Keywords: industrial automation, robotic arm, operational management, social impact, entrepreneurial
innovation.
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I. INTRODUCCIÓN
La automatización y la robótica se han consolidado en las últimas décadas como ejes medulares
de la modernización industrial, impulsadas por la convergencia tecnológica de sensores, control digi-
tal, inteligencia artiĄcial y sistemas ciberfísicos. En este contexto de transformación, frecuentemente
denominado como Industria 4.0, la incorporación de robots industriales ha permitido a las empresas
optimizar procesos, mejorar la calidad de sus productos y aumentar la productividad laboral [
1].
Un metaanálisis reciente, basado en más de 1 800 estimaciones provenientes de 81 estudios pri-
marios, concluye que, aunque existe una tendencia general hacia mejoras de productividad con la
robotización, el efecto promedio, considerando todos los contextos y niveles de adopción, es modesto
y se ve atenuado por los costos de ajuste y las intensidades bajas de adopción robótica [
2].
Por otro lado, estudios contemporáneos que emplean datos de empresas manufactureras muestran
que la adopción de robots industriales puede estimular la productividad total de los factores (TFP),
especialmente cuando la integración se acompaña de capital humano caliĄcado, mejoras en métodos
operativos y reconĄguración administrativa [
3]. Estos hallazgos sugieren que la robotización no es un
Ąn en sí mismo: su beneĄcio real depende de cómo se inserte en un sistema organizativo mayor, con
infraestructura de gestión, formación técnica y visión estratégica.
Sin embargo, la automatización también genera desafíos importantes. Desde la perspectiva del
empleo, existe evidencia de que la introducción de robots tiende a producir un efecto de desplazamiento
sobre tareas rutinarias o repetitivas, especialmente en niveles de baja o mediana caliĄcación, mientras
que simultáneamente puede aumentar la demanda por trabajadores altamente caliĄcados, encargados
de programación, mantenimiento o supervisión técnica [
4]. Esto plantea tensiones estructurales en las
organizaciones y en los mercados laborales, particularmente en economías emergentes o en empresas
medianas donde los recursos para reconversión son limitados.
Además, la integración de sistemas robóticos exige replantear los procesos administrativos, las
dinámicas de supervisión, la formación del personal y la gestión del cambio cultural. En este sentido,
no basta con instalar tecnología: se requiere un diseño organizacional consciente que articule la recon-
Ąguración operativa con estrategias para el desarrollo del talento humano, la redistribución de funciones
y, en algunos casos, la creación de nuevas oportunidades de negocio [
5].
De esta manera, el presente trabajo mezcla promesas de eĄciencia y retos de gestión desde una
perspectiva social. A diferencia de trabajos de carácter teórico o de revisión, esta investigación aborda
la implementación de un sistema automatizado mediante robótica en una empresa mediana de manu-
factura semiestructurada, evaluando no solo los indicadores operativos, sino también los efectos en la
organización administrativa, en la percepción laboral y en las posibilidades de innovación emprendedora.
Con ello, se pretende aportar evidencia empírica sobre la multifacética naturaleza de la automatización
como herramienta técnica, como catalizadora de transformación organizativa y como posible motor de
emprendimientos de base tecnológica.
II. MARCO TEÓRICO
La automatización industrial representa una de las transformaciones más signiĄcativas en la gestión de
operaciones del siglo XXI. Su implementación se ha visto fortalecida por el avance de tecnologías como
los sistemas ciberfísicos, el Internet Industrial de las Cosas (IIoT ), el análisis en tiempo real y la robótica
colaborativa, elementos centrales de la denominada Industria 4.0. Este paradigma promueve la conexión
inteligente entre máquinas, procesos y personas, con el objetivo de optimizar la eĄciencia, reducir errores
operativos y aumentar la adaptabilidad productiva [6]. La robótica, en particular, desempeña un papel
protagónico al permitir automatizar tareas rep etitivas, peligrosas o de alta precisión, y ofrecer nuevas
posibilidades en el diseño de líneas de producción Ćexibles y modulables [
7].
Numerosos estudios han evidenciado que la incorporación de robots industriales puede mejorar
signiĄcativamente indicadores de productividad, calidad y disponibilidad operativa. Un análisis reciente
de más de 300 empresas manufactureras identiĄcó incrementos promedio del 15 % en la productividad
total de los factores, especialmente cuando la automatización se acompaña de rediseños administrativos
y mejoras en la capacitación del personal [
8]. Sin embargo, estos beneĄcios no se distribuyen de manera
uniforme, pues su impacto depende en gran medida de la capacidad organizativa para integrar tecnología
con procesos existentes, adaptar los Ćujos de trabajo y asegurar la interoperabilidad entre sistemas [
9].
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Desde una perspectiva organizacional, la automatización no implica simplemente la sustitución de
fuerza laboral por maquinaria, sino una reestructuración profunda de funciones como la supervisión,
el control de calidad, el mantenimiento predictivo y la toma de decisiones. Esta transformación exige
nuevas competencias gerenciales y la adopción de modelos híbridos donde el capital humano interactúa
estrechamente con los sistemas digitales (Figura
2). El diseño de interfaces intuitivas, la ergonomía
digital y la trazabilidad de datos se convierten en componentes críticos para una implementación exitosa
[10]. Asimismo, el despliegue de tecnologías automatizadas presenta desafíos asociados a la adaptación
cultural, la resistencia al cambio y la reconĄguración del liderazgo en los equipos de trabajo [
11].
Fig. 1. Nuevas competencias gerenciales en la era de la automatización y la robótica.
El impacto de la automatización sobre el empleo es uno de los temas más debatidos en la liter-
atura reciente. Según el modelo de tareas propuesto por Acemoglu y Restrepo [12], las tecnologías
emergentes tienden a reemplazar tareas rutinarias, generando una polarización del mercado laboral:
mientras desaparecen empleos de baja caliĄcación, aumentan los requerimientos de perĄles técnicos
y profesionales. En el caso de los entornos industriales, esta tendencia se traduce en la necesidad de
reconversión laboral, implementación de programas de formación continua y fortalecimiento de habili-
dades transversales, como la resolución de problemas técnicos, la interpretación de datos y la gestión de
tecnologías digitales [13]. Sin estas medidas, la automatización puede acentuar desigualdades, generar
incertidumbre y limitar su aceptación social dentro de las organizaciones.
Además de su dimensión tecnológica y laboral, la automatización plantea implicaciones relevantes
para la innovación emprendedora. En contextos donde se implementan sistemas robóticos, surgen opor-
tunidades para la creación de microempresas especializadas en mantenimiento, integración de sensores,
desarrollo de soluciones de software y consultoría en transformación digital. Diversos estudios han
documentado cómo las intervenciones tecnológicas en empresas medianas derivan en la incubación de
nuevos proyectos liderados por operarios capacitados, quienes identiĄcan nichos de mercado a partir
de sus experiencias directas con sistemas automatizados [
14]. Esta dimensión innovadora puede po-
tenciarse si las organizaciones desarrollan entornos de aprendizaje, promueven la autonomía técnica de
sus equipos y establecen alianzas estratégicas con centros de investigación o instituciones de educación
superior.
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III. METODOLOGÍA
Este estudio adopta un enfoque cuantitativoŰcualitativo de tipo experimental aplicado, orientado
a evaluar los efectos de la implementación de un sistema robótico automatizado en una unidad op-
erativa de manufactura semiestructurada. La investigación se desarrolló en una empresa mediana del
sector productivo industrial, con el propósito de analizar de manera integral los impactos técnicos,
administrativos y sociales derivados de la automatización parcial de una célula de trabajo.
Se empleó un diseño cuasi-experimental con medición pretest y postest sin grupo de control paralelo,
dado que la intervención se realizó sobre una unidad operativa en condiciones reales de funcionamiento.
El objeto de estudio fue una estación de trabajo originalmente manual, donde se llevaban a cabo
tareas de ensamblaje repetitivo (Figura 2). Esta estación fue posteriormente automatizada mediante
la implementación de un brazo robótico programable, sensores ópticos y un sis tema de control digital
con interfaz visual.
Fig. 2. Ejemplo visual de estación de trabajo empleada, (a) modo manual (b) modo
automatizado.
La comparación entre las fases preintervención y postintervención permitió cuantiĄcar los cambios
en variables operativas clave, así como evaluar las percepciones del personal involucrado y la generación
de ideas emprendedoras derivadas del proceso. De esta manera, la unidad de análisis fue una estación
de ensamblaje en una línea de producción con un promedio de 8 operarios rotativos. Se seleccionaron
6 trabajadores y 2 supervisores para la fase cualitativa, mientras que la recolección cuantitativa de
datos operativos consideró los registros técnicos de 30 ciclos de pro ducción antes y después de la
automatización. Esta muestra fue seleccionada por conveniencia, con criterios de acceso, disponibilidad
y continuidad operativa.
Para esto, se utilizaron diversos instrumentos de medición:
• Ficha técnica de desempeño operativo: diseñada para registrar el tiempo de ciclo, número de
errores, frecuencia de paradas y volumen producido.
• Guía de entrevista semiestructurada: aplicada a los supervisores y operarios para identiĄcar
percepciones, resistencias y adaptaciones ante el nuevo sistema.
• Registro de propuestas de mejora: formulario abierto donde los trabajadores expresaron ideas
para optimizar el sistema o derivar proyectos innovadores.
• Checklists administrativos: elaborados para evaluar cambios en los procesos de supervisión, con-
trol de calidad y requerimientos de gestión post-automatización.
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Las variables se agruparon en tres dimensiones principales según se describen en la Tabla 1.
Tabla 1. Dimensiones y variables utilizadas en el estudio.
Dimensión Variable principal Indicadores especíĄcos
Operativa EĄciencia productiva. Tiempo de ciclo, errores por lote,
volumen de salida.
Administrativa Transformación organi-
zacional.
Carga de supervisión, registros de
mantenimiento, roles redeĄnidos.
Social-
emprendedora
Adaptación y respuesta
del personal.
Nivel de aceptación, número de
propuestas innovadoras.
El estudio se desarrolló en cuatro fases:
1. Fase 1: Diagnóstico inicial, donde se realizó la observación directa, levantamiento de tiempos y
entrevistas para establecer la línea base.
2. Fase 2: Diseño e instalación del sistema robótico, donde se programó un brazo robótico de 4
grados de libertad controlado por Arduino Mega, con sensores y un sistema de interfaz gráĄca
desarrollado en Python.
3. Fase 3: Capacitación y adaptación del personal, que consistió en sesiones breves de formación
técnica y un periodo de 5 días de convivencia operativa antes de la recolección postest.
4. Fase 4: Evaluación Ąnal y análisis comparativo, donde se aplicaron los instrumentos y se consol-
idaron los datos para identiĄcar los cambios y evaluar el cumplimiento de los objetivos.
Los datos cuantitativos fueron procesados mediante estadística descriptiva y análisis comparativo de
medias para observar variaciones signiĄcativas en los indicadores antes y después de la intervención. Los
datos cualitativos se analizaron mediante codiĄcación temática, categorizando las respuestas en torno a
tres ejes: percepción de utilidad, barreras de aceptación y potencial de innovación. Los hallazgos fueron
triangulados para validar la coherencia entre las dimensiones operativas, administrativas y sociales.
IV. RESULTADOS
A. Fase 1: Diagnóstico inicial
Durante la primera semana de levantamiento de datos, se realizó un seguimiento no participativo
de la estación de ensamblaje manual con registro continuo de actividades, Ćujos, pausas y errores
operativos. La célula productiva estaba conformada por un operario responsable del ensamblaje de
componentes plásticos y un supervisor encargado de la veriĄcación Ąnal. Se observaron cuellos de
botella en la sincronización entre el retiro del componente anterior y la colocación del siguiente, así
como interrupciones frecuentes por ajustes menores en el posicionamiento de piezas.
Entre los hallazgos más relevantes, se identiĄcó que la estación dependía en un 100 % de la mot-
ricidad Ąna del operario, no existía estandarización de tiempos de ciclo y se registraron en promedio
2 errores por cada 10 ciclos, principalmente asociados al posicionamiento impreciso. El operario debía
realizar desplazamientos breves pero repetitivos (alcance manual izquierdoŰderecho) que acumulaban
carga física. Además, se ejecutó una cronometría directa de 30 ciclos consecutivos bajo condiciones
normales (Tabla
2).
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Tabla 2. Tiempos representativos de ciclo en la estación manual (línea base.
Ciclo Tiempo (s) Observaciones
1 22,1 Movimiento errático
3 19,9 Ciclo Ćuido sin interrupciones
5 21,6 Retrabajo leve por mal ajuste
9 20,3 Tiempo estándar
12 23,7 Ciclo más lento, error en alineación
15 18,8 Ciclo más rápido registrado
19 21,1 Leve desincronización manual
23 20,9 Flujo estable
27 22,4 Movimiento repetido
30 20,5 Ejecución sin errores
Con el objetivo de caracterizar cuantitativamente el desempeño inicial de la estación, se calcularon
estadísticos descriptivos generales (Tabla
3).
Tabla 3. Estadísticos descriptivos generales de los ciclos manuales.
Indicador Valor
Tiempo promedio por ciclo 21,4 segundos
Desviación estándar 1,26 segundos
Tiempo mínimo registrado 18,8 segundos
Tiempo máximo registrado 23,7 segundos
Microparadas observadas 12 en 30 ciclos
Los resultados evidenciaron una alta variabilidad entre ciclos consecutivos, lo que sugiere la ausencia
de estandarización y de guías de apoyo visual. Además, se registraron 12 eventos de microparadas por
errores de alineación o retrabajos menores.
Durante las entrevistas, los operarios describieron el proceso como Şsencillo pero cansadoŤ, in-
dicando fatiga por repetitividad. El supervisor mostró una postura favorable a la automatización,
señalando que podría Şestabilizar los tiempos y reducir erroresŤ, mientras que uno de los operarios
expresó preocupación por una posible pérdida de funciones. Ambos coincidieron en que Şuna máquina
de apoyo sería conveniente si no reemplaza totalmente el rol humanoŤ.
El personal recomendó incorporar sensores de precisión, un botón de parada de emergencia visible
y asegurar que los nuevos tiempos de ciclo no excedieran los actuales.
B. Fase 2: Diseño e instalación del sistema robótico
Durante esta fase se diseñó e implementó una célula automatizada de ensamblaje, orientada a
replicar las funciones básicas del operario humano con mayor precisión, estabilidad y repetibilidad.
El sistema fue desarrollado con un brazo robótico de cuatro grados de libertad, montado sobre una
base Ąja y controlado mediante un microcontrolador Arduino Mega programado en lenguaje C++. El
conjunto fue complementado con sensores ópticos de proximidad y presencia, que permiten detectar
con precisión la p osición del componente a ensamblar, y un sistema de interfaz gráĄca diseñado en
Python (Tkinter), que facilita la visualización del estado de operación en tiempo real y la activación de
funciones especíĄcas del sistema.
El circuito de control incorporó una arquitectura modular (Figura
3), en la cual los sensores envían
señales al microcontrolador, que regula el movimiento del brazo mediante servomotores. Se integró
una rutina de parada automática ante la detección de obstáculos y un botón físico de emergencia, de
acuerdo con las sugerencias del personal operativo obtenidas en la Fase 1. El sistema fue probado en
vacío durante quince ciclos de evaluación antes de su entrada en producción con carga real, registrando
un desempeño estable y sin errores de ejecución.
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Fig. 3. Esquema de la implementación.
C. Fase 3: Capacitación y adaptación del personal
Tras la instalación del sistema robótico, se desarrolló un proceso breve pero intensivo de capacitación
dirigido al equipo operativo, con el objetivo de facilitar la comprensión y el uso seguro del nuevo entorno
automatizado. La capacitación consistió en dos sesiones teórico-prácticas de cuarenta y cinco minutos
cada una, centradas en: (1) funcionamiento básico del brazo rob ótico, (2) interpretación de señales del
sensor óptico, (3) operación de la interfaz gráĄca y (4) procedimientos de parada de emergencia. Las
sesiones fueron dirigidas por el equipo técnico desarrollador, y se realizó una demostración supervisada
con intervención directa de los operarios.
Posterior a la capacitación, se implementó un período de convivencia operativa de cinco días,
durante el cual los trabajadores interactuaron directamente con el sistema en ciclos de producción
reales. Durante esta etapa se observaron inicialmente errores de activación en la interfaz, leves demoras
en la respuesta manual ante cambios de estado del sistema y dudas frecuentes respecto a la priorización
entre botones físicos y la GUI. No obstante, al tercer día de operación continua, el número de errores
de uso disminuyó progresivamente.
En la Tabla
4 se presenta un resumen de las observaciones realizadas durante esta fase, basado en
una Ącha estructurada completada por el supervisor de línea.
Tabla 4. Observaciones durante la fase de adaptación al sistema automatizado.
Día Incidencias registradas Nivel de
dominio
observado
Observación cualitativa destacada
1 5 errores en el uso de la
GUI.
Bajo ŞNo sabía si debía usar el botón físico o la
pantallaŤ.
2 3 errores, 2 reinicios
manuales.
Intermedio ŞYa entiendo cómo conĄrmar que la pinza
está alineadaŤ.
3 1 error leve. Intermedio-alto ŞEl sensor resp onde más rápido de lo que
esperabaŤ.
4 0 errores. Alto ŞAhora sé exactamente en qué momento
intervenirŤ.
5 0 errores. Alto consolidado ŞPodría entrenar a otro compaijero en estoŤ.
Al Ąnalizar la fase de adaptación, los operarios manifestaron conĄanza en el uso del sistema y
propusieron mejoras menores relacionadas con la disposición del botón de parada y el orden de los
menús en la interfaz. Esta etapa fue clave para garantizar una transición efectiva hacia el nuevo
modelo de operación y reducir las resistenc ias iniciales identiĄcadas en la Fase 1.
D. Fase 4: Evaluación comparativa de desempeño
Finalizado el proceso de capacitación y adaptación, se procedió a medir el desempeño del sistema
automatizado en condiciones operativas reales, utilizando los mismos instrumentos y criterios que en
la Fase 1. Se registraron 30 ciclos consecutivos de producción, ahora ejecutados por el brazo robótico
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programado, con intervención mínima del op erario. Los resultados mostraron una mejora signiĄcativa
en el tiempo de ciclo promedio y en la reducción de errores operativos.
Tabla 5. Comparación de indicadores antes y después de la automatización.
Indicador Estación manual Estación
automatizada
Diferencia
(%)
Tiempo promedio por ciclo (s) 21,4 14,0 −34, 6 %
Desviación estándar (s) 1,26 0,48 −61, 9 %
Ciclos con errores (% del total) 40 % (12 de 30) 3,3 % (1 de 30) −91, 7 %
Microparadas 12 1 −91, 6 %
Estos resultados indican que la automatización no solo mejoró la eĄciencia temporal, sino que
redujo notablemente la variabilidad entre ciclos y los errores de ejecución. La desviación estándar cayó
más de l 60 %, lo que sugiere una estandarización efectiva del proceso. La reducción de microparadas
y fallos de alineación reĆeja el acierto en el diseño del sistema robótico y en el uso de sensores ópticos
de precisión.
En la Figura
4 se presenta una comparación gráĄca entre los tiempos promedio de operación y sus
respectivas desviaciones estándar para dos tipos de estaciones: manual y automatizada. Se observa
que la estación automatizada reduce signiĄcativamente el tiempo promedio de ejecución (14,0 s) en
comparación con la estación manual (21,4 s), lo que representa una mejora del 34,6 % en eĄciencia
operativa. Además, la me nor dispersión de los datos en la estación automatizada (desviación estándar
de 0,48) frente a la estación manual (1,26) indica un proceso más estable y consistente. Estos resultados
evidencian el impacto positivo de la automatización sobre la productividad y la precisión del proceso
analizado.
Fig. 4. Comparativa entre manual y automatizado.
E. Retos administrativos, sociales y de innovación emprendedora
La implementación de sistemas automatizados y robóticos en la gestión de operaciones no puede
analizarse únicamente desde el plano técnico, pues su impacto real se extiende a dimensiones adminis-
trativas, sociales y de innovación. Este estudio experimental, al igual que otros trabajos recientes sobre
automatización industrial [
1], conĄrma que los beneĄcios operativos Ůcomo la reducción del tiempo
de ciclo y la disminución de erroresŮ son evidentes y medibles. Sin embargo, detrás de estos avances
emergen desafíos estructurales que deben abordarse desde una persp ectiva integral.
Desde el ámbito administrativo, la automatización implica una reconĄguración profunda del modelo
de gestión. La incorporación de sistemas ciberfísicos exige rediseñar Ćujos de trabajo, jerarquías internas
y mecanismos de supervisión. Como señalan Peneder et al. [
3], el incremento de productividad derivado
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de la robótica depende de la capacidad organizativa para absorber y adaptar las nuevas tecnologías.
A su vez, Hernández-Peña y Mejía-Trejo [
5] destacan que la gestión del cambio debe ser activa, con
liderazgo transformacional y un fortalecimiento sistemático de las competencias digitales del personal
directivo. Estos cambios administrativos no solo modiĄcan la lógica de producción, sino también las
formas de toma de decisiones, que ahora deben fundamentarse en datos en tiempo real y considerar la
interacción humanoŰmáquina como un eje central.
En la dimensión social, la automatización genera tensiones vinculadas al empleo, la percepción de
reemplazo y la necesidad de reconversión profesional. Si bien estudios como los de Graetz y Michaels
[
4] o Acemoglu y Restrepo [ 12] evidencian que la robotización tiende a desplazar tareas rutinarias,
también abre nuevas oportunidades para trabajadores con mayor caliĄcación. Este doble efecto, también
observado en nuestro estudio, requiere políticas organizacionales orientadas a la formación continua, la
participación del personal en los procesos de cambio y la consolidación de una cultura de adaptación.
Tal como plantea Autor [
13], el objetivo no consiste en evitar la automatización, sino en gestionar sus
efectos mediante estrategias inteligentes y socialmente resp onsables.
Respecto a los retos de innovación emprendedora, este estudio identiĄcó propuestas viables gener-
adas por los propios trabajadores una vez alcanzado un dominio adecuado del sistema robotizado. Esta
relación entre automatización e impulso emprendedor también ha sido documentada por Marasco et
al. [
14], quienes resaltan que la Industria 4.0 crea condiciones favorables para el surgimiento de nuevos
modelos de nego cio, como servicios de mantenimiento predictivo, desarrollo de interfaces inteligentes o
impresión 3D de repuestos. No obstante, como advierten Kreutzer et al. [11], el liderazgo emprende-
dor en entornos automatizados no depende solamente de habilidades técnicas, sino también de visión
estratégica, colaboración intersectorial y capacidad para gestionar la incertidumbre.
Si bien los beneĄcios operativos de la automatización han sido ampliamente validados en la liter-
atura [
2],[8], su impacto pleno solo se materializa cuando se abordan de manera simultánea los retos
administrativos (gestión del cambio y rediseño organizacional), sociales (inclusión, formación y percep-
ción laboral) y emprendedores (creación de valor a partir del nuevo entorno tecnológico). Como subraya
la guía estratégica para la Industria 4.0 de Geissbauer et al. [
9], el verdadero valor de la automatización
radica en su integración coherente con las personas, los procesos y los propósitos de transformación
sostenible.
CONCLUSIONES
Los resultados obtenidos en este estudio experimental evidencian que la implementación de un sistema
robótico en una estación semiestructurada de ensamblaje genera mejoras operativas sustantivas. Se
logró reducir el tiempo promedio de ciclo en un 34,6% y disminuir la variabilidad y los errores en más
de un 90%, lo que demuestra que la automatización bien diseñada no solo incrementa la eĄciencia, sino
que estandariza procesos críticos y reduce la dependencia del desempeño humano individual.
Sin embargo, los beneĄcios técnicos no se materializan de forma aislada. El proceso de instalación,
capacitación y adaptación reveló que la automatización introduce retos administrativos signiĄcativos, al
exigir nuevas formas de gestión, control y supervisión de los sistemas de producción. Las organizaciones
deben desarrollar capacidades para rediseñar procesos, liderar el cambio cultural y operar con estructuras
más Ćexibles y orientadas al dato. La tecnología, por sí sola, no transforma; es la forma en que se
articula con la estructura administrativa la que determina su impacto real.
En el plano social, el estudio mostró que la percepción del personal evoluciona positivamente cuando
se les incluye desde etapas tempranas del proceso. Aunque surgieron temores iniciales sobre la pérdida
de funciones, la experiencia directa con el sistema robótico generó conĄanza, aceptación y motivación.
Este hallazgo conĄrma la importancia de la formación técnica, el acompañamiento y la comunicación
clara como estrategias de inclusión tecnológica, especialmente en entornos donde el capital humano es
clave para la sostenibilidad operativa.
Uno de los aportes más valiosos del estudio fue la identiĄcación espontánea de ideas innovadoras
por parte del equipo operativo, lo que demuestra que la automatización no reemplaza la creatividad
humana, sino que puede catalizarla. El surgimiento de propuestas emprendedoras relacionadas con
mantenimiento, desarrollo de interfaces o formación técnica evidencia que, cuando se brinda el entorno
adecuado, los trabajadores pueden convertirse en agentes activos de innovación tecnológica.
La automatización y la robótica representan una oportunidad integral de transformación si se las
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entiende no solo como tecnologías de eĄciencia, sino como motores de cambio organizacional, inclusión
social y dinamismo emprendedor. Su implementación debe ser estratégica, participativa y orientada al
desarrollo de capacidades colectivas, para que la transformación digital sea también una transformación
humana y sostenible.
REFERENCIAS
[1] G. Szabó-Szentgróti, B. Végvári, and J. Varga, ŞImpacto de la industria 4.0 y la dig-
italización en el mercado laboral para 2030: veriĄcación de la predicción de keynes,Ť
Sostenibilidad, vol. 13, p. 7703, 2021, doi: 10.3390/su13147703.
[2] P. A. Hancock, D. R. Billings, K. E. Schaefer, J. Y. Chen, E. J. De Visser, and R. Para-
suraman, ŞA meta-analysis of factors affecting trust in human-robot interaction,Ť Human
Factors, vol. 53, no. 5, pp. 517Ű527, 2011.
[3] A. Eder, W. Koller, and B. Mahlberg, ŞThe contribution of industrial robots to labor
productivity growth and economic convergence: A production frontier approach,Ť Journal
of Productivity Analysis, vol. 61, no. 2, pp. 157Ű181, 2024.
[4] G. Graetz and G. Michaels, ŞRobots at work,Ť Review of Economics and Statistics, vol.
100, no. 5, pp. 753Ű768, 2018, doi: 10.1162/rest_a_00754.
[5] E. M. Garro, ŞLa inĆuencia de la tecnología en el liderazgo global: ampliĄcando habili-
dades y capacidades en un entorno empresarial digitalizado,Ť e-Ciencias de la Información,
vol. 14, no. 2, p. 7, 2024.
[6] Telefónica, ŞAutomatización industrial: qué es y c ómo mejora los procesos produc-
tivos,Ť 2023, blog de Telefónica. Disponible en: https://www.telefonica.com/es/sala-
comunicacion/blog/automatizacion-industrial-que-es/.
[7] B. Schefold, ŞThe rarity of reswitching explained,Ť Structural Change and Economic
Dynamics, vol. 67, pp. 128Ű150, 2023, doi: 10.1016/j.strueco.2023.07.004.
[8] S. Gong and C. Ding, ŞCan industrial robots improve labor productivity? evidence
from chinese manufacturing Ąrms,Ť Economic Modelling, vol. 131, p. 106488, 2024, doi:
10.1016/j.econmod.2024.106488.
[9] M. Geissbauer, V. Schrauf, A. Koch, and S. Kuge, ŞA strategistŠs guide to industry 4.0,Ť
Strategy+Business, no. 83, pp. 1Ű12, 2016.
[10] A. Monostori, ŞCyber-physical production systems: Roots, expectations and r&d chal-
lenges,Ť Procedia CIRP, vol. 17, pp. 9Ű13, 2014, doi: 10.1016/j.procir.2014.03.115.
[11] R. T. Kreutzer, F. Neugebauer, and A. Pattloch, Digital Business Leadership: Digital
Transformation, Business Model Innovation, Agile Organization, Change Management.
Springer, 2017.
[12] D. Acemoglu and P. Restrepo, ŞTasks, automation, and the rise in us wage inequality,Ť
Econometrica, vol. 87, no. 5, pp. 1393Ű1433, 2019, doi: 10.3982/ECTA17434.
[13] J. Autor, ŞWhy are there still so many jobs? the history and future of workplace automa-
tion,Ť Journal of Economic Perspectives, vol. 29, no. 3, pp. 3Ű30, 2015.
[14] E. Marasco, G. Baldegger, and A. E. Huarng, ŞThe rise of entrepreneurial opportunities
in the age of industry 4.0,Ť Technological Forecasting and Social Change, vol. 184, p.
122011, 2022, doi: 10.1016/j.techfore.2022.122011.
Huacasi L. et al. Automatización y robótica en la gestión de operaciones
78
