Cómo un fabricante de 90 años encontró la manera de dejar que los humanos se enfoquen en el trabajo creativo mediante la IA
Hay una empresa en Japón donde 30.000 empleados y 8.000 agentes de IA trabajan codo a codo.
Y no es una startup tecnológica de vanguardia.
Es Ricoh, el gigante manufacturero fundado en 1936, que este año cumple 90.
Quiero que lean este artículo quienes piensan: "Nuestra empresa es demasiado anticuada para la IA".
Porque lo que hizo Ricoh no fue obra de un grupo de genios. Más bien fue lo contrario: simplemente siguieron el "orden correcto".
Al leerlo, entenderán por qué su organización puede sentir que "llevamos dos años usando ChatGPT, pero no estamos viendo resultados".
Y a partir de mañana, podrán cambiar el orden en el que introducen la IA.
Una empresa donde 30.000 empleados y 8.000 agentes de IA trabajan juntos
Primero, los números.
Ricoh tiene unos 78.000 empleados en todo el mundo, de los cuales 30.000 están en Japón.
A enero de 2026, según informan, tienen 8.000 agentes de IA funcionando solo en Japón.
8.000. Es una cifra impresionante.
Además, estos 8.000 agentes fueron creados por menos de 3.000 empleados, solo alrededor del 10% de la fuerza laboral.
Ese 10% está construyendo proactivamente IA para encargarse de sus tareas.
Es importante recordar que Ricoh es "la empresa de las fotocopiadoras".
Su base está en la manufactura. Aunque los servicios digitales y la IA representan ahora más de la mitad de sus ingresos, originalmente era una empresa manufacturera tradicional donde la gente dibujaba planos a mano y los pasaba al siguiente.
Una empresa tan tradicional está iterando en IA más rápido que muchas startups.
Por cierto, hay 45.000 empresas en Japón con más de 100 años, más de la mitad de las empresas centenarias del mundo.
Esto significa que ser "viejo" no es una excusa; más bien, las empresas antiguas tienen el mayor potencial sin explotar.
La verdadera razón por la que la IA no muestra efectos después de dos años
Ahora vamos al punto principal.
Ricoh está viendo un aumento masivo de consultas como esta:
"Pusimos ChatGPT donde pensamos que lo necesitábamos hace dos años, pero no está dando resultados. No está rompiendo los silos organizativos."
Mucha gente probablemente se identifica con esto.
Hay tres razones principales.
1. El problema de la productividad
La productividad de Japón ocupa el puesto 29 entre 38 países de la OCDE (datos de 2024). Está cerca del fondo. En comparación con Estados Unidos, que lidera el mundo en lo digital, es aproximadamente la mitad.
¿Por qué? La causa son los "estilos de trabajo individualizados".
Por mucho que inviertas en TI, si la forma de trabajar no cambia, la productividad no aumentará.
2. El problema de los datos
Se dice que entre el 70 y el 90% de los datos dentro de una empresa son "datos no estructurados".
Los datos no estructurados se refieren a la intuición, los consejos y el know-how ligados a las personas: dibujos hechos a mano o sabiduría que solo existe en la cabeza de un veterano. Ricoh llama a esto "conocimiento tácito".
Si le pides ayuda a una IA sin organizar esto primero, los datos que proporcionas están "sucios".
Por lo tanto, la IA no puede funcionar correctamente.
Curiosamente, una IA que lee documentos puede fallar de repente cuando se encuentra con una tabla. O puede haber conflicto porque los secretos técnicos no deberían estar en la nube y deben permanecer en las instalaciones.
En resumen, lanzar IA a una tarea sin construir primero la base no funcionará.
Paso 1: Visualizar el trabajo primero y eliminar un 20% de desperdicio
Entonces, ¿por dónde empezó Ricoh?
No fue con la implementación de IA.
Primero, crearon "espacio para respirar" para los empleados.
Las actualizaciones y las nuevas tecnologías no pueden ser utilizadas por personas que no tienen tiempo. Así que el Paso 1 fue liberar tiempo.
Específicamente, visualizaron el trabajo de 1.000 personas en 115 secciones de toda la empresa.
Descubrieron algo interesante.
Durante el trabajo remoto en la pandemia, las "reuniones de control" habían aumentado significativamente porque los gerentes no sabían lo que la gente estaba haciendo.
Al mirar los datos, la gerencia se dio cuenta: "Ah, ya no necesitamos hacer esta tarea". Esto eliminó entre el 5 y el 6% del trabajo.
Luego, encontraron tareas similares realizadas por separado en diferentes organizaciones y las consolidaron. Más reducción.
Después, estandarizaron el "trabajo verdaderamente necesario" restante. Una vez estandarizado, la tecnología de automatización se vuelve efectiva.
Al continuar esto persistentemente durante más de un año, Ricoh logró una mejora del 20% en la eficiencia operativa.
Hay una lección aquí que podemos aprovechar.
El estilo japonés de "todos recogen la pelota y la pasan" es una fortaleza, pero también crea "trabajo que no es necesario hacer".
La gente recoge pelotas que no son suyas por amabilidad, pero la carga de trabajo sigue creciendo.
Así que intenta visualizar tu propio trabajo durante una semana.
Solo con eso descubrirás cosas como: "Espera, ¿realmente necesito esta reunión?"
Paso 2: Todos empiezan a usar solo "una" IA
Una vez que vieron un camino hacia el 10% de esa mejora del 20%, Ricoh dio el siguiente paso:
"Cada empleado usa IA para exactamente una tarea".
La clave aquí es que no se la impusieron a todos de golpe.
Primero diseñaron "barandillas de seguridad" para un uso seguro de la IA. Luego, compartieron educación e historias de éxito a través de talleres.
Como la base (Paso 1: visualización y estandarización) ya estaba lista, los datos que se le dieron a la IA estaban limpios. Por eso la IA funcionó.
Se trata de esta secuencia.
El resultado son los 8.000 agentes mencionados anteriormente.
Aquí hay un ejemplo concreto.
Ricoh resuelve desafíos de gestión para sus clientes. Hablan con CEOs de grandes corporaciones, por lo que la preparación es crítica.
Los empleados veteranos solían pasar de 4 a 5 horas por empresa leyendo informes integrados e información pública para formular hipótesis.
Al enseñarle ese conocimiento tácito del veterano a una IA, los agentes de IA ahora verifican las hipótesis y redactan propuestas por sí mismos.
Como resultado, el tiempo del veterano se redujo en un 75%. Lo que antes requería 100 unidades de esfuerzo ahora requiere 25.
Y hay otro beneficio.
La intuición del veterano ahora se transmite a los empleados de nivel medio y júnior. Al trabajar con IA, el conocimiento se transfiere.
Esto no es solo para marketing. Está sucediendo en back-office, SCM y en las líneas de ventas.
De 4 a 5 horas a poco más de 1 hora. La tarea de "leer documentos desde cero cada vez" en tu empresa probablemente podría manejarse de la misma manera.
Paso 3: Reasignar a las personas al "trabajo creativo" con el tiempo ahorrado
Este es el objetivo central.
Usar el tiempo liberado para el trabajo que solo los humanos pueden hacer.
Ricoh tiene una sala de reuniones como esta:
Detrás de una gran pantalla LED, hay cinco agentes de IA implementados.
Mientras los empleados discuten, la IA transcribe, corrige el japonés, comprende el significado y estructura la información.
Esto permite que los empleados se concentren por completo en la discusión y la generación de ideas. Finalmente, votan y toman decisiones. La IA incluso apoya al facilitador.
Y aquí está la parte increíble.
Para el próximo plan de gestión a medio plazo, unos 10 ejecutivos discutieron en esta sala.
Normalmente, esto llevaría unos dos meses.
Se terminó en cuatro horas.
De dos meses a cuatro horas.
Esta idea de "mover a las personas al trabajo creativo" resuena con las palabras del académico en gestión Ken Kusunoki.
El trabajo se compone de "Trabajo" y "Juego".
"Trabajo" es proporcionar habilidades a cambio de una compensación: tareas dentro de reglas fijas. La IA es más rápida, más precisa y nunca se cansa de esto.
Pero "Juego" es diferente. Como Shohei Ohtani, es un trabajo donde el valor se crea a través del sentido y el juicio únicos.
La IA se lleva las tareas fijas. Lo que queda para los humanos es el sentido y el juicio.
Cuanto mejor usemos la IA, más sofisticado se vuelve el trabajo humano.
Para fomentar la creatividad de los empleados, Ricoh también ha ejecutado un programa acelerador desde 2019.
Empleados y startups presentan ideas de nuevos negocios. Compiten a través de 200 ideas para seleccionar de 5 a 10. Lo han hecho durante siete años.
Así es como cultivan la autonomía y la creatividad de los empleados.
Tu empresa también puede hacerlo, siempre que no te equivoques en el orden
Para resumir:
La conclusión de Ricoh es simple.
"No pongas IA donde quieras usarla de inmediato".
Sigue este orden:
- Visualiza el trabajo primero para crear tiempo.
- Elimina el desperdicio y consolida tareas similares.
- Estandariza.
- Solo entonces, configura el entorno para usar la IA correctamente.
Debido a esta secuencia, los empleados comienzan a moverse. Si lo inviertes, no funcionará.
Hay una lección más vital.
La IA tiene dos caras.
Una es "convertir un negativo en cero" eliminando tareas dolorosas. Llegar temprano a casa, eliminar trabajos tediosos. A todos les encanta esto de inmediato.
Pero eso solo no dura.
La otra es "pasar de cero a positivo", donde los humanos crean nuevo valor. La implementación de la IA solo se vuelve real cuando se diseña esto.
La sensación de que hoy es mejor que ayer y de que eres parte de ese progreso es lo que mueve a las personas.
Takahiro Irisa de Ricoh dijo:
"Si Ricoh pudo hacerlo, otras empresas definitivamente pueden".
Y también:
"Creo que la IA apareció por el bien de las empresas japonesas".
Porque la IA ya ha aprendido la mayoría de los datos abiertos. Lo que queda son los datos que duermen dentro de las empresas.
Y Japón es el país que posee la mayor cantidad de esos datos corporativos internos en el mundo.
En una empresa veterana de 90 años o en tu empresa, hay tesoros durmiendo que nadie ha desenterrado todavía.
Así que, durante una semana a partir de mañana:
Intenta visualizar tu propio trabajo.
Si te encuentras pensando: "Espera, quizás no necesito esta tarea", esa es tu línea de salida.
La falta de resultados no se debió a una falta de capacidad. El orden era el que estaba al revés.
