
Marcelo repasa su paso por distintos países dentro de la industria autopartista y advierte que, más allá de las diferencias culturales, “entender esas diferencias es clave para poder interactuar y liderar en cada contexto”. A partir de esa experiencia, analiza el rol de la inteligencia artificial y la logística en la eficiencia del sector.
¿Cómo ves el panorama actual de la industria autopartista en Argentina?
La industria autopartista argentina atraviesa un momento de cambio profundo: hay que readaptar procesos que hasta hace tres años eran válidos y hoy ya no alcanzan, sobre todo por el impacto de la creciente presencia de productos chinos en el mercado automotor local.
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El hecho de ser eficiente, que antes era una ventaja competitiva, hoy dejó de serlo: se convirtió en la única posibilidad de supervivencia para las empresas del sector, que están obligadas a trabajar en eficiencia no para diferenciarse, sino para no quedar afuera del mercado.
Enfocándonos en supply chain, ¿qué partes te resultan más interesantes hoy, sobre todo con la irrupción de la inteligencia artificial?
En logística, comercio exterior y toda la cadena de abastecimiento se vive un cambio acelerado que exige una gran capacidad de adaptación: el perfil de gerente de supply chain que se buscaba hace tres años, centrado en conocer la reglamentación aduanera, ya no es el que necesita hoy el sector.
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El desafío pasa por pensar en eficiencia, y ahí la inteligencia artificial dejó de ser una herramienta interesante para convertirse en una herramienta de trabajo diaria: análisis de demanda, documentación y definición de rutas, considerando incluso variables climáticas, son tareas que hoy resuelve en minutos.
Esto no apunta a reemplazar personas, sino a liberar tiempo para que se dediquen a optimizar procesos. La clave está en la calidad de la información que se carga al sistema y en delimitar bien qué se le pide, porque si los datos no son robustos o las preguntas son ambiguas, el resultado también lo será.
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Sos ingeniero. ¿Cómo se relaciona la ingeniería con la logística en este contexto?
Durante mucho tiempo la logística fue subestimada, vista solo como llevar mercadería de un punto a otro. Pero hoy representa una porción central del costo dentro de la cadena de valor, y eso exige un análisis mucho más riguroso de rutas y de cómo se cargan camiones y contenedores.
Ahí es donde la ingeniería se cruza con la logística: la inteligencia artificial libera gran parte de ese análisis, pero no reemplaza la toma de decisiones. El sistema puede mostrar opciones y riesgos, pero definir qué riesgo asumir sigue siendo una decisión humana, sobre todo en esta etapa inicial de adopción.
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¿Qué relevancia tiene la logística en los distintos modelos de producción, particularmente en la industria autopartista?
La logística dentro del proceso productivo siempre fue clave, pero hoy toma más relevancia por la necesidad de optimización constante. El Lean Manufacturing, con foco en reducir stock y material en proceso, es una herramienta probada, pero en muchas pymes no se aplica correctamente.
Cuanto menor es el lote, más fluye el material por la planta y menor es el capital inmovilizado en stock. El error habitual es pensar que producir en grandes lotes optimiza la operación, cuando en realidad genera más activo parado dentro de la planta.
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Trabajaste en Brasil, tuviste contacto con Francia y con perfiles japoneses. ¿Qué aprendiste de cada lugar?
Haber trabajado en terminales globales, con pasos por Brasil y Europa, enriquece mucho culturalmente. Cada perfil profesional responde distinto: la presión funciona diferente con un equipo de Río de Janeiro que con uno de San Pablo, y hay que adaptar la forma de gestionar en cada caso.
Con equipos franceses la dinámica es más parecida a la local, exigente y rigurosa. Con la cultura japonesa las diferencias son mayores, incluso en temas como la relación con los gremios dentro de la operación logística. Entender esas diferencias es clave para poder interactuar y liderar en cada contexto.
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¿Notás diferencias en la forma de producir entre Argentina, Brasil y Europa?
En cuanto a la capacidad de adaptación, la región está bastante acostumbrada a los cambios, pero en Argentina se volvió una especialidad: lo que servía hace tres años ya no sirve, y eso genera una flexibilidad que sorprende a quienes vienen de culturas con procesos más rígidos.
Esa flexibilidad tiene su contracara: en las plantas locales los operarios cuestionan mucho más los procesos, algo que en otras culturas no ocurre porque se sigue el estándar sin objeción. Ambos modelos tienen ventajas: uno detecta errores antes de que escalen, el otro garantiza consistencia si el estándar está bien diseñado.
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Para cerrar, ¿hay algo que quieras destacar de este momento de la industria?
Lo central es entender que la eficiencia dejó de ser una herramienta competitiva para convertirse en la única manera de sobrevivir frente a la avalancha de productos que llegan del exterior, porque contra volumen y precio no hay margen de competencia posible.
La ventaja está en la cercanía y en la capacidad de reacción frente a un proveedor que tarda 45 días en llegar desde el otro lado del mundo. Aprovechar esa fortaleza y complementar los procesos existentes con inteligencia artificial es, hoy, el camino que sigue el sector.
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