La industria automotriz en México enfrenta una doble presión: incorporar nuevas tecnologías a sus procesos productivos y desarrollar talento especializado capaz de operarlas sin afectar los tiempos de producción. El reto aumenta con la llegada de inversiones en electromovilidad, la reorganización de las cadenas de suministro por el nearshoring y la incorporación de tecnologías limpias en las plantas.
De acuerdo con datos citados por UVM for Business, 81% de las empresas automotrices en México reporta dificultades para encontrar talento calificado, mientras que 59% de la fuerza laboral requerirá procesos de reskilling antes de 2030.
Una armadora o proveedora debe mantener sus indicadores de productividad mientras incorpora conocimientos relacionados con robótica, automatización, baterías, electromovilidad, sensores y sistemas de manufactura avanzada.
“Hoy en la industria automotriz, una hora de paro no programado en la línea de ensamble o un cuello de botella por falta de dominio técnico no es un problema de capacitación, es una pérdida directa de rentabilidad para la empresa”, afirmó Alejandro González, vicepresidente de la división B2B de Laureate México, grupo educativo al que pertenece la Universidad del Valle de México (UVM).
Capacitación automotriz dentro del flujo de producción
Ante esta presión, UVM for Business desarrolló un modelo de actualización técnica basado en simuladores, microlearning y rutas de aprendizaje personalizadas para armadoras y empresas proveedoras.
La propuesta utiliza Menthera, un ecosistema virtual basado en competencias, para vincular la capacitación con problemas específicos de las operaciones y evitar que los trabajadores tengan que abandonar durante largos periodos sus estaciones para completar programas tradicionales.
El primer paso consiste en realizar un diagnóstico de las necesidades de la planta. En lugar de asignar un curso general, la plataforma identifica las capacidades que requiere fortalecer cada trabajador de acuerdo con las fallas o procesos que enfrenta.
Por ejemplo, ante paros recurrentes en una celda robotizada, el sistema puede evaluar las capacidades del ingeniero responsable en diagnóstico de fallas, interpretación de alarmas, programación o calibración. A partir de los resultados se construye una ruta de aprendizaje enfocada en las competencias que necesita desarrollar.
El modelo también busca vincular el aprendizaje con los indicadores de desempeño de cada operación, como tiempo de ciclo, disponibilidad de equipos y reducción de paros no programados.
Si una planta requiere reducir cuellos de botella en una línea de estampado, la capacitación puede concentrarse en sensores, calibración y mantenimiento de los equipos involucrados, en lugar de recurrir a un programa general que incluya conocimientos que el trabajador ya domina.
Microlearning y electromovilidad elevan las exigencias técnicas
Uno de los componentes del modelo es el microlearning multiformato, mediante contenidos breves que pueden consultarse durante el flujo de trabajo.
Un técnico de mantenimiento, por ejemplo, puede revisar desde una tableta un contenido interactivo de pocos minutos para interpretar un código de error durante un cambio de turno, sin tener que abandonar la operación durante una sesión de capacitación extensa.
La estrategia busca trasladar parte del aprendizaje al propio entorno productivo y distribuir la capacitación en sesiones pequeñas que puedan incorporarse a las actividades cotidianas.
El modelo también contempla simulaciones y ejercicios de role-play para que los trabajadores practiquen procedimientos antes de intervenir equipos reales.
Un operador que deba trabajar con un módulo de baterías o un robot de ensamble puede practicar previamente la identificación y resolución de una falla en un entorno digital, corregir errores y familiarizarse con los procedimientos sin exponer la producción ni la seguridad del personal.
La transición hacia vehículos eléctricos y la incorporación de nuevas tecnologías están modificando los perfiles técnicos requeridos en las plantas automotrices.
Los trabajadores necesitan desarrollar capacidades relacionadas con automatización, robótica, sistemas electrónicos, baterías y nuevas arquitecturas de producción, mientras las empresas deben mantener sus niveles de productividad y calidad.
Para UVM for Business, el desafío consiste en reducir el tiempo entre la incorporación de una nueva tecnología y la capacidad del personal para utilizarla de manera efectiva.
“Ante la velocidad con la que evoluciona el sector, la verdadera ventaja competitiva de una planta no es solo la maquinaria que instala, sino la rapidez con la que su equipo humano aprende a dominarla”, señaló González.
El modelo busca que la capacitación tenga una relación directa con los resultados de las operaciones. Bajo este enfoque, el desarrollo de habilidades deja de medirse únicamente por horas de formación y se vincula con indicadores como reducción de fallas, tiempos de ciclo y continuidad de las líneas.
La escasez de talento especializado mantiene así la presión sobre armadoras y proveedoras, que deberán combinar contratación, capacitación y reskilling para cubrir los nuevos perfiles que demanda la transformación de la industria automotriz mexicana.
