En todas las industrias, los profesionales de la calidad sienten la presión, y los riesgos nunca han sido mayores.
Investigaciones recientes demuestran que el 64% de las organizaciones mencionan la calidad de los datos como su principal desafío de integridad de los datos, y el 67% afirma que no confía plenamente en los datos utilizados para la toma de decisiones (Precisely). Mientras tanto, el 59% de las empresas aún no miden sistemáticamente la calidad de los datos, una brecha que contribuye a pérdidas anuales promedio de casi 13 millones USD (Gartner). Sin embargo, a pesar de estos desafíos, más del 90% de las organizaciones reportan un valor medible a partir de las inversiones en datos y análisis (Coherent Solutions), revelando tanto una gran oportunidad como una urgente brecha de ejecución.
Cuando un enlace falla, por ejemplo, la variación de materiales de un proveedor o una desviación de calibración de un laboratorio, los efectos se propagan a través de ecosistemas enteros. Ya sea que esté produciendo farmacéuticos, piezas o energía, los desafíos de la calidad hoy trascienden las líneas de la industria.
Y es por eso que, a medida que miramos hacia el futuro, Calidad reinventada no es solo un tema, es una realidad urgente.
Un desafío compartido en todas las industrias
Durante décadas, la calidad se asoció principalmente con la fabricación: líneas de producción, variación del proceso y gráficas de control. Pero hoy en día, la calidad es una responsabilidad compartida en todas las funciones y en todos los sectores.
La transformación digital ha acelerado las expectativas de visibilidad, rastreabilidad y responsabilidad. Tanto los clientes como los reguladores esperan pruebas, no solo promesas, de un desempeño consistente. Como resultado, los profesionales de la calidad deben atar cabos entre las fuentes de datos, los departamentos y las decisiones como nunca antes.
Sin embargo, muchas organizaciones siguen enfrentando los mismos obstáculos: sistemas desconectados, informes aislados y resolución reactiva de problemas. ¿El resultado? Perspectivas perdidas, esfuerzos duplicados e incertidumbre en torno a cuáles métricas son las verdaderamente importantes.
Cómo convertir la complejidad en claridad
Cuando las organizaciones adoptan un enfoque unificado del análisis, la complejidad se vuelve claridad. Al conectar datos entre equipos y funciones, los profesionales de la calidad crean un lenguaje común, uno que convierte las operaciones diarias en mejora continua.
Aquí es donde entra en juego el legado de Minitab. Durante más de 50 años, Minitab ha ayudado a las organizaciones a entender sus datos y convertirlos en progreso medible. Desde el análisis estadístico y la visualización, hasta el modelado predictivo y el monitoreo de procesos en tiempo real, Minitab permite faculta a los equipos para que pasen de la resolución reactiva de problemas a la prevención proactiva.
La calidad basada en datos no reemplaza al elemento humano, lo fortalece. Con información clara y herramientas accesibles, los profesionales pueden centrar su experiencia en lo que más importa: impulsar mejoras, reducir el desperdicio y crear valor sostenible.
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Democratizar el análisis para todos
En Minitab, creemos que el futuro de la calidad depende de la accesibilidad. Los datos y el análisis no deberían pertenecer solo a los especialistas, sino que deberían empoderar a todos.
Es por eso que nuestra misión ha sido democratizar el análisis, cerrando la brecha entre métodos estadísticos complejos y la toma de decisiones prácticas y diarias. Nuestra plataforma está diseñada para que cualquier persona, desde operadores e ingenieros hasta ejecutivos, pueda explorar, visualizar y actuar sobre sus datos con confianza.
A través de tableros de control intuitivos, informes automatizados e información basada en IA, Minitab asegura que la mejora no solo llegue al escritorio del analista, sino que se convierta en una mentalidad compartida que se extiende a toda la organización.
A medida que las organizaciones de todo el mundo continúan sus recorridos de transformación digital, se destaca una verdad: la calidad no conoce fronteras.
Un hospital de Francia y un fabricante de Bélgica pueden medir diferentes métricas, pero ambos confían en los datos para lograr consistencia, seguridad y confianza. Los mismos principios que mejoran los resultados de los pacientes en el cuidado de la salud pueden reducir el desperdicio en la producción. La misma rastreabilidad que garantiza el cumplimiento en un laboratorio puede fortalecer la sostenibilidad en toda una cadena de suministros global.
De esta manera, los datos se convierten en el gran conector: vinculando a las personas, los procesos y el rendimiento en un ciclo continuo de aprendizaje y mejora.
Mirando hacia la calidad en 2026
Al mirar hacia 2026, la calidad vuelve a surgir como una prioridad estratégica: no solo para los fabricantes, sino en todas las organizaciones basadas en datos. Con el rápido avance del análisis, la IA y la automatización, el potencial de redefinir cómo se administra la calidad nunca ha sido mayor.
La transformación ya está tomando forma a través de la inteligencia operativa en tiempo real, pasando de la visibilidad (“¿qué está sucediendo?”) a la información (“¿por qué?”), a la analítica predictiva (“¿qué sucederá después?”) y finalmente, a sistemas prescriptivos y auto-optimizados que pueden actuar de forma automática en base a los datos.
Esta evolución no reemplaza al profesional de la calidad, sino que lo empodera. Al combinar la experiencia humana con la inteligencia basada en datos, las organizaciones pueden convertir la información en acción y cada proceso en una oportunidad de mejora.