No molestar al empleado
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No molestar al empleado

Vladimir Dietrich · July 7, 2025 ·4 min read

Recibí una demanda de estadísticas en el entorno de trabajo.

Una hoja de cálculo Excel con datos relevantes.

¿Cómo alimentamos este Excel?

Quien me pidió más estadísticas es un eximio anotador de datos: él mismo tiene una hoja de cálculo suya, con lindas anotaciones sobre todo lo que hace.

En su hoja de cálculo los porcentajes miden variados tipos de métricas de eficiencia, coloreando con claridad la pantalla del ordenador.

¿Cómo convencer a los demás empleados a también ser excelentes anotadores de datos para fines estadísticos?

En nuestra conversación, usé el enfoque escéptico sobre el llenado de datos: incluso creando lindos formularios, ¿quién garantizaría que todos los empleados llenarán, siempre, los números relevantes para montar una estadística para todo el sector?

Mi visión escéptica respondió: nadie garantiza. Al contrario, es casi seguro que alguien no llenará algún dato algún día, o muchos empleados, muchos datos, principalmente con el pasar de mucho tiempo. Después de algunos años, entonces, la chance del esfuerzo adicional de no ocurrir total o parcialmente es casi 100%,

Estábamos en este impasse: la estadística hace mucha falta, y necesita ser para todo el sector. No podemos quedarnos con la duda si alguien no llenó algo, al divulgar la estadística de todo el sector.

Una demanda paralela era la rastreabilidad de documentos: necesitábamos buscar rápidamente documentos, y podríamos usar las hojas de cálculo que generan estadísticas también para buscar por números de documentos.

Aquí el problema de la adhesión incierta se hace aún mayor: si queda la duda si un único empleado no llenó la hoja de cálculo, ¿cómo podremos decir que no encontramos el documento si no tenemos certeza si todos los empleados llenan la hoja de cálculo, siempre?

Dejamos nuestros cerebros calentarse un poco, sinapsis trabajando.

Apareció una solución que considero no sólo elegante y funcional, sino también delicada, respetuosa, que no molesta a nadie, realmente automatizada.

Este sector sólo posee una certeza, en toda su línea de producción: al final, un laudo será producido.

Cómo el laudo es hecho, si se llenan o no hojas de cálculo o formularios paralelos, en cuánto tiempo, usando cuáles recursos, nada de eso es cierto. Hay una libertad en cómo producir pues se trata de un área que requiere inteligencia, análisis, en que cada empleado posee su método para llegar al resultado final.

El resultado final, sin embargo, es cierto: un laudo. En pdf.

Puede haber sido producido vía Word, vía Google Doc, vía cualquier manera. Pero será, al final de todo, un bello laudo en pdf.

Listo entonces: vamos a adquirir una máquina de no más de mil dólares, con abundante memoria RAM, una buena placa de video NVIDIA y una buena CPU para rodar localmente una inteligencia artificial - sólo para mantener los laudos fuera de la web. Sí, sería fácil implementar, en este caso en cualquier máquina simple, una consulta a una inteligencia artificial vía API. Pero optamos por la inteligencia artificial local.

Un script python monitorea la carpeta de la red que recibe todos los laudos en PDF listos del sector.

Al aparecer un nuevo laudo, la inteligencia artificial extrae los campos que necesitamos para montar estadísticas.

Como la manera de redactar laudos varía bastante, opté por no usar regex, ni intentar.

Confieso que sería posible adaptar un buen regex a la variación de maneras de escribir laudos, pero en verdad yo quise otra ventaja; la escalabilidad en dos aspectos:

  • No necesitar adaptar, o necesitar adaptar menos el código a cada nuevo empleado entrante. Esto permite que el código dure años o décadas, sin necesitar de grandes ajustes.
  • Quiero que el equipo de empleados pueda añadir nuevas estadísticas sin depender de un súper especialista en regex, usualmente bastando añadir la nueva pregunta en la consulta a la inteligencia artificial que, entonces, añade la nueva información a una nueva columna en la hoja de cálculo. ¡Libertad para innovar rápidamente! ☀️
  • La solución es más poderosa de lo que imaginábamos al deparar el problema inicial. Con esta solución, hasta mismo una relación uno-para-muchos fue implementada por primera vez en el sector. Como la inteligencia artificial retorna un array (un set, para remover duplicados) cuando hay muchas cosas del mismo tipo para responder, ahora estamos montando estadísticas y maneras de encontrar rápido ítems que acontecen en cantidades indefinidas, para cada laudo.

    En este caso, creamos una nueva pestaña en la hoja de cálculo y añadimos todos los ítems del array retornado por la inteligencia artificial al lado del valor único que determina a cuál línea de la tabla principal estos ítems pertenecen.

    Uno de estos ítems es muy buscado por quien pide informaciones al sector, entonces está innovación va a agilizar el proceso de todo el sector y de quien consulta el sector.

    Claro, podríamos usar una base de datos SQL, u otro tipo; podríamos usar hojas de cálculo de Google, variadas opciones.

    Preferí mantener aquello que los empleados están acostumbrados a ver en el día a día.

    Este tipo de solución me deja tan contento, ¿sabe por qué?

    Porque los empleados ni percibirán la solución ya aconteciendo.

    No cambiarán en nada sus vidas.

    Si quieren cambiar, un día, sé que hay un sector de recursos humanos, o ellos mismos pueden reunirse y cambiar.

    Pero no soy yo, admirador de tecnologías, que voy a pedir para un empleado o todo un sector cambiar.

    Si puedo ser discreto como una mariquita que se posa en el lugar, nadie ve, leve, pero trae mucha suerte - o estadísticas y rastreabilidad - ¡quiero ser la mariquita que nadie percibe!

    ¡Ótimo día a todos! ☀️☀️☀️☀️