Si le preguntas a cualquier canario por Tirma, es raro que te hable de una fábrica: te hablará de su infancia, de su sabor, de la chocolatina que nos dan en el vuelo de Binter Canarias, de la ambrosía en la mochila del colegio, del olor a café tostado, en definitiva de un nombre que nos acompaña desde hace 85 años. Por eso, cuando esta semana leí la entrevista a su CEO sobre la Inteligencia Artificial en Tirma, lo hice dos veces, primero como consumidora que creció con sus productos, y después como consultora que acompaño a empresas en este camino. De esa segunda lectura sale este caso de uso real, con mucho que aplaudir, aunque con algunos matices que me atrevo a añadir desde mi máximo respeto a una empresa que es historia viva de Canarias.
Pongamos primero los números sobre la mesa. Tirma nació el 31 de marzo de 1941, fruto de la integración de industrias que operaban en las islas desde 1927. Según el reportaje que le dedicó ABC el pasado junio, factura más de 43 millones de euros, empleando a 220 personas de forma directa —y genera en torno a 600 empleos indirectos—, desarrolla su producción en unas instalaciones de más de 18.000 metros cuadrados en Las Palmas de Gran Canaria, que por cierto visité de niña, y exporta el 22 % de su producción a Europa, Asia, Estados Unidos, África y parte de América Latina. Entre sus productos se encuentran, chocolates, cafés, ambrosías, galletas, caramelos: una industria agroalimentaria completa, con Medalla de Oro de la ciudad y Roque Nublo Económico 2025. Hablamos por todo ello, de patrimonio empresarial canario.
La Inteligencia Artificial en Tirma: primero el dato, después el algoritmo
En la entrevista publicada por Canarias7 el 16 de agosto, su CEO, Virgilio Correa, explica la hoja de ruta. La empresa está inmersa en la implantación de un nuevo ERP que estará terminado en 2027 y que gestionará toda la información de forma integrada. En paralelo, invierte en maquinaria nueva y en sensores que capturan datos en tiempo real de las líneas de producción. Solo después, dice, «iremos incorporando progresivamente la inteligencia artificial»: primero al mantenimiento preventivo y a la planificación de la producción, una tarea que hoy consume entre ocho y doce horas semanales.
Decisión inicial muy acertada: «la inteligencia artificial necesita datos fiables y estructurados para aportar verdadero valor». Correa añade que las famosas alucinaciones existen y obligan a mantener una actitud crítica, que la IA sigue necesitando la supervisión de personas y deja la frase que da título a la entrevista y que yo firmaría tal cual: la IA debe ayudarnos a decidir mejor, no a dejar de pensar. Sobre la velocidad en su implantación, dos ideas conviven en sus respuestas: «me preocuparía más hacerlo demasiado despacio»… y, a la vez, «es mejor ser el segundo que el primero».
Lo que este enfoque tiene de muy sensato
Empecemos por reconocer lo que creo positivo, que no es poco. Primero: construir la casa por los cimientos. Sin datos fiables no hay IA que valga, y ver a una industria canaria invertir en ERP y sensores de captación de datos, antes de comprar promesas, es una lección de madurez digital que muchas empresas —de aquí y de fuera— deberían estudiar. Segundo: la supervisión humana y la actitud crítica ante las alucinaciones no son un detalle técnico, son la base de un uso responsable. Y tercero: me reconforta leer a un CEO industrial preocupado por que no perdamos capacidades. Eso es exactamente un buen criterio, usar la herramienta sin renunciar a entender lo que hace.
Los tres matices que yo añadiría (con cariño y con respeto)
Y ahora, los matices. Los comparto con admiración por lo construido y conciencia de que dirigir una industria real es mucho más difícil que opinar sobre ella.
Primero: la IA no tiene por qué esperar al ERP. Es cierto que la IA industrial —predicción de demanda, mantenimiento preventivo— necesita ese dato estructurado que llegará en 2027. Pero hay otra IA, la generativa, que ya hoy aporta valor en marketing, administración, atención al cliente, exportación o documentación, sin depender del ERP y con riesgos perfectamente acotables (salvo que la estén utilizando y no se destaque en la entrevista). Son dos velocidades compatibles: por un lado los cimientos, a fuego lento y por el otro el aprendizaje de las personas, desde ya. Aplazarlo todo a 2027 no es una actuación prudente sobre la tecnología, renunciar a dos años de rodaje cultural no creo que sea correcto.
Segundo: ser el segundo funciona comprando tecnología, no construyendo capacidades. Se puede ser el segundo en adquirir una herramienta y aprender de los errores ajenos; pero la capacidad de una organización para usar bien la IA no se compra hecha, sino que se entrena, cometiendo errores y corrigiéndolos dentro de casa. Lo contaba hace unos días en el caso de los experimentos de IA que triunfan o se apagan en silencio: la diferencia no la marcó la tecnología, sino el andamiaje que sostuvo —o no— a las personas expertas que experimentaban. Esa experiencia acumulada es, precisamente, donde el primero saca ventaja al segundo.
Tercero: en la hoja de ruta tecnológica echo de menos la hoja de ruta de las personas. ERP, sensores, maquinaria: la parte dura está clarísima. Pero ¿quién y cómo va a formarse esas 220 personas? ¿Habrá espacio para que quienes mejor conocen cada proceso propongan sus propios casos de uso, con criterios claros y reconocimiento? La entrevista, y lo digo sin ironía, demuestra que la reflexión existe y es profunda, lo que sugeriría es convertirla en plan, con la misma concreción que tiene el calendario del ERP.
La lección para el resto de nuestras pymes
Tirma nos deja un caso de uso muy valioso precisamente porque no va de grandes titulares, sino de una empresa real, con 85 años de historia, haciendo las cosas con orden. La lección que yo extraería para cualquier pyme canaria o española es doble. De Tirma, copiemos los cimientos: datos fiables, inversión seria, supervisión humana, nada de comprar humo. Y a la vez, no confundamos prudencia con espera: la adopción de la IA tiene una parte técnica que admite calendario y una parte humana —formación, experimentación, criterio— que no debería esperar a nadie, porque es la más lenta de construir y la más difícil de copiar.
Decía Correa que el sentido común, las ganas de trabajar y la capacidad de implicarse seguirán marcando la diferencia, con independencia de la tecnología. Estoy muy de acuerdo, aunque añadiría que esas virtudes, hoy, tienen una tarea nueva: ponerse a aprender sin esperar a que todo esté perfecto. Porque el momento adecuado para los algoritmos podrá ser 2027; el momento adecuado para las personas es siempre ahora.
¿Tu empresa está construyendo cimientos mientras entrena a su gente… o ha confundido esperar con prepararse?
