Pensar Com Un Sistema de Control Per Decidir Millor.

En enginyeria i en gestió, prendre decisions sovint s’assembla a caminar entre la boira.

La incertesa, els retards i la complexitat són constants, i fins i tot els professionals més experiençats en poden sortir desorientats. Tanmateix, els principis de l'enginyeria de sistemes de control ens poden oferir una eina potent i pràctica per prendre decisions més sòlides, adaptatives i informades. Aquest enfocament no és només teòric: sectors industrials catalans en plena transformació tecnològica en són un bon exemple.

Els sistemes de control són fonamentals per a l’automatització moderna. Regulen el vol d’un avió, estabilitzen la temperatura en una planta química o mantenen la connectivitat d’una xarxa digital. Però més enllà de les màquines, aquests sistemes es basen en conceptes perfectament aplicables a la presa de decisions humanes: modelització, feedback, robustesa i ajust dinàmic.

Un bon punt de partida és entendre els models mentals. Tant enginyers com gestors prenen decisions basant-se en el seu coneixement, creences, experiències i supòsits. A diferència dels models matemàtics quees fan servir en aviació, aquests models mentals sovint són imprecisos o incomplets.  Traslladat a la gestió, això vol dir crear situacions (com assignar un projecte complex a un col·laborador) no només per resoldre un problema, sinó per entendre millor les capacitats de l'equip.

Un altre principi valuós és el dels efectes amb retard. No totes les decisions donen resultats immediats. En control, hi ha respostes inverses: accions que, inicialment, semblen negatives però que acaben sent beneficioses. Per exemple, incrementar la inversió en R+D pot fer baixar els beneficis a curt termini, però impulsar-los fortament més endavant. Aquesta paciència estratègica és clau per a líders que volen resistir les temptacions a curt termini.

Aquesta manera de pensar ja forma part de la cultura de diverses empreses catalanes. A l’Alt Penedès i el Vallès Occidental, per exemple, indústries com SEAT, Ficosa o Applus+ IDIADA han integrat sistemes de simulació i control predictiu per millorar cicles de producció. Les seves decisions no es prenen a cegues: es basen en dades reals, interpretades en temps real, i ajustades a través de bucles de feedback contínuament actius.

La Indústria 4.0 catalana n’és un altre bon exemple. Les fàbriques intel·ligents que ja operen al territori utilitzen sistemes ciberfísics, sensors i núvols de dades per adaptar-se als canvis en temps real. Però també els gestors que les dirigeixen actuen com un sistema de control: interpreten senyals, ajusten estratègies i ponderen riscos, igual que faria un controlador automàtic. I com més incert és l’entorn, més prudent ha de ser l'acció: petits ajustaments, espera de resposta i reajustament si cal.

I no hem d’oblidar la modelització del propi "jo". Com en un sistema de control que es regula a si mateix, un bon líder ha de conèixer les seves pròpies limitacions, ritmes, valors i biaixos. A Catalunya, cada cop més iniciatives de formació industrial i emprenedora com podrien ser  les de l’UPC, ESADE Creapolis o el Barcelona Tech City, introdueixen la idea que conèixer-se a un mateix és clau per liderar bé.

En definitiva, l’enginyeria de control, què és una branca de l'enginyeria que s'encarrega del disseny, l'anàlisi i la implementació de sistemes que regulen el comportament d'altres sistemes o processos, esdevé fonamental en molts àmbits tecnològics, des de la indústria fins a l'espai, passant per l'automoció, la robòtica i els sistemes energètic. No només serveix per gestionar màquines, sinó també per prendre decisions intel·ligents en entorns complexos. Tant si es lidera un equip a una planta de Martorell com si s'està en una startup a Girona, es possible plicar aquests principis per afrontar millor la incertesa, adaptar-te als canvis i créixer amb solidesa. La indústria catalana no només adopta tecnologia: també aprèn a pensar com un bon sistema de control.


Ramon Gallart