José María Berganza García / Profesor de CMI Higher Education
Lean y Six Sigma nacieron y se desarrollaron muy vinculados a entornos industriales, por lo que todavía es frecuente asociarlos con fábricas, líneas de montaje o control estadístico de la producción. Sin embargo, esa identificación es demasiado estrecha. Una universidad que tarda semanas en resolver una convalidación, un hospital con esperas innecesarias, una empresa que repite tareas administrativas o un servicio comercial que pierde oportunidades por fallos de coordinación tienen algo en común: todos operan mediante procesos y, por tanto, todos pueden analizar variación, desperdicio, tiempos, errores y valor para el usuario.
Dos tradiciones complementarias
Lean Six Sigma combina dos tradiciones complementarias. Lean se concentra en crear flujo y eliminar las actividades que consumen recursos sin aportar valor; Six Sigma aporta una disciplina especialmente orientada a reducir defectos y variabilidad mediante el análisis de datos. Su integración permite abordar a la vez velocidad, calidad y estabilidad. Un indicador clásico ayuda a comprender la ambición estadística de Six Sigma: con la convención habitual que incorpora un desplazamiento de 1,5 sigma, un proceso situado en seis sigma equivale aproximadamente a 3,4 defectos por millón de oportunidades (American Society for Quality, 2023). No todos los servicios necesitan alcanzar ese nivel, pero el dato ilustra una idea esencial: mejorar exige medir.
El método DMAIC —Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar— convierte esa filosofía en una secuencia de trabajo. En Definir se concreta el problema desde la perspectiva del cliente o usuario; en Medir se establece cómo funciona realmente el proceso; en Analizar se identifican las causas; en Mejorar se prueban soluciones, y en Controlar se evita que el proceso vuelva a su situación anterior. Lo importante es que las herramientas se elijan por su utilidad para resolver el problema, no por cumplir un ritual metodológico.
Más allá de la fábrica: sanidad y educación superior
La evidencia muestra que su aplicación ha trascendido ampliamente la manufactura. En sanidad, una revisión sistemática de Rathi, Vakharia y Shadab (2022) documenta el uso de Lean Six Sigma para mejorar la eficiencia y la productividad, aunque también advierte de que buena parte de los estudios se concentran todavía en procesos de gestión más que en procesos clínicos. En educación superior, Gómez-Molina (2022) analizó 68 artículos sobre Lean en universidades e identificó aplicaciones tanto en procesos académicos como administrativos. Otra revisión sobre Lean Six Sigma en instituciones de educación superior encontró proyectos en gestión académica, currículo, servicios y administración, orientados a reducir costes, aumentar la eficiencia y elevar la satisfacción de los grupos de interés (Guerrero Moreno et al., 2019).
También existen experiencias de implantación a gran escala. Svensson et al. (2015) describieron un programa universitario en el que unos 350 profesionales recibieron formación de sensibilización, 50 se formaron como Yellow Belts, 150 como Green Belts y siete completaron la formación Black Belt. El dato es interesante porque muestra que la mejora continua no depende únicamente de especialistas: necesita una arquitectura de capacidades distribuida por toda la organización.
Adaptar, no copiar
Trasladar Lean Six Sigma a los servicios exige, sin embargo, evitar una copia literal de la fábrica. En un proceso administrativo, el «inventario» puede ser una bandeja de solicitudes pendientes; el «retrabajo», una documentación devuelta por errores, y el «tiempo de ciclo», los días que pasan desde que un cliente solicita algo hasta que recibe respuesta. El valor también debe definirse de otra forma: no basta con reducir costes si la simplificación empeora la experiencia del usuario, la seguridad o la calidad.
La mejora continua funciona cuando combina método, datos y comportamiento organizativo. Sin liderazgo, sin la participación de quienes ejecutan el proceso y sin disciplina para mantener los cambios, las herramientas producen mejoras puntuales que desaparecen. La cuestión, por tanto, ya no es si Lean Six Sigma sirve fuera de la industria: la evidencia muestra que sí. La cuestión relevante es si la organización está dispuesta a observar sus procesos con el rigor suficiente para distinguir lo que realmente crea valor de lo que simplemente siempre se ha hecho así.
Referencias
- American Society for Quality. (2023). The ASQ Certified Quality Process Analyst Handbook (3.ª ed.). ASQ Quality Press.
- Gómez-Molina, D.-L. (2022). Lean management in universities: A systematic literature review. International Journal of Lean Six Sigma, 13(1), 156–177. https://doi.org/10.1108/IJLSS-12-2020-0224
- Guerrero Moreno, D. R., Silva Leal, J. A., & Bocanegra-Herrera, C. C. (2019). Revisión de la implementación de Lean Six Sigma en Instituciones de Educación Superior. Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 27(4), 652–667. https://doi.org/10.4067/S0718-33052019000400652
- Rathi, R., Vakharia, A., & Shadab, M. (2022). Lean six sigma in the healthcare sector: A systematic literature review. Materials Today: Proceedings, 50(5), 773–781. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2021.05.534
- Svensson, C., Antony, J., Ba-Essa, M., Bakhsh, M., & Albliwi, S. (2015). A Lean Six Sigma program in higher education. International Journal of Quality & Reliability Management, 32(9), 951–969. https://doi.org/10.1108/IJQRM-09-2014-0141
Sobre el autor
José María Berganza García es profesor de CMI Higher Education en las áreas de gestión empresarial, mejora de procesos y dirección de personas. Desarrolla también actividad docente universitaria y formación ejecutiva, combinando la experiencia académica con una amplia trayectoria profesional como consultor y formador de empresas. Es Lean Six Sigma Master Black Belt y cuenta con formación y certificaciones en gestión de proyectos, metodologías Agile y Scrum, calidad y mejora continua. Sus principales líneas de trabajo e investigación incluyen Lean Six Sigma y excelencia operacional, People Analytics, inteligencia artificial aplicada a la gestión de personas, transformación organizativa, gestión de proyectos y toma de decisiones basada en datos, con especial interés por la conexión entre tecnología, procesos y comportamiento humano. Ver su perfil.
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