De la Hoja de Cálculo a la Solución Centrada en el Usuario: el Rediseño de un Proceso Operacional en Atalaia

Aldair Garros Carvalho; Everton Gomede

DOI: 10.22167/2675-6528-202602610

Artículo derivado del Trabajo de Conclusión de Curso (TCC), con contenido basado en el trabajo original del alumno y adaptado al formato editorial de la Revista E&S con el apoyo de la herramienta ResumeAI, solución de inteligencia artificial desarrollada por el Instituto Pecege para síntesis y organización textual.

Resumen

Se analizó el rediseño del proceso de comunicación operativa en una Atalaia, que utilizaba hojas de cálculo con macros y correos electrónicos para informar sobre previsiones de maniobras. Se identificó que el proceso era manual, lento, propenso a errores y generaba sobrecarga a los operadores e insatisfacción a los usuarios. Se objetivó proponer una solución más eficiente y acorde a las necesidades de los involucrados. Para ello, se adoptó la investigación-acción, guiada por la metodología Design Thinking, estructurada en las fases de empatía, definición, ideación, prototipación y prueba. La investigación incluyó vivencia profesional, entrevistas con operadores y prácticos, observación contextual, análisis de registros operativos, construcción de personas y pruebas de usabilidad. Los resultados revelaron la centralidad de la previsión de maniobras en la rutina de la Atalaia y las limitaciones de las herramientas heredadas. Se desarrolló un prototipo web centrado en el usuario, con importación automática de datos, múltiples formas de visualización y acceso independiente de la conexión a Internet. En las pruebas, la nueva solución redujo en un 82% el tiempo medio de preparación del informe, pasando de 11,4 a 1,6 minutos. Se concluyó que la aplicación del Design Thinking puede modernizar el proceso, prevenir errores, aumentar la eficiencia y ampliar la calidad de la comunicación operativa.

Palabras clave: Automatización de procesos; Comunicación operacional; Design Thinking; Investigación-acción; Usabilidad.

1. Introducción

El sector portuario ejerce una influencia significativa tanto a nivel local como nacional, generando impactos económicos, sociales y ambientales sustanciales, como lo destacó Santos (2022). En este contexto, la estructura organizacional y administrativa conocida como Atalaia es responsable de promover, coordinar, controlar y dar soporte al servicio de los prácticos a las embarcaciones dentro de una zona de practicaje, de manera eficiente e ininterrumpida (NORMAM-311/DPC, 2026). Anualmente, se observa un aumento significativo en la cantidad de movimientos portuarios, según datos divulgados por la Agencia Nacional de Transportes Acuáticos (ANTAQ, 2025), lo que evidencia la creciente complejidad de los desafíos que enfrenta el sector y la necesidad de centros de control preparados para cumplir sus responsabilidades de manera eficiente y eficaz.

La Sala de Control de Atalaia, foco de este estudio, utiliza un sistema operativo basado en hojas de cálculo personalizadas con macros, completadas manualmente por los operadores. Este proceso culmina en el envío de un correo electrónico que contiene una imagen estática de una tabla, la cual presenta las maniobras realizadas en el intervalo de marea actual, la previsión de maniobras para los próximos intervalos de marea y la escala de los prácticos en operación. Esta imagen constituye el principal recurso para informar a los profesionales sobre las movilizaciones portuarias.

La experiencia profesional del investigador en el sitio, a lo largo de más de una década, y su interés en contribuir a la adopción de nuevas tecnologías y mejoras, revelaron que el proceso de comunicación operativa era excesivamente manual, lento, susceptible a errores y dependiente de retrabajo. Dicho escenario generaba sobrecarga a los operadores e insatisfacción entre los usuarios finales. Se observa que alrededor del noventa y cuatro por ciento de las planillas en uso contienen errores (Poon et al., 2024), los cuales no siempre son fácilmente identificables, y existe una excesiva confianza de los usuarios, que desconocen las fallas existentes (Panko, 2015). Aunque el desarrollo de planillas tiene similitudes con la programación, la ingeniería de software se distingue por la aplicación de técnicas y metodologías fundamentadas y sistemáticas para la gestión de problemas complejos (Hermans y Murphy-Hill, 2015).

El estudio se propuso tras constatar que las herramientas heredadas en uso no satisfacen adecuadamente las demandas de calidad exigidas de una Atalaia. Se justifica, por lo tanto, la intención de desarrollar un sistema con una arquitectura de software alineada a las necesidades de los usuarios (Keeling, 2017). Para abordar esta problemática, se definió la aplicación de la metodología Design Thinking, caracterizada por resolver problemas de forma creativa, con foco en las necesidades reales de las personas y en la identificación de soluciones más efectivas (Brown, 2020). Estudios empíricos recientes demuestran la eficacia de esta metodología en la promoción de la creatividad y la autoconfianza, contribuyendo al desarrollo de innovaciones (Rösch et al., 2023).

Este estudio tuvo como objetivo analizar y demostrar de qué manera la aplicación de los principios de Design Thinking puede contribuir al desarrollo de un sistema capaz de satisfacer las exigencias de calidad de una Atalaia y atender a las necesidades de modernización de los procesos operativos de su Sala de Control, específicamente en lo que se refiere a la comunicación de información requerida por los prácticos para la adecuada ejecución de sus actividades.

2. Material y Métodos

El presente estudio adoptó la investigación-acción como estrategia metodológica, según lo preconizado por Thiollent (2025), quien enfatiza la interacción continua entre el investigador y el contexto investigado. La concepción y organización de la investigación fueron guiadas por la metodología Design Thinking (DT), presentada formalmente por Herbert Simon en 1969 y popularizada por Brown (2020). El enfoque siguió las cinco fases propuestas por el Instituto de Diseño Hasso Plattner, que incluyen empatía, definición, ideación, prototipado y prueba (Gwangwava, 2021).

La investigación se llevó a cabo en la Sala de Control de una Atalaia, organización responsable del soporte al servicio de practicaje. Los participantes se dividieron en dos grupos: el primero, compuesto por cuatro operadores, representando un tercio del equipo total de la Atalaia; y el segundo, con tres prácticos, correspondiente al 10% del personal de prácticos de la Zona de Practicaje (ZP) en cuestión. El criterio de selección de los participantes se basó en la disponibilidad para colaborar con el estudio.

En la fase de empatía, se realizó un levantamiento de la situación y las expectativas de los interesados, según lo sugerido por Häger et al. (2014). Los datos se recopilaron a través de la experiencia profesional del investigador, quien actuó como operador en la Sala de Control durante más de una década (entre 2009 y 2024). Adicionalmente, se realizaron entrevistas etnográficas con operadores y prácticos, y observaciones contextuales, incluyendo el análisis de los registros de todos los envíos de informes de previsión de maniobras en el año 2025.

Para la fase de definición, se analizó el material recopilado con el objetivo de identificar oportunidades y problemas, empleando herramientas y técnicas que estimulan la creatividad (Moreira, 2018). Este proceso incluyó la definición de grupos de usuarios, la elaboración de personas, el Mapa de Empatía, el Viaje de la Persona, el Mapa de Afinidad, la herramienta de Observaciones para Insights y las Preguntas ¿Cómo Podríamos Nosotros [CPN]?, según lo descrito por Vianna et al. (2012).

La fase de ideación se centró en la conceptualización de soluciones a partir de la comprensión de los problemas y las necesidades de los usuarios. Para ayudar en la generación de ideas, se aplicó la técnica de Brainstorming (Cavalcanti, 2026). Posteriormente, las ideas fueron evaluadas y seleccionadas utilizando la Matriz de Posicionamiento por esfuerzo e impacto, priorizando las soluciones con mayor potencial de impacto y menor demanda de recursos, según la orientación de Vianna et al. (2012).

En la fase de prototipado, se elaboraron bocetos a mano de prototipos de baja fidelidad, que sirvieron de base para la creación de modelos de alta fidelidad. Estos prototipos se presentaron con visualización en dispositivos móviles, principal medio de acceso de los profesionales. Se desarrollaron interfaces para la alimentación del informe, con un algoritmo para la importación automática de datos del sistema interno, y un gestor de escala de servicio con funcionalidades de importación, arrastrar y soltar, copiar, aplicar puntos y actualizar posiciones, con el objetivo de optimizar el proceso de actualización de las previsiones. Se adoptó la arquitectura Single Page Application (SPA) para el desarrollo (Scott Junior, 2015; Torres, 2023).

La fase de prueba implicó la experimentación de los prototipos con usuarios reales en la Sala de Control de Atalaia. Se realizaron pruebas de usabilidad mediante la observación directa de la interacción de los usuarios con los prototipos, y sesiones de retroalimentación para recopilar opiniones y sugerencias de los participantes. Los resultados se registraron sistemáticamente utilizando la Matriz de Retroalimentación (Melo y Abelheira, 2015). Para el análisis cuantitativo, se cronometraron veinte pruebas de usabilidad con los cuatro operadores participantes, comparando el tiempo de preparación del informe con el sistema en prueba y con la hoja de cálculo heredada.

La funcionalidad offline del sistema se hizo posible a través de la tecnología Progressive Web App (PWA), lo que permite el acceso a la última información almacenada localmente, incluso sin conexión a internet. Los operadores participaron en sesiones individuales para evaluar la usabilidad de la interfaz sin orientación previa, lo que permitió identificar puntos de mejora en la disposición de los menús, la ubicación de las funciones, la nomenclatura de los botones y la claridad de los mensajes de error, lo que resultó en revisiones y simplificaciones iterativas.

3. Resultados y Discusión

El análisis inicial del proceso de comunicación operativa en Atalaia, fundamentado en la experiencia profesional del investigador y en entrevistas con operadores y prácticos, reveló un escenario de ineficiencia e insatisfacción. Se observó que la Sala de Control utilizaba una hoja de cálculo Excel con macros, desarrollada por un operador en 2010, para gestionar y comunicar las previsiones de maniobras. Esta herramienta, aunque supuso una innovación en su momento, presentaba limitaciones significativas, como la dependencia de un único programador para su mantenimiento y la susceptibilidad a errores causados por alteraciones no intencionales de los usuarios. La experiencia práctica del investigador, que actuó en la Sala de Control durante quince años, entre 2009 y 2024, permitió una comprensión profunda de las interacciones y de los desafíos enfrentados diariamente.

La hoja de cálculo de previsión de maniobras, considerada la síntesis de la información más relevante para los prácticos, contenía detalles sobre cuatro mareas, amplitud, horarios, nombres de barcos, créditos, prácticos asignados y sus puntuaciones, además de escalas de servicio y campos para avisos. Las automatizaciones implementadas, como el formato automático, la exportación a imagen y la creación de correos electrónicos, tenían como objetivo optimizar el proceso. Sin embargo, el llenado manual de los datos, copiados de un sistema web complejo, era lento y propenso a errores, generando quejas y conflictos. La actualización de la hoja de cálculo se realizaba cada tres horas o siempre que había cambios, enviándose por imagen JPEG vía correo electrónico y plataforma web, lo que, si bien proporcionaba un registro histórico, no resolvía la cuestión de la dinamicidad de la información.

Los datos recopilados a través de entrevistas se agruparon por afinidad, revelando los “dolores” y “desafíos” de los operadores y prácticos. Los operadores expresaron preocupación por el tiempo consumido en el llenado manual y repetitivo, la fragilidad de la herramienta actual y la constante posibilidad de errores humanos. La previsión de maniobras, aunque central, era un proceso manual intensivo, que exigía la copia de datos del sistema web a la hoja de cálculo, con la introducción de información como marea, horario, altura, amplitud y detalles de cada maniobra. Esta complejidad, sumada a procedimientos diferenciados para algunos prácticos, aumentaba la propensión a errores y la burocracia.

En cuanto a los criterios de toma de decisiones, la priorización de tareas se guiaba por factores como el riesgo, el tiempo y el impacto operativo, destacando la naturaleza crítica del sector. La urgencia estaba ligada a plazos cortos y a la necesidad de agilidad en la comunicación con prácticos, barcos, lanchas y remolcadores. La seguridad era un factor primordial, que implicaba el seguimiento de movimientos y la comunicación por radio VHF. Las expectativas de los operadores para una nueva herramienta incluían modernización, flujos de trabajo más cortos y una interfaz dinámica e intuitiva, con automatización de la previsión de maniobras para liberar tiempo y enfoque para actividades de mayor valor.

En el grupo de los prácticos, los desafíos se centraban en la accesibilidad, confiabilidad y completitud de la información. La conectividad inconstante a internet en el mar los obligaba a solicitar la previsión como archivo de imagen por correo electrónico o aplicación de mensajería. La naturaleza dinámica de la previsión, con frecuentes cambios de maniobras, horarios y puntuaciones, generaba dependencia continua de la Atalaia e impactaba la planificación. Problemas de confiabilidad, como puntuaciones incorrectas u horarios desactualizados, eran mencionados frecuentemente. Los prácticos valoraban profesionalismo, agilidad, precisión, claridad y consistencia, características esenciales para la seguridad y eficiencia de las operaciones.

Las necesidades de los prácticos iban más allá de la información contenida en la planilla actual, abarcando datos como el porte bruto (DWT), el calado, el punto de embarque, la carga segura de los cabezales y la cantidad de remolcadores recomendada. La altura de las mareas y el historial de fallos de los buques también fueron citados como información relevante, que actualmente solo se obtenía mediante solicitud directa a Atalaia. Deseos como notificaciones de actualización, chat dedicado y repositorio de documentos indicaban la búsqueda de un sistema más completo e interactivo. Sin embargo, la investigación también reveló resistencia al cambio por parte de prácticos más experimentados, que preferían mantener el formato actual, a pesar de reconocer sus deficiencias.

El análisis cuantitativo de los registros de pronósticos, correspondientes al año 2025, demostró la intensidad del flujo de trabajo en Atalaia. Se registraron 7.937 envíos, con un promedio de 21,7 envíos por día y un intervalo promedio de 1 hora y 6 minutos entre ellos. Descontando las 933 ocurrencias de envíos con un intervalo inferior a 10 minutos, que configuraban correcciones y representaban el 11,8% del total, el número anual de pronósticos ajustado fue de 7.004, con un promedio diario de 19,2 envíos y un intervalo promedio de 1 hora y 15 minutos. La presencia de 290 ocurrencias con un intervalo superior a 3 horas, representando el 4,1% del total, evidenció cuellos de botella operativos, especialmente considerando la orientación de un envío cada tres horas.

Fase 2: Definición

En la fase de Definición, el objetivo fue interpretar y dar sentido a la información recopilada, identificando patrones y necesidades latentes. La construcción de personas, como Bárbara (operadora) y Kennedy (práctico), permitió comprender las características personales, sociales, profesionales e intelectuales de los usuarios. Bárbara, de 35 años, extrovertida y comunicativa, deseaba un trabajo más simple, sin errores, y se sentía sobrecargada y desmotivada por la complejidad de los sistemas y por la percepción de ser culpabilizada por fallos. Kennedy, de 60 años, serio y profesional, buscaba información actualizada y correcta para realizar maniobras con precisión, pero se frustraba por la demora en las actualizaciones y los errores frecuentes en los informes.

El Mapa de Empatía profundizó la comprensión de las percepciones y comportamientos. Los operadores expresaron que su trabajo exige mucha atención para evitar errores, buscan constantemente información y rellenan hojas de cálculo manualmente. Piensan que se esfuerzan, pero la precisión es casi imposible, sintiéndose injustamente culpabilizados y desmotivados. Los prácticos, por su parte, desean más información y diligencia de Atalaia, buscando actualizaciones frecuentes y accediendo a sistemas internos, pero sienten inseguridad con la previsión de maniobras y frustración con el compromiso de Atalaia. Esta herramienta reveló que, a pesar de los esfuerzos de los operadores, la complejidad de los procesos dificultaba el cumplimiento de sus tareas, mientras que los prácticos buscaban información segura y actualizada.

El viaje de la persona del operador, detallado en la Tabla 4, evidenció la complejidad del trabajo, que involucra múltiples tareas interdependientes y exige atención constante. La imposibilidad de exportar datos del sistema principal forzaba el llenado manual de hojas de cálculo, aumentando el riesgo de errores y retrabajo. La comunicación con prácticos y agentes era crucial para garantizar el respeto a las preferencias y la aplicación correcta de las normas. La necesidad de repetición y actualización constante de las previsiones, debido a los frecuentes cambios operacionales, generaba sobrecarga y presión. El viaje del operador señaló oportunidades claras de mejora en la automatización, integración de sistemas y comunicación, con el objetivo de reducir errores y optimizar el tiempo.

El viaje de la persona del práctico, presentado en la Tabla 5, reveló un flujo de trabajo dinámico que exige organización, flexibilidad y comunicación eficaz con Atalaia. Los prácticos se enfrentaban a desafíos relacionados con la imprevisibilidad de los horarios y la necesidad de planificación previa, siendo fundamental monitorizar la información más reciente. La decisión sobre dónde permanecer después del servicio dependía de la programación del próximo trabajo, lo que indica que el viaje se extendía más allá de la ejecución. Este análisis destacó oportunidades de automatización en la comunicación y actualización de información, lo que podría reducir el retrabajo y optimizar el tiempo del práctico, mejorando su experiencia y la eficiencia del sistema.

El Mapa de Afinidad, sintetizado en las Tablas 6 y 7, agrupó los relatos por características comunes. Para los operadores, las “sobrecargas” incluían el deseo de un trabajo más simple, el retrabajo constante debido a cambios en las previsiones y la dificultad de actualizar escalas manualmente. Los “desafíos” implicaban la necesidad de agilizar procedimientos, el tiempo dedicado al llenado manual, la anticipación de escenarios y la complejidad del sistema. Las “exigencias” se centraban en la actualización de los prácticos y la aplicación de normas, mientras que los “temores” abarcaban la negligencia de información, la incomodidad al proponer mejoras y la creencia de que la culpa es siempre del operador.

Para los prácticos, las “necesidades” incluían el soporte de la Atalaia durante las maniobras y el acceso offline a la previsión. Las “insatisfacciones” eran la falta de aviso previo para el trabajo nocturno y los errores de puntuación y escala. Las “carencias” apuntaban a la necesidad de una interfaz más eficiente, más información sobre operaciones de terminales, balizamiento e historial de fallos. Los “costumbres” revelaban la frecuencia con la que consultaban el informe y la preferencia por no haber cambios, a pesar de buscar errores. Esta etapa de Definición, por lo tanto, consolidó la comprensión de que las herramientas existentes eran insuficientes, generando insatisfacción y desconfianza, y que la automatización era crucial para mitigar errores y optimizar el tiempo.

Fase 3: Ideación

La fase de Ideación tuvo como objetivo conceptualizar soluciones a partir de la comprensión profunda de los problemas y las necesidades de los usuarios. La herramienta Brainstorming se aplicó para generar una amplia gama de ideas, según se presenta en la Tabla 10. Las propuestas abarcaron desde la mejora de la hoja de cálculo existente, con verificación automática de errores, hasta el desarrollo de un sistema a medida que facilitara el llenado y la validación de datos. Otras ideas incluyeron la solicitud de herramientas de exportación de datos o acceso a la base de datos del sistema interno, la creación de algoritmos para la extracción de información y el desarrollo de un sistema capaz de gestionar múltiples escenarios de marea.

Para mitigar errores relacionados con las normas técnicas, se sugirieron funciones en la hoja de cálculo o un sistema dedicado para evaluar los datos del informe de previsión de maniobras. La cuestión del acceso sin conexión se abordó con la idea de enviar la previsión automáticamente por aplicaciones de mensajería o desarrollar un sistema con capacidad de funcionamiento sin acceso a internet, como una Progressive Web App (PWA). Para mejorar la calidad y fiabilidad de la información, se propuso un sistema que validara los datos y permitiera a los prácticos consultar actualizaciones en tiempo real. La disponibilidad de más información sin sobrecargar la interfaz se pensó mediante recursos interactivos o informes adicionales, y la visualización de las previsiones podría ofrecerse en múltiples formas, incluyendo una que mimetizara la hoja de cálculo actual.

La Matriz de Posicionamiento por Esfuerzo e Impacto, mostrada en la Tabla 11, se utilizó para seleccionar las ideas más prometedoras, priorizando aquellas con mayor impacto y menor esfuerzo, dada la conducción individual del proyecto. Ideas como el desarrollo de un sistema a medida, la creación de un algoritmo para la extracción de datos y la implementación de un sistema con capacidad offline fueron clasificadas como de alto impacto. Aunque se consideró la posibilidad de mejorar la hoja de cálculo Excel o consultar a la empresa del software principal, la preferencia de los operadores por una solución personalizada y la negativa de la empresa a desarrollar nuevas funcionalidades dirigieron el enfoque hacia la creación de un nuevo sistema.

Fase 4: Prototipado

En la fase de Prototipado, se desarrollaron prototipos de baja y alta fidelidad para visualizar las soluciones propuestas. Inicialmente, bocetos a mano guiaron la creación de modelos más detallados. A continuación, se presentaron prototipos de alta fidelidad, como los que se muestran en la Figura 3, en vistas previas para dispositivos móviles, reconociendo que esta es la principal forma de acceso de los profesionales. El nuevo enfoque de visualización presentaba las predicciones de maniobras de forma dinámica, permitiendo interactividad, como el arrastre de cuadros de eventos de marea para revelar las escalas de servicio correspondientes, mostrando el estado anterior y posterior a las maniobras. Esta configuración optimizó la lectura y permitió la inclusión de información adicional sin sobrecargar la interfaz.

Las presentaciones de los prototipos generaron sugerencias de gerentes, prácticos y operadores sobre indicadores visuales, colores y tamaños de fuente. Se propuso una alternativa de visualización con menos detalles, además de la versión que simulaba la hoja de cálculo Excel, para atender preferencias individuales y proporcionar una visión general más limpia. En reuniones subsecuentes, se incorporaron funcionalidades como el intercambio de observaciones importantes y la fijación de avisos críticos en la interfaz. También se presentaron bocetos para pantallas grandes, demostrando la adaptación dinámica y responsiva de la interfaz para los monitores de la Sala de Control, que exhibirían las previsiones de maniobras junto con el cuadro de avisos y observaciones.

La tercera reunión de presentación se centró en la experiencia del operador, mostrando interfaces para la entrada de informes. Se destacó la función de importación automática de información a través de un algoritmo que extraía datos de la página de visualización de maniobras del sistema interno. Se presentó un gestor de escala de servicio con funcionalidades como importar, arrastrar y soltar, copiar, aplicar puntos y actualizar posiciones según las normas. Estas soluciones se implementaron para optimizar el proceso continuo de actualización de las previsiones, haciéndolas instantáneamente disponibles para los prácticos y liberando a los operadores para otras demandas operativas, evidenciando el potencial de la prototipación para refinar y validar las ideas.

Fase 5: Prueba

La fase de Prueba fue crucial para validar las soluciones propuestas, involucrando la experimentación con usuarios reales en la Sala de Control de Atalaia. Las pruebas de usabilidad resultaron en la creación de experiencias intuitivas y eficientes, un aspecto fundamental para el éxito de iniciativas digitales (Melo y Abelheira, 2015). Se invitó a los usuarios a compartir sus impresiones, incluyendo elogios, críticas y dudas, que fueron sistemáticamente anotadas en la Matriz de Feedback, conforme al modelo exhibido en la Figura 4. Este enfoque iterativo permitió mejorar continuamente el desarrollo de la interfaz, haciéndola simple, objetiva e intuitiva.

Desde la perspectiva de la ingeniería de software, la adopción de la arquitectura Single Page Application (SPA) fue fundamental para el rendimiento, la escalabilidad y la experiencia del usuario. Como señalan Scott Junior (2015) y Torres (2023), la SPA promueve eficiencias en el diseño, el mantenimiento del código y el tiempo de desarrollo, permitiendo que las actualizaciones y la navegación se procesen localmente, reduciendo las recargas de página y la latencia percibida. Esta arquitectura posibilitó interfaces modernas y funcionalidades dinámicas, como la actualización automática de datos y la gestión en tiempo real, alineándose con los requisitos identificados en las fases anteriores del proyecto.

Las sesiones individuales de usabilidad con los operadores revelaron dificultades iniciales en la localización de funciones y la nomenclatura de botones, lo que llevó a la creación de atajos, reorganización de menús, revisión de textos y simplificación de instrucciones. Tras los ajustes, los operadores expresaron satisfacción, especialmente con las funciones de importación automática de datos, que proporcionaron mayor disponibilidad para otras actividades. La simplificación en la asignación de prácticos y la generación automática de escalas, con cálculo correcto de puntuaciones y ajuste de posiciones, fueron destacadas. La navegación facilitada y la visualización intuitiva de las predicciones contribuyeron a una experiencia más eficiente, con potencial para agilizar el proceso, reducir errores y optimizar recursos cognitivos.

Para un análisis cuantitativo, se cronometraron veinte pruebas de usabilidad con los cuatro operadores, comparando el tiempo medio empleado en la preparación del informe de previsión de maniobras entre el método de la hoja de cálculo Excel y el nuevo sistema. Los resultados, ilustrados en la Figura 5 del TCC original, evidenciaron una reducción del 82% en el tiempo medio, que pasó de 11,4 minutos en Excel a solo 1,6 minuto en el sistema SPA. Este ahorro de tiempo, unido a la mejora de la precisión de los datos y a la disminución de la sobrecarga en las bandejas de entrada de los destinatarios, refuerza la importancia de la nueva herramienta para optimizar el flujo de trabajo de Atalaia, que registró 7.937 envíos de previsiones en 2025, con un intervalo medio de 1 hora y 6 minutos.

El acceso de los prácticos al sistema se simplificó y se limitó a la consulta de la información de la previsión de maniobras y de las observaciones. Diversos ciclos de pruebas con los prácticos resultaron en cuatro modelos distintos de visualización del informe de previsión, dos de ellos con opciones adicionales de visualización. El modo de visualización que simulaba la estructura de la planilla se finalizó con precisión y correspondió a las expectativas de los usuarios familiarizados con este formato, proporcionando acceso inmediato a la versión más actualizada del informe y eliminando la necesidad de esperar envíos por correo electrónico o aplicaciones de mensajería. La funcionalidad offline, viabilizada por la tecnología Progressive Web App (PWA), permitió un acceso ágil y eficiente al sistema incluso sin conexión a internet, cargando la última información almacenada localmente y ofreciendo notificaciones, además de la posibilidad de instalar un acceso directo en la pantalla de inicio de los dispositivos móviles.

En resumen, la aplicación de la metodología Design Thinking permitió una comprensión profunda de las ineficiencias y necesidades del proceso de comunicación operativa en Atalaia. El desarrollo de un prototipo web centrado en el usuario, con importación automática de datos, múltiples formas de visualización y acceso offline, demostró una reducción del 82% en el tiempo medio de preparación del informe, pasando de 11,4 a 1,6 minutos. Esta solución representa un avance significativo en la modernización del proceso, prevención de errores, aumento de la eficiencia y mejora de la calidad de la comunicación operativa, cumpliendo los objetivos de modernización y calidad de Atalaia.

4. Conclusión

Este estudio analizó la aplicación de los principios de Design Thinking para el desarrollo de un sistema capaz de satisfacer las exigencias de calidad y modernizar los procesos de comunicación operativa de la Sala de Control de una Atalaya, centrándose en la información requerida por los prácticos. Se verificó que el proceso anterior, basado en hojas de cálculo con macros y correos electrónicos, era manual, lento, propenso a errores y generaba sobrecarga a los operadores e insatisfacción a los usuarios. La metodología Design Thinking, con sus fases de empatía, definición, ideación, prototipado y prueba, permitió una comprensión profunda de las necesidades y desafíos de los involucrados. Como resultado, se desarrolló un prototipo web centrado en el usuario, que incorporó importación automática de datos, múltiples formas de visualización y acceso offline. En las pruebas de usabilidad, se observó una reducción del 82% en el tiempo medio de preparación del informe, que pasó de 11,4 a 1,6 minutos, demostrando un avance significativo en la eficiencia operativa y en la calidad de la comunicación.

A pesar del potencial transformador de la solución, el producto no se completó en su totalidad hasta el cierre de este trabajo, y se identificó cierta resistencia al cambio por parte de profesionales más experimentados. Sin embargo, la aplicación del Design Thinking contribuyó a modernizar el proceso, prevenir errores y aumentar la eficiencia, además de ampliar la calidad de la comunicación operativa. Se recomienda la conclusión del desarrollo y la implantación de la solución en un entorno operativo real para evaluaciones longitudinales de desempeño, usabilidad y aceptación. Se sugiere, además, investigar la integración con el sistema interno de Atalaia para reducir redundancias y explorar funcionalidades complementarias, como notificaciones en tiempo real y mecanismos de validación de reglas operativas, así como investigaciones futuras para medir el impacto en indicadores como el tiempo de actualización y la satisfacción de los usuarios.

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Artículo originario del Trabajo de Conclusión de Curso de la Especialización en Ingeniería de Software del MBA USP/Esalq

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