La inteligencia artificial dejó de ser un concepto asociado únicamente al diseño de lentes o a procesos altamente tecnificados y comenzó a instalarse, de manera silenciosa pero decisiva, en la gestión cotidiana de los laboratorios ópticos. Así lo plantea Francisco Bonilla, optometrista e ingeniero de formación, quien desde Panamá viene explorando el uso de la IA como una herramienta estratégica para mejorar eficiencia, rentabilidad y toma de decisiones dentro del laboratorio.
Bonilla parte de una premisa clara: la inteligencia artificial no reemplaza la experiencia humana, sino que la potencia. En su visión, el verdadero impacto de esta tecnología no está en los diseños sofisticados, sino en los procesos que sostienen el negocio día a día. Inventarios, atención al cliente, planificación de la producción, control de mermas y análisis predictivo son hoy los principales campos donde la IA empieza a mostrar resultados concretos.
Uno de los primeros frentes ha sido la gestión del inventario. Tradicionalmente, explica, los laboratorios trabajan con revisiones mensuales y proyecciones básicas apoyadas en hojas de cálculo. El problema es conocido: roturas de stock que frenan la producción o sobreinventarios que comprometen la rentabilidad. Con modelos predictivos basados en inteligencia artificial, el análisis deja de ser estático y pasa a ser dinámico. La IA identifica patrones cíclicos de consumo, compara históricos de ventas y genera alertas tempranas, permitiendo anticipar pedidos y reducir errores humanos.
El mismo enfoque se aplica a la planificación de la producción. A partir de los datos internos del laboratorio, la inteligencia artificial puede priorizar órdenes, optimizar flujos de trabajo y sugerir ajustes que reduzcan tiempos muertos. No se trata de automatizar por automatizar, sino de ordenar la operación con criterios objetivos y medibles.
Otro ámbito en desarrollo es el servicio al cliente. Bonilla describe sistemas basados en IA capaces de responder consultas recurrentes —estado de órdenes, tiempos estimados de entrega, prioridades— sin necesidad de intervención humana constante. Estos asistentes no solo alivian la carga operativa, sino que también generan información valiosa para la gestión interna, al identificar qué clientes consultan más, qué pedidos generan mayor presión y en qué puntos se concentran los cuellos de botella.
En el área comercial, la inteligencia artificial abre una posibilidad adicional: convertirse en un asesor técnico. Alimentada con información sobre diseños, materiales, corredores y características ópticas, la IA puede sugerir a las ópticas el lente más adecuado para cada paciente, basándose en datos y no solo en experiencia empírica. Para Bonilla, esto representa una ventaja competitiva clara, especialmente en contextos donde el personal de atención no siempre cuenta con formación optométrica.
La clave, insiste, no está en la herramienta sino en la base de datos. Sin información confiable, ordenada y real, ningún modelo funciona. Por eso, el primer paso para cualquier laboratorio que quiera incursionar en inteligencia artificial es fortalecer su sistema de gestión interna. A partir de ahí, incluso plataformas ampliamente conocidas como ChatGPT, Gemini o Claude pueden convertirse en aliadas reales, sin necesidad de grandes inversiones iniciales.
Bonilla también es claro frente a una barrera frecuente: la resistencia del equipo humano. La adopción de IA suele generar desconfianza, miedo a la sustitución o rechazo al cambio. Su experiencia muestra que la capacitación y el uso cotidiano transforman esa percepción. Cuando el equipo entiende que la tecnología simplifica tareas repetitivas y permite enfocarse en funciones de mayor valor, la adopción se vuelve natural.
Mirando hacia adelante, el escenario es aún más amplio. Mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad automatizado, integración directa con proveedores y pedidos inteligentes son solo algunas de las aplicaciones que ya empiezan a emerger. Para Bonilla, la inteligencia artificial no es una moda ni una promesa a largo plazo: es una herramienta disponible hoy, cuyo impacto dependerá de qué tan dispuestos estén los laboratorios ópticos a entenderla, probarla y adaptarla a su propia realidad.
