¿Alguna vez te pasó que haces una consulta de soporte “fuera de horario” y sientes que el problema queda en pausa, como un lavarropas detenido a mitad de ciclo? En tecnología, esa espera se paga cara. Y en el mundo de la IA, donde cada semana cuenta, se vuelve un freno central.
El hallazgo detrás de muchas startups actuales es menos misterioso de lo que parece: están recuperando el modelo “sigue al sol” (Follow The Sun, FTS), una forma de trabajo que mantiene el desarrollo y la atención al cliente activos 24 horas sin exigir jornadas inhumanas a una sola persona. La clave es simple: cuando un equipo termina su día en una zona horaria, otro equipo en otra región toma el testigo.
La idea no es nueva. IBM ya la probó en los años 90 con un esquema distribuido en cinco oficinas. En ese entonces, el mecanismo tropezaba con un problema muy concreto: las redes de comunicación no estaban listas para un traspaso fino de información. La empresa logró pulir el engranaje y, coordinando tres oficinas en Estados Unidos, Australia e India, llegó a reducir la duración de algunos proyectos hasta en un 67%.
Hoy, la presión competitiva por construir modelos de IA en Silicon Valley reactivó esta estrategia. En paralelo, aparecen jornadas extremas como el “996” (trabajar de 9 a 21, seis días), pero cada vez más equipos buscan otra oportunidad: sumar horarios “normales” en distintos países, en vez de estirar la jornada individual hasta romperla.
También te puede interesar:El 92 % Usa IA en el Trabajo y Aun Así Siente Más Estrés y Agotamiento LaboralLa analogía doméstica ayuda a verlo. El modelo “sigue al sol” funciona como una casa con varias llaves de luz: no se trata de subir la tensión, sino de encender por ambientes, uno tras otro. Cuando el living se apaga, la cocina se enciende. La casa sigue iluminada, pero nadie está despierto toda la noche.
En un flujo típico, un modelo se diseña en Europa, se prueba “de noche” por equipos de Asia y se revisa a la mañana siguiente en California. No es magia. Es cableado organizativo: tareas bien delimitadas, documentación clara y un relevo prolijo para que la cadena no se corte.
Y justamente ahí aparece el punto más delicado. El momento crítico del FTS siempre fue el cambio de turno. En los 90, para IBM fue uno de los nudos más difíciles: se perdían detalles, se repetían pruebas y crecían las fricciones.
El “interruptor” moderno: IA para el relevo
El auge de la IA empezó a actuar como un interruptor que ordena ese traspaso. Herramientas como chatbots internos (asistentes para dudas del equipo) ayudan a resolver preguntas rápidas durante la transición. Y los agentes de IA pueden resumir conversaciones con clientes, preparar informes de errores y proponer ideas de solución usando el contexto acumulado de turnos anteriores.
También te puede interesar:El 92 % Usa IA en el Trabajo y Aun Así Siente Más Estrés y Agotamiento LaboralTraducido a la vida diaria: es como dejar una nota en la heladera, pero escrita por alguien que leyó todos los mensajes previos, ordenó lo importante y marcó lo urgente. El equipo que entra no arranca a ciegas.
Este mecanismo también se volvió pieza clave para el soporte global. Cuando una empresa atiende usuarios en varios husos horarios, centralizar todo en una sola oficina hace que el servicio llegue tarde o en un idioma que no ayuda. Y el costo es alto: según datos de Zendesk, el 73% de los clientes cambia de proveedor tras malas experiencias con el soporte.
Con equipos distribuidos, la promesa cambia: el usuario puede hablar con alguien en su horario normal y con sensibilidad cultural local. Además, las compañías que adoptan este esquema reportan menos casos sin resolver y una percepción de “siempre disponibles”, como si hubiera una central encendida todo el día.
Una nueva fase del trabajo remoto
Después de la pandemia, muchas empresas empujaron el regreso a la oficina. Pero el resurgir del “sigue al sol” muestra otra evolución: la oficina existe, solo que puede estar en otro continente. Y, bien coordinada, permite que el trabajo avance sin convertir la vida de nadie en una guardia eterna.
Al final, la IA no está “acelerando el sol”: está ayudando a que el relevo sea limpio, para que la luz siga prendida sin quemar a quienes sostienen el sistema.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
