El objetivo es la productividad, no la computadora.

Existe una máxima, ampliamente atribuida a Edsger W. Dijkstra, que dice que «la ciencia de la computación no trata de computadoras, del mismo modo que la astronomía no trata de telescopios».

La comparación me parece en especial pertinente cuando hablamos de computadoras dentro de una organización. Una organización pública o privada no compra procesadores, memoria, almacenamiento o TOPS por el simple placer de poseerlos. Compra herramientas con las cuales espera hacer mejor su trabajo.

Esa es, en esencia, la idea detrás de El libro negro de las computadoras en la productividad. 4.ª edición: ayudar a comprender la computadora más allá de sus especificaciones técnicas y aportar elementos para elegir aquella que pueda ofrecer mejores resultados de acuerdo con las necesidades productivas de sus usuarios.

Identifique necesidades, no especificaciones.

Durante décadas hemos aprendido a comparar computadoras mediante cifras: más GHz, más núcleos, más caché, más gigabytes y, ahora, más TOPS. Esas características importan, pero ninguna demuestra, por sí misma, cuánto trabajo podrá realizar un usuario con la computadora. Una PC moderna es un sistema donde interactúan CPU, GPU, NPU, memoria, almacenamiento, firmware, sistema operativo, aplicaciones, seguridad, servicios locales y recursos en la nube. El resultado depende de cómo todo ese ecosistema responde, de manera holística, ante una carga de trabajo concreta.

Por eso, una de las secuencias fundamentales del libro es:

Necesidad → Software → Hardware.

Primero se estudia qué necesita hacer el usuario. Después se identifica el software capaz de satisfacer esa necesidad. A partir de allí pueden determinarse los recursos de cómputo apropiados.

El orden importa.

Comprar primero el hardware y después intentar adaptar el trabajo a la máquina puede terminar tanto en equipos insuficientes como en costosas configuraciones cuya capacidad jamás se utilizará. En ambos casos se desperdician recursos.

¿Cuál es «la mejor computadora»?

Probablemente no exista en su definición genérica.

Un arquitecto, un analista financiero, un programador, un creador de contenido y un empleado administrativo enfrentan cargas de trabajo diferentes. Incluso dos personas con el mismo puesto pueden utilizar aplicaciones y procesos distintos.

Por ello, El libro negro de las computadoras en la productividad, 4.a edición propone partir de casos de uso, desde productividad básica y multitarea sostenida hasta cargas intensivas, aplicaciones especializadas y productividad asistida por Inteligencia Artificial.

Esto permite cambiar una pregunta muy frecuente:

¿Qué computadora es más potente?

por otra bastante más útil:

¿Qué computadora responde mejor al trabajo que quiero realizar (o que se debe realizar)?

Esa distinción puede tener enormes dimensiones cuando una organización compra decenas, cientos o miles de equipos.

La OCDE también recomienda mirar más allá de los componentes.

Este planteamiento no responde solo a una opinión personal. En su estudio Buenas prácticas para la compra pública de computadoras personales y portátiles en América Latina, publicado en 2024 y que analiza, entre otros países, a México, la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE) advierte sobre los riesgos de definir adquisiciones mediante criterios que puedan limitar la competencia o que no representen las necesidades reales de desempeño.

Para comparar equipos, la OCDE recoge recomendaciones según las cuales una buena simulación o benchmark debe medir el desempeño general del sistema y su carga de trabajo real, representar las aplicaciones y escenarios para los cuales será utilizado, considerar las distintas plataformas relevantes, contar con un proceso de desarrollo independiente y transparente, mantenerse actualizado y representar el desempeño esperado durante la vida del equipo.

El documento refiere, entre otros, benchmarks como BAPCo SYSmark, UL PROCYON Office Productivity Benchmark, UL PCMark 10 Applications y BAPCo CrossMark, y documenta su utilización o consideración dentro de procesos de adquisición. Esto resulta significativo porque desplaza la comparación desde qué componentes tiene una computadora hacia qué desempeño ofrece el sistema para determinados escenarios de trabajo.

Es decir, evaluar una computadora tan solo por las especificaciones de sus componentes aislados es un error metodológico similar a predecir el comportamiento del agua con base en la reactividad del hidrógeno y el oxígeno. Por separado, estos gases son altamente inestables y alimentan el fuego, pero al integrarse químicamente en una molécula de agua, sus propiedades cambian por completo para convertirse en un agente extintor.

De la misma manera, la potencia teórica de un procesador o la capacidad de la memoria RAM no garantizan el comportamiento del sistema ante una carga de trabajo real. El diseño tecnológico óptimo no consiste en forzar al usuario a adaptarse a las especificaciones del hardware, sino en realizar el proceso inverso: auditar la naturaleza del flujo de trabajo, definir los umbrales de rendimiento requeridos y, a partir de ahí, consolidar una configuración integrada que responda con estabilidad a esas necesidades específicas.

Es justo una de las tesis que desarrollo en el libro.

Medir para decidir, no para impresionar

Una simulación o benchmark tampoco debe convertirse en un fetiche: Que una computadora obtenga una puntuación mayor que otra no demuestra que sea la mejor alternativa para cualquier organización. Hay que saber qué se midió, con qué aplicaciones, bajo qué condiciones, sobre qué configuración y para qué propósito. Un resultado puede ser correcto desde el punto de vista matemático y resultar irrelevante para la decisión. Y he aquí una parte importante: la relevancia de la prueba.

Por eso dedico una parte importante del libro a las simulaciones, pruebas de rendimiento o benchmarks. Allí incluyo una propuesta de protocolo para definir casos de uso, establecer configuraciones comparables, controlar las condiciones de prueba, fijar criterios de invalidación y analizar los resultados antes de tomar una decisión. Obtener una puntuación no es suficiente, saber «leer» los resultados y su relevancia es lo que de veras importa. Se trata de obtener evidencia que permita determinar qué solución satisface mejor la necesidad dada.

Hay costos que no aparecen en la factura

Una computadora inadecuada también puede cobrar su precio poco a poco. Unos segundos para iniciar sesión. Otros para abrir una aplicación. Una pausa al cambiar de programa. El tiempo que tarda una hoja de cálculo en recalcular o una aplicación en completar un proceso. Aislados parecen insignificantes. Multiplicados por jornadas, meses, años y cientos de colaboradores, dejan de serlo.

En el libro propongo incluso medir estos tiempos muertos atribuibles a la computadora y contrastarlos con el costo del tiempo laboral. Así puede estimarse cuánto consume una plataforma que obliga a sus usuarios a esperar. Esto ayuda a comprender algo importante: precio y costo no son sinónimos.

Una computadora barata puede terminar por resultar costosa si reduce la productividad. Una computadora excesiva también puede serlo si buena parte de su capacidad permanece ociosa. La buena inversión se encuentra en la adecuación a la tarea.

Seguridad e IA forman parte del mismo problema

La productividad tampoco termina en el rendimiento. Una computadora que falla, pierde información, queda comprometida o requiere constantes intervenciones de soporte tampoco resulta productiva. Por eso el libro aborda la seguridad como resultado de la interacción entre hardware, software y wetware, este último es el factor humano.

Algo similar ocurre con la Inteligencia Artificial. La aparición de las AI PC ha creado otra tentación: reducir la comparación a los TOPS de una NPU. Pero la IA es software y, como tal, utiliza los recursos de la plataforma que tenga a su disposición. CPU, GPU, NPU, memoria y almacenamiento pueden intervenir en la ejecución de modelos y aplicaciones.

Por eso insisto en una regla sencilla:

Software manda.

No tiene sentido adquirir determinada capacidad de IA si las aplicaciones y procesos de la organización no pueden aprovecharla.

El verdadero propósito del libro

El libro negro de las computadoras en la productividad. 4.ª edición pretende algo que considero valioso: ofrecer conocimiento para que Usted pueda tomar la mejor decisión de un equipo de cómputo por sí mismo. Que pueda distinguir una especificación relevante de otra que no lo es. Que pueda cuestionar una comparación. Que sepa reconocer una simulación o benchmark pertinente. Que pueda relacionar hardware con software y software con sus necesidades. Que comprenda cuándo una computadora comienza a convertirse en un obstáculo y cuándo sustituirla representa una inversión justificable.

Y, sobre todo, que pueda alejarse de la idea de que comprar tecnología consiste en acumular características. La computadora es el instrumento.

La productividad es el objetivo.

Como el telescopio para el astrónomo, una computadora adquiere valor no por sus características aisladas, sino por aquello que permite hacer con ella. Por eso, la pregunta que debería encabezar cualquier adquisición tecnológica debería ser: «¿Qué necesitamos lograr y qué solución nos ofrece la mejor evidencia de que podremos lograrlo?»

En conclusión, una computadora alcanza su máxima expresión tecnológica cuando, de manera holística, se transforma en una solución integrada que responde con precisión a las necesidades del usuario. Al igual que la molécula de agua mantiene su estabilidad química frente al entorno, una configuración planificada de manera correcta garantiza la vigencia operativa y la consistencia del sistema durante su ciclo de vida productivo —estimado entre los 3 y 5 años—. Diseñar para el flujo de trabajo actual y futuro no es un lujo técnico, sino la única garantía de una inversión sostenible y eficiente.

Y, todo esto (y más) se encuentra en "El libro negro de las computadoras en la productividad. 4.a edición". ¡Nos seguimos leyendo!

El libro se encuentra disponible de forma digital aquí o impreso aquí.