La Inteligencia Artificial, en el epicentro de la transformación sostenible del sector industrial

La eficiencia energética y la sostenibilidad dependen cada vez más de la digitalización como herramienta de transformación. En este coloquio organizado por la Plataforma enerTIC, representantes del sector industrial y empresas asociadas analizaron los principales desafíos y oportunidades que plantea la digitalización para optimizar los procesos productivos, reducir el impacto ambiental y avanzar hacia una industria más limpia y eficiente. En este resumen, que se ampliará próximamente en un informe, se recogen las reflexiones, estrategias y conclusiones surgidas del debate, destacando el papel de la innovación, la inteligencia artificial y la colaboración entre sectores como elementos clave en la transición hacia un modelo industrial más competitivo y sostenible.

Descarbonización industrial: barreras, exigencias y visión sectorial

Uno de los principales ejes del coloquio fue la identificación de los obstáculos que afrontan los distintos sectores industriales en su camino hacia la sostenibilidad. La descarbonización se percibe como un objetivo ineludible, pero la incertidumbre normativa y la complejidad del contexto actual dificultan su consecución sin comprometer la competitividad.

Durante el coloquio, representantes de sectores como la gestión de residuos, la gran distribución, la automoción, la alimentación, la construcción naval y la fabricación y gestión de elevadores compartieron preocupaciones comunes. La falta de un marco normativo claro y homogéneo, especialmente en entornos con proveedores internacionales, genera inseguridad jurídica y frena la capacidad de planificación a medio y largo plazo. En el caso de la gran distribución, por ejemplo, se evidenció la dificultad de garantizar la trazabilidad de la cadena de suministro global y la inquietud ante posibles sanciones derivadas del incumplimiento de estándares de sostenibilidad por parte de proveedores externos a la Unión Europea.

Asimismo, se expuso cómo los requisitos ambientales pueden convertirse en un criterio clave en la adjudicación de proyectos —como ocurre en el sector de la automoción—, si bien se señaló que los plazos para cumplir objetivos de reducción de emisiones para 2030 resultan excesivamente exigentes. También se alertó de la desventaja competitiva que sufren las empresas europeas respecto a otras regiones con menor presión regulatoria.

Desde los sectores participantes se compartieron avances significativos en el uso de materias primas sostenibles, energías renovables en plantas y eliminación de vertidos a vertedero. Sin embargo, se subrayó la dificultad de trasladar los sobrecostes de estas prácticas sostenibles al mercado local, en un entorno de alta competencia y precios ajustados.

En el ámbito de la construcción naval, se abordaron los retos asociados a las emisiones de alcance 3 y la exigencia de sostenibilidad no solo por parte de proveedores, sino también de los propios clientes, como es el caso de auditorías externas en países como Reino Unido. Se destacó, además, la necesidad de cumplir con criterios ambientales, sociales y de gobernanza (ESG), lo que añade una capa más de complejidad al proceso.

Por último, desde la fabricación y gestión de elevadores se puso el foco en la necesidad de actuar sobre el parque instalado, y no solo sobre las nuevas instalaciones. Se lamentó que la normativa vigente esté más orientada a la seguridad que a la sostenibilidad, y se reconoció la dificultad de convencer a los clientes de invertir en mejoras con un retorno no inmediato y sin carácter obligatorio.

La descarbonización se percibe como un objetivo ineludible, pero la incertidumbre normativa y la complejidad del contexto actual dificultan su consecución sin comprometer la competitividad.

El papel de los datos y la Inteligencia Artificial en la eficiencia y la sostenibilidad

A lo largo del coloquio se evidenció un consenso amplio en torno al valor estratégico del dato como elemento central para abordar los retos de la sostenibilidad industrial. La inteligencia artificial, junto con otras tecnologías digitales, está permitiendo optimizar procesos, anticipar necesidades, planificar la producción y reducir consumos energéticos. Sin embargo, las barreras para una gestión eficiente e integrada de los datos siguen siendo significativas.

Desde el sector de la gran distribución se compartieron experiencias en el uso de IoT para la gestión del frío, el mantenimiento predictivo y la monitorización de flotas, así como el empleo de plataformas para certificar residuos cero a través de la gestión de proveedores. Aun así, se subrayó la dificultad de integrar los datos procedentes de múltiples tecnologías y proveedores, lo que limita la generación de informes de sostenibilidad fiables y dificulta el cumplimiento normativo.

Consultoras tecnológicas e ingenierías destacaron la necesidad de estructurar grandes volúmenes de información provenientes de diferentes fuentes —producción, energía, máquinas— mediante datalakes, de forma que los algoritmos de IA puedan operar sobre una base sólida y homogénea. La fiabilidad del dato fue un punto especialmente relevante en sectores regulados como el farmacéutico, donde la trazabilidad es crítica.

En el ámbito de la construcción naval se expusieron iniciativas orientadas al desarrollo de gemelos digitales para plantas industriales, que permiten centralizar información sobre eficiencia energética y consumo de recursos. Igualmente, en el sector de gestión de residuos se trabaja en plataformas específicas para captación y explotación de datos, integradas con algoritmos de IA que, por ejemplo, identifican automáticamente la composición del residuo en cintas transportadoras mediante lectura de imágenes. Este tipo de tecnologías no solo mejora los procesos de recuperación, sino que también permite evitar problemas operativos. No obstante, se señaló la fragmentación normativa entre comunidades autónomas como un obstáculo para un reporting homogéneo.

Los proveedores tecnológicos presentes pusieron el foco en el desarrollo de soluciones innovadoras, incluyendo algoritmos verdes para optimizar el consumo energético de la IA, así como aplicaciones de blockchain para la trazabilidad en la cadena de suministro. También se compartieron avances en plataformas que permiten centralizar la información de activos robóticos, facilitando su autonomía y control. Además, se puso la vista en el futuro de tecnologías como la computación cuántica, cuyo potencial empieza a atisbarse en ámbitos relacionados con la eficiencia y la sostenibilidad.

Otros sectores, como la logística o la fabricación de elevadores, abordaron casos concretos de uso de IA: desde la recomposición de etiquetas dañadas hasta la optimización de rutas hasta el soporte predictivo para operarios de mantenimiento. En estos contextos, se remarcó la dificultad de generar modelos robustos cuando no se dispone de datos históricos, especialmente en equipos aún no conectados.

En definitiva, aunque las capacidades tecnológicas están avanzando rápidamente, la gestión efectiva del dato —desde su recopilación y calidad hasta su explotación— se mantiene como una de las principales claves, y también uno de los mayores retos, en el camino hacia una industria más sostenible y eficiente.

La digitalización es una palanca clave para mejorar la eficiencia energética y avanzar hacia un modelo más sostenible en ciudades y territorios.

El Desayuno-Coloquio Sectorial sirvió de punto de encuentro en el que representantes del sector industrial compartieron sus planes de futuro y expusieron los retos a los que se enfrentan en su proceso de transformación. Por su parte, las empresas asociadas a enerTIC pudieron dar respuesta a dichos desafíos con soluciones tecnológicas adaptadas a las necesidades específicas del entorno productivo

Hiperautomatización industrial y transformación de procesos

La búsqueda de una mayor eficiencia operativa y la necesidad de reducir el impacto ambiental están impulsando la automatización en numerosos sectores industriales. Durante el coloquio, se abordaron diversos ejemplos concretos de cómo la hiperautomatización está transformando tanto procesos productivos como administrativos, a la vez que se discutieron los desafíos técnicos, contractuales y sociales que esta evolución conlleva.

Se expusieron iniciativas dirigidas a automatizar fases completas de fabricación, como la producción digital de bloques y paneles planos, con el objetivo de mejorar tanto la eficiencia energética como la calidad del resultado final. En el sector de gestión de residuos, la automatización de instalaciones ha demostrado su capacidad para reducir costes operativos, aunque se señaló que en ocasiones los pliegos de contratación pública incluyen cláusulas que obligan a mantener determinados niveles de empleo, limitando así el grado de mecanización posible.

Este tipo de contradicciones entre objetivos de eficiencia y condicionantes sociales se puso de manifiesto también en otros sectores, donde se evidenció que el impacto de la automatización sobre el empleo es un factor especialmente sensible en entornos públicos o con fuerte arraigo territorial.

Más allá de los procesos industriales, también se compartieron experiencias en la automatización de tareas administrativas, como la conformación de facturas mediante el uso de herramientas RPA (automatización robótica de procesos). Estas soluciones permiten liberar recursos, reducir errores y acelerar la gestión documental, aportando valor añadido más allá del ámbito estrictamente operativo.

En conjunto, la hiperautomatización se consolida como un componente clave en la evolución hacia una industria más competitiva y sostenible. No obstante, su despliegue requiere no solo inversión tecnológica, sino también una adecuada gestión del cambio, que tenga en cuenta tanto las implicaciones técnicas como las sociales.

La hiperautomatización se consolida como un componente clave en la evolución hacia una industria más competitiva y sostenible.

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Talento, regulación y colaboración: habilitadores y frenos del cambio

Además de las tecnologías, el coloquio puso de relieve la importancia de los factores humanos, normativos y organizativos en la transformación del sector industrial. Todos ellos juegan un papel crucial como habilitadores —o en ocasiones como frenos— en el camino hacia una industria más sostenible y digitalizada.

Uno de los desafíos más reiterados por los participantes fue la dificultad para encontrar perfiles técnicos cualificados, especialmente en un contexto de creciente especialización tecnológica. A ello se suma una evolución en las expectativas de las nuevas generaciones, para quienes el compromiso con la sostenibilidad se está convirtiendo en un factor determinante a la hora de elegir proyectos y empleadores.

En paralelo, surgió con fuerza la preocupación por la falta de un marco regulatorio claro para el uso de la inteligencia artificial en entornos productivos. Algunas empresas compartieron experiencias en las que proyectos de IA se han visto paralizados por los departamentos jurídicos ante la ausencia de políticas internas o normativas bien definidas. Aunque se aludió a los niveles de riesgo contemplados en la futura regulación europea, se subrayó la necesidad de generar seguridad jurídica sin frenar la innovación. También se destacó la importancia de comprender adecuadamente las condiciones de las licencias de IA y la necesidad de que todo uso de esta tecnología sea explicable y se ajuste a los principios de la Convención Europea.

En este contexto, se insistió en la necesidad de construir un modelo robusto de gobierno del dato, que defina con claridad la propiedad, la localización y los usos permitidos de la información. Se mencionaron soluciones como las unidades de tratamiento de información (UTI), que permiten trabajar con datos distribuidos y confidenciales sin necesidad de que salgan de las instalaciones, cumpliendo así con la normativa vigente.

Más allá de lo tecnológico, también se abordaron las implicaciones sociales de la automatización. Se destacó la importancia de una comunicación clara sobre sus beneficios y riesgos, así como la necesidad de avanzar en programas de formación y reconversión para los trabajadores afectados. El sistema productivo actual —presionado por la demanda de sostenibilidad, variedad y precio— requiere agilidad y adaptación, pero también sensibilidad hacia el impacto social del cambio.

Por último, se puso en valor el papel de la colaboración como eje vertebrador de la transformación. Compartir experiencias, identificar sinergias y replicar casos de éxito son estrategias clave para acelerar la adopción de soluciones efectivas. Desde la Plataforma enerTIC.org se reiteró el compromiso de seguir impulsando estos espacios de encuentro, así como la elaboración de informes que den continuidad a los retos identificados.

Con representantes de:

La tecnología ya está disponible, pero su aprovechamiento efectivo requiere visión estratégica, liderazgo, colaboración y un enfoque sistémico que tenga en cuenta todos los factores que influyen en la transformación del sector.

Conclusiones

El coloquio celebrado por la Plataforma enerTIC.org puso de manifiesto la complejidad del proceso de transformación al que se enfrenta el sector industrial en su transición hacia un modelo más eficiente, digitalizado y sostenible. La descarbonización es hoy un objetivo estratégico compartido, pero su implementación está condicionada por factores normativos, económicos, tecnológicos y sociales que deben abordarse de forma coordinada.

Los participantes coincidieron en señalar que la digitalización, y en particular el uso de la inteligencia artificial, constituye una palanca fundamental para avanzar en este proceso. La capacidad de extraer valor del dato, automatizar procesos, optimizar consumos y mejorar la trazabilidad de la cadena de valor se está consolidando como un elemento diferencial en la búsqueda de competitividad y sostenibilidad. No obstante, persisten barreras relevantes, como la dispersión de fuentes de información, la falta de plataformas integradoras o la necesidad de modelos sólidos de gobernanza del dato.

En paralelo, la hiperautomatización está permitiendo transformar procesos industriales y administrativos, con impactos positivos en la eficiencia y la reducción de emisiones. Sin embargo, su despliegue plantea desafíos sociales, especialmente en sectores públicos o con fuerte arraigo territorial, donde la automatización puede entrar en conflicto con compromisos de empleo.

La regulación, por su parte, emerge como un factor crítico. La ausencia de marcos normativos claros, especialmente en lo relativo al uso de inteligencia artificial, genera incertidumbre jurídica y frena el desarrollo de proyectos innovadores. Los asistentes subrayaron la necesidad de una regulación equilibrada, que proporcione seguridad sin limitar el potencial transformador de la tecnología.

El talento y la colaboración se destacaron como elementos clave en esta transición. La dificultad para incorporar perfiles técnicos especializados, así como la importancia de la sostenibilidad como valor emergente, obliga a las organizaciones a reforzar sus estrategias de formación y atracción. Además, se puso en valor la generación de espacios de diálogo y el intercambio de buenas prácticas como herramientas eficaces para acelerar el cambio.

La jornada concluyó con un mensaje claro: la tecnología ya está disponible, pero su aprovechamiento efectivo requiere visión estratégica, liderazgo, colaboración y un enfoque sistémico que tenga en cuenta todos los factores que influyen en la transformación del sector.

Retos identificados

A lo largo del coloquio se identificaron una serie de retos clave que afectan al sector industrial en su camino hacia la eficiencia y la sostenibilidad con el impulso de la digitalización. Estos desafíos deben abordarse de manera estratégica para garantizar un sistema más eficiente, resiliente y competitivo.

Falta de integración de datos y trazabilidad en cadenas de valor complejas: Las organizaciones afrontan grandes dificultades para consolidar información procedente de múltiples proveedores y tecnologías. Esta falta de integración y trazabilidad impide generar informes de sostenibilidad fiables, compromete el cumplimiento de normativas como la CSRD y dificulta la toma de decisiones informadas, especialmente en sectores con cadenas de suministro globales.
Carencia de modelos sólidos de gobierno del dato para su explotación eficiente y segura: La digitalización industrial requiere estructuras robustas para la gestión del dato: desde la captura y organización hasta su uso con inteligencia artificial. La ausencia de datalakes integrados, de políticas claras de propiedad y tratamiento de la información, o de herramientas que garanticen la confidencialidad, limita el valor del dato como motor de eficiencia y sostenibilidad.
Incertidumbre regulatoria en torno al uso de inteligencia artificial en entornos industriales: La ausencia de marcos normativos claros y la falta de políticas internas específicas están bloqueando la implantación de soluciones basadas en IA. Esta situación genera inseguridad jurídica, frena la innovación y dificulta el despliegue de tecnologías clave para la eficiencia energética y la sostenibilidad.

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Más información en: https://enertic.org/actividades/desayuno-coloquio-inteligencia-artificial-hiperautomatizacion-y-otras-tecnologias-habilitadoras-para-la-descarbonizacion-de-una-industria-limpia-y-eficiente/