La inteligencia artificial está dejando atrás la fase de experimentación para convertirse en una herramienta con impacto directo sobre la operación, la productividad y la toma de decisiones en entornos industriales y energéticos. El desafío ya no pasa únicamente por desplegar nuevos modelos o automatizar tareas concretas, sino por integrar capacidades de IA capaces de interpretar datos en tiempo real, anticipar incidencias y apoyar decisiones con impacto directo sobre eficiencia, resiliencia y competitividad. En sectores donde una parada no planificada o una mala decisión operativa puede traducirse en elevados costes económicos y energéticos, ya no hablamos sobre si adoptar IA, sino sobre cómo hacerlo de forma fiable, segura y útil para el negocio.
Sobre estas cuestiones debatieron representantes de Hiberus, DIS/Creadis, Grupo Savia, knowmad mood, IFS y Galeo Tech durante el primer panel del Foro Tendencias Barcelona 2026: Inteligencia artificial ante los grandes retos de la eficiencia energética, la resiliencia y la competitividad, organizado por la Plataforma enerTIC.org, bajo el título “IA en la toma de decisiones y automatización inteligente: cómo optimizar rendimiento y eficiencia operativa”. El encuentro reunió distintas perspectivas sobre cómo la inteligencia artificial está evolucionando desde casos de uso aislados hacia modelos más integrados y orientados a la operación en tiempo real.
A lo largo del panel emergió una idea compartida: la siguiente fase de la transformación digital no consistirá únicamente en disponer de más datos o mejores cuadros de mando, sino en construir sistemas capaces de ayudar a decidir, automatizar respuestas y anticiparse a problemas operativos antes de que impacten en el negocio. Pero, como también quedó patente, el salto hacia una IA realmente operativa exige resolver previamente retos vinculados a la calidad del dato, la ciberseguridad, el cambio cultural y la confianza en sistemas cada vez más autónomos.
De la automatización al apoyo inteligente a la decisión
Uno de los grandes consensos fue que la inteligencia artificial comienza a evolucionar desde herramientas de apoyo puntuales hacia modelos capaces de participar activamente en la gestión operativa. El reto, sin embargo, no es únicamente tecnológico. La transición hacia operaciones “IA-managed”, capaces de orquestar decisiones en tiempo real, obliga a replantear procesos, capacidades organizativas y modelos de trabajo tradicionalmente basados en la intervención humana. La resistencia cultural, la falta de perfiles híbridos y la necesidad de integrar conocimiento operativo con capacidades analíticas continúan siendo barreras importantes para acelerar esta evolución.
Los participantes coincidieron también en que la automatización inteligente no puede desligarse de aspectos como la trazabilidad y la responsabilidad de las decisiones. A medida que los modelos evolucionan desde algoritmos deterministas hacia sistemas basados en correlaciones complejas y aprendizaje automático, surge un reto evidente: cuanto mayor es la capacidad de optimización, más difícil puede resultar explicar el razonamiento detrás de determinadas decisiones. En este contexto, el panel defendió la necesidad de mantener modelos de gobernanza capaces de garantizar supervisión humana, auditabilidad y una clara delimitación de responsabilidades, especialmente en operaciones críticas.
Todo ello obliga a avanzar hacia una visión mucho más madura de la IA aplicada al negocio. La automatización ya no se limita al backoffice o a procesos repetitivos, sino que comienza a integrarse en entornos donde el dato operacional, la predicción y la capacidad de respuesta se convierten en factores decisivos para la competitividad. La inteligencia artificial deja así de ser una capa tecnológica adicional para empezar a consolidarse como un elemento cada vez más integrado en la toma de decisiones empresariales.
Del dato al activo inteligente: eficiencia, gemelos digitales y operación predictiva
Pero para que la inteligencia artificial pueda generar impacto real, el dato sigue siendo el gran punto de partida. El panel dejó clara una idea: no es posible construir modelos fiables si antes no se resuelven problemas relacionados con calidad, contextualización e interoperabilidad de la información. Buena parte del valor surge precisamente cuando los datos operacionales procedentes de entornos OT se enriquecen con contexto industrial y pueden ser interpretados por sistemas capaces de detectar patrones, anticipar fallos y optimizar comportamientos operativos.
En este ámbito, tecnologías como los gemelos digitales están comenzando a desempeñar un papel especialmente relevante. Más allá de su valor visual o de simulación, el debate puso el foco en su evolución hacia plataformas capaces de contextualizar información procedente de múltiples sistemas —SCADA, ERP, mantenimiento o energía— para convertirla en una representación operativa y accionable del activo físico. La combinación de modelos BIM, analítica avanzada y asistentes conversacionales abre además nuevas posibilidades para interactuar directamente con instalaciones, infraestructuras o equipos desde una perspectiva mucho más intuitiva y orientada a la decisión.
Las aplicaciones prácticas ya comienzan a mostrar resultados tangibles. Desde edificios capaces de adaptar su consumo energético según la disponibilidad de la red sin comprometer el confort, hasta reducciones de entre el 8% y el 15% en consumo energético industrial o disminuciones relevantes de paradas no planificadas gracias al mantenimiento predictivo. El consenso del panel fue claro: el verdadero salto de la inteligencia artificial llegará cuando los datos dejen de limitarse a explicar qué ha ocurrido y comiencen a anticipar qué puede suceder y qué decisión conviene tomar antes de que el problema aparezca.
