¿Qué papel está jugando la tecnología en la mejora de la eficiencia energética y operativa de las organizaciones industriales?
La tecnología está desempeñando un papel absolutamente central, porque permite pasar de una gestión basada en estimaciones y reacciones tardías a una gestión basada en datos en tiempo real, capacidad predictiva y automatización de decisiones. En la industria, esto se traduce en una mejora simultánea de la eficiencia operativa y de la eficiencia energética: más visibilidad de lo que ocurre en planta, mejor uso de los activos, menos paradas no planificadas, menor merma y una gestión mucho más fina de los consumos energéticos.
Desde Inetum lo vemos con mucha claridad: el verdadero valor no está solo en digitalizar un proceso, sino en orquestar el conjunto del entorno industrial —producción, mantenimiento, energía, calidad, logística y sistemas corporativos— para actuar de manera coordinada. Ahí cobran especial relevancia capacidades como IIoT, observabilidad, IA y ciberseguridad, y soluciones como CHEW, nuestro orquestador inteligente para integrar, analizar y coordinar múltiples sistemas IT en entornos complejos y críticos. O una plataforma EMS para automatizar la gestión financiera de las facturas de las compañías proveedoras de energía. En nuestra experiencia, cuando la tecnología conecta el dato operativo con la decisión de negocio, la eficiencia deja de ser un objetivo aislado y pasa a ser una capacidad de mejor continua.
¿Qué tecnologías considera más relevantes hoy para avanzar en eficiencia, sostenibilidad y resiliencia en el entorno industrial?
Si tuviera que priorizar, hablaría de cinco grandes bloques. En primer lugar, la inteligencia artificial y la analítica avanzada, porque permiten optimizar procesos, anticipar desviaciones y tomar decisiones con mayor precisión. En segundo lugar, el IIoT y la sensorización avanzada, que son la base para capturar el dato industrial con granularidad. En tercer lugar, la observabilidad end2end, cada vez más importante para entender no solo si una máquina funciona, sino también, cómo impacta en el rendimiento global, en el consumo energético y en la continuidad operacional. En cuarto lugar, la ciberseguridad OT/IT, porque sin entornos confiables no hay resiliencia real. Y, por último, las arquitecturas híbridas de edge, cloud industrial e integración de datos, necesarias para escalar casos de uso con gobernanza y coste controlado.
En Inetum estamos viendo que la clave ya no es elegir una tecnología aislada, sino combinarlas de forma industrializable. Por eso damos especial importancia a soluciones como nuestra plataforma COBORG, para acelerar la adopción de IA; nuestra solución MULTIVERSE, para optimizar el coste de la infraestructura necesaria para ejecutar IA de forma sostenible; y, sobre todo, CHEW, porque en muchas organizaciones el salto de valor no depende tanto de incorporar otra herramienta, sino de coordinar de forma inteligente las que ya existen y eliminar silos entre operaciones, energía, mantenimiento, ciberseguridad e IT.
¿Cómo está impactando la inteligencia artificial en la operación, el mantenimiento y la optimización energética de los procesos industriales?
La IA ya no es ninguna promesa, realmente ya es una capa operativa fundamental. En operaciones, permite ajustar parámetros de proceso, mejorar la planificación, reducir scrap y optimizar la calidad en tiempo real. En mantenimiento, está impulsando modelos predictivos y prescriptivos que anticipan fallos, reducen tiempos de parada y prolongan la vida útil de los activos. Y en eficiencia energética, la IA es especialmente valiosa porque puede correlacionar variables de proceso, producción, clima, estado del equipo y precio de la energía para encontrar el punto óptimo de consumo sin penalizar productividad ni calidad.
Nuestra visión en Inetum es que el impacto de la IA será verdaderamente transformador cuando pase de casos aislados a una IA integrada en la operación diaria. Para eso es crítico combinar tres dimensiones: acelerar la adopción, asegurar una ejecución eficiente y sostenible de la infraestructura de IA y conectar la IA con el ecosistema real de sistemas industriales y corporativos. En otras palabras, el reto ya no es probar IA, sino industrializarla con gobernanza, integración y retorno.
¿En qué medida la ciberseguridad se ha convertido en un factor crítico para garantizar la continuidad de las operaciones industriales?
Hoy la ciberseguridad es un factor absolutamente crítico para garantizar la continuidad industrial. La convergencia entre IT y OT, el aumento de la conectividad, el acceso remoto, la digitalización de planta y la incorporación de dispositivos conectados han ampliado de forma notable la superficie de exposición. En un entorno industrial, un incidente de ciberseguridad ya no tiene solo impacto informático: puede afectar a la producción, al suministro, a la seguridad física, a la trazabilidad o incluso al cumplimiento regulatorio.
Desde Inetum, defendemos que en la industria la ciberseguridad no puede tratarse como un proyecto separado, sino como un componente nativo del modelo operativo digital. Eso implica seguridad por diseño, segmentación adecuada entre entornos, gobierno de identidades, supervisión continua, respuesta a incidentes y una visión integrada entre ciberseguridad, observabilidad y operación. En entornos industriales complejos, un orquestador de datos ayuda precisamente a coordinar información y eventos de múltiples sistemas críticos para ganar capacidad de anticipación y respuesta. En definitiva: sin ciberseguridad, no hay digitalización confiable; y sin digitalización confiable, no hay eficiencia sostenible.
¿Cuáles son hoy las principales barreras para desplegar soluciones tecnológicas orientadas a mejorar la eficiencia en el entorno industrial?
Las barreras principales ya no son solo tecnológicas; en muchos casos son organizativas, económicas y de integración. La primera es la existencia de entornos OT heredados, muy heterogéneos y difíciles de conectar con sistemas IT modernos. La segunda es la calidad y gobernanza del dato: muchas compañías tienen datos, pero no siempre los tienen estructurados, contextualizados y preparados para aplicar analítica o IA. La tercera es la dificultad para justificar el retorno cuando se analizan proyectos de forma aislada y no como parte de una transformación operativa más amplia. A ello se suma la escasez de talento especializado y, en muchos casos, la preocupación legítima por el riesgo de ciberseguridad y por el impacto operativo del cambio.
Desde nuestra experiencia en Inetum, añadiría una barrera que también es muy clara: muchas organizaciones tienen ya múltiples herramientas, pero no siempre tienen una forma eficaz de hacerlas trabajar juntas. Por eso vemos tanto valor en la orquestación y en la observabilidad. Soluciones como CHEW ayudan a romper silos entre aplicaciones, eventos y procesos, mientras que MULTIVERSE permite abordar otro problema creciente: cómo desplegar IA con un coste de infraestructura asumible y sostenible. La eficiencia no depende solo del algoritmo; depende también de la arquitectura y del modelo de operación.
Inetum España
Director Industria & Servicios
