La llegada de la Inteligencia Artificial está impulsando una profunda transformación del sector industrial. Un cambio tecnológico que no solo abarca la digitalización de los procesos, sino que está redefiniendo las bases sobre las cuales operan los negocios industriales, haciéndolos más eficientes, sostenibles y ágiles. La convergencia de la IA con las estructuras industriales tradicionales es vista por muchos como el siguiente gran salto tecnológico, capaz de redefinir el sector tal y como lo conocemos. Sin embargo, aunque el potencial de la IA es inmenso, su adopción plantea nuevos desafíos que requieren una visión estratégica clara y a largo plazo para aprovechar plenamente sus beneficios.
El 42% de las organizaciones destaca la dificultad de identificar casos de uso de la IA que generen un valor añadido, según el Informe Ascendant 2024 de Minsait sobre madurez digital. Si bien es cierto que la inteligencia artificial ha demostrado ser un catalizador clave en la transformación de la industria moderna, su implementación y consolidación dependen del diseño de una estrategia en el corto, medio y largo plazo con este fin. Es decir, para una implantación exitosa de la IA, hay que construir primero una base sólida sobre la que pueda asentarse para posteriormente escalar su uso. No obstante, según este mismo informe, solo el 8% de las empresas que participaron en el estudio afirmaban que la alta dirección apostaba claramente por el uso de la IA, y solo el 8% la contempla en sus planes estratégicos.
La industria, en su concepción más general como sector, abarca numerosos ámbitos de aplicación, desde la compra de las materias primas hasta la logística y distribución para su posterior venta. Esta amplitud genera, a su vez, múltiples oportunidades de aplicación de la IA desde diferentes enfoques, que van desde una mejora de la productividad y la eficiencia hasta la inclusión de criterios de sostenibilidad con los que reducir los residuos que se generan y las emisiones de gases de efecto invernadero.
Por el momento, los protagonistas indiscutibles son los datos. Con ellos, ya se están registrando casos de éxito, como el mantenimiento predictivo. Gracias a la monitorización de la maquinaria, la recopilación de datos en tiempo real y a la detección de patrones de comportamiento, la IA es capaz de detectar y anticiparse a posibles errores en los equipos a través de algoritmos de Machine o Deep Learning (ML/DL). Esto permite, por una parte, la puesta en marcha de acciones preventivas, y por otra, una respuesta más ágil en caso de fallo, reduciendo los costes de reparación y el tiempo de inactividad.
Este sistema no solo es aplicable a la maquinaria sino también a los mismos productos. Mediante los algoritmos y modelos de aprendizaje automático, la IA puede aprender a identificar anomalías, mejorando significativamente la calidad y la satisfacción del cliente, ahorrando en consecuencia los costes reputacionales derivados de los productos defectuosos.
Otro caso que va a permitir transformar y optimizar los procesos industriales es la gestión de la cadena de suministro, de especial relevancia tanto en la industria manufacturera como en la distribución y logística. De nuevo, los datos y su posterior conversión a información de utilidad con la IA desempeñan un papel central. Aquí, pueden ser utilizados para prever la demanda, permitiendo una óptima gestión de los inventarios.
Gracias a la IA también es posible hacer una mejor selección de proveedores que se ajusten a los criterios deseados: reputación, coste, calidad, tiempo de entrega, etc. facilitando la toma de decisiones y minimizando el riesgo de errores. No solo ahorra el tiempo invertido, sino que, además, reduce el riesgo de interrupciones en la cadena de suministro por incumplimiento de entregas o calidad insuficiente.
La reducción de la huella de carbono y de los residuos generados es otro de los grandes retos del sector industrial, para el que la IA promete ser una palanca clave. A través de tecnologías como los gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de realidades físicas, las empresas pueden simular y optimizar procesos antes de implementarlos en el mundo real. Esto no solo reduce los costes de ensayo y error, sino que también contribuye a una mayor eficiencia energética y a una gestión más responsable de los recursos.
Lo mismo sucede con la logística. Gracias al procesamiento de datos en tiempo real sobre el tráfico, o sobre la distancias entre los distintos puntos de la ruta, la IA es capaz de diseñar recorridos más eficientes que no solo reducen los tiempos, sino que facilita el ahorro de energía y de emisiones de gases de efecto invernadero.
Sin embargo, no todo es fácil. A pesar de los avances, la implementación de la IA en la industria presenta retos significativos. Si bien los protagonistas indiscutibles son los datos, uno de los mayores desafíos es que los datos utilizados sean de calidad, es decir: ser precisos, relevantes y bien gestionados, solo así darán lugar a una información que cumpla con los estándares necesarios. Un error común es implementar soluciones de IA sin una estrategia clara de gobernanza de datos, lo que puede resultar en decisiones erróneas o en la creación de modelos ineficaces.
En cuanto al futuro, el papel de la IA en la industria no solo continuará creciendo, sino que también se intensificará. Pero para que se afiance en una buena base desde la que seguir desarrollándose, es necesario otorgarle el papel que tiene en los planes estratégicos de las compañías.
En resumen, la IA está transformando la industria no solo desde el punto de vista tecnológico, sino también en cómo las empresas gestionan sus operaciones, interactúan con los clientes y responden a las demandas del mercado. Esta transformación trae consigo una nueva era de eficiencia y adaptabilidad, donde las empresas que logren integrar exitosamente la IA en su ADN serán las que lideren la industria del futuro. La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta; se ha convertido en una piedra angular del crecimiento y la competitividad industrial en el siglo XXI.
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