Las industrias de todo el mundo están entrando en una nueva fase de transformación impulsada por el data y el artificial intelligence. El aumento de los costes energéticos, las alteraciones en la cadena de suministro, los requisitos de sostenibilidad y la creciente brecha de talento están obligando a los fabricantes a replantearse su forma de operar y de innovar.
En esta conversación para The Bridge, Artefact's Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner & Global Industry Lead, y Florencia Bénézit, Partner y Global Manufacturing Lead, exploran los principales retos de la IA en la industria y la fabricación, y las condiciones que deben cumplirse para que la IA se convierta en un verdadero motor de rendimiento, innovación y resistencia.
La industria mundial en un punto de inflexión
El panorama industrial actual está muy fragmentado. Incluye grandes fabricantes multinacionales con redes de producción globales, pero también miles de pequeñas y medianas empresas especializadas que operan en nichos de mercado. A pesar de sus diferencias, estas organizaciones se enfrentan a muchos de los mismos retos estructurales.
“Los actores industriales son extremadamente heterogéneos en términos de tamaño, madurez y progreso de la transformación”.” explica Alexandre. “Pero todos ellos se enfrentan al aumento de los costes, la complejidad de la cadena de suministro y las crecientes expectativas en torno a la sostenibilidad”.”
Varias tendencias están ejerciendo presión sobre las cadenas de valor industriales:
- Mayores costes energéticos y de materias primas
- Aumento de la volatilidad de la cadena de suministro
- Escasez de talento técnico y digital
- Requisitos reglamentarios y de sostenibilidad más estrictos
Al mismo tiempo, los fabricantes deben responder a la creciente demanda de productos más personalizados. Este cambio hacia la personalización requiere sistemas de producción más flexibles y una mejor infraestructura data. “Los clientes esperan cada vez más productos adaptados a necesidades muy específicas”.” notas Florencia. “Eso requiere procesos industriales capaces de adaptarse rápidamente, y el data desempeña un papel fundamental para permitir esa flexibilidad”.”
Modernizar las fábricas e integrar la toma de decisiones data-driven, por tanto, se convierte en algo esencial no sólo para la competitividad, sino también para atraer a trabajadores cualificados que esperan entornos digitales modernos.
La IA en toda la cadena de valor industrial
La inteligencia artificial ofrece potentes herramientas para abordar estos retos en toda la cadena de valor industrial. En lugar de limitarse a los entornos de producción, la IA puede apoyar la toma de decisiones en múltiples áreas de la empresa. “La IA puede utilizarse para predecir mejor la demanda y alinear la cadena de suministro”.” dice Alexandre. “Puede mejorar la seguridad en las fábricas, optimizar las operaciones y potenciar funciones como las de marketing, jurídico o RRHH”.”
Históricamente, muchas aplicaciones industriales de IA se centraban en áreas como la previsión, el control de calidad y la optimización energética. Estos casos de uso siguen siendo importantes y actualmente están muy extendidos en muchos sectores. Sin embargo, la llegada de la IA generativa ha ampliado considerablemente el abanico de posibilidades, permitiendo a las empresas:
- Acelerar el diseño y la configuración de los productos
- Mejorar la formación en seguridad y el intercambio de conocimientos operativos
- Automatice los flujos de trabajo y la documentación complejos
- Mejore las ventas B2B y la gestión de propuestas
Florence señala cómo la IA generativa podría remodelar las interacciones entre los empleados y los sistemas industriales: “En el futuro, un operario podría simplemente preguntar a un bot por los procedimientos de seguridad relacionados con un puesto de trabajo. La IA transformará la forma en que interactuamos con el conocimiento dentro de las fábricas”.” Esta evolución tiene el potencial de simplificar el acceso a información técnica compleja, al tiempo que mejora la productividad y la seguridad operativa.
Casos de uso probados que producen un impacto mensurable
Aunque muchas aplicaciones de la IA son aún incipientes, algunos casos de uso ya están ofreciendo resultados cuantificables en entornos industriales. Una de las aplicaciones más maduras es mantenimiento predictivo. Al analizar la máquina data en tiempo real, los modelos de IA pueden anticipar los fallos del equipo y recomendar el mantenimiento antes de que se produzcan las averías. “El mantenimiento predictivo puede reducir los costes de mantenimiento y el tiempo de inactividad en torno a un 30%”.” Apunta Alexandre.
Otro caso de uso de gran impacto implica la automatización de los flujos de trabajo operativos a través de agentes de IA. Los procesos empresariales industriales a menudo implican múltiples data fuentes, interfaces y tareas secuenciales. La automatización impulsada por la IA puede simplificar estos flujos de trabajo y reducir significativamente el tiempo de procesamiento. En algunos casos, las empresas han logrado reducciones de 70 a 75 por ciento en la duración del proceso combinando automatización, IA e interfaces de usuario mejoradas.
La IA también está transformando la atención al cliente en sectores industriales en los que los productos son muy técnicos y los catálogos pueden contener miles de referencias. Tradicionalmente, los equipos de atención al cliente tenían que buscar en numerosos documentos y bases de datos data para responder a las preguntas técnicas. La IA generativa permite ahora a los operarios consultar la información de los productos a través de una única interfaz, lo que permite respuestas más rápidas a los clientes y reducción de las tasas de devolución de llamadas, mejorando tanto la eficacia como la satisfacción del cliente.
Data: Los cimientos de la IA industrial
A pesar de estas oportunidades, el despliegue de la IA en la industria sigue siendo un reto. El principal obstáculo no es la tecnología en sí, sino la calidad y la disponibilidad de data. “En muchas empresas industriales, el data está fragmentado, es de difícil acceso o está mal estructurado”.” Florence observa. Dos tipos de data son especialmente críticos:
- Producto data, que describe las especificaciones y configuraciones del producto
- Operativo data, generados por máquinas, sensores y sistemas de fábrica
El producto data se gestiona a menudo a través de Gestión del ciclo de vida del producto (PLM) sistemas, pero estas plataformas no siempre están totalmente implantadas o estandarizadas en todas las organizaciones. El data de fábrica presenta retos adicionales. Se genera en tiempo real, puede seguir normas diferentes en los distintos centros de producción y a menudo requiere programas de recopilación de data a gran escala para ser utilizable.
Las consideraciones de seguridad añaden otra capa de complejidad. Los entornos industriales funcionan con una fuerte cultura de seguridad, y cualquier sistema digital conectado a las máquinas debe cumplir estrictos requisitos de ciberseguridad. “Hay personas trabajando detrás de esas máquinas”.” subraya Florence. “La seguridad debe ser siempre la máxima prioridad”.”
Gobernanza y confianza en los sistemas de IA
Más allá de la infraestructura data, la gobernanza es otro elemento esencial para el éxito del despliegue de la IA en la industria. Las organizaciones industriales suelen operar en entornos en los que los errores pueden tener importantes consecuencias operativas o de seguridad. En consecuencia, tienden a adoptar la IA con cautela.
Los sistemas de IA generativa, por ejemplo, pueden producir ocasionalmente resultados incorrectos. Esto puede ser aceptable en algunos contextos digitales, pero requiere una gestión cuidadosa en entornos industriales. Los marcos de gobernanza ayudan a las organizaciones equilibrar la innovación con la gestión de riesgos. Esto incluye:
- Definición de normas de calidad data claras
- Supervisión del rendimiento del sistema de IA
- Establecer procesos para detectar y corregir errores
Florence también plantea el reto emergente de la calidad de los agentes. A medida que las empresas desplieguen agentes de IA para automatizar procesos, necesitarán mecanismos para evaluar la fiabilidad y precisión de estos sistemas. “Del mismo modo que hoy controlamos la calidad del data, pronto tendremos que controlar la calidad de los agentes de la IA”.” afirma.
Conclusiones: Construir los cimientos de la IA industrial
La inteligencia artificial se está convirtiendo rápidamente en un motor clave de transformación en todas las cadenas de valor industriales. Desde el mantenimiento predictivo hasta la automatización del flujo de trabajo y la mejora de la atención al cliente, la IA ya está ofreciendo mejoras cuantificables de la productividad y la eficacia operativa. Al mismo tiempo, el éxito de la implantación requiere algo más que la simple adopción de nuevas tecnologías.
Las organizaciones industriales deben construir data foundations sólidos, aplicar marcos de gobernanza robustos y garantizar que los sistemas de IA se despliegan en un entorno seguro y controlado.
Al invertir en data calidad, gobernanza e infraestructura digital moderna, las empresas industriales pueden liberar todo el potencial de la IA y construir cadenas de valor más resistentes, eficientes e innovadoras para el futuro.
Vea la entrevista original en francés:
