Por Bryan Sapot, vicepresidente ejecutivo de Nulogy

El debate sobre la IA aplicada a la industria manufacturera no escatima en predicciones audaces. Sin embargo, tras casi tres décadas creando software para fabricantes y desarrollando e implementando activamente soluciones basadas en IA en Nulogy, he aprendido a prestar más atención a lo que realmente ocurre dentro de las fábricas que a lo que se pronostica desde fuera.

La realidad es más matizada y más interesante que gran parte del bombo publicitario que sé que se oye en el mercado.

La adopción de la IA en el sector manufacturero es una realidad, pero aún se encuentra en una fase temprana

El uso de la inteligencia artificial en el software para la industria manufacturera está aumentando; según PwC, el 86 % de los fabricantes está acelerando su inversión en inteligencia artificial y automatización. 

La mayor parte de lo que las empresas están probando en la actualidad se enmarca en el ámbito de las funciones de producto basadas en la inteligencia artificial, como recomendaciones más inteligentes, alertas predictivas y generación automática de informes. Sin embargo, la IA totalmente autónoma (es decir, los sistemas capaces de razonar, planificar y actuar de forma autónoma en flujos de trabajo complejos) se encuentra todavía en una fase inicial.

Dicho esto, los experimentos ya están dando lugar a algunas historias sorprendentes.

Uno de nuestros clientes me contó hace poco que un supervisor de la línea de pintura de su planta había creado una aplicación utilizando una herramienta de inteligencia artificial para organizar de forma más eficiente el flujo de trabajo de su línea de producción. Esta persona no era ingeniero de software ni un profesional del conocimiento, sino un supervisor de planta que trabaja a diario en la fábrica y vio un problema que podía resolver. Se le ocurrió la solución y creó algo útil por su cuenta.

Ese tipo de experimentación desde la base es la señal que me parece más significativa. Cuando los trabajadores de primera línea encuentran por su cuenta formas de utilizar la IA para facilitar su trabajo, eso indica que la tecnología se ha vuelto lo suficientemente accesible como para integrarse en la resolución de problemas cotidianos. La pregunta es si las empresas serán capaces de canalizar esa energía de forma estratégica.

¿Qué está frenando la adopción de la IA en el sector manufacturero? 

En mi opinión, los dos principales obstáculos en este momento son el conocimiento y las políticas.

En lo que respecta al conocimiento, los fabricantes no tienen muy claro qué es lo que realmente se puede hacer. Nuestro equipo de producto recibe constantemente la misma pregunta de los clientes: «¿Qué podemos (o deberíamos) hacer realmente con la IA?». Se nota un gran interés, pero, a falta de una orientación clara, ese interés suele quedarse en nada.

En el ámbito normativo, los fabricantes tienen motivos legítimos para preocuparse por la protección de su propiedad intelectual. La información confidencial, como los datos de producción, las especificaciones de los materiales y los parámetros de los procesos, son activos que las empresas han tardado años en desarrollar. Es comprensible que se muestren reticentes a exponer esos datos a los modelos de lenguaje grande (LLM), y este es uno de los verdaderos obstáculos que frenan su adopción en todo el sector.

El camino a seguir no consiste en ignorar esas preocupaciones, sino en abordarlas con políticas internas claras que definan qué herramientas de IA pueden y no pueden utilizar los empleados, y en facilitar esas herramientas a través de los canales oficiales de la empresa, en lugar de dejar que los trabajadores utilicen sus propias cuentas personales.

Dónde reside la verdadera oportunidad para la IA aplicada a la fabricación

Los casos de uso de la IA que están ganando más terreno en la actualidad se centran principalmente en el ámbito de la oficina: preparar presentaciones, redactar documentos destinados a los clientes y analizar datos operativos. Se trata de avances significativos en materia de productividad, pero apenas rozan la superficie de lo que es posible.

El verdadero valor añadido se materializará en la planta de producción, ya que las tecnologías emergentes pueden facilitar a los fabricantes la resolución de problemas en tiempo real. Imaginemos una máquina que fabrica productos fuera de especificación por una razón desconocida. En la actualidad, un equipo tiene que recopilar historiales de mantenimiento, especificaciones de materiales, registros de procesos y conocimientos empíricos, a menudo bajo una presión de tiempo considerable. Un agente de IA capaz de sintetizar todo ese contexto al instante y proponer soluciones no solo ahorrará tiempo. Mantendrá la producción en marcha y hará llegar las respuestas a las personas adecuadas más rápidamente, lo que redundará en beneficio de la empresa.

En Nulogy también estamos innovando con la inteligencia artificial. Recientemente hemos presentado a Nora, una asistente de IA integrada directamente en Smart Factory y en la gestión del mantenimiento. Nora permite a los equipos de planta formular preguntas sobre el rendimiento de la producción, los tiempos de inactividad y las órdenes de mantenimiento en un lenguaje sencillo, obteniendo respuestas a partir de sus datos en tiempo real y ayudándoles a actuar en función de lo que descubren, sin tener que cambiar de un sistema a otro.

Cualquier fabricante que trabaje con múltiples sistemas desconectados entre sí (en los que los empleados tienen que cambiar constantemente entre tres o cuatro plataformas solo para completar una única tarea) puede beneficiarse enormemente de la IA agentiva. Lo mismo ocurre con las empresas que utilizan sistemas ERP heredados, difíciles de manejar, personalizar y mantener. La IA puede actuar como una capa inteligente que simplifica esas interacciones y reduce la carga cognitiva de las personas que realizan el trabajo.

El enfoque de Nulogy respecto a la IA

En Nulogy, consideramos que la inteligencia artificial en el sector manufacturero debe basarse en la realidad operativa. Esto implica desarrollar capacidades que se adapten a la forma en que los fabricantes trabajan realmente: conectarse a los sistemas con los que ya cuentan, respetar los requisitos de seguridad de los datos que deben cumplir y resolver los problemas a los que se enfrentan sus equipos día tras día. 

Por eso también creamos Nora, que conecta directamente a los trabajadores de planta con los datos que hay detrás de ellos, convirtiendo las preguntas que los supervisores y los operarios se plantean cada día en respuestas inmediatas y prácticas.

Las empresas que sacarán mayor partido a la inteligencia artificial son aquellas que dejan atrás la cuestión de si adoptarla o no y se centran en la tarea más difícil e importante: averiguar cómo hacerlo. Eso implica invertir en formación, establecer unas normas claras de gestión y proporcionar a los empleados un acceso estructurado a herramientas que realmente les ayuden a desempeñar mejor su trabajo.

Que el supervisor de la línea de pintura haya creado su propia aplicación de secuenciación es una buena señal. El objetivo ahora es asegurarnos de que ese tipo de iniciativa cuente con los cimientos adecuados.

Para obtener más información sobre cómo Nulogy está aplicando la inteligencia artificial para ayudar a los fabricantes a reducir costes, optimizar la mano de obra y mejorar el trabajo, póngase en contacto con nuestro equipo o reserve una demostración hoy mismo.