La inteligencia artificial redefine el trabajo industrial: de la operación rutinaria al pensamiento estratégico
Durante años, el debate sobre inteligencia artificial en la industria se centró en plataformas, nubes y algoritmos. Hoy, la conversación ha cambiado de lugar. En el piso de planta, donde antes reinaba la pericia manual del operador, emerge una nueva relación entre personas y máquinas: la IA ya no es un accesorio tecnológico, sino un catalizador que expande la capacidad humana.
De ajustar parámetros a dirigir sistemas completos
“Cuando la tecnología transforma la manera en que las personas diseñan, operan y mejoran sus procesos, ahí ocurre la verdadera revolución”, comenta Jordan Reynolds, vicepresidente de Inteligencia Artificial y Autonomía. Su observación resume un fenómeno que se vive en múltiples sectores manufactureros: la transición del control táctico al pensamiento orientado a metas.
Tradicionalmente, el operador debía vigilar pantallas, corregir desviaciones y mantener estable cada variable del proceso. Con los sistemas actuales, la dinámica cambia. Las plataformas incorporan algoritmos capaces de regular automáticamente miles de condiciones y anticipar eventos anómalos. Así, la labor del operador se desplaza hacia la supervisión estratégica: establecer objetivos de rendimiento, coordinar líneas y tomar decisiones preventivas.
El trabajo deja de ser reactivo y se convierte en un ejercicio de análisis, prioridad y coordinación.
Plantas como laboratorios vivientes
Rockwell Automation ha decidido experimentar con esta visión en sus propias instalaciones. Reynolds lo define como un ejercicio de coherencia: “Si queremos ayudar a la industria a avanzar hacia operaciones autónomas, primero debemos construir ese futuro dentro de casa”.
En estas fábricas, el movimiento de materiales está a cargo de robots móviles; la planificación se prueba con gemelos digitales; y la generación de lógica de control se acelera mediante asistentes que traducen objetivos en fragmentos de código funcional. Para los equipos de planta, esto significa convivir de forma cotidiana con las tecnologías que más tarde se despliegan en compañías de manufactura, energía o alimentos.
Una cadena de valor diseñada con IA desde el inicio
La influencia de la IA ya no se limita a sugerir ajustes o predecir fallas. Está reformulando el ciclo completo de vida industrial.
En la etapa de diseño, las herramientas de ingeniería han evolucionado de simples plataformas de modelado a sistemas capaces de proponer arquitecturas completas a partir de restricciones técnicas y de negocio. Durante la operación, los sistemas MES, SCADA y de control integran algoritmos de aprendizaje que se adaptan a variaciones de materia prima, demanda o condiciones ambientales. Y en mantenimiento, las funciones predictivas se incorporan nativamente a los sistemas de gestión de activos, entregando diagnósticos y recomendaciones sin necesidad de recurrir a especialistas en ciencia de datos.
La promesa inicial de los “lagos de datos”, que hace una década parecía el camino más claro hacia la automatización avanzada, se ha transformado. Las compañías buscan ahora que la inteligencia no viva en una plataforma aislada, sino dentro de cada pieza del ecosistema productivo.
Nuevos perfiles para una industria que ya opera en modo híbrido
La transformación tiene una consecuencia inmediata: la demanda de talento con habilidades técnicas mucho más amplias. Mecatrónica, automatización, ciencias de la computación y analítica de datos se entrecruzan en un solo perfil profesional.
Reynolds describe este cambio como la llegada del “ingeniero híbrido”, un especialista que entiende tanto el comportamiento físico de los procesos como la lógica digital que los optimiza. Este profesional colabora con expertos en ciberseguridad, datos y procesos, y participa en el desarrollo de robots, sistemas autónomos y gemelos digitales.
El reto es evidente: la industria necesita más jóvenes con capacidades avanzadas. Empresas y universidades están respondiendo con nuevos modelos de formación, centrados en práctica real y certificaciones vigentes. Los laboratorios académicos comienzan a replicar condiciones industriales, permitiendo que los estudiantes se familiaricen con robots, líneas automatizadas y plataformas de simulación desde etapas tempranas.
Un ejemplo de esta tendencia es la colaboración entre Rockwell Automation y Purdue University. El programa conjuga equipos industriales, investigación aplicada y escenarios de manufactura inteligente. “Nuestros estudiantes egresan con habilidad práctica y pensamiento crítico”, señala Rick Richardson, académico del centro. “Las empresas los buscan porque pueden resolver problemas reales en planta, no solo entenderlos en un aula”.
Los estudiantes coinciden: trabajar con tecnología idéntica a la que encontrarán en el campo laboral les da confianza y acelera su formación.
Empoderar, no sustituir
En medio de discusiones sobre automatización y empleo, la visión de la industria es clara: la IA debe complementar a las personas, no reemplazarlas. La tecnología asume tareas demasiado pesadas, repetitivas o riesgosas, permitiendo que los equipos humanos se concentren en interpretar datos, anticipar riesgos y diseñar mejoras.
“Cada quien —persona y máquina— debe hacer lo que mejor sabe hacer. La inteligencia artificial no elimina el rol humano, lo eleva”, concluye Reynolds.
Así, el futuro del trabajo industrial no está en manos de algoritmos aislados, sino de una fuerza laboral fortalecida, capaz de dirigir sistemas autónomos con criterio experto y visión estratégica. La industria avanza hacia un modelo donde la autonomía tecnológica y el juicio humano conviven para construir plantas más seguras, sostenibles y competitivas.