La inteligencia artificial generativa (GenAI) se perfila como una de las tecnologías con mayor potencial para transformar la industria en los próximos años. Su capacidad para crear análisis, generar contenidos y anticipar escenarios a partir de grandes volúmenes de información ha despertado gran interés en sectores como la manufactura, la energía y la producción industrial.
Sin embargo, su implementación en entornos productivos dista de ser sencilla. A pesar del entusiasmo que rodea a estas herramientas, las organizaciones aún enfrentan desafíos relevantes, entre ellos la posibilidad de que los sistemas generen información imprecisa, los elevados costos de procesamiento y las preocupaciones relacionadas con la privacidad de los datos y la propiedad intelectual.
En Latinoamérica, una región que ha mostrado una fuerte disposición a adoptar tecnologías emergentes, el verdadero desafío no está únicamente en incorporar inteligencia artificial, sino en la capacidad de las empresas para gestionar y estructurar adecuadamente la información que generan sus procesos.
“La IA solo es tan poderosa como los datos sobre los que opera. Su verdadero valor emerge cuando se construye sobre información operativa confiable, bien estructurada y con una gobernanza sólida”, explica Sergio Campana, Software Business Manager de Rockwell Automation para Latinoamérica.
La relevancia de este tema se vuelve aún más evidente al observar las proyecciones del sector tecnológico. Un informe de la consultora Gartner estima que, para 2030, el 75% de las decisiones operativas dentro de las empresas se tomarán en aplicaciones habilitadas por inteligencia artificial. Este escenario obliga a las organizaciones a resolver desde ahora las debilidades en su gestión de datos y fortalecer sus prácticas de seguridad, gobernanza e integración tecnológica.
A diferencia de las soluciones de IA orientadas al consumo masivo, la aplicación de estas tecnologías en la industria exige un nivel mucho mayor de precisión y contexto. Sin datos confiables y bien organizados, los sistemas pueden generar interpretaciones erróneas o respuestas poco útiles para la operación.
Por ello, compañías como Rockwell Automation han optado por integrar capacidades de inteligencia artificial directamente en los sistemas de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT) que ya utilizan las empresas. Este enfoque permite reducir problemas como la latencia o la complejidad técnica, además de facilitar su adopción por parte de los operadores que trabajan diariamente con estas plataformas.
La empresa advierte que los modelos genéricos de IA, cuando no cuentan con datos industriales contextualizados, pueden presentar lo que se conoce como “alucinaciones”, es decir, respuestas incorrectas o interpretaciones equivocadas de la información disponible.
“No se trata de subirse a una tendencia. La inteligencia artificial generativa en la industria requiere disciplina en el manejo de datos y un enfoque muy claro en seguridad y gobernanza”, subraya Campana.
Comprender qué es un dato dentro del entorno industrial es el primer paso para aprovechar estas herramientas. Cada señal, medición o registro generado por una máquina, un proceso o incluso por el personal operativo constituye información valiosa. Desde la temperatura de un motor hasta la velocidad de una línea de producción, pasando por las órdenes de trabajo o los historiales de mantenimiento, todos estos elementos forman parte del ecosistema de datos de una planta.
Cuando esa información se encuentra organizada, integrada y disponible para su análisis, se convierte en la base que permite a los sistemas de inteligencia artificial anticipar fallas, optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa.
Más allá del entusiasmo que rodea a la GenAI, especialistas del sector coinciden en la importancia de evitar el llamado “hype”, es decir, la expectativa excesiva que suele acompañar a las tecnologías emergentes. En el ámbito industrial, la clave está en integrar estas capacidades de manera estratégica y enfocada en resolver problemas reales.
En este contexto, la inteligencia artificial comienza a consolidarse como un asistente tecnológico que complementa la experiencia humana, facilita la toma de decisiones y reduce tareas repetitivas, siempre bajo la supervisión de especialistas.
Para la industria latinoamericana, el desafío no es solo adoptar nuevas herramientas digitales, sino construir una base sólida de datos que permita convertir la información en decisiones confiables y en una ventaja competitiva real.
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