La inteligencia artificial ya no es una promesa para la industria, sino una herramienta con capacidad para transformar la competitividad de las organizaciones. El reto, sin embargo, ha cambiado. Si hace unos años el foco estaba en experimentar con nuevas tecnologías, hoy la prioridad es convertir los datos industriales en inteligencia de negocio capaz de optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y generar ventajas competitivas.
Esta fue la principal conclusión del Industrial Intelligence Day: De la Producción a la IA, celebrado el pasado 9 de julio. Organizado por Structurit con el apoyo de Amazon Web Services (AWS), el encuentro reunió a responsables de transformación digital, datos e innovación de algunas de las principales compañías industriales españolas para analizar el momento que vive el sector y compartir experiencias reales sobre la adopción de la inteligencia artificial.
Moderado por Javier de la Cuerda, CEO de Structurit, el debate contó con la participación de Ángel Herrero, Head of Public Sector de AWS España; Antoni Rovira, manager de Software y Control de Rockwell Automation Iberia; Ismael Santos, director de Transformación Digital de Renfe; Pablo Garrido, jefe de Proyecto de Talgo; Juan Mario Rodero, Cloud manager de Acerinox; Daniel Panadero, Global Head of Data & AI de FCC Enviro; Adolfo San Martín, CIO de Morchem; Inmaculada Blázquez, presidenta del Observatorio de Industria y Tecnología; y Álvaro Martínez, industrial advisor.
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De la experimentación al impacto en el negocio
Uno de los mensajes más repetidos durante la jornada fue que la industria debe dejar atrás la fase de la experimentación permanente para centrarse en proyectos capaces de generar impacto real.
Ismael Santos, director de Transformación Digital de Renfe, resumió este desafío al advertir sobre la denominada «pilotitis», la proliferación de pruebas de concepto que no llegan a desplegarse en producción. En la misma línea, Pablo Garrido, jefe de Proyecto de Talgo, defendió que el verdadero valor no reside en recopilar más datos, sino en identificar aquellas variables que realmente permiten optimizar el mantenimiento y mejorar la disponibilidad de los activos.
El consenso entre los participantes fue claro: el éxito de la inteligencia artificial ya no se medirá por el número de pilotos desarrollados, sino por la capacidad de las organizaciones para escalar esas iniciativas y convertirlas en mejoras tangibles para el negocio.
El dato, el nuevo activo estratégico
Juan Mario Rodero, Cloud Manager de Acerinox, sintetizó una preocupación compartida por muchas organizaciones al afirmar que «estamos sentados en una millonada de datos, pero la calidad de los mismos es otra cuestión».
La gobernanza del dato, su contextualización y la integración de sistemas heredados fueron identificados como algunos de los principales obstáculos para acelerar la transformación digital. Daniel Panadero, Global Head of Data & AI de FCC Enviro, explicó las dificultades que supone integrar infraestructuras con décadas de antigüedad y tecnologías de distintos fabricantes, una realidad común en gran parte del tejido industrial.
El éxito de la inteligencia artificial ya no se medirá por el número de pilotos desarrollados, sino por la capacidad de las organizaciones para escalar esas iniciativas
La convergencia IT/OT, condición indispensable
Desde la perspectiva tecnológica, tanto AWS como Rockwell Automation coincidieron en que la convergencia entre las tecnologías de la información (IT) y las tecnologías de operación (OT) constituye el verdadero cimiento sobre el que construir la fábrica inteligente.
Ángel Herrero defendió que la nube debe entenderse como un habilitador para transformar «datos aislados en inteligencia accionable», mientras que Antoni Rovira describió la evolución desde la automatización tradicional hacia modelos de fabricación capaces de anticipar incidencias y asistir a las personas mediante inteligencia artificial.
La visión compartida apunta hacia organizaciones donde la IA no solo analice información, sino que recomiende e incluso automatice decisiones operativas de forma segura y controlada.
Personas, liderazgo y cultura: el verdadero reto
Aunque la conversación giró alrededor de la tecnología, la conclusión fue unánime: las principales barreras ya no son tecnológicas.
Inmaculada Blázquez, presidenta del Observatorio de Industria y Tecnología, subrayó la necesidad de reforzar la gobernanza y la estrategia corporativa para extraer valor de los datos, mientras que Adolfo San Martín, CIO de Morchem, puso el foco en la dificultad de atraer talento tecnológico hacia el entorno industrial, donde la presencia física en planta continúa siendo imprescindible.
Por su parte, Álvaro Martínez animó a las empresas a utilizar la inteligencia artificial para impulsar cambios transformadores en el negocio y no únicamente para obtener mejoras incrementales de productividad.
Un cambio de paradigma para la industria
Más allá de las distintas experiencias compartidas por los participantes, el encuentro dejó una conclusión común: la inteligencia artificial ha entrado en una nueva etapa dentro de la industria española.
La tecnología está disponible, las plataformas también y los casos de uso comienzan a demostrar resultados. El verdadero desafío pasa ahora por disponer de datos fiables, integrarlos de forma eficiente, desarrollar nuevas capacidades organizativas y llevar la inteligencia artificial desde los proyectos piloto hasta el corazón de los procesos productivos.
la inteligencia artificial ha dejado de ser una cuestión tecnológica para convertirse en un desafío empresarial. En los próximos años, el liderazgo industrial no dependerá de quién incorpore más algoritmos, sino de quién sea capaz de convertir los datos en conocimiento, el conocimiento en decisiones y esas decisiones en una ventaja competitiva sostenible.
