La fabricación industrial no se trata solo de descubrir cómo escalar la inteligencia artificial: tiene una importante ventaja. Este es el sector que ya ha pasado por una transformación digital con la Industria 4.0, conectando dispositivos, integrando IoT y convirtiendo datos en información procesable. Han pasado años navegando por las confusas realidades de la digitalización y ahora están aplicando esas lecciones a la IA en la fabricación. Pero la investigación en un nuevo informe de la industria de SAP muestra que, si bien la experiencia ganada con esfuerzo por los fabricantes en datos, integración y escalamiento puede ayudar a otros sectores a evitar errores comunes y acelerar su propia transformación de IA, solo el 16 % de las empresas de mensajería instantánea han integrado IA hasta el momento, frente al 25 % en todas las industrias. Es un hallazgo fascinante. ¿Muestra falta de urgencia? Si es así, ¿por qué? Las barreras para la adopción de la IA en la fabricación industrial son menores que en la mayoría de las industrias, pero tal vez se deba tanto a la fatiga de la transformación como a cualquier otra cosa que los esté impulsando a actuar con cautela. Y es precisamente por eso que su recorrido ofrece un modelo tan valioso.
La inteligencia artificial en la industria manufacturera: un desafío conocido con nuevos desafíos
Para los fabricantes industriales, la IA es como una experiencia de déjà vu. La ampliación de la IA hace que vuelvan a aparecer muchos de los mismos obstáculos que enfrentaron durante la revolución de la Industria 4.0: datos fragmentados, sistemas heredados y escepticismo de la fuerza laboral. Sin embargo, tras haber enfrentado estos desafíos antes, saben dónde concentrar su energía. Tomemos como ejemplo los datos. La IA es tan buena como los datos que se le suministran, y los fabricantes han aprendido que las entradas desordenadas e inconsistentes conducen a malos resultados. Durante la transformación hacia la Industria 4.0, invirtieron mucho en limpiar, estandarizar e integrar los flujos de datos de los sensores y las líneas de producción de IoT. Ese trabajo preliminar ahora está dando sus frutos, y les da una clara ventaja para escalar la IA.
Para las industrias que recién comienzan, esta lección es crucial: antes de escalar, hay que hacer limpieza. Luego está la cuestión de los sistemas. La dependencia de la fabricación industrial de una infraestructura heredada de misión crítica significa que reemplazar los sistemas antiguos no siempre es una opción. En cambio, se han convertido en expertos en construir puentes entre tecnologías antiguas y nuevas. No es el enfoque más llamativo, pero funciona, y es un recordatorio para otros sectores de que la integración suele ser más práctica (y menos riesgosa) que empezar desde cero.
Cómo la IA está cambiando las reglas del juego en la industria manufacturera
Si la Industria 4.0 consistía en unir los puntos, la IA consiste en predecir lo que vendrá después. Con la IA, la industria manufacturera ya está viendo resultados que cambian las reglas del juego en todas sus operaciones.
La IA no solo acelera los procesos, sino que los vuelve más inteligentes:
- Mantenimiento predictivo: análisis de datos de sensores para pronosticar fallas en los equipos, evitando costosos tiempos de inactividad.
- Garantía de calidad: uso de sistemas de visión impulsados por IA para detectar defectos en las líneas de producción en tiempo real.
- Gestión energética : optimizar el uso de la energía mediante la predicción de la demanda, mejorando tanto la sostenibilidad como la rentabilidad.
Estas aplicaciones no solo resuelven problemas operativos, sino que también brindan un valor tangible. Y, si bien tienen su origen en la fabricación, su lógica es universal. Todas las industrias tienen obstáculos que podrían beneficiarse de soluciones más inteligentes basadas en datos.
3 lecciones para otras industrias
Los desafíos que enfrentan los fabricantes con la IA son los mismos que enfrentan todos los demás. Los silos de datos, los sistemas desconectados y la preparación de la fuerza laboral son barreras generalizadas.
Pero la experiencia de la fabricación industrial ofrece un manual para superar estos obstáculos:
- La calidad de los datos no puede ser una cuestión de último momento. Los fabricantes saben que la basura que entra significa basura que sale, y han invertido en limpiar sus flujos de datos antes de escalar la IA.
- Priorizar la integración por sobre la disrupción. Esto garantiza que la nueva tecnología complemente los sistemas existentes en lugar de reemplazarlos por completo.
- Empiece por algo pequeño. Centrarse en aplicaciones de IA específicas, como la optimización logística o la gestión de inventario, genera impulso y genera confianza en toda la organización.
El camino por delante: la evolución de la IA
El recorrido de la fabricación industrial con la IA destaca tres pasos de adopción, cada uno basado en el anterior:
- Automatización: El primer paso, donde se agilizan las tareas repetitivas para mejorar la eficiencia.
- Transformación de procesos: la IA comienza a repensar cómo funcionan las operaciones, haciéndolas más inteligentes y adaptables.
- Autonomía: el objetivo final, donde los sistemas de IA gestionan los flujos de trabajo de forma independiente, reaccionando a los cambios en tiempo real sin intervención humana.
La mayoría de las industrias se encuentran actualmente en algún punto entre la automatización y la transformación, pero, como se ha visto en la industria manufacturera, la autonomía no está tan lejos como parecía: es la evolución natural para las empresas que desean invertir en la ampliación de la inteligencia artificial.
El panorama más amplio
En resumen: la IA no es solo una herramienta más, es un cambio estratégico. El recorrido de la industria manufacturera a través de la Industria 4.0 ha demostrado que la transformación no es un único proyecto, sino una mentalidad.
Escalar la IA requiere paciencia, persistencia y voluntad de iterar, pero las recompensas (mayor eficiencia, toma de decisiones más inteligente y mayor valor para el cliente) valen el esfuerzo.
Las lecciones aprendidas por los fabricantes son claras: centrarse en lo fundamental, adoptar la integración y apuntar a la mejora continua.
