La IA generativa, una nueva propuesta de valor para los integradores
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Al maximizar el desempeño del control de calidad y del mantenimiento predictivo, la inteligencia artificial está abriendo nuevos y prometedores horizontes a los fabricantes y a las empresas que los acompañan.
¿Serán ChatGPT, Deepseek, Gemini o Le Chat los asistentes imprescindibles de las cadenas de producción industriales del futuro? Para McKinsey, las operaciones de producción constituyen una de las cuatro principales áreas de valor para la inteligencia artificial generativa. Los fabricantes no se equivocan: según Deloitte, el 56% de ellos utilizan soluciones de IA para mejorar la eficiencia y la productividad de sus cadenas de producción.
“Todos los ámbitos de actividad industrial están muy interesados en los beneficios que anuncian estos modelos de cálculo”, constata Antoine Béron, Brand Business Support & Development Director de Actemium. Pero el experto matiza inmediatamente: “En muchos casos continúa siendo un terreno por explorar. Mientras que algunas grandes organizaciones están multiplicando las pruebas, son muchas las pymes que siguen planteándose numerosas cuestiones: ¿Cómo y por dónde empezar? ¿Qué retorno de inversión (ROI) obtendré? ¿Mi empresa está preparada?
Construir modelos probados y rentables
El acompañamiento a las empresas industriales en la implementación progresiva de aplicaciones de IA generativa es uno de los nuevos servicios que deberán ofrecer las empresas integradoras y las consultoras. En VINCI Energies, la creación en 2020 de DIANE (Digital et Intelligence Artificielle pour Nos Entreprises), estructura dedicada al codesarrollo de soluciones que ofrezcan una ventaja competitiva, abrió el campo de posibilidades y fomentó la innovación.
“Promesas inéditas de fortalecimiento del desempeño industrial”
DIANE tiene por objetivo aculturar a las empresas del Grupo en IA, recurrir a expertos en temas empresariales para realizar diagnósticos, identificar cada oportunidad de aplicación y codesarrollar PoC (Proof of Concept, o demostradores), que después se convertirán en modelos probados y rentables.
Actualmente, las aplicaciones se integran en los procesos y los flujos de fabricación industriales, principalmente en casos de uso relacionados con la observación y la supervisión: instrumentación, revisión de documentación, paneles de control sinópticos, control de calidad y mantenimiento predictivo.
Identificar el riesgo, anticipar el error
La IA generativa utiliza los modelos extensos de lenguaje (Large Language Model, LLM) y el procesamiento automático de lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP) para analizar cantidades astronómicas de datos (cifras, textos, imágenes) procedentes de distintas fuentes: registros de inspección, historial de reclamaciones de los clientes, y sensores o cámaras a lo largo de las líneas de producción.
Esta capacidad de procesamiento y aprendizaje le permite hacerse una idea de lo que es un producto perfecto y, por inducción, detectar en tiempo real el mínimo fallo de producción. Mejor aún: puede identificar los focos de riesgo de fallos y orientar sus secuencias de inspección hacia esas zonas críticas.
Capaz de detectar el más mínimo riesgo de desviación de la norma, la IA puede anticiparse a los errores y avisar a la producción antes de que se produzca la avería. Las ventajas son evidentes: prevención de los tiempos de parada, optimización de los calendarios de mantenimiento y maximización de la vida útil de los equipos.
“La IA generativa es un catalizador para la diversificación y una palanca adicional de competitividad para nuestras empresas que, gracias a estos conocimientos expertos, pueden transmitir una nueva propuesta de valor a sus clientes, con promesas inéditas de fortalecimiento del desempeño industrial”, se felicita Antoine Béron.
16/06/2025
