Inteligencia artificial en la industria

Durante más de un siglo, la industria ha estado en constante evolución. Desde las primeras líneas de montaje hasta los actuales robots colaborativos, cada salto tecnológico ha supuesto una mejora en la productividad, calidad y seguridad. Pero la inteligencia artificial (IA) no es simplemente una nueva fase de automatización: representa un punto de inflexión.

Hasta ahora, las máquinas ejecutaban instrucciones programadas por humanos. Con la llegada de la IA, estas mismas máquinas pueden aprender de sus errores, adaptarse a nuevos contextos y tomar decisiones sin intervención humana directa. Ya no hablamos solo de automatización, sino de sistemas que aprenden, interpretan y actúan en tiempo real.

Este cambio implica una revolución en la forma en que se concibe la producción industrial. La inteligencia artificial permite capturar y procesar millones de datos por segundo, entender lo que está ocurriendo en las plantas en tiempo real, prever posibles fallos o desviaciones antes de que se produzcan y optimizar el uso de todos los recursos disponibles: humanos, materiales, energéticos y logísticos.

Además, su capacidad de integración en todos los eslabones de la cadena de valor —desde el aprovisionamiento hasta el servicio postventa— permite alcanzar una eficiencia operativa nunca antes vista, rompiendo silos entre departamentos y ofreciendo una visión holística de todo el ecosistema industrial.

¿Qué impacto tiene la inteligencia artificial en la industria?

El impacto de la IA en el entorno industrial ya es evidente y continuará creciendo. Su aplicación está transformando múltiples procesos clave, tanto en fábricas como en centros logísticos o plantas de distribución. A continuación, te explicamos algunas de las áreas con mayor retorno tangible:

• Mantenimiento predictivo: Tradicionalmente, el mantenimiento industrial se hacía de forma preventiva (con base en ciclos de uso) o reactiva (cuando algo ya fallaba). Con la IA, es posible anticipar fallos mediante el análisis de datos de sensores en tiempo real. Esto permite intervenir antes de que se produzcan averías críticas, planificar con precisión las paradas de mantenimiento y evitar costosas interrupciones de la producción.
• Control de calidad automatizado y mejorado: La inspección manual, aunque útil, puede ser lenta e imprecisa. Hoy, mediante sistemas de visión artificial y redes neuronales entrenadas con miles de ejemplos, es posible detectar defectos milimétricos en piezas, verificar el ensamblaje o validar el etiquetado, todo a una velocidad y precisión superiores al ojo humano.
• Optimización energética y sostenibilidad: La IA permite monitorizar en tiempo real el consumo energético de maquinaria, climatización o procesos térmicos, y ajustar dinámicamente los parámetros de funcionamiento para evitar derroches. Esto no solo reduce la factura eléctrica, sino que contribuye a los objetivos de sostenibilidad y reducción de la huella de carbono.
• Gestión de inventarios y logística inteligente: Al combinar IA con datos históricos, sensores de inventario y algoritmos de predicción, las empresas pueden ajustar el stock en tiempo real, minimizar el capital inmovilizado y responder rápidamente a cambios en la demanda. También es posible optimizar rutas logísticas y tiempos de entrega con base en condiciones de tráfico o climáticas.
• Planificación avanzada de la producción: Ya no basta con una planificación fija. La IA permite crear escenarios dinámicos, que tienen en cuenta múltiples factores —costes, tiempos, disponibilidad de recursos, pedidos urgentes— para ajustar la producción a las necesidades cambiantes del mercado.
• Seguridad industrial proactiva: Mediante análisis de vídeo, sensores biométricos o reconocimiento de patrones, los sistemas de IA pueden detectar situaciones de riesgo en las plantas, como una caída de un operario, una fuga de gas o una manipulación incorrecta de maquinaria, activando protocolos de seguridad antes de que se conviertan en incidentes graves.

Los beneficios de todo esto son múltiples: desde reducción de costes hasta incremento de productividad, pasando por mayor precisión, mayor seguridad laboral y mejores condiciones de trabajo para los operarios, que dejan de hacer tareas repetitivas para centrarse en actividades de mayor valor.

¿Quieres ver cómo otras empresas ya están aprovechando todo este potencial? Aquí tienes algunos ejemplos prácticos del uso de inteligencia artificial en empresas.

¿Cómo se usa la inteligencia artificial en la industria?

Aunque desde fuera puede parecer un proceso complejo, la implementación de la IA en el entorno industrial se basa en una estructura lógica y modular, que permite avanzar por fases y obtener resultados medibles desde el primer momento.

• Sensores inteligentes e IoT industrial: Todo empieza con la sensorización de las instalaciones. Motores, cintas transportadoras, hornos o robots envían datos constantes sobre temperatura, vibraciones, consumos, velocidad o presión. Estos sensores son la “voz” de la maquinaria, y sin ellos, la IA no puede “escuchar”.
• Captura y análisis de datos en tiempo real: Estos datos se recogen mediante plataformas conectadas (Edge o Cloud Computing) y se interpretan con herramientas analíticas que permiten visualizar lo que está ocurriendo, detectar anomalías o establecer alertas automáticas.
• Modelos predictivos y aprendizaje automático: Con los datos recopilados, se entrenan algoritmos de IA que aprenden de los comportamientos pasados para anticipar el futuro. Por ejemplo, si una determinada vibración suele preceder a una avería, el sistema lo aprende y lanza una advertencia antes de que ocurra.
• Automatización de decisiones operativas: Los sistemas más avanzados no solo informan, sino que actúan. Ajustan parámetros automáticamente, cambian de proveedor si se detecta una rotura de stock o reprograman la producción en función de la demanda. Todo esto sin intervención humana o con una supervisión mínima.
• Interconexión entre sistemas y plataformas: La clave del éxito está en que la IA no trabaje en silo, sino que se conecte con el ERP, el MES, el CRM o cualquier otro sistema del ecosistema industrial. Solo así se consigue una visión unificada y una toma de decisiones integral.

Gracias al enfoque modular, esta integración no tiene por qué implicar grandes desarrollos. Hoy existen herramientas como las basadas en low-code que permiten implementar estas soluciones de forma rápida, escalable y alineada con las necesidades del negocio.

Low-code: el aliado perfecto para una industria más inteligente

Uno de los principales obstáculos para aplicar IA en entornos industriales es la complejidad técnica y el tiempo de desarrollo que requiere crear aplicaciones personalizadas. Sin embargo, el enfoque low-code ha llegado para simplificar este proceso.

Las plataformas low code, como las desarrolladas con tecnología Flexygo, permiten construir soluciones a medida mediante interfaces visuales, módulos reutilizables y una lógica de negocio fácilmente adaptable. Esto se traduce en:

• Velocidad de desarrollo: desde la idea hasta la aplicación funcional en cuestión de días.
• Facilidad de integración: conecta sensores, ERP, SCADA o bases de datos sin complicaciones.
• Escalabilidad: empieza con un pequeño piloto y amplía funcionalidades según evolucionen las necesidades.
• Autonomía para el negocio: los responsables de planta o producción pueden participar activamente en el diseño de la solución sin depender totalmente del departamento de TI.

¿Cuánto cuesta implementar IA en una empresa industrial?

El coste de una solución de IA depende de muchos factores: el tipo de proceso, el volumen de datos, la infraestructura existente o el grado de personalización. Pero lo que antes era un proyecto reservado a grandes corporaciones, ahora está al alcance de todo tipo de empresas, gracias a:

• Modelos por fases: puedes empezar con un caso de uso concreto y medir resultados antes de escalar.
• Tecnología reutilizable: los modelos y desarrollos pueden aplicarse a múltiples procesos similares.
• Infraestructura cloud: elimina la necesidad de grandes inversiones iniciales en servidores o licencias.
• Plataformas low-code: reducen drásticamente el tiempo de desarrollo y los costes asociados.

En definitiva, el coste no es una barrera cuando se enfoca correctamente. Lo importante es identificar qué problema concreto quieres resolver con IA y trazar una hoja de ruta realista, medible y alineada con tu estrategia de negocio.

Acompañamiento estratégico: el valor de un partner tecnológico industrial

La tecnología, por sí sola, no transforma un negocio. Lo que marca la diferencia es cómo se aplica. Por eso, contar con un partner tecnológico que entienda tanto la tecnología como los procesos industriales es clave para tener éxito en la adopción de IA.

Un buen partner:

• Analiza contigo los procesos con mayor potencial de mejora
• Te ayuda a traducir los retos operativos en proyectos viables de IA
• Aporta experiencia técnica, pero también visión de negocio
• Diseña soluciones escalables, seguras y adaptadas a tu entorno real
• Forma a tu equipo para que gane autonomía y aproveche la tecnología

Si estás en ese punto en el que necesitas pasar de la intención a la acción, es fundamental conocer qué papel juega un partner tecnológico en esta evolución digital.

David Miralpeix

Socio fundador y CEO de AHORA

David Miralpeix es considerado el ideólogo de flexygo. Esta herramienta Low-code con IA integrada es el resultado de más de 33 años desarrollando software y liderando proyectos en sectores tan dispares como la Banca, Seguridad, Gabinetes jurídicos legales, Fabricación, Producción, Distribución, Servicios, Promoción, Calidad y Comercialización Inmobiliaria.