¿Por qué la IA necesita el IoT para aportar valor real a las operaciones industriales?

La IA no sustituirá al IoT, sino que lo hará necesario

La idea de que la IA es un disruptor independiente es un concepto erróneo. «La IA no lo cambia todo: mejora lo que ya está en movimiento». En entornos industriales, eso significa que la IA es inútil sin una capa conectada de infraestructura IoT para alimentarla con datos contextuales fiables y en tiempo real.

El futuro no consiste en elegir IA o IoT, sino en combinarlas en sistemas inteligentes que den sentido a máquinas, personas y procesos. Esta convergencia -denominada «AIoT»- no es sólo un acrónimo más. Es el modelo operativo para la relevancia industrial en los próximos años.

Un caso de uso pragmático: convertir códigos de error en acciones

¿Un ejemplo convincente del papel de la IA en las operaciones? Un proyecto con un fabricante de maquinaria alemán que utiliza la IA para descodificar complejos códigos de fallo de las máquinas. En lugar de dejar a los operarios con alertas crípticas, el sistema utiliza la IA para traducir los mensajes en instrucciones en lenguaje sencillo con soluciones paso a paso y, en algunos casos, automatiza completamente la acción correctiva.

No se trata sólo de eficiencia. Se trata de ampliar la experiencia en un mundo en el que los técnicos de mantenimiento cualificados se jubilan más rápido de lo que son sustituidos. Gross imagina un futuro en el que el servicio de campo sea cada vez más autónomo, respaldado por dispositivos conectados y diagnósticos inteligentes.

La IA es tan buena como el ciclo de vida que la respalda

Contra el despliegue de la IA como herramienta única. El verdadero valor reside en las operaciones continuas (operaciones de visión, operaciones lógicas y otros modelos de ciclo de vida), que garantizan que los sistemas de IA evolucionan con la información del mundo real.

Esto es especialmente importante en los casos de uso de la IA en los bordes y la visión, donde los dispositivos -como los sensores de imagen inteligentes desarrollados conjuntamente con Sony- deben adaptarse con el tiempo. Sin esta columna vertebral operativa, incluso las soluciones de IA más prometedoras corren el riesgo de volverse insostenibles.

Los silos de datos son un problema empresarial, no técnico

Aunque la integración de datos sigue siendo un obstáculo persistente,superar los silos de datos no es ciencia espacial, es sólo trabajo duro. El problema no es la capacidad, sino la motivación.

Hasta hace poco, las organizaciones carecían de la rentabilidad necesaria para justificar la eliminación de los silos. Pero la IA está cambiando esta situación. La promesa de automatización, mantenimiento predictivo e inteligencia en todo el sistema da a las empresas una razón renovada para invertir en la gobernanza de datos y la interoperabilidad. Lo que antes parecía opcional ahora es fundamental para mantener la competitividad.

De cara a 2030: el mantenimiento será remoto, la IA estará integrada

¿Qué nos depara el futuro? Se prevé un ecosistema industrial totalmente conectado en el que el servicio de campo sea en gran medida remoto, el firmware se gestione por aire y la IA esté tan integrada en las máquinas como la propia electricidad.

Para 2030, puede que ni siquiera utilicemos términos como «IoT» o «IA» como dominios separados. Serán tecnologías invisibles, perfectamente integradas en cada proceso, producto y decisión.

¿Y el reto del envejecimiento de la mano de obra? Eso ya está acelerando la automatización. «Simplemente no tendremos suficientes personas para mantener los sistemas manualmente. No nos queda más remedio que automatizar».

La IA no está aquí para sustituir a los sistemas industriales, sino para amplificar y acelerar lo que empezó IoT. Los ganadores serán los que dejen de pensar en silos -entre tecnologías, equipos o plazos- y empiecen a construir sistemas que puedan aprender, adaptarse y escalar juntos.