¿Qué ver en 2026?: De las herramientas genéricas de IA a la inteligencia entrenada industrialmente

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Qué esperar en 2026: de las herramientas genéricas de IA a la inteligencia entrenada industrialmente 

Los fabricantes ya no están experimentando con herramientas de tipo chat, sino que están creando sistemas de IA basados en datos de planta, contexto de ingeniería y flujos de trabajo del mundo real. El resultado es un nuevo modelo operativo en el que la experiencia humana, los trabajadores digitales y la IA física funcionan como un sistema orquestado. Este cambio pone de relieve varias áreas estratégicas para 2026:

El auge de los modelos de IA entrenados industrialmente.

La próxima ola de ventaja competitiva provendrá de modelos de IA entrenados con datos operativos, de ingeniería y de equipos, no con conjuntos de datos públicos de Internet. Estos sistemas comprenden las taxonomías de mantenimiento, las jerarquías de activos, la lógica de control y las restricciones de producción, lo que les permite respaldar decisiones en tiempo real de alto riesgo. A diferencia de los chatbots de consumo, los copilotos industriales se basan en manuales de equipos, registros de calidad, informes de turnos y datos históricos de fallos, lo que garantiza el contexto, la relevancia y la seguridad.

Este cambio se ajusta en gran medida a lo que proveedores como Infor están escuchando de sus clientes. Los fabricantes valoran cada vez más las soluciones específicas para su sector, ya que no quieren adaptar sus procesos a un ERP monolítico y universal. En cambio, esperan sistemas, incluida la IA, que ya estén adaptados a los requisitos únicos y las mejores prácticas de su sector. La misma lógica se aplica a la IA: en lugar de modelos genéricos y de uso general, los clientes se inclinan por agentes de IA del sector que hablan su idioma, comprenden sus procesos empresariales y funcionan a la perfección dentro de los flujos de trabajo existentes.

De cara al 2026, estos motores de IA específicos para cada dominio están llamados a convertirse en la infraestructura básica para la planificación de escenarios, la programación dinámica y la optimización de bucle cerrado.

Copilotos frente a agentes de IA: la confianza sigue favoreciendo la ampliación

Los fabricantes se muestran entusiasmados con la IA, pero no con los flujos de trabajo totalmente autónomos. Una encuesta realizada por Rootstock Software entre 2024 y 2025 muestra lo siguiente:

El 53 % prefiere copilotos que ayuden a los trabajadores.

El 22 % se decanta por agentes de IA autónomos.

El 25 % no está seguro de la diferencia.

Esta división pone de relieve la madurez incipiente de la adopción de la IA industrial. Los avances en 2026 dependerán tanto de la educación, la gobernanza y la integración de la mano de obra como de la propia tecnología.

El nuevo modelo operativo: «No hay proceso sin IA»

Como dijo un miembro del consejo de administración de un fabricante de equipos originales: «No hay proceso sin IA».

Esta mentalidad refleja la dirección que están tomando muchos fabricantes:

Los copilotos de IA elevan el rendimiento de los técnicos junior a un nivel casi experto.

Los trabajadores digitales automatizan las tareas de servicio y mantenimiento que requieren un gran esfuerzo de juicio.

La IA física (robótica avanzada, AMR con capacidad de razonamiento, automatización adaptativa) aporta autonomía a la planta de producción.

Por ejemplo, proveedores como ANYbotics y Boston Dynamics están automatizando las inspecciones rutinarias. En IFS Industrial X Unleashed, Boston Dynamics demostró esta convergencia en acción: robots autónomos capaces de interpretar el contexto, detectar anomalías y capturar información operativa. Los flujos de trabajo de imagen térmica, detección de fugas y lectura de medidores de Spot mostraron cómo la IA física está evolucionando hacia una capa integrada de inteligencia industrial.

Los proveedores de servicios de TI están a la vanguardia de este esfuerzo, conectando los puntos entre las soluciones, los usuarios y las partes interesadas. La experiencia de Trask trabajando con un fabricante global demuestra que integrar el valor empresarial en un panorama de TI altamente complejo, que abarca docenas de sistemas ERP, sistemas de ejecución de fabricación y plataformas PLM, requiere un profundo conocimiento de las necesidades de los usuarios en todos los departamentos, combinado con la entrega de una arquitectura de datos moderna en cada punto de contacto.

La evolución del «human-in-the-loop»: de las comprobaciones manuales a la supervisión estratégica

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones, las funciones humanas están cambiando. Los enfoques «human-in-the-loop» (HITL), aunque esenciales para la confianza y la fiabilidad, introducen sobrecargas y retrasos en la toma de decisiones, especialmente en entornos de datos en tiempo real y sin etiquetar. El informe «State of Observability 2025» de Dynatrace lo confirma:

El 69 % de las decisiones impulsadas por la IA siguen siendo verificadas por humanos.

El 99 % de los líderes en gobernanza de la IA supervisan las decisiones de la IA manualmente.

En 2026, el HITL está evolucionando desde la verificación manual constante hacia la supervisión estratégica: los humanos se centran en los umbrales, las excepciones y las vías de escalamiento, en lugar de aprobar cada decisión. Esto es fundamental para escalar la IA agencial sin crear cuellos de botella operativos.

La IA y la gobernanza de datos se convierten en elementos críticos

A medida que proliferan la IA agencial y los flujos de trabajo autónomos, la gobernanza cobra cada vez más importancia. Sin unas medidas sólidas de calidad, trazabilidad, seguridad y cumplimiento de los datos, aumentan los riesgos de errores o consecuencias no deseadas. Gartner prevé que la mayoría de los proyectos de IA hasta 2027 no cumplirán las expectativas debido a una gobernanza de datos inadecuada.

En 2026, las organizaciones deberán invertir en bases de datos preparadas para la IA, unificando los datos de las plantas, la ingeniería y la empresa; aplicando normas y linajes; e implementando mecanismos de supervisión transparentes. Una IA fiable requiere infraestructura, no solo modelos.

Lecciones de los líderes: la planta totalmente optimizada con IA de Hyundai

La Metaplant America (inaugurada en 2025) del Hyundai Motor Group es un anticipo del futuro de la IA industrial:

Optimización integral con IA, desde la recepción de pedidos hasta la producción

Detección de anomalías en tiempo real con acciones correctivas automatizadas

Canales de datos industriales unificados en todas las etapas de fabricación

Instalaciones como esta pasarán de ser excepcionales a convertirse en referentes de competitividad en 2026 y más allá.

Reconsiderando el valor de la IA: de la productividad a la mejora en la toma de decisiones

Las expectativas de los ejecutivos respecto a la IA están pasando de centrarse en el ahorro de horas a centrarse en el impacto estratégico:

Gartner (2025): la IA ofrece un ahorro de aproximadamente 5,7 horas por empleado y semana, pero solo 1,7 horas se traducen en un trabajo de mayor valor.

Microsoft (2025): solo el 34 % de los directores generales espera que la GenAI impulse la productividad; el 43 % da prioridad a una mejor toma de decisiones.

Este cambio de madurez enfatiza la IA como una herramienta para la toma de decisiones informadas, la prevención de anomalías y la optimización de procesos, no solo para la automatización de tareas.