Copilotos industriales: de asistentes a miembros esenciales del equipo

Estos sistemas no están diseñados para sustituir a los seres humanos, sino para colaborar con ellos, ayudando a los trabajadores, ingenieros y directivos a navegar por sistemas, procesos y entornos de datos complejos.

Un ejemplo convincente es el de una planta automovilística alemana, donde los empleados trabajan ahora junto a un nuevo asistente de IA. Este copiloto industrial actúa como un motor de búsqueda interno especializado, que recupera respuestas y sugiere soluciones a los problemas del sistema en cuestión de segundos. Pero, a diferencia de los chatbots de consumo, este no depende de los datos de Internet. En su lugar, se basa exclusivamente en fuentes internas: manuales de equipos, documentos de planificación, informes de turnos, registros de calidad y datos históricos de fallos. Esto lo hace seguro y muy relevante para el contexto específico de la planta.

Lo que distingue a estos copilotos es su integración de modelos de lenguaje grandes (LLM) adaptados al contenido técnico. Estos modelos permiten al asistente comprender la terminología específica del ámbito y ofrecer resultados dentro del contexto técnico adecuado. El copiloto mencionado anteriormente, por ejemplo, no solo recupera los documentos más relevantes, sino que también resume las instrucciones de mantenimiento en lenguaje natural. Los empleados pueden interactuar con el asistente a través de una interfaz de chat, haciendo preguntas de seguimiento o solicitando aclaraciones.

Sin embargo, incluso las herramientas técnicamente sólidas se enfrentan a obstáculos organizativos. Como dijo un director de planta: «Nuestro chatbot para mantenimiento, operaciones y servicio está actualmente en funcionamiento. Desde el punto de vista técnico, está bien. Pero para integrarlo en la vida cotidiana tengo que adaptar la organización». Esto refleja un tema más amplio en la adopción de la IA industrial: el éxito depende tanto de la gestión del cambio y la formación de los usuarios como de los algoritmos y la infraestructura.

Hablando el idioma de los ingenieros: el caso de la IA de grado industrial.

Una historia similar se está desarrollando en otro fabricante de automóviles, donde el equipo empresarial de IA de la empresa está ampliando el uso de copilotos para dar soporte a casos de uso en toda la empresa. Aprovechando las herramientas de Microsoft Azure, fue capaz de saltarse meses de trabajo preliminar y desplegar rápidamente pilotos listos para la producción. Sus copilotos se ejecutan en una plataforma segura y escalable con supervisión, cumplimiento y autenticación integrados, lo que simplifica las operaciones y permite a los equipos de ingeniería centrarse en la innovación. Sin embargo, el fabricante también reconoce una limitación de la IA existente: hasta hace poco, los copilotos no eran capaces de entender el «lenguaje de los ingenieros», un lenguaje compuesto no solo por texto, sino también por diagramas, código, modelos, datos de sensores y resultados de simulaciones.

Por eso está ganando terreno el concepto de IA de grado industrial. A diferencia de los chatbots genéricos, los copilotos industriales deben ser capaces de comprender y razonar de forma nativa con modalidades de ingeniería. Deben ofrecer información fiable y explicable derivada de conjuntos de datos muy específicos. En esencia, deben estar entrenados en lo que algunos denominan un modelo de base industrial, capaz de comprender la interacción entre la física, la electrónica, el software y los flujos de trabajo de producción.

¿Copilotos o agentes? Encontrar la opción adecuada para la IA industrial

A medida que evolucionan las herramientas de IA, también lo hace el debate sobre los copilotos frente a los agentes de IA. Una encuesta reciente realizada por Rootstock Software en 2024-2025 arroja luz sobre las preferencias actuales en el sector manufacturero. Una clara mayoría, el 53 %, se decanta por los copilotos como herramientas de apoyo que ayudan a los trabajadores humanos en lugar de automatizar tareas completas. Solo el 22 % prefirió los agentes de IA, lo que sugiere que la confianza en la automatización total sigue siendo limitada. Curiosamente, el 25 % de los encuestados no estaba seguro de la diferencia, lo que apunta a la necesidad de una educación más amplia sobre la función y las capacidades de estas herramientas.

Los casos de uso de los copilotos industriales son variados y tienen un gran impacto. Los técnicos de mantenimiento pueden utilizar los copilotos para recuperar historiales de reparaciones o acceder a esquemas en lenguaje natural. Los directores de producción pueden obtener información en tiempo real sobre métricas de rendimiento como la eficacia global de los equipos (OEE) o el rendimiento. Los ingenieros pueden consultar proyectos anteriores para reutilizar componentes y optimizar los flujos de trabajo. Algunos sistemas pueden incluso generar tickets de servicio o conectar a los usuarios con expertos remotos para obtener asistencia guiada, con transcripciones que se incorporan a la base de conocimientos para mejorar continuamente la precisión.

Más allá del chat: las capacidades en expansión de los copilotos industriales.

Entre bastidores, los copilotos industriales cuentan con el respaldo de una pila técnica que incluye análisis predictivo, integración de datos en tiempo real e interoperabilidad entre plataformas. Estos asistentes hacen mucho más que responder: ayudan a automatizar la generación de código, validar la lógica de ingeniería y reducir la carga de las tareas repetitivas. Al hacerlo, permiten una implementación más rápida de los sistemas de producción, al tiempo que mejoran la calidad y la eficiencia del trabajo de ingeniería.

A pesar de estos avances, siguen existiendo varios retos. Los datos siguen siendo la base de los copilotos eficaces, pero muchos trabajadores de la planta de producción aún no están acostumbrados a trabajar directamente con datos. Es fundamental mejorar las habilidades y los conocimientos sobre datos del personal de primera línea. Además, las empresas industriales están aprendiendo que, aunque no todos los problemas necesitan IA, la IA necesita datos de alta calidad para funcionar bien.