La inteligencia artificial está dejando de ser una promesa para convertirse en un motor de competitividad para la industria. En un contexto donde las empresas buscan incrementar su productividad, fortalecer la resiliencia de sus operaciones y responder con mayor agilidad a un entorno cada vez más exigente, la IA está revolucionando la manera en que ingenieros y operadores toman decisiones.
Durante años, las plantas industriales han generado enormes volúmenes de información provenientes de sensores, sistemas SCADA, plataformas de ingeniería e interfaces hombre-máquina (HMI). Sin embargo, el verdadero reto nunca ha sido la cantidad de datos, sino convertirlos en información útil para actuar en el momento oportuno.
De acuerdo con EY, el 96% de las organizaciones que invierten en inteligencia artificial ya reportan mejoras en productividad. En la industria, este avance va mucho más allá de automatizar procesos: permite interpretar grandes volúmenes de información en tiempo real para acelerar la toma de decisiones y mejorar el desempeño operativo.
“La conversación sobre inteligencia artificial suele enfocarse en reemplazar tareas, cuando el verdadero valor está en fortalecer la capacidad de decisión de las personas. Los operadores siguen siendo quienes toman las decisiones críticas; la diferencia es que ahora cuentan con información contextualizada que les permite hacerlo con mayor rapidez y confianza”, afirma Harpreet Gulati, Senior Vice President y Head of PI System Business de AVEVA.
En muchas plantas industriales, un mismo activo puede aparecer identificado de distintas formas dependiendo del sistema que lo registre. Durante años, los operadores han tenido que invertir tiempo conciliando información entre múltiples plataformas antes de poder atender un incidente.
Al integrar información proveniente de sensores IIoT, sistemas SCADA, modelos de ingeniería y otras fuentes en un entorno unificado, la inteligencia artificial puede identificar relaciones entre los datos, detectar anomalías y presentar información contextualizada en un lenguaje mucho más sencillo para los equipos de operación. Así, en lugar de revisar cientos de variables o consultar manualmente registros históricos, los operadores pueden realizar preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas sobre el estado de un activo, riesgos potenciales o recomendaciones para actuar.
“La IA se está convirtiendo en un puente entre sistemas que históricamente operaban de forma aislada. Su mayor aportación no es únicamente procesar grandes cantidades de datos, sino entregar contexto para que las personas tomen mejores decisiones”, añade Gulati.
Para que la inteligencia artificial genere resultados, primero es necesario contar con datos confiables, integrados y contextualizados. Por ello, cada vez más organizaciones en México están priorizando plataformas capaces de unificar información operativa y de ingeniería.
