IA en la fabricación por procesos: de las ganancias operativas a la ventaja estratégica (Por Yury Gomez)
Publicado en Noticias de Microsoft
Vemos una tremenda adopción de la IA en las industrias de fabricación de procesos. El enfoque ha cambiado de experimentar con pilotos a implementar la IA de una manera que brinde un valor comercial real. Los líderes se centran ahora en cómo empezar y cómo garantizar un claro retorno de la inversión. Inteligencia artificial en la fabricación de procesos: preparándose para un futuro de IA, un nuevo informe de la industria de señales de fabricación publicado por Microsoft con una investigación de IoT Analytics, presenta información sobre cómo los fabricantes de las industrias de procesos priorizan la tecnología hoy en día y dónde encaja la IA en el panorama. El informe proporciona información valiosa para navegar por la implementación de la IA.
La adopción de la IA se ha comenzado a acelerar y a entrar en una nueva fase
La IA ha comenzado a ganar terreno real en la fabricación de procesos. Sobre la base de las inversiones en Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), automatización y controles de procesos avanzados, los fabricantes se centran en cómo la IA puede impulsar la toma de decisiones en toda la empresa y el valor a largo plazo. Este cambio ya no se trata de si vale la pena perseguir la IA, sino de cómo comenzar de manera efectiva e impulsar un impacto medible. A medida que los fabricantes pasan de los programas piloto a una implementación más amplia, la oportunidad se extiende más allá de la automatización a nivel de tarea. La IA permite la toma de decisiones predictiva y en tiempo real en las operaciones, la investigación y el desarrollo (I&D) y la cadena de suministro, para desbloquear el valor que los sistemas heredados no pueden ofrecer por sí solos. Según mis conversaciones con los clientes, el mayor obstáculo para la IA generativa no es la tecnología, sino la obtención de los datos correctos.
Esta próxima fase de adopción de la IA depende de una base de datos sólida, basada en los datos y el contexto de la empresa, con una clara alineación empresarial y una preparación de toda la organización para poner en práctica los conocimientos. Los fabricantes que lo hacen bien ya han comenzado a ver los resultados.
La IA respalda las prioridades empresariales reales
La IA ayuda a los fabricantes a abordar dos de sus principales prioridades empresariales: mejorar la eficiencia operativa e impulsar el crecimiento de los ingresos. Al reducir el desperdicio, minimizar el tiempo de inactividad y optimizar la producción, la información impulsada por IA permite mejoras operativas específicas. La misma inteligencia de datos también impulsa la investigación y el desarrollo (I&D), acelera el tiempo de comercialización y descubre oportunidades para la expansión del mercado y la diferenciación comercial. Una empresa química mundial informó de que la IA ayudó a reducir el tiempo de comercialización de las mejoras moleculares de seis meses a solo seis u ocho semanas1, un potente ejemplo de cómo la innovación operativa se traduce en aceleración empresarial.
El informe de señales también explora cómo la IA industrial genera beneficios más allá del costo y el rendimiento, desde una mejor integración de datos hasta una mayor satisfacción del cliente, lo que en última instancia permite tomar decisiones más inteligentes y rápidas en toda la cadena de valor.
Casos de uso de IA con impacto empresarial medible
El informe de señales muestra casos de uso del mundo real en los que la IA ofrece resultados medibles, no solo mejoras técnicas, sino también transformación empresarial. Desde la reducción del tiempo de inactividad hasta la aceleración del desarrollo de productos, los líderes industriales aplican la IA en áreas como:
- Optimización de procesos
- Sostenibilidad, eficiencia energética y reducción de residuos
- Investigación y desarrollo
- Mantenimiento predictivo y analítica
La adopción escala con rapidez: el 80% de los fabricantes encuestados ya utilizan o planean adoptar la IA generativa. Estas soluciones impulsan el cambio en todos los niveles de la organización, desde las operaciones de primera línea hasta la toma de decisiones de gestión.
Un fabricante de caucho y plásticos informó de mejoras significativas en el diseño del plástico para una producción más eficiente. Una empresa química logró una reducción del 90% en los costos de previsión de la demanda y aceleró de manera importante la recuperación de conocimientos, lo que permitió a los usuarios acceder a las respuestas en segundos en lugar de días.1 Y en palabras de una organización de ciencias de la vida: «Nuestros empleados tienen más poder para apoyar a los agricultores, ayudar a curar enfermedades y ver a los consumidores más sanos».1
Estos ejemplos ofrecen una visión convincente de cómo la IA industrial ya ha comenzado a remodelar las operaciones principales, lo que crea valor mucho más allá de la etapa piloto.
Abordar la seguridad y la complejidad de frente
A medida que más fabricantes adoptan la IA, las organizaciones líderes no solo sortean desafíos, sino que crean las estrategias para superarlos. El informe de señales destaca dos áreas que requieren una planificación cuidadosa: la seguridad y la complejidad del sistema.
La seguridad sigue como una consideración clave. Casi la mitad de los encuestados afirma que las preocupaciones en torno a la protección de datos, desde el robo de propiedad intelectual hasta el cumplimiento normativo, afectan a sus decisiones de adopción de IA. En los sectores en los que el tiempo de actividad, la seguridad y los procesos patentados son críticos, la protección de los datos confidenciales no es negociable.
Por fortuna, la seguridad y la IA no son excluyentes de manera mutua. Las empresas invierten en prácticas de IA responsables, arquitecturas seguras y modelos de gobernanza que permiten la innovación sin comprometer la protección.
La complejidad es el otro gran obstáculo. Los sistemas heredados a menudo carecen de interoperabilidad, y la introducción de la IA puede requerir la adaptación de flujos de trabajo de larga data. Pero muchos fabricantes demuestran que la modernización es posible y que la recompensa vale la pena.
El informe de señales ofrece orientación sobre cómo abordar estos desafíos con la base adecuada, de modo que la IA se convierta en una fuente de ventaja, no de fricción.
Sentar las bases
La adopción exitosa de la IA requiere un marco de gobernanza sólido: no se trata de experimentar sin cesar con todos los casos de uso de IA posibles, sino de centrarse en los casos de uso más estratégicos que aportarán valor empresarial. La construcción de este marco requiere la base adecuada para escalar el impacto a lo largo del tiempo. Los principales fabricantes han comenzado a adoptar un enfoque estructurado: alinear las inversiones en IA con los objetivos empresariales, modernizar la infraestructura e invertir en las habilidades necesarias para mantener la innovación.
El informe de señales describe cuatro pasos prácticos que los fabricantes han comenzado a tomar para pasar de pilotos aislados a una transformación en toda la empresa:
- Identificar las necesidades del negocio
- Adoptar la flexibilidad estructural
- Poner los datos en orden
- Utilizar la IA para desarrollar las capacidades de la fuerza laboral
Estas son más que recomendaciones: reflejan lo que los fabricantes reales hacen para convertir la IA en una ventaja competitiva. Y para muchos, la IA ya no es opcional, sino esencial para desbloquear la próxima ola de eficiencia, innovación y competitividad. El informe de señales da vida a cada paso con ejemplos del campo.
Descarguen el informe completo sobre la inteligencia artificial en la fabricación de procesos para explorar la investigación, comparar su preparación y dar el siguiente paso hacia la transformación impulsada por la IA.
(*) Yury Gomez es directora comercial y de estrategia global, industria de fabricación de procesos, Microsoft.
