Tokiota propone un enfoque pragmático para el uso de la IA en la industria

Tokiota ha congregado a profesionales y altos cargos de compañías del sector industrial durante un encuentro organizado junto al Observatorio de Industria y Tecnología, para abordar la implementación y la gobernanza de la inteligencia artificial, uno de los principales retos tecnológicos de la industria.

El acto ha permitido analizar el contexto actual de la IA en la industria española y la necesidad de dar el salto definitivo hacia un impacto real en los procesos productivos. 

Situación actual

La adopción de la inteligencia artificial está suponiendo un enorme incremento en el número de casos de uso identificados dentro de las organizaciones industriales y está generando resultados tangibles en diferentes áreas.

En el ámbito del mantenimiento, por ejemplo, se han desarrollado soluciones capaces de procesar informes técnicos de maquinaria, como los reportes de estado de prensas industriales, y convertir información no estructurada en datos que facilitan su análisis.

Aplicada a la gestión de inventarios, la inteligencia artificial permite identificar materiales dentro del stock, incluidos aquellos considerados críticos o tóxicos, y generar listados para su seguimiento. 

Dentro del área de compras, se están aplicando modelos que analizan la disponibilidad de materiales en distintas ubicaciones antes de realizar nuevas adquisiciones, favoreciendo la reutilización de recursos existentes y reduciendo los costes de reposición de stock hasta en un 30%.

Asimismo, en la gestión de activos, como contadores, el análisis de su comportamiento permite definir estrategias de sustitución más eficientes. En algunos casos, estas decisiones han supuesto mejoras cercanas al 8% en el rendimiento asociado.

Sin embargo, el crecimiento acelerado de iniciativas ha puesto de manifiesto el reto que supone la adopción desordenada de la inteligencia artificial. La proliferación de pilotos aislados, la generación de silos de datos y la falta de coordinación entre áreas dificultan la consolidación de una estrategia común. 

En algunos casos, esta situación ha derivado en la creación de un elevado número de agentes de inteligencia artificial sin control centralizado, lo que complica la gestión de su uso y evolución. Por tanto, el reto ya no es únicamente identificar casos de uso, sino establecer criterios claros de priorización que permitan enfocar los esfuerzos en aquellas iniciativas con mayor impacto.

A ello se suma el uso de herramientas externas fuera del entorno corporativo, lo que puede implicar riesgos en el tratamiento de la información y en el cumplimiento de los requisitos regulatorios. Ante este escenario, la definición de mecanismos de gobernanza resulta clave.

Enfoque pragmático de la IA

Para dar respuesta a estos desafíos, las organizaciones deben evolucionar hacia un enfoque pragmático de la inteligencia artificial, centrado en maximizar el valor de cada iniciativa mediante una correcta selección y ejecución de los casos de uso. 

Este planteamiento, que permite combinar resultados a corto plazo con capacidades de transformación a medio y largo plazo, se articula en tres niveles:

• Iniciativas de rápida implantación orientadas a mejorar la productividad individual.
• Proyectos de impacto medio, con desarrollos en semanas y enfocados a la optimización de procesos. 
• Iniciativas de mayor alcance, que requieren más inversión y permiten transformar procesos completos o incluso generar nuevas líneas de negocio. 

En paralelo, resulta imprescindible contemplar aspectos críticos como el control de costes, la monitorización del uso, la medición del retorno mediante KPIs, la seguridad de los datos y la escalabilidad de las soluciones.

La capacidad de la inteligencia artificial para anticipar escenarios, optimizar decisiones y redefinir procesos la posiciona como un elemento clave en la evolución del sector industrial. En este nuevo contexto, la ventaja competitiva no dependerá solo de la adopción de la tecnología, sino de la capacidad de integrarla de forma estructurada, segura y alineada con los objetivos estratégicos de la organización.