La preparación de datos acelera el valor de la inteligencia artificial en la industria

El éxito de los proyectos de inteligencia artificial en el sector industrial no depende de la sofisticación de sus algoritmos, sino de la calidad, el contexto y la inmediatez de la información que los alimenta. Steve Parvin, vicepresidente de CONNECT Data Harmonization en AVEVA, afirma que enriquecer las lecturas directamente en el punto de captura reduce el tiempo necesario para generar valor. En la era digital, el viejo principio informático que advierte que la entrada de datos deficientes produce resultados defectuosos se mantiene completamente vigente.

El reto de la gestión de información en las empresas

Una encuesta global elaborada por la firma Gartner revela que el 63 % de las organizaciones carece de prácticas adecuadas de gestión de datos para la inteligencia artificial. La consultora prevé que las compañías abandonarán el 60 % de sus iniciativas de inteligencia artificial que no cuenten con información debidamente estructurada para 2026. El desafío principal para los líderes radica en definir mecanismos eficientes para clasificar y limpiar los flujos operativos antes de su procesamiento.

Los flujos tradicionales de extracción, transformación y carga (ETL) funcionan correctamente para elaborar reportes históricos. Sin embargo, estos modelos muestran limitaciones en entornos industriales rápidos, donde la utilidad de los datos expira en periodos breves. De acuerdo con análisis de Schiller International University, los enfoques previos tampoco logran procesar los cientos de trillones de registros que las organizaciones analizan a diario para sus decisiones estratégicas.

Transformación de los flujos de datos industriales

En la planta de producción, los datos aislados o tardíos pierden su valor operativo. La lectura aislada de un sensor cobra sentido únicamente cuando se vincula con un activo específico, su historial de mantenimiento y el proceso que respalda. Al transportar la información a grandes distancias sin procesar, las alertas de fallas mecánicas pierden efectividad y retrasan las acciones correctivas.

El desarrollo de integraciones improvisadas y códigos escritos a mano ralentiza la implementación tecnológica. Reportes de la empresa Fivetran confirman que casi la mitad de los proyectos corporativos de inteligencia artificial fracasan debido a una deficiente preparación previa de la información. Por lo tanto, las canalizaciones modernas deben ejecutar el procesamiento numérico en las etapas iniciales del ciclo, abarcando los sistemas de tecnología de la operación (OT) y las plataformas de tecnologías de la información (TI).

• Procesamiento temprano: Las plataformas enriquecen y analizan las variables a medida que fluyen por la red corporativa.
• Flujos de bajo código: La adopción de arquitecturas modulares del tipo low-code o no-code facilita la interpretación de datos para operarios y modelos algorítmicos.
• Respuestas automatizadas: Las herramientas actuales activan notificaciones completas en segundos, detallando el estado del activo y su impacto financiero.

Retorno de inversión y operaciones en tiempo real

La transición hacia sistemas inteligentes integrados genera beneficios medibles en la cadena de manufactura. Un fabricante de extrusión de película en Estados Unidos registró ahorros anuales superiores a los 5 millones de dólares tras unificar sus flujos de datos operativos y empresariales. Adicionalmente, la compañía disminuyó en un 200 % su inventario de productos terminados gracias a la visibilidad comercial en tiempo real.

Una investigación publicada por MIT Sloan Management Review señala que las firmas situadas en el cuartil superior de operaciones en tiempo real logran un crecimiento de ingresos 50 % mayor que sus competidores directos. Asimismo, estas organizaciones duplican los márgenes de utilidad de sus pares de mercado. Los líderes empresariales pueden avanzar con rapidez y consolidar ventajas competitivas sustanciales, siempre que dispongan de información contextualizada y oportuna para actuar.