Por Alejandro Preinfalk, presidente y CEO de Siemens México, Centroamérica y Caribe

Desde 2019, la experiencia promedio de los trabajadores en el piso de fábrica ha caído drásticamente: de 20 años a tan solo 3. Esta reducción tan abrupta plantea desafíos importantes para las organizaciones industriales. Por un lado, se pierde conocimiento especializado acumulado, lo que obliga a extender los periodos de capacitación para los nuevos empleados. Por otro, se incrementa la presión sobre los costos operativos, ya que se requiere más tiempo y recursos para alcanzar niveles óptimos de desempeño. Además, esta falta de experiencia puede traducirse en una menor eficiencia general, debido al mayor riesgo de errores y problemas de calidad en los procesos productivos.

La forma en que el sector industrial está abordando estos retos es destacable. Hemos encontrado la manera de, no sólo cubrir esta brecha, sino transformarla en oportunidad, combinando décadas de experiencia industrial con el poder de la IA Generativa (GenAI) para crear algo inédito: una IA que amplía lo humanamente posible al permitir que los trabajadores se comuniquen con las máquinas sin necesidad de tener habilidades técnicas.

Para 2025, se proyecta que el mercado de la IA en la manufactura alcanzará los 8,570 millones de dólares, frente a los 5,940 millones en 2024, lo que refleja una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 44.2 %. Este crecimiento demuestra la creciente importancia de la inteligencia artificial en la industria manufacturera.¹

En este camino hay un punto de inflexión a considerar: el primer Copiloto Industrial, un generador de código PLC (Programmable Logic Controller) que desarrollamos en 2023 junto con Microsoft y Schaeffler y que marcó un hito en la automatización industrial al habilitar una reducción del 45% en la experiencia necesaria para programar PLC durante la última década. Ahora estamos en una nueva era de la IA industrial, todavía más revolucionaria, donde los actuales modelos realmente comprenden el lenguaje de la ingeniería y permiten un desarrollo más ágil y preciso.

¿Qué significa esta IA que de verdad habla el idioma de las fábricas?

Estamos hablando de una IA que no sólo entiende palabras, audio o imágenes. Es muy distinta a ChatGPT u otros modelos de IA comerciales, los cuales se entrenan y perfeccionan con datos de internet. A diferencia de la IA convencional, ésta fue construida desde cero con ADN industrial y comprende desde las lecturas de los sensores hasta los flujos de trabajo de producción, interpretando modelos como el código PLC o los diseños CAD, y –lo más importante– conectando los puntos en todas las operaciones industriales.

Hablamos del Modelo Fundacional Industrial (IFM por sus siglas en inglés), el cual puede entenderse como un cerebro industrial entrenado con décadas de experiencia en fabricación y con datos de producción y de operaciones de fábrica reales, que lo hacen capaz de abordar desafíos específicos que la IA general no podría.

El IFM tiene el poder transformador que la industria necesita para alcanzar el potencial prometido de la GenAI. Podría, por ejemplo, transformar la programación CAM para automatizar tareas complejas, reducir la dependencia de las habilidades de expertos y acelerar el flujo de trabajo de fabricación, o bien podría generar y refinar diagramas, ofreciendo sugerencias inteligentes en tiempo real para que los equipos de trabajo sean más ágiles y se impulse la coherencia en los proyectos, manteniendo el cumplimiento normativo.

Ahora bien, desarrollar soluciones de IA de grado industrial como los IFM requiere de conjuntos de datos contextualizados del mundo real. Estamos aprovechando nuestros amplios datos de ingeniería en los ámbitos mecánico, eléctrico/electrónico y de software, pero es a través del aprendizaje federado que el valor aumenta, como al armar un rompecabezas, cada contribución revela más del panorama completo.

Por ello, para continuar ampliando los límites, invitamos a nuestras empresas asociadas a contribuir con sus datos contextualizados y, de esta forma, colaborar en el desarrollo de la próxima generación de la IA Industrial, una que va más allá de reemplazar la experiencia, logrando lo que hasta ahora ha sido un reto: aumentar la capacidad humana abriéndonos a posibilidades completamente nuevas.