IA industrial: De la reacción a la anticipación estratégica, por Jaime Marchant, Account Manager, Vertical Minería, Grupo Tecnológico ITQ
Por Jaime Marchant, Account Manager, Vertical Minería, Grupo Tecnológico ITQ. | Créditos: Grupo Tecnológico ITQ

IA industrial: De la reacción a la anticipación estratégica, por Jaime Marchant, Account Manager, Vertical Minería, Grupo Tecnológico ITQ

En 2026, la IA industrial ha dejado de ser un instrumento de software y se ha transformado en IA Física. No nos limitamos a optimizar datos en una pantalla; estamos proporcionando inteligencia a la infraestructura física del país. Quien no pueda incorporar agentes inteligentes en sus procesos de producción ahora, tendrá un déficit de costos insuperable en los próximos dos años.

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María Luisa Acuña, en su columna, resalta que la ciberresiliencia ya es una cuestión de soberanía y que exige liderazgo, cooperación público-privada y visión estratégica.

Y es que la IA está sustituyendo el modelo de reacción por uno de anticipación estratégica. En áreas como energía, por ejemplo, mejora la estabilidad de las redes eléctricas inteligentes (Smart Grids o Redes eléctricas inteligentes) al prever los aumentos de la demanda y manejar la intermitencia de fuentes renovables (solar/eólica), lo que disminuye el despilfarro energético.

En minería, la IA optimiza los procesos de fragmentación y flotación, coordina flotas de camiones sin conductor y logra que la recuperación del mineral sea máxima con un uso mínimo de productos químicos.

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Porque en una economía cada vez más interconectada, proteger las redes que sostienen la infraestructura crítica es, también, proteger el funcionamiento mismo del país.

En Manufactura se avanza hacia las microfactorías, es decir, pequeñas unidades de producción automatizadas y flexibles, creadas para una fabricación localizada, sostenible y bajo demanda. La IA posibilita líneas de producción altamente flexibles que tienen la capacidad de cambiar de producto en minutos sin requerir una intervención humana significativa, ajustándose a la demanda en tiempo real.

De esa manera, en contextos en los que una equivocación puede llevar a pérdidas millonarias o exponer a peligros a las personas, la IA se utiliza a través de sistemas agénticos (que son agentes autónomos capaces de tomar decisiones) y Edge AI o IA de borde (que es el procesamiento local sin necesidad de depender de la nube).

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El punto ya no está en experimentar con inteligencia artificial, sino en incorporarla como parte del funcionamiento cotidiano del negocio.

Ejemplo de lo anterior se puede observar en el mantenimiento prescriptivo en una turbina de gas, donde la IA no solo alerta que va a fallar (predictivo), sino que también modifica los parámetros operativos de manera automática para alargar su vida útil hasta que llegue el reemplazo; o con una visión computacional en una fundición, las cámaras con IA identifican en tiempo real fisuras microscópicas en estructuras o anomalías en el flujo de metal fundido, poniendo en marcha de inmediato protocolos de emergencia.

Sostenibilidad, seguridad y eficiencia

La IA funciona como una estructura de conexión que mejora tres ejes esenciales:

  • Eficacia: a través de la orquestación inteligente de activos, disminuye los períodos de inactividad no previstos hasta en un 25%.
  • Seguridad: los Cobots (robots colaborativos) impulsados por inteligencia artificial física se encargan de las labores que presentan un mayor riesgo ambiental o ergonómico para los seres humanos, disminuyendo así la tasa de accidentes.
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Por eso, el punto de inflexión para América Latina no será simplemente adoptar IA en salud, sino hacerlo de forma responsable, interoperable y centrada en el paciente.
  • Sostenibilidad: posibilita la fabricación circular a través del cálculo exacto de la huella de carbono de cada lote fabricado y la optimización del uso de energía y agua, alcanzando reducciones en los costos operativos de hasta el 18%.

No obstante, esta transición enfrenta retos estructurales. Para las compañías, el mayor desafío consiste en la reconfiguración del talento. Para que los operarios puedan transformarse en supervisores de IA, no es suficiente con adquirir tecnología; es necesario promover un reskilling masivo (reciclaje para nuevos puestos de trabajo). La ciberseguridad industrial es además esencial ante asaltos más complejos.

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Para el gobierno, el establecimiento de marcos de IA soberana es crucial para que la infraestructura de datos y los modelos críticos estén sujetos a regulaciones locales que aseguren la independencia en términos estratégicos; así como la ética en el manejo de datos industriales o públicos.

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