IA generativa: La nueva frontera de la transformación industrial

La IA generativa ha dejado de ser una promesa futurista para consolidarse como una herramienta clave en la industria. Desde el diseño de productos y procesos hasta el soporte en ingeniería y mantenimiento, esta tecnología aborda de manera creativa los retos de la industria moderna. Con soluciones como Industrial Copilot, Siemens impulsa esta transformación al ofrecer un asistente inteligente que acompaña a los trabajadores en cada etapa de la cadena de valor, abriendo paso a una nueva era de innovación industrial.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una herramienta especializada para convertirse en una de las mayores disrupciones tecnológicas de nuestra era. Su impacto es comparable al de la invención del teléfono o la llegada de internet, transformando la forma en que trabajamos y resolvemos problemas cotidianos.

La IA generativa es el motor principal de esta revolución, acelerando la popularización de esta tecnología al democratizar el acceso a capacidades de creación que antes requerían conocimientos altamente especializados, como la programación o el diseño gráfico.

Antes de explorar cómo la IA generativa está transformando el panorama industrial, es importante comprender qué la diferencia de los enfoques tradicionales.

¿Qué diferencia a la IA generativa?

La IA tradicional, basada en el aprendizaje automático (machine learning) y las redes neuronales artificiales, ha sido fundamental para resolver problemas específicos durante décadas. Estos sistemas analizan grandes cantidades de datos para identificar patrones y hacer predicciones en base a ellos. Por ejemplo, identificar defectos en productos mediante inspección visual automatizada o predecir la demanda de mercado analizando tendencias históricas y datos de comportamiento del consumidor.

En cambio, la IA generativa no se limita a analizar la información existente, sino que tiene la capacidad de crear contenido nuevo y único a partir de ella, como texto, código, imágenes personalizadas e incluso música. La diferencia clave radica en que, mientras la IA tradicional es reactiva y se ciñe a los datos de entrenamiento, la IA generativa tiene un enfoque proactivo, utilizando esos datos como punto de partida para generar contenido original y adaptarse a contextos nuevos. Este enfoque permite una creatividad automatizada que, hasta hace poco, estaba reservada para los seres humanos.

Raro es ya el día en el que una noticia sobre IA no aparece en los titulares. El respaldo masivo de las grandes tecnológicas está acelerando su adopción y evolución, mientras que la inclusión de esta tecnología en políticas estratégicas gubernamentales refuerza su papel como componente clave del progreso en múltiples sectores. Sin ir más lejos, mientras redactaba este artículo se ha anunciado el proyecto Stargate de OpenAI, que promete revolucionar el panorama de la IA en Estados Unidos con una inversión de 500 mil millones de dólares en los próximos cuatro años.

Adopción de la IA en industria

En el sector industrial, la IA ha desempeñado un papel crucial en aplicaciones ya consolidadas, como el mantenimiento predictivo, la inspección visual de calidad o la robótica colaborativa e inteligente. Sin embargo, su adopción no ha sido del todo uniforme, ya que existe cierta disparidad entre industrias como la automoción, que ha avanzado rápidamente gracias a su madurez tecnológica y la disponibilidad de inversión, y sectores más tradicionales, que enfrentan barreras como un menor nivel de digitalización y recursos limitados.

Aunque hoy en día se reconoce ampliamente el valor que aportan este tipo de soluciones, el sector industrial sigue enfrentándose a retos significativos, como la personalización masiva de productos, la optimización de recursos en entornos de alta volatilidad y el cumplimiento de objetivos de sostenibilidad. La escasez de trabajadores cualificados y la creciente complejidad de los sistemas no hacen más que agravar estas dificultades.

La IA generativa surge como una herramienta prometedora para abordar muchos de estos retos. Por ejemplo, permite crear diseños optimizados en cuestión de minutos, simulando diferentes versiones y evaluando cuál es más eficiente en términos de material, resistencia o costes de producción. También es capaz de automatizar la creación de documentación técnica, acelerando la transferencia de conocimiento y la capacitación de nuevos empleados.

Además, su habilidad para interactuar con tecnologías avanzadas mediante lenguaje natural permite una comunicación directa y sencilla con herramientas como gemelos digitales y entornos de simulación. Esto reduce significativamente las barreras de entrada, facilitando la adopción de estos sistemas por parte de un mayor número de usuarios.

Siemens y el reto de la IA generativa

En esta línea, Siemens ha desarrollado Industrial Copilot, una solución de IA generativa diseñada para actuar como un asistente inteligente en plantas y operaciones industriales, simplificando el acceso a datos y apoyando a los trabajadores en entornos complejos. Gracias a él, los operadores pueden automatizar tareas repetitivas y dedicar su tiempo a actividades de mayor valor.

Industrial Copilot acompaña a los trabajadores a lo largo de toda la cadena de valor industrial, desde la concepción del producto hasta los servicios que mantienen en marcha la producción. Veamos su impacto en cada eslabón de la cadena:

Diseño: La integración de IA generativa en herramientas como Simcenter HEEDS permite la ejecución automática de simulaciones que iteran el diseño en base en criterios como funcionalidad, materiales y restricciones mecánicas o estructurales, hasta alcanzar una configuración óptima.

Planificación: Durante esta fase, la IA mejora la asignación de recursos, garantizando un uso más eficiente de materiales, tiempo y personal. De manera parecida a como iteramos con los diseños, la IA integrada en entornos como Plant Simulation ejecuta automáticamente múltiples escenarios para determinar la estrategia de producción más eficiente.

Ingeniería: Industrial Copilot es capaz de generar, optimizar y depurar código de automatización en SCL y visualizaciones HMI a partir de instrucciones en lenguaje natural. Además, responde a preguntas específicas sobre entornos de ingeniería como TIA Portal o PCS neo, consolidando información de documentación y recursos web que normalmente encontramos dispersa.

Operaciones: En esta etapa, el asistente actúa como un científico de datos personal, generando informes personalizados que incluyen indicadores clave para entender el comportamiento de la producción a lo largo del tiempo.

Servicios: Por último, podemos integrarlo con plataformas como Senseye Predictive Maintenance, para que proporcione información e instrucciones personalizadas sobre ciertas tareas de mantenimiento y aprenda de cada incidencia previa para identificar casos similares en el futuro.

Además de Siemens, otras empresas con gran vocación innovadora ya están poniendo a prueba la potencia de este asistente de IA generativa. Schaeffler, destacada por su tecnología de rodamientos, y ThyssenKrupp, el gigante siderúrgico alemán, ya han integrado Industrial Copilot en sus tareas del día a día. Gracias a esta herramienta, sus ingenieros pueden diseñar pantallas de control en apenas 30 segundos y generar código de PLC que requiere de ajustes mínimos, mejorando significativamente su productividad.

Por otro lado, Siemens y NVIDIA han unido esfuerzos para aplicar la IA generativa también en la creación de gemelos digitales avanzados. Al integrar el software Teamcenter con la plataforma NVIDIA Omniverse, los equipos de ingeniería pueden generar modelos digitales fotorrealistas y simulaciones complejas en tiempo real, automatizando procesos como la aplicación de materiales o la configuración de entornos. Empresas como HD Hyundai ya aprovechan esta integración para validar diseños y optimizar sus productos antes de la fabricación.

Inteligencia artificial de grado industrial

Aunque los avances en IA generativa son realmente impresionantes, hay que reconocer que su adopción en la industria requiere un nivel de rigor técnico que va mucho más allá de lo que se exige en aplicaciones más cotidianas. Es decir, no basta con que la IA sea funcional, sino que debe garantizar un desempeño constante y predecible en un contexto donde los errores pueden traducirse en riesgos de seguridad, interrupciones operativas o pérdidas económicas severas.

Aquí entra en juego el concepto de “Inteligencia artificial de grado industrial”. Para Siemens, este enfoque implica desarrollar tecnologías que no solo asistan en la toma de decisiones, sino que lo hagan con un alto nivel de fiabilidad. Herramientas como Industrial Copilot ejemplifican esta visión, integrando algoritmos de IA generativa en flujos de trabajo industriales, pero siempre con un rol complementario, actuando como copilotos en lugar de reemplazar la experiencia y supervisión humana.

En definitiva, esta tecnología tiene el potencial de transformar profundamente el sector industrial, impulsando la competitividad y la innovación a niveles nunca vistos. No obstante, su adopción exitosa dependerá de una estrecha colaboración entre el talento humano y estas herramientas de inteligencia artificial, asegurando que ambas partes se complementen y se retroalimenten en un ciclo continuo de aprendizaje y mejora.

Manuel Serrano Rodríguez

Especialista en Digitalización Industrial en Siemens España

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Este artículo aparece publicado en el nº 561 de Automática e Instrumentación págs. 48 a 51.