La Inteligencia Artificial Generativa, o GenAI, ha despertado expectativas en todos los sectores. Sin embargo, su implementación en entornos industriales es más compleja de lo que aparenta: estos sistemas todavía enfrentan desafíos como la generación de información inexacta, elevados costos de procesamiento y preocupaciones sobre privacidad y derechos de propiedad intelectual.
Frente a este panorama, en industrias como la manufactura y la energía, “la IA sólo es tan poderosa como los datos sobre los que opera. Su verdadero valor emerge cuando se construye sobre información operativa confiable, bien estructurada y con una gobernanza sólida”, comentó Sergio Campana, Software Business Manager de Rockwell Automation para Latinoamérica.
Gobernanza de datos, clave para la adopción de IA en la industria
De hecho, según un informe de Gartner, en 2030 el 75% de las decisiones operativas se tomarán dentro de una aplicación habilitada por IA. Este escenario obliga a las empresas a resolver sus deficiencias de datos desde ahora y a establecer buenas prácticas de gobernanza y seguridad.
Y es que, a diferencia de las soluciones de IA genérica diseñadas para el consumo masivo, el enfoque de Rockwell Automation consiste en integrar capacidades de IA directamente en los sistemas de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT) existentes. Esta estrategia mitiga retos como la latencia y la complejidad y mejora el uso dentro de los sistemas con los que los operadores ya están familiarizados. Cabe destacar que la compañía advierte que los modelos genéricos de IA, que carecen de datos industriales fiables y contextualizados, tienden a sufrir “alucinaciones” y respuestas erróneas.
"No se trata de ser parte de la tendencia. La IA generativa en la industria no puede improvisarse. Requiere disciplina en el manejo de datos y un enfoque riguroso en la seguridad y la gobernanza”, afirmó el experto, quien subrayó la importancia de transformar datos en decisiones confiables y responsables.
Datos industriales: la base para decisiones confiables
Entender qué es un dato, en términos amplios, es el primer paso: cualquier señal, medición o registro generado por una máquina, un proceso o una persona constituye información valiosa. En una planta industrial, esto abarca desde la temperatura de un motor y la velocidad de una línea de producción hasta las órdenes de trabajo y los registros de mantenimiento. Cuando estos datos están bien organizados, integrados y accesibles, se convierten en la materia prima que permite a la IA anticipar fallas, optimizar procesos y generar impacto real en el negocio.
Para lograrlo y evitar el hype —expectativa excesiva o entusiasmo desmedido alrededor de esta tecnología— la empresa propone la integración efectiva de tecnologías de IA existentes en los sistemas de IT y OT del cliente. Con ello busca que funcione como un asistente inteligente que complementa la experiencia humana, en lugar de reemplazarla sin supervisión.
De esta manera, la multinacional enfatiza que el valor de la GenAI se materializa cuando se aplica a las necesidades reales de las industrias. Esto permite disminuir tareas repetitivas y elevar la eficiencia en el diseño y en la resolución de problemas.
