Hacer que la IA funcione en la planta de producción

En el mercado industrial medio europeo, no faltan conversaciones sobre la IA, pero su implementación real es mucho menor.

Cada semana aparece un nuevo titular sobre herramientas generativas, automatización inteligente o cadenas de suministro autooptimizadas. Sin embargo, la última investigación de Forterro muestra algo diferente: los fabricantes del mercado medio se centran en la IA que resuelve problemas reales y cotidianos.

La realidad de la IA

Cuando se les preguntó dónde esperaban que la IA aportara más valor, las empresas no apuntaron a ideas futuristas, sino que se centraron en lo que es práctico:

• Ciberseguridad y detección de riesgos (30%)
• Análisis empresarial y apoyo a la toma de decisiones (30%)
• Mantenimiento predictivo y supervisión de equipos (28%)

Se trata de áreas operativas y cuantificables, en las que el tiempo de inactividad, los defectos o los retrasos tienen un impacto inmediato en el rendimiento. Esto es lo que hace que el enfoque del mercado medio respecto a la IA sea tan refrescante: se basa en el trabajo, no en las modas.

La IA depende de la nube y la coherencia

La misma investigación reveló una verdad significativa: el 49% de las empresas afirman que su falta de uso de la nube les impide aprovechar las ventajas de la IA.

Esa es la clave del problema.

Sin un ERP en la nube como base, los datos se dispersan por distintos sistemas y hojas de cálculo, lo que hace que los modelos de IA sean poco fiables o imposibles de implementar.

Como explica Marco Metzlaff, responsable de transformación de IA en Forterro:

Disponer de datos coherentes e integrados es esencial tanto para la digitalización como para el uso de la IA. Sin ellos, la automatización y el análisis no pueden aportar un valor sostenible.

En otras palabras: para que la IA funcione, primero tienen que hacerlo los datos.

De los proyectos piloto a la mejora del rendimiento

La IA no tiene por qué ser un proyecto «grande».

Muchos fabricantes están obteniendo resultados con pasos más pequeños, como alertas predictivas para los programas de mantenimiento, optimización más inteligente de las existencias o detección automatizada de anomalías en las líneas de producción.

Estos proyectos son de bajo riesgo pero de gran impacto, y generan confianza y capacidad con el tiempo. Además, como se basan en datos ERP ya existentes, no requieren un equipo de ciencia de datos independiente para demostrar su valor.

Tenga en cuenta la brecha de habilidades

Por supuesto, la tecnología por sí sola no es suficiente.

Solo el 52% de las empresas medianas creen que actualmente cuentan con las habilidades adecuadas para adoptar la IA y otras tecnologías digitales avanzadas.

Por eso, la formación, la mejora de las habilidades y las asociaciones con proveedores son tan importantes como la inversión.

La alfabetización en IA no consiste en escribir código, sino en ayudar a los equipos a comprender qué datos están viendo, por qué son importantes y cómo actuar en consecuencia.

IA que se gana el sustento

El mercado industrial medio no puede permitirse el lujo de seguir las tendencias, cada inversión debe demostrar su valor.

Por eso, las empresas más exitosas no tratan la IA como un espectáculo de innovación, sino como una herramienta de eficiencia: ahorra horas, evita el tiempo de inactividad y convierte los datos en decisiones más rápidamente.

La IA no es una estrategia en sí misma, es un facilitador de la resiliencia, la inteligencia y el crecimiento.

Y esos son los fundamentos de la madurez digital.