Las Vegas (Nevada).- En un panel realizado en la Consumer Electronics Show (CES) , expertos de industrias clave en Estados Unidos coincidieron: la inteligencia artificial (IA) está dejando de ser una promesa para convertirse en un recurso esencial en las operaciones de manufactura. Representantes de Siemens, Caterpillar y Nestlé Purina compartieron cómo están aplicando IA para resolver desafíos reales, mejorar la eficiencia y preparar a sus equipos frente a un entorno industrial cada vez más dinámico.
«Hace tres años, nadie habría apostado por un panel de IA en manufactura. Hoy no solo es posible, es esencial», señaló Tim Gaus, líder de negocios de manufactura inteligente en Deloitte, al abrir la discusión.
¿Qué está cambiando en la manufactura con la inteligencia artificial?
La evolución del mercado, la presión por acelerar la entrega de productos y la necesidad de personalización han llevado a las empresas a buscar nuevas formas de operar. En el caso de Nestlé Purina, con 24 fábricas y 10.000 empleados en Estados Unidos, la IA se ha convertido en una herramienta para amplificar la capacidad del personal, según explicó Jennifer Peters, directora senior de innovación en IA para América del Norte.
«La IA nos permite adaptarnos a las expectativas cambiantes del consumidor, mejorar procesos y, sobre todo, mantener la seguridad y la calidad como ejes centrales», afirmó Peters.
Brandon Hootman, vicepresidente de datos e IA en Caterpillar, compartió un ejemplo concreto: el proceso «Clear to Build», que permite saber si se cuenta con todas las piezas necesarias para una línea de producción. Antes, este análisis requería conocimiento experto y mucho tiempo. Hoy, gracias a IA, se realiza en 100 milisegundos.
¿Cómo están usando las empresas la IA en sus fábricas?
Para Siemens, el enfoque está en cómo sus clientes usan su software para crear «gemelos digitales» o digital twins de sus procesos industriales. Esta representación virtual detallada de plantas, productos o procesos permite simular escenarios, prever errores y acelerar decisiones.
Tony Hemmelgarn, CEO de Siemens Digital Industries Software, explicó que la empresa ha usado IA para optimizar el diseño de turbinas de gas, permitiendo simular miles de versiones en el tiempo que antes se analizaba solo una. También destacó cómo Pepsi está utilizando gemelos digitales para monitorear sus plantas en tiempo real.
Por su parte, Caterpillar ha implementado soluciones que permiten recoger datos desde sensores en maquinaria pesada sin necesidad de detener la producción, lo que mejora la continuidad operativa. «La convergencia de la IA cognitiva con la IA física, como la robótica móvil, está ocurriendo mucho más rápido de lo que pensábamos», advirtió Hootman.
¿Qué desafíos enfrentan las empresas al aplicar IA?
Uno de los mayores obstáculos es la calidad de los datos. Sin estructuras adecuadas, gobernanza y metadatos claros, la IA pierde efectividad. «Invertir en la base de datos es clave. La IA no discrimina, aprende de lo que le das, así que debes asegurar que tus datos sean confiables», dijo Hootman.
Otro reto es la interoperabilidad entre sistemas y proveedores. Peters enfatizó la importancia de establecer estándares comunes y marcos de gobernanza para evitar soluciones fragmentadas o problemas de deuda técnica en el futuro.
Además, tanto Siemens como Nestlé y Caterpillar coincidieron en que mantener al humano en el centro del proceso es fundamental. «La IA debe vivir donde viven los usuarios», señaló Hootman. «Si la IA no se integra en el flujo de trabajo diario, es probable que las personas dejen de usarla».
¿Qué implicaciones tiene esto para los trabajadores?
La adopción de IA no solo implica nuevas herramientas, sino también nuevos roles. «Ya no es solo tarea de ingenieros de software. Cualquier operador debe saber cómo interactuar con IA y entender sus respuestas», afirmó Hootman.
La capacitación, la transparencia en las decisiones que toma la IA y la capacidad de auditar sus recomendaciones son esenciales para generar confianza y lograr una adopción sostenida. «Si no pueden entender cómo llegó la IA a una conclusión, no confiarán en ella», señaló Peters.
¿Cómo deben prepararse otras empresas?
El consejo de los expertos fue unánime: comenzar ya. Aunque reconocen que existe una burbuja en torno a la IA, como ocurrió con tecnologías como la manufactura aditiva o el IoT industrial, el impacto tangible de la IA en productividad y velocidad de respuesta es real.
«Esto no es moda. Hay valor inmediato. Sin embargo, no se trata de implementar IA por sí misma, sino de usarla para resolver problemas reales», subrayó Hemmelgarn.
Entre los consejos más prácticos que ofrecieron están:
- No intentar transformar todo de golpe. Empezar por problemas específicos. Formar equipos pequeños que trabajen en ciclos ágiles para validar hipótesis.
- Rediseñar procesos si es necesario, no solo aplicar tecnología sobre lo existente.
- Invertir en gestión de datos y metadatos desde el inicio.
- Exigir a los proveedores que trabajen con estándares abiertos para evitar sistemas cerrados.
¿Qué sigue para la IA en manufactura?
Los expertos coincidieron en que el futuro pasa por los sistemas agénticos: redes de agentes de IA capaces de tomar decisiones de forma autónoma y cooperativa. Aunque aún están en desarrollo, ya comienzan a surgir aplicaciones prácticas, especialmente en industrias donde conviven soluciones en la nube, en sitio y en el borde (edge computing).
En definitiva, la inteligencia artificial está redefiniendo la manufactura en Estados Unidos. Lejos de reemplazar al trabajador humano, lo potencia. Y quienes adopten esta tecnología con estrategia, agilidad y ética, estarán mejor posicionados para liderar la industria en la próxima década.
Fuente: Reimagining Manufacturing: Unlocking Value with Agentic AI Solutions, panel realizado durante el CES 2026 en Las Vegas (Nevada)
Este artículo fue elaborado con la ayuda de herramientas de inteligencia artificial y revisado por un editor de Hispanos Press.
