Las herramientas de inteligencia artificial (IA) están llegando a todos los sectores, incluido el del mantenimiento industrial.
Desde hace años, las empresas industriales intentan alejarse de la manutención reactiva o preventiva. Con la tecnología adecuada, pueden adoptar estrategias de mantenimiento predictivo (PdM) que maximicen la vida útil de los equipos y reduzcan el riesgo de paradas no planificadas. Pero, ¿cómo puede la IA apoyar y potenciar este enfoque?
El futuro de la IA en el mantenimiento industrial es prometedor. Pero para liberar todo su potencial, se necesita un cambio aún mayor. Aquí te explicamos hasta dónde hemos llegado, hacia dónde vamos y cómo tu organización puede aprovechar la inteligencia artificial para ganar ventaja.
El auge de la IA en el mantenimiento industrial
La inteligencia artificial existe desde hace décadas en distintas formas. Pero su adopción se ha disparado recientemente. ¿Por qué ahora?
La rápida integración de la IA en el mantenimiento industrial (y en otros campos) se debe a tres factores clave:
- Potencia informática: los avances en procesamiento permiten a los modelos IA manejar grandes volúmenes de datos
- Disponibilidad de datos: internet y el IoT han generado una explosión de información
- I+D constante: la inversión continua en IA ha acelerado los avances tecnológicos
Con cada innovación, la IA gana terreno. Hoy en día es una herramienta viable para mejorar las prácticas de mantenimiento. Sin embargo, el sector apenas ha empezado a explorar todo lo que la IA predictiva puede ofrecer.ce practices. However, industrial entities have barely scratched the surface of what predictive AI tools are capable of.
Cómo la IA se volvió accesible
Durante décadas, solo investigadores y doctores en ciencia trabajaban con modelos de IA. Y eran modelos difíciles de aplicar en la industria. Empresas como I-care ayudaron a cambiar esto desarrollando casos de uso concretos para resolver retos reales. Así surgieron las primeras implementaciones industriales, pensadas para usuarios pioneros y con soporte de especialistas.
Luego llegó la IA generativa (GenAI), como ChatGPT, y todo cambió. De repente, los líderes empresariales pudieron experimentar la IA de forma directa, sin conocimientos técnicos. Descubrieron cómo puede simplificar tareas cotidianas y ofrecer valor real.
El rol de la IA en la optimización de procesos
La IA ya ha demostrado su valor optimizando procesos industriales clave. En especial:
- Análisis predictivo: identifica patrones en los datos para anticipar fallos
- Optimización de procesos: ajusta parámetros para reducir consumos y aumentar productividad
- Planificación del mantenimiento: organiza las intervenciones minimizando el impacto en la producción
La IA tradicional ha optimizado muchos de estos flujos. Pero la IA generativa aporta una nueva dimensión: puede redactar procedimientos, analizar registros históricos y proponer soluciones a problemas mecánicos complejos. Incluso puede generar código para resolver casos específicos.
Las posibilidades son enormes — pero también plantean nuevos desafíos.
Los retos de la IA en mantenimiento
Usar IA generativa en mantenimiento predictivo es emocionante. Pero hay obstáculos importantes que superar.
En una entrevista reciente, Tom Rombouts, Director de Reliability and Data-Driven Solutions en I-care, identificó tres desafíos clave:
Fiabilidad
La IA procesa enormes volúmenes de datos. Si los datos están sesgados o son inexactos, los resultados también lo serán. Cada output de IA debe validarse cuidadosamente.
Control de calidad
Las instrucciones generadas por IA deben ser seguras y correctas. Un error de “alucinación” en la GenAI puede generar riesgos graves o paros no deseados. Los expertos deben revisar todo contenido antes de usarlo.
Resistencia al cambio
En I-care creemos firmemente que la transformación digital no puede ser solo digital. Si el personal no recibe la formación adecuada, los nuevos sistemas no se adoptarán y el impacto será limitado.
Pero cuidado: no subestimes la IA. Es, literalmente, el cambio de nuestra generación.
Si los equipos no están preparados, pueden desarrollar resistencia. El resultado será un ROI reducido y un tiempo al valor mucho más largo. Justo lo contrario de lo que busca una estrategia PdM.
Lo que debe suceder ahora
Tras conocer los beneficios de la IA, es fácil dejarse llevar por el entusiasmo. Pero permitirle operar sin control es una receta para el desastre. Sin medidas de validación, la IA generativa puede causar más daño que beneficio.
¿IA en mantenimiento: solución perfecta o tío borracho?
En su entrevista, Rombouts usó una analogía memorable: comparó la IA generativa con ese tío borracho en una reunión familiar.
Imagina que tu tío, con unas copas de más, da consejos de inversión durante la cena. Si lo tienes delante, notas que no está en condiciones y desconfías.
Ahora imagina que solo lees una transcripción de lo que dijo. El lenguaje suena correcto. Te convence. Hasta podrías creer que sabe de lo que habla.
Con la GenAI ocurre algo similar: genera contenido que parece confiable, pero puede estar totalmente equivocado. En mantenimiento industrial, esto puede causar fallos técnicos o incluso accidentes graves.
Rombouts propone un método muy simple: probar la IA con información errónea a propósito, para ver si sabe detectarla. Además, recomienda formar a los equipos de mantenimiento para reconocer contenido dudoso.
Es un doble filtro: la IA está entrenada para detectar errores, y los técnicos validan lo que la máquina no detecte.
IA como herramienta, no como sustituto
La inteligencia artificial no es una solución mágica. Es una herramienta poderosa que ya ha transformado el mantenimiento predictivo. Pero su valor total solo se alcanzará con validación, supervisión humana y confianza.
Contribuido por Tom Rombouts, Director of Reliability and Data-Driven Solutions
