Tokiota ha celebrado junto al Observatorio de Industria y Tecnología un encuentro sobre la implementación y gobernanza de la inteligencia artificial en la industria española, donde se han analizado las barreras que dificultan su adopción estructurada y la necesidad de priorizar casos de uso con mayor impacto en los procesos productivos.
La IA gana presencia en la industria española
Tokiota, partner español de Microsoft especializado en soluciones de negocio basadas en inteligencia artificial, nube, infraestructuras securizadas y plataformas de datos, ha celebrado junto al Observatorio de Industria y Tecnología un encuentro centrado en la implementación y gobernanza de la inteligencia artificial.
La jornada reunió a profesionales y directivos de diferentes compañías del sector industrial para analizar el contexto actual de la IA en la industria española.
El encuentro abordó uno de los principales retos del sector: dar el salto definitivo desde la identificación de casos de uso hacia un impacto real en los procesos productivos.
Un cambio de paradigma en el sector industrial
La adopción de la inteligencia artificial está provocando un fuerte aumento del número de casos de uso identificados dentro de las organizaciones industriales.
Además, la tecnología ya está generando resultados tangibles en diferentes áreas.
En el ámbito del mantenimiento, por ejemplo, se han desarrollado soluciones capaces de procesar informes técnicos de maquinaria, como los reportes de estado de prensas industriales.
Estas soluciones permiten convertir información no estructurada en datos que facilitan su análisis.
Aplicaciones en inventarios, compras y activos
Aplicada a la gestión de inventarios, la inteligencia artificial permite identificar materiales dentro del stock.
Entre ellos se incluyen materiales considerados críticos o tóxicos, así como la generación de listados para su seguimiento.
En el área de compras, se están aplicando modelos que analizan la disponibilidad de materiales en distintas ubicaciones antes de realizar nuevas adquisiciones.
Este enfoque favorece la reutilización de recursos existentes y permite reducir los costes de reposición de stock hasta en un 30%.
Asimismo, en la gestión de activos, como contadores, el análisis de su comportamiento permite definir estrategias de sustitución más eficientes.
En algunos casos, estas decisiones han supuesto mejoras cercanas al 8% en el rendimiento asociado.
La adopción sin control, principal desafío
El crecimiento acelerado de iniciativas también pone de manifiesto uno de los principales retos: la adopción desordenada de la inteligencia artificial.
La proliferación de pilotos aislados, la generación de silos de datos y la falta de coordinación entre áreas dificultan la consolidación de una estrategia común.
En algunos casos, esta situación ha derivado en la creación de un elevado número de agentes de inteligencia artificial sin control centralizado.
Esta falta de control complica la gestión de su uso y evolución.
Por tanto, el reto ya no consiste únicamente en identificar casos de uso. También pasa por establecer criterios claros de priorización para enfocar los esfuerzos en aquellas iniciativas con mayor impacto.
Gobernanza para reducir riesgos
A esta situación se suma el uso de herramientas externas fuera del entorno corporativo.
Este uso puede implicar riesgos en el tratamiento de la información y en el cumplimiento de los requisitos regulatorios.
Ante este escenario, la definición de mecanismos de gobernanza resulta clave para avanzar en una adopción más segura y estructurada de la inteligencia artificial.
Un enfoque estratégico y pragmático
Para responder a estos desafíos, las organizaciones deben evolucionar hacia un enfoque pragmático de la inteligencia artificial.
Este modelo debe centrarse en maximizar el valor de cada iniciativa mediante una correcta selección y ejecución de los casos de uso.
El planteamiento permite combinar resultados a corto plazo con capacidades de transformación a medio y largo plazo.
Tres niveles de implantación
Este enfoque se articula en tres niveles.
Por un lado, contempla iniciativas de rápida implantación orientadas a mejorar la productividad individual.
Por otro, incluye proyectos de impacto medio, con desarrollos en semanas y enfocados a la optimización de procesos.
Por último, incorpora iniciativas de mayor alcance, que requieren más inversión y permiten transformar procesos completos o incluso generar nuevas líneas de negocio.
Costes, seguridad y retorno
En paralelo, resulta imprescindible contemplar aspectos críticos para el despliegue de la inteligencia artificial.
Entre ellos se encuentran el control de costes, la monitorización del uso, la medición del retorno mediante KPIs, la seguridad de los datos y la escalabilidad de las soluciones.
La capacidad de la inteligencia artificial para anticipar escenarios, optimizar decisiones y redefinir procesos la posiciona como un elemento clave en la evolución del sector industrial.
En este nuevo contexto, la ventaja competitiva no dependerá solo de adoptar la tecnología. También dependerá de la capacidad de integrarla de forma estructurada, segura y alineada con los objetivos estratégicos de cada organización.
Tokiota y su actividad tecnológica
Tokiota es una empresa española experta en el desarrollo de soluciones de negocio basadas en inteligencia artificial, nube, infraestructuras securizadas y plataformas de datos.
La compañía está especializada en consultoría, programación e implementación de soluciones tecnológicas avanzadas y seguras para mejorar la eficiencia y capacidad de las empresas.
Fundada en 2012, cuenta actualmente con más de 150 empleados y da servicio a más de 120 empresas en España.
Entre sus clientes se encuentran pequeñas y medianas empresas, a menudo familiares, y grandes compañías de sectores como energía, infraestructura y banca.
