Cómo la IA generativa está transformando la fabricación: Principales casos de uso y ejemplos del mundo real

La IA generativa está en todas partes, y la fabricación no es una excepción.

Hay mucho rumor (y una buena dosis de escepticismo) sobre lo que significa para el taller. Así que aquí está la verdadera pregunta: ¿Puede la IA generativa ayudar realmente a sus operaciones hoy en día?

¿La respuesta? Sí, pero sólo cuando se aplica de forma reflexiva.

La IA generativa no es sólo para el futuro. Ya está ayudando a los fabricantes a crear herramientas digitales más rápidamente, a descubrir conocimientos de producción de forma más intuitiva y a apoyar a los operarios en tiempo real.

En Tulip, creemos que la tecnología debe potenciar a las personas que hacen el trabajo, no sustituirlas. Nos acercamos a la IA de la misma manera: como una herramienta para ayudar a sus equipos a moverse más rápido, resolver problemas de manera más inteligente, y centrarse en lo que más importa.

En este artículo le mostraremos qué aspecto tiene la IA práctica y fundamentada en el taller, y cómo prepararse para utilizarla con éxito.

Vea el seminario web: Cutting Through the Hype Behind Generative AI for Operations → A través del bombo publicitario detrás de la IA generativa para operaciones.

Durante años, los fabricantes han utilizado la inteligencia artificial para analizar los datos de que disponen: detectar defectos mediante visión por ordenador, predecir cuándo una máquina podría necesitar mantenimiento basándose en los datos de los sensores, y mucho más. Históricamente, la atención se ha centrado en comprender el presente basándose en los datos existentes.

La IA generativa, en cambio, tiene la capacidad de crear algo nuevo.

Ya sea digitalizando instrucciones de trabajo, traduciendo aplicaciones de taller a varios idiomas, extrayendo información de los datos de producción o incluso construyendo software a medida. Aprende patrones a partir de enormes cantidades de información (texto, código, imágenes, etc.) y utiliza ese aprendizaje para producir resultados totalmente nuevos.

Esa capacidad conversacional, como la que vemos en herramientas como ChatGPT, es lo que hace que sea una herramienta práctica para su plantilla.

Aunque esta tecnología no sea necesariamente nueva, el mayor acceso a los grandes modelos lingüísticos (LLM) ha incrementado drásticamente la adopción de la IA generativa en los últimos años.

Modelos como ChatGPT, Gemini, Claude y otros son ahora capaces de captar el lenguaje humano natural y el contexto de una forma que la IA anterior no podía, lo que los hace lo suficientemente flexibles como para ser aplicados a cualquier número de tareas cotidianas. A medida que estos modelos siguen evolucionando, nos encontramos en una fase en la que esta tecnología puede utilizarse para aplicaciones realmente útiles.

¿Cómo se está desarrollando esto en la industria manufacturera en concreto?

Un informe de Infosys sugiere que el gasto de fabricación en IA generativa se duplicó en 2024 hasta alcanzar los 2.400 millones de dólares en comparación con 2023, lo que indica que las empresas creen que es importante para seguir siendo competitivas.

Pero traducir ese zumbido en un uso cotidiano en el taller sigue siendo un trabajo en curso para muchos. Profundicemos en algunas aplicaciones prácticas que hemos visto hasta la fecha.

De las conversaciones que hemos mantenido con los fabricantes, ciertos patrones están quedando bastante claros:

La IA generativa ya no es sólo un bombo publicitario. Ya está apareciendo en las plantas de producción, ayudando a los equipos a trabajar más rápido, a resolver problemas de forma más inteligente y a navegar por la complejidad con un poco más de facilidad.

Hablemos de algunos de los lugares en los que ya está marcando una verdadera diferencia.

Solución de problemas y asistencia al operador con IA

Todos hemos visto a operarios luchando con densos manuales o intentando descifrar códigos de error en una máquina. En lugar de perder un tiempo precioso, imagine tener la posibilidad de utilizar una función de chat en la aplicación - como Frontline Copilot™ deTulip - justo dentro de su interfaz de trabajo.

Podrían preguntar simplemente: "¿Qué significa el código de error 123 en esta máquina CNC?" y obtener una respuesta clara, paso a paso, sintetizada a partir de los PNT, manuales o guías de solución de problemas específicos que haya puesto a disposición de la IA.

Ese es el tipo de ayuda práctica que puede ofrecer la IA generativa, actuando casi como un colega experimentado que conoce la documentación al dedillo. Y como estas herramientas manejan tan bien el lenguaje, esa ayuda puede ofrecerse a menudo al instante en la lengua materna del operador, lo que supone una gran ventaja para los equipos globales. Una resolución de problemas más rápida significa menos tiempo de inactividad, simple y llanamente.

Análisis y exploración de datos

Las instalaciones de producción producen cantidades interminables de datos. ¿Pero convertir esa información en bruto en algo utilizable? Históricamente, ha sido lento, técnico y ha estado en manos de especialistas.

La IA generativa, a través de capacidades como AI Insights deTulip, reduce significativamente esa barrera. Los ingenieros y supervisores pueden pedir lo que necesitan en un lenguaje sencillo - "Muéstrame las razones de rechazo de máxima calidad en la Línea 3 ayer" - y obtener realmente una respuesta. Rápido. Visual. Procesable.

En lugar de esperar a que se elaboren informes personalizados o a descifrar complejos cuadros de mando, las personas que mejor conocen los procesos pueden interrogar ellas mismas los datos, y avanzar más rápido gracias a ello.

Por supuesto, como cualquier herramienta, la calidad de las respuestas sigue dependiendo de la calidad de sus datos. Pero una vez establecida esa base, cambia la rapidez con la que un equipo puede adaptarse y mejorar.

Ayuda al desarrollo deApp No-Code

También estamos viendo cómo la IA generativa influye en la forma en que se construyen las herramientas digitales para el taller. La idea de los"desarrolladores ciudadanos" -ingenieros o miembros de equipos operativos que construyen sus propias aplicaciones utilizando plataformas sin código- no es nueva. Pero la IA puede actuar ahora como un potente acelerador.

Por ejemplo, herramientas como AI Composer deTulip están diseñadas específicamente para ayudar a los ingenieros a convertir instantáneamente los documentos existentes - PDF, PNT, instrucciones de trabajo - en aplicaciones interactivas, casi listas para la producción, con sólo unos clics. En lugar de partir de un lienzo en blanco, los ingenieros pueden obtener una aplicación básica funcional que refleje su proceso documentado en cuestión de segundos.

Aunque no construirá una lógica extremadamente compleja de forma automática (¡todavía!), los primeros resultados han demostrado que puede ahorrar un tiempo de desarrollo significativo y reducir drásticamente la barrera para los equipos que desean convertir el conocimiento estático en aplicaciones dinámicas de recopilación de datos. Esto ayuda a aumentar las habilidades ya presentes en su equipo y a escalar la transformación digital con mayor rapidez.

Traducción de idiomas para operaciones globales

Por último, para las empresas que operan en distintos países e idiomas, hemos comprobado que las capacidades de traducción que permite la IA generativa son increíblemente potentes.

Piense en estandarizar la forma en que se capturan las descripciones de los defectos, independientemente de que un operario en México lo introduzca en español y otro en Alemania lo haga en alemán.

La IA, a través de acciones desencadenantes específicas basadas en la app o integradas en Frontline Copilot™, puede encargarse de esa traducción sobre la marcha, admitiendo docenas de idiomas y garantizando que los datos sean siempre coherentes para el análisis. También puede traducir instrucciones de trabajo, alertas de seguridad o materiales de formación al instante, asegurándose de que todo el mundo está en la misma página. Hemos incorporado este tipo de traducción impulsada por IA directamente en Tulip precisamente porque resuelve un punto de fricción tan común y real para los fabricantes globales.

Estos ejemplos ponen de relieve algunas de las formas tangibles en que la IA generativa puede echar una mano en el taller, pasando de un potencial abstracto a herramientas concretas integradas en plataformas como Tulip. Pero aprovechar este potencial de forma eficaz no consiste sólo en enchufar la tecnología; requiere una cuidadosa reflexión sobre la implementación, la estrategia de datos y la gestión de los riesgos asociados.

Por lo tanto, usted ve el potencial de la IA generativa - tal vez haya identificado algunas formas específicas en las que podría aplicarla dentro de sus operaciones. Eso es estupendo. Pero no basta con incorporar la tecnología: la forma de enfocar la aplicación marca la diferencia entre un piloto exitoso y un frustrante callejón sin salida.

Adoptar la arquitectura componible

Una de las primeras cosas de las que hablamos a menudo con los fabricantes es de los cimientos sobre los que están construyendo. Si sus sistemas actuales son bestias rígidas y monolíticas difíciles de actualizar o a las que es difícil conectar cosas nuevas, intentar atornillar herramientas de IA punteras va a ser doloroso, si no imposible. Necesita flexibilidad.

Por eso es tan importante adoptar un enfoque más "componible ". Construir e iterar sobre una arquitectura componible le permite intercambiar fácilmente componentes, conectar nuevas tecnologías como agentes de IA, y mejorar continuamente sin derribarlo todo.

Intentar innovar sobre sistemas heredados inflexibles es a menudo donde los proyectos prometedores van a morir. Un enfoque de plataforma ágil, que es fundamental en la forma en que pensamos en Tulip, es realmente clave para poder adaptarse y utilizar realmente las nuevas herramientas de forma eficaz a medida que surgen.

La gestión de datos como base

Luego está el elefante de los datos en la habitación. Seguimos volviendo a él porque no es negociable para la IA: basura entra, basura sale. Pero no deje que eso le asuste y le lleve a años de parálisis por análisis tratando de perfeccionar todos sus datos.

El camino práctico que vemos que funciona es centrarse primero en obtener los datos adecuados, con el contexto adecuado, para el problema específico que quiere que la IA le ayude a resolver. ¿Están limpios? ¿Es accesible? ¿Refleja realmente la realidad del proceso? Empiece por ahí. Construya la infraestructura que necesite sobre la marcha, pero no espere a la perfección de los datos antes de probar nada. Obtenga valor de un caso de uso específico, aprenda y amplíe.

La asociación entre el ser humano y la inteligencia artificial

Y, lo que es más importante, hablemos de las personas. Existe una ansiedad comprensible en torno a la sustitución de puestos de trabajo por la IA. Pero desde nuestra perspectiva en Tulip, esa es la forma equivocada de verlo.

El valor real proviene de aumentar su equipo, dándoles herramientas que faciliten su trabajo y permitiéndoles centrarse en las cosas que los humanos hacen mejor. Esto significa mantener a las personas al mando, especialmente para las decisiones críticas.

La IA puede ser un copiloto increíble, señalando problemas o sugiriendo acciones, pero no tiene el sentido común ni la profunda experiencia que tiene su equipo.

Generar confianza es enorme. Eso implica formar a la gente sobre cómo trabajar con la IA, ser transparentes sobre lo que puede y no puede hacer, y gestionar el cambio cuidadosamente para que se sienta como una ayuda, no como una amenaza.

Gestión de riesgos y limitaciones

Por último, hay que ir con los ojos bien abiertos en cuanto a los riesgos. Los modelos de IA actuales, especialmente los generativos, pueden cometer errores, a veces inventándose cosas con toda confianza, lo que se suele denominar "alucinaciones". Necesita procesos para verificar los resultados, especialmente en situaciones de calidad crítica o reguladas.

Basar la IA en los documentos específicos de su empresa ayuda a minimizar esto, y adoptar principios como "mejor decir que no sé que inventarse algo" es importante. La supervisión humana sigue siendo clave. ¿Y la seguridad y la privacidad de los datos? Son apuestas sobre la mesa. Asegúrese de que entiende cómo se manejan sus datos, que siguen siendo suyos y que no se están utilizando para entrenar modelos para otros.

Trabajar con socios que se tomen en serio la seguridad de la empresa (como el cumplimiento de la norma SOC 2 Tipo II), ofrecer sólidos controles de privacidad de datos y asociarse con proveedores de nube de confianza como Microsoft y AWS es esencial. Establecer barandillas inteligentes y disponer de políticas claras es fundamental para impulsar el éxito con la IA.

Para convertir el potencial de la IA generativa en un valor real y sostenible para sus operaciones de fabricación, es crucial acertar con estas estrategias, centrándose en una base flexible, prácticas de datos inteligentes, capacitando a su personal y gestionando los riesgos.

Mirar hacia el futuro con la IA generativa en la fabricación es interesante, porque las cosas se están moviendo a una velocidad vertiginosa. Aunque hemos hablado de lo que es práctico ahora, definitivamente se pueden empezar a ver los contornos de lo que podría venir después. En última instancia, nos esforzamos por identificar hacia dónde parecen apuntar lógicamente las tendencias actuales para el futuro.

Sistemas autónomos impulsados por IA (con supervisión humana)

Algo que parece inevitable es que la IA asuma una toma de decisiones más rutinaria, quizá optimizando ciertos parámetros sobre la marcha en aras de la eficiencia o la calidad. Pero no creo que esto conduzca en un futuro próximo a fábricas totalmente "apagadas" dirigidas enteramente por la IA. En un futuro previsible será necesario mantener a los humanos en el bucle.

Imagínese a la IA gestionando los ajustes estándar dentro de unos límites seguros, pero marcando cualquier cosa inusual o crítica para que una persona la revise y apruebe. La IA va a seguir haciéndose muy buena en la gestión de las cosas predecibles, liberando a las personas para las complejas o inesperadas. Al menos por ahora, esa comprobación de sentido común no es algo que se pueda automatizar fácilmente.

Experiencias de HMI integradas con asistentes de IA

Lo que también se pone interesante es cómo interactuará la gente con estos sistemas. La típica pantalla HMI podría empezar a ser mucho más dinámica.

En lugar de simples cuadros de mando estáticos o botones, imagínese tener un asistente de IA, tal vez una evolución de algo como Frontline Copilot™ de Tulip, ahí mismo como interfaz principal. Podría hacerle preguntas en un inglés sencillo, obtener ayuda para solucionar problemas o hacer que resuma el rendimiento sin necesidad de rebuscar en los menús. Esto apunta hacia una forma mucho más fluida y menos tosca de que los operarios obtengan la información y la ayuda que necesitan mientras trabajan.

Experiencias personalizadas de los operadores

Siguiendo ese hilo, es probable que la IA empiece a hacer mucho más personal la experiencia del operador.

Ahora mismo, las instrucciones de trabajo o la formación suelen ser de talla única. Pero puede imaginarse que la IA adapte y personalice la guía en función de quién la utilice: tal vez ofreciendo más detalles para un operario más novel o destacando puntos específicos en función de problemas de calidad recientes en esa línea.

Adaptar este flujo de información al individuo podría ser enorme para acelerar las curvas de aprendizaje y mejorar el rendimiento en primera línea.

Evolución hacia modelos de IA de fabricación a medida

Por último, aunque los grandes modelos generales de IA como ChatGPT son impresionantes, espero que veamos un fuerte cambio hacia la IA que ha sido entrenada específicamente para la fabricación. Piense en modelos que comprendan en profundidad la terminología de ingeniería, el control de procesos, las normas de calidad o los procedimientos de mantenimiento porque han aprendido de cantidades masivas de datos de fabricación relevantes, no sólo de Internet en general.

Obtener los datos adecuados para entrenar estos modelos especializados es un reto, sin duda. Pero una IA creada a propósito que realmente "entienda" los matices de la producción podría ser mucho más eficaz y fiable para aplicaciones específicas del taller que las herramientas generalistas que se utilizan hoy en día. Sin duda, es donde estamos centrando nuestros esfuerzos en Tulip : contextualizar la IA para resolver problemas operativos reales.

Estas tendencias emergentes sugieren un futuro en el que la IA está aún más profundamente entretejida en el tejido de la fabricación, actuando como un socio inteligente para mejorar las capacidades humanas e impulsar la excelencia operativa.

Como hemos visto, herramientas como Frontline Copilot™ y AI Composer de Tulip ya están ayudando a los equipos a trabajar de forma más inteligente: ofreciendo a los operarios respuestas instantáneas, acelerando el desarrollo de aplicaciones a partir de documentos existentes, eliminando las barreras lingüísticas y facilitando el uso diario de los datos.

Pero convertir la IA en un valor real en el taller requiere algo más que conectarla. Empieza por lo básico: disponer de sistemas flexibles sobre los que realmente se pueda construir, llevar los datos a un lugar donde sean útiles y poner a las personas en el centro de todo. También hay que ser honesto acerca de los riesgos -cosas como datos erróneos, errores en los modelos o lagunas de seguridad- y planificarlos por adelantado.

La realidad es que la IA no va a ninguna parte. Sólo va a entretejerse más en cómo funciona la fabricación, desde la creación de instrucciones de trabajo de IA hasta la aceleración de cómo se toman las decisiones. Pero funciona mejor cuando se utiliza para ayudar a las personas, no para sustituirlas. Esa es la verdadera oportunidad: dar a su equipo mejores herramientas, para que puedan hacer aún más de lo que son grandes.

Si usted está listo para ver cómo la IA podría trabajar para sus operaciones, nos encantaría mostrarle lo que es posible. Explore el conjunto de herramientas de IA de Tulip construidas para la primera línea, o póngase en contacto con nosotros para iniciar la conversación.