La Inteligencia Artificial en el sector manufacturero europeo se ha convertido en un requisito básico para sobrevivir dentro de un mercado global cada vez más competitivo. Las fábricas que han adoptado estas herramientas han logrado optimizar procesos, detectar fallos antes de que ocurran, mejorar la calidad de sus productos en tiempo real y, además, lograr una resiliencia impresionante que marca la diferencia frente al resto de sus competidores.
Somos conscientes de que España lleva meses posicionándose como un país dinámico en la integración de estas tecnologías, y que, aunque el porcentaje de adopción total aún está ligeramente por debajo de la media europea, los propios empleados de nuestro país utilizan activamente herramientas de Inteligencia Artificial en una proporción mayor a la mayoría de los países europeos.
El impulso en nuestro país está en parte respaldado por programas públicos como la Estrategia de Inteligencia Artificial 2024 y el plan “Activa Industria 4.0”, que han facilitado financiación, asesoramiento y formación. No obstante, la situación no es la misma para todas las compañías, y si bien son las grandes empresas las que están liderando el cambio, las PyMEs y microempresas apenas han alcanzado una adopción superior al 7%. Aunque pueda no parecer un riesgo para el resto de compañías, hay que tener en cuenta que el tejido industrial español depende de cadenas de suministro muy interconectadas, por lo que la falta de modernización en las pequeñas empresas podría llegar a convertirse en un riesgo para todos.
Si hablamos de beneficios, cuando la Inteligencia Artificial se implementa de la forma correcta, son bastante claros, con casos como Beko reduciendo defectos en un 66% y los costes de material en más de un 10% gracias a la IA. Teniendo todos los datos sobre la mesa, la cuestión es cómo invertir en Inteligencia Artificial y con quién hacerlo.
El perfil del desarrollador de IA industrial
Contratar a un programador de Inteligencia Artificial para desarrollar sistemas dentro de compañías de manufactura no es lo mismo que contratar a un simple desarrollador de software. El perfil que necesitan estas empresas debe combinar la destreza técnica con un conocimiento práctico del entorno de producción. Apostar únicamente por un experto de IT sin experiencia en plantas industriales suele acabar en fracaso (se estima que hasta el 85% de los proyectos de Inteligencia Artificial que nacen terminan sin generar el retorno esperado por las empresas).
El candidato ideal debe apoyarse en tres pilares fundamentales:
1. Competencias técnicas
El dominio de Python y de librerías como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn es esencial para cualquier desarrollador de Inteligencia Artificial. También debe manejar algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, además de conocer y aplicar buenas prácticas en la gestión de datos: los sensores de las plantas generan información incompleta y desordenada que hay que saber limpiar y procesar correctamente. Además, el conocimiento de plataformas en la nube (AWS, Azure, Google Cloud) y de prácticas de MLOps resulta imprescindible para poner en marcha y mantener modelos en producción.
2. Conocimiento del dominio industrial
No es suficiente con saber programar: hay que entender cómo funciona una fábrica. Esto implica familiaridad con sistemas informáticos propios de la industria, las tecnologías operacionales más comunes, y experiencia en aplicaciones prácticas como visión artificial para control de calidad, mantenimiento predictivo u optimización de cadenas de suministro.
3. Competencias estratégicas e interpersonales
El programador de IA debe saber traducir problemas de negocio en problemas técnicos. Además, necesita habilidades de comunicación para trabajar con operarios, ingenieros y directivos, alineando soluciones que desarrolle la empresa con metas claras del negocio. Teniendo en cuenta la resistencia cultural que hay en España hacia la Inteligencia Artificial, resultaría beneficioso que el especialista fuese capaz de explicar, convencer y generar confianza en el uso de esta tecnología.
Errores frecuentes que conviene evitar
El alto porcentaje de fracasos en proyectos de Inteligencia Artificial no suele deberse a fallos de programación, sino a problemas de estrategia y cultura internos de la compañía. Los errores más habituales suelen ser:
- Contratar tecnología en lugar de soluciones. Fichar a alguien solo porque domina una herramienta de moda no sirve de nada si no existe un problema de negocio bien definido. La Inteligencia Artificial debe responder a necesidades claras con indicadores medibles.
- Depender de un único profesional. Pretender que una sola persona lo haga todo (limpieza y gestión de datos, desarrollo de software, configuración y despliegue en la nube, …) es poco realista. Lo más efectivo es construir equipos que combinen distintos perfiles.
- Falta de ecosistema de soporte. Sin acceso a datos de calidad, capacidad de cómputo y colaboración de los expertos de planta, incluso el mejor desarrollador puede fracasar. La contratación debe ir acompañada de inversión en infraestructura y apoyo directivo, siempre y cuando estas sean necesarias de cara al cumplimiento de los objetivos del negocio.
- Superar la barrera cultural. Si los trabajadores perciben la IA como una amenaza, nunca la integrarán de forma efectiva en sus rutinas. La capacidad de explicar modelos de manera comprensible debe ser tan valorada como la competencia técnica.
Contratar a un especialista en Inteligencia Artificial significa iniciar un proceso de transformación en toda la organización. La clave está en encontrar profesionales capaces de unir el código con las líneas de producción, valorar tanto la experiencia industrial como la técnica y preparar a los equipos para superar las resistencias culturales.
