La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una herramienta futurista para convertirse en el motor de la nueva era de innovación industrial. En este contexto, durante Automation Fair 2024, Rev Lebaredian, vicepresidente de Omniverse y Tecnología de Simulación en NVIDIA, y Blake Moret, presidente y CEO de Rockwell Automation, destacaron cómo los sistemas autónomos, habilitados por IA, están transformando la manera en que las empresas operan y toman decisiones autónomas en tiempo real. En esta transición, las capacidades autónomas no solo optimizan procesos, sino que también redefinen el rol de los humanos en la industria, permitiéndoles concentrarse en tareas estratégicas.
Decisiones autónomas en tiempo real: el corazón de la nueva revolución tecnológica
Rev Lebaredian explicó que la capacidad de los sistemas para tomar decisiones autónomas depende de un ecosistema tecnológico robusto que integra simulación, hardware especializado y algoritmos avanzados. “La IA no solo resuelve problemas predefinidos; ahora tiene el poder de aprender y adaptarse a entornos dinámicos, permitiendo que los sistemas actúen de manera autónoma en tiempo real”, afirmó.
La tecnología de simulación desempeña un papel crucial en esta evolución. NVIDIA utiliza su plataforma Omniverse para crear réplicas digitales de sistemas físicos, conocidas como gemelos digitales, que permiten entrenar modelos de IA en entornos seguros antes de implementarlos en el mundo real. “El nivel de complejidad de los sistemas actuales hace que la simulación sea indispensable. Sin ella, sería imposible garantizar la precisión y eficiencia de las decisiones autónomas que deben tomar estos sistemas”, agregó Lebaredian.
Autonomía en la industria: del control a la acción inteligente
Blake Moret destacó cómo los sistemas autónomos están revolucionando la automatización industrial, pasando de procesos rígidos a operaciones flexibles y adaptables. “En el pasado, los sistemas dependían de programación explícita para realizar tareas específicas. Hoy, gracias a la IA, las máquinas pueden interpretar datos, aprender de ellos y tomar decisiones basadas en su entorno”, comentó.
Un ejemplo concreto es el uso de sensores avanzados y algoritmos de IA para inspeccionar productos en líneas de producción. Esto permite detectar defectos o inconsistencias en tiempo real, algo que antes requería intervención humana. Blake Moret señaló que esta capacidad no solo mejora la calidad del producto, también reduce desperdicios y optimiza los tiempos de operación. “Estamos viendo cómo la IA convierte sistemas automatizados en sistemas verdaderamente inteligentes”, puntualizó.
Además, Moret mencionó que las soluciones actuales están diseñadas para facilitar su adopción. Herramientas como las interfaces de lenguaje natural permiten a los ingenieros y operadores interactuar con los sistemas sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. “La tecnología está democratizando el acceso a la programación, eliminando barreras y acelerando la implementación de soluciones autónomas en las empresas”, afirmó.
Un enfoque colaborativo para liderar el cambio
Tanto Lebaredian como Moret coincidieron en que el éxito de la autonomía tecnológica depende de la colaboración entre empresas tecnológicas y usuarios industriales. NVIDIA y Rockwell Automation, por ejemplo, están trabajando en conjunto para integrar la plataforma Omniverse en soluciones como Emulate3D, permitiendo a las empresas simular y optimizar sus sistemas antes de implementarlos.
“La colaboración es clave para transformar las capacidades tecnológicas en soluciones prácticas que resuelvan problemas específicos de la industria”, comentó Lebaredian. Blake Moret complementó: “Estamos combinando lo mejor de dos mundos: la experiencia de NVIDIA en simulación y hardware con nuestra especialización en automatización industrial”.
El futuro de los sistemas autónomos: retos y oportunidades
La adopción de sistemas autónomos no está exenta de desafíos. Uno de los más importantes es capacitar a la fuerza laboral para que se sienta cómoda y competente al interactuar con estas tecnologías. “El potencial de los sistemas autónomos solo puede ser plenamente aprovechado si el talento humano está preparado para trabajar en entornos de simulación y tomar decisiones autónomas en tiempo real estratégicas basadas en los datos generados por la IA”, comentó Moret.
Por otro lado, Lebaredian destacó que la infraestructura tecnológica es esencial para que los sistemas autónomos alcancen su máximo rendimiento. Esto incluye procesadores especializados, herramientas de simulación avanzadas y plataformas de integración que permitan a las empresas conectar los mundos digital y físico. “Estamos entrando en una nueva era donde cada decisión autónoma que toman los sistemas se basa en una combinación de simulación precisa y capacidades de IA avanzadas”, subrayó.
La inteligencia autónoma como ventaja competitiva
La capacidad de los sistemas para operar de manera autónoma ya no es un lujo, sino una necesidad en un mundo empresarial altamente competitivo. Empresas de todos los sectores, desde manufactura hasta logística, están adoptando estas tecnologías para mejorar su eficiencia operativa y acelerar sus tiempos de respuesta. De acuerdo con Blake Moret, “la IA no reemplaza a los humanos, sino que los complementa, liberándolos de tareas repetitivas y permitiéndoles enfocarse en áreas de mayor valor estratégico”.
En este nuevo paradigma, las empresas que adopten sistemas con capacidad de tomar decisiones autónomas en tiempo real estarán mejor posicionadas para liderar en un entorno de negocios dinámico y en constante evolución. Como concluyó Lebaredian: “La autonomía no es solo el futuro; es el presente. Y las organizaciones que entiendan cómo aprovecharla tendrán una ventaja significativa en la nueva era de la innovación”.
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