La modernización de la industria española. Estrategia de adopción
De forma recurrente surgen tecnologías con un potencial transformador que nos llevan a reflexionar sobre la robustez de los fundamentos tecnológicos en las organizaciones industriales. Estas innovaciones nos permiten imaginar escenarios alternativos donde las convenciones actuales se desdibujan hasta volverse7 irreconocibles.
Hace unos años, tecnologías como la fabricación aditiva (impresión 3D) o blockchain parecían tener el poder de revolucionar las cadenas de suministro y fabricación. Algunos expertos llegaron a predecir que conceptos como “cadena de suministro” serían sustituidos por la “cadena de demanda”. En este nuevo paradigma, la producción inmediata (just-in-time-radical) y la personalización masiva, planteaban un modelo económico global radicalmente distinto, con cadenas de suministro más locales y procesos productivos estrechamente vinculados a la economía circular. pues las nuevas posibilidades de producción, en un mundo donde las posibilidades de fabricación inmediata (just-in-time radical) y de personalización infinitas nos presentarían un escenario económico global radicalmente diferente al actual, con cadenas de suministro (o demanda) locales y procesos de fabricación con un fuerte vínculo a la economía circular (Whitepaper: Download Latest Research on Global Connected Data).
Aunque este escenario dibujado hacia 2015-16 no se ha materializado con la rapidez esperada, la dirección apuntada parece acertada. Eventos posteriores, como la pandemia o los frecuentes episodios de bloqueo de las redes de transporte, parecen sugerir que, sin duda, nos acercaremos hacia un destino donde la soberanía industrial y la resiliencia están en el núcleo de la estrategia de las empresas fabricantes en Europa.
Hoy, casi 10 años después de aquella ola transformadora, estamos en un nuevo momento clave. Una nueva tecnología, La Inteligencia Artificial Generativa (GenAI), nos promete un cambio de paradigma, donde lo que antes parecía imposible ahora está a unos pocos clics de distancia. nuevo esquema donde lo imposible hasta ayer parece estar ahora al alcance de unos pocos clics.
Nos encontramos ahora con otro juego de herramientas que realmente tienen un potencial único para mejorar la productividad y la eficiencia hasta unos niveles aún desconocidos. Sin embargo, el desafío sigue siendo reflexionar si nuestras organizaciones cuentan con los fundamentos necesarios para aprovechar al máximo esta y otros tipos de IA avanzada.
Las organizaciones industriales tienen inquietudes sobre cómo adoptar las nuevas tecnologías, preguntándose cuánto tienen que invertir en ellas para poder incorporar más elementos de competitividad.
En este contexto, las mejores prácticas que observamos en la actualidad pasan por un enfoque bimodal (Definition of Bimodal – IT Glossary | Gartner), es decir, realizando proyectos a modo de prueba de concepto para confirmar el valor supuesto de estas iniciativas por un lado, pero haciendo también la reflexión sobre si se dispone de la infraestructura de sistemas y datos sobre los que construir estas iniciativas de Inteligencia Artificial Generativa.
A menudo hemos visto cómo, tras implementar pruebas de concepto, el modelo no es replicable. Esto demuestra que, aunque las ideas puedan ser válidas, su adopción plena requiere una modernización y armonización de los sistemas de planta. Solo con esta base será posible gestionar de forma avanzada y casi “mágica” la información que estas tecnologías prometen transformar.
Los atajos pueden ser válidos en circunstancias críticas y ser la única opción viable para la supervivencia. Sin embargo, para desarrollar una estrategia industrial que permita ser competitiva de manera sostenible y duradera, es lógico pensar que la base esencial será la infraestructura de datos fiable, normalizada, securizada y en tiempo real. Esto es lo que realmente permitirá sacar el máximo potencial de GenAI o a cualquier otra tecnología transformadora de este calibre.
Julio Consola, Manufacturing & Operations Lead, Iberia. Industry X Accenture
