Cómo los fabricantes utilizan la inteligencia artificial en la prestación de servicios

Informatec Digital » Recursos » Cómo los fabricantes utilizan la inteligencia artificial en la prestación de servicios

La inteligencia artificial aplicada a la industria manufacturera ha pasado de ser un experimento de laboratorio a convertirse en el motor silencioso que está reconfigurando cómo se produce, se da servicio al cliente y se generan nuevos modelos de negocio. En muy pocos años, los fabricantes han descubierto que la IA no solo sirve para automatizar, sino para tomar mejores decisiones, anticiparse a los fallos y abrir la puerta a servicios más avanzados basados en datos.

Los datos lo dejan claro: la mayoría de fabricantes ya utilizan inteligencia artificial en la prestación de servicios, sobre todo en mantenimiento, soporte remoto, control de calidad y atención al cliente. Sin embargo, una parte importante del potencial de la IA sigue sin explotarse a escala de planta, cadena de suministro y gestión del talento. El sector está en plena transición hacia fábricas inteligentes, modelos de servitización y operaciones más sostenibles, pero aún con importantes brechas que será necesario cerrar en los próximos años.

La servitización y los nuevos modelos de servicio en la industria

En el entorno industrial actual, los servicios se han convertido en un eje estratégico del crecimiento para los fabricantes. Informes recientes elaborados con directivos del sector muestran que casi cuatro de cada diez empresas ya consideran la servitización -es decir, vender resultados y servicios asociados, y no solo productos- como una palanca clave para aumentar los beneficios a largo plazo.

Este cambio de enfoque se apoya en que la IA industrial y la sostenibilidad están redefiniendo la manera de competir, operar y crear valor. Las compañías que dan prioridad a los servicios apoyados en datos, contratos basados en resultados y ofertas escalonadas de soporte están encontrando nuevas fuentes de ingresos recurrentes y relaciones más sólidas con sus clientes.

Los estudios sectoriales indican que un 63% de fabricantes prioriza la nube y tecnologías emergentes como IA, IoT y realidad aumentada para impulsar su crecimiento futuro. Sin embargo, persiste una brecha evidente entre la visión y la ejecución: la mayoría reconoce la importancia de estos habilitadores, pero no todos han logrado integrarlos de forma coherente en todas sus operaciones.

En el ámbito concreto de los servicios, el dato es muy llamativo: alrededor del 96% de los fabricantes ya utiliza IA en la prestación de servicios, pero casi tres cuartas partes de ellos no han extendido su uso al resto de la organización. La IA se usa intensivamente en soporte, mantenimiento y atención al cliente, mientras que áreas como planificación avanzada, diseño de producto o gestión de talento aún van con retraso.

Los directivos del sector coinciden en que los nuevos modelos de servicio basados en IA están impactando ya en las operaciones, desde la forma de planificar las intervenciones de campo hasta la monitorización remota de activos. Algunos responsables hablan de un «punto de inflexión»: el servicio ha dejado de ser un departamento de apoyo para convertirse en la primera línea de ventaja competitiva.

IA industrial: de las pruebas piloto al despliegue masivo

La realidad es que muchos fabricantes ya han experimentado con proyectos de IA en planta, aunque una parte significativa sigue en fase piloto o en despliegues acotados. Una proporción relevante de empresas declara haber probado la IA en alguna parte de la operación, pero aún se topa con obstáculos importantes a la hora de escalar.

Entre los principales retos para la adopción plena de la IA industrial destacan la gobernanza de la calidad del dato, la ciberseguridad, el cumplimiento de la privacidad y la integración con sistemas heredados. Si los datos están dispersos o son poco fiables, resulta muy complicado entrenar modelos robustos que aporten valor en tiempo real.

La IA, especialmente el machine learning aplicado a datos de sensores y equipos, permite identificar patrones de fallo, ineficiencias en los procesos y oportunidades de mejora que a simple vista pasan desapercibidas. Sin embargo, muchas fábricas todavía arrastran infraestructuras antiguas, arquitecturas poco estandarizadas y equipos que no fueron concebidos para estar conectados.

Los expertos insisten en que superar estas barreras es clave para aprovechar de verdad el potencial de la IA en optimización de operaciones y decisiones predictivas. Iniciativas como la implantación de plataformas de datos industriales, la modernización de sistemas MES/SCADA y el uso de la nube como columna vertebral tecnológica están ganando peso en las hojas de ruta de transformación.

Paralelamente, el auge de la IA generativa y de los modelos de lenguaje avanzados abre nuevas posibilidades en el entorno de fábrica: asistentes técnicos inteligentes, generación automática de documentación, análisis de registros de mantenimiento, resúmenes de incidencias y soporte conversacional a operarios y clientes.

Principales tecnologías de IA aplicadas a manufactura

La expresión «inteligencia artificial en la industria» engloba un abanico amplio de tecnologías que se combinan para transformar la producción. No se trata de una única herramienta, sino de un conjunto de capacidades que se apoyan unas a otras.

La base suele ser el aprendizaje automático o machine learning, que analiza grandes volúmenes de datos de sensores, líneas de producción y sistemas corporativos. Estos algoritmos identifican patrones, detectan anomalías y permiten construir modelos predictivos para mantenimiento, demanda, calidad o consumo energético.

Otra pieza esencial es la visión artificial, que usa cámaras de alta resolución y redes neuronales profundas para inspeccionar productos en tiempo real. Esta combinación es capaz de localizar defectos superficiales, daños estructurales, desalineaciones o errores dimensionales con una precisión y velocidad muy superiores al control manual, reduciendo desperdicios y devoluciones.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) se utiliza para impulsar asistentes virtuales, chatbots, sistemas de búsqueda avanzada en bases de conocimiento y análisis de textos. En el entorno industrial facilita que operarios, técnicos y clientes accedan a información crítica mediante interfaces conversacionales, sin tener que navegar por manuales interminables.

La IA generativa añade una capa creativa: genera textos, imágenes, diseños, código y hasta prototipos digitales a partir de requisitos de ingeniería o parámetros de negocio. En diseño de producto y mejora de procesos permite explorar miles de configuraciones optimizadas en muy poco tiempo, reduciendo el consumo de materiales, el peso de los componentes o los tiempos de fabricación.

Por último, la colaboración entre personas y robots se está redefiniendo gracias a la IA. Los robots colaborativos (cobots) ya no son máquinas aisladas en celdas cerradas, sino compañeros de trabajo capaces de compartir espacio con los operarios para encargarse de tareas repetitivas, pesadas o peligrosas, mientras los equipos humanos se centran en labores de mayor valor añadido.

Beneficios concretos de la IA en la producción y los servicios

Las empresas industriales que han apostado por la IA no lo han hecho por moda, sino porque han visto mejoras tangibles en eficiencia, calidad y costes. Diversos análisis coinciden en que la adopción de inteligencia artificial puede incrementar los ingresos del sector manufacturero varios puntos porcentuales y generar beneficios de billones de dólares en las próximas décadas.

Uno de los impactos más visibles es la mayor productividad y eficiencia operativa. La IA automatiza tareas rutinarias, coordina procesos entre máquinas y sistemas, y reduce errores humanos. Esto se traduce en ciclos de producción más cortos, mejor utilización de activos y capacidad para responder con agilidad a cambios de la demanda.

El control de calidad impulsado por IA reduce drásticamente el número de productos defectuosos que llegan al mercado. Los sistemas de visión artificial supervisan cada pieza, generan alertas en tiempo real y permiten actuar antes de que un problema se convierta en una serie larga con fallos repetidos.

La inteligencia artificial también mejora la toma de decisiones basada en datos. Los modelos analizan información histórica y en tiempo real para anticipar picos de demanda, optimizar inventarios, ajustar la planificación de la producción y seleccionar las rutas y horarios de transporte más eficientes.

En cuanto a costes, las empresas destacan el ahorro derivado del mantenimiento predictivo y de la optimización de la cadena de suministro. Anticipar fallos en máquinas críticas reduce las paradas imprevistas y prolonga la vida útil de los equipos, mientras que una planificación más ajustada minimiza el capital inmovilizado en stock y los costes de almacenamiento.

Todo ello refuerza la ventaja competitiva de los fabricantes que adoptan la IA con decisión. La capacidad para lanzar productos antes que la competencia, ofrecer servicios avanzados, personalizar la oferta y garantizar una calidad muy consistente se traduce en más cuota de mercado y mayor fidelidad de los clientes.

Casos de uso clave de la IA en fabricantes y en la prestación de servicios

Cuando se analiza con detalle cómo utilizan los fabricantes la inteligencia artificial, aparecen casos de uso transversales que se repiten en empresas de distintos tamaños, sectores y países. Muchos de ellos se sitúan precisamente en la frontera entre producción y servicios.

El mantenimiento predictivo es quizá el ejemplo más conocido. Sensores, cámaras y sistemas de visión monitorizan constantemente el estado de la maquinaria. Los algoritmos detectan vibraciones anómalas, desviaciones de temperatura o patrones de consumo extraños, y avisan antes de que se produzca una avería. Esto permite programar paradas en momentos óptimos, reducir el tiempo de inactividad hasta en un tercio y aumentar significativamente la vida útil de las máquinas.

La tecnología de gemelo digital da un paso más al crear réplicas virtuales de líneas de producción, activos y almacenes. Sobre esos modelos digitales, la IA simula distintos escenarios, identifica cuellos de botella, prueba configuraciones alternativas y ayuda a tomar decisiones con menor riesgo. En la práctica, es como tener un laboratorio virtual donde probar cambios antes de aplicarlos en el mundo físico.

El diseño generativo aplicado a ingeniería y desarrollo de producto permite a las empresas generar, evaluar y refinar automáticamente múltiples versiones de un componente o estructura. El resultado son piezas más ligeras, resistentes y baratas de producir, con ciclos de innovación más breves y un time-to-market más competitivo.

En control de calidad, la combinación de visión artificial y aprendizaje profundo hace posible revisar cada producto con un nivel de detalle imposible para el ojo humano sin ralentizar la fabricación. Este enfoque es especialmente útil en sectores como automoción, electrónica de consumo, alimentación o farmacéutico, donde las tolerancias son estrechas y los requisitos regulatorios estrictos.

Los robots colaborativos o cobots se utilizan en tareas de atornillado, ensamblaje de piezas pequeñas, manipulación de materiales o inspecciones automatizadas. Gracias a la IA, estos robots adaptan su comportamiento, detectan la presencia de personas y pueden reprogramarse con rapidez para asumir nuevas tareas cuando cambian los productos.

La gestión de la cadena de suministro es otra área muy activa. La IA ayuda a predecir la demanda, detectar a tiempo posibles interrupciones logísticas, analizar la fiabilidad de proveedores y ajustar los niveles de inventario. Algunas empresas ya han logrado recortar de forma notable sus costes de almacenamiento y mejorar la resiliencia ante disrupciones.

En el lado más directamente vinculado a la prestación de servicios, la IA conversacional automatiza interacciones con clientes y empleados: actualizaciones de estado de pedidos, resolución de dudas frecuentes, gestión de reclamaciones y soporte técnico inicial. Plataformas de IA permiten crear chatbots y asistentes entrenados con la documentación corporativa que responden al instante y derivan a agentes humanos solo los casos complejos.

También gana peso la gestión energética inteligente en plantas y almacenes, donde los modelos analizan patrones de consumo y recomiendan o ejecutan ajustes para reducir el gasto sin afectar a la producción. Grandes compañías tecnológicas ya han demostrado ahorros muy significativos optimizando, por ejemplo, la climatización de centros de datos mediante IA.

En la parte más administrativa, la IA se usa para automatizar procesos repetitivos como la entrada de datos, la gestión de facturas, la asignación de tareas o la actualización de sistemas. En muchas fábricas, estos flujos ya se integran con los sistemas de atención al cliente y logística, reduciendo errores y tiempos de respuesta.

Atención al cliente, autoservicio y bots inteligentes en fabricantes

Más allá de la planta, la IA ha revolucionado la manera en que los fabricantes interactúan con clientes, distribuidores y servicios postventa. En un contexto de presión de costes y necesidad de escalar el soporte, los bots de IA y los portales de autoservicio se han convertido en piezas clave.

Los bots inteligentes permiten resolver preguntas simples las 24 horas, como el estado de un pedido, fechas estimadas de entrega o acceso a documentación técnica de un producto. Gracias al aprendizaje automático y al procesamiento del lenguaje, estos asistentes pueden comprender consultas en lenguaje natural y ofrecer respuestas útiles en cuestión de segundos.

Los estudios en experiencia de cliente muestran que un porcentaje elevado de fabricantes considera que estos bots ayudan a reducir el volumen de interacciones que llegan a los agentes humanos y que, además, suponen un ahorro económico considerable. Casos reales demuestran que, en algunos lanzamientos de producto con alta demanda, los bots han absorbido buena parte del pico de consultas, evitando colapsos en los centros de soporte.

La solución remota de problemas mediante IA es otro ámbito en plena expansión. A partir de datos de dispositivos conectados, históricos de incidencias y bases de conocimiento, los sistemas son capaces de proponer diagnósticos y guías de resolución sin necesidad de desplazamientos físicos de técnicos. Esto reduce costes, tiempos de parada para el cliente y la huella ambiental asociada a los servicios de campo.

Para que todo esto funcione, los fabricantes están apostando por portales de autoservicio bien integrados con sus sistemas internos. Estos portales permiten a los clientes registrar incidencias, adjuntar fotografías, consultar el estado de sus solicitudes y acceder a documentación relevante. La IA se encarga de enrutar, priorizar y, en muchos casos, resolver sin intervención humana.

Por detrás, una buena gestión del conocimiento apoyada en IA es fundamental. Transformar manuales, planos, fichas técnicas y notas de servicio en artículos buscables y fáciles de consultar alivia la carga de los equipos de soporte y acorta los tiempos de espera. Algunos fabricantes con productos de muy larga vida útil han observado mejoras notables al digitalizar y centralizar décadas de documentación.

Datos, talento y adaptación organizativa

La adopción de inteligencia artificial en fabricantes no es solo una cuestión de tecnología; requiere datos de calidad, personal preparado y cambios organizativos profundos. Sin una base de información fiable, cualquier proyecto de IA está condenado a ofrecer resultados pobres.

Por ello, muchas empresas están invirtiendo en sistemas de captura de datos en todas las etapas del proceso: control de calidad mediante visión artificial, monitorización del rendimiento de la maquinaria, registro detallado de la producción, trazabilidad a nivel de lote o unidad, y recolección de feedback de clientes a través de códigos escaneables.

Estos datos permiten crear conjuntos de entrenamiento sólidos para los modelos de IA y, al mismo tiempo, facilitan el rastreo de problemas a lo largo de la cadena de suministro. Asociar cada producto con su historial de fabricación, inspecciones y comentarios de usuarios abre oportunidades enormes para mejorar calidad, rediseñar procesos y personalizar servicios.

Al mismo tiempo, la escasez de talento especializado en analítica, IA y operaciones digitales se ha convertido en un cuello de botella. Prácticamente todas las empresas industriales reconocen dificultades para cubrir determinados perfiles, lo que está impulsando iniciativas como academias internas, plataformas de e-learning, alianzas con universidades y programas intensivos de reskilling.

Los fabricantes que avanzan más rápido suelen ser los que han entendido que la formación continua en habilidades digitales y de datos ya no es opcional. Los operarios de planta necesitan familiarizarse con interfaces avanzadas, dashboards y herramientas de análisis; los técnicos de mantenimiento deben aprender a interpretar predicciones y recomendaciones generadas por IA; y los mandos intermedios han de incorporar los datos a su toma de decisiones diaria.

Por último, hay un componente cultural nada menor: la IA obliga a replantear procesos, roles y responsabilidades. Las organizaciones que logran integrar estas tecnologías con éxito suelen apostar por pequeños pilotos con objetivos claros, medición constante del impacto y una comunicación transparente sobre cómo la IA complementa, y no sustituye sin más, el trabajo de las personas.

Sostenibilidad, resiliencia y uso sectorial de la IA

La presión regulatoria y social ha llevado a que la sostenibilidad se convierta en prioridad estratégica para casi todos los fabricantes. La inteligencia artificial se está usando para impulsar la economía circular: utilización de componentes reacondicionados, optimización de rutas logísticas, planificación de mantenimiento para extender la vida de los activos y reducción de residuos en planta.

Un porcentaje muy alto de empresas ya mide las emisiones asociadas a sus servicios, y una parte relevante lo hace en tiempo real, apoyándose en sensores y modelos de IA para ajustar operaciones. Estos datos permiten demostrar el cumplimiento de objetivos ambientales, responder a exigencias de clientes y localizar oportunidades de mejora.

En paralelo, la resiliencia de la cadena de suministro sigue siendo un quebradero de cabeza. La mayoría de fabricantes ha sufrido disrupciones significativas en los últimos años, y solo una minoría se siente plenamente segura de su capacidad de respuesta. La IA ayuda a mejorar la planificación, el análisis de riesgos y la simulación de escenarios, además de favorecer estrategias de aprovisionamiento más diversificadas y locales.

Si ampliamos la mirada más allá de la manufactura, se observa que el uso de inteligencia artificial por sectores avanza a ritmos desiguales. Industrias como la información, los servicios profesionales y la educación llevan la delantera, mientras que otras como la agricultura tradicional, la construcción o ciertos servicios todavía se encuentran en fases tempranas.

En salud, la IA ya se emplea en diagnóstico por imagen, análisis de riesgos, automatización documental y asistencia clínica. En finanzas, se orienta a la detección de fraude, scoring de riesgo, asesoramiento personalizado y automatización de procesos. En retail y ecommerce, la personalización de la experiencia, el análisis de sentimiento y los precios dinámicos son algunos de los casos de uso estrella.

Para la industria manufacturera, esta diversidad sectorial implica que hay mucho que aprender de otros ámbitos en términos de analítica avanzada, experiencia de cliente y explotación de datos, al tiempo que se desarrollan aplicaciones propias ligadas a planta, activos físicos y logística.

Todo apunta a que los fabricantes que consigan combinar de forma coherente la inteligencia artificial en sus operaciones, sus servicios y su cadena de valor -cuidando la calidad del dato, formando a su plantilla y apostando por sostenibilidad y resiliencia- serán quienes marcar el ritmo de la competitividad industrial en los próximos años, aprovechando que la mayoría ya usa IA en la prestación de servicios para extender ahora ese mismo enfoque al resto de la organización.