Producir con algoritmos, la nueva industria que trae la IA

El 93% de los líderes industriales y energéticos de Estados Unidos cree que estamos a las puertas de la próxima revolución industrial. Y, tras consultar a medio millar de ejecutivos de todo el mundo para otro informe, el Global Industrial Manufacturing Sector Outlook, la consultora PwC está convencida de que el proceso “ya ha comenzado”: la proporción de fabricantes industriales que esperan tener ampliamente automatizados sus procesos clave en 2030 se ha duplicado, del 18% al 50%.

En las páginas de The Economist se habla ya abiertamente del “momento Chat GPT en la fabricación”. La automatización es considerada, incluso, un elemento fundamental en la estrategia para impulsar la industria de defensa y eso, en las actuales circunstancias de urgencia geoestratégica, son palabras mayores. La ONU predice que China representará en 2030 un asombroso 45% del valor agregado total de la industria a nivel mundial. Alerta.

En realidad, lo que preocupa no son tanto las cegadoras promesas del futuro tecnológico, sino la pegajosa artrosis analógica del modelo actual, causante de lo que el director ejecutivo del Centro de Rendimiento Industrial del MIT ha descrito como como la “paradoja de la productividad” de la industria en EEUU: a pesar de los aumentos en el número de nuevas fábricas y trabajadores de los últimos años, la producción real de la industria, su valor agregado, no aumenta. De hecho, desde 2010, ha descendido.

Los modelos de producción tradicionales ya no se adaptan a la forma en que se diseñan y fabrican los productos hoy en día. En el MIT han creado el término “nueva industria” para describir los cambios necesarios en la forma en que las empresas diseñan y gestionan la producción. El reto fundamental es conseguir el equilibrio entre conocimiento, tecnología, datos y... personas. Hay que hacer la transición de la complejidad a la simplicidad y, ya seas un fabricante de vehículos eléctricos o un productor de helados artesanales, debes poder escalar rápido.

En la actualidad, el 29% de la industria más avanzada cuenta con procesos altamente automatizados, en comparación con el 15% del resto, según PwC. En 2030, se espera que ese porcentaje aumente hasta al 65% y el 45% respectivamente. Liderarán el cambio las áreas de producción y operaciones, que alcanzarán una tasa de automatización del 76%, seguidas de diseño y desarrollo de productos, que llegarán al 72%.

Un dato llamativo es que los directivos asocian la introducción de la IA en sus compañías a mejoras en el crecimiento y la productividad, mientras que en el caso de la robótica se la identifica claramente con el segundo de los objetivos (78%), pero no tanto con el primero (13%). A pesar de ello, la Federación Internacional de Robótica (IFR) prevé que la implantación de nuevos robots industriales crecerá en 2026 por encima del año anterior y estima un aumento sostenido del 6-7% anual hasta 2030.

El cambio más sustancial que se espera de la automatización tiene que ver, no obstante, con la entrada en nuevas actividades más allá de la principal tradicional. El 44% de los ingresos totales provendrán de negocios externos a la fabricación de productos industriales y de consumo en 2030. Las empresas con visión de futuro quieren poder lanzar nuevas ofertas inteligentes y conectadas, y servicios basados en resultados.

La consultora Roland Berger describe la “nueva industria” como un conjunto estandarizado de elementos de hardware y un mayor valor añadido proveniente del software, incluso para tamaños de fabricación con lotes más pequeños.

No se trata de mejoras graduales, sino de aprovechar la oportunidad para replantearlo todo en torno a seis pilares fundamentales: la resiliencia de la cadena de suministro; la modularidad de la fabricación; los procesos de fabricación autorreparables; la independencia energética; los sistemas basados en IA; las operaciones autónomas impulsadas por robótica; y la agilidad para adaptarse a la normativa.

En 2030, casi la mitad de los ejecutivos del sector industrial y energético (49%) esperan que sus operaciones sean totalmente modulares, frente a tan solo el 6% de la actualidad. Una opción para ello es invertir en agilidad plug-and-play y en la reconfiguración flexible de las líneas de producción para adaptarse a los productos y patrones de demanda cambiantes. Otra fórmula que se está experimentando son los módulos de producción estandarizados que utilizan componentes de equipos intercambiables.

El fabricante de robots Kuka sitúa en el corazón de su producción matricial un software de control de producción inteligente que habilita procesos flexibles basados en IA, con vehículos de guiado autónomo (AGV) capaces de adaptarse a celdas de producción estandarizadas según los pedidos y de suministrarles material. Dürr Systems vende un sistema de pintura industrial diseñado también con un concepto modular, de modo que los fabricantes de automóviles pueden guiar cantidades variables de carrocería a través de él. Los pedidos de nuevos modelos son así más fáciles de integrar y la capacidad es más fácil de escalar.

Las cadenas de suministro autorreparables, por su parte, serán capaces de detectar, diagnosticar y corregir automáticamente las interrupciones. Para con seguirlas, las empresas deben invertir en mantenimiento predictivo, reasignación inteligente de personal, programación adaptativa de la producción con IA y gemelos digitales.

La mayoría de las empresas apenas han comenzado a recorrer este camino y, sin una implementación más amplia, se corre el riesgo de no pasar de las actualizaciones aisladas sin potencial suficiente para transformar a todo un sector.

La automatización no sólo ayuda a incrementar la productividad, también está demostrando ser una herramienta crucial para que la industria pueda hacer frente a las nuevas exigencias en materia de sostenibilidad y economía circular. Entre las iniciativas de innovación impulsadas por la UE a través del EIT Manufacturing South, destaca Digi4Circular, una plataforma digital de diseño circular de productos en el automóvil, que fomenta el uso de aluminio secundario e integra herramientas tecnológicas como flujos de trabajo de diseño automatizados y aprendizaje automático.

En una línea similar, Fraunhofer IPA presentó en la última edición de la feria Automatica de Múnich un software para embalaje en contenedores que permite a un sistema robótico reconocer objetos previamente desconocidos con tan solo dos escaneos: uno del objeto a embalar y otro de la situación actual en el contenedor de destino. Los productos se pueden agarrar y embalar con precisión de hasta 1.300 objetos por hora sin necesidad de programación.

Varios proveedores de software e integradores de sistemas presentaron en el mismo certamen sus soluciones relacionadas con las aplicaciones de robótica móvil (AMR), como Idealworks, una filial de BMW que ofrece suites de software completas para la operación de vehículos autónomos (AGV) y AMR; o MHP, perteneciente al Grupo Porsche, que ha creado FleetExecuter para facilitar el control y la coordinación de AGV y AMR de diferentes fabricantes.

En la cartera de herramientas que suelen incorporarse a las iniciativas para impulsar la automatización se encuentran los espacios de datos, aunque su adopción sigue sin generar entusiasmo entre las empresas. Especialmente en un momento de mayor susceptibilidad por la soberanía de los datos, el uso que pueden hacer de ellos los grandes modelos de la IA y las implacables y persistentes ciberamenazas.

Otra herramienta identificada en el proyecto europeo DMaaST, financiado por el Programa Horizon de la UE y del que forma parte la sevillana Idener.ai, es la Fabricación como Servicio (MaaS) para acelerar la transición de estructuras de producción rígidas y con un alto volumen de activos a redes de fabricación flexibles y orientadas a los servicios. Su visión es que, en lugar de poseer y operar todos los activos de producción, las empresas puedan acceder a las capacidades y la experiencia de fabricación según demanda.

La Organización Internacional del Trabajo (OIT) ha realizado estudios de caso en los sectores de la automoción y la confección, en tres países europeos, entre ellos España, y tres no europeos. Su conclusión es que, a corto plazo, el impacto inicial de las tecnologías de automatización en el empleo se traduce en la reasignación de los trabajadores directa mente involucrados a otros puestos. Por lo general, se reducen las tareas pesadas y repetitivas y mejora la salud y la seguridad de los trabajadores. En contrapartida, disminuye también la autonomía de los trabajadores, que pasan a estar sujetos a una mayor estandarización de las tareas, junto con un proceso continuo de descualificación de los operadores.

Según el estudio AMPWork del Joint Research Centre (JRC) de la UE, aproximadamente uno de cada tres trabajadores en España están sujetos a uno o más sistemas automatizados de gestión, ya sea la dirección algorítmica (los algoritmos proporcionan instrucciones), ya sea evaluación algorítmica (los algoritmos evalúan el rendimiento).

Casi el 20% de los empleados españoles reciben automáticamente la asignación de sus turnos o tiempo de trabajo a través de un dispositivo digital; el 7% tienen la velocidad de su trabajo determinada por un dispositivo digital; y 11% siguen indicaciones automatizadas en el trabajo. Como es natural, los niveles más altos de dirección algorítmica se encuentran entre los operadores de plantas y máquinas industriales y los ensambladores. Los directivos, por su parte, se someten a niveles muy bajos de dirección automatizada, pero llamativamente altos niveles de evaluación automatizada.

El informe AMPWork concluye que el uso de dispositivos digitales en el trabajo suele conllevar cierto grado de monitorización digital y advierte de que la “plataformización del trabajo”, un concepto acuñado por el JRC, puede generar estrés, menor comunicación y mayor monotonía, lo que refleja una mayor burocratización y estandarización. Insta, por eso, a las instituciones del mercado laboral a mitigar esos efectos. Este es un asunto crucial. Los resultados de la tecnología en el trabajo no están programados de antemano y pueden verse condicionados por la elección y la intervención humanas, así como por las instituciones del mercado laboral, advierte el AMPWork.

La interacción entre humanos y máquinas está entrando en una nueva fase, definida por interfaces más naturales, entradas multimodales e inteligencia adaptativa. McKinsey ha analizado desde entornos de entrenamiento inmersivos y robótica háptica hasta copilotos controlados por voz y wearables con sensores, su conclusión es que la tecnología se está volviendo más sensible a las intenciones y el comportamiento humanos. Esta evolución está cambiando la narrativa, y el debate sobre el reemplazo humano está dando paso al estudio sobre su mejora gracias a una colaboración más natural y productiva entre personas y sistemas inteligentes. A medida que las máquinas mejoran su capacidad para interpretar el contexto, la frontera entre operador y cocreador irá desvaneciéndose.