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Inteligencia Artificial en la Fabricación: Un entorno desafiante, un ritmo de innovación vertiginoso y estrictos requisitos regulatorios han creado una situación compleja para las empresas manufactureras. El despliegue de la Inteligencia Artificial se considera ahora el camino a seguir. Según un estudio global de Manufacturing de McKinsey&Company, el 93% de los 100 directores de operaciones (COOs) encuestados de grandes empresas planean aumentar aún más sus inversiones en Inteligencia Artificial y tecnologías digitales.

Ambas aplicaciones deben integrarse de manera significativa y que genere valor en los procesos de producción este año, el tiempo de experimentar ha terminado. IFS, proveedor de software Industrial-AI, destaca las directrices que marcarán el año 2026 en la industria manufacturera.

Destacados | Hannover Messe 2026

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1. Romper las estructuras organizativas

Un uso productivo y que genere valor de la Inteligencia Artificial no es compatible con procesos lineales y estructuras organizativas secuenciales. Los límites de responsabilidad y jerarquía son barreras estructurales que obstaculizan el progreso. Por lo tanto, en 2026, la tarea más importante será reconsiderar y adaptar las estructuras existentes.

2. Elaborar escenarios de resiliencia para las cadenas de suministro

Las empresas de producción se están preparando de forma predictiva para escenarios de interrupción. Con la Inteligencia Artificial, pueden modelar escenarios complejos de «¿qué pasaría si?», simular interrupciones y planificar respuestas antes de que los problemas afecten a la producción. De esta manera, la optimización, la resiliencia y la creación de valor se integran directamente en la gestión de la cadena de suministro.

3. Ayuda para supervisar la energía y las emisiones

Además de los criterios de producción típicos, como los costes y la calidad, la sostenibilidad se está convirtiendo en un factor equivalente. En el futuro, las empresas deberán supervisar, informar y optimizar el impacto ambiental en tiempo real. La información sobre el consumo de energía, las emisiones y los residuos basada en la Inteligencia Artificial ayuda a cumplir con las regulaciones para la divulgación de emisiones y la transparencia energética.

4. Inteligencia Artificial en la fabricación como motor de productividad: el ser humano, la TI y los robots trabajando juntos

La escasez de recursos laborales es probablemente el mayor obstáculo para aumentar la productividad. El próximo salto en la productividad industrial solo es posible con un modelo operativo fundamentalmente nuevo, en el que los humanos, los robots humanoides y los sistemas de TI inteligentes trabajen juntos. Esta cooperación afecta tanto a la tecnología adecuada como a la división del trabajo significativa y a los protocolos de seguridad.

“A pesar de las condiciones volátiles, las empresas del sector manufacturero deben presentar un enorme ritmo de innovación y transformación este año”, afirma Sören Michl, Vicepresidente de Adopción de IA en IFS. “La acción dinámica y disciplinada con un claro enfoque en el uso de la Inteligencia Artificial en los procesos de creación de valor será la base del éxito”. Jürgen Frisch