Los fabricantes logran un retorno de la inversión en IA:ahora es el momento de escalar para lograr un mayor impacto

La IA está generando retorno de la inversión en la fabricación, pero escalarla sigue siendo el desafío. Sin bases de datos y redes más sólidas, el progreso se estanca.

Por Nic Leszczynski, ingeniero principal de soluciones, UKI, en Riverbed Technology

Desde el taller hasta la cadena de suministro, la inteligencia artificial (IA) ya está generando retornos mensurables en toda la fabricación. Pregúntele al 87 % de los líderes del sector que dijeron en la Encuesta global de Riverbed de 2025 que el ROI de la inteligencia artificial para operaciones de TI (AIOps) ha cumplido o superado sus expectativas.

El desafío, sin embargo, es ampliar esas ganancias en toda la empresa. En este momento, solo el 12 % de las iniciativas de IA están completamente implementadas en la fabricación, y solo el 37 % de las organizaciones dentro del sector se sienten actualmente completamente preparadas para poner en práctica la IA a escala. Esta división estructural presenta la IA como un trabajo en progreso:parcialmente realizado, pero incapaz de avanzar hasta su finalización.

Con la Industria 4.0 en marcha, no es necesario demostrar que la IA vale la pena; los datos ya muestran que sí. Pero si bien se ha demostrado su eficacia en pruebas controladas, la mayoría de los fabricantes están luchando por ampliar esos beneficios en sus complejos entornos del mundo real. Es probable que esto siga siendo así hasta que se establezcan las bases digitales adecuadas.

Por qué se está obstaculizando la optimización de la IA en la fabricación

Según Deloitte, la “fabricación inteligente” –que aprovecha la IA para impulsar cosas como el mantenimiento predictivo, la garantía de calidad, la optimización de la cadena de suministro y el monitoreo de la eficiencia energética– ya está permitiendo una mejora del 10% al 20% en la producción y del 10% al 15% en la capacidad desbloqueada. Por lo tanto, el potencial neto es enorme, pero la amplitud de su posible impacto hace que escalar la IA sea complicado.

Esto se debe a que los entornos de fabricación inteligentes dependen de un flujo de datos confiable y seguro entre todos los dispositivos, máquinas, instalaciones y redes logísticas. Los modelos de IA deben asimilar, interpretar y actuar sobre este entrelazamiento de telemetría en tiempo real, a menudo a través de sistemas heredados, dispositivos perimetrales y plataformas en la nube. Los responsables de la toma de decisiones también deben poder ver y analizar esta información.

Los canales de datos complicados o con cuellos de botella crean tensión operativa, mientras que la visibilidad limitada del comportamiento del sistema dificulta significativamente la optimización y el escalado. La presión para abordar estos problemas a nivel infraestructural está aumentando.

Una brecha emergente en la preparación de datos

Las ventajas de rendimiento de la IA son innegables. Pero gracias a una serie de problemas estructurales, la escalabilidad de estos beneficios es difícil de alcanzar. Antes de que la tecnología pueda adoptarse en toda la empresa, los fabricantes deben establecer el rigor infraestructural necesario para respaldarla. Los nuevos hallazgos de la investigación describen esta búsqueda de preparación para la IA con más detalle:

– 91% de los fabricantes dice que el movimiento de datos de IA es fundamental para su estrategia.

– 96% cita el rendimiento y la confiabilidad de la red como consideraciones principales.

– Casi la mitad (47% ) no confían en la exactitud e integridad de sus datos.

En conjunto, estas cifras demuestran que aún queda mucho por hacer. Si más de nueve décimas partes de los líderes consideran que el movimiento de datos y el rendimiento de la red son críticos, entonces la integración de la IA depende de una infraestructura construida para mover datos de manera rápida y confiable. Sin embargo, al mismo tiempo, casi una de cada dos organizaciones no confía plenamente en los datos que se transfieren. Es necesario abordar ambos componentes para evitar inversiones contraproducentes.

Si bien los fabricantes entienden claramente lo que la IA necesita para prosperar, muchos todavía operan sobre bases digitales que aún no son lo suficientemente sólidas y flexibles para adaptarse a ella a escala. Si a eso le sumamos la fragmentación causada por múltiples herramientas de observabilidad, resulta evidente por qué los sistemas que respaldan las operaciones de producción no pueden superar las iniciativas de prueba de concepto.

Construyendo las bases para hacer operativa la IA

A nivel organizacional, el éxito de la IA dependerá de la calidad de los datos, la velocidad a la que se mueven y la transparencia que los equipos tengan en los sistemas que los transportan. Por lo tanto, antes de invertir en una implementación a gran escala, es imperativo que los fabricantes:

– Trate el rendimiento de la red y el flujo de datos como prioridades estratégicas
Los sistemas de IA de fabricación deben operar en entornos de producción distribuidos y cadenas de suministro interconectadas, todos impulsados por datos de gran volumen en tiempo real. Como resultado, el rendimiento de la red ya no puede tratarse como un problema de TI de fondo.

Dado que este cambio del modelo piloto al modelo operativo requiere liderazgo y coordinación deliberados, las organizaciones necesitan coherencia en la forma en que se capturan y mueven sus datos. Marcos como OpenTelemetry ayudan a lograr una alineación estratégica al estandarizar la telemetría en redes complejas, creando la columna vertebral de datos estable y de alto funcionamiento que la IA necesita para integrarse en toda la empresa.

– Fortalecer la calidad y la confianza de los datos
Los modelos de IA son tan efectivos como los datos que consumen. Y en la fabricación, donde los datos se generan y canalizan a través de una variedad de fuentes activas, las inconsistencias o imprecisiones introducen riesgos y comprometen la integridad.

– Reduzca la dispersión de herramientas y los puntos ciegos para que los líderes puedan ver las brechas de rendimiento
Dado que las organizaciones suelen ejecutar 13 herramientas de observabilidad de nueve proveedores, la fragmentación persiste como una barrera importante para escalar la IA. Si bien cada una de estas herramientas puede resolver un desafío específico, su superposición colectiva crea duplicaciones y limita la visibilidad, lo que dificulta comprender cómo interactúan los sistemas bajo cargas de trabajo impulsadas por IA.

Esta tensión arquitectónica es la razón por la que el 95% de los fabricantes están pasando por un proceso de consolidación de herramientas. En este contexto, la integración de su pila tecnológica en una plataforma de observabilidad unificada le dio a una organización de fabricación global acceso a conocimientos prácticos y basados ​​en datos para mejorar la productividad y el rendimiento. Este tipo de claridad forense es lo que permite a las organizaciones escalar la IA con confianza y sin fricciones.

Hacer del potencial de la IA una realidad operativa

Ambiciosamente, el 85 % de los fabricantes espera estar preparado para la IA para 2028. Pero si solo el 37 % se siente completamente preparado hoy, la viabilidad de ese cronograma estará determinada por la rapidez con la que las organizaciones puedan cerrar la brecha de preparación.

En el transcurso de los próximos años, la IA estará aún más arraigada de lo que está ahora:la influencia que tiene en las líneas de producción, las cadenas de suministro y los procesos de toma de decisiones solo agregará presión adicional sobre la eficacia de la telemetría y la observabilidad.

Nunca ha sido más evidente que los fabricantes que invierten ahora en datos de total fidelidad y visibilidad completa (y al mismo tiempo adaptan sus principios estratégicos para anticipar las nuevas demandas de la Industria 4.0) estarán mejor posicionados para convertir sus exitosos pilotos de IA en ventajas operativas y comerciales sostenidas.

Nic Leszczynski es ingeniero principal de soluciones, Reino Unido, en Riverbed Technology.