Stuart Hubbard, Senior Director de Inteligencia Artificial de Zebra Technologies
Durante décadas, hemos creído que el cerebro humano procesaba la información siguiendo un flujo estricto y lineal. Primero, los órganos sensoriales captaban los datos, los transmitían y, solo entonces, el cerebro tomaba una decisión. Sin embargo, un estudio pionero realizado en julio de 2026 por un grupo de investigadores, demuestra que el cerebro funciona mediante bucles de retroalimentación rápidos y continuos, donde las vías sensoriales iniciales se ven influidas al instante por un nivel contextual superior. Y la realidad es que el moderno sector de fabricación está experimentando un cambio arquitectónico similar. El debate está evolucionando desde la automatización de tareas hacia la potenciación de la inteligencia humana.
Hoy en día, muchas empresas se enfrentan a importantes retos en la gestión de sus datos. En el informe “El impacto de las operaciones inteligentes”, elaborado por Zebra en colaboración con Oxford Economics, se revela que, para la mayoría de los fabricantes, el análisis de datos estructurados sigue siendo limitado o está fragmentado (23%). El estudio también pone de relieve una grave brecha en materia de datos: casi nueve de cada diez grandes fabricantes cuentan con sistemas avanzados basados en inteligencia artificial, frente a apenas un 3% de las empresas medianas.
La solución a estas desigualdades reside en la adopción de nuevos modelos operativos, como la inteligencia ambiental y la inteligencia colectiva aumentada (ACI), que superan las limitaciones de los sistemas tradicionales. Estos modelos aportan una gran conectividad a la primera línea de trabajo a través de sistemas que detectarán, analizarán y actuarán en tiempo real.
Inteligencia ambiental: cómo darle a las fábricas un sistema nervioso
Para crear una fábrica inteligente lo primero que debemos tener es una red sensorial. Es decir, una red encargada de la captura de datos. Si el IoT basado en IA es el “cómo”, la inteligencia ambiental es el “qué”: todo aquello que los trabajadores de primera línea pueden aprovechar. Reúne en un sistema vivo la infraestructura física, la capa de datos y contexto, una red de análisis de IA y la capa de ejecución, reflejando así lo que está sucediendo en ese momento.
Este sistema está basado en la combinación de varias tecnologías: desde todo tipo de sensores, como la identificación por radiofrecuencia (RFID) o el Bluetooth de baja energía (BLE) para la localización precisa, a la visión por computadora, los comandos por voz con IA, la visión artificial en 2D y 3D o los códigos de barras para una identificación básica. A medida que estos sensores, cada vez más numerosos, generan un aumento exponencial en los datos de imagen, sonido y ubicación, los modelos de IA multimodal procesan todas estas fuentes de información para ofrecer una visión completa y en tiempo real de las operaciones. Esto permite que la fábrica sea plenamente consciente del contexto y esté conectada para los trabajadores de primera línea.
Inteligencia colectiva aumentada (ACI): la mente colaborativa de la fábrica
Cuando la fábrica percibe su entorno, necesita una forma de procesar la información y colaborar. La ACI aporta esta capacidad de colaboración. Podemos entender la ACI como una red distribuida de dispositivos o un conjunto de agentes conectados y especializados, y no como un único modelo omnisciente. Esto hace que el sistema sea resistente y flexible. Además, la ACI combina diferentes estilos de IA, como los algoritmos generativos y los clásicos, para abordar tareas complejas, imitando la forma en que la mente humana equilibra la lógica con la intuición.
Y lo más importante: este marco está profundamente centrado en las personas. Requiere una “potenciación humana”, en la que los trabajadores aportan una inteligencia única y unos conocimientos especializados que la IA amplía mediante su apoyo a la toma de decisiones. Las personas aportan creatividad y habilidades para resolver problemas que los algoritmos no pueden replicar. El verdadero poder de la IA no reside en sustituir a las personas, sino en trabajar junto a ellas.
De la nube al “edge”: cómo lograr una inteligencia más instantánea
Este modelo en tiempo real no puede funcionar si sufre retrasos debido a los sistemas de registro. Si bien la computación en la nube es adecuada para flujos de trabajo más complejos de agentes de IA y análisis complejos, la inferencia en el “edge” es preferible para tareas que requieren respuestas sin latencia y aquellas que pueden gestionar modelos de IA más pequeños.
Los modernos ordenadores móviles y los dispositivos de visión artificial diseñados con unidades de procesamiento neuronal (NPU), permiten realizar inferencias de IA fiables directamente en el dispositivo. Se trata de un cambio estratégico fundamental. La IA integrada en el dispositivo ofrece a los trabajadores de primera línea una solución sin retrasos, que detecta riesgos, defectos y anomalías y permite actuar al instante, evitando así el tiempo de inactividad y mejorando su rendimiento.
Dado que los modelos más pequeños se ejecutan directamente en los dispositivos, no hay latencia ni es necesario enviar tokens a la nube, lo que supone un argumento financiero de peso ante el aumento vertiginoso de los costes de la nube. Este enfoque también mejora la privacidad y la seguridad de la información. Al procesar localmente los datos operativos más confidenciales, los fabricantes pueden minimizar los riesgos que a veces conlleva la transmisión de datos a la nube, manteniendo la información confidencial dentro de sus propias instalaciones.
Seguridad de los sistemas: protección de la información
Cada dispositivo o terminal forma parte de un flujo de trabajo, ya sea un ordenador portátil en la planta de producción, una tableta acoplada a una carretilla elevadora o una impresora en el almacén. A medida que crece el entorno de dispositivos, también lo hacen la complejidad y el riesgo, así como la variabilidad y la falta de coherencia.
Las organizaciones deberían plantearse adoptar una estrategia de seguridad más sólida. Deberían considerar la seguridad en los terminales como parte de la propia infraestructura, un elemento que garantiza que los sistemas sigan siendo fiables, funcionales y seguros a medida que la empresa crece. La solución consiste en crear un método más integrado para gestionar el entorno.
Las capacidades empresariales integradas en los dispositivos simplifican la forma en que los equipos de TI y TO implementan, protegen, gestionan y optimizan los terminales a lo largo de todo su ciclo de vida. Ofrecen una forma unificada de gestionar el dispositivo, al tiempo que reducen la dependencia de sistemas fragmentados y de la intervención manual. En combinación con un modelo de defensa en profundidad por capas, la seguridad se aplica de forma coherente en el hardware, el sistema operativo y las aplicaciones, sin añadir complejidad operativa.
Diseñando una “Fábrica Inteligente”
Del mismo modo que la neurociencia revela cómo funciona el cerebro a partir de una retroalimentación continua, los fabricantes que más éxito tengan serán aquellos que construyan su propio sistema nervioso operativo. Al unificar los datos y conectar la primera línea mediante una infraestructura moderna y segura, crearán fábricas mucho más inteligentes.
