La IA generativa ha entrado con fuerza en una amplia variedad de ámbito, y en empresas de todos los sectores y tamaños. Según un informe trimestral que desarrolla Deloitte sobre el estado de la IA generativa en las empresas, las organizaciones están pasando de la experimentación a la implementación estratégica en áreas fundamentales, algo que se está traduciendo en un retorno de inversión significativo.
Durante el evento, Aggity describió algunos de esos cincuenta casos de uso de la IA generativa identificados en este sector industrial
Los sectores que más beneficios están extrayendo del uso de esta tecnología son las entidades financieras (banca y seguros) o las empresas ligadas al ámbito tecnológico o a la industria del consumo.
El sector industrial está también en pleno proceso de transformación y es uno de los que más está destacando cuando se habla de aplicación de tecnologías disruptivas. A medida que este tipo de empresas avanza hacia procesos más automatizados y conectados, la IA generativa (GenAI) resulta clave para mantener la competitividad en un mercado global y cada vez más exigente.
IA generativa en industria
Cuando se habla de la aplicación de una determinada tecnología en un sector específico es muy importante el conocimiento técnico de la innovación que se va a aplicar, pero también la experiencia y los años de trabajo en sector en el que opera la entidad. Esto es lo que va a llevar a encontrar los casos de uso y modelos de aplicación adecuados.
En el ámbito del sector industrial, Aggity busca liderar el mercado de aplicación de IA generativa a través de esa combinación de experiencia sectorial y conocimiento de la tecnología. De hecho, recientemente ha organizado un webinar en el que mostró su fuerte apuesta en el ámbito de manufacturing.
Durante el evento, describió algunos de ese medio centenar de casos de uso de la inteligencia artificial generativa identificados en este sector, con proyectos que ya están en marcha en distintos subsectores de la industria. Aggity contempla esta tecnología como una oportunidad para democratizar el conocimiento existente dentro de las empresas y también como un medio para unir el mundo industrial (MES o el GMAO) y el empresarial (ERP, RRHH, supply chain).
Para ello, Aggity cuenta ya con un peso importante en la industria, además de experiencia probada en la construcción de soluciones específicas para estas empresas basadas tanto en IA tradicional como en GenAI.
Piezas básicas: el LLM
Ante de nada, es muy importante que las empresas sean conscientes de la complejidad de los esquemas de funcionamiento de la IA generativa. Al respecto, Aggity contempla una serie de piezas básicas en su funcionamiento: el front, a través del cual los usuarios plantean sus preguntas o solicitudes; el orquestador, que dirige la petición al cerebro LLM (large language model); este, a su vez, busca la información en diferentes bases de datos para responder a la solicitud.
Aggity aboga por que las empresas dispongan de sus propias soluciones de GenAI, utilizando API para hacer uso de LLM externos
Una de las premisas que Aggity puso sobre la mesa es abogar por que las empresas dispongan de sus propias soluciones de GenAI a través de una serie de recomendaciones: que mantengan dentro de la organización y que utilicen API para hacer uso de los LLM externos, como son OpenAI, Meta AI, Mistral AI, Gemini de Google, Anthropic AI o la recientemente lanzada al mercado DeepSeek, cuando sea necesario.
Javier Campelo, Head of Analytics & Artificial Intelligence en Aggity, aconsejó a las empresas que no se casen con un LLM, sino que utilicen las llamadas a API para explotar el que más convenga en cada caso.
“De esta forma el cerebro interno y los datos se mantienen dentro de la organización y al cerebro externo únicamente se le proporciona información que no sea confidencial y de forma segura y anónima”.
Seguridad y privacidad
De hecho, complementó esta afirmación asegurando que, para construir las IA generativas de sus clientes, y asegurar que sus datos están securizados, utilizan diferentes tipos de bases de datos vectoriales como Chroma y Milvus, entre otras; así como diferentes LLM a los que incluso hacen competir entre ellos.
Existen riesgos evidentes: el uso de herramientas sobre las que no se tiene control ni garantías respecto a la seguridad de los datos
Esta recomendación, según Aggity, es fundamental en un escenario de aplicación en el que existen riesgos evidentes, ya que se utilizan herramientas sobre las que no se tiene control ni garantías en torno a la seguridad de los datos. Esto es especialmente relevante en el caso de compartir información confidencial como, por ejemplo, la relativa al mantenimiento de las máquinas de las plantas.
Además, poner el foco en la creación de una IA generativa propia permite difundir el conocimiento y resulta, además, menos costosa. Es más, según el directivo, la mayoría de las empresas que afirman utilizar GenAI han comprado licencias de Copilot o ChatGPT a los empleados, y eso significa, en el caso de empresas con cientos de empleados, cientos de miles de euros de coste.
Cuando la empresa cuenta con una solución propia es posible que la curva de aprendizaje sea mayor, pero también es muy superior su capacidad para acelerar y generar nuevos bots o agentes personalizados, y, además, a menor coste;
“Nuestro mantra es piensa en grande, empieza pequeño y escala rápido”.
Casos de uso en el sector industrial
A lo largo del citado evento, Aggity expuso algunos casos de uso —seleccionados entre el medio centenar de los que tiene identificados en el sector industrial— en ámbitos específicos como la gestión de la producción y el mantenimiento. Además, también mostró la aplicación en áreas que este tipo de empresas comparten con las que operan en otros sectores de actividad, como la gestión de los recursos humanos, marketing y gestión de la relación con los clientes, y administración y finanzas.
Hay que dar al dato la importancia que merece, considerándolo como un activo más de las empresas
En todos estos escenarios, Aggity identifica cuatro beneficios que derivan de la aplicación de la IA y de IA generativa, tales como democratizar el conocimiento a través de una interfaz sencilla y amigable, optimizar y automatizar tareas de bajo valor, elevar la productividad, y la innovación.
En este sentido, Miquel Melero subrayó también el valor que reporta el uso combinado de la inteligencia artificial tradicional y la GenAI, con la posibilidad de crear agentes empresariales conectados con los datos de la empresa. De hecho, abogó por dar al dato la importancia que merece, considerándolo como un activo más de las empresas, igual que otros como las líneas de producción, el solar en el que se sitúan las plantas y las personas. El gran reto es que, muchas veces, es un activo que no se está utilizando. Transformar esa situación es la que verdaderamente permite elevar la capacidad competitiva y diferenciar a la empresa.
