{"id":12896,"date":"2026-01-28T17:06:35","date_gmt":"2026-01-28T17:06:35","guid":{"rendered":"https:\/\/bissoluciones.com\/blog\/?p=12896"},"modified":"2026-01-28T17:06:40","modified_gmt":"2026-01-28T17:06:40","slug":"ia-y-gen-ai-en-la-manufactura-estrategias-de-implementacion-y-casos-de-uso-con-mendix","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bissoluciones.com\/blog\/en\/ia-y-gen-ai-en-la-manufactura-estrategias-de-implementacion-y-casos-de-uso-con-mendix\/","title":{"rendered":"IA y Gen AI en la Manufactura: Estrategias de Implementaci\u00f3n y Casos de Uso con Mendix"},"content":{"rendered":"

Tiempo de lectura: 4 min<\/em><\/p>\n\n\n\n

Es innegable: la Artificial intelligence (AI)<\/strong> y la Gen AI (Inteligencia Artificial Generativa)<\/strong> est\u00e1n redefiniendo la cadena de valor en las organizaciones industriales. Sin embargo, ya sea que est\u00e9 iniciando su transformaci\u00f3n digital o buscando escalar operaciones, el desaf\u00edo persiste: \u00bfPor d\u00f3nde empezar y c\u00f3mo garantizar el retorno de inversi\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n

Para responder a estas interrogantes, consultamos a Raffaello Lepratti<\/strong>, Vicepresidente Global de Fabricaci\u00f3n Industrial de Mendix<\/strong>. Con 25 a\u00f1os de experiencia en el sector automotriz, gesti\u00f3n de operaciones y un doctorado en Colaboraci\u00f3n Avanzada Hombre-M\u00e1quina, Lepratti desglosa la hoja de ruta para la adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n, exploramos los requisitos de ingenier\u00eda, casos de uso de Gen AI en el taller<\/strong> y la toma de decisiones en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

1. Estrategia de Adopci\u00f3n: Definir el Prop\u00f3sito de la IA Industrial<\/h2>\n\n\n\n

Cuando se trata de IA en el espacio industrial, \u00bfcu\u00e1l es el punto de partida correcto?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Raffaello Lepratti (RL):<\/strong> Todo se reduce al enfoque estrat\u00e9gico. Existe un gran inter\u00e9s en torno a la IA, pero para los fabricantes, esta debe servir al prop\u00f3sito del negocio, no ser solo una novedad tecnol\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de la IA var\u00eda radicalmente seg\u00fan el sector:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Electr\u00f3nica de consumo:<\/strong> El objetivo es el Time-to-Market<\/em>. Aqu\u00ed, la IA optimiza el dise\u00f1o y desarrollo para introducir innovaciones r\u00e1pidamente.<\/li>\n\n\n\n
  • Aeron\u00e1utica y sectores regulados:<\/strong> La prioridad es la calidad y el cumplimiento normativo (compliance)<\/em>. Hay tolerancia cero al fallo. Aqu\u00ed, la IA no se usa para lanzar r\u00e1pido, sino para garantizar la perfecci\u00f3n y trazabilidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Insight Clave:<\/strong> Antes de implementar algoritmos, defina si su diferenciador es la velocidad o la precisi\u00f3n. La IA debe facilitar sus procesos cr\u00edticos, no complicarlos.<\/p>\n\n\n\n

    2. Requisitos Previos: La Tr\u00edada para el \u00c9xito de la IA<\/h2>\n\n\n\n

    \u00bfQu\u00e9 requisitos t\u00e9cnicos y organizativos deben considerar las empresas antes de iniciar?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    RL:<\/strong> Existen tres pilares fundamentales que toda industria manufacturera debe asegurar:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Acceso e Integraci\u00f3n de Datos:<\/strong> \u00bfSe comunican sus sistemas principales (silos) entre s\u00ed?<\/li>\n\n\n\n
    2. Calidad y Gobernanza del Dato:<\/strong> La IA es in\u00fatil sin datos correctos. Necesita una convergencia de datos hist\u00f3ricos y en tiempo real provenientes de su MES<\/strong> (Sistema de Ejecuci\u00f3n de Manufactura), ERP<\/strong> y PLM<\/strong>. Adem\u00e1s, deben estar contextualizados: \u00bfDe qu\u00e9 sensor provienen? \u00bfCu\u00e1ndo se obtuvieron?<\/li>\n\n\n\n
    3. Cultura y Gesti\u00f3n del Cambio:<\/strong> \u00bfEst\u00e1 su organizaci\u00f3n lista para salir de su zona de confort? La resistencia al cambio es un factor cr\u00edtico.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      Nota del experto:<\/strong> No necesita los tres al 100% en toda la empresa simult\u00e1neamente. Las iniciativas de IA pueden comenzar en dominios espec\u00edficos donde la madurez de los datos sea mayor.<\/p>\n\n\n\n

      3. Gen AI en Acci\u00f3n: Copilotos para el Operador<\/h2>\n\n\n\n

      \u00bfCu\u00e1l es un buen caso de uso inicial que aporte valor inmediato y baja complejidad?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      RL:<\/strong> Un excelente punto de partida es el uso de Gen AI (IA Generativa)<\/strong> para asistir a los operadores de taller mediante Copilotos Industriales<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

      El escenario es com\u00fan: un operador tiene prisa y necesita consultar instrucciones de seguridad o manuales de herramientas. Buscar esto manualmente consume tiempo valioso.<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • La Soluci\u00f3n:<\/strong> Un copiloto de IA conectado a su MES.<\/li>\n\n\n\n
      • El Prompt:<\/strong> \u00ab\u00bfQu\u00e9 sucedi\u00f3 en el turno X?\u00bb, \u00ab\u00bfQu\u00e9 material necesito para la orden Y?\u00bb, \u00ab\u00bfD\u00f3nde se utiliza el componente del proveedor Z?\u00bb<\/em><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Gracias a la genealog\u00eda del producto y a que los datos en el MES ya suelen estar estructurados, la Gen AI<\/strong> puede procesar esta informaci\u00f3n y entregar respuestas fiables al instante, mejorando la productividad y reduciendo errores.<\/p>\n\n\n\n

        4. Toma de Decisiones en Tiempo Real: El Humano en el Bucle<\/h2>\n\n\n\n

        \u00bfC\u00f3mo transformar\u00e1 la IA al taller en un centro de decisiones aut\u00f3nomo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        RL:<\/strong> A menudo se asocia la IA con la velocidad absoluta, pero debemos gestionar las expectativas. La visi\u00f3n de una \u00abtoma de decisiones aut\u00f3noma en tiempo real\u00bb es atractiva, pero conlleva riesgos, especialmente en sectores regulados.<\/p>\n\n\n\n

        La tecnolog\u00eda evoluciona m\u00e1s r\u00e1pido que la confianza humana. Por ello, no veo a la IA reemplazando al operador, sino aument\u00e1ndolo. En lugar de dejar que un agente de IA decida ciegamente, el valor real hoy est\u00e1 en la sugerencia predictiva<\/strong>: prever un retraso o una falta de material y alertar al humano para que tome la decisi\u00f3n correcta. Mantener al humano en el bucle (human-in-the-loop<\/em>) sigue siendo vital.<\/p>\n\n\n\n

        5. El Rol de Mendix y Siemens Xcelerator en la Era de la IA<\/h2>\n\n\n\n

        Los datos y la integraci\u00f3n son el mayor desaf\u00edo para el 20% de las organizaciones. \u00bfC\u00f3mo ayudan Mendix y Siemens Xcelerator?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        RL:<\/strong> Mendix<\/strong>, como parte del portafolio de Siemens Xcelerator<\/strong>, elimina la fricci\u00f3n de la integraci\u00f3n. Ofrecemos una propuesta de valor basada en conectividad nativa.<\/p>\n\n\n\n

        Esto permite a los desarrolladores acceder a datos de alta calidad de sistemas como Teamcenter, Opcenter, Capital o Polarion<\/strong> y utilizarlos para crear aplicaciones industriales inteligentes sin empezar de cero. Ayudamos a los fabricantes a tejer su Hilo Digital<\/strong>, conectando ingenier\u00eda y fabricaci\u00f3n, lo que facilita enormemente trazar una hoja de ruta escalable para la IA.<\/p>\n\n\n\n

        \u00bfListo para escalar su estrategia de IA?<\/h3>\n\n\n\n

        Escribenos para descubrir c\u00f3mo los l\u00edderes de la industria est\u00e1n utilizando Mendix para transformar sus datos en decisiones inteligentes.<\/p>\n\n\n\n

        \n
        \n

        <\/p>

          <\/ul><\/div>\n
          \n
          \n<\/fieldset>\n