IA Generativa en el Encuentro Tecnológico Burgos Industria 4.0 2025 by aggity
aggity participó en el Encuentro Tecnológico Burgos Industria 4.0, un evento de referencia sobre innovación y digitalización industrial, donde presentó un caso de uso práctico sobre la integración segura de la inteligencia artificial generativa en entornos industriales. Durante la sesión “Casos de uso Industria 4.0”, Miquel Melero, Smart Factory Solutions Leader de aggity, explicó cómo la compañía está impulsando la adopción de la IA generativa en el sector industrial a través del Portal de Chatbots Securizado, una solución diseñada para democratizar el acceso a la información dentro de las organizaciones de forma segura, controlada y eficiente. Melero destacó las oportunidades que ofrece la IA generativa para optimizar procesos, mejorar la productividad y reforzar la seguridad de los datos, subrayando la necesidad de establecer un uso corporativo y gobernado de estas herramientas. En su intervención, analizó los principales riesgos del uso incontrolado de soluciones abiertas —como la exposición de información confidencial o la pérdida de trazabilidad—, y presentó alternativas que permiten a las empresas mantener el control sobre sus datos. Un caso de éxito en el sector metalúrgico El ponente compartió un caso real de implantación en una empresa del sector metalúrgico de Girona, donde la IA generativa se ha integrado en sistemas de gestión como ERP y MES para facilitar la consulta de información en lenguaje natural, optimizar la toma de decisiones y enriquecer informes de producción con datos históricos y contextuales.Asimismo, se mostró cómo el chatbot securizado permite a cada área funcional (mantenimiento, producción, finanzas, TI o calidad) incorporar su propia documentación y ofrecer respuestas basadas en los datos internos, garantizando al mismo tiempo la confidencialidad gracias a la integración con Active Directory y controles de acceso corporativos. IA generativa segura para la Industria 4.0 La propuesta de aggity combina la potencia de la inteligencia conversacional con una arquitectura centrada en la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza de datos, alineándose con las necesidades actuales de las empresas industriales en su transición hacia la Industria 4.0. La participación de aggity en el evento reafirma nuestro compromiso con la innovación tecnológica aplicada al sector industrial y su apuesta por una IA generativa responsable, que impulse la eficiencia operativa y el crecimiento sostenible.
aggity Apoya a la Fundación Contigo en su Cena Anual 2025
El pasado 14 de octubre de 2025 tuvo lugar en Barcelona la cuarta edición de la Cena Contigo, un evento solidario organizado por la Fundación Contigo contra el Cáncer de la Mujer con el objetivo de recaudar fondos para la investigación del cáncer de mama. La cena, que reunió a 380 asistentes, contó con la presencia del Excelentísimo alcalde de Barcelona, D. Jaume Collboni Cuadrado, y de la segunda teniente de alcalde, Dña. Mª Eugenia Gay Rosell, así como de destacadas personalidades del ámbito empresarial y social del país. aggity participó activamente en esta iniciativa a través de su presidente, Óscar Pierre, quien asistió al evento en representación de la compañía, reafirmando el compromiso de aggity con la investigación, la salud y la sostenibilidad social. Durante la velada se logró recaudar un total de 162.450 euros, que se destinarán al Proyecto Phenix, una iniciativa de investigación clave para avanzar en el conocimiento del cáncer de mama HER2+ metastásico, presentada por el Dr. Javier Cortés Castán. Además, se hizo entrega de la III Beca Contigo Esther Balletbó, dotada con 80.000 euros. Desde aggity celebramos poder apoyar este tipo de acciones que impulsan la ciencia y contribuyen a mejorar la vida de las personas, y felicitamos a la Fundación Contigo por su extraordinaria labor en la lucha contra el cáncer de mama.
IA en el Encuentro Tecnológico Burgos Industria 4.0
aggity participará en el Encuentro Tecnológico Burgos Industria 4.0 2025, donde presentará un caso de uso dentro de la sesión “Casos de uso Industria 4.0”. En esta ocasión, Miquel Melero, Smart Factory Solutions Leader de Aggity, mostrará el Portal de Chatbots Securizado, una solución que permite democratizar el acceso a la información en las organizaciones de forma segura y controlada. 📅 Cuándo y dónde: Fecha: 15 de octubre de 2025 a las 17:45 h 📍 Lugar: Sala de Ensayos, Planta 3, Fórum Evolución Burgos Durante su intervención, Miquel Melero explicará cómo este portal permite crear chatbots privados por área funcional (mantenimiento, producción, finanzas, TI o calidad), garantizando que la información nunca se comparte fuera de la organización. Cada departamento puede incorporar su propia documentación y permitir consultas mediante modelos de lenguaje (LLM), ofreciendo respuestas contextualizadas y basadas en los datos internos. Además, el sistema controla los accesos a través de Active Directory, asegurando que la gestión de la información y los permisos se mantenga bajo el control corporativo. Nuestra propuesta combina la potencia de la inteligencia conversacional con una arquitectura centrada en la seguridad, la trazabilidad y la gobernanza de datos. El evento ofrece la oportunidad de conocer un caso real de aplicación de IA Generativa en entornos industriales, con un enfoque en la seguridad y la eficiencia operativa. Además, será un punto de encuentro con otros profesionales y empresas que están impulsando la transformación digital en la industria 4.0.
aggity refuerza su apuesta por la Analítica y la Inteligencia Artificial con la creación de Dalia Analytics junto a infoDirect
La nueva unidad nace con 20 profesionales y prevé duplicar su tamaño en tres años hasta alcanzar una facturación de 6 millones de euros en 2028. Estará liderada por Ariadna Puigventós, que aporta a aggity más de 15 años de experiencia en entornos nacionales e internacionales. La multinacional española aggity ha dado un nuevo paso en su estrategia de crecimiento y especialización en el ámbito de la Analítica de Datos y la Inteligencia Artificial (IA) con la creación de una nueva unidad de negocio denominada Dalia Analytics, resultado del acuerdo firmado con la compañía española infoDirect, que se convierte en socio estratégico de aggity en este segmento. La nueva área, que operará bajo la marca dalia by aggity, agrupa los recursos humanos especializados de ambas compañías en un único grupo de trabajo formado por 20 profesionales, que se prevé duplicar en 2028. Asimismo, Dalia Analytics estima cerrar este ejercicio con una facturación superior a los 2 millones de euros, con el objetivo de alcanzar los 6 millones en 2028. Con esta operación, aggity refuerza de forma decisiva su oferta de soluciones transversales basadas en analítica e IA, ampliando su presencia en sectores como el financiero, donde ya cuenta con clientes como CaixaBank, Comercia o Banco Santander, entre otros. Un paso clave en la estrategia de crecimiento La creación de Dalia Analytics forma parte de la estrategia de aggity anunciada a principios de año, centrada en potenciar áreas de alto valor y crecimiento futuro, como la analítica avanzada, la IA y la automatización. En paralelo, la compañía ha culminado la venta de su negocio de soluciones de RRHH, aggity People, al grupo francés Silae, con el objetivo de focalizar recursos en estas líneas estratégicas. aggity prevé cerrar el ejercicio 2025 con una facturación de 32,5 millones de euros, y proyecta alcanzar 39 millones en 2026 y 50,4 millones en 2027. Liderazgo y enfoque Data-Driven La nueva unidad estará liderada por Ariadna Puigventós, profesional con más de 15 años de experiencia en entornos nacionales e internacionales, especializada en análisis y estrategia del dato, inteligencia de negocio y transformación digital. A lo largo de su trayectoria ha impulsado proyectos de gobierno del dato y digitalización en compañías como Grupo Volkswagen, Allianz Seguros, T-Systems o Wallbox. Como Head of Data Analytics & IA de aggity, Puigventós defiende un enfoque Data-Driven, en el que los datos se convierten en un activo esencial para el crecimiento sostenible y la evolución digital de las organizaciones. Diferenciación y propuesta de valor A diferencia de las grandes consultoras que centran su oferta en un único fabricante o tecnología, Dalia Analytics es agnóstica y multiplataforma, lo que le permite diseñar soluciones a medida para cada cliente y entorno. Entre sus rasgos diferenciales destacan su capacidad de personalización, la agilidad para generar impactos reales en el negocio y su vinculación con startups tecnológicas que facilitan la adopción temprana de innovaciones. Este modelo se apoya en un enfoque de co-creación con el cliente, que va más allá de la relación comercial tradicional. La propuesta de Dalia Analytics se estructura en cinco pilares fundamentales: Dalia Analytics pasa así a ser, junto a Advanced Technologies (centrada en cloud, infraestructura, ciberseguridad y programación), una de las dos áreas tecnológicas transversales que dan soporte a todas las soluciones y sectores de negocio de aggity. Tecnología y talento El equipo de Dalia Analytics aporta una amplia competencia en plataformas cloud como Microsoft Azure, AWS o Google Cloud, y en tecnologías de análisis y modelado de datos (SAS, Apache Spark, TensorFlow), bases de datos SQL, NoSQL y vectoriales, herramientas de integración como Apache NiFi, y plataformas de visualización como Power BI, Tableau o Looker. Además, domina stacks de desarrollo y despliegue como Java, .Net, Jenkins, Docker y Kubernetes, que permiten ofrecer soluciones escalables, seguras y orientadas a resultados. Declaraciones Según Óscar Pierre, presidente de aggity, “con Dalia Analytics creamos uno de los grupos de trabajo más competentes y de mayor talento en esta materia en nuestro país y estoy seguro de que, si aggity ya juega un papel relevante en este ámbito con propuestas en vanguardia para clientes en múltiples sectores, con esta nueva unidad el negocio Data & IA tomará velocidad de crucero”. Por su parte, Ariadna Puigventós destaca que “la IA y la analítica de datos son tecnologías irrenunciables para las empresas que quieran ser competitivas, ahora bien, cómo abordar los proyectos que quieran desarrollar basándose en ellas, con qué versatilidad, nivel de personalización o ética es la clave para tener éxito o fracasar”.
Aggity participa en el XVIII Congreso Internacional del Técnico Cerámico con una ponencia sobre los beneficios de un APS dentro del sector.
Miquel Melero, Smart Factory Solutions Leader en aggity, participará como ponente en el XVIII Congreso Internacional del Técnico Cerámico, organizado por la Asociación Española de Técnicos Cerámicos (ATC). El congreso, que se celebrará los días 20 y 21 de noviembre de 2025 en el Auditorio de Castellón bajo el lema “Innovación Generativa”, reunirá a más de 20 ponentes y aspira a superar los 350 congresistas, consolidándose como una cita imprescindible para el clúster cerámico desde su primera edición en 1991. La ponencia tendrá lugar el jueves 20 de noviembre, dentro del bloque dedicado a Digitalización e Inteligencia Artificial, presentando un caso de uso pionero desarrollado por aggity. En su intervención, Miquel Melero mostrará las ventajas de la implementación de un sistema de Advanced Planning and Scheduling (APS) para optimizar la planificación y programación de la producción cerámica. Esta solución permite mejorar la eficiencia operativa, reducir tiempos de entrega y gestionar de forma integrada recursos, materiales y maquinaria, garantizando una producción más flexible y adaptable a la demanda del mercado. Con iniciativas como esta, aggity refuerza su compromiso con la transformación digital de la industria para mejorar la eficiencia, la innovación y la competitividad de los sectores industriales.
La integración de DXP con CRM y ERP: un nuevo modelo de relación con el cliente
La integración DXP CRM ERP permite unificar datos, procesos y experiencias, transformando la relación con el cliente desde el primer contacto hasta la fidelización. Vamos a explorar en qué consiste esta integración, sus ventajas, capacidades clave, ejemplos de éxito y el papel de aggity. Descubre cómo la integración DXP CRM ERP transforma la relación con el cliente en una experiencia personalizada, ágil y unificada. Las empresas se encuentran ante un escenario de digitalización acelerada con el que buscan diferenciarse a través de sus productos o servicios, así como de la calidad de la experiencia que ofrecen a sus clientes. En este sentido, la integración DXP CRM ERP supone un cambio radical con respecto a las fórmulas tradicionales de gestión de clientes. Esta trasformación implica pasar de modelos aislados de gestión de datos y procesos a un ecosistema unificado en el que los sistemas que definen la gestión operativa, la estrategia comercial y la experiencia digital operan de manera orquestada. La clave consiste en desarrollar una visión integral para situar al cliente en el centro de las decisiones de negocio, actuando sobre datos, procesos y experiencia en lugar de incorporar herramientas de manera fragmentada. ¿Qué es la integración DXP CRM ERP? La integración DXP CRM ERP no consiste exclusivamente en sincronizar los datos de cada una de estas herramientas. El objetivo de las plataformas DXP integradas es el de crear un Sistema de Inteligencia del Cliente unificado en el que la información fluya de manera bidireccional, en tiempo real, entre las soluciones del front office, como son la Digital Experience Platform (DXP) y el Customer Relationship Management (CRM), con las del back office, representada por el Enterprise Resource Management (ERP). De esta forma, se consigue transformar la ingente colección de datos transaccionales, conductuales y relacionales en información procesable que impulse la personalización de la experiencia de cliente omnicanal. Las plataformas DXP integradas están diseñadas para gestionar las experiencias digitales que recibe el usuario, desde el contenido que se le muestra hasta la interacción personalizada en los diferentes canales en línea. Esta integración tecnológica empresarial supone la construcción de todo un marco estratégico que genera un modelo operativo que sitúa al cliente en el centro de cada interacción y, al mismo tiempo, optimiza los procesos internos que hacen posible esta relación. De esta forma, se supera el enfoque tradicional en el que, por un lado, se gestionaban las operaciones internas y por otro, la experiencia externa. De esta forma, las empresas encuentran que tienen un ecosistema unificado en el que el dato cruza fronteras organizativas y sostiene tanto la estrategia de experiencia de cliente como la eficiencia operacional. Beneficios de una experiencia cliente integrada Los beneficios de esta gestión inteligente de relaciones con el cliente son múltiples y se aprecian tanto a largo como a corto plazo. En primer lugar, la integración DXP CRM ERP permite alcanzar uno de los principales retos que tienen ante sí las empresas y, más concretamente los departamentos de marketing: alcanzar un nivel de personalización que hasta ahora era imposible. DXP y marketing se aprovechan de el valor de los datos de inventarios o recursos que se encuentran en el ERP y lo combinan con la información del CRM. Al unir estos dos puntos con las capacidades dinámicas de las plataformas DXP integradas se pueden generar experiencias individualizadas en cada punto de contacto. Así, un cliente que visita una tienda online, que consulta un catálogo o interactúa mediante un chat puede recibir recomendaciones y propuestas que no sólo responden a sus intereses previos, sino que también tienen en cuenta la capacidad de la empresa para cumplir con la propuesta que se le hace al cliente. Por otro lado, la integración DXP CRM ERP permite mejorar la eficiencia organizativa al integrar la capa de experiencia con la de operación. Con ello se evitan las duplicidades, se aceleran los procesos y se favorece la coherencia de las decisiones. Esto se traduce en menos errores, mejor comunicación entre departamentos y una capacidad superior para responder con agilidad a las demandas del mercado. Asimismo, al tener los datos unificados de cliente se fortalece su fidelización. Los clientes perciben que la compañía les ofrece un trato personalizado y coherente. Con ello, el cliente volverá a apostar por la empresa al sentir que cumple con lo que promete. Los beneficios de esta integración van mucho más allá de la tradicional conexión CRM ERP ya que con las plataformas DXP integradas se reduce la tasa de abandono y se incrementa la satisfacción de los clientes, abriendo la puerta a nuevas oportunidades de negocio. Capacidades esenciales Para que se produzca una correcta integración DXP CRM ERP es necesario que las empresas adopten una serie de capacidades, que son las que les van a permitir operar como un ecosistema unificado. Sin ellas, estarán fallando los pilares sobre los que se sustentan las plataformas DXP integradas. Entre las más destacadas se encuentra la orquestación de datos. Gracias a ella se puede capturar, normalizar y distribuir información procedente de diferentes fuentes sin que se pierda la coherencia, de modo que datos como los del cliente, los de inventario, así como aquellos que se generan en los diferentes puntos de interacción que la empresa mantiene con sus clientes formen parte de un repositorio común y no sean silos desconectados. La orquestación requiere plataformas capaces de trabajar en tiempo real, de integrar datos estructurados y no estructurados, y de garantizar la calidad y la trazabilidad de la información. Otra de las funcionalidades a destacar es la automatización del customer journey, gracias a la cual se garantiza que la riqueza de datos disponibles se traduce en acciones concretas y escalables. Esta capacidad es de vital importancia ya que elimina la necesidad de intervención manual. Por ejemplo, en el caso de un usuario que abandonó un proceso de compra, no hace falta tener a un empleado detrás que le envíe un mensaje recordatorio para que lo termine. El sistema lo hará sin necesidad de intervención humana. Con ello se mejora la
Inteligencia artificial y compliance: garantizar la trazabilidad de decisiones automatizadas
La creciente automatización de decisiones en empresas exige garantizar que estas sean trazables, auditables y cumplan con regulaciones. Este post aborda cómo integrar Inteligencia Artificial y compliance, sus beneficios y cómo hacerlo realidad con el acompañamiento de aggity. Conoce cómo aplicar compliance a la inteligencia artificial para asegurar la trazabilidad, la ética y el cumplimiento normativo. Es ya una realidad que la inteligencia artificial está cambiando de forma radical la forma en la que operan las empresas. La toma de decisiones automatizada, basada en algoritmos capaces de aprender de datos históricos y generar patrones predictivos, está impactando directamente en sectores como el financiero, el sanitario o ya marca la diferencia en ámbitos tan diversos como la banca, la sanidad o el de las Administraciones Públicas. Este despliegue acelerado de diferentes soluciones de inteligencia artificial también presenta retos importantes como entender la forma y los motivos de por qué toma cada decisión. La respuesta a este desafío se articula en torno a la inteligencia artificial y compliance, así como al desarrollo de mecanismos sólidos para asegurar la trazabilidad de cada decisión automatizada. ¿Qué es la trazabilidad de decisiones automatizadas? La trazabilidad en IA es la capacidad de reconstruir, auditar y comprender el proceso que ha provocado que un algoritmo tome una determinada decisión. El problema del compliance con IA es que, mientras en un contexto en el que sólo intervienen humanos saber cómo y porqué se ejecutó un proceso se puede analizar a través de documentos, informes o testimonios, con la IA la lógica detrás de una decisión puede quedar oculta en miles de parámetros que se ajustan dinámicamente, lo que imposibilita un análisis manual simple. De hecho, en modelos de aprendizaje profundo, conocidos como “cajas negras”, el nivel de complejidad alcanza tal magnitud que ni siquiera los desarrolladores son capaces de explicar de forma inmediata la relación entre una entrada de datos y la salida que la IA ha proporcionado. La necesidad de trazabilidad en IA es, por tanto, un requisito fundamental para proteger a las empresas frente a los riesgos que se derivan del uso de modelos automatizados. El objetivo es que haya decisiones automatizadas auditables para que, por ejemplo, un banco pueda demostrar la razón por la que ha denegado un crédito o por la que una aseguradora a realizado un ajuste en una prima. El propósito de aunar inteligencia artificial y compliance es que no se produzcan discriminaciones algorítmicas, conflictos legales o violaciones de derechos fundamentales. Además, apostar por esta inteligencia artificial responsable permite cumplir con el marco regulatorio IA y con normativas como RGPD o la Ley de Inteligencia Artificial de la UE que exigen transparencia en IA, explicabilidad y la capacidad de impugnar decisiones automatizadas. Es decir, la trazabilidad en IA no es sólo una buena práctica, sino una obligación legal. Beneficios de aplicar compliance a IA La integración del compliance en la IA debe estar basada en una estrategia proactiva que va a generar a las empresas un amplio conjunto de beneficios en diversos apartados. Uno de los más importantes es la transparencia ya que un sistema de inteligencia artificial que opera bajo principios de cumplimiento es inherentemente más transparente. Esta transparencia implica que las decisiones automatizadas no sólo son comprensibles para los desarrolladores y auditores, sino también para los usuarios finales, de tal forma que, por ejemplo, un cliente puede conocer los motivos por los que una empresa ha tomado una determinada decisión. El beneficio de aplicar esta ética algorítmica, además de permitir el cumplimiento de las distintas legislaciones, permite establecer una relación más honesta con el cliente lo que impacta directamente en la fidelización de este. Unir inteligencia artificial y compliance permite fortalecer la seguridad legal al proteger a las organizaciones frente a litigios, sanciones regulatorias o responsabilidades derivadas de decisiones injustas o malas prácticas. Gracias al establecimiento de un marco de trazabilidad y de una automatización legalmente segura es más sencillo llevar una correcta gestión de riesgos con IA y facilita la defensa jurídica. puesto que las empresas podrán demostrar que los procesos fueron controlados, auditados y validados en cada fase. Pero, quizá, el beneficio más importante de establecer el compliance en un entorno de inteligencia artificial es el de la confianza, tanto de cara al exterior como entre el conjunto de los empleados de la empresa. En general, las personas tienden a desconfiar de las decisiones tomadas por la IA, pero al conocer que todas ellas están auditadas, que cuentan con controles de calidad y con políticas claras para minimizar las decisiones erróneas, la percepción empieza cambiar. El desarrollo de un contexto de IA confiable es fundamental, sobre todo en sectores como el sanitario o el financiero, donde desarrollar un ecosistema de compliance con IA permitirá mejorar la reputación de la organización e incrementar y fidelizar a los clientes. Capacidades necesarias Materializar el compliance con IA requiere de ciertas capacidades técnicas y organizativas especialmente relevantes. Estas capacidades deben introducirse desde el mismo momento en el que se implementen modelos de IA. No sirve de nada añadirlos a posteriori como una funcionalidad más. La primera de ellas es la existencia de logs detallados que recojan, de manera estructurada y segura, cada paso del proceso algorítmico. Es importante tener en cuenta que estos registros no son simples listados de entradas y salidas, sino que hay que incluir eventos, decisiones intermedias, parámetros utilizados y cualquier variable que pueda ser relevante para reconstruir el razonamiento de la máquina. Al igual que en un avión se registran todos los datos de un vuelo en las cajas negra, en la IA el logging exhaustivo permite auditar el sistema ante cualquier queja, error o reclamación. Todo este conjunto de procesos debe estar documentado y sujeto a una auditoría IA empresarial externa, sobre todo en aquellos escenarios de mayor riesgo. Otra capacidad importante es la validación continua de modelos. Antes de que un modelo de IA se ponga en producción, debe ser sometido a pruebas rigurosas para asegurar que no contenga sesgos inherentes y que su rendimiento
Industria conectada y resiliente: cómo responder ante disrupciones en la cadena de suministro
La industria conectada resiliente permite anticipar y responder rápidamente a las disrupciones que pueden aparecer en la cadena de suministro. Gracias a la conectividad, la analítica avanzada y la automatización, es posible ganar resiliencia operativa. En este post te mostramos cómo lograrlo. Cómo construir una industria conectada y resiliente capaz de anticipar y responder a interrupciones en la cadena de suministro. Como hemos podido ver en los últimos años, nos encontramos en un escenario en el que la volatilidad, la incertidumbre o la necesidad de adaptarse a un conjunto de situaciones disruptivas es la tónica habitual. Pandemias, tensiones geopolíticas, cambio climático o la complejidad de las cadenas de suministro ponen de manifiesto la obligación de desarrollar una industria conectada resiliente. Este nuevo modelo para las organizaciones industriales implica avanzar en la digitalización de procesos y adoptar la conectividad como pilar estructural para reforzar la fortaleza de los eslabones críticos y asegurar que la disrupción no se traduzca en parálisis, sino en oportunidad de transformación. La industria conectada resiliente supone, además de un reto tecnológico, incluir conceptos como la estrategia y la colaboración para minimizar el impacto negativo de cualquier vicisitud y aprovechar las crisis como oportunidades para innovar y obtener ventajas competitivas con respecto a los competidores. ¿Qué significa una industria conectada y resiliente? La industria conectada resiliente viene a reforzar el concepto de Industria 4.0. La idea base es la de desarrollar un ecosistema en el que los datos fluyan en tiempo real entre todos los actores que componen la cadena de valor, permitiendo que materiales, información y decisiones circulen con la misma agilidad y precisión. A diferencia del modelo tradicional, en el que las cadenas de suministro se gestionaban de manera lineal y fragmentada, en este modelo de industria conectada se integran sistemas, plataformas y dispositivos para optimizar los procesos, mejorar la eficiencia y personalizar la producción a gran escala y crear una cadena de suministro inteligente. A esta definición se le añade la resiliencia operativa que permite responder a cualquier incidencia, mantener la funcionalidad de la industria y recuperarse del incidente. La unión de industria conectada y resiliencia permite detectar cualquier disrupción en sus primeras etapas gracias a tecnologías como la IA, la automatización o el uso del IoT en la cadena de valor. Adoptar un modelo de industria conectada resiliente permite fortalecer las cadenas de suministro y ejecutar una gestión de crisis industrial ante eventos climáticos extremos, circunstancias geopolíticas o ciberataques. Las organizaciones deberán adaptarse a este modelo si quieren transformar los desafíos en oportunidades para innovar y crecer. Beneficios para la cadena de suministro La industria conectada resiliente aporta beneficios concretos para la cadena de suministro. A menudo se asocia la digitalización con la simple incorporación de tecnología en procesos aislados, pero la realidad es que el verdadero valor de esta industria conectada radica en su capacidad para integrar de punta a punta todos los eslabones que conforman un proceso productivo. Uno de los beneficios más importantes es la continuidad de negocio. Cada vez con mayor frecuencia se producen todo tipo de interrupciones motivadas por diferentes circunstancias y aquellas industrias que han apostado por modelos de predictibilidad industrial cuentan con la ventaja de disponer de datos en tiempo real para reaccionar en cuestión de horas y no semanas. Por ejemplo, una planta capaz de identificar de inmediato la ausencia de una materia prima puede cambiar su programación de producción, sustituir un proveedor o activar inventarios de respaldo sin detener su actividad por completo. Esta agilidad empresarial no significa que los procesos continúen sin alteraciones, sino que el flujo de trabajo no se interrumpe de forma drástica, lo que reduce pérdidas económicas y protege la confianza de los clientes que esperan entregas puntuales. Otra de las bondades es la flexibilidad ya que la industria conectada resiliente permite redimensionar, reconfigurar o incluso reinventar los procesos internos en función de la situación. En este contexto de industria 4.0 y supply chain se pueden tomar decisiones rápidas que modifican la demanda de proveedores, redistribuyen el transporte o ajustan el mix de productos fabricados según la evolución de los mercados. Asimismo, las empresas industriales que apuestan por la industria conectada tienen la capacidad de responder a picos imprevistos de consumo. Todo ello redunda en un ahorro de costes al poder reducirse el impacto económico de las crisis porque no sufren paradas prolongadas en la producción ni tienen que recurrir constantemente a medidas de urgencia costosas. Otro factor que incide en el ahorro de costes es que, al emplearse analítica predictiva, se contribuye a ese ahorro al poder anticiparse fallos en maquinaria, además de poder gestionar inventarios con mayor precisión evitando tanto la acumulación innecesaria de stock como la falta de materias primas críticas. Capacidades tecnológicas necesarias Aunque la industria conectada resiliente abarca diferentes elementos, el tecnológico juega un papel esencial. Una de las capacidades más importantes es el Internet de las Cosas. La IoT en la cadena de valor conecta sensores, máquinas y sistemas de transporte y genera flujos de datos en tiempo real sobre el estado de la producción, la ubicación de componentes o el consumo energético de cada eslabón de la cadena. Gracias a esta conectividad, los responsables de la planta pueden tomar decisiones al instante. Otra de las capacidades que destacan en la industria conectada resiliente es la analítica predictiva. Impulsada por la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning, permite tomar los datos del IoT y convertirlos en información útil para la toma de decisiones. Para ello se utilizan algoritmos que pueden analizar patrones históricos y datos externos (como previsiones meteorológicas, noticias geopolíticas o tendencias del mercado) para predecir futuros escenarios. Pueden pronosticar, por ejemplo, la demanda de un producto, anticipar posibles fallos en equipos críticos o identificar rutas de envío vulnerables a interrupciones. Esta capacidad de previsión permite a las empresas pasar de un modelo reactivo a uno proactivo de tal forma que, en lugar de reaccionar ante una crisis, pueden diseñar planes de contingencia, diversificar proveedores o ajustar la producción de forma anticipada.
IA responsable: gobernanza, riesgos y buenas prácticas para un uso ético en la empresa
El desarrollo y uso de inteligencia artificial responsable empresarial es una prioridad estratégica para las organizaciones que buscan innovación sin perder de vista la ética. En este post explicamos en qué consiste la IA responsable en empresas y cómo aggity puede ayudarte a implementarla. Garantiza un uso ético de la IA en tu empresa aplicando buenas prácticas, gestión de riesgos y una gobernanza adecuada. La irrupción de la IA ha permitido que las empresas tengan acceso a unas capacidades de innovación y eficiencia que antes no poseían. Sin embargo, la adopción masiva de sistemas automatizados plantea retos éticos, regulatorios y sociales que no pueden ser ignorados. Por ello, cada vez está adquiriendo más fuerza el término IA responsable empresarial, con el que se pretende equilibrar el progreso tecnológico con el respeto a los derechos fundamentales, la sostenibilidad y la confianza pública. Poco a poco, la IA responsable en empresas se está convirtiendo en una necesidad estratégica para las empresas que buscan avanzar hacia un modelo en el que la confianza, la transparencia y la rendición de cuentas tengan tanto valor como la innovación. ¿Qué es la IA responsable en el entorno empresarial? La IA responsable empresarial es un conjunto de prácticas, principios y marcos regulatorios que orientan el uso de la Inteligencia Artificial hacia fines éticos y sostenibles. Esto significa que las empresas, al usar la IA, no deben limitarse a obtener ventajas competitivas, sino también asumir buenas prácticas de IA empresarial en relación con el uso de los algoritmos, la gestión responsable de datos personales, la inclusión social o la trazabilidad de decisiones con IA. Esta ética de inteligencia artificial enmarca conceptos como la equidad, la transparencia algorítmica, la trazabilidad de decisiones automatizadas y la rendición de cuentas de quienes gestionan los sistemas. Para que pueda ejecutarse de forma correcta, cada empresa debería partir de la premisa de que los algoritmos no son neutrales ya que reflejan sesgos, intenciones de diseño y contextos culturales. De ahí que resulte fundamental someterlos a procesos de revisión y control ético. Los sistemas de IA a menudo se perciben como «cajas negras» debido a la complejidad de sus algoritmos. Por ello, la IA responsable empresarial exige que las decisiones tomadas por estos sistemas puedan ser entendidas y explicadas por los seres humanos. Por ejemplo, si un banco deniega un préstamo basándose en un modelo de IA, el cliente tiene derecho a saber por qué se tomó esa decisión. La rendición de cuentas es otro apartado importante en la IA responsable en empresas. Esto quiere decir que cuando los sistemas de IA cometen errores o causan daños, debe quedar claro quién es responsable, si la empresa que lo implementó, los desarrolladores que lo crearon o el usuario final. En este sentido, la IA responsable en empresas establece un marco de gobernanza de IA claro para asignar responsabilidades. Asimismo, la seguridad y la privacidad de los datos son esenciales en un contexto de IA responsable empresarial. Dado que para que la IA funcione de forma adecuada necesita alimentarse de grandes volúmenes de datos requiere del establecimiento de medidas de seguridad robustas para proteger la información de los usuarios. Ante el avance de esta tecnología la regulación IA está renovándose de forma constante. El objetivo de las diferentes normativas es que la IA responsable en empresas esté presente en las estrategias de las organizaciones. Dentro de ese marco normativo, la Unión Europea es la que ha marcado la línea a seguir con la Ley de Inteligencia Artificial, que establece categorías de riesgo para diferentes aplicaciones, desde aquellas de riesgo inaceptable, como la vigilancia masiva, hasta usos de alto riesgo en sectores sensibles como el empleo, la educación o la salud. Estas normativas buscan crear un terreno común que permita a las empresas innovar sin que ello suponga pasar por alto principios esenciales de seguridad, confiabilidad y respeto por las personas. Beneficios del enfoque responsable Adoptar la IA responsable empresarial permitirá afrontar los riesgos éticos IA y aportará a las organizaciones una serie de beneficios de gran alcance y duraderos en el tiempo. Una de las ventajas más significativas es el fortalecimiento de la reputación de la empresa y la confianza del cliente. Aspectos como la ética o la privacidad son cada vez más importantes para los usuarios, por lo que las empresas que demuestran un compromiso con la IA responsable se diferencian de la competencia y construyen relaciones más sólidas con sus clientes. La sostenibilidad entendida en sentido amplio también se ve favorecida por utilizar la inteligencia artificial responsable. Así, aquellas empresas que utilizan algoritmos diseñados para optimizar recursos energéticos y que tienen en cuenta los impactos sociales y medioambientales en la toma de decisiones, no sólo mejorarán su estrategia de sostenibilidad, sino que también se protegerán frente a posibles sanciones y multas. Finalmente, la IA responsable en empresas tiene un rol principal en la mitigación de riesgos. Dado que los riesgos asociados con la IA son múltiples y variados es necesario desarrollar marco de gobernanza adecuado y de compliance ético para que las empresas no se expongan a riesgos financieros, operativos y de reputación. Capacidades necesarias Para implementar la IA responsable en empresas de manera efectiva, las organizaciones deben desarrollar ciertas capacidades clave que garanticen que sus sistemas de IA sean éticos y confiables. Una de las más importantes es la auditoría de algoritmos con la que se evalúan de forma sistemática los modelos de IA y gracias a la cual se pueden detectar sesgos, errores y comportamientos no deseados. Estas auditorías pueden ser internas, realizadas por equipos de ética de la IA, o externas, a cargo de firmas especializadas. El objetivo es garantizar la transparencia algorítmica y que los algoritmos cumplen con los principios de equidad, transparencia y rendición de cuentas. Se puede decir que la auditoría es una especie de examen ético y técnico que asegura que el sistema cumple con estándares éticos adecuados y que permite a las empresas detectar los fallos y corregirlos. Una auditoría rigurosa puede identificar, por ejemplo, si un sistema de
IA generativa y asistentes inteligentes para operarios de planta
La IA generativa en planta debe ser una herramienta a la que los operarios puedan sacarle todo el valor para que les asista en tiempo real, resuelva dudas técnicas, y facilite el acceso a información clave. En este post te mostramos en qué consiste y sus ventajas. Explora cómo los asistentes inteligentes con IA generativa están revolucionando el trabajo en planta, mejorando productividad y autonomía. En un contexto de industria 4.0, la IA generativa en planta supone un salto cualitativo para las empresas que ven cómo esta tecnología supone un cambio radical en los entornos de fabricación y de producción. Estos sistemas, que cada vez están más presentes en los entornos industriales, combinan capacidad de procesamiento masivo, aprendizaje automático y comprensión profunda del lenguaje humano, lo que permite que los operarios tengan acceso a un soporte personalizado y en tiempo real que le permite el acceso a información clave para el funcionamiento de la planta. Esta ayuda digital a operarios contribuye a la optimización de los procesos se optimicen y a la reducción de los tiempos de respuesta ante determinadas situaciones que se producen en una fábrica. ¿Qué son los asistentes inteligentes con IA generativa en planta? Los asistentes de planta dotados de IA generativa son herramientas que se basan en modelos avanzados de lenguaje y procesamiento de datos y que son capaces de comprender preguntas escritas o habladas realizadas por los operarios, interpretar manuales técnicos, acceder a historiales de equipos y generar respuestas útiles, detalladas y localizadas en tiempo real. Este tipo de asistentes ya se venía empleando en los entornos industriales, pero se basaban en reglas predefinidas y bases de datos estáticas. Al incorporarles la IA generativa industrial, la comunicación entre los operarios y las máquinas se produce de forma natural. Además, esta IA conversacional industrial es capaz de adaptarse a los cambios que se producen en una fábrica y leer grandes volúmenes de información para proporcionar a los operarios fórmulas para resolver un problema, opciones de actuación ante un aumento de la demanda o procedimientos a seguir en el supuesto de que una máquina sufra una avería. En realidad, la IA generativa en planta es una ayuda extra para los operarios ya que les permite reaccionar de forma muy rápida y efectiva ante cualquier contingencia o problema que pueda producirse en la planta. Y es que, estos chatbots industriales actúan como un experto que acompaña a los trabajadores en todo momento, democratizando los conocimientos técnicos y eliminando potenciales barreras como el idioma o la experiencia. El propósito de estos asistentes de IA generativa en planta no es otro que cerrar la brecha entre el conocimiento técnico especializado y la necesidad de tomar decisiones rápidas en la línea de producción. De esta forma, las empresas industriales obtienen una inteligencia aumentada en fábricas ya que todos los operarios tienen acceso a todo tipo de conocimientos sin necesidad de tener que pasar por diferentes cursos de formación. Beneficios para el operario y la planta Los asistentes de IA generativa en planta presentan un conjunto de ventajas no sólo para las fábricas, sino también para la capacitación con IA de todos los operarios que la conforman. Se trata, por tanto, de una simbiosis que impulsa la productividad, mejora la operativa de la fábrica y favorece la Industria 4.0 con IA. Los beneficios son numerosos empezando por la autonomía de los operarios, que se ve incrementada de forma sustancial. La clave se encuentra en que, al usar los asistentes de IA generativa industrial, éstos ya no tienen que depender de un supervisor más experimentado para resolver problemas inesperados. Estos asistentes de planta inteligentes permiten que los operarios puedan, por ejemplo, diagnosticar un fallo en una máquina o encontrar la pieza de repuesto adecuada sin tener que detener la producción y esperar ayuda. Ahora pueden consultar manuales, pedir aclaraciones sobre códigos de error de una máquina o solicitar instrucciones para un procedimiento, directamente a través de los chatbots industriales. De este forma consiguen tener más control sobre su trabajo, lo que se traduce en una mayor satisfacción laboral y una mejora de su rendimiento. Además, fomenta el aprendizaje continuo, ya que el operario está constantemente expuesto a nueva información y soluciones, con lo que se convierte en un profesional más completo y adaptable. Por otra parte, se mejora la eficiencia ya que, al dar respuestas instantáneas a preguntas complejas, permiten contrastar y acceder a la información que proporcionan las máquinas y los sistemas mediante lenguaje natural. Esto es posible porque los asistentes de planta pueden guiar a los operarios para que realicen una operación de forma rápida sin necesidad de tener que consultar manuales o a un operario más experto. Además, el uso de asistentes de IA generativa en planta permite la automatización operativa de tareas como la búsqueda de historiales, la cumplimentación de formularios técnicos o la sugerencia de acciones preventivas. Pero lo más novedoso de esta ayuda digital a operarios es que el acceso al conocimiento se vuelve mucho más universal. Hasta ahora, los operarios con mayor experiencia eran los que tenían más conocimientos, mientras que los más jóvenes iban aprendiéndolos con el paso del tiempo. El cambio de usar esta IA generativa industrial es que los empleados más novatos pueden acceder a todos esos conocimientos como si fueran veteranos. Capacidades principales El potencial de los asistentes inteligentes reside en la capacidad que poseen para combinar tecnologías avanzadas y proporcionar una experiencia de usuario fluida y poderosa. Entre estas capacidades destaca el procesamiento del lenguaje natural, base sobre la que se sustenta toda esta tecnología de IA generativa industrial. Los operarios pueden hacer preguntas a través de una interfaz natural en planta utilizando un lenguaje conversacional y sin necesidad de introducir parámetros técnicos o palabras técnicas. Esto es posible porque los asistentes de planta, al emplear modelos de lenguaje de gran escala, pueden entender la intención detrás de la pregunta, incluso si es ambigua. Una segunda capacidad es el acceso a documentación y manuales técnicos. Los asistentes pueden extraer y