Gobernanza del dato en entornos industriales: claves para una adopción escalable de IA

Tener una estrategia de gobernanza del dato industrial es esencial para que las iniciativas de IA sean sostenibles, seguras y escalables. Veamos qué implica la gobernanza del dato en entornos industriales, sus ventajas, capacidades, ejemplos reales y el rol de aggity en su implementación.

Tabla de contenidos

Conoce cómo una buena gobernanza del dato en entornos industriales permite escalar la inteligencia artificial de forma segura y sostenible.

El rápido avance de la tecnología y su incorporación a los entornos industriales ha transformado radicalmente la forma de operar de las fábricas. Innovaciones como el IoT, la automatización o la irrupción de la Inteligencia Artificial han permitido que las empresas del sector industrial sean más competitivas y productivas. En este contexto, la gobernanza del dato industrial adquiere una relevancia fundamental ya que no sólo mejora la calidad de los datos, sino que también permite adoptar soluciones de IA que requieren información precisa, confiable y conforme a las diferentes normas y legislaciones.

Esta revolución tecnológica ha permitido a las organizaciones del sector industrial optimizar sus operaciones, predecir fallos en las cadenas de producción o crear productos más de mayor calidad gracias a los datos. Pero esa información que generan las máquinas, los sensores o los sistemas de control requiere una estrategia bien definida de gobernanza de datos industriales porque, en caso contrario, los proyectos de IA corren el riesgo de fracasar o de rendir por debajo de su potencial.

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¿Qué es la gobernanza del dato en la industria?

La gobernanza del dato industrial es un conjunto de políticas, procesos y responsabilidades que garantizan la adquisición, gestión, protección y uso adecuado de los datos generados en las operaciones industriales. Con ella se asegura que los datos generados por sistemas operacionales (OT) y de tecnologías de la información (IT) sean gestionados de forma eficaz, segura y conforme a las normativas.

A menudo, la gobernanza del dato industrial se confunde con el cumplimiento de las diferentes normativas. Sin embargo, aunque este aspecto está incluido, va mucho más allá ya que lo que busca es que el dato se convierta en el principal activo de una organización. Por tanto, no se trata simplemente de almacenar datos, sino de establecer una cultura de datos en la que se defina claramente quién es responsable de los datos y cómo se recogen, se procesan, se almacenan y se utilizan. La gobernanza del dato busca, en definitiva, asegurar la calidad del dato.

Uno de los retos más importantes en la gobernanza del dato industrial es la integración de los datos OT e IT. Tradicionalmente, ambos han estado trabajando de forma separada de tal forma que, mientras OT gestionaba la maquinaria física, los sistemas de control y los procesos de producción, IT se encargaba de la infraestructura de red, las aplicaciones empresariales y la gestión de datos corporativos. Ahora deben trabajar de forma conjunta y la gobernanza de datos industriales va a ser la encargada de integrar todas las fuentes de datos que hasta el momento estaban aisladas, de protegerlas frente a los riesgos de seguridad y de preservar la calidad de toda esa información.

Pero siendo éste un elemento importante, la complejidad operativa de las plantas y la presencia de diferentes normativas sectoriales plantean desafíos extras, como el cumplimiento de estándares reguladores, la trazabilidad de operaciones críticas y la protección de información sensible como propiedad intelectual o patentes de procesos productivos.

Además, la gobernanza del dato industrial no sólo se centra en el desarrollo de una buena arquitectura de datos, también implica la adopción de una cultura que incluya a todos los miembros que conforman la empresa, desde el máximo directivo al último trabajador.

Beneficios para proyectos de IA

En un momento en el que la Inteligencia Artificial tiene cada vez más protagonismo, establecer una estrategia de datos para IA debe ser una prioridad para las empresas del sector industrial. Por eso, contar con una gobernanza de datos industriales sólida permitirá que los proyectos de IA tengan mayor probabilidad de éxito.

IA y gobernanza de datos son dos elementos que deben ir siempre relacionados ya que esa simbiosis permitirá a las empresas obtener beneficios tangibles que impactarán de forma positiva en el negocio.

Una adecuada gobernanza del dato industrial es la clave del éxito de cualquier iniciativa industrial que se base en la inteligencia artificial. En primer lugar, porque hace que los datos sean fiables. La IA se basa en datos y si los datos son de baja calidad, incompletos o inconsistentes, los modelos de IA generarán resultados erróneos. Una buena gobernanza asegura la limpieza y calidad del dato desde su origen, garantizando que la información utilizada para entrenar los modelos sea precisa y representativa.

Por otro lado, el escalado de IA industrial es otro de los grandes beneficios. La gestión de datos en planta es compleja dada la gran cantidad de sensores, dispositivos IoT y sistemas en los entornos industriales. Esto significa que el volumen y la variedad de datos es ingente, de forma que, si no se cuenta con una estrategia de gobernanza clara, la IA puede verse lastrada por problemas de silos informativos, duplicidad, inconsistencia y falta de interoperabilidad entre distintas áreas de la empresa.

La gobernanza del dato industrial, al proporcionar normas y estructuras claras, facilita el escalado de la IA industrial, permitiendo la reutilización eficiente de datos y la implementación simultánea de diversos proyectos sin que los datos se conviertan en un cuello de botella.

Por otro lado, Industria 4.0 y datos son dos conceptos que van de la mano por lo que el cumplimiento normativo es otra de las grandes ventajas que proporciona la gobernanza de datos industriales. El manejo de datos está sujeto a normativas como GDPR o regulaciones específicas propias de cada subsector industrial.

La gobernanza es la encargada de establecer los controles y trazabilidad necesarios para garantizar el cumplimiento de todas esas normativas. Gracias a ella, se define quién tiene acceso a los datos y su propósito, con lo que se minimiza el riesgo de fugas de información y se garantiza la privacidad.

Además, en el entorno industrial, la seguridad no se refiere exclusivamente a la protección de los datos, sino también a la seguridad operativa de la planta. Un sistema de gobernanza de datos robusto previene la manipulación de datos que podría comprometer la seguridad de los trabajadores o la estabilidad de los procesos de producción.

Capacidades clave

La gobernanza del dato industrial exige definir procesos y normas, pero también requiere el desarrollo de capacidades técnicas y organizativas para garantizar la fiabilidad y el valor de la información a lo largo de todo el ciclo de vida. Estas capacidades son la base sobre la que descansa el éxito de cualquier estrategia orientada a extraer el máximo potencial de los datos industriales y a habilitar la adopción efectiva de inteligencia artificial.

La principal de estas capacidades reside en la calidad del dato. Es fundamental que la recogida de estos sea correcta, por lo que hay que verificar que la información sea completa, coherente y relevante. En este sentido, es necesario establecer mecanismos que validen el ciclo de vida del dato empleando tecnologías de validación automática, auditoría y limpieza.

En esta estrategia de datos para IA es igualmente importante definir las métricas de calidad (como la frecuencia de los datos, la precisión de las mediciones o el porcentaje de valores faltantes) y establecer procesos automatizados para su monitorización y corrección.

Otra de las capacidades clave es la trazabilidad. Gracias a ella puede seguirse el rastro de un dato desde su origen hasta su uso final, lo que es esencial en entornos industriales donde la secuencia de operaciones sobre la materia prima, el producto y el propio dato debe ser completamente reconstruible en cualquier momento.

Disponer de historiales detallados y accesibles de cada dato permite identificar el origen de posibles errores, realizar análisis forenses de incidentes y cumplir con exigencias de organismos reguladores. Si además hablamos de un proyecto de IA, la trazabilidad tiene un papel protagonista en las auditorías y en la depuración de modelos de IA ya que permite a analistas conocer de dónde provienen los datos de entrenamiento, cómo se han transformado y qué reglas de negocio se les han aplicado.

Finalmente, la integración de datos OT e IT es otra de las capacidades más importantes cuando hablamos de gobernanza del dato industrial. La unión de los sistemas de operación y de tecnología de la información es el mayor reto de los entornos industriales. La gobernanza del dato permite establecer protocolos y arquitecturas de datos seguras y eficientes desde el nivel de la planta hasta la nube o el centro de datos.

Esto implica el uso de pasarelas de datos, protocolos industriales y plataformas de integración que puedan manejar la gran cantidad y la especificidad de los datos OT facilitando la estandarización de datos. El objetivo es crear una visión unificada de las operaciones, donde los datos de producción, calidad, mantenimiento y gestión empresarial se combinen para una toma de decisiones holística.

Casos de éxito

La aplicación de una gobernanza de datos industriales rigurosa ya está generando resultados tangibles en las empresas y las plantas de producción. Sin ir más lejos, en las fábricas inteligentes, la gobernanza del dato ha permitido consolidar ecosistemas donde sensores, máquinas y sistemas de gestión operan de forma coordinada, empleando datos unificados para alimentar algoritmos de monitorización en tiempo real, analítica predictiva y optimización automatizada de procesos.

Un ejemplo de ello es el de la industria de la automoción donde la gobernanza del dato ha permitido integrar numerosas fuentes IoT, mejorando la trazabilidad, optimizando la producción y facilitando el cumplimiento normativo. Esto ha posibilitado el uso efectivo de IA para detectar averías, gestionar energía y reducir tiempos, aumentando eficiencia y calidad.

Por otra parte, en el ámbito de la automatización avanzada, la gobernanza del dato industrial es fundamental para la seguridad y el rendimiento. Un ejemplo claro es el mantenimiento predictivo de tal forma que, en lugar de realizar un mantenimiento preventivo basado en el tiempo, la planta puede utilizar datos de vibración, temperatura y acústica de la maquinaria para predecir con precisión el momento óptimo para una intervención.

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aggity es un partner estratégico en el desarrollo de la gobernanza del dato industrial para inteligencia artificial. Ofrecemos soluciones integradas y personalizadas que responden a las necesidades específicas de cada organización industrial.

Como hemos visto, cuando hablamos de gobernanza industrial la calidad, seguridad y trazabilidad de los datos son factores determinantes para el éxito de proyectos de IA. En aggity desplegamos plataformas y servicios que abarcan todo el ciclo de vida del dato, facilitando la integración entre sistemas OT e IT y garantizando la interoperabilidad entre distintas áreas operativas.

Nuestro enfoque no se basa en la implementación de productos estándar, sino en soluciones hechas a la medida para cada industria y adaptadas a las necesidades específicas de cada uno de los clientes. Nuestra propuesta permite maximizar el valor obtenido y acelerar la adopción efectiva de inteligencia artificial escalable y confiable.

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¿Qué es la gobernanza del dato en entornos industriales?

Es el conjunto de políticas, procesos y responsabilidades que garantizan la calidad, seguridad y cumplimiento de los datos generados en entornos industriales como base para escalar soluciones de IA.

¿Por qué es clave para la IA industrial?

Porque asegura que los datos sean fiables, interoperables y conformes a normativas, previniendo sesgos, errores operativos, y permitiendo una adopción escalable de IA.

¿Cuáles son las capacidades esenciales de esta gobernanza?

Se destacan tres: calidad del dato (validación y limpieza automatizada), trazabilidad (seguimiento desde origen hasta uso) e integración OT‑IT (fusionar datos operacionales y corporativos para visión holística).

¿Existen casos de uso concretos en la industria?

Sí. En automoción, por ejemplo, la gobernanza ha mejorado la trazabilidad, eficiencia productiva y cumplimiento. En automatización, ha optimizado el mantenimiento predictivo garantizando seguridad y rendimiento.

¿Qué aporta aggity en esta materia?

aggity proporciona soluciones personalizadas desde diseño hasta integración continua de gobernanza, facilitando arquitectura, colaboración OT-IT, estándares, y soporte post implementación.