De paneles de control a plataformas de datos: la base del éxito de la IA

Las plataformas de datos y la inteligencia artificial están aportando un valor cada vez mayor a las organizaciones. Las empresas están reduciendo costos a través del mantenimiento predictivo, donde los sensores detectan cuándo las máquinas necesitan servicio, ayudando a prevenir tiempos de inactividad no planificados. La automatización aumenta la productividad al asumir tareas que anteriormente se realizaban manualmente. Algunas empresas incluso están generando nuevas fuentes de ingresos al ofrecer servicios inteligentes a los clientes, basados en los conocimientos derivados de sus propios datos y procesos.

Pero, antes de que cualquier sistema de inteligencia artificial pueda siquiera funcionar, todos los datos deben ser accesibles y fáciles de encontrar. Y ese suele ser el mayor desafío.

Componentes listos para usar

Las empresas recopilan datos de innumerables fuentes: archivos, sensores, dispositivos IoT. Una plataforma de datos reúne toda esa información en una imagen completa. A diferencia de los sistemas tradicionales, no almacena los datos en silos separados. En cambio, los unifica todos: ERP, CRM, sensores de máquinas, mediciones de calidad, registros de mantenimiento. En un entorno central, la inteligencia artificial puede empezar a trabajar de inmediato.

Una gran ventaja de las plataformas modernas es que muchos componentes están disponibles listos para usar. Esto hace que el desarrollo de un producto de datos sea mucho más eficiente. Además, una plataforma de datos central garantiza que la información dentro de la organización refleje una única fuente de verdad.

Estos componentes funcionan mejor cuando los datos subyacentes están bien organizados. Las organizaciones recopilan datos de diferentes sistemas y crean modelos internos de datos sólidos, lo que les permite analizar la información desde múltiples perspectivas. Con herramientas modernas, incluso es posible usar el modelo de datos, o partes del mismo, para un agente de IA que puede responder preguntas específicas basadas en esos datos empresariales particulares.

Las plataformas en la nube ofrecen escalabilidad sin la necesidad de mantener infraestructura propia. Solo se paga por lo que se usa y es posible escalar rápidamente cuando sea necesario.

Las organizaciones que ya utilizan muchos productos de Microsoft suelen optar por la tecnología de Microsoft: Azure, Databricks y Power BI. Microsoft ofrece soluciones específicas para industrias, como Factory Operations Agents que usan lenguaje natural para consultar datos de fabricación. El ecosistema de Azure también incluye servicios de IA y Power Automate. Las alternativas incluyen Factory Thread para la virtualización de datos específicos de fabricación, Amazon Web Services con Glue, o Google Cloud Dataflow.

Calidad de datos: basura entra, basura sale

Incluso los mejores modelos de datos y agentes de IA fallarán si los datos subyacentes son deficientes. La calidad de los datos desempeña un papel crucial en la implementación de la IA. Una solución de IA solo funciona correctamente si los datos son precisos, consistentes y completos. La precisión suele ser el mayor desafío: los errores en el contenido son comunes, especialmente cuando los humanos están involucrados en el suministro de los datos. Las personas cometen errores.

Por ejemplo, la entrada manual de datos puede dar lugar a imprecisiones. Tomemos como ejemplo los registros de mantenimiento donde los técnicos anotan las actividades de servicio. Si alguien olvida registrar una reparación o anota la máquina equivocada, el sistema de IA podría aprender que cierto equipo requiere menos mantenimiento del que realmente necesita.

Estos problemas no pueden resolverse construyendo mejores sistemas. La solución radica en la fuente: ahí es donde debe garantizarse la calidad de los datos. Las plataformas pueden ayudar haciendo visible la calidad de los datos y aclarando cómo se pueden utilizar. En combinación con procesos de gobernanza, esto conduce en última instancia a una plataforma de IA confiable.

No se trata solo de la tecnología, sino también de los procesos que la rodean: ¿quién verifica los datos?, ¿qué se verifica? y ¿quién es responsable?

Datos de IoT: siempre activos

En la fabricación, los datos de IoT desempeñan un papel especial. Los sensores de las máquinas transmiten datos continuamente: temperatura, vibración, presión, consumo de energía. Estos datos se envían en tiempo real, a menudo varias veces por segundo.

Esto hace que los datos de IoT sean fundamentalmente diferentes de los datos empresariales tradicionales. Mientras que los sistemas ERP se actualizan unas pocas veces al día o a la semana, los datos de los sensores son constantes. Estos datos en flujo requieren un enfoque diferente: sistemas que puedan procesar millones de eventos por segundo y responder de inmediato a los cambios.

La ventaja de los datos de los sensores es que tienden a ser de alta calidad. Provienen de dispositivos técnicos programados para realizar mediciones específicas. Ocasionalmente, un sensor puede fallar y generar valores atípicos, pero esto a menudo puede explicarse técnicamente.

Las plataformas de datos modernas no solo recopilan datos, también envían información de vuelta. Cuando entra un dato, el sistema puede responder de inmediato. Una bomba, un motor o un sistema de calefacción reaccionan automáticamente a la nueva información.

Cuando es importante minimizar la latencia, entra en juego la computación en el borde (edge computing). Aquí, los datos se analizan cerca de la máquina y solo se envían a la nube los conocimientos relevantes. Esto no solo reduce la latencia, sino que también ayuda a reducir costos.

Seguridad: protegiendo datos sensibles

A medida que las plataformas de datos comienzan a almacenar información más sensible, la seguridad se vuelve cada vez más importante. La manufactura es uno de los sectores más vulnerables a los ciberataques, especialmente a medida que la tecnología operativa se conecta cada vez más con los sistemas de TI.

Una plataforma segura debe abordar varias áreas clave: clasificación de datos, control de acceso, seguridad de la red y enmascaramiento de datos. Estos requisitos se plasman en directrices de seguridad, que luego se implementan en la plataforma junto con las mejores prácticas y principios de seguridad.

La comunicación entre sistemas suele ser el eslabón más débil. Por eso, las plataformas idealmente operan dentro de la red propia de la organización, reduciendo el riesgo de acceso externo. Capas adicionales de seguridad para la autenticación, autorización y encriptación son esenciales.

Trabajar con plataformas de datos también implica manejar información sensible a la privacidad. Las preguntas clave incluyen: ¿se permite compartir ciertos datos dentro de la organización? ¿Quién tiene acceso a qué información? Concienciar sobre estos temas es fundamental.

Estableciendo las bases correctas

Para los fabricantes, utilizar plataformas de datos se está volviendo esencial para mantenerse competitivos. El problema es que muchas empresas aún no tienen ordenados sus datos. Carecen incluso de un catálogo básico, lo que dificulta la localización de la información adecuada.

Para construir una base sólida, las organizaciones deben desarrollar tres pilares en alineación: tecnología, procesos y personas. El aspecto técnico se centra en qué sistemas eliges y cómo los implementas. El aspecto de procesos se enfoca en quién es responsable de la gobernanza de datos y los procedimientos asociados.

Igualmente importante es el aspecto humano. Los empleados necesitan conciencia sobre lo que la IA puede y no puede hacer. Necesitan formación para utilizar eficazmente nuevas herramientas. Y lo más importante, deben sentir propiedad sobre los datos y procesos con los que trabajan. Sin ese compromiso, incluso la mejor tecnología fracasará.

Una plataforma de datos no es una solución mágica, pero sí un habilitador crítico. Las empresas que invierten en una sólida base de datos crean las mejores condiciones para el futuro. Para tecnologías como la IA generativa, los gemelos digitales y los agentes autónomos, esa base es más importante que nunca.