Rockwell Automation pone el foco en datos industriales para adoptar GenAI en Latinoamérica

Rockwell Automation instaló en la agenda regional un punto de partida para llevar la inteligencia artificial generativa (GenAI) a plantas y operaciones: unificar, estructurar y gobernar los datos industriales para sostener implementaciones responsables y resultados confiables en Latinoamérica.

La GenAI se define como una tecnología capaz de crear textos, análisis y predicciones a partir de grandes volúmenes de información. En entornos industriales, sin embargo, su despliegue suma complejidades específicas. Entre los desafíos aparecen la generación de información inexacta, los elevados costos de procesamiento y las preocupaciones vinculadas a la privacidad y a los derechos de propiedad intelectual.

En ese marco, la gestión de datos se plantea como condición previa para escalar casos de uso. “La IA solo es tan poderosa como los datos sobre los que opera. Su verdadero valor emerge cuando se construye sobre información operativa confiable, bien estructurada y con una gobernanza sólida”, dijo Sergio Campana, Software Business Manager de Rockwell Automation para Latinoamérica.

La discusión adquiere mayor relevancia por el impacto esperado en la toma de decisiones. Un informe de Gartner proyecta que, en 2030, el 75% de las decisiones operativas se tomarán dentro de una aplicación habilitada por IA. Ese escenario empuja a las organizaciones a resolver deficiencias actuales de datos y a establecer prácticas de gobernanza y seguridad que permitan operar con información consistente y trazable.

A diferencia de las soluciones de IA genéricas diseñadas para el consumo masivo, el enfoque propuesto consiste en integrar capacidades de IA de forma directa en sistemas existentes de Tecnología Operacional (OT) y Tecnología de la Información (IT). El objetivo es mitigar retos como la latencia y la complejidad, y mejorar el uso dentro de los entornos con los que los operadores ya están familiarizados.

La advertencia técnica se concentra en el riesgo de respuestas incorrectas cuando los modelos trabajan sin datos industriales fiables y contextualizados. En ese caso, pueden aparecer “alucinaciones”, es decir, resultados que suenan verosímiles pero no se sostienen en la información disponible. “No se trata de ser parte de la tendencia. La IA generativa en la industria no puede improvisarse”, dijo Campana.

El concepto de “dato” se aborda en sentido amplio: cualquier señal, medición o registro generado por una máquina, un proceso o una persona. En una planta industrial, esto incluye desde la temperatura de un motor y la velocidad de una línea de producción hasta órdenes de trabajo y registros de mantenimiento. Cuando esa información está organizada, integrada y accesible, se convierte en materia prima para anticipar fallas, optimizar procesos y aportar impacto en el negocio.

Para evitar el hype (expectativa excesiva o entusiasmo desmedido), la GenAI se plantea como un “asistente inteligente” que complementa la experiencia humana y no la reemplaza sin supervisión.