Jordan Reynolds, Vice President, Artificial Intelligence & Autonomy,<\/strong> explica que \u201cla verdadera transformaci\u00f3n ocurre cuando la tecnolog\u00eda cambia la forma en que las personas dise\u00f1an, operan y mejoran los sistemas de producci\u00f3n\u201d. El impacto m\u00e1s visible se da en el piso de planta. Hist\u00f3ricamente, el operador experto era quien dominaba perillas, recetas y pantallas HMI (interfase humano-m\u00e1quina).<\/p>\n\n\n\n Ahora, la IA permite que el sistema regule en autom\u00e1tico miles de variables y que la persona se concentre en el resultado. \u201cLa transici\u00f3n m\u00e1s importante es pasar de la manipulaci\u00f3n t\u00e1ctica de par\u00e1metros a la definici\u00f3n y descomposici\u00f3n de objetivos\u201d, subraya Reynolds.<\/p>\n\n\n\n En lugar de ajustar continuamente temperatura o velocidad, el operador define metas de rendimiento y consumo energ\u00e9tico, supervisa desviaciones y coordina varias celdas o l\u00edneas al mismo tiempo. El trabajo se vuelve menos repetitivo y m\u00e1s anal\u00edtico, m\u00e1s cercano a tomar decisiones que a reaccionar ante alarmas.<\/p>\n\n\n\n Autonom\u00eda<\/strong><\/p>\n\n\n\n La empresa est\u00e1 usando sus propias plantas como campo de pruebas para preparar a la fuerza laboral del futuro. Reynolds lo describe as\u00ed: \u201cnuestro plan es usar nuestra propia pila de autonom\u00eda para convertir nuestras f\u00e1bricas en operaciones aut\u00f3nomas, aprender de esa experiencia, perfeccionar el portafolio y luego llevar ese conocimiento a la industria\u201d.<\/p>\n\n\n\n En estas instalaciones, el manejo de materiales se realiza con robots m\u00f3viles aut\u00f3nomos, la programaci\u00f3n se apoya en gemelos digitales y la generaci\u00f3n de c\u00f3digo de PLC se acelera con asistentes tipo copiloto que producen l\u00f3gica a partir de objetivos y restricciones definidos por el ingeniero. Para el personal de planta, esto significa convivir directamente con las tecnolog\u00edas que despu\u00e9s ver\u00e1n desplegadas en los sitios de clientes.<\/p>\n\n\n\n Dise\u00f1o, operaci\u00f3n y mantenimiento con IA nativa<\/strong><\/p>\n\n\n\n El cambio no se limita a la capa de control. Se est\u00e1 replanteando el ciclo de vida completo de la planta. En dise\u00f1o, los entornos de ingenier\u00eda dejan de ser s\u00f3lo herramientas de dibujo y c\u00e1lculo para convertirse en sistemas que proponen arquitecturas en funci\u00f3n de metas de producci\u00f3n y restricciones de costo o energ\u00eda. Durante la operaci\u00f3n, sistemas MES, SCADA y de control incorporan aprendizaje y optimizaci\u00f3n de manera nativa para adaptarse a cambios en demanda, materia prima o condiciones del entorno.<\/p>\n\n\n\n En mantenimiento, la IA deja de ser un m\u00f3dulo externo que alguien conecta a los datos de condici\u00f3n. \u201cLas capacidades de mantenimiento predictivo ya no son funciones agregadas; est\u00e1n integradas de forma nativa en las plataformas de gesti\u00f3n de activos y condici\u00f3n de m\u00e1quina\u201d, explica Reynolds. Esto se traduce en diagn\u00f3sticos, recomendaciones y ventanas de paro sugeridas directamente en las herramientas que ya usan, sin necesidad de convertirse en cient\u00edficos de datos.<\/p>\n\n\n\n De los lagos de datos a la producci\u00f3n reinventada<\/strong><\/p>\n\n\n\n Hace una d\u00e9cada, muchas iniciativas de \u201cIA industrial\u201d consist\u00edan en extraer datos de planta hacia un lago de datos y construir modelos en una plataforma separada. El resultado eran proyectos dif\u00edciles de escalar y poco conectados con la realidad diaria. Rockwell Automation propone otra v\u00eda. \u201cNo se trata de una plataforma abstracta donde el cliente decide qu\u00e9 caso de uso perseguir; se trata de reimaginar cada funci\u00f3n del sistema de producci\u00f3n con capacidades de predicci\u00f3n, aprendizaje y optimizaci\u00f3n\u201d, se\u00f1ala Reynolds.<\/p>\n\n\n\n La IA se integra as\u00ed en sensores, controladores, sistemas de operaci\u00f3n y aplicaciones de negocio, no se queda en un laboratorio de anal\u00edtica. Para la fuerza laboral, esto significa herramientas m\u00e1s inteligentes, pero tambi\u00e9n responsabilidades m\u00e1s amplias y transversales, donde el impacto de una decisi\u00f3n se extiende a toda la cadena de valor.<\/p>\n\n\n\n Nuevas competencias para una fuerza laboral h\u00edbrida<\/strong><\/p>\n\n\n\n Todo este cambio exige nuevas habilidades. Se requiere formar perfiles que combinen ingenier\u00eda industrial, mecatr\u00f3nica y ciencias de la computaci\u00f3n. \u201cLos ingenieros de planta ahora necesitan entender percepci\u00f3n, navegaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n, adem\u00e1s de los fundamentos de control y de los procesos f\u00edsicos\u201d, apunta Reynolds.<\/p>\n\n\n\n El automatista cl\u00e1sico se convierte en un profesional h\u00edbrido que domina tanto el mundo f\u00edsico como el digital y que trabaja con robots, gemelos digitales y modelos que se entrenan en \u201cgimnasios\u201d virtuales antes de desplegarse en planta. Su rol es traducir objetivos de negocio en objetivos de control, validar decisiones autom\u00e1ticas y colaborar con equipos multidisciplinarios donde conviven expertos en procesos, datos y ciberseguridad.<\/p>\n\n\n\n En este mismo contexto, la industria enfrenta una demanda creciente de especialistas en automatizaci\u00f3n, IA industrial y rob\u00f3tica. Ante esta tendencia, la falta de j\u00f3venes con competencias t\u00e9cnicas avanzadas se posiciona como uno de los principales frenos para el crecimiento de sectores industriales que ya operan bajo est\u00e1ndares de automatizaci\u00f3n y procesos digitales.<\/p>\n\n\n\n Ante este escenario, universidades y empresas est\u00e1n adoptando modelos de formaci\u00f3n centrados en la pr\u00e1ctica directa, con laboratorios que replican condiciones reales y permiten aprender haciendo, comprender sistemas complejos y acelerar la inserci\u00f3n laboral en entornos cada vez m\u00e1s exigentes.<\/p>\n\n\n\n Es as\u00ed como la transici\u00f3n hacia plantas inteligentes exige profesionales capaces de operar robots, interpretar datos, manejar arquitecturas OT y diagnosticar fallas con rapidez. Es as\u00ed que diversos programas est\u00e1n incorporando infraestructura tecnol\u00f3gica real y certificaciones reconocidas para asegurar que los futuros t\u00e9cnicos y especialistas lleguen a la industria con experiencia concreta.<\/p>\n\n\n\n Uno de los casos m\u00e1s visibles es el trabajo conjunto entre Rockwell Automation y Purdue University<\/strong>, que integra equipamiento industrial moderno, contenidos acreditados y proyectos de investigaci\u00f3n aplicada vinculados a manufactura inteligente y digitalizaci\u00f3n. Para Rick Richardson, acad\u00e9mico del Centro de Manufactura de Purdue, este enfoque est\u00e1 generando perfiles de alto valor. <\/p>\n\n\n\n \u201cNuestros estudiantes tienen un dominio pr\u00e1ctico que permite responder a necesidades inmediatas de empresas que buscan modernizarse. No se encasillan en una disciplina, pueden trabajar en terreno, resolver problemas complejos en planta y atender a clientes con autonom\u00eda\u201d, afirma.<\/p>\n\n\n\n De acuerdo con el acad\u00e9mico, \u201cla automatizaci\u00f3n est\u00e1 creando nuevos puestos, y la mayor\u00eda de nuestros graduados logra colocaci\u00f3n casi total. Las compa\u00f1\u00edas piden m\u00e1s talento con estas capacidades\u201d. Los estudiantes coinciden en que la experiencia con robots, controladores y plataformas de simulaci\u00f3n les entrega una ventaja decisiva al ingresar al mercado. \u201cTrabajar con sistemas id\u00e9nticos a los de la industria nos permite llegar al piso productivo con seguridad y conocimiento real\u201d, se\u00f1ala uno de ellos.<\/p>\n\n\n\n Empoderar, no reemplazar<\/strong><\/p>\n\n\n\n Frente a los temores de p\u00e9rdida de empleo, la visi\u00f3n est\u00e1 dirigida a que la IA debe empoderar, no sustituir. La tecnolog\u00eda asume tareas demasiado complejas, repetitivas o riesgosas para la intervenci\u00f3n humana continua, mientras que las personas se enfocan en diagnosticar, tomar decisiones y dise\u00f1ar mejores sistemas. \u201cCada nivel de la pila de automatizaci\u00f3n necesita funciones de aprendizaje, adaptaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n; y cada persona que interact\u00faa con esa pila necesita nuevas capacidades para aprovecharlas\u201d, concluye Reynolds.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Ciudad de M\u00e9xico, 01 de diciembre, 2025.- En la industria, la conversaci\u00f3n sobre inteligencia artificial suele centrarse en algoritmos, plataformas y nubes. Sin embargo, la IA s\u00f3lo tiene sentido si eleva las capacidades de la gente en planta. 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