El avance de la inteligencia artificial agéntica viene empujando una transformación profunda en el modo en que las empresas administran sus recursos. Según Gartner, en 2028 el 33% de los productos en el mercado estarán impulsados por esta tecnología, cuando en 2024 ese número no llegaba al 1%. La IA agéntica en la gestión de activos se perfila como una herramienta clave para reducir fallas, mejorar los tiempos de respuesta y optimizar la toma de decisiones operativas.
La empresa SNP trabaja con este tipo de soluciones mediante su plataforma Kyano, pensada para proyectos de transformación de datos en industrias como la automotriz, petróleo y gas, minería y manufactura. Su propuesta apunta a ordenar los datos, evitar pérdidas por fallas y preparar a las compañías para una gestión más eficiente de sus activos físicos.
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IA agéntica en la gestión de activos: decisiones automatizadas y menos fallas
La IA agéntica en la gestión de activos permite que sistemas digitales tomen decisiones por sí mismos. Esto ya ocurre en plantas que utilizan sensores IoT, contadores automatizados y algoritmos que, ante una posible falla, generan órdenes de mantenimiento sin intervención humana.
Según McKinsey & Company, los programas completos de monitoreo de condiciones logran reducir entre 30% y 50% las paradas no planificadas en líneas de producción. En el mismo sentido, el Departamento de Energía de EE.UU. calcula que los costos por fallas inesperadas llegan a US$ 42 mil millones anuales, pero la IA podría bajar ese impacto un 45%. En el caso de la industria automotriz, Aberdeen Group afirma que el tiempo de inactividad por fallos va del 5 al 15%.
En palabras de Ezequiel Pardo, LATAM Head of Transformation and Data Management Products de SNP Group, “la automatización del proceso de transformación de datos es un factor clave”. Para lograrlo, es central contar con datos ordenados, consistentes y centralizados.
IA agéntica en la gestión de activos: la base está en los datos bien armados
Las organizaciones suelen tener sus datos repartidos entre distintos sistemas: ERPs, soluciones SCADA, plataformas de mantenimiento, y sistemas de seguridad como LOTO. Esa fragmentación genera silos que impiden tener una visión completa del estado de los activos.
Existen soluciones que combinan años de experiencia en procesos de migración de datos con tecnologías pensadas para consolidar y estandarizar información. Utilizan contenidos ya definidos, taxonomías como la ISO 14224 y reglas que ya fueron probadas en otras implementaciones para ordenar datos maestros y transaccionales sin fricción.
Así, las empresas pueden alinear su infraestructura tecnológica con las nuevas exigencias operativas. En este escenario, la IA agéntica aplicada a la gestión de activos no reemplaza personas, pero sí permite que las decisiones críticas se tomen más rápido y sobre la base de información confiable.
