IA industrial “con los pies en la fábrica”: cómo las pymes pueden ganar eficiencia con datos mínimos

Si preguntamos a un director de planta por su prioridad, difícilmente dirá “un LLM de miles de millones de parámetros”. Lo urgente está en la nave: evitar paradas, reducir mermas y gastar menos kilovatios por pieza. Por eso la inteligencia artificial aplicada a la innovación industrial tiene otro acento: la llamada edge AI (o IA en el borde en español) —desplegada directamente en la maquinaria o en dispositivos locales—, modelos compactos que aprenden con datasets pequeños y se integran sin derribar lo que ya funciona. Es una vía pragmática y asequible para pymes que buscan resolver problemas de siempre con herramientas nuevas.

A diferencia de la IA en la nube, que centraliza el análisis de grandes volúmenes de datos, la edge AI se ejecuta “in situ”, en el propio equipo de planta. Esto aporta ventajas claras para una pyme: baja latencia, mayor seguridad de datos —que no salen de la fábrica— y costes más ajustados. El esquema típico combina sensores de bajo coste, el PLC (Programmable Logic Controller) que ya controla la línea y un gateway donde corre el modelo, aprendiendo gradualmente con datos “pocos y ruidosos”. El contexto favorece esta transición. Según la alianza IndesIA, solo un 2,9 % de las pymes industriales españolas utiliza IA, a pesar de un crecimiento anual del 36,2 %. En general, las empresas industriales españolas priorizan la IA en tres frentes muy concretos: gestión energética, mantenimiento predictivo y control de calidad.

Del laboratorio a la fábrica

Las paradas imprevistas son un agujero negro para cualquier línea de producción, y el mantenimiento predictivo promete anticiparlas mediante el análisis de vibraciones, temperaturas o ruidos. Hoy, gracias a modelos ligeros, ya es accesible para pymes. Un ejemplo es Fracttal, startup con sede en Madrid, que ofrece plataformas de mantenimiento basado en inteligencia artificial. Su sistema permite pasar de calendarios rígidos a alertas basadas en datos reales, reduciendo el tiempo medio entre fallos (MTBF) y optimizando el stock de repuestos. En industrias pequeñas, donde un motor parado puede bloquear toda la producción, la diferencia se traduce directamente en euros.

El segundo frente está en la calidad. Durante décadas, la inspección de piezas se ha hecho a mano o con reglas simples: medir dimensiones, detectar grietas. Pero la velocidad de las líneas y la exigencia de los clientes requieren otra cosa: más precisión y más rapidez. Lo que se vuelve posible gracias a una visión embebida con IA. Aquí las pymes se enfrentan a un reto: ¿cómo entrenar un algoritmo con pocos ejemplos de fallos?

La respuesta está en técnicas como el transfer learning (usar redes pre entrenadas) y la augmentación de datos (simular variaciones o defectos). Centros tecnológicos como TECNALIA, en el País Vasco, acompañan a empresas en proyectos piloto con el objetivo de disminuir las piezas rechazadas, y aportar más consistencia en el producto final. El funcionamiento es fácil: la cámara detecta microdefectos imposibles de ver a simple vista, y el sistema aprende a distinguir lo realmente relevante del “ruido” del entorno.

Finalmente, si hay un terreno donde la edge AI muestra su potencial inmediato, es la energía. El aire comprimido, por ejemplo, puede llegar a representar hasta un 20% del consumo eléctrico de una planta. Detectar fugas y modular el uso de compresores con algoritmos de control inteligente permite ahorros sustanciales.

Lo mismo ocurre con los hornos industriales. La siderúrgica CELSA, uno de los grandes grupos españoles, ha digitalizado sus acerías con sensores y analítica avanzada para estabilizar consumos y reducir picos. Pero esa misma lógica, aplicada a pequeña escala con modelos embebidos, puede ayudar a una pyme a recortar su factura mensual de forma significativa. Al final, se trata de traducir datos en kilovatios ahorrados por pieza.

Retos, oportunidades y el papel de la pyme

El potencial es claro, pero no menor el riesgo de quedarse en la fase piloto. De hecho, muchas pymes carecen de perfiles profesionales híbridos —operarios que entiendan de datos o data scientists que conozcan la línea—. Aquí es donde programas como Cre100do, de la Fundación Innovación Bankinter, juegan un papel clave: ayudar a las startups a superar el temido “valle de la muerte” de la transferencia tecnológica, pero, sobre todo, acercar a las pymes al llamado middle market, donde pueden consolidar y expandir su negocio.

En paralelo, operadores como Telefónica participan en el proyecto europeo IPCEI de microelectrónica y comunicación segura, que incluye líneas dedicadas a edge AI en entornos industriales. Señales de que la infraestructura que hace una década parecía exclusiva de grandes multinacionales empieza a extenderse como base de la pyme 4.0.

La edge AI sigue exigiendo inversión inicial y choca con límites técnicos: la necesidad de datos de calidad, la interoperabilidad entre sistemas y la falta de estándares. También existen riesgos: la exclusión de pymes muy pequeñas o la dependencia de proveedores externos. Sin embargo, los casos de éxito insisten en una receta común: pilotos de 90 días, con un KPI de negocio bien definido, medido y seguido. A veces no hace falta más: reducir un 10% los rechazos, o un 5% el consumo energético, puede justificar por sí solo la inversión.

En el ámbito industrial ya se habla mucho de “fábricas conscientes” y “sistemas cognitivos”. Pero la realidad que más interesa a una pyme es otra: una bomba que no se rompe en medio del turno de noche, una cámara que detecta a tiempo una pieza defectuosa, un compresor que no trabaja a vacío. En este sentido, la IA industrial que funciona no vive en la nube, sino en el suelo de la fábrica. Aprende con datos imperfectos, se ejecuta en cajas grises atornilladas a la pared y le rinde cuentas en euros a la dirección. Para muchas pymes, ese es el camino más corto hacia una producción más estable, eficiente y competitiva.