Una fábrica con trabajadores operando maquinaria y un sistema de cintas transportadoras en funcionamiento.

Liberar el verdadero potencial de la IA industrial

A medida que la IA industrial reforma las fábricas y las cadenas de suministro, el ecosistema de proveedores se expande rápidamente. Las empresas buscan la IA para impulsar la eficiencia y acelerar la innovación, mientras que las empresas emergentes pueden crear valor y revolucionar sectores, desde la fabricación farmacéutica hasta la logística y la aeroespacial.

La financiación en Europa refleja esta tendencia: solo en el primer trimestre de 2025, las empresas de IA de Europa recaudaron aproximadamente 3000 millones de euros en financiación de capital riesgo, lo que representa un aumento del 55% con respecto al mismo período de 2024. La razón de este impulso es simple: en los sectores en los que las empresas trabajan con restricciones de tiempo y presupuesto extremas, los ejecutivos están ávidos de aplicaciones que reimaginen los flujos de trabajo y faciliten una mejora significativa de los resultados.

Los nuevos enfoques generativos [de IA] pueden ofrecer soluciones totalmente nuevas con simulaciones digitales y eficiencias de siguiente nivel que antes eran inalcanzables.

Catherine Crump, Director gerente, Consultoría WIRED

«No solo están ofreciendo un cambio radical en la eficiencia, sino que algunos también están desbloqueando procesos y formas de trabajo completamente nuevos», afirma Catherine Crump, director gerente de WIRED Consulting, uno de los muchos expertos en el creciente ecosistema de IA citados en este artículo.

Impacta donde más importa

El diseño es un área en la que la IA puede acelerar las fases de producción e introducir nuevas eficiencias.

A medida que las herramientas de inteligencia artificial permiten a los ingenieros analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, ofrecen nuevas perspectivas sobre los materiales alternativos y el rendimiento mediante la simulación y ayudan a resolver los cuellos de botella de larga data en la cadena de suministro.

Veo un mundo en el que las cadenas de suministro se reformatearán drásticamente y los métodos existentes se alterarán considerablemente.

Jon Nieman, Vicepresidente de inversiones, G42

Es la fusión y la polinización cruzada de las tecnologías de la IA lo que permite los principales avances, afirma Jon Nieman, vicepresidente de inversiones de G42, una empresa de desarrollo de IA con sede en Abu Dhabi que se centra en soluciones para la salud, la aviación y otros sectores industriales.

Además de generar importantes ganancias de rentabilidad, los desarrolladores de IA tienen el potencial de lograr un impacto positivo a una escala mucho mayor. Para Meike Neitz, fundador de la consultora de empresas emergentes Embassidy, el posible papel de la IA en la mitigación del cambio climático es una de sus características más interesantes. Puede, por ejemplo, reducir el desperdicio de material mediante la innovación en la fase de diseño, ya que hasta un 80% de la huella medioambiental de un producto industrial ya viene determinada por su diseño.

El rediseño de las pinzas para robots industriales impulsado por la IA, en combinación con la fabricación aditiva, puede reducir un 82% las emisiones de carbono por robot.

«El ámbito industrial sigue siendo una de las mayores fuentes mundiales de emisiones de gases de efecto invernadero», afirma Neitz.

Las soluciones impulsadas por la IA pueden desempeñar un papel importante en la eficiencia energética, impulsar la electrificación, minimizar el desperdicio de material y optimizar los procesos.

Meike Neitz, fundador, Embajada

Sin embargo, tener una visión de lo que la IA puede lograr en el mundo real, por muy inspirador que sea, solo lo llevará hasta cierto punto. Como explican los expertos que aparecen en este artículo, los fundadores de las empresas de IA necesitan tener un conocimiento claro del dominio, cómo escalar y colaborar, y una obsesión por el usuario final.

Liderar la transformación de la IA industrial no es algo que una empresa pueda hacer sola. Por eso estamos creando un próspero ecosistema de IA industrial, que exige colaboraciones sólidas entre los clientes, los líderes del sector, las empresas emergentes, los vendedores, los socios y los desarrolladores.

Linda Krumbholz, Vicepresidente sénior, Siemens Xcelerator Ecosystem & Marketplace

Cómo no perderse en el bombo publicitario de la IA

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

La IA Industrial ayuda a las simulaciones visuales que producen un impacto real en la fábrica.

Uno de los desafíos a los que se enfrentan las empresas emergentes de IA industrial es definir un camino claro hacia el retorno de la inversión (ROI) y los casos de uso que se adapten a los contextos industriales. Si no pueden hacerlo bien, es probable que su aplicación se pierda entre el ruido.

Según Crump, las empresas emergentes tienen que esforzarse por abordar las necesidades específicas insatisfechas de la industria. Adoptar esta mentalidad les da una ventaja competitiva. «Hay mucho revuelo sobre la IA en este momento y una avalancha de empresas emergentes que innovan con esta tecnología», afirma. «Los que destaquen pueden demostrar que su solución única basada en la IA aborda una necesidad clara y conduce a mejores resultados. Sus productos y servicios muestran un impacto empresarial positivo y tangible y un ROI claro».

La forma en que la startup tiene un impacto puede diferir significativamente entre los entornos industriales, tales son las muchas aplicaciones potenciales de la tecnología de inteligencia artificial. Las empresas emergentes deben demostrar un conocimiento profundo de cómo su solución interactúa con el hardware industrial o formar equipos para obtener conocimientos sobre el dominio y conjuntos de datos industriales de calidad.

La atención debe centrarse en los hechos, utilizar datos patentados y ofrecer soluciones escalables y centradas en el usuario, sugiere Samuel Schuler, director gerente de Reimann Investors Venture Management. «Priorice desarrollar un conocimiento profundo de los flujos de trabajo industriales reales antes de personalizar las soluciones de IA», afirma.

La información personalizada y específica de un dominio suele superar a las estrategias de IA genéricas.

Samuel Schuler, Director gerente, Reimann Investors VC

Alexander Oelling, el director digital de ISAR Aerospace, un proveedor de servicios de lanzamiento de satélites pequeños y medianos, también subraya la importancia de la experiencia en el campo del mundo real.

Siempre intento evaluar la experiencia de los fundadores en el campo más allá de las credenciales tecnológicas.

Alexander Oelling, Director digital, ISAR Aerospace

Cada vez más cerca del usuario final

Para garantizar que su solución tiene el impacto prometido en la industria y que su adopción se extiende entre los usuarios, las empresas emergentes tienen que demostrar que se centran en la entrega. En la práctica, esto significa sentir mucha curiosidad por el usuario final y por la forma en que interactúa con las herramientas de inteligencia artificial.

«Obsesionarse con las personas sobre el terreno para las que está creando su solución», aconseja Neitz, de la embajada, a los fundadores y líderes. «Construya para ellos, en lugar de para sus jefes. Póngase en contacto con ellos para recibir sus comentarios. Conozca sus problemas, su realidad laboral, sus procesos».

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

Desarrollar una IA centrada en el usuario es clave para un despliegue exitoso.

Oelling también destaca el valor de trabajar en estrecha colaboración con los usuarios finales, y sostiene que los resultados tangibles y sobre el terreno son los que más triunfan cuando las empresas emergentes comienzan a establecerse. «Las empresas emergentes de IA Industrial que garantizan la implementación temprana de los pilotos, aunque tengan un alcance limitado o estén parcialmente subvencionadas, establecen una credibilidad que las empresas teóricas simplemente no pueden igualar», sostiene.

Por el contrario, una comprensión insuficiente de la realidad laboral del cliente puede tener un impacto negativo en las ventas, especialmente cuando se dirige a las empresas de servicios públicos, petróleo y gas, aeroespacial y gubernamental, que tienen sus propias necesidades y preferencias.

«La he visto una y otra vez», dice Nieman del G42. «La gente no reconoce que este tipo de clientes no quieren volcar sus datos a un lago de datos, quieren pruebas piloto o evaluaciones de proveedores de dos años de duración, tienden a seguir rápidamente y suelen pagar múltiplos menos interesantes por las empresas emergentes».

En última instancia, se trata de establecer la credibilidad. La buena noticia para las empresas emergentes que tienen éxito en este esfuerzo es que tendrán una demanda cada vez mayor.

Como inversor, cuando trata de evaluar si una startup tendrá éxito, Nieman dice que presta especial atención a su historia de origen. «Me parece que el camino es el mejor indicador del futuro», afirma Nieman. «Conocer la estructura de la creación de la empresa, el producto, la tecnología y el equipo es más importante que cualquiera de esas piezas de forma aislada. Lo que ayuda a una empresa a destacar es entender sus raíces: las habilidades, el pensamiento y la mentalidad de los fundadores y el arco de comercialización del producto. Todo esto verifica o desentraña la historia».

Las ideas de este artículo las proporcionaron los miembros del jurado de los premios de IA Industrial 2025 para empresas emergentes en el Cumbre de IA con propósito.