Desbloqueo del verdadero potencial de la IA industrial

A medida que la IA industrial reconfigura las fábricas y las cadenas de suministro, el ecosystem de proveedores se está expandiendo rápidamente. Las empresas buscan IA para impulsar la eficiencia y acelerar la innovación, mientras que las nuevas empresas pueden crear valor e interrumpir sectores desde la fabricación farmacéutica hasta la logística y el aeroespacial.

La financiación en Europa refleja esta tendencia: solo en el primer trimestre de 2025, las empresas de IA en Europa recaudaron aproximadamente 3.000 millones de euros en fondos de capital de capital de capital de capital de capital de capital de empresa, lo que representa un aumento del 55% con respecto al mismo período de 2024. La razón de este impulso es simple: en sectores donde las empresas están entregando bajo limitaciones extremas de tiempo y presupuesto, los ejecutivos están hambrientos de aplicaciones que reimaginen los flujos de trabajo y faciliten una mejora significativa en los resultados finales.

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

Catherine Crump, Director general, Consultoría WIRED

“No solo están dando un cambio radical en la eficiencia, sino que algunos también están desbloqueando procesos y formas de trabajo completamente nuevos”, dice Catherine Crump, director general de WIRED Consulting, uno de los varios expertos en el creciente ecosystem de IA citados en este artículo.

Impacto donde más importa

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

Como las herramientas de IA permiten a los ingenieros analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, proporcionan nuevas perspectivas sobre materiales alternativos y rendimiento a través de la simulación y ayudan a resolver 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 verán muy alterados.

Jon Nieman, Vicepresidente de Inversiones, G42

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

Además de desbloquear importantes ganancias de rentabilidad, los desarrolladores de IA tienen el potencial de tener un impacto positivo a una escala mucho mayor. Para Meike Neitz, fundador de la consultora de startups Embassidy, el papel potencial de AI en la mitigación del cambio climático es una de sus características más interesantes. Por ejemplo, puede reducir el desperdicio de material a través de la innovación en la fase de diseño, ya que hasta el 80% de la huella ambiental de un producto industrial ya está determinada por su diseño.

El rediseño basado en IA de las pinzas de robots industriales en combinación con la fabricación aditiva puede conducir a una reducción del 82% de las emisiones de carbono por robot.

“El dominio industrial sigue siendo una de las mayores fuentes mundiales de emisiones de gases de efecto invernadero”, dice Neitz.

Las soluciones impulsadas por IA pueden desempeñar un papel muy importante en la eficiencia energética, impulsando la electrificación, minimizando el desperdicio de material y optimizando los procesos.

Meike Neitz, Fundador, Embajada

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

Liderar la transformación industrial de IA no es algo que una compañía pueda hacer sola. Es por eso que estamos dando forma a un próspero ecosystem industrial de IA, que exige fuertes colaboraciones entre clientes, líderes de la industria, nuevas empresas, vendedores, socios y desarrolladores.

Linda Krumbholz, Vicepresidenta sénior, Ecosystem y mercado Siemens Xcelerator

Cómo no perderse en el bombo de IA

Brazo robótico industrial que ensambla componentes electrónicos en una placa de circuito contra un fondo borroso de fábrica

La Industrial AI ayuda a las simulaciones visuales que generan un impacto real en la fábrica.

Uno de los desafíos a los que se enfrentan las startups industriales de IA es definir un camino claro hacia el retorno de la inversión (ROI) y los casos de uso que resuenen dentro de los contextos de la industria. Si no pueden hacer esto bien, es probable que su aplicación se pierda en el ruido.

Según Crump, las empresas emergentes deben esforzarse por abordar necesidades específicas no satisfechas en la industria. Adoptar esta mentalidad les da una ventaja competitiva. “Hay tanto bombo de IA por ahí en este momento, y una avalancha de startups que innovan con esta tecnología”, dice. “Aquellos que se destacan pueden demostrar dónde su solución única habilitada para IA está abordando una necesidad clara y conduciendo a mejores resultados. Sus productos y servicios muestran un impacto comercial tangible y positivo y un ROI claro”.

La forma en que la startup tiene un impacto puede diferir significativamente entre entornos industriales, tales son las muchas aplicaciones potenciales de la tecnología de IA. Las startups necesitan mostrar una comprensión profunda de cómo su solución interactúa con el hardware industrial o formar equipo para obtener conocimientos de dominio y conjuntos de datos industriales de calidad.

El enfoque debe estar en los hechos, usar datos patentados y proporcionar soluciones escalables y centradas en el usuario, sugiere Samuel Schuler, director general de Reimann Investors Venture Management. “Priorice la construcción de una comprensión profunda de los flujos de trabajo industriales reales antes de personalizar las soluciones de IA”, dice.

Los conocimientos personalizados y específicos del dominio a menudo superan las estrategias genéricas de IA.

Samuel Schuler, Director general, Reimann Investors VC

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

Siempre trato de evaluar la experiencia de dominio de los fundores más allá de las credenciales tecnológicas.

Alexander Oelling, Director Digital, ISAR Aeroespacial

“Durante las discusiones, me encanta escuchar las menciones no solicitas de desafíos específicos dentro de las industrias objetivo que no aparecerían en la investigación de mercado superficial”, dice Oelling.

Acercándose al usuario final

Para garantizar que su solución brinde el impacto prometido en la industria, y que su adopción se extienda entre los usuarios, las nuevas empresas deben demostrar un enfoque láser en la entrega. En la práctica, esto significa tener mucha curiosidad por el usuario final y cómo se involucra con las herramientas de IA.

“Obsesionarse con la gente sobre el terreno para el que está construyendo su solución”, aconseja Neitz de la embajada a fundadores y líderes. “Construya para ellos, en lugar de sus jefes. Estará en contacto con ellos para obtener sus comentarios. Conozca sus dolores, sobre sus realidades laborales, sobre sus procesos”.

Persona parada frente a una gran pantalla mostrando un gráfico con una línea azul y una línea roja.

El desarrollo de IA centrada en el usuario es clave para una implementación exitosa.

Oelling también enfatiza el valor de trabajar en estrecha colaboración con los usuarios finales, argumentando que los resultados tangibles sobre el terreno son lo que más se logra cuando las nuevas empresas comienzan a establecerse. “Las nuevas empresas Industrial AI que aseguran implementaciones piloto tempranas, incluso si son de alcance limitado o parcialmente subsidiadas, establecen una credibilidad que las empresas teóricas simplemente no pueden igualar”, argumenta.

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 empresas de servicios públicos, petróleo y gas, aeroespacial y gobierno, que tienen sus propias necesidades y preferencias.

“Lo he visto una y otra vez”, dice Nieman de G42. “La gente no reconoce que este tipo de clientes no quieren volcar sus datos en un lago de datos, quieren pilotos de dos años o evaluaciones de proveedores, tienden a ser seguidores rápidos y tienden a pagar múltiplos menos emocionantes para las nuevas empresas”.

En última instancia, se trata de establecer credibilidad. La buena noticia para las nuevas empresas 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. “Creo que el camino es el mejor predictor del futuro”, dice Nieman. “Conocer el tejido del inicio de la compañía, 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 comprender 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”.

Los conocimientos para este artículo fueron proporcionados por los miembros del jurado de los Industrial AI Awards 2025 para startups en el Cumbre de IA con propósito.