CEO de GlobalLogic explica cómo la Agentic AI impulsa productividad, ingresos y reducción de costos

Hablar de inteligencia artificial industrial suele evocar imágenes de fábricas automatizadas y robots trabajando sin intervención humana. Sin embargo, la realidad que describe GlobalLogic es mucho más práctica y, sobre todo, más inmediata.

Durante su visita a la región, Srini Shankar explicó que el verdadero impacto de la IA industrial no está en escenarios futuristas, sino en la optimización de procesos que ya existen. El punto de partida es simple: las operaciones industriales generan enormes volúmenes de datos que, hasta ahora, rara vez se utilizaban de forma estratégica.

La oportunidad surge cuando esos datos se convierten en conocimiento operativo. Sensores, plataformas de análisis y algoritmos permiten anticipar fallas, optimizar el uso de energía y mejorar la planificación del mantenimiento.

El obstáculo ha sido la fragmentación tecnológica. Muchas compañías tienen sistemas heredados, datos dispersos y plataformas que no conversan entre sí. Sin una arquitectura tecnológica integrada, la inteligencia artificial simplemente no puede escalar.

Ahí es donde GlobalLogic ha orientado su estrategia. La integración con Hitachi Digital Services busca precisamente conectar el mundo del software con el de la tecnología operativa que mueve fábricas, infraestructuras y sistemas industriales.

Shankar lo explica de forma directa. “Más allá de imágenes futuristas con fábricas llenas de robots, la IA industrial ya tiene aplicaciones prácticas, como el mantenimiento predictivo, que analiza datos de sensores para anticipar fallas, programar reparaciones de forma planificada y evitar paradas de emergencia”.

La decisión empresarial detrás de esta visión es clara: priorizar soluciones que generen valor medible en la operación diaria. No se trata de implementar tecnología por moda, sino de resolver problemas concretos.

En sectores industriales, cada minuto de interrupción en una línea de producción tiene impacto económico. Por eso el mantenimiento predictivo se ha convertido en uno de los primeros casos de uso donde la inteligencia artificial demuestra resultados claros.

El resultado es una operación más estable, menos costos inesperados y una planificación más eficiente de los recursos.

En otras palabras, la inteligencia artificial industrial empieza a demostrar que su verdadero valor no está en reemplazar a las personas, sino en mejorar las decisiones que mantienen en marcha a las operaciones.

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