Soluciones empresariales de IA gestionadas con un enfoque Blueprint: el cambio de paradigma en la integración de la IA industrial

Cuando las grandes corporaciones deben aprender a ceder el control y ahorrar miles de millones en el proceso

La inteligencia artificial ya no se desarrolla en proyectos a gran escala, sino de forma orquestada. Las plataformas de IA gestionadas, como las descritas aquí, rompen con la lógica anterior de largas implementaciones y brindan acceso a soluciones de IA altamente personalizadas, cambiando radicalmente las reglas del juego para alianzas industriales, consorcios y empresas conjuntas. A diferencia de los proyectos de IA convencionales, el enfoque de proyecto permite soluciones listas para producción en cuestión de semanas o días, sin compartir datos, sin costos iniciales y sin concesiones tecnológicas.

Adecuado para:

• La plataforma de IA empresarial llave en mano: automatización industrial impulsada por IA con la solución Unframe.AI

La nueva moneda de la competitividad industrial: velocidad sin pérdida de control

En una economía donde una empresa tecnológica coopera con otra, una empresa química desarrolla con un fabricante de plantas industriales y los principales fabricantes de automóviles desarrollan conjuntamente paquetes de software, el éxito ya no depende del tamaño, sino de la velocidad de integración. Las plataformas de IA gestionadas ofrecen precisamente lo que las estructuras de consorcio complejas necesitan con mayor urgencia: implementaciones de IA rápidas, seguras y escalables que se integran a la perfección en entornos de TI heterogéneos, preservando al mismo tiempo la soberanía de los datos de cada socio.

La pregunta ya no es si se utilizará la IA, sino con qué rapidez las empresas están dispuestas a transformar sus ciclos de innovación. Para proyectos industriales a gran escala, esto podría marcar la diferencia entre el éxito global y una costosa obsolescencia.

La inteligencia artificial ya no es una promesa de futuro, sino un elemento fundamental para la creación de valor industrial. Si bien su potencial teórico suena impresionante, según encuestas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), un impactante 95 % de las implementaciones de IA empresarial fracasan en la práctica. Las razones son múltiples: calidad inadecuada de los datos, integración deficiente en los sistemas existentes, falta de experiencia y, sobre todo, los largos ciclos de desarrollo de los proyectos de IA tradicionales. En una era en la que las grandes empresas tecnológicas colaboran en consorcios con especialistas en automatización o integradores locales, este problema se agrava aún más. La heterogeneidad de los entornos de TI, los diferentes requisitos de protección de datos y las complejas estructuras de gobernanza complican la implementación de soluciones de IA hasta tal punto que los enfoques convencionales se ven forzados al límite.

Aquí es precisamente donde entran en juego las plataformas de IA gestionadas. Ofrecen un enfoque radicalmente diferente: en lugar de desarrollar sistemas de IA desde cero, proporcionan soluciones de IA totalmente gestionadas y altamente personalizables, listas para producción en cuestión de días. Un proveedor líder ha perfeccionado este enfoque con su modelo Blueprint, un proceso que sustituye las fases tradicionales de análisis de requisitos, arquitectura de software e implementación por un proceso de generación automatizado. El resultado son aplicaciones de IA personalizadas que se integran a la perfección en sistemas ERP, sistemas de ejecución de fabricación o incluso fuentes de datos no estructurados existentes.

La relevancia de este enfoque se hace especialmente evidente al considerar la dinámica de los proyectos industriales a gran escala. Los proyectos de infraestructura modernos, ya sea la construcción de centrales eléctricas, infraestructura ferroviaria o soluciones complejas de automatización industrial, se implementan ahora casi exclusivamente en consorcios, empresas conjuntas o alianzas. Por ejemplo, en marzo de 2025, un importante grupo de tecnología energética obtuvo un contrato de 1.600 millones de dólares para centrales eléctricas de gas en Arabia Saudita, en cooperación con un proveedor internacional de equipos para centrales eléctricas como contratista EPC. Estas estructuras son necesarias porque las empresas individuales rara vez pueden cubrir todas las competencias y recursos necesarios. Sin embargo, plantean importantes desafíos de coordinación, especialmente en lo que respecta a la transformación digital y la integración de la IA.

En este contexto, las plataformas de IA gestionadas posibilitan una forma completamente nueva de colaboración tecnológica. Ofrecen la flexibilidad que necesitan los diferentes socios sin necesidad de que los datos confidenciales salgan de la empresa. Permiten a todos los miembros del consorcio acceder a la misma infraestructura de IA de vanguardia, manteniendo al mismo tiempo la plena soberanía de los datos. Además, reducen el riesgo de inversión mediante modelos de precios basados ​​en el éxito, donde las empresas solo pagan cuando se logran éxitos comerciales demostrables.

Este artículo examina sistemáticamente cómo las plataformas de IA gestionadas están transformando la forma en que los proyectos industriales a gran escala utilizan la IA. Desde las raíces históricas de la IA como servicio, pasando por sus mecanismos técnicos y casos de uso actuales, hasta los desafíos críticos y los desarrollos futuros, ofrece un panorama completo de esta tecnología. Se presta especial atención a las ventajas específicas de las alianzas, los consorcios, las empresas conjuntas y las estructuras de subcontratación, precisamente las formas organizativas que dominan el panorama industrial moderno.

De las máquinas de computación aisladas a la inteligencia orquestada: la historia del desarrollo de la IA gestionada

La historia de las plataformas de IA gestionadas está inextricablemente ligada al desarrollo de la computación en la nube y la democratización de la inteligencia artificial. Sus orígenes se remontan a principios de la década de 2000, cuando los principales proveedores de servicios en la nube comenzaron a ofrecer soluciones de plataforma como servicio (PaaS). Estas primeras plataformas permitieron a los desarrolladores implementar aplicaciones por primera vez sin tener que operar su propia infraestructura. El siguiente paso evolutivo llegó con la infraestructura como servicio (IaaS), que permitió a los clientes aprovisionar máquinas virtuales y almacenamiento de forma independiente.

Pero no fue hasta el avance del aprendizaje automático en la década de 2010 que comenzó la verdadera historia de la IA como servicio. Los años 2015 a 2018 marcaron un punto de inflexión. Durante esta fase, las técnicas de aprendizaje profundo evolucionaron de experimentos académicos a herramientas de aplicación industrial. Las enormes mejoras en el reconocimiento de voz e imágenes hicieron que la IA fuera apta para su uso masivo por primera vez. Al mismo tiempo, la cantidad de datos disponibles se disparó, y las inversiones en IA aumentaron de 80 000 millones de dólares en 2018 a 280 000 millones de dólares en cuatro años.

Los principales proveedores de servicios en la nube reconocieron el potencial desde el principio. Las principales empresas tecnológicas comenzaron a ofrecer servicios dedicados de aprendizaje automático y aprendizaje profundo entre 2016 y 2018. Una importante empresa tecnológica presentó su modelo de lenguaje propietario en 2018, que, con 17 000 millones de parámetros, era el más grande de su tipo en aquel momento. Otra empresa tecnológica líder, bajo la dirección de su director ejecutivo, anunció oficialmente un cambio estratégico hacia un enfoque centrado en la IA en 2016. Estos avances sentaron las bases tecnológicas de lo que posteriormente se conocería como AIaaS.

El período de 2018 a 2020 se caracterizó por una creciente adopción y la aparición de soluciones específicas para cada sector. Se establecieron empresas especializadas en IAaaS, centrándose en aplicaciones específicas para cada sector. Las herramientas de AutoML simplificaron significativamente el proceso de desarrollo y entrenamiento de modelos, permitiendo que incluso organizaciones sin conocimientos profundos de ciencia de datos integraran la IA en sus aplicaciones. La expansión global de las ofertas de IAaaS, con centros de datos en diversas regiones, garantizó una baja latencia.

Sin embargo, el verdadero cambio de paradigma comenzó en 2020 con la aparición de los grandes modelos de lenguaje y la IA generativa. En mayo de 2020, una firma líder en investigación de IA publicó un modelo de lenguaje con 175 mil millones de parámetros, diez veces más que el modelo de la importante empresa tecnológica. Este modelo demostró por primera vez que la IA podía gestionar no solo tareas especializadas, sino también la generación compleja de texto, la creación de código y tareas creativas. El lanzamiento de una conocida aplicación de IA generativa en noviembre de 2022 marcó un gran avance en la concienciación pública: en dos meses, la aplicación alcanzó los 100 millones de usuarios, convirtiéndose en la aplicación de consumo de más rápido crecimiento de todos los tiempos.

Sin embargo, este desarrollo trajo consigo nuevos desafíos para las aplicaciones industriales. Si bien las capacidades de los modelos de IA crecieron exponencialmente, las implementaciones se volvieron cada vez más complejas. Las empresas se enfrentaron a la disyuntiva entre soluciones en la nube propietarias de grandes proveedores, lo que conllevaba el riesgo de dependencia de un proveedor, o complejos desarrollos internos que requerían una inversión significativa y personal especializado. Las tasas de éxito se mantuvieron alarmantemente bajas: los estudios muestran que el 85 % de los proyectos de IA tradicionales fracasan, mientras que la tasa de éxito de los desarrollos internos es de tan solo el 33 %.

En este ámbito de tensión, las plataformas de IA gestionadas surgieron como una tercera opción a partir de 2023. Estas plataformas combinaron la escalabilidad y la rentabilidad de los servicios en la nube con la personalización de soluciones a medida, pero sin las desventajas típicas de ambos enfoques. Un pionero en este campo desarrolló su enfoque Blueprint, que acorta la distancia entre las herramientas de IA genéricas y los costosos desarrollos a medida. La plataforma permite la entrega de soluciones de IA personalizadas en días en lugar de meses mediante la configuración de bloques modulares de IA mediante especificaciones orquestadas.

Este desarrollo refleja un cambio fundamental en la forma en que las empresas perciben y utilizan la IA. De experimentos aislados en laboratorios de ciencia de datos, la IA ha evolucionado hacia una inteligencia operativa orquestada, profundamente integrada en los procesos de negocio. El enfoque se ha desplazado de la pregunta "¿Podemos desarrollar IA?" a "¿Con qué rapidez podemos usar la IA de forma productiva?", un cambio especialmente crucial para los consorcios industriales, donde las limitaciones de tiempo y la mitigación de riesgos son factores clave.

Los pilares de la inteligencia: la arquitectura técnica de las plataformas modernas de IA gestionadas

La base tecnológica de las plataformas de IA gestionadas difiere fundamentalmente de los enfoques tradicionales de desarrollo de software. Su núcleo es el enfoque de plan maestro: un proceso innovador para transformar los requisitos de negocio en soluciones de IA funcionales. Este enfoque elimina las fases tradicionales de análisis de requisitos, arquitectura de software e implementación, sustituyéndolas por un proceso de generación automatizado basado en bloques de construcción modulares predefinidos.

La arquitectura de una plataforma de este tipo consta de cuatro bloques técnicos centrales que se interconectan a la perfección. El primero comprende capacidades avanzadas de búsqueda y razonamiento que transforman datos corporativos no estructurados en información estructurada y consultable. Esta funcionalidad permite a las empresas industriales acceder a décadas de conocimiento acumulado, previamente oculto en correos electrónicos, informes y sistemas heredados. Para los consorcios, esto significa que se puede acceder y utilizar sistemáticamente fuentes de datos heterogéneas de diversos socios sin necesidad de un almacenamiento de datos centralizado.

El segundo componente se centra en la automatización y los agentes de IA. Estos sistemas autónomos ejecutan flujos de trabajo complejos y toman decisiones proactivas basadas en datos en tiempo real. En entornos industriales, estos agentes pueden, por ejemplo, optimizar los intervalos de mantenimiento, realizar controles de calidad o tomar decisiones sobre la cadena de suministro sin intervención humana. Esto es especialmente relevante para proyectos a gran escala en estructuras de consorcio, ya que estos agentes pueden operar a través de las fronteras corporativas, manteniendo el control sobre las decisiones críticas con los respectivos socios.

El componente de abstracción y procesamiento de datos constituye el tercer componente técnico. La plataforma transforma contenido no estructurado, como datos de sensores, registros de máquinas o documentación de producción, en formatos estructurados utilizables. Esta capacidad es especialmente relevante para las empresas industriales alemanas, que suelen contar con entornos informáticos heterogéneos con diferentes formatos de datos y sistemas heredados. En las empresas conjuntas entre una empresa química y un fabricante de plantas que desarrollan conjuntamente tecnologías de deshidrogenación, este componente permite la integración de diferentes fuentes de datos, provenientes del desarrollo de catalizadores químicos y la ingeniería de plantas de proceso.

El cuarto componente comprende funciones de modernización que transforman los sistemas heredados en software nativo de IA. Esto aborda uno de los mayores desafíos que enfrentan las empresas industriales alemanas: integrar tecnologías modernas de IA en los entornos de producción existentes sin cambios disruptivos en los sistemas. Cuando tres importantes fabricantes de automóviles colaboran en pilas de software abiertas para vehículos conectados, estos nuevos sistemas deben poder comunicarse con sistemas de producción con décadas de antigüedad; aquí es precisamente donde entra en juego el componente de modernización.

La computación en el borde desempeña un papel fundamental en la arquitectura de la plataforma, a pesar de estar diseñada principalmente como una solución en la nube. Las aplicaciones industriales suelen requerir procesamiento en tiempo real con latencias inferiores a un milisegundo. La computación en el borde acerca el procesamiento de datos a los sensores y equipos de producción, lo que permite tomar decisiones críticas sin los retrasos causados ​​por las transmisiones de red. En proyectos a gran escala, como las plantas de electrólisis de hidrógeno que construye un proveedor de energía con socios como un fabricante de electrolizadores y un proveedor de servicios industriales, esta capacidad en el borde es esencial para controlar procesos de producción sensibles.

La arquitectura de seguridad sigue el principio de confianza cero. Los datos de los clientes nunca abandonan el entorno corporativo seguro, ya que la plataforma puede implementarse tanto en nubes privadas como localmente. Esta decisión arquitectónica es especialmente relevante para las empresas industriales alemanas, sujetas a estrictas normativas de protección de datos y que deben proteger datos de producción sensibles. Cuando una empresa de defensa y tecnología proporciona apoyo logístico para despliegues militares, los datos involucrados están sujetos a los más altos requisitos de seguridad; la arquitectura de confianza cero garantiza que estos requisitos se cumplan sin concesiones.

Otra característica técnica innovadora reside en las capacidades de integración de la plataforma. Puede conectarse a prácticamente cualquier sistema: sistemas ERP, sistemas de ejecución de fabricación, bases de datos e incluso fuentes de datos no estructurados. Esta conectividad universal elimina uno de los mayores obstáculos de implementación de los proyectos de IA tradicionales. Esta flexibilidad es crucial en consorcios donde los socios utilizan diferentes sistemas de TI. Cuando un proveedor de electrólisis PEM colabora con un proveedor de servicios industriales, sus sistemas deben comunicarse fluidamente; la plataforma permite esta interoperabilidad sin un desarrollo personalizado complejo.

La arquitectura modular también permite el desarrollo iterativo y la optimización continua. Los cambios en los requisitos del negocio se reflejan inmediatamente en el software mediante ajustes al plano, sin necesidad de una reprogramación compleja. Esta flexibilidad es crucial para las empresas industriales alemanas que operan en mercados dinámicos y necesitan responder con rapidez a las necesidades cambiantes. En alianzas como la establecida entre un especialista en adhesivos y un fabricante de polímeros para adhesivos sostenibles en la construcción con madera, donde los requisitos técnicos y los objetivos de sostenibilidad evolucionan constantemente, esta agilidad permite una adaptación constante sin necesidad de nuevos desarrollos.

Un aspecto crítico, aunque a menudo pasado por alto, es la naturaleza agnóstica de la plataforma respecto al LLM. Si bien muchas aplicaciones de IA están estrechamente vinculadas a un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) específico, la arquitectura de las plataformas de IA Gestionada permite una transición flexible entre diferentes modelos. Esto protege a las empresas de la dependencia de un proveedor y garantiza que siempre puedan utilizar los modelos óptimos para su caso de uso, una ventaja crucial en un mercado en rápida evolución donde los modelos que dominan hoy pueden quedar obsoletos mañana.

Plataforma de IA gestionada - Imagen: Xpert.Digital

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Orquestación industrial: IA gestionada en la práctica actual de consorcios y alianzas

Orquestación industrial: IA gestionada en la práctica actual de consorcios y alianzas – Imagen: Xpert.Digital

La importancia práctica de las plataformas de IA gestionadas es particularmente evidente en el panorama actual de proyectos industriales a gran escala. Estos proyectos se implementan casi exclusivamente en asociaciones complejas que adoptan diversas formas organizativas: los consorcios reúnen a varias empresas para proyectos específicos como comunidades de proyectos legalmente vinculadas; las empresas conjuntas crean empresas conjuntas para mercados específicos o colaboraciones a largo plazo; y las estructuras de subcontratación permiten a los grandes proveedores asumir la gestión de proyectos y externalizar subtareas a socios especializados.

La industria automotriz ofrece un ejemplo destacado de esta nueva forma de colaboración. En junio de 2025, once empresas líderes de la industria automotriz europea firmaron un Memorando de Entendimiento para el desarrollo conjunto de un ecosistema de software de código abierto para vehículos conectados. Esta iniciativa busca desarrollar software para vehículos indiferenciado basado en una pila de software abierta y certificable, acelerando así la transformación hacia el vehículo definido por software. Su particularidad: Si bien cada fabricante continúa desarrollando sus propias interfaces de usuario y sistemas de infoentretenimiento, comparten la infraestructura subyacente.

Las plataformas de IA gestionadas ofrecen varias ventajas clave para estas constelaciones. En primer lugar, permiten el desarrollo rápido de prototipos sin largos procesos de coordinación entre socios. Cada empresa puede probar soluciones de IA en cuestión de días, que se integran a la perfección en el ecosistema compartido. En segundo lugar, se mantiene la soberanía de los datos con cada socio: los datos de desarrollo confidenciales de un fabricante no tienen que compartirse con los de la competencia, incluso si ambos trabajan en la misma infraestructura de IA. En tercer lugar, el modelo de precios basado en el éxito reduce significativamente el riesgo financiero para los socios del consorcio.

Una dinámica similar se observa en el sector energético. Un importante proveedor de energía está desarrollando centrales eléctricas de gas con capacidad para hidrógeno en Alemania, junto con socios europeos. El proveedor ha formado un consorcio italo-español para construir una central de ciclo combinado con capacidad para hidrógeno en una de sus instalaciones, con una capacidad nominal de aproximadamente 800 MW. El acuerdo contractual entre los tres socios incluye, como primer paso, la planificación de los permisos para la central. Paralelamente, el proveedor de energía está implementando una planta de electrólisis de 300 MW para hidrógeno verde en otra instalación. Un fabricante de electrolizadores suministra un electrolizador de 100 MW, y un proveedor de servicios industriales se encarga de la integración de la tercera unidad de electrólisis, así como de la planificación e instalación de los sistemas auxiliares y complementarios.

En proyectos tan complejos y a gran escala, donde colaboran un proveedor de energía, un fabricante de electrolizadores y un proveedor de servicios industriales, surgen enormes desafíos de coordinación. Las plataformas de IA gestionadas abordan estos desafíos creando una base digital común sobre la que todos los socios pueden trabajar sin sacrificar su independencia tecnológica. La plataforma puede integrar datos en tiempo real de los distintos subsistemas, generar sugerencias de optimización y desplegar agentes autónomos que operan a través de las fronteras de la empresa, manteniendo siempre la soberanía de los datos.

La industria química también demuestra cómo la IA gestionada puede generar valor añadido en las colaboraciones consolidadas. Una empresa química global y un grupo industrial diversificado han firmado un acuerdo de desarrollo conjunto para ampliar su colaboración en un proceso de deshidrogenación patentado. Este proceso produce propileno a partir de propano o isobutileno a partir de isobutano, utilizando un catalizador especialmente estable. El grupo industrial se centra en el desarrollo del proceso, mientras que la empresa química se centra en el desarrollo del catalizador. El objetivo conjunto es aumentar significativamente la eficiencia del proceso en términos de consumo de recursos y energía mediante mejoras específicas en el diseño del catalizador y la planta.

En esta configuración, las plataformas de IA gestionadas podrían acelerar significativamente los ciclos de desarrollo. Las simulaciones basadas en IA podrían probar in silico diferentes diseños de catalizadores y configuraciones de plantas antes de construir costosos prototipos físicos. Los modelos de aprendizaje automático podrían analizar datos de proceso de plantas piloto e identificar oportunidades de optimización que los ingenieros humanos podrían pasar por alto. Y los agentes autónomos podrían encargarse de la monitorización continua y el ajuste preciso de las plantas operativas para garantizar la máxima eficiencia.

De especial relevancia para las alianzas industriales es la capacidad de las plataformas de IA gestionadas para integrar fuentes de datos heterogéneas, manteniendo al mismo tiempo el control sobre la información sensible. Cuando un fabricante de adhesivos y un especialista en polímeros colaboran en el desarrollo de adhesivos sostenibles para la construcción en madera, cada socio aporta su experiencia específica: el especialista en polímeros proporciona materiales de poliuretano basados ​​en materias primas de origen biológico, mientras que el fabricante de adhesivos los utiliza para soluciones adhesivas de alto rendimiento. Sin embargo, los respectivos procesos de fabricación y formulaciones químicas constituyen secretos comerciales altamente sensibles. Las plataformas de IA gestionadas permiten entrenar y utilizar modelos de IA con estos datos sin necesidad de intercambiar los datos brutos entre los socios.

Otro aspecto crítico en la práctica actual es la velocidad de implementación. Mientras que los proyectos tradicionales de IA suelen tardar entre 12 y 18 meses en alcanzar la fase de producción, las plataformas de IA gestionadas permiten implementaciones en semanas o incluso días. Este ahorro de tiempo es de enorme valor en consorcios, donde los retrasos pueden provocar rápidamente un aumento de costos y sanciones contractuales. En proyectos a gran escala, como el contrato de una central eléctrica de 1.600 millones de dólares en Arabia Saudí, implementado por una importante empresa de tecnología energética e incluido un contrato de mantenimiento de 25 años, incluso pequeñas mejoras de eficiencia gracias al mantenimiento predictivo asistido por IA pueden generar ahorros millonarios.

La aplicación práctica también se refleja en el éxito de clientes concretos. Un proveedor global de servicios inmobiliarios afirma que trabajar con el proveedor de la plataforma ha mejorado significativamente su capacidad para obtener información valiosa y ofrecer resultados a sus clientes. Otro cliente logró automatizar completamente su proceso de propuestas de venta, reduciendo el tiempo de procesamiento de 24 horas a tan solo segundos. Estas mejoras de eficiencia también son relevantes para los consorcios industriales, donde la preparación rápida de propuestas y el cálculo preciso de costes pueden ser cruciales para obtener una ventaja competitiva.

Innovación probada en el campo: dos estudios de caso de proyectos de consorcios industriales

Para ilustrar la relevancia práctica de las plataformas de IA gestionadas para proyectos industriales de gran escala, vale la pena analizar en detalle casos de uso concretos que ilustran los desafíos específicos y los enfoques de solución en las estructuras de consorcio.

El primer caso práctico se centra en la producción de hidrógeno verde, donde un proveedor de tecnología de electrólisis PEM y un proveedor internacional de servicios para plantas industriales han establecido una alianza estratégica para desarrollar proyectos eficientes a gran escala en Europa. La cooperación se centra en proyectos de electrólisis a gran escala y combina las capacidades complementarias de ambas empresas: una como proveedor líder de tecnología de electrólisis PEM y la otra como proveedor internacional de servicios para plantas industriales.

El reto en estos proyectos reside en la complejidad de las interfaces entre el área central de electrólisis, que suele estar a cargo de un OEM, y los elementos relacionados con la planta, para los cuales los clientes suelen contratar a un proveedor EPC/EPCM o a un integrador de plantas. Los socios reconocieron que unas interfaces claramente definidas y unos conceptos de planta elaborados y estandarizados representan un valor añadido significativo para todas las partes implicadas. Por lo tanto, el núcleo de su colaboración es el desarrollo conjunto de conceptos para proyectos de hidrógeno verde y la coordinación de las interfaces técnicas y comerciales entre ambas partes.

Una plataforma de IA gestionada podría desempeñar varias funciones cruciales en este escenario. En primer lugar, podría acelerar significativamente el desarrollo de diseños de planta estandarizados extrayendo patrones de datos históricos del proyecto y sugiriendo configuraciones óptimas. En segundo lugar, podría automatizar la integración técnica entre los sistemas de ambos socios actuando como middleware inteligente que transforma e intercambia datos en tiempo real. En tercer lugar, podría supervisar continuamente los parámetros del proyecto durante las fases de planificación y ejecución, alertando de posibles problemas con antelación, antes de que provoquen retrasos costosos.

De particular relevancia es la capacidad de la plataforma para integrar conocimiento entre proyectos sin revelar datos sensibles. Ambas empresas están trabajando en una alianza estratégica no exclusiva, lo que significa que también pueden colaborar con otros socios en paralelo. Una plataforma de IA gestionada podría sintetizar la información de diferentes proyectos y derivar buenas prácticas generalizadas sin necesidad de compartir detalles específicos de cada proyecto entre empresas competidoras. Esto facilita el aprendizaje y la mejora continuos en toda la cartera de proyectos, preservando al mismo tiempo la confidencialidad comercial.

Los beneficios tangibles también son evidentes en el escalamiento. Ambas empresas están convencidas de que el hidrógeno verde desempeñará un papel fundamental en la transformación del mercado energético y de que la colaboración entre las partes interesadas será clave para impulsar la economía del hidrógeno. Dado que se prevé un aumento significativo de la demanda mundial de hidrógeno verde en los próximos años y décadas, los socios ven un prometedor potencial de negocio en la entrada en este mercado. Gracias a sus habilidades complementarias, pueden contribuir significativamente a esta transformación. Una plataforma de IA gestionada facilitaría significativamente este escalamiento, permitiendo la replicabilidad de patrones de proyectos probados y reduciendo drásticamente los plazos de entrega de nuevos proyectos.

El segundo caso de uso proviene de la industria automotriz y se refiere a la iniciativa de software mencionada anteriormente. Once empresas líderes de la industria automotriz europea, incluyendo fabricantes de vehículos y proveedores importantes, impulsan conjuntamente una iniciativa de código abierto. El objetivo es desarrollar software para vehículos indiferenciado basado en una pila de software abierta y certificable para acelerar la transición a vehículos definidos por software.

El reto es evidente: cada uno de estos fabricantes posee sistemas informáticos e infraestructuras de producción altamente complejos, desarrollados durante décadas. Al mismo tiempo, estas empresas compiten intensamente en el mercado y deben mantener sus características diferenciadoras. Por lo tanto, la alianza de software se centra deliberadamente en componentes que los conductores o pasajeros no perciben directamente, como la autenticación de los componentes del vehículo, la comunicación entre ellos, así como con servicios en la nube, interfaces de cliente y sistemas operativos de alto nivel. Las interfaces de usuario y los sistemas de infoentretenimiento específicos de cada fabricante seguirán desarrollándose internamente y se mantendrán completamente diferenciados entre sí.

Gracias a esta colaboración, las empresas esperan reducir los costes de desarrollo de software y los plazos de entrega de los nuevos modelos para mantener su competitividad en el mercado global. La plataforma modular está diseñada para la conducción autónoma y estará disponible para otros participantes de la industria en 2026. Se prevé un ahorro de cientos de millones en costes de desarrollo, y el primer vehículo de producción con esta tecnología está previsto para 2030.

En este complejo escenario, una plataforma de IA gestionada podría servir como base tecnológica común, cumpliendo varias funciones críticas. En primer lugar, podría actuar como una capa central de orquestación, coordinando la integración de distintos componentes de software de diferentes socios sin exigirles que revelen su código propietario. La plataforma funcionaría como middleware inteligente, estandarizando interfaces y garantizando la compatibilidad, mientras que cada socio mantiene sus propias herramientas y procesos de desarrollo.

En segundo lugar, la plataforma podría permitir la automatización avanzada de pruebas. Garantizar la compatibilidad y la fiabilidad con las pilas de software desarrolladas por once empresas diferentes supone un gran reto. Los agentes de IA podrían realizar pruebas automatizadas continuamente, identificar posibles incompatibilidades e incluso generar soluciones sugeridas antes de que los problemas lleguen a los sistemas de producción. Esto sería especialmente valioso para los componentes críticos para la seguridad relacionados con la conducción autónoma.

En tercer lugar, la plataforma podría permitir la agregación de conocimientos entre todas las empresas asociadas. Si un socio encuentra una solución específica a un problema técnico, la IA podría abstraer ese enfoque y ponerlo a disposición de los demás socios sin revelar los detalles específicos de su implementación. Esto fomentaría el aprendizaje colectivo, manteniendo al mismo tiempo las ventajas competitivas, un equilibrio notoriamente difícil de lograr en consorcios.

En cuarto lugar, los modelos de precios basados ​​en el rendimiento para la plataforma de IA gestionada podrían reducir el riesgo financiero de los socios del consorcio. En lugar de realizar grandes inversiones iniciales en infraestructura de IA, las empresas solo pagarían por resultados demostrables, como la reducción del tiempo de desarrollo, la mejora de la calidad del código o la aceleración de los ciclos de prueba. Esto resulta especialmente atractivo en una industria que actualmente enfrenta enormes desafíos financieros debido a la electrificación y la transformación del software.

Ambos casos de uso ilustran un patrón común: los proyectos industriales a gran escala en consorcios requieren un equilibrio entre colaboración y competencia, entre estandarización y diferenciación, entre velocidad y diligencia. Las plataformas de IA gestionadas proporcionan la infraestructura tecnológica necesaria para conciliar estos requisitos contrapuestos. Permiten una innovación rápida sin pérdida de control, el uso compartido de recursos sin revelar secretos comerciales y el aprendizaje colectivo sin diluir las ventajas competitivas.

La otra cara de la moneda: Riesgos y controversias en las implementaciones de IA gestionada

Un problema crítico se refiere a la calidad y gobernanza de los datos. Las plataformas de IA gestionadas prometen ser capaces de gestionar fuentes de datos no estructuradas y heterogéneas. Sin embargo, el principio básico sigue vigente: unos datos deficientes resultan en resultados deficientes de IA. Un estudio muestra que el 42 % de los líderes empresariales temen no disponer de suficientes datos propietarios para entrenar o adaptar eficazmente los modelos de IA. En los consorcios, este problema se ve agravado por la fragmentación de los datos: la información relevante se distribuye entre diferentes socios, se almacena en distintos formatos y, a menudo, es inaccesible para los modelos de IA compartidos.

El desafío se agrava aún más por los silos de datos. En las alianzas corporativas, no solo existen silos técnicos dentro de cada organización, sino también barreras legales y comerciales entre socios. Incluso si una plataforma de IA gestionada es técnicamente capaz de integrar diversas fuentes de datos, los acuerdos de confidencialidad y las preocupaciones sobre la competencia a menudo impiden el necesario intercambio de datos. Esto socava una ventaja fundamental de la IA: la capacidad de aprender de conjuntos de datos grandes y diversos.

Un segundo problema se refiere a la transparencia y la explicabilidad de las decisiones de IA. Muchos modelos de IA funcionan como cajas negras, cuyos procesos de toma de decisiones son difíciles de comprender. Esto es especialmente crítico en sectores regulados como la energía o la tecnología de defensa, donde las decisiones deben ser justificables y auditables. Cuando un agente de IA en un proyecto de consorcio toma una decisión crítica, como ajustar los parámetros de producción en una planta química o redirigir los flujos de energía en una central eléctrica, todos los socios deben comprender y ser capaces de entender por qué se tomó esta decisión.

La Ley Europea de IA, que entrará en vigor gradualmente en agosto de 2025, endurece considerablemente estos requisitos. Los sistemas de IA de alto riesgo están sujetos a estrictas obligaciones de documentación y transparencia. Las plataformas de IA gestionadas deben garantizar que sus sistemas cumplan estos requisitos, una tarea compleja cuando la IA opera a través de las fronteras corporativas y toma decisiones que afectan a múltiples entidades legalmente separadas.

Un tercer riesgo se refiere a la seguridad y la superficie de ataque cibernético. Los sistemas de IA amplían significativamente la superficie de ataque de las empresas. Las entradas adversarias pueden manipular los modelos de IA y conducir a decisiones erróneas o perjudiciales. En consorcios industriales donde se controla la infraestructura crítica, estos ataques podrían tener consecuencias catastróficas. Un sistema de IA comprometido en un proyecto de electrólisis de hidrógeno podría eludir los mecanismos de seguridad y provocar condiciones operativas peligrosas.

El desafío se ve agravado por la autonomía de los agentes de IA. Cuando se les permite realizar acciones de forma independiente, como transacciones financieras, modificaciones del sistema o ajustes operativos, las decisiones manipuladas o erróneas pueden tener consecuencias de gran alcance antes de que intervenga la supervisión humana. Las plataformas de IA gestionadas deben implementar medidas de seguridad sólidas que limiten la autonomía y garanticen que las decisiones críticas requieran la aprobación humana.

Un cuarto problema se refiere a la inercia y la aceptación organizacional. Incluso las soluciones de IA técnicamente sofisticadas suelen fracasar debido a la falta de adopción por parte de los usuarios y a la resistencia organizacional. Este desafío se multiplica en los consorcios, ya que es necesario persuadir no solo a empresas individuales, sino también a redes de socios coordinadas. Si un socio del consorcio rechaza la solución de IA o no la utiliza eficazmente, puede afectar a todo el proyecto.

Las diferencias culturales entre organizaciones agravan este problema. Una empresa alemana de ingeniería mecánica con un proceso de toma de decisiones impulsado por ingenieros tiene una cultura fundamentalmente diferente a la de una startup tecnológica ágil o un proveedor de energía con una estructura burocrática. Las plataformas de IA gestionadas deben adaptarse a estos diversos contextos, un desafío que a menudo se subestima.

Un quinto riesgo se refiere al sesgo algorítmico y la imparcialidad. Los modelos de IA pueden heredar y perpetuar prejuicios y distorsiones de sus datos de entrenamiento. En aplicaciones industriales, esto podría llevar a decisiones sistemáticamente subóptimas. Por ejemplo, si se está entrenando un sistema de IA para la planificación de la fuerza laboral en un proyecto de consorcio y los datos históricos muestran una subrepresentación de ciertos grupos, la IA podría perpetuar y amplificar este sesgo.

Finalmente, está la cuestión fundamental de la transparencia de costes y el retorno de la inversión. Si bien las plataformas de IA gestionadas promocionan modelos de precios basados ​​en el éxito, a menudo no está claro cómo se mide exactamente el éxito ni quién controla esta medición. En los consorcios, donde los costes suelen asignarse según fórmulas complejas, la asignación de los beneficios generados por la IA a los socios individuales puede ser controvertida. Si una optimización de la IA aumenta la eficiencia de un proceso conjunto en un 15 %, ¿cómo se distribuye este beneficio entre un proveedor de tecnología, un integrador de planta y un operador?

Estos desafíos no significan que las plataformas de IA gestionadas sean inadecuadas para los consorcios industriales. Sin embargo, sí subrayan la necesidad de una diligencia debida rigurosa, garantías contractuales sólidas y expectativas realistas. Las implementaciones exitosas requieren no solo excelencia técnica, sino también estructuras de gobernanza bien diseñadas, líneas de responsabilidad claras y monitoreo continuo.

Horizontes de Inteligencia

Desarrollos futuros en el ecosistema de IA gestionada – Imagen: Xpert.Digital

El desarrollo de plataformas de IA gestionadas apenas está comenzando. Varias tendencias convergentes indican que el ecosistema experimentará cambios fundamentales en los próximos años, con importantes implicaciones para los consorcios industriales y los proyectos a gran escala.

La tendencia más destacada es el auge de la IA Agentic: trabajadores digitales autónomos capaces de realizar tareas complejas con mínima intervención humana. Una firma líder en investigación de mercado predice que, para 2026, más del 30 % de las nuevas aplicaciones incluirán agentes autónomos integrados. Estos agentes establecen objetivos, toman decisiones, extraen información y completan tareas de forma prácticamente independiente. Para los consorcios industriales, esto podría significar que los agentes operen habitualmente a través de las fronteras organizativas; por ejemplo, un agente que optimiza la cadena de suministro de una empresa conjunta interactuando de forma autónoma con los sistemas de varios socios.

Una consultora global ya ha desplegado más de 50 agentes de IA en varios departamentos y prevé operar con más de 100 agentes para finales de año. Un proveedor de agentes de IA ofrece precios basados ​​en el éxito para sus agentes, afirmando: «Solo cobramos cuando obtenemos resultados reales». Este modelo podría convertirse en el estándar para las plataformas de IA gestionadas y reducir aún más el riesgo financiero de los consorcios industriales.

Una segunda tendencia importante es la creciente inteligencia emocional de los sistemas de IA. La IA conversacional integra la inteligencia emocional para comprender y responder mejor a las emociones humanas, mejorando así la experiencia del usuario. En aplicaciones industriales, esto podría significar que los sistemas de IA no solo sugieran optimizaciones técnicas, sino que también consideren los factores organizativos y humanos cruciales para una implementación exitosa. Un agente de IA podría detectar una creciente resistencia a un cambio de proceso propuesto dentro de un equipo de consorcio y sugerir enfoques alternativos menos disruptivos.

La tercera tendencia significativa es la soberanía de los datos y la IA centrada en la privacidad. A medida que las organizaciones invierten cada vez más en IA generativa, crece la conciencia sobre los riesgos para la privacidad de los datos y la necesidad de proteger la información personal y de los clientes. Esto conducirá a un mayor enfoque en los modelos de IA centrados en la privacidad, donde el procesamiento de datos se realiza localmente o directamente en los dispositivos de los usuarios. Una importante empresa de tecnología y hardware se distingue por priorizar la privacidad de los datos, y es probable que otros fabricantes y desarrolladores de hardware de IA sigan su ejemplo en 2026.

Esto es especialmente relevante para los consorcios industriales. La capacidad de entrenar modelos de IA con datos federados (donde el modelo accede a los datos, no al revés) podría resolver el desafío fundamental del intercambio de datos entre socios. Un modelo de IA podría aprender de los datos de una empresa química, un fabricante de plantas y otros socios sin que estas empresas tengan que revelar sus datos sin procesar.

Una cuarta tendencia se refiere a los datos sintéticos para análisis y simulación. Además de generar texto e imágenes, la IA generativa se utiliza cada vez más para generar los datos esenciales necesarios para comprender el mundo real, simular diversos sistemas y entrenar algoritmos adicionales. Esto permite a los bancos modelar esquemas de fraude sin comprometer los datos reales de los clientes y a los profesionales sanitarios simular tratamientos y ensayos clínicos sin comprometer la privacidad del paciente.

En consorcios industriales, la generación de datos sintéticos podría revolucionar el desarrollo y la prueba de nuevos procesos. Los socios podrían entrenar conjuntamente modelos de IA con datos sintéticos que reflejen las propiedades de sus sistemas reales sin revelar información operativa sensible. Esto facilitaría la innovación colaborativa, preservando la confidencialidad comercial.

La quinta tendencia es la continua consolidación y estandarización del mercado de IA como servicio (IAaaS). Se prevé que el mercado global de IA como servicio crezca de 16.080 millones de dólares en 2024 a 105.040 millones de dólares en 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 36,1 %. Una firma de investigación de mercado prevé un crecimiento de 20.260 millones de dólares en 2025 a 91.200 millones de dólares en 2030, con una TCAC del 35,1 %.

Esta expansión masiva del mercado probablemente conducirá a una mayor consolidación, con algunas plataformas asumiendo posiciones dominantes mientras que otras abandonan el mercado. Para los consorcios industriales, esto implica la necesidad de una cuidadosa selección de proveedores, considerando no solo las capacidades actuales, sino también la viabilidad a largo plazo. Al mismo tiempo, una mayor madurez y estandarización facilitará la integración y potencialmente reducirá los costos de cambio entre plataformas.

Una sexta tendencia clave es la especialización por industria. Industrias reguladas como los servicios financieros, los seguros, la salud y la manufactura lideran la adopción de la IA. Estos sectores cuentan con sólidas bases de gobernanza y protección de datos, lo que convierte el salto a la IA en una inversión pequeña pero de gran impacto. Las plataformas de IA gestionadas desarrollarán cada vez más soluciones especializadas para industrias específicas, lo que refleja un profundo conocimiento de sus respectivos flujos de trabajo, desafíos y entornos regulatorios.

Para los consorcios industriales, esto podría significar la creación de plataformas específicamente adaptadas a las necesidades de proyectos con múltiples socios, con mecanismos de gobernanza integrados, marcos de protección de datos y modelos de facturación que tengan en cuenta la complejidad de las estructuras del consorcio.

Una séptima tendencia se refiere a la integración con tecnologías emergentes como el 5G y el Internet de las Cosas. Las oportunidades futuras residen en el desarrollo de soluciones de IA más personalizables, una mejor protección de datos y la integración con tecnologías emergentes como el Internet de las Cosas y el 5G. Para proyectos industriales a gran escala, donde es necesario coordinar miles de sensores y actuadores en tiempo real, esta convergencia podría ser transformadora. Los agentes de IA podrían comunicarse directamente con dispositivos periféricos, tomar decisiones en milisegundos y aprender continuamente de los flujos de datos resultantes.

Finalmente, la octava tendencia apunta a un cambio fundamental en los modelos de negocio del software. La integración de la IA puede impulsar nuevos modelos de ingresos, como los precios basados ​​en el uso y el éxito, que ofrecen mayor flexibilidad y se ajustan mejor al valor que reciben los clientes. Un proveedor de plataformas en la nube para flujos de trabajo empresariales ha implementado precios basados ​​en el uso y el éxito, lo que permite a los clientes pagar por resolución automatizada de incidentes o por flujo de trabajo impulsado por IA, a la vez que vincula el precio con tiempos de resolución de tickets más cortos y menores costos laborales.

Para los consorcios industriales, estos modelos podrían simplificar significativamente la asignación de costos. En lugar de complejos acuerdos iniciales sobre inversiones y reparto de riesgos, los socios simplemente pagarían por los beneficios reales obtenidos, medidos en horas de trabajo ahorradas, menores costos de energía o mejores tasas de producción. Esto no solo reduciría el riesgo financiero, sino que también optimizaría los incentivos: todos los socios se beneficiarían directamente de una implementación exitosa de la IA.

Estas tendencias convergentes apuntan a un futuro en el que las plataformas de IA gestionadas se convertirán en capas de orquestación indispensables para la colaboración industrial. No solo proporcionarán infraestructura técnica, sino que también actuarán como mediadores inteligentes entre socios, equilibrando la cooperación y la competencia, agregando conocimiento sin revelar secretos y facilitando el aprendizaje continuo entre los proyectos. Los consorcios que anticipen esta evolución con antelación e inviertan en el desarrollo de las capacidades pertinentes disfrutarán de una importante ventaja competitiva.

Clasificación sistemática: Qué significa la IA gestionada para las colaboraciones industriales

El análisis de las plataformas de IA gestionadas revela un cambio de paradigma fundamental en el diseño e implementación de proyectos industriales a gran escala. Los hallazgos clave pueden sistematizarse en varias dimensiones.

En primer lugar, estas plataformas permiten una velocidad sin precedentes en la integración de la IA. Mientras que las implementaciones tradicionales tardan entre 12 y 18 meses y tienen una tasa de error del 85 %, los enfoques basados ​​en planos permiten soluciones listas para producción en cuestión de días o semanas. Esto supone una transformación para los consorcios industriales, donde los retrasos se traducen directamente en aumentos de costes y penalizaciones contractuales. El proyecto del grupo de tecnología energética en Arabia Saudí, con un volumen de 1.600 millones de dólares y una duración de 25 años, ilustra la escala a la que incluso mejoras marginales en la eficiencia pueden tener un impacto financiero significativo.

En segundo lugar, las plataformas de IA gestionadas resuelven el dilema fundamental de la soberanía de los datos en proyectos con múltiples socios. Las arquitecturas de confianza cero y la opción de implementaciones locales o en la nube privada permiten a las empresas utilizar la IA sin revelar datos confidenciales. Esto es especialmente relevante en escenarios como la colaboración entre una empresa química y un fabricante de plantas en el desarrollo de catalizadores, donde cada socio debe proteger secretos comerciales altamente sensibles a la vez que requiere una estrecha integración técnica.

En tercer lugar, estas plataformas democratizan el acceso a capacidades avanzadas de IA. Si bien antes solo las empresas con amplios equipos de ciencia de datos y presupuestos considerables podían utilizar la IA eficazmente, los enfoques gestionados también permiten a las empresas medianas y a los proveedores especializados acceder a IA de nivel empresarial. En los consorcios, donde un gran contratista principal suele trabajar con numerosos subcontratistas más pequeños, esto nivela los desequilibrios tecnológicos y permite una verdadera integración digital en toda la cadena de suministro.

En cuarto lugar, los modelos de precios basados ​​en el éxito transforman la estructura de riesgo de las inversiones en IA. En lugar de elevadas inversiones iniciales con resultados inciertos, las empresas solo pagan por un éxito comercial demostrable. Esto resulta especialmente atractivo en el contexto económico actual, donde las empresas industriales se encuentran bajo presión sobre los márgenes y las decisiones de inversión se basan cada vez más en el retorno de la inversión (ROI). La alianza de software de los fabricantes de automóviles busca explícitamente reducir los costes de desarrollo; las plataformas de IA gestionadas con modelos basados ​​en el éxito contribuirían a este objetivo.

En quinto lugar, las arquitecturas independientes de LLM permiten la preparación para el futuro, algo crucial en un mercado en rápida evolución. Las empresas no están atadas a modelos o proveedores específicos y pueden responder con flexibilidad a los avances tecnológicos. Esto protege contra el destino de las organizaciones que dependen de tecnologías obsoletas y luego tienen que emprender migraciones costosas.

En sexto lugar, estas plataformas abordan el reto organizativo de la gobernanza de la IA en consorcios. Mediante registros de auditoría integrados, mecanismos de transparencia y funciones de cumplimiento, los proyectos con múltiples socios pueden cumplir con requisitos regulatorios cada vez más estrictos, como la Ley de IA de la UE, sin que cada socio tenga que establecer estructuras de gobernanza independientes.

Sin embargo, sería ingenuo ignorar los riesgos y desafíos identificados. Los riesgos de dependencia de proveedores, las preocupaciones sobre la protección y seguridad de datos, los problemas de transparencia y explicabilidad, y los desafíos de adopción organizacional siguen siendo reales y requieren una atención cuidadosa. Las implementaciones exitosas requieren más que la excelencia tecnológica: requieren acuerdos contractuales bien diseñados, estructuras de gobernanza sólidas, monitoreo continuo y un compromiso con el cambio organizacional por parte de todos los socios del consorcio.

La evaluación final debe ser matizada. Las plataformas de IA gestionadas no son la panacea que resuelva automáticamente todos los desafíos de la integración de la IA industrial. Sin embargo, representan un avance significativo respecto a los enfoques tradicionales y abordan muchos de los problemas estructurales que han contribuido a la alta tasa de fracaso de los proyectos de IA. Para consorcios industriales y proyectos a gran escala, ofrecen un punto intermedio pragmático entre los extremos del desarrollo "hazlo tú mismo" y la dependencia total de servicios genéricos en la nube.

Es probable que la importancia estratégica de estas plataformas siga creciendo en los próximos años. El enorme crecimiento del mercado, que pasará de 16 000 millones de dólares a más de 100 000 millones de dólares para 2030, la creciente sofisticación de la IA agenética y la continua estandarización apuntan a un ecosistema en proceso de maduración. Las empresas que adquieran experiencia temprana con estas plataformas y desarrollen las capacidades correspondientes estarán bien posicionadas para liderar la próxima ola de innovación industrial.

Para las empresas industriales alemanas, tradicionalmente líderes en campos como la ingeniería mecánica, la química y la fabricación de automóviles, las plataformas de IA gestionadas podrían ser clave para mantener la competitividad global en un mundo cada vez más digitalizado. Los ejemplos de grandes corporaciones químicas e industriales, fabricantes de automóviles y proveedores de energía, junto con sus socios, demuestran que estas empresas ya están trabajando activamente en el futuro de la innovación colaborativa. Las plataformas de IA gestionadas pueden y deben ser parte integral de este futuro, no como un sustituto de la experiencia humana y el criterio empresarial, sino como un potente multiplicador que aumenta significativamente la velocidad, la precisión y la escalabilidad de la innovación colaborativa.

Konrad Wolfenstein

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