La inteligencia artificial que gobierna motores, válvulas y líneas de ensamblaje podría expandirse más rápido que los modelos de lenguaje como ChatGPT, opinan en Siemens. La razón: los estándares industriales son universales y no dependen del inglés.
Olympia Brikis, directora global de investigación en IA industrial de la compañía, explicó que los datos físicos de sensores y actuadores se interpretan con protocolos comunes en cualquier país, lo que reduce la brecha idiomática que enfrentan los chatbots. Brikis estudió matemáticas y filosofía antes de pasar a la ciencia computacional.
Su trayectoria, cuenta, fue convergiendo hacia la IA cuando notó que la resolución de problemas reales requería combinar lógica, ética y programación. En 2017 llegó a Siemens para una pasantía y se encontró con un sector manufacturero reacio a adoptar algoritmos, mientras el consumo masivo ya experimentaba con recomendaciones y asistentes virtuales.
La escasez de mujeres en investigación de IA industrial marcó su ingreso: “Había muy pocos ejemplos reales de implementación”, recordó. Desde entonces lidera el área que desarrolla modelos generativos para automatizar operaciones y mantenimiento predictivo.
La ejecutiva destaca que la IA física, como la denomina, procesa señales eléctricas, vibraciones y temperaturas que no requieren traducción. Este factor, argumenta, la hace menos propensa a sesgos culturales y más apta para escalar entre plantas de diferentes regiones.
Además, la robustez de los protocolos industriales permite validar resultados con mediciones reales, algo que en el ámbito de los lenguajes aún genera controversia. El contraste se vuelve relevante mientras OpenAI, Anthropic y otras firmas enfrentan demandas por derechos de autor y desinformación en modelos de lenguaje.
En la Feria de Hannover 2026, Siemens exhibió un robot humanoide que ensambla componentes guiado por IA industrial, demostrando tiempos de ciclo más cortos y menor consumo energético. Brikis advierte que el reto no es tecnológico sino de confianza: “La industria exige certeza de que un algoritmo no detendrá una línea sin razón”.
Por ello, su equipo publica los desempeños de los modelos en plataformas abiertas para que clientes y reguladores auditen fallos. La estrategia busca acelerar la adopción en países como México, donde la manufactura representa un quinto del PIB y el gobierno impulsa la digitalización de pymes.
Si la tendencia se confirma, los proveedores locales deberán capacitar a sus operarios para interpretar diagnósticos de máquinas antes que redactar prompts a un chat.
Etiquetas: Tecnología, OpenAI, ChatGPT, Anthropic, IA industrial, Siemens, Olympia Brikis, manufactura
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