Las aplicaciones de la inteligencia artificial generativa en la industria
La inteligencia artificial generativa (IAGen) se posiciona como una de las innovaciones más disruptivas de la última década, transformando profundamente la manera en que las industrias producen, diseñan, comunican y optimizan procesos. A diferencia de otros enfoques de la inteligencia artificial (IA), la IAGen no se limita a analizar datos o ejecutar tareas predefinidas, sino que es capaz de crear contenido nuevo -texto, imágenes, código, modelos tridimensionales o simulaciones- a partir de grandes volúmenes de información previamente entrenada. Esta capacidad ha abierto un amplio espectro de aplicaciones que abarcan desde la manufactura avanzada hasta la biomedicina, pasando por la ingeniería, la minería, la energía, la educación y el sector creativo.
Pero analicemos algunas áreas en particular. En manufactura, la IAGen ha revolucionado el diseño de productos y componentes. A través de técnicas como el generative design, los ingenieros pueden introducir parámetros específicos (como resistencia, densidad, tipo de material, costos de producción) y la IAGen genera múltiples diseños optimizados. Esto es especialmente relevante en la industria automotriz y aeroespacial, donde la reducción de peso y el aumento de resistencia de las piezas resultan determinantes para el desempeño y el ahorro energético. Un ejemplo es lo que hace la empresa europea Airbus, la cual utiliza generative design para crear componentes de aeronaves más livianos y resistentes, reduciendo así el consumo de combustible de los aviones durante su operación. En el ámbito automotriz, la estadounidense General Motors aplica IAGen en el diseño de soportes de asientos, logrando piezas 40% más livianas y 20% más resistentes que las originales. Estos ejemplos muestran cómo las industrias automotriz y aeroespacial han mejorado eficiencia y sostenibilidad con ayuda de la IAGen.
En el sector energético, la IAGen se utiliza para simular escenarios de producción, optimizar el uso de recursos y predecir fallas en equipos críticos. En minería a su vez, la IAGen contribuye al modelamiento geológico y a la generación de escenarios de explotación más sostenibles, reduciendo impactos ambientales y aumentando la seguridad. Por ejemplo, los modelos generativos permiten reconstruir estructuras subterráneas a partir de datos incompletos, lo que agiliza la planificación de faenas y mejora la toma de decisiones estratégicas. British Petroleum (hoy BP plc), una de las mayores empresas energéticas del mundo, utiliza modelos generativos para simular y predecir el comportamiento de yacimientos de gas y petróleo, aumentando la precisión en su exploración. En minería, BHP está incorporando IAGen junto con sistemas de digital twins (gemelos digitales), que permiten tomar decisiones estratégicas más inteligentes y adaptativas a lo largo de toda la cadena de valor. A su vez Rio Tinto, aplica IAGen y visión computacional para optimizar procesos como el mantenimiento predictivo, planificación minera y análisis de datos operacionales.
La IAGen también ha acelerado la investigación biomédica mediante la creación de modelos de proteínas y compuestos químicos con potencial farmacológico. Al generar simulaciones de moléculas y predecir sus interacciones, se reducen los tiempos y costos de desarrollo de nuevos medicamentos. Asimismo, en el área de imágenes médicas, la IAGen puede generar reconstrucciones más claras y precisas de órganos a partir de datos parciales, facilitando diagnósticos más tempranos y tratamientos personalizados. A modo de ejemplo, la empresa alemana BioNTech utilizó IAGen durante la pandemia de Covid-19 para acelerar la búsqueda de compuestos posibles de utilizar en vacunas, específicamente en lo referido a codificación y estructura de antígenos. Insilico Medicine, empresa de biotecnología estadounidense, aplicó IAGen para diseñar una molécula contra la fibrosis pulmonar idiopática en un año y medio previo a estudios preclínicos, proceso que usualmente puede tardar entre 4 y 6 años.
En ingeniería civil y construcción, la IAGen apoya el diseño de infraestructuras resilientes mediante la simulación de escenarios sísmicos, climáticos o de tráfico. En particular la IAGen está revolucionando la simulación sísmica al permitir la creación de datos sintéticos realistas, lo que mejora la capacitación de modelos predictivos y la preparación ante desastres. Como ejemplo, el gobierno de Japón ha utilizado IAGen para crear videos que simulan el impacto catastrófico de una erupción del Monte Fuji, con el objetivo de mejorar la preparación ante desastres en el área metropolitana de Tokio.
La industria cultural y creativa ha encontrado en la IAGen un aliado para la producción de contenidos. Desde la generación automática de guiones, campañas publicitarias y música, hasta el diseño gráfico y la animación, la IAGen permite reducir tiempos de producción y ampliar la capacidad de experimentación. No obstante, esta área también plantea desafíos éticos relacionados con la propiedad intelectual y la autenticidad de las obras generadas. A modo de ejemplo podemos mencionar que Netflix utiliza IAGen para generar automáticamente trailers personalizados según las preferencias del espectador. Además, en la serie original "El Eternauta", Netflix utilizó IAGen para crear una escena en la que un edificio colapsa, lo que permitió reducir significativamente los tiempos y costos de producción.
En el ámbito de la capacitación, la IAGen se emplea para crear entornos de simulación y entrenamiento personalizados. En sectores industriales complejos, como la minería, la energía nuclear o la aeronáutica, estas simulaciones permiten capacitar a trabajadores en situaciones de riesgo sin exponerlos a peligros reales. Además, la personalización de contenidos facilita el aprendizaje adaptativo, respondiendo a las necesidades específicas de cada estudiante o profesional en formación. Siemens, por ejemplo, utiliza simulaciones generativas para entrenar operadores en plantas industriales, reduciendo riesgos de error. En el ámbito aeronáutico, Delta Airlines está integrando IAGen en sus programas de formación de pilotos, con el objetivo de modernizar y personalizar la capacitación, centrándose en mejorar el desarrollo del liderazgo, la adaptabilidad y la toma de decisiones en situaciones críticas.
Como se desprende de estas aplicaciones, la IAGen no debe entenderse solo como una herramienta tecnológica, sino como un catalizador de transformación industrial y social. Su capacidad para crear soluciones innovadoras, optimizar procesos y abrir nuevos mercados es innegable. Sin embargo, también plantea interrogantes éticas sobre la dependencia tecnológica, la transparencia en la generación de datos y la posible sustitución de empleos.
La clave estará en avanzar hacia un uso responsable y colaborativo de esta herramienta, donde la creatividad humana y la capacidad computacional se complementen para enfrentar los grandes desafíos de la sociedad y la industria del futuro. Si bien hasta ahora la IAGen no reemplaza la esencia de la ingeniería, el criterio, sí está transformando las oportunidades educativas. A nivel global, acelera el paso desde la ejecución rutinaria hacia el diseño, la validación y la toma de decisiones fundamentadas. Por esto que en el ámbito universitario la clave es doble: integrar la IAGen en el tejido del currículo y formar ingenieros capaces de cuestionar, verificar y responsabilizarse de lo que la IAGen propone. Ese será el nuevo estándar de excelencia futuro.
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