Julia Hernández, experta en IA de Google Cloud. durante el evento organizado por IndesIA.
Cómo la IA industrial quiere pasar del piloto eterno al impacto real: las lecciones del IndesIA Tech Day
El encuentro reunió a directivos, ingenieros e investigadores para debatir qué se necesita para llevar la inteligencia artificial a los procesos productivos.
Más información: Valero Marín (IndesIA): "Las tecnologías con un poder transformador han de regularse con criterios claros"
Aterrizar la inteligencia artificial en la industria, sin aspavientos y sin el ruido mediático que en los últimos meses acompaña a esta tecnología. Esta es la premisa con la que se celebró la primera edición del IndesIA Tech Day. Un encuentro que reunió a directivos, responsables de tecnología, ingenieros e investigadores que explicaron cómo se puede llevar la IA de las pruebas de concepto a su aplicación en procesos productivos.
Con el lema “La IA y el D.A.T.O.”, los organizadores han condensado cuatro ideas: Decisiones, Algoritmos, Tiempo y Oportunidad. Estas sirvieron de guía para ordenar conceptos, contextualizar ideas y, por encima de todo, separar las expectativas de la realidad.
Durante la jornada, se puso en evidencia lo que recoge el último informe de IndesIA: la IA ha entrado en la agenda industrial española con intensidad. También que su impacto depende de los datos, la ingeniería, los tiempos de decisión y la capacidad de encontrar oportunidades reales.
Ante más de 150 asistentes, se recordó que hasta ahora las decisiones empresariales se han sustentado en la experiencia, la intuición y hojas de datos hasta que llegó ChatGPT. Aunque los ponentes también hicieron hincapié en la importancia del factor humano y señalaron que la IA es una herramienta que amplía nuestras capacidades, no las sustituye.
En el caso de la Industria 4.0, donde la sensórica obliga a reaccionar con agilidad, estas soluciones permiten anticiparse a fallos críticos como una parada no planificada en la línea de producción.
Los agentes, la próxima frontera
Este enfoque pragmático dio paso a la primera sesión técnica de la jornada, a cargo de Julia Hernández, experta en IA de Google Cloud. “La IA generativa va a reducir la interacción humana directa en un 50%. Lo que abre la puerta a una transformación estructural en la forma en la que se construyen, despliegan y operan las aplicaciones industriales”.
Su intervención giró en torno a los “agentes generativos” y su diferenciación de los tradicionales. Mientras que estos últimos “se basan en un modelo de estados que debe prever de antemano cada posibilidad de interacción humana”, los segundos, en cambio, “son aplicaciones que observan a su alrededor y toman decisiones”.
![Indesia Tech Day 2025: el sector industrial español busca su nueva brújula en la era del D.A.T.O.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2025\/11\/25\/actualidad\/1003744029016_260137008_320x180.jpg"])
A partir de ahí, desgranó cómo se comporta un agente generativo: razona de forma dinámica, conserva memoria contextual más allá de la conversación inmediata, es capaz de comprender lenguaje natural, puede interactuar con el mundo real y se adapta a los casos de uso a través de la orquestación de herramientas. Subrayó, además, que estos sistemas permiten trabajar en entornos multiagente, donde varios modelos colaboran para lograr un fin común.
“El siguiente paso no es sólo que ejecuten tareas de forma autónoma, sino que también sean capaces de razonar, planear, adaptarse al entorno y continuar aprendiendo”. Y añadió que la meta es que estos agentes “anticipen necesidades y tomen decisiones en base a esa anticipación”.
Proteger la IA industrial
La intervención de Jordi García estuvo dedicada a un elemento intrínseco a cualquier tecnología: la ciberseguridad. Nada más empezar, advirtió que “la ciberseguridad aplicada a la IA industrial es distinta a cualquier otra”. Recordó que los entornos industriales combinan hardware especializado, sistemas legados, sensores y tecnologías OT/IT que deben convivir con nuevos modelos distribuidos, LLMs corporativos y despliegues en el edge, multiplicando los riesgos.
García subrayó que muchos proyectos de IA industrial permanecen en fase piloto, pero ya están presentes en procesos críticos como mantenimiento predictivo, optimización energética o control de calidad, aunque “no son lo suficientemente maduros” para aguantar una operación continua. De ahí su petición de “evitar el espejismo de hype”.
IndesIA Tech Day 2025 .
Su repaso a los riesgos no dejó a nadie indiferente. Habló de alteración deliberada de datos de entrenamiento, de engañar a un modelo con instrucciones invisibles, de cambios en las condiciones del entorno que pueden degradar un sistema, o de ataques que permiten “reconstruir información sensible del propio entrenamiento”. Todo ello, sumado a la incapacidad de trazar quién ha modificado qué y cuándo.
La solución, según García, pasa por una premisa con la que están familiarizados todos los expertos en este ámbito: IA segura por diseño. “Tiene que ser explicable, interpretable y sujeta a auditoría continua”, remarcó. Y también lanzó un mensaje contundente: “La ciberseguridad clásica para la industria ha muerto. Si la IA es más humana, habrá que tratarla con criterios más humanos”. Y cerró con una nueva advertencia: “Todavía queda mucho camino por explorar”.
Entra la computación cuántica
![Nuria Ávalos Villamor, Directora General de IndesIA](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2023\/10\/27\/quincemil\/economia\/empresas\/805180660_245870869_320x180.jpg"])
Barredo, por su parte, expuso casos de éxito concretos que ilustran la utilidad real de esta tecnología. Relató cómo el equipo llegó a compresiones inéditas al combinar técnicas matemáticas y aproximaciones cuánticas: “Nos dimos cuenta de que llegábamos a indicadores de compresión muy, muy bajos, mucho más avanzados que los logrados por modelos de lenguaje”.
Debate y cocreación
A diferencia de otros encuentros centrados en ponencias unidireccionales, IndesIA Tech Day apostó por un formato que mezcló sesiones técnicas con preguntas y respuestas en tiempo real, impulsando un intercambio continuo entre ponentes y asistentes. Ese diálogo permitió aterrizar dudas reales sobre escalabilidad, gobernanza, modelos de datos, seguridad o los riesgos de que la IA muera en un piloto eterno.
Esas reducciones permitieron construir modelos “cuatro veces más rápidos, e incluso doce, en inferencia, con ahorros energéticos gigantescos”, lo que abrió la puerta a despliegues industriales que antes eran económicamente inviables.
Entre ellos, destacó aplicaciones en análisis de imágenes satelitales de alta resolución, donde la compresión permitió ejecutar modelos en condiciones de borde extremo sin perder precisión crítica para operaciones reales.
Más allá de la eficiencia, Barredo detalló cómo Multiverse está habilitando escenarios donde la IA puede ejecutarse localmente (en dispositivos, drones o entornos industriales aislados) sin depender de superservidores ni exponer información sensible.
“En la industria no queremos que el modelo cuente cómo se montan coches ni qué herramientas se usan. Nuestra labor es comprimir para que pueda ejecutarse donde toca y sin revelar nada”, explicó. Esa capacidad de llevar modelos avanzados a máquinas, sensores o satélites abre, según dijo, una nueva generación de casos de uso que combinan autonomía, seguridad y velocidad de respuesta.
Expectativas vs. realidad
Para finalizar la jornada, se pusieron de relieve las altas expectativas que se han creado junto a los grandes avances, y la disonancia evidente entre ambición y madurez real.
Entre las brechas más visibles se mencionó la calidad del dato, el coste de infraestructura, las lagunas de seguridad y la diferencia entre grandes empresas y pymes. Todos ellos obstáculos que es necesario sortear antes de que la IA y los agentes cognitivos puedan desplegarse de forma masiva y estable.
También se anticipó que la orquestación y la experiencia de usuario serán claves en la próxima fase, siempre que no se duplique la complejidad heredada del legado tecnológico.
"Un salto estructural"
La intervención de Eduardo Ordax, Generative AI Lead y una de las voces europeas más influyentes en IA, fue una de las más inspiradoras del IndesIA Tech Day. Ordax defendió que los agentes cognitivos representan un salto estructural en la forma en que las empresas diseñan software y servicios internos.
Alertó de que seguimos anclados en una mentalidad determinista heredada del desarrollo clásico: “Estamos acostumbrados a un entorno de trabajo completamente determinista… Y ese cambio de mentalidad es importante porque si no acabamos replicando lo que ya teníamos”. Su mensaje fue directo: la IA generativa no sustituirá procesos si se despliega sin control, memoria, trazabilidad y límites claros.
“Los agentes se adaptan a las necesidades del usuario, ya no van a ser genéricos, sino especializados, capaces de aprender preferencias y recuperar conversaciones previas para elaborar planes apropiados”, explicó, subrayando que la autonomía creciente exige aceptar riesgos calculados y acelerar la adopción para no quedar rezagados.
