Curso "La Inteligencia Artificial en el Entorno Industrial: De la IA Tradicional a la Planta Autónoma" (Online)

Presentación

La Inteligencia Artificial lleva décadas presente en la industria, pero en los últimos años ha dado un salto cualitativo gracias a nuevas capacidades: modelos fundacionales capaces de interpretar lenguaje técnico, sistemas de IA agéntica que pueden orquestar procesos, planificar y ejecutar acciones, soluciones de IA en el edge integradas en equipos y sistemas ciberfísicos, y cobots que permiten una automatización flexible. 

Estas nuevas capacidades están transformando de forma estructural la manera de competir, decidir y operar. Este salto tecnológico está desplazando el foco desde la eficiencia tradicional hacia modelos basados en capacidad cognitiva, anticipación y autonomía operativa.

Sin embargo, el estado actual de la industria refleja una brecha crítica: mientras que la tecnología ha avanzado exponencialmente, muchas organizaciones luchan por integrar estos modelos en arquitecturas y organizaciones legadas. La convergencia entre el mundo IT y OT, la disponibilidad y calidad del dato, el talento digital y la adopción y captura de valor siguen siendo las principales barreras para implementar a escala estas nuevas tecnologías. 

Este curso ofrece una hoja de ruta integral para cerrar esta brecha. A diferencia de formaciones puramente teóricas, este curso conecta los fundamentos de la IA (tradicional, generativa, agentiva y física) con la realidad técnica de la pirámide de automatización y con la cadena de valor de una compañía industrial, así como las diferentes estrategias de abordaje y factores clave de éxito. Todo ello con un enfoque ejecutivo, orientado a la toma de decisiones y apoyado en el análisis de casos reales de empresas líderes.

Al finalizar, los participantes poseerán el criterio estratégico para definir y abordar proyectos de alto impacto en la cadena de valor industrial —desde los procesos logísticos, de planificación y de producción hasta la seguridad y capacitación del personal— y lo más importante, sabrán diseñar una estrategia de implementación orientados al retorno de inversión y la escalabilidad.

Objetivos 

• Conocer los fundamentos las diferencias entre IA tradicional, generativa, agéntica y física, sus capacidades, limitaciones, riesgos y sus aplicaciones específicas a través de ejemplos reales en plantas industriales.
• Conocer, a nivel conceptual, el marco de arquitectura tecnológica de la IA, y cómo sus componentes se integran en los diferentes niveles de la arquitectura de automatización industrial, interactuando con los sistemas ciberfísicos (PLC, SCADA, MES, APS, QMS, ERP, Robots, Cobots)
• Identificar los principales casos de aplicación de la inteligencia artificial a lo largo de la cadena de valor de los procesos de fábrica identificando la ontología y flujos de datos, así como los componentes de arquitectura necesarios.
• Comprender los pilares fundamentales de la transformación a escala basada en IA (arquitectura tecnológica, rediseño de procesos, talento y adopción, IA responsable y captura de valor) y las diferentes estrategias de abordaje, identificando las ventajas e inconvenientes de cada una de ellas.
• Aplicar una metodología para evaluar a alto nivel el caso de negocio de las iniciativas de transformación basadas en IA, identificando las palancas de valor, su impacto en los indicadores financieros, así como los costes recurrentes e inversiones necesarias
• Aplicar marcos de análisis estratégico a casos reales de empresas industriales que han iniciado la transformación de procesos industriales basada en IA, desarrollando criterio propio para el diseño, identificación de componentes y estrategia de abordaje de iniciativas de transformación basadas en IA en sus organizaciones.