Imagina una refiner铆a de petr贸leo de gran escala, donde miles de sensores, controladores y sistemas automatizados orquestan la transformaci贸n del crudo en productos utilizables. Cada v谩lvula, bomba y man贸metro est谩 conectado a una red central, alimentando datos en tiempo real a sistemas de control que garantizan la seguridad, eficiencia y cumplimiento normativo.

En este entorno, una interrupci贸n en la red de Tecnolog铆a Operativa (OT) puede tener consecuencias graves: desde detener la producci贸n y generar p茅rdidas millonarias, hasta provocar da帽os ambientales y poner vidas en riesgo.

Por qu茅 es importante arrojar luz sobre el NOC (Network Operations Center) industrial

Hist贸ricamente, IT y OT han operado en silos: IT gestiona los datos, la conectividad y los sistemas empresariales, mientras que OT se enfoca en el control de procesos, maquinaria y seguridad. Pero con el auge de la Industria 4.0 y la transformaci贸n digital, estamos presenciando una creciente convergencia: una difuminaci贸n constante de l铆mites donde los datos OT ahora fluyen hacia sistemas IT para habilitar mantenimiento predictivo, optimizaci贸n con IA/ML, inteligencia de negocios y m谩s.

Esta convergencia responde a la necesidad de mejorar la integraci贸n IT/OT y modernizar los Centros de Operaciones de Red Industriales (Industrial NOC), los centros neur谩lgicos donde operan y convergen sistemas industriales (como MES, SCADA, historians y anal铆tica avanzada) con sistemas IT. La disponibilidad de la infraestructura OT es crucial para mantener la continuidad operativa, y cualquier interrupci贸n puede generar p茅rdidas financieras significativas, da帽os f铆sicos a equipos o impactos sociales graves.

Ejemplos de esfuerzos de convergencia IT/OT que aumentan la resiliencia:

• Una planta de Siemens en Texas sufr铆a frecuentes interrupciones de producci贸n relacionadas con la red debido a una pobre integraci贸n IT/OT. Tras redise帽ar su red OT, la empresa afirma que
• Cisco implement贸 redes definidas por software (SDN). Seg煤n Cisco, esto permiti贸 a Audi virtualizar activos de producci贸n y garantizar una red segura, escalable y determinista en sus operaciones de fabricaci贸n, .
• Ante el reto de modernizar su infraestructura IT/OT fragmentada, un proveedor de servicios p煤blicos recurri贸 a la red programable de confianza cero de Juniper para unificar operaciones desde centros de control hasta subestaciones. Juniper afirma que la transformaci贸n fue tan efectiva que la provisi贸n de circuitos SCADA, que antes tomaba cientos de horas, se , mejorando dr谩sticamente la eficiencia y la fiabilidad.

La oportunidad para los NOC industriales de pr贸xima generaci贸n

Incluso con infraestructuras modernizadas, los incidentes de red siguen dependiendo en gran medida de la supervisi贸n e intervenci贸n humana. Normalmente, y por buenas razones, el mundo OT opera con umbrales de alerta predefinidos y manuales operativos para resolver problemas. Esto garantiza que las correcciones, ajustes o reinicios se realicen sin interrumpir procesos cr铆ticos ni causar consecuencias graves. El inconveniente de este enfoque es la menor agilidad y velocidad de respuesta durante tiempos de inactividad costosos o disponibilidad limitada.

Con el auge de la tecnolog铆a de IA Ag茅ntica, ahora se pueden desbloquear beneficios transformadores para los NOC industriales, como la detecci贸n de problemas en tiempo real, an谩lisis y propuestas de resoluci贸n para mejorar el tiempo de actividad y la escalabilidad operativa. Impulsados por una s贸lida qu铆mica humano-IA, los sistemas ag茅nticos confiables pueden equilibrar capacidades aut贸nomas con supervisi贸n humana. Con estas herramientas, las personas y operaciones pueden ser potenciadas. Aunque la IA Ag茅ntica est谩 muy adelantada en la curva de adopci贸n, las organizaciones industriales muestran un fuerte inter茅s en su implementaci贸n en entornos de mantenimiento y soporte.

Del informe del Instituto de Investigaci贸n 乌鸦传媒 sobre tendencias en ingenier铆a e I+D, El 71% de las organizaciones cree que la IA transformar谩 las actividades de mantenimiento y soporte (por ejemplo, diagn贸sticos basados en IA, planificaci贸n de mantenimiento predictivo, bots de soporte inteligentes) en los pr贸ximos 2-3 a帽os.

La IA Ag茅ntica puede mejorar significativamente la colaboraci贸n humano-IA en los Centros de Operaciones de Red Industriales mediante el despliegue de agentes inteligentes que monitorean continuamente los sistemas, detectan anomal铆as y realizan an谩lisis de causa ra铆z en tiempo real. Estos agentes act煤an como socios proactivos, proporcionando informaci贸n y acciones recomendadas a los operadores humanos, permitiendo decisiones m谩s r谩pidas y fundamentadas. Al fomentar un bucle de interacci贸n receptivo y transparente, la IA Ag茅ntica construye confianza y sinergia entre humanos y m谩quinas para acelerar la resoluci贸n de problemas, minimizar el tiempo de inactividad y garantizar la resiliencia operativa.

En el Mobile World Congress 2025 en Barcelona, presentamos una prueba de concepto funcionale en colaboraci贸n con Exfo, Salesforce y ServiceNow, demostrando nuestro enfoque Dark NOC mejorado con IA Ag茅ntica para operadores de telecomunicaciones.

驴Puede funcionar el concepto de Dark Industrial NOC en el mundo OT?

La respuesta es 鈥渟铆鈥�, con el enfoque adecuado. En el contexto tradicional, el t茅rmino “dark” en las operaciones de un Centro de Operaciones de Red (NOC) se refiere t铆picamente a una instalaci贸n sin personal presente f铆sicamente, ya que las tareas rutinarias est谩n completamente automatizadas. La visi贸n futura de los Dark NOCs se basa en este concepto, incorporando sistemas inteligentes capaces de observar, analizar y actuar de forma aut贸noma.

Sin embargo, creemos que para tener 茅xito, hay que ir un paso m谩s all谩, redefiniendo el concepto DARK no solo como un hito de automatizaci贸n, sino como un NOC habilitado por un N煤cleo de Razonamiento impulsado por Gemelos Digitales y IA Ag茅ntica (Digital Twin & Agentic AI-powered Reasoning Kernel, DARK, por sus siglas en ingl茅s).

Nuestro enfoque se centra en un marco unificado de toma de decisiones impulsado por IA que mejora la gesti贸n de redes mediante una comprensi贸n contextual profunda y razonamiento aut贸nomo. En el n煤cleo de este modelo est谩n los gemelos digitales de red, enriquecidos con modelos sem谩nticos, que simulan y analizan el comportamiento de la red con alta fidelidad. Es importante destacar que no se trata de eliminar la participaci贸n humana, sino de redefinir el bucle humano-m谩quina. En un NOC habilitado por DARK, la IA y la automatizaci贸n gestionan la detecci贸n, el diagn贸stico y la remediaci贸n rutinaria en todos los dominios. La experiencia humana se reserva para la supervisi贸n, el manejo de excepciones y la evoluci贸n estrat茅gica, no para la resoluci贸n diaria de problemas.

Un verdadero Dark NOC no es un conjunto de scripts o automatizaci贸n basada en reglas. Requiere sistemas que puedan entender el contexto, correlacionar entre silos y razonar para tomar decisiones. Sin datos integrados sem谩nticamente y sin IA ag茅ntica, este nivel de inteligencia es inalcanzable.

驴Es seguro y robusto?

Los centros de operaciones de red inteligentes y autooperativos en entornos industriales requieren un marco de IA robusto. Por eso 乌鸦传媒 desarroll贸 el framework Resonance AI. Este ayuda a las organizaciones a desbloquear todo el potencial de la IA a escala, refuerza la preparaci贸n para la IA y crea una 鈥渜u铆mica humano-IA鈥� adecuada para garantizar una adopci贸n duradera.

Implicaciones para los responsables de decisiones: impacto en costes e ingresos

Para los responsables de decisiones, las implicaciones a corto plazo son claras: invertir en capacidades avanzadas de NOC debe convertirse en una prioridad, no solo para mantener la disponibilidad, la seguridad y la competitividad, sino tambi茅n para desbloquear potencial de costes e ingresos, centr谩ndose en:

• Mayor disponibilidad de redes industriales sin necesidad de aumentar el personal, reduciendo costes operativos y mejorando la continuidad del servicio.
• Una postura de seguridad m谩s s贸lida minimiza la exposici贸n al riesgo y las sanciones regulatorias, protegiendo tanto la marca como los resultados financieros.
• Habilitar entornos de producci贸n impulsados por rob贸tica 鈥攓ue requieren conectividad de red superior鈥� elimina una restricci贸n clave para lograr mayor eficiencia y rendimiento industrial.

Conclusi贸n: construyendo las bases inteligentes de la innovaci贸n industrial

A medida que los sistemas OT se vuelven m谩s inteligentes e interconectados, las redes que los soportan deben evolucionar en paralelo. El viaje de la complejidad a la autonom铆a en las operaciones de red no es solo un desaf铆o t茅cnico, es una oportunidad de negocio. Quienes lideren esta transformaci贸n definir谩n el futuro del rendimiento industrial.

Durante a帽os, el ciclo Order to Cash (O2C) 鈥攅se proceso que empieza con un pedido y termina con un cobro鈥� fue percibido como un engranaje m谩s del back-office. Sin embargo, en el contexto econ贸mico actual, las organizaciones l铆deres est谩n redescubriendo el verdadero potencial del O2C como una palanca estrat茅gica para generar eficiencia, resiliencia financiera y crecimiento sostenible.

Hoy, el ciclo O2C ya no es s贸lo una forma de cobrar, sino que se posiciona como un catalizador estrat茅gico, clave para liberar capital circulante, acelerar ingresos, mejorar la experiencia de cliente y permitir modelos de negocio m谩s 谩giles y escalables. Es un sistema nervioso financiero-comercial que conecta estrategia, tecnolog铆a, datos y experiencia y aquellas organizaciones que logran reinventar su proceso O2C a trav茅s de tecnolog铆a, anal铆tica avanzada y una orientaci贸n al cliente, est谩n obteniendo mejoras tangibles y sostenibles en sus resultados financieros y operativos.

La tormenta perfecta que puso al O2C bajo los focos

El redise帽o del O2C no es una moda tecnol贸gica. Es una respuesta a un entorno donde la presi贸n sobre la liquidez, los m谩rgenes y la velocidad del mercado es m谩s alta que nunca.

• La inflaci贸n persistente (EE.UU. 3.5-4.5%, Eurozona 2-2.5%, Espa帽a 2.7%) que erosiona m谩rgenes y exige agilidad en los cobros.
• Tipos de inter茅s en descenso, abriendo oportunidades para mejorar la posici贸n financiera, pero solo si las empresas cuentan con modelos eficientes de cobro
• Recuperaci贸n econ贸mica desigual con crecimiento econ贸mico en desaceleraci贸n: crecimiento global de 2.8-3% (FMI, 2025); Espa帽a con previsi贸n de 1.5-2.5%.
• La deuda privada elevada y morosidad todav铆a relevante: mientras EE.UU. y la Eurozona logran ligeras reducciones en sus niveles de deuda privada, Espa帽a pasa del 110% al 125.5% del PIB. Morosidad apenas baja (del 3.6% al 3.2%) poniendo en evidencia la necesidad de eficiencia en recobros.
• A esto se suman cadenas de suministro a煤n inestables por volatilidad geopol铆tica persistente y la presi贸n regulatoria que exigen trazabilidad, cumplimiento y agilidad.

Adem谩s, el cliente espera una experiencia sin fricci贸n: r谩pida, digital, personalizada.

Este contexto plantea un dilema: seguir operando como siempre y sufrir las consecuencias, o redise帽ar los procesos para convertir la funci贸n financiera en motor de resiliencia y crecimiento.

Los s铆ntomas de un ciclo agotado

Muchas organizaciones a煤n operan con un modelo O2C fragmentado, ineficiente y desconectado de la estrategia de negocio. Algunos de los retos m谩s comunes incluyen:

• Silos entre funciones (comercial, financiero, atenci贸n al cliente) generan fricciones.
• Sistemas legacy y procesos manuales limitan trazabilidad y eficiencia.
• Falta de visibilidad en tiempo real de indicadores clave (DSO, aging, forecast).
• Modelos de facturaci贸n r铆gidos no se adaptan a nuevas ofertas.
• Pol铆ticas de cobro ineficientes y escasa segmentaci贸n del riesgo llevan a un aumento de los impagos y p茅rdida de ingresos. Por ejemplo, un cliente de utilities con m谩s de 5 millones de cuentas activas gestionaba su deuda con una estrategia uniforme. 驴Resultado? Tasa de impago del 5.1%, insatisfacci贸n creciente y altos costes por reclamaci贸n manual.
• Atenci贸n al cliente desconectada incrementa costes y reduce satisfacci贸n. Una aseguradora, por ejemplo, observ贸 que sus clientes recib铆an hasta tres facturas por distintos productos y servicios. No hab铆a errores, pero s铆 confusi贸n, lo cual resultaba en m煤ltiples llamadas al call center y mayores costes operativos.

Las empresas que mejor reaccionaron ante estos retos no fueron las que simplemente reforzaron sus controles. Fueron las que se atrevieron a hacer una pregunta diferente: 驴y si el O2C no fuera solo un proceso para controlar, sino una plataforma para liderar?

El punto de inflexi贸n: de controlar a liderar

Frente a este panorama, algunas organizaciones est谩n haciendo algo radical: est谩n reinventando por completo su modelo O2C, no solo para hacerlo m谩s eficiente, sino para convertirlo en una ventaja competitiva real. El cambio empieza por una visi贸n distinta: el O2C no como una funci贸n reactiva, sino como un motor conectado de valor, centrado en el cliente y activado por datos.

Este enfoque se traduce en una serie de transformaciones profundas. A continuaci贸n, repasamos las m谩s relevantes, con ejemplos reales de nuestros clientes y resultados tangibles.

1. Facturar bien para cobrar mejor

En muchas compa帽铆as, la facturaci贸n sigue siendo un cuello de botella. Procesos manuales, reglas complejas, m煤ltiples canales y modelos (suscripciones, bundles, productos por uso) que los sistemas antiguos no pueden manejar. Por ejemplo, un cliente nuestro, empresa dedicada a servicios de alarma, llevaba a帽os operando con una plataforma interna con m煤ltiples desarrollos a lo largo de m谩s de 10 a帽os que, en el entorno actual, complicaba su operativa diaria y resultaba en sobrecostes de recursos y operativos. Ante esta situaci贸n, decidieron migrar a una soluci贸n cloud flexible y redise帽ar completamente su proceso O2C, logrando automatizar un 37% m谩s de operaciones, mejorando en un 60% la eficiencia del ciclo de cobro y reduciendo significativamente los costes operativos asociados.

Detr谩s del 茅xito no hab铆a s贸lo tecnolog铆a, sino una visi贸n de futuro: facturar con precisi贸n, rapidez y personalizaci贸n es el primer paso para cobrar de forma eficiente.

2. Cobrar con inteligencia, no con presi贸n

Recuperar deuda no es simplemente insistir. Es saber a qui茅n, c贸mo y cu谩ndo reclamar. Es anticiparse al impago, no reaccionar tarde. Por ejemplo, en el caso del cliente de utilities que mencionamos anteriormente, tras detectar las ineficiencias generadas por la estrategia de recobro uniforme, decidi贸 transformar su gesti贸n de deuda creando un centro de servicios compartidos centralizando los procesos en una torre operativa especializada. Adem谩s, implement贸 una segmentaci贸n avanzada por riesgo y por comportamiento de pago, automatiz贸 los recordatorios y ajust贸 sus estrategias a cada perfil. 驴El resultado? Consigui贸 una reducci贸n del DSO , mejora en la eficacia de recobro y un descenso sustancial en los costes de reclamaci贸n.

Cuando se combina anal铆tica avanzada con conocimiento del cliente, el recobro deja de ser una carga y se convierte en una herramienta de liquidez.

3. Mejorar la experiencia del cliente鈥� tambi茅n desde Finanzas

Facturar y cobrar no deber铆a generar fricci贸n. Y, sin embargo, muchas veces lo hace: facturas confusas, canales de atenci贸n ineficientes, falta de visibilidad. En el caso de la aseguradora, con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente, redise帽贸 su modelo de facturaci贸n para agrupar p贸lizas y servicios en un solo recibo por cliente. Implement贸 un portal digital donde cada cliente pod铆a consultar su historial, pagar con un clic y resolver incidencias.

Una experiencia positiva no se limita al momento de la venta. En el ciclo de cobro, tambi茅n se construye confianza.

4. Automatizar con prop贸sito

Las herramientas de automatizaci贸n y IA ya son realidades que permiten eliminar tareas manuales, anticipar riesgos y liberar recursos humanos para actividades de mayor valor. La clave no est谩 en automatizar tareas aisladas, sino en orquestar un ecosistema conectado de procesos, datos, personas y decisiones.

Seg煤n el Instituto de Investigaci贸n de 乌鸦传媒, se espera que los proyectos de IA Ag茅ntica aumenten un 48% en 2025 (ver otros datos relevantes en el informe 鈥�IA en acci贸n: c贸mo transforman la IA generativa y la IA ag茅ntica las operaciones empresariales鈥�)

驴Qu茅 significa eso en la pr谩ctica?

Existen m煤ltiples casos, pero, por ejemplo, un CFO puede ver en tiempo real el estado de sus cobros, los riesgos por cliente, las proyecciones de caja por regi贸n. Un portal de cliente puede ofrecer, sin intervenci贸n humana, una factura comprensible, una opci贸n de pago y una ayuda en su idioma. Una inteligencia artificial puede resolver una disputa, conciliar un pago o recomendar un ajuste de cr茅dito.

Y esto no es teor铆a.

• Un cliente, multinacional del entretenimiento, tras implementar soluciones de cash application automatizado, un service desk digital y herramientas de predicci贸n de cobros basadas en IA, logr贸 obtener 500 millones de d贸lares en mejora de capital circulante y una reducci贸n de m谩s del 65% en el DSO.
• Otro cliente, compa帽铆a global de bienes de consumo, con la implantaci贸n de soluciones AI-driven para disputas, cobros, datos maestros (MDM) y atenci贸n al cliente, alcanz贸 un 99% de calidad, una mejora del 40% en DSO y mayor agilidad operativa del ciclo de reclamaciones.
• Otro cliente m谩s, empresa log铆stica, reconfigur贸 completamente su modelo operativo con centros de excelencia en Asia y Europa, automatiz贸 m谩s de 100 roles transaccionales y logr贸 un 70% de procesamiento directo (sin intervenci贸n humana).

Todas estas empresas tienen algo en com煤n: ya no gestionan su ciclo financiero como una cadena de tareas, sino como un sistema inteligente, donde cada decisi贸n se informa con datos, se automatiza con precisi贸n y se conecta con la estrategia.

5. Adaptar el ciclo al modelo de negocio, no al rev茅s

Facturar por uso, por suscripci贸n, por bundles o por canal requiere una flexibilidad que muchos sistemas no tienen. Las empresas m谩s avanzadas han entendido que el O2C debe adaptarse al negocio, no el negocio al O2C.

Por ejemplo, de los casos previamente comentados, tanto la empresa de utilities como la empresa multinacional de entretenimiento, fueron m谩s all谩 de la optimizaci贸n de sus procesos de O2C con la transformaci贸n de la estrategia y el modelo de operaci贸n. Adoptaron un enfoque de oferta multiservicio y multicanal que les permiti贸 maximizar los flujos de ingresos existentes, pero tambi茅n dotar sus modelos de escalabilidad 谩gil que les permite la incorporaci贸n sin fricciones de nuevos flujos de ingresos.

驴Y ahora qu茅? El viaje contin煤a

Transformar el Order to Cash no es un proyecto. Es un viaje. Uno que empieza con preguntas directas:

• 驴Sabemos cu谩nto nos cuesta cobrar?
• 驴Entendemos por qu茅 nuestros clientes no pagan a tiempo?
• 驴Podemos anticipar, en lugar de reaccionar?
• 驴Podemos hacer que el cobro sea parte de la experiencia de marca?

Las respuestas definen la ventaja competitiva del futuro. Las organizaciones que act煤an logran mejores KPIs de liquidez, m谩s automatizaci贸n, mejor experiencia del cliente y estructuras listas para escalar.

En resumen: menos fricci贸n, m谩s fluidez, m谩s valor.

鈥�Con la creciente presi贸n sobre los fabricantes para operar de forma m谩s r谩pida, inteligente y sostenible, el dise帽o y la construcci贸n de f谩bricas est谩 atravesando una transformaci贸n radical. En 乌鸦传媒, hemos estado colaborando con l铆deres globales para replantear los enfoques tradicionales, aprovechando la tecnolog铆a de gemelos digitales para aportar agilidad e inteligencia a la planta industrial.鈥�&苍产蝉辫;

鈥�  Alexandre Embry  

Una empresa global de productos de consumo quer铆a simplificar, optimizar e hacer m谩s inteligente la construcci贸n de nuevas f谩bricas. En lugar de empezar desde cero en cada ocasi贸n, les ayudamos a crear una herramienta digital que permite a los equipos dise帽ar y comparar configuraciones de plantas de forma virtual, eligiendo desde los tipos de productos hasta las l铆neas de envasado. Con visualizaciones integradas, paneles de datos e informaci贸n impulsada por inteligencia artificial, la herramienta ahora les permite planificar mejor, avanzar m谩s r谩pido y tomar decisiones m谩s informadas.

Reimaginando el dise帽o de f谩bricas en la era digital

Dise帽ar una nueva f谩brica es una tarea compleja y con un alto requerimiento de capital. Nuestro cliente buscaba eliminar puntos de fricci贸n y mejorar tanto la eficiencia del capital (CapEx) como la eficiencia operativa (OpEx). La pregunta clave es: 驴c贸mo estandarizar el dise帽o de f谩bricas a nivel global, adapt谩ndolo al mismo tiempo a productos de consumo espec铆ficos?

Por eso, innovamos el proceso desde cero. En lugar de tratar cada nueva planta como un proyecto a medida, desarrollamos un configurador de plantas que permite a los ingenieros dise帽ar l铆neas de producci贸n mediante un enfoque modular y digital desde el inicio. Desde la selecci贸n de tipos de productos y tama帽os de envases hasta la elecci贸n de proveedores y niveles de automatizaci贸n, los usuarios ahora pueden configurar f谩bricas completas de forma digital, con modelos 3D, documentos escaneados y paneles de indicadores clave (KPI) en tiempo real.

Construcci贸n del gemelo digital: c贸mo se hizo realidad

Reunimos un equipo de innovaci贸n compuesto por expertos en negocio, modeladores de datos, analistas de negocio, especialistas en 3D y gemelos digitales, y programadores, para desarrollar el Digital Twin Configurator. Nuestra soluci贸n permite crear contenido de gemelos digitales de forma din谩mica y bajo demanda. Para lograrlo, aprovechamos nuestra soluci贸n Digital Twin Cockpit, basada en tecnolog铆as de Microsoft y desarrollada como parte del laboratorio de IA, Rob贸tica y Experiencias de 乌鸦传媒. Esta soluci贸n combina los activos creados en nuestro laboratorio con datos, inteligencia artificial y est谩ndares en la nube de Microsoft, como Copilot, Power BI y varios componentes de Azure, lo que permite una revisi贸n m谩s r谩pida y coherente de los est谩ndares de origen y de los modelos de planta generados.

La herramienta gu铆a a los usuarios en cada paso de la configuraci贸n de una nueva l铆nea de producci贸n, permiti茅ndoles elegir tipos de productos, dise帽os de planta y opciones de equipamiento, de forma similar a personalizar una cocina. Los equipos pueden comparar distintos dise帽os seg煤n el coste, el consumo de energ铆a y el uso de agua. La inteligencia artificial agiliza la entrada de datos, y los paneles integrados permiten hacer seguimiento de m茅tricas clave como emisiones y costes operativos.

Uno de los mayores desaf铆os fue garantizar que la herramienta pudiera gestionar distintos tipos de f谩bricas, manteniendo todo conectado desde el dise帽o inicial hasta la construcci贸n final.

Resultados alcanzados y pr贸ximos pasos

Nuestro cliente cuenta ahora con una arquitectura centralizada, estandarizada y replicable para el dise帽o de f谩bricas. El configurador de gemelos digitales permite:

• Establecer nuevas plantas de forma m谩s r谩pida y eficiente.
• Tomar decisiones m谩s inteligentes sobre d贸nde invertir y c贸mo mantener los equipos.
• Comparar distintas configuraciones de planta utilizando datos clave como el consumo de energ铆a, el uso de agua y los costes operativos.

El sistema ya est谩 ayudando a la alta direcci贸n a tomar decisiones basadas en datos. A medida que el configurador evoluciona, est谩 en camino de convertirse en un modelo de referencia para el dise帽o de f谩bricas a nivel global: escalable, inteligente y sostenible.

M谩s informaci贸n sobre nuestro AI Robotics & Experiences Lab

En el din谩mico panorama digital actual, garantizar la seguridad, la privacidad y la eficiencia en el manejo de datos sensibles se ha convertido en una prioridad estrat茅gica para sectores como la banca, el comercio minorista, los seguros y la salud. Las metodolog铆as tradicionales, que dependen del uso directo de identificadores sensibles en el sector financiero o datos personales y m茅dicos en el sector salud est谩n cada vez m谩s expuestas a fraudes, filtraciones de datos y presiones regulatorias. Es por ello por lo que las organizaciones implementan la tokenizaci贸n de red para fortalecer la seguridad de los datos y protegerlos ante posibles brechas de seguridad.

La tokenizaci贸n de red es una t茅cnica que sustituye datos sensibles o confidenciales (como n煤meros de tarjetas, n煤meros de identificaci贸n fiscal y otros datos personales) por tokens o cadenas de caracteres que sirven como valor alternativo a la informaci贸n original. Estos tokens son 煤tiles 煤nicamente en contextos espec铆ficos, y no tienen validez fuera de ese contexto, protegiendo la informaci贸n digital y fortaleciendo la seguridad de las operaciones digitales.

Los sectores de la banca, retail y comercio electr贸nico y el sector de salud y seguros podr铆an beneficiarse de la tokenizaci贸n para proteger sus datos y los de sus usuarios gracias a los beneficios que aporta emplear esta tecnolog铆a.

La tokenizaci贸n cuenta con respaldo normativo a trav茅s de est谩ndres como EMVCo, PCI DSS Tokenization Guidelines o ANSI X9.199, que permiten su aplicaci贸n segura en sectores como la banca. Para otros sectores como el retail o salud no existan normas espec铆ficas, esta tecnolog铆a facilita el cumplimiento de regulaciones generales como PCI DSS, HIPAA y GDPR.

驴Qu茅 beneficios tiene implantar la tokenizaci贸n?

• Eliminaci贸n de la exposici贸n de datos sensibles: Al reemplazar datos cr铆ticos (n煤meros de cuenta, informaci贸n personal registros m茅dicos) por tokens seguros se reduce dr谩sticamente el riesgo de brechas de datos en todos los sectores.
• Reducci贸n del fraude y el uso no autorizado: Los tokens s贸lo funcionan dentro de contextos espec铆ficos (dominios de comercio, dispositivos m茅dicos o sistemas aseguradores), mitigando as铆 ataques como phishing, reutilizaci贸n de credenciales, suplantaci贸n de identidad y accesos no autorizados.
• Cumplimiento normativo simplificado: La tokenizaci贸n reduce el alcance PCI DSS, facilita el cumplimiento de HIPAA y GDPR y asegura la protecci贸n de datos personales y financieros bajo marcos regulatorios internacionales.
• Mejora la experiencia del cliente y del paciente: permite pagos en un click, procesos de compra seguros, integraciones digitales y actualizaciones autom谩ticas de datos. Adem谩s, en el 谩mbito de la salud, facilita la interoperabilidad entre hospitales, laboratorios y aseguradoras.
• Control granular del acceso a la informaci贸n: permite separar los accesos por rol, asegurando que cada rol vea solo los datos estrictamente necesarios, reduciendo el riesgo de exposici贸n innecesaria y reforzando el principio de privacidad por dise帽o.
• Habilita nuevos modelos digitales: La tokenizaci贸n permite crear carteras digitales, historiales cl铆nicos accesibles el l铆nea o seguros personalizados, todos con una capa reforzada de protecci贸n de datos.

Arquitectura recomendada y aplicaci贸n por sector

La arquitectura recomendada para implementar tokenizaci贸n se basa en un Token Service Provider (TSP) alineado con la normativa EMVCo, pensado para instituciones financieras, minoristas, adquirentes y Payment Service Providers (PSPs). El TSP se compone de una plataforma modular, escalable y basada en microservicios, dise帽ada para integrarse f谩cilmente con el resto de la arquitectura core para proteger los datos de los clientes por 谩mbito. En especial para el sector bancario, retail y comercio electr贸nico, tiene capacidades de integraci贸n con redes de pago l铆deres como Visa, Mastercard y American Express.

• Banca, PSPs y adquirentes: Los bancos y PSPs gestionan su propio TSP, adquiriendo un control total sobre c贸mo se comparte y utiliza la informaci贸n de tarjetas en todos los canales. Esto fortalece la seguridad de las transacciones, ayuda a los comerciantes a cumplir con normativas vigentes, disminuir el fraude y mejorar las tasas de aprobaci贸n de transacciones.
• Retail y comercio electr贸nico: Implementar la tokenizaci贸n en este sector permite ofrecer experiencias de compra 谩giles, personalizadas y seguras. Sustituyendo datos sensibles por tokens, los comercios reducen su exposici贸n a fraudes, minimizan contracargos y optimizan los procesos de check-out. Este avance permite que las marcas construyan relaciones de confianza con sus clientes y ampl铆en sus capacidades digitales, desde pagos en l铆nea hasta experiencias omnicanal.
• Salud y aseguradoras:En este sector en el quese manejan datos altamente confidenciales como historiales m茅dicos, identidades de pacientes o facturaci贸n, la tokenizaci贸n garantiza la privacidad y la integridad de la informaci贸n en todo el ecosistema. Hospitales, aseguradoras y laboratorios pueden gestionar accesos diferenciados por actor para facilitar una gesti贸n segura y controlada del acceso a la informaci贸n, cumpliendo con normativas como GDPR e HIPAA. Adem谩s, habilita la interoperabilidad entre sistemas cl铆nicos y administrativos, sentando las bases para servicios de salud digitales seguros y centrados en el paciente. As铆, la tokenizaci贸n no solo protege la informaci贸n m茅dica, sino que tambi茅n impulsa la transformaci贸n digital del sector salud y asegurador.

La tokenizaci贸n ha pasado de ser una opci贸n t茅cnica para convertirse en un habilitador estrat茅gico para sectores que buscan combinar seguridad, cumplimiento normativo y experiencia del cliente. Tanto en la banca, retail, seguros o salud, implementar una plataforma TSP robusta y alineada con est谩ndares globales no solo permite proteger los datos sensibles, sino tambi茅n habilitar nuevos modelos de negocio y fortalecer la confianza de los usuarios.

Adoptar la tokenizaci贸n ahora no es solo un imperativo de seguridad, sino una decisi贸n empresarial inteligente para liderar en la econom铆a digital. En un mundo cada vez m谩s interconectado y regulado, las organizaciones que adopten la tokenizaci贸n hoy estar谩n mejor posicionadas para afrontar los retos de ma帽ana. La pregunta ya no es si implementarla, sino cu谩ndo y c贸mo hacerlo estrat茅gicamente.

En nuestro primer art铆culo sobre el tema de la Ingenier铆a de Sistemas Basada en Modelos (MBSE), analizamos el panorama general: de d贸nde proviene la ingenier铆a de sistemas, c贸mo su evoluci贸n hacia MBSE se ha convertido en una oportunidad importante para los innovadores del sector Aeroespacial y de Defensa (A&D), y por qu茅 tambi茅n deber铆a integrarse en sus entornos de producci贸n.

En este art铆culo, vamos a profundizar en c贸mo MBSE puede ayudar a las empresas de A&D a resolver algunos de sus desaf铆os de producci贸n m谩s urgentes, destacando los nueve que nuestros clientes nos dicen que experimentan con mayor frecuencia.

1. Cerrar la brecha entre dise帽o y fabricaci贸n

MBSE ofrece a los ingenieros una forma de crear un 煤nico repositorio digital con toda la informaci贸n relacionada con un proyecto. Este repositorio act煤a como una fuente 煤nica de verdad y se utiliza para integrar a los equipos de dise帽o y fabricaci贸n, proporcionando a todos visibilidad y acceso a los datos de cada sistema y proceso involucrado. Esto garantiza que los equipos de fabricaci贸n cuenten con informaci贸n precisa y actualizada sobre el producto, ayudando a evitar problemas como especificaciones incompatibles o instrucciones poco claras, que pueden provocar retrasos o errores en la producci贸n. Adem谩s, proporciona un lenguaje com煤n para que tanto ingenieros como equipos de producci贸n puedan comunicarse, uniendo dos mundos muy distintos que tradicionalmente han tenido dificultades para entenderse.

MBSE tambi茅n permite que los equipos de fabricaci贸n y producci贸n aborden los desaf铆os desde una perspectiva de Sistema de Sistemas (SoS). Esto les da una visi贸n del entorno m谩s amplio en el que operan los sistemas de producci贸n individuales, reconociendo c贸mo se conectan entre s铆 para crear integraciones complejas que trabajan en conjunto para lograr una capacidad superior que ning煤n sistema podr铆a alcanzar por s铆 solo. A medida que los programas aeroespaciales y de defensa se vuelven m谩s grandes, complejos e intrincados, esta es una forma de asegurar que los equipos sean conscientes de los desaf铆os globales de producci贸n que podr铆an pasarse por alto si los productos o procesos individuales se analizan de forma aislada.

2. Mejorar la planificaci贸n de la producci贸n

MBSE permite a los fabricantes del sector Aeroespacial y de Defensa simular el proceso de producci贸n en un entorno virtual antes de que comience la fabricaci贸n f铆sica. Al crear una simulaci贸n digital integral en 2D de las l铆neas de ensamblaje, la asignaci贸n de recursos y el flujo de trabajo, los fabricantes pueden identificar desde el principio posibles ineficiencias, cuellos de botella o conflictos en el proceso de producci贸n. Al aprovechar las capacidades predictivas de MBSE, los equipos de producci贸n pueden probar diferentes escenarios, ajustando cronogramas, distribuci贸n del personal y uso del equipo para optimizar la eficiencia. Esto significa que los fabricantes pueden tomar decisiones basadas en datos sobre c贸mo asignar mejor los recursos, ya sea asegurando que los componentes cr铆ticos lleguen justo a tiempo o que el personal con la experiencia adecuada est茅 ubicado donde m谩s se necesita.

3. Soporte al ensamblaje complejo

El alcance de los sistemas modernos en el sector Aeroespacial y de Defensa es cada vez m谩s amplio. A menudo implican ensamblajes intrincados con miles de componentes, cada uno con tolerancias precisas, dependencias y relaciones funcionales. Adem谩s, requieren una combinaci贸n de m煤ltiples tecnolog铆as, incluyendo software, materiales avanzados, electr贸nica y sensores. Peque帽os errores pueden derivar en problemas mucho mayores m谩s adelante. Un solo desalineamiento, una especificaci贸n incorrecta o una pieza faltante puede causar retrasos costosos, retrabajos o incluso fallos cr铆ticos para la misi贸n.

MBSE proporciona un enfoque estructurado y basado en modelos para gestionar esta complejidad, definiendo relaciones precisas entre componentes, sistemas y subsistemas, e integrando todos los subsistemas desde el inicio. Esto garantiza que cada parte est茅 correctamente posicionada, orientada e integrada dentro del sistema mayor o del Sistema de Sistemas (SoS). Los ingenieros y equipos de producci贸n pueden utilizar estos modelos digitales para validar las interacciones entre componentes, identificar posibles problemas de ajuste o alineaci贸n antes de que comience la producci贸n y simular el proceso de ensamblaje paso a paso.

Adem谩s, MBSE permite una comunicaci贸n fluida entre los equipos involucrados en las distintas etapas del proceso de ensamblaje. Esto incluye la creaci贸n de una 煤nica fuente de datos que conecta la intenci贸n del dise帽o con el proceso f铆sico de ensamblaje. Al proporcionar esta fuente 煤nica de 鈥渧erdad鈥�, todos los actores involucrados 鈥攄ise帽adores, ingenieros, t茅cnicos y proveedores鈥� est谩n siempre alineados con las especificaciones e instrucciones de ensamblaje m谩s recientes. Esto es especialmente valioso en programas de A&D a gran escala, donde diferentes equipos pueden estar trabajando en distintas secciones de una aeronave, nave espacial o sistema de defensa, a menudo desde m煤ltiples instalaciones o incluso pa铆ses.

4. Aseguramiento de la calidad y pruebas

MBSE integra el aseguramiento de calidad y las pruebas en el proceso de ingenier铆a digital para ayudar a los equipos a prepararse para la fabricaci贸n, asegurando que los defectos se identifiquen antes de que comience la producci贸n. Al simular y validar procesos dentro de un entorno virtual, los fabricantes pueden detectar posibles debilidades, optimizar el rendimiento y reducir retrabajos costosos.

MBSE tambi茅n estandariza los protocolos de prueba, proporcionando una referencia unificada para evaluar el cumplimiento y agilizar el control de calidad en los sitios de producci贸n. Esto es especialmente importante en el sector Aeroespacial y de Defensa, donde la escala y complejidad de los sistemas implica que los equipos suelen estar distribuidos en m煤ltiples ubicaciones y pa铆ses, cada uno con infraestructuras distintas. Adem谩s, simplifica el proceso de cumplimiento normativo al mantener un registro digital completo de todas las pruebas y validaciones, asegurando la conformidad con los est谩ndares de la industria y acelerando la certificaci贸n.

5. Facilitar la gesti贸n del cambio

En la producci贸n aeroespacial y de defensa, los cambios en los requisitos o dise帽os son inevitables debido a la evoluci贸n de las necesidades del cliente, actualizaciones regulatorias, restricciones en la cadena de suministro o avances tecnol贸gicos. Gestionar estos cambios de manera eficiente es crucial para mantener los cronogramas de producci贸n, garantizar la calidad y minimizar los sobrecostes. MBSE proporciona un enfoque estructurado y digital para la gesti贸n de cambios al integrar actualizaciones en tiempo real dentro de una simulaci贸n digital unificada que ya es utilizada como fuente 煤nica de verdad por el equipo de producci贸n.

En lugar de depender de documentaci贸n fragmentada y actualizaciones manuales, MBSE garantiza que cualquier modificaci贸n en el dise帽o o proceso se refleje instant谩neamente en todos los componentes, sistemas y flujos de trabajo relacionados. Esta propagaci贸n autom谩tica de los cambios reduce el riesgo de inconsistencias, malentendidos e informaci贸n desactualizada que llegue al 谩rea de producci贸n. Y como ingenieros, equipos de producci贸n y proveedores trabajan todos a partir del mismo modelo actualizado, se mantiene la alineaci贸n y se evitan errores costosos causados por especificaciones obsoletas.

MBSE tambi茅n mejora el an谩lisis de impacto al permitir a los fabricantes simular y evaluar las consecuencias de los cambios propuestos antes de implementarlos. Al analizar c贸mo afectan las modificaciones al rendimiento del sistema, las secuencias de ensamblaje o la log铆stica de la cadena de suministro, los fabricantes pueden tomar decisiones basadas en datos que equilibren eficiencia, coste y viabilidad. Esta capacidad predictiva ayuda a prevenir interrupciones y garantiza que los cambios mejoren, en lugar de obstaculizar, la producci贸n.

6. Integraci贸n de la cadena de suministro

La fabricaci贸n industrial a gran escala en el sector Aeroespacial y de Defensa depende de cadenas de suministro complejas y multinivel, con componentes provenientes de numerosos proveedores en distintas regiones. Asegurar que cada proveedor entregue las piezas a tiempo, con las especificaciones correctas y en sincron铆a con los cronogramas de producci贸n es fundamental para mantener la eficiencia y evitar retrasos costosos.

MBSE mejora la integraci贸n de la cadena de suministro al proporcionar un enfoque estandarizado de modelado de sistemas y crear un marco com煤n de comunicaci贸n. Esto no solo alinea a los proveedores con los requisitos de fabricaci贸n, sino que tambi茅n les ofrece una forma sencilla de interactuar a lo largo de toda la cadena de suministro, garantizando una colaboraci贸n y coordinaci贸n fluida entre todas las partes interesadas.

Esto es posible en parte gracias a la capacidad de MBSE para integrar los datos de los proveedores directamente en el flujo de trabajo de dise帽o y producci贸n. Al vincular los modelos digitales proporcionados por los proveedores con la arquitectura general del sistema, los fabricantes pueden realizar pruebas virtuales de ajuste y rendimiento antes de que las piezas lleguen a la l铆nea de ensamblaje, lo que reduce la probabilidad de problemas de integraci贸n y asegura que todos los componentes funcionen juntos como se espera.

MBSE tambi茅n fortalece la resiliencia de la cadena de suministro al permitir el monitoreo en tiempo real y el uso de an谩lisis predictivos. Los fabricantes pueden rastrear el impacto de interrupciones en la cadena de suministro 鈥攃omo escasez de materiales, retrasos en el env铆o o cambios regulatorios鈥� sobre los cronogramas de producci贸n y el rendimiento del sistema. Al simular diferentes escenarios de abastecimiento dentro de un gemelo digital de todas las operaciones de fabricaci贸n, las empresas pueden identificar proveedores alternativos o ajustar los plazos de producci贸n con antelaci贸n, mitigando riesgos antes de que se conviertan en problemas mayores.

7. Aceleraci贸n del aumento de producci贸n y escalabilidad

Cumplir con los cronogramas de entrega para capacidades cr铆ticas es fundamental en los programas aeroespaciales y de defensa. Los fabricantes recurren cada vez m谩s a MBSE para reducir significativamente el tiempo desde el concepto inicial hasta la entrega de un producto funcional al cliente. MBSE facilita iteraciones de dise帽o m谩s eficientes y precisas, lo que permite una entrada m谩s temprana en la fase de producci贸n. Este enfoque permite a las empresas aumentar las tasas de producci贸n m谩s r谩pidamente y con mayor seguridad.

8. Cumplimiento normativo y trazabilidad

En la mayor铆a de los grandes proyectos aeroespaciales y de defensa, cada parte del proceso de fabricaci贸n debe cumplir con estrictas regulaciones y est谩ndares. MBSE proporciona un registro digital detallado y trazable de c贸mo los dise帽os y procesos cumplen con estos requisitos, lo que facilita las auditor铆as y certificaciones. Esto es invaluable para el cumplimiento normativo, la certificaci贸n y el aseguramiento de la calidad, especialmente en industrias altamente reguladas como la aeroespacial y de defensa. Adem谩s, mejora la colaboraci贸n entre equipos al ofrecer una visibilidad clara sobre la evoluci贸n de los dise帽os de producto y los procesos de fabricaci贸n.

9. Control de costes y reducci贸n del riesgo

MBSE contribuye a ahorros significativos de costes durante todo el ciclo de vida del producto. Al detectar errores de dise帽o en etapas tempranas y reducir la necesidad de retrabajos, las empresas pueden evitar cambios costosos en fases avanzadas del desarrollo. Esta metodolog铆a tambi茅n agiliza el cumplimiento de las normativas del sector, ayudando a los fabricantes a evitar sanciones econ贸micas y paradas en la producci贸n.

Adem谩s, al identificar posibles desaf铆os de producci贸n desde la fase de planificaci贸n, MBSE permite anticipar y abordar limitaciones de materiales, ineficiencias en los procesos y problemas de integraci贸n antes de que se conviertan en obst谩culos costosos. En la pr谩ctica, al simular distintos escenarios y evaluar el impacto de diversas restricciones, MBSE permite a los equipos tomar decisiones informadas que optimicen la eficiencia y la asignaci贸n de recursos.

Este enfoque proactivo garantiza que los procesos de producci贸n se mantengan dentro del cronograma, reduciendo la probabilidad de retrasos inesperados o redise帽os de 煤ltima hora que pueden tener consecuencias financieras tanto a corto como a largo plazo.

Muchos de estos desaf铆os ya son una realidad para las empresas del sector aeroespacial y de defensa, y solo se volver谩n m谩s exigentes a medida que los productos y sistemas sigan aumentando en complejidad. Act煤a ahora y comienza a desarrollar tus capacidades MBSE para los equipos de producci贸n antes de que sea demasiado tarde.

La historia de la ingenier铆a de sistemas tiene sus ra铆ces en la necesidad de gestionar e integrar proyectos complejos con componentes significativos o “sistemas”, especialmente en 茅pocas de r谩pido avance tecnol贸gico. Por ello, no sorprende que el concepto surgiera de los grandes esfuerzos militares durante la Segunda Guerra Mundial. La necesidad de garantizar que todo funcionara de manera eficiente dio lugar a m茅todos sistem谩ticos de planificaci贸n y coordinaci贸n que siguen siendo fundamentales en los conceptos modernos de ingenier铆a de sistemas.

Aunque los principios b谩sicos de la ingenier铆a de sistemas se han mantenido, su aplicaci贸n pr谩ctica evoluciona constantemente, ya que los proyectos industriales a gran escala empujan los l铆mites de la complejidad y la escala. Esto es especialmente relevante en los sectores aeroespacial y de defensa (A&D). Los sistemas actuales en A&D son m谩s complejos y conectados que nunca. Pensemos en sistemas de vigilancia rob贸tica aut贸noma, operaciones de guerra electr贸nica o la generaci贸n actual de aviones de pasajeros de largo alcance, todos ellos con niveles de complejidad que superan los programas convencionales para los que se dise帽贸 originalmente la ingenier铆a de sistemas.

La ingenier铆a de sistemas inteligente muestra su potencial en la producci贸n

El auge de las tecnolog铆as digitales inteligentes tambi茅n ha influido en c贸mo se practica la ingenier铆a de sistemas.

Esto ha impulsado la evoluci贸n hacia la Ingenier铆a de Sistemas Basada en Modelos (MBSE, por sus siglas en ingl茅s), en la que herramientas avanzadas permiten a los ingenieros crear gemelos digitales de sistemas complejos. Estos mejoran el dise帽o y las pruebas, al tiempo que facilitan la integraci贸n de nuevas tecnolog铆as como la inteligencia artificial (IA) y la autonom铆a, garantizando una introducci贸n segura y eficiente, y prediciendo sus efectos en el sistema general. La aparici贸n de MBSE ofrece a las empresas una forma de dise帽ar de manera m谩s inteligente, colaborar mejor e innovar m谩s r谩pido, creando gemelos digitales y reduciendo la necesidad de construir prototipos f铆sicos hasta que todo haya sido simulado y probado digitalmente.

驴Por qu茅 la MBSE para la fabricaci贸n aeroespacial y de defensa?

MBSE ya ha transformado el dise帽o y desarrollo de nuevos sistemas en A&D, pero 乌鸦传媒 y Dassault Syst猫mes creen que su potencial va mucho m谩s all谩. Por eso est谩n colaborando para explorar su aplicaci贸n en etapas posteriores del ciclo de vida del producto, como la fabricaci贸n y producci贸n.

MBSE es especialmente relevante aqu铆 porque es muy eficaz para optimizar procesos, mejorar la calidad y gestionar la complejidad, que son algunos de los mayores desaf铆os en la fabricaci贸n a gran escala en A&D. Al aplicar las mismas herramientas digitales utilizadas en el desarrollo de un sistema a su fabricaci贸n, las empresas pueden simular el proceso de producci贸n requerido, incluidas las l铆neas de ensamblaje, la asignaci贸n de recursos y el flujo de trabajo. Esto les permite optimizar la planificaci贸n de la producci贸n, minimizar cuellos de botella y mejorar la eficiencia antes de que comience la producci贸n f铆sica.

La capacidad de MBSE para fomentar una colaboraci贸n m谩s eficaz entre las muchas partes m贸viles de una operaci贸n de producci贸n lo convierte en una herramienta eficaz para eliminar los silos internos que pueden ralentizar y complicar los grandes proyectos. MBSE lo hace posible al cerrar la brecha entre el dise帽o y la producci贸n, y entre los distintos equipos. Ofrece una 煤nica fuente de verdad, utilizando herramientas digitales que integran ambos procesos. Esto es esencial porque, en este entorno, los ingenieros y los equipos de producci贸n suelen estar separados y, cuando colaboran, rara vez hablan el mismo idioma. Esto crea brechas peligrosas en el ciclo de vida del sistema que pueden provocar retrasos, desperdicios y costos. MBSE proporciona a ambos grupos una forma de conectarse mediante una visi贸n com煤n de datos en tiempo real sobre sus respectivos mundos, ayud谩ndoles a evitar problemas como especificaciones incompatibles o instrucciones poco claras.

Esto es especialmente importante en la entrega de grandes proyectos de A&D, como cazas de sexta generaci贸n o sat茅lites en 贸rbita terrestre alta, que suelen implicar ensamblajes complejos de cientos de miles de componentes interdependientes. Aqu铆, MBSE puede ayudar a los equipos de producci贸n a garantizar que cada parte encaje correctamente, definiendo relaciones precisas entre componentes y sistemas desde las primeras etapas, reduciendo errores humanos durante el ensamblaje.

乌鸦传媒 y Dassault Syst猫mes unen fuerzas

En 乌鸦传媒 y Dassault Syst猫mes, hemos combinado experiencias en MBSE (Model-Based Systems Engineering) para ofrecer una capacidad disruptiva dise帽ada espec铆ficamente para la producci贸n en los sectores aeroespacial y de defensa (A&D). Nuestro expertise colectivo abarca todos los aspectos de la ingenier铆a de sistemas, la transformaci贸n digital y los procesos de producci贸n a lo largo del ciclo de vida de los sistemas aeroespaciales y de defensa, lo que nos proporciona una perspectiva 煤nica sobre c贸mo la teor铆a del MBSE puede aplicarse en la pr谩ctica para obtener beneficios tangibles.

Tambi茅n reconocemos que el MBSE no es una soluci贸n m谩gica para abordar todos los desaf铆os de fabricaci贸n. Sin embargo, ya estamos viendo que resulta muy eficaz para apoyar la identificaci贸n de soluciones de alto nivel y la posterior articulaci贸n de dise帽os detallados para sistemas de A&D. Creemos que el MBSE tiene el poder de mejorar la fabricaci贸n en estos sectores al incrementar la eficiencia, la calidad y la agilidad, asegurando que los complejos sistemas que estamos dise帽ando hoy para el futuro del sector aeroespacial y de defensa puedan construirse con precisi贸n y entregarse a tiempo.

Los ingenieros de software pueden haber dicho alguna vez que el software no se escribe solo. Eso ya no es cierto. La IA generativa es perfectamente capaz de asumir al menos algunas de las tareas simples involucradas en la codificaci贸n, as铆 como otros aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software. De hecho, la investigaci贸n publicada en nuestro nuevo informe del Instituto de Investigaci贸n de 乌鸦传媒, Turbocharging software with Gen AI, muestra que las organizaciones que utilizan IA generativa han visto una mejora en la productividad del 7 al 18% en la ingenier铆a de software.

Entonces, 驴qu茅 significa esto para aquellos que trabajan en el sector del software? Ser铆a razonable esperar cierto temor al cambio, despu茅s de todo, el del statu quo es un comportamiento humano bien documentado. Pero nuestros datos de investigaci贸n, que involucraron tanto a desarrolladores como a altos ejecutivos, muestran que los ingenieros de software y sus empleadores esperan que la IA generativa mejore la profesi贸n y entregue un valor aumentado con la calidad del software y la carga de trabajo diaria de los ingenieros de software, ya que las empresas demandan software cada vez m谩s complejo en todas las partes de su negocio y l铆neas de productos.

Veamos en m谩s detalle algunos de estos beneficios clave.

Acelera m谩s r谩pido y con mayor precisi贸n

La antigua idea de que moverse demasiado r谩pido abre la puerta a errores puede ser refutada con el uso cuidadoso de la IA generativa durante el desarrollo de software. Debido a que la IA generativa puede automatizar algunas tareas simples y completarlas m谩s r谩pidamente, ayuda a acelerar una gran cantidad de procesos no cr铆ticos para la seguridad, dejando m谩s tiempo para los desarrollos de software m谩s complejos. Esto incluye prestar atenci贸n adicional a los sistemas cr铆ticos para la seguridad, donde la supervisi贸n humana seguir谩 desempe帽ando un papel crucial para mantener los m谩s altos est谩ndares de seguridad.

Por supuesto, la IA generativa no es una ‘soluci贸n m谩gica’ a la que se le pueda decir qu茅 hacer y autom谩ticamente producir el resultado deseado. Necesitar谩 una arquitectura bien definida y reglas efectivas sobre c贸mo ‘indicarle’ que genere c贸digo que sea replicable y mantenible, y que cumpla con las necesidades de la empresa y las normas de cumplimiento.

Con los procesos adecuados, la IA generativa tiene un gran potencial, y estos beneficios fundamentales son ampliamente reconocidos entre los desarrolladores de software. Nuestra investigaci贸n indica que se proyecta un crecimiento significativo en su uso. En un horizonte de dos a帽os, se espera que m谩s de una cuarta parte de todo el trabajo en dise帽o, desarrollo, pruebas y calidad de software sea mejorado por la IA generativa. Para 2026, anticipamos que m谩s de cuatro de cada cinco profesionales del software utilizar谩n herramientas de IA generativa.

M谩s espacio para que el talento brille

La mejora en la velocidad y precisi贸n es solo una parte del entorno. Son habilitadores clave para otros avances importantes, como permitir a los ingenieros de software dedicar el tiempo necesario para desarrollar el c贸digo complejo para el que fueron contratados.

Los ingenieros de software poseen una gran cantidad de talentos que van m谩s all谩 de escribir c贸digo complejo y de calidad. Sin embargo, estos talentos pueden verse sofocados si dedican la mayor parte de su tiempo a los aspectos m谩s mundanos, incluso repetitivos, de la codificaci贸n. Al liberarlos de estas tareas, herramientas como la IA generativa pueden liberar la creatividad de los ingenieros, permiti茅ndoles ser creativos, pensar en nuevas formas de abordar problemas o imaginar aspectos completamente nuevos de una soluci贸n de software.

El desaf铆o de equilibrar tareas mundanas con el pensamiento creativo no es exclusivo de los ingenieros de software. Las personas en muchas profesiones a menudo encuentran que sus pensamientos m谩s profundos o innovadores surgen cuando no est谩n inmersos en los aspectos m谩s cotidianos de su trabajo.

Sin embargo, los ingenieros de software a煤n necesitan dedicar tiempo a escribir c贸digo, y se debe asignar tiempo para ello. Al automatizar esas tareas cotidianas, la IA generativa puede liberar m谩s tiempo para el pensamiento innovador y la resoluci贸n creativa de problemas, como pensar m谩s profundamente en la experiencia del usuario. Los profesionales del software son conscientes de esto, y hemos encontrado que ven m煤ltiples v铆as para que emerja la creatividad. El estudio revela que el 61% de los l铆deres de software ya han visto los beneficios de la IA generativa en el trabajo innovador, y el 36% han visto beneficios en el colaborativo.

Ventajas como esta pueden experimentarse en muchos niveles de trabajo diferentes. Un l铆der t茅cnico nos dijo: 鈥淢ientras los profesionales senior est谩n aprovechando la IA generativa combinada con su experiencia en el dominio para la innovaci贸n de productos, los profesionales junior ven valor en la innovaci贸n de procesos y herramientas de IA, y en la automatizaci贸n y optimizaci贸n de la productividad.鈥�

Aumentando la satisfacci贸n y retenci贸n del talento

A pesar de los temores iniciales, las empresas no est谩n viendo que la IA generativa est茅 reduciendo la fuerza laboral de ingenier铆a de software. En lugar de considerar la IA generativa como un miembro del equipo independiente, la visi贸n predominante es usarla como una herramienta para empoderar a los miembros del equipo y mejorar su efectividad.

Cuando examinamos c贸mo las empresas planean utilizar las ganancias de productividad que obtienen de la IA generativa, descubrimos que solo un 4% tiene la intenci贸n de reducir la fuerza laboral. La gran mayor铆a est谩 comprometida en mejorar las oportunidades de trabajo m谩s significativas para sus profesionales de software, como la innovaci贸n y el desarrollo de nuevas caracter铆sticas (50%), la mejora de habilidades (47%) y el enfoque en tareas complejas y de alto valor (46%).

Esto ya no es sorprendente. La realidad es que la mayor铆a de las empresas de ingenier铆a no pueden contratar ni cerca del n煤mero de ingenieros de software que necesitan. Por lo tanto, lejos de reducir el n煤mero de empleados, la IA generativa hace que la plantilla de software existente se acerque a lo que la empresa sue帽a que entregar谩.

Nuestra investigaci贸n encontr贸 que el 69% de los profesionales de software senior creen que la IA generativa tendr谩 un impacto positivo en la satisfacci贸n laboral. Cuando preguntamos a los profesionales de software c贸mo ven la IA generativa, el 24% se sinti贸 emocionado o feliz de usarla en su trabajo, y un 35% adicional sinti贸 que les ayudaba y aumentaba sus capacidades. Estos factores tambi茅n pueden beneficiar la retenci贸n de talento: las personas que est谩n felices en su trabajo son menos propensas a considerar cambiar de empleo.

En conclusi贸n

Todav铆a estamos en los primeros d铆as de la IA generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software. Sin embargo, ya hemos encontrado que se est谩 utilizando para acelerar el tiempo de desarrollo, mejorar productos, liberar a los ingenieros de software de tareas rutinarias para que puedan dedicarse a trabajos m谩s innovadores, y al hacer todo esto, aumentar tanto la productividad como la satisfacci贸n laboral. Con una adopci贸n que aumentar谩 en los pr贸ximos a帽os, esperamos cosas emocionantes para los desarrolladores, sus productos y los clientes.

Descarga el estudio de Instituto de Investigaci贸n 乌鸦传媒 Turbocharging software with Gen AI para saber m谩s.

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La industria aeron谩utica europea se encuentra en un punto de inflexi贸n crucial, la competencia global en el sector de la aviaci贸n se ha intensificado debido al r谩pido avance tecnol贸gico en regiones fuera de Europa. Por otro lado, los crecientes desaf铆os ambientales y las regulaciones para combatir el cambio clim谩tico exigen una transformaci贸n profunda en la forma en que las aeronaves son dise帽adas, fabricadas, operadas y mantenidas.

En este contexto, la Industria 5.0 emerge como un nuevo paradigma que busca la convergencia entre la automatizaci贸n inteligente y la interacci贸n humano-m谩quina para lograr una producci贸n m谩s eficiente, personalizada y sostenible. Este nuevo paradigma pone un 茅nfasis especial en la colaboraci贸n entre robots, inteligencia artificial (IA) y trabajadores humanos, promoviendo una fabricaci贸n m谩s 谩gil y adaptable a las necesidades cambiantes del mercado. Adem谩s, este modelo impulsa la sostenibilidad mediante la optimizaci贸n de recursos y la reducci贸n del impacto ambiental, elementos clave en la evoluci贸n de la aviaci贸n hacia un futuro m谩s ecol贸gico y sostenible. Seg煤n un estudio del 乌鸦传媒 Research Institute la inversi贸n en gemelos digitales en el sector aeroespacial y de defensa ha aumentado un 40% en el 煤ltimo a帽o, representando el 2,7% de los ingresos de estas organizaciones. Adem谩s, el 81% de las empresas encuestadas reconoce que los gemelos digitales son fundamentales para mejorar la disponibilidad y fiabilidad de los sistemas y equipos a lo largo de su ciclo de vida.

Dentro de esta transformaci贸n tecnol贸gica, la estrategia de la juega un papel fundamental al establecer directrices para el desarrollo y la implementaci贸n de soluciones avanzadas en inteligencia artificial, datos y rob贸tica dentro del ecosistema industrial europeo. En su reciente documento de pol铆ticas y hoja de ruta tecnol贸gica, ADRA enfatiza la necesidad de crear infraestructuras de datos abiertas, interoperables y seguras, que fomenten la colaboraci贸n entre empresas, centros de investigaci贸n y organismos reguladores. Esto permitir谩 acelerar la adopci贸n de soluciones innovadoras en el sector aeron谩utico y garantizar que Europa mantenga una posici贸n de liderazgo en el desarrollo de tecnolog铆as estrat茅gicas.

La integraci贸n de tecnolog铆as avanzadas como la inteligencia artificial (IA), el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), los gemelos digitales (DT) y las soluciones de rob贸tica automatizada emerge como una v铆a prometedora para abordar estos retos. Estas tecnolog铆as no solo ofrecen soluciones innovadoras para optimizar procesos y reducir costos, sino que tambi茅n permitir谩n al sector avanzar hacia un modelo m谩s sostenible y respetuoso con el medio ambiente.

El proyecto GENEX, financiado por la UE, est谩 desarrollando una plataforma end-to-end basada en IIoT y gemelos digitales para la optimizaci贸n de la fabricaci贸n y el mantenimiento de estructuras compuestas de aeronaves de pr贸xima generaci贸n. Estos modelos incorporan conocimiento sobre los componentes de las aeronaves y los procesos de fabricaci贸n/reparaci贸n para su optimizaci贸n. Adem谩s, permiten el desarrollo de un sistema de monitorizaci贸n y gesti贸n de la salud y uso de las aeronaves, para garantizar la seguridad y la aeronavegabilidad.

Tecnolog铆as habilitadoras clave

La integraci贸n de nuevas tecnolog铆as en el sector aeron谩utico, en cualquier eslab贸n de la cadena de valor, supone un reto por la estricta regulaci贸n que cumplen todos los procesos aeron谩uticos. Cualquier avance tecnol贸gico requiere muchas horas de vuelo antes de ser ampliamente aceptado por la industria aeron谩utica. Sin embargo, la adopci贸n de estas tecnolog铆as se considera clave para impulsar la innovaci贸n industrial y de paso abordar los desaf铆os que enfrenta la aviaci贸n.

Hacia la neutralidad clim谩tica

El compromiso con la neutralidad clim谩tica en la industria aeron谩utica europea no es solo una meta ambiciosa, sino una necesidad imperativa para garantizar la sostenibilidad del planeta y la competitividad del sector. La integraci贸n de tecnolog铆as avanzadas como la inteligencia artificial, el IIoT y los gemelos digitales desempe帽a un papel crucial en la consecuci贸n de este objetivo, proporcionando soluciones innovadoras para abordar los desaf铆os ambientales m谩s apremiantes.

Estas tecnolog铆as reducen el consumo de energ铆a y materias primas, optimizan los procesos log铆sticos y mejoran la eficiencia operativa. Adem谩s, fomentan el empleo de materiales sostenibles y el reciclaje, fortaleciendo la transici贸n hacia una econom铆a circular en el sector. Dichas innovaciones no solo reducen el impacto ambiental, sino que tambi茅n maximizan el uso de recursos en la industria aeron谩utica. El reciclaje de materiales, el dise帽o modular de componentes y la reutilizaci贸n de recursos se ven facilitados por el uso de tecnolog铆as habilitadoras como los gemelos digitales y el IIoT. Al integrar estas herramientas, la industria puede reducir significativamente su impacto ambiental mientras maximiza el valor econ贸mico de sus operaciones.

La transici贸n hacia la Industria 5.0 y el cumplimiento de los objetivos del presentan desaf铆os significativos para la industria aeron谩utica europea. Uno de los principales retos es la falta de estandarizaci贸n en los datos y las herramientas utilizadas para procesar y gestionar los flujos de informaci贸n relacionados con los procesos y entidades involucradas. Esta carencia dificulta la interoperabilidad y la eficiencia en la gesti贸n de informaci贸n cr铆tica. Adem谩s, mejorar la eficiencia en los procesos de fabricaci贸n y mantenimiento es esencial para reducir costes y tiempos de inactividad. La adopci贸n de t茅cnicas avanzadas como la impresi贸n 3D, la automatizaci贸n rob贸tica y especialmente el uso de gemelos digitales en MRO (mantenimiento, reparaci贸n y operaciones), permite anticipar fallos y optimizar la vida 煤til de los componentes. Estas innovaciones est谩n alineadas con los objetivos del Net-Zero Industry Act, que busca acelerar el desarrollo y la producci贸n de tecnolog铆as limpias para lograr la neutralidad clim谩tica.

Inteligencia artificial

La IA desempe帽a un papel fundamental en la transformaci贸n de la aviaci贸n. Desde el dise帽o de aeronaves m谩s eficientes hasta la optimizaci贸n de rutas de vuelo, la IA permite analizar grandes vol煤menes de datos en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje autom谩tico pueden predecir el mantenimiento necesario para componentes cr铆ticos, evitando retrasos y reduciendo los costos operativos. En t茅rminos de sostenibilidad, la IA puede contribuir al desarrollo de motores m谩s limpios mediante simulaciones avanzadas y optimizaci贸n aerodin谩mica. Adem谩s, facilita la monitorizaci贸n del consumo de combustible y las emisiones, permitiendo a las aerol铆neas adoptar estrategias que minimicen su impacto ambiental.

En el Proyecto GENEX, los modelos basados en IA, permiten adaptar los par谩metros de procesos ATL[1] (Automated Tape Laying) a las variaciones de los materiales/caracter铆sticas del proceso y posibilitan su control para par谩metros de entrada determinados (velocidad de aplicaci贸n y potencia de calentamiento, grado de precurado y temperatura del sustrato).

Gemelos digitales

Los gemelos digitales se han convertido en una herramienta clave para el desarrollo y operaci贸n de aeronaves. Un gemelo digital es una representaci贸n virtual de un activo f铆sico que permite simular y analizar su comportamiento en diferentes escenarios. En el sector aeron谩utico, esto significa que se pueden realizar pruebas virtuales exhaustivas antes de construir componentes f铆sicos, ahorrando tiempo y reduciendo el desperdicio de materiales. Adem谩s, los gemelos digitales permiten predecir fallos potenciales en los sistemas, lo que mejora la seguridad y reduce los tiempos de inactividad. Un caso de uso destacado es el mantenimiento predictivo: utilizando datos en tiempo real y modelos digitales, las aerol铆neas pueden identificar y solucionar problemas antes de que ocurran, optimizando los recursos y minimizando el impacto ambiental.

El desarrollo de un Digital Twin Framework en Genex, proporciona una herramienta que garantiza la estandarizaci贸n, interoperabilidad y usabilidad de los datos dentro del ecosistema industrial, permitiendo generar modelos de gemelos digitales de diversos activos.

El proyecto GENEX

El () surge como una iniciativa clave para revolucionar la fabricaci贸n y el mantenimiento de estructuras aeron谩uticas mediante el uso de gemelos digitales. Financiado por el programa Horizon Europe, GENEX busca desarrollar un marco digital integral que optimice la fabricaci贸n y mantenimiento de componentes compuestos en aeronaves (ver Ilustraci贸n 1).

El proyecto est谩 liderado por un consorcio de empresas e instituciones de investigaci贸n de primer nivel, incluyendo ITAINNOVA, 乌鸦传媒, AIMEN, CIDETEC, AERNNOVA y DLR, entre otras. Su objetivo es integrar modelos computacionales avanzados con sensores en tiempo real para mejorar la seguridad, eficiencia y sostenibilidad de los procesos aeron谩uticos. A trav茅s del uso de gemelos digitales, que permiten representar virtualmente elementos f铆sicos en aeronaves, se facilita una monitorizaci贸n avanzada de los procesos de fabricaci贸n, mantenimiento y reparaci贸n, asegurando un mayor control y optimizaci贸n de los recursos.

En este contexto, el enfoque del proyecto se alinea con la visi贸n de la Industria 5.0, promovida por la Comisi贸n Europea. Este concepto redefine la interacci贸n entre humanos y m谩quinas en un entorno digital altamente automatizado, en el que los trabajadores colaboran con sistemas avanzados para mejorar la precisi贸n, seguridad y sostenibilidad de los procesos industriales. La integraci贸n de estas tecnolog铆as permite no solo la automatizaci贸n de tareas repetitivas, sino tambi茅n la toma de decisiones m谩s informadas gracias a la inteligencia artificial y la conectividad del IIoT.

乌鸦传媒 desempe帽a un papel fundamental en el desarrollo del Digital Twin Framework, una herramienta que garantiza la estandarizaci贸n, interoperabilidad y usabilidad de los datos dentro del ecosistema industrial. Gracias a esta tecnolog铆a, se facilita la simulaci贸n y optimizaci贸n de procesos de fabricaci贸n y mantenimiento, reduciendo tiempos de inactividad y costos operativos.

El Digital Twin Framework de 乌鸦传媒 responde de manera integral a estos desaf铆os de la digitalizaci贸n en la industria aeron谩utica, proporcionando una plataforma IIoT com煤n, multidisciplinaria e interoperable basada en una arquitectura modular. Su capacidad para integrar datos de sensores, modelos de simulaci贸n y algoritmos de inteligencia artificial garantiza la estandarizaci贸n de los datos mediante la generaci贸n de plantillas ad-hoc, permitiendo una gesti贸n estructurada y eficiente de la informaci贸n.

En l铆nea con las iniciativas del programa Horizonte Europa, el Digital Twin Framework se apoya en tecnolog铆as de conectividad avanzada, como el IoT industrial, para garantizar un flujo de datos continuo y en tiempo real. Esto permite a las aeronaves y a los sistemas de producci贸n intercambiar informaci贸n con latencia ultrabaja, mejorando la eficiencia operativa y facilitando la toma de decisiones basadas en datos precisos.

Asimismo, la incorporaci贸n de tecnolog铆as emergentes como computaci贸n en el borde (edge computing) contribuye a la optimizaci贸n de procesos en entornos industriales, reduciendo la dependencia de infraestructuras f铆sicas y mejorando la escalabilidad de las soluciones digitales.

Finalmente, su enfoque en la optimizaci贸n de la fabricaci贸n y el mantenimiento predictivo, mediante el uso de modelos de aprendizaje autom谩tico e inteligencia artificial, permite anticipar fallos, mejorar la eficiencia en reparaciones y maximizar la vida 煤til de los componentes cr铆ticos, reduciendo tiempos de inactividad y costos operativos.

Entre los casos de uso llevados a cabo con la herramienta Digital Twin Framework, podemos destacar los siguientes:

• Estandarizaci贸n de datos: La integraci贸n de datos es esencial para generar gemelos digitales efectivos. GENEX trabaja en la creaci贸n de un sistema unificado que permite gestionar la informaci贸n de m煤ltiples sensores y procesos, asegurando que los datos sean compatibles y reutilizables en todo el ciclo de vida de las aeronaves.

• ANITA: Este caso de uso destaca por su aplicaci贸n pr谩ctica en la reparaci贸n de componentes de avi贸n fabricados en compuestos avanzados. Gracias a la monitorizaci贸n con sensores, el gemelo digital del componente permite modelar el da帽o y optimizar la reparaci贸n utilizando mantas t茅rmicas controladas por inteligencia artificial. Estas mantas aplican la temperatura y duraci贸n exactas para garantizar una reparaci贸n precisa, segura y eficiente.

Estos avances est谩n respaldados por el programa Horizonte Europa, que promueve una industria aeron谩utica europea m谩s resiliente, sostenible y competitiva a nivel global. En este sentido, GENEX se posiciona como un referente dentro de esta estrategia europea, demostrando c贸mo la digitalizaci贸n y la sostenibilidad pueden converger para transformar la industria aeron谩utica.

[1] En el contexto de la manufactura aeron谩utica, los procesos ATL (Automated Tape Laying) son t茅cnicas automatizadas utilizadas para colocar cintas de material compuesto en capas precisas y controladas. Estos procesos son esenciales para la fabricaci贸n de componentes estructurales de aeronaves, como alas y fuselajes, debido a su capacidad para mejorar la precisi贸n, reducir el tiempo de producci贸n y minimizar el desperdicio de material.

En los 煤ltimos a帽os, hemos asistido a una verdadera proliferaci贸n de dispositivos y productos conectados a Internet de las Cosas (IoT). Desde la aparici贸n de los smartphones, 芦estar siempre conectado禄 est谩 hoy en d铆a totalmente incorporado a nuestra vida cotidiana. El valor del mercado, que se prev茅 que aumente de 25.000 millones de d贸lares en 2024 a 120.000 millones en 2032, confirma la aceleraci贸n de la adopci贸n de dispositivos conectados en el mercado de consumo.

Esta aceleraci贸n hace necesario responder a las principales expectativas de los consumidores:

• Experiencia de uso sencilla: el 65% de los consumidores espera que todos los dispositivos conectados cuenten con una interfaz m谩s intuitiva y 煤nica.
• Valor: el 50% de los consumidores destaca la falta de recomendaciones contextuales y relevantes en escenarios complejos,
• Confianza: la privacidad de los datos es un aspecto clave en la decisi贸n de compra del 75% de los consumidores; y el 67% manifiesta su desconfianza sobre el uso que las organizaciones hacen de sus datos.
• Sostenibilidad: el 60% de los consumidores demanda conocer la huella de carbono del producto.

Las empresas de tecnolog铆a conectada afrontan importantes retos para construir soluciones de valor y dar respuesta a las expectativas del consumidor con modelos de negocio rentables:

• Confianza en la privacidad de los datos, con una transparencia en la comunicaci贸n del uso de los datos, la implantaci贸n de una 芦etiqueta de privacidad禄 y la capacidad de mantener la seguridad de los datos en un entorno tecnol贸gico en constante evoluci贸n. 
• Interoperabilidad sin obst谩culos, con la adopci贸n de est谩ndares de compatibilidad entre plataformas y alianzas cerradas en todo el ecosistema.
• Impulso con HybridAI, integrado desde el edge hasta la red, desde la plataforma de desarrollo de datos y aplicaciones hasta las operaciones, como diferenciador clave para mejorar la funcionalidad de los dispositivos para una experiencia de usuario personalizada y precisa.
• Seguridad por dise帽o: la seguridad en el coraz贸n de los procesos de dise帽o, incluida la implantaci贸n de s贸lidas medidas de protecci贸n con autenticaci贸n s贸lida y cifrado integral de datos.
• Promover la sostenibilidad mediante soluciones de bajo consumo de energ铆a, fomentar la econom铆a circular y una cadena de suministro de reciclaje close-loop.
• Adaptaci贸n del modelo de negocio a trav茅s un nuevo modelo de ingresos que compense la elevada inversi贸n inicial y un retorno de la inversi贸n m谩s prolongado
• Escasez de talento, incrementada por la necesaria convergencia de diversas habilidades, impone nuevas formas de gesti贸n del mismo y de cooperaci贸n entre los fabricantes y el ecosistema digital.

El paso de los dispositivos inteligentes a los aut贸nomos reside no solo en una integraci贸n perfecta end-to-end, sino en la interoperabilidad de todo el ecosistema. 

El entorno regulatorio se vuelve cr铆tico para garantizar el desarrollo y la adhesi贸n a normas y marcos que aseguren un 芦trabajo conjunto禄 sin trabas de los productos de diferentes fabricantes.

Con el 67% de los consumidores considerando los dispositivos conectados como una necesidad, 煤nete al panel titulado 芦Engineering tomorrow-key considerations in a network-integrated device design禄 en el #MWC2025, donde Anne-Flore Agard, global heald of telecom en 乌鸦传媒 Engineering, mostrar谩 c贸mo la compa帽铆a contribuye a impulsar la pr贸xima ola de dispositivos conectados en red para una valiosa experiencia de usuario.

Entendiendo los gemelos digitales de red

En telecomunicaciones, los gemelos digitales de red est谩n transformando la forma en la que los operadores de red gestionan, optimizan y predicen el rendimiento de la misma.

Un gemelo digital de red es una r茅plica virtual muy detallada de una red real que no s贸lo modela los elementos f铆sicos (por ejemplo, torres de radio, enrutadores, conmutadores y servidores de centros de datos), sino tambi茅n la parte 芦invisible禄 de la red, como las se帽ales, la cobertura, las interferencias, el comportamiento del tr谩fico y la movilidad de los usuarios a trav茅s de las capas de frecuencia.

Los gemelos digitales de red tienen varios usos en las empresas de telecomunicaciones, desde I+D hasta planificaci贸n, despliegue y operaciones. Por ejemplo, utilizando gemelos digitales de red para identificar anomal铆as en el consumo de energ铆a en todas las celdas.

Un gemelo digital proporciona un laboratorio virtual para la experimentaci贸n en tiempo real, antes de introducir cambios en la red f铆sica, minimizando as铆 los riesgos. Puede representar cualquier escala o complejidad, desde una 煤nica funci贸n de red o protocolo inal谩mbrico hasta toda la red m贸vil, y se utiliza para probar, analizar, optimizar, supervisar o validar con un riesgo m铆nimo (o nulo) para la red real. Gartner predice que los gemelos digitales de red mejorar谩n el tiempo de respuesta a las solicitudes en un 20% en todas las redes.

Sin embargo, el volumen de datos, la naturaleza din谩mica de las redes y la necesidad de escalabilidad plantean retos considerables a la hora de crear gemelos digitales de red. Su creaci贸n y mantenimiento son desalentadoramente complejos. La inteligencia artificial generativa (GenAI) podr铆a simplificar y mejorar la tecnolog铆a de los gemelos digitales de red.

Seg煤n el Instituto de Investigaci贸n 乌鸦传媒, el 96% de las empresas mundiales de telecomunicaciones tienen la GenAI como una de sus principales prioridades y el 86% de ellas ya la han adoptado en cierta medida. En el contexto de los gemelos digitales de red, GenAI puede utilizarse para automatizar la generaci贸n y actualizaci贸n de estos modelos virtuales, haciendo que el proceso sea m谩s eficiente y menos propenso a errores.

La Gen AI se une a los gemelos digitales de red

La GenAI ya se est谩 utilizando para facilitar el desarrollo y despliegue de gemelos digitales. Por ejemplo, Aira Technologies ha creado RANGPT, una aplicaci贸n basada en LLM para consultar y controlar de forma segura la RAN mediante GenAI. Con , un experto en tecnolog铆a inal谩mbrica puede analizar datos, obtener informaci贸n, experimentar iterativamente y, en 煤ltima instancia, desplegar c贸digo, como una aplicaci贸n RAN, en unas pocas horas.

La GenAI permite simplificar la creaci贸n y el mantenimiento de gemelos digitales de red de varias maneras.

1. Generaci贸n de datos: La GenAI admite la creaci贸n de datos sint茅ticos para complementar los datos del mundo real, lo que facilita el entrenamiento de modelos de gemelos digitales sin grandes conjuntos de datos. Seg煤n Gartner, el uso de GenAI para crear datos sint茅ticos es un 谩rea de r谩pido crecimiento. Para 2026, el , frente a menos del 5% en 2023.
2. Modelado de sistemas complejos: La Gen AI simplifica el modelado de sistemas complejos, sobre todo de sistemas con din谩micas no lineales o interacciones intrincadas, mediante el aprendizaje de patrones y relaciones a partir de los datos. Por ejemplo, una herramienta de IA generativa podr铆a modelar el comportamiento de los canales de radio en distintas condiciones geogr谩ficas y meteorol贸gicas. Ericsson ha creado un utilizando , una plataforma de colaboraci贸n y simulaci贸n de mundos virtuales en tiempo real para flujos de trabajo 3D basada en Gen AI. Ayuda a simular con precisi贸n la interacci贸n entre las celdas 5G y el entorno, por ejemplo, los fen贸menos f铆sicos y los aspectos relacionados con la movilidad. Esto podr铆a ayudarnos a desarrollar redes m谩s r谩pidas y fiables en el futuro.
3. Generaci贸n de escenarios realistas: Generaci贸n de escenarios realistas: La GenAI puede utilizarse para crear diversos escenarios y an谩lisis hipot茅ticos que ayuden a evaluar los riesgos y las estrategias de mitigaci贸n. Por ejemplo, una herramienta podr铆a explorar varios escenarios de movilidad de usuarios a distintas velocidades. Qualcomm ha creado un acelerado por Gen AI que representa con precisi贸n la red f铆sica de acceso radioel茅ctrico (RAN), para ayudar a los operadores a responder a estas preguntas 芦hipot茅ticas禄, como cu谩ntos usuarios puede admitir un nodo de red manteniendo ciertos par谩metros de calidad de servicio (QoS).鈥�
4. Generaci贸n de insights visuales: La Gen AI permite crear modelos fundacionales de clases de activos de utilities, utilizando im谩genes visuales a gran escala. Estas arquitecturas de redes neuronales proporcionan informaci贸n valiosa para el mantenimiento y la supervisi贸n. Por ejemplo, se pueden utilizar para visualizar torres, l铆neas de transmisi贸n, transformadores, etc.
5. Colaboraci贸n humana: La Gen AI permite a un experto humano trabajar m谩s eficazmente con la red, combinando su conocimiento con la informaci贸n basada en datos de la red. Esto puede mejorar la toma de decisiones y la resoluci贸n de problemas. Por ejemplo, la Gen AI podr铆a crear una interfaz de comunicaci贸n entre los humanos y la red. Los ingenieros podr铆an consultar el estado de la red a trav茅s de un simple texto del tipo “驴cu谩ntos usuarios de m贸viles est谩n realizando llamadas a trav茅s de este emplazamiento de radio?”

As铆 pues, la IA generativa puede ayudar a acelerar la creaci贸n de gemelos digitales de redes, representando con precisi贸n sus funciones y comportamientos relevantes, haci茅ndolos m谩s accesibles y asequibles que nunca.

Sorteando los riesgos

Como cualquier otra tecnolog铆a, el uso de Gen AI para los gemelos digitales de red tiene retos que deben abordarse antes de que pueda desplegarse comercialmente. Por ejemplo, puede producir contenidos t贸xicos, sesgados o alucinados. Tambi茅n existen riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos, como la posible filtraci贸n de informaci贸n sensible o el uso indebido de datos personales.

Por tanto, es esencial considerar cuidadosamente los riesgos de la Gen AI. Esto incluye la necesidad de marcos para mitigar estos riesgos, junto con salvaguardas (guardrails), un conjunto de pol铆ticas predefinidas y protocolos operativos para regular el comportamiento y los resultados de un modelo.

Estas salvaguardas proporcionan l铆mites 茅ticos, cumplimiento legal, adecuaci贸n contextual y medidas de seguridad, evitando resultados perjudiciales o sesgados y el uso indebido de informaci贸n sensible.

Like any other technology, the use of GenAI for network digital twins has challenges that must be addressed before it can be deployed commercially. For example, it can produce toxic, biased, or hallucinated content. There are also data privacy and security risks, like the potential leakage of sensitive information or misuse of personal data. 

So, careful consideration of GenAI’s risks is essential. This includes the need for frameworks to mitigate these risks, along with 鈥榞uardrails’, a set of predefined policies and operational protocols to regulate a model’s behavior and output.  

These guardrails provide ethical boundaries, legal compliance, contextual appropriateness and security measures, preventing harmful or biased outputs and misuse of sensitive information.  son ejemplos de frameworks programables de estas salvaguardas.

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Gracias a la IA Generativa, la hasta ahora compleja tarea de desarrollar gemelos digitales de red es cada vez m谩s f谩cil. La GenAI est谩 cambiando la forma en que construimos, mantenemos e interactuamos con estas r茅plicas virtuales, abriendo las puertas a una optimizaci贸n e innovaci贸n de red sin precedentes. Los gemelos digitales acelerados por Gen AI y

La visi贸n de 乌鸦传媒 es que la Gen AI se introducir谩 de forma gradual y constante utilizando un enfoque de IA h铆brida. Esto combina los beneficios de Gen AI con fuentes de conocimiento estructurado y razonamiento simb贸lico, como se muestra en la siguiente figura, y, en cada paso de este viaje, ayudar谩 a simplificar tangiblemente los gemelos digitales de red.

A corto plazo, la atenci贸n se centrar谩 en utilizar GenAI para construir partes del gemelo digital de red. A medio plazo, ayudar谩 a que estos gemelos sean m谩s inteligentes y act煤en como copilotos. A largo plazo, asistiremos al auge de los gemelos generativos multiagente para automatizar tareas complejas de gesti贸n de redes.

Los gemelos digitales de red se han convertido en una herramienta esencial para los CSP, ya que les permiten probar, optimizar y gestionar las redes con un riesgo m铆nimo. Ahora es crucial que los operadores construyan estos gemelos digitales de forma r谩pida y eficiente. La IA Generativa simplifica su creaci贸n, mantenimiento y optimizaci贸n automatizando procesos, generando datos sint茅ticos, modelando sistemas complejos y permitiendo interacciones intuitivas entre humanos y redes. 乌鸦传媒 ve a la Gen AI como un habilitador transformador de gemelos digitales de red, impulsando avances graduales hacia soluciones de gesti贸n de red m谩s inteligentes y aut贸nomas que mejoren el ROI y la eficiencia operativa.

驴Qu茅 es lo pr贸ximo?:

1. Planificar y preparar: Definir objetivos, evaluar la infraestructura existente y establecer una estrategia de datos s贸lida mediante la identificaci贸n de casos de uso clave, la consolidaci贸n de datos de alta calidad y el aprovechamiento de datos sint茅ticos a trav茅s de la IA Generativa. Identifica las carencias y garantiza la alineaci贸n con los objetivos de la red.

2. Construir y pilotar: Utilizar la IA Generativa para automatizar la creaci贸n y el mantenimiento del gemelo digital, integrar herramientas y plataformas escalables, implementar barreras de protecci贸n y marcos de seguridad. Poner a prueba la soluci贸n a peque帽a escala, perfeccionarla en funci贸n de los comentarios y formar a los equipos para una adopci贸n eficaz.

3. Optimizar and escalar: Supervisar las principales m茅tricas de rendimiento mediante una interfaz generativa para la colaboraci贸n humana, actualizar continuamente el gemelo digital con informaci贸n en tiempo real y ampliar su alcance a toda la red. Avanzar hacia una gesti贸n aut贸noma de la red para mejorar el retorno de la inversi贸n y la eficiencia operativa.

Nos encontramos en la encrucijada de una transformaci贸n tecnol贸gica. Si se aplica correctamente, la Gen AI combinada con la tecnolog铆a de gemelos digitales redefinir谩 el panorama de las telecomunicaciones. Pero las ventajas de GenAI solo pueden aprovecharse realmente con una estrategia adecuada. Para tener 茅xito, las compa帽铆as de telecomunicaciones deben definir cuidadosamente sus marcos pol铆ticos y sus barreras de protecci贸n para utilizar esta nueva tecnolog铆a de forma segura. 乌鸦传媒 puede ayudar.

Telco乌鸦传媒 es una serie de publicaciones sobre las 煤ltimas tendencias y oportunidades en el sector de las telecomunicaciones, impulsadas por una comunidad de expertos y l铆deres de opini贸n de todo el mundo.