Durante años, el ciclo Order to Cash (O2C) —ese proceso que empieza con un pedido y termina con un cobro— fue percibido como un engranaje más del back-office. Sin embargo, en el contexto económico actual, las organizaciones líderes están redescubriendo el verdadero potencial del O2C como una palanca estratégica para generar eficiencia, resiliencia financiera y crecimiento sostenible.

Hoy, el ciclo O2C ya no es sólo una forma de cobrar, sino que se posiciona como un catalizador estratégico, clave para liberar capital circulante, acelerar ingresos, mejorar la experiencia de cliente y permitir modelos de negocio más ágiles y escalables. Es un sistema nervioso financiero-comercial que conecta estrategia, tecnología, datos y experiencia y aquellas organizaciones que logran reinventar su proceso O2C a través de tecnología, analítica avanzada y una orientación al cliente, están obteniendo mejoras tangibles y sostenibles en sus resultados financieros y operativos.

La tormenta perfecta que puso al O2C bajo los focos

El rediseño del O2C no es una moda tecnológica. Es una respuesta a un entorno donde la presión sobre la liquidez, los márgenes y la velocidad del mercado es más alta que nunca.

• La inflación persistente (EE.UU. 3.5-4.5%, Eurozona 2-2.5%, España 2.7%) que erosiona márgenes y exige agilidad en los cobros.
• Tipos de interés en descenso, abriendo oportunidades para mejorar la posición financiera, pero solo si las empresas cuentan con modelos eficientes de cobro
• Recuperación económica desigual con crecimiento económico en desaceleración: crecimiento global de 2.8-3% (FMI, 2025); España con previsión de 1.5-2.5%.
• La deuda privada elevada y morosidad todavía relevante: mientras EE.UU. y la Eurozona logran ligeras reducciones en sus niveles de deuda privada, España 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 aún inestables por volatilidad geopolítica persistente y la presión regulatoria que exigen trazabilidad, cumplimiento y agilidad.

Además, el cliente espera una experiencia sin fricción: rápida, digital, personalizada.

Este contexto plantea un dilema: seguir operando como siempre y sufrir las consecuencias, o rediseñar los procesos para convertir la función financiera en motor de resiliencia y crecimiento.

Los síntomas de un ciclo agotado

Muchas organizaciones aún operan con un modelo O2C fragmentado, ineficiente y desconectado de la estrategia de negocio. Algunos de los retos más comunes incluyen:

• Silos entre funciones (comercial, financiero, atención 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 facturación rígidos no se adaptan a nuevas ofertas.
• Políticas de cobro ineficientes y escasa segmentación del riesgo llevan a un aumento de los impagos y pérdida de ingresos. Por ejemplo, un cliente de utilities con más de 5 millones de cuentas activas gestionaba su deuda con una estrategia uniforme. ¿Resultado? Tasa de impago del 5.1%, insatisfacción creciente y altos costes por reclamación manual.
• Atención al cliente desconectada incrementa costes y reduce satisfacción. Una aseguradora, por ejemplo, observó que sus clientes recibían hasta tres facturas por distintos productos y servicios. No había errores, pero sí confusión, lo cual resultaba en múltiples 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: ¿y si el O2C no fuera solo un proceso para controlar, sino una plataforma para liderar?

El punto de inflexión: de controlar a liderar

Frente a este panorama, algunas organizaciones están haciendo algo radical: están reinventando por completo su modelo O2C, no solo para hacerlo más eficiente, sino para convertirlo en una ventaja competitiva real. El cambio empieza por una visión distinta: el O2C no como una función 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 continuación, repasamos las más relevantes, con ejemplos reales de nuestros clientes y resultados tangibles.

1. Facturar bien para cobrar mejor

En muchas compañías, la facturación sigue siendo un cuello de botella. Procesos manuales, reglas complejas, múltiples 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 años operando con una plataforma interna con múltiples desarrollos a lo largo de más de 10 años que, en el entorno actual, complicaba su operativa diaria y resultaba en sobrecostes de recursos y operativos. Ante esta situación, decidieron migrar a una solución cloud flexible y rediseñar completamente su proceso O2C, logrando automatizar un 37% más de operaciones, mejorando en un 60% la eficiencia del ciclo de cobro y reduciendo significativamente los costes operativos asociados.

Detrás del éxito no había sólo tecnología, sino una visión de futuro: facturar con precisión, rapidez y personalización es el primer paso para cobrar de forma eficiente.

2. Cobrar con inteligencia, no con presión

Recuperar deuda no es simplemente insistir. Es saber a quién, cómo y cuándo 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, decidió transformar su gestión de deuda creando un centro de servicios compartidos centralizando los procesos en una torre operativa especializada. Además, implementó una segmentación avanzada por riesgo y por comportamiento de pago, automatizó los recordatorios y ajustó sus estrategias a cada perfil. ¿El resultado? Consiguió una reducción del DSO , mejora en la eficacia de recobro y un descenso sustancial en los costes de reclamación.

Cuando se combina analítica 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… también desde Finanzas

Facturar y cobrar no debería generar fricción. Y, sin embargo, muchas veces lo hace: facturas confusas, canales de atención ineficientes, falta de visibilidad. En el caso de la aseguradora, con el objetivo de mejorar la experiencia del cliente, rediseñó su modelo de facturación para agrupar pólizas y servicios en un solo recibo por cliente. Implementó un portal digital donde cada cliente podía 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, también se construye confianza.

4. Automatizar con propósito

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

Según el Instituto de Investigación de ��ѻ��ý, se espera que los proyectos de IA Agéntica aumenten un 48% en 2025 (ver otros datos relevantes en el informe “IA en acción: cómo transforman la IA generativa y la IA agéntica las operaciones empresariales”)

¿Qué significa eso en la práctica?

Existen múltiples 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 región. Un portal de cliente puede ofrecer, sin intervención humana, una factura comprensible, una opción de pago y una ayuda en su idioma. Una inteligencia artificial puede resolver una disputa, conciliar un pago o recomendar un ajuste de crédito.

Y esto no es teoría.

• Un cliente, multinacional del entretenimiento, tras implementar soluciones de cash application automatizado, un service desk digital y herramientas de predicción de cobros basadas en IA, logró obtener 500 millones de dólares en mejora de capital circulante y una reducción de más del 65% en el DSO.
• Otro cliente, compañía global de bienes de consumo, con la implantación de soluciones AI-driven para disputas, cobros, datos maestros (MDM) y atención al cliente, alcanzó un 99% de calidad, una mejora del 40% en DSO y mayor agilidad operativa del ciclo de reclamaciones.
• Otro cliente más, empresa logística, reconfiguró completamente su modelo operativo con centros de excelencia en Asia y Europa, automatizó más de 100 roles transaccionales y logró un 70% de procesamiento directo (sin intervención humana).

Todas estas empresas tienen algo en común: ya no gestionan su ciclo financiero como una cadena de tareas, sino como un sistema inteligente, donde cada decisión se informa con datos, se automatiza con precisión y se conecta con la estrategia.

5. Adaptar el ciclo al modelo de negocio, no al revés

Facturar por uso, por suscripción, por bundles o por canal requiere una flexibilidad que muchos sistemas no tienen. Las empresas más 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 más allá de la optimización de sus procesos de O2C con la transformación de la estrategia y el modelo de operación. Adoptaron un enfoque de oferta multiservicio y multicanal que les permitió maximizar los flujos de ingresos existentes, pero también dotar sus modelos de escalabilidad ágil que les permite la incorporación sin fricciones de nuevos flujos de ingresos.

¿Y ahora qué? El viaje continúa

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

• ¿Sabemos cuánto nos cuesta cobrar?
• ¿Entendemos por qué nuestros clientes no pagan a tiempo?
• ¿Podemos anticipar, en lugar de reaccionar?
• ¿Podemos hacer que el cobro sea parte de la experiencia de marca?

Las respuestas definen la ventaja competitiva del futuro. Las organizaciones que actúan logran mejores KPIs de liquidez, más automatización, mejor experiencia del cliente y estructuras listas para escalar.

En resumen: menos fricción, más fluidez, más valor.

“Con la creciente presión sobre los fabricantes para operar de forma más rápida, inteligente y sostenible, el diseño y la construcción de fábricas está atravesando una transformación radical. En ��ѻ��ý, hemos estado colaborando con líderes globales para replantear los enfoques tradicionales, aprovechando la tecnología de gemelos digitales para aportar agilidad e inteligencia a la planta industrial.”&�Բ�����;

–  Alexandre Embry  

Una empresa global de productos de consumo quería simplificar, optimizar e hacer más inteligente la construcción de nuevas fábricas. En lugar de empezar desde cero en cada ocasión, les ayudamos a crear una herramienta digital que permite a los equipos diseñar y comparar configuraciones de plantas de forma virtual, eligiendo desde los tipos de productos hasta las líneas de envasado. Con visualizaciones integradas, paneles de datos e información impulsada por inteligencia artificial, la herramienta ahora les permite planificar mejor, avanzar más rápido y tomar decisiones más informadas.

Reimaginando el diseño de fábricas en la era digital

Diseñar una nueva fábrica es una tarea compleja y con un alto requerimiento de capital. Nuestro cliente buscaba eliminar puntos de fricción y mejorar tanto la eficiencia del capital (CapEx) como la eficiencia operativa (OpEx). La pregunta clave es: ¿cómo estandarizar el diseño de fábricas a nivel global, adaptándolo al mismo tiempo a productos de consumo específicos?

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 diseñar líneas de producción mediante un enfoque modular y digital desde el inicio. Desde la selección de tipos de productos y tamaños de envases hasta la elección de proveedores y niveles de automatización, los usuarios ahora pueden configurar fábricas completas de forma digital, con modelos 3D, documentos escaneados y paneles de indicadores clave (KPI) en tiempo real.

Construcción del gemelo digital: cómo se hizo realidad

Reunimos un equipo de innovación 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 solución permite crear contenido de gemelos digitales de forma dinámica y bajo demanda. Para lograrlo, aprovechamos nuestra solución Digital Twin Cockpit, basada en tecnologías de Microsoft y desarrollada como parte del laboratorio de IA, Robótica y Experiencias de ��ѻ��ý. Esta solución combina los activos creados en nuestro laboratorio con datos, inteligencia artificial y estándares en la nube de Microsoft, como Copilot, Power BI y varios componentes de Azure, lo que permite una revisión más rápida y coherente de los estándares de origen y de los modelos de planta generados.

La herramienta guía a los usuarios en cada paso de la configuración de una nueva línea de producción, permitiéndoles elegir tipos de productos, diseños de planta y opciones de equipamiento, de forma similar a personalizar una cocina. Los equipos pueden comparar distintos diseños según el coste, el consumo de energía y el uso de agua. La inteligencia artificial agiliza la entrada de datos, y los paneles integrados permiten hacer seguimiento de métricas clave como emisiones y costes operativos.

Uno de los mayores desafíos fue garantizar que la herramienta pudiera gestionar distintos tipos de fábricas, manteniendo todo conectado desde el diseño inicial hasta la construcción final.

Resultados alcanzados y próximos pasos

Nuestro cliente cuenta ahora con una arquitectura centralizada, estandarizada y replicable para el diseño de fábricas. El configurador de gemelos digitales permite:

• Establecer nuevas plantas de forma más rápida y eficiente.
• Tomar decisiones más inteligentes sobre dónde invertir y cómo mantener los equipos.
• Comparar distintas configuraciones de planta utilizando datos clave como el consumo de energía, el uso de agua y los costes operativos.

El sistema ya está ayudando a la alta dirección a tomar decisiones basadas en datos. A medida que el configurador evoluciona, está en camino de convertirse en un modelo de referencia para el diseño de fábricas a nivel global: escalable, inteligente y sostenible.

Más información sobre nuestro AI Robotics & Experiences Lab

En el dinámico panorama digital actual, garantizar la seguridad, la privacidad y la eficiencia en el manejo de datos sensibles se ha convertido en una prioridad estratégica para sectores como la banca, el comercio minorista, los seguros y la salud. Las metodologías tradicionales, que dependen del uso directo de identificadores sensibles en el sector financiero o datos personales y médicos en el sector salud están cada vez más expuestas a fraudes, filtraciones de datos y presiones regulatorias. Es por ello por lo que las organizaciones implementan la tokenización de red para fortalecer la seguridad de los datos y protegerlos ante posibles brechas de seguridad.

La tokenización de red es una técnica que sustituye datos sensibles o confidenciales (como números de tarjetas, números de identificación fiscal y otros datos personales) por tokens o cadenas de caracteres que sirven como valor alternativo a la información original. Estos tokens son útiles únicamente en contextos específicos, y no tienen validez fuera de ese contexto, protegiendo la información digital y fortaleciendo la seguridad de las operaciones digitales.

Los sectores de la banca, retail y comercio electrónico y el sector de salud y seguros podrían beneficiarse de la tokenización para proteger sus datos y los de sus usuarios gracias a los beneficios que aporta emplear esta tecnología.

La tokenización cuenta con respaldo normativo a través de estándres como EMVCo, PCI DSS Tokenization Guidelines o ANSI X9.199, que permiten su aplicación segura en sectores como la banca. Para otros sectores como el retail o salud no existan normas específicas, esta tecnología facilita el cumplimiento de regulaciones generales como PCI DSS, HIPAA y GDPR.

¿Qué beneficios tiene implantar la tokenización?

• Eliminación de la exposición de datos sensibles: Al reemplazar datos críticos (números de cuenta, información personal registros médicos) por tokens seguros se reduce drásticamente el riesgo de brechas de datos en todos los sectores.
• Reducción del fraude y el uso no autorizado: Los tokens sólo funcionan dentro de contextos específicos (dominios de comercio, dispositivos médicos o sistemas aseguradores), mitigando así ataques como phishing, reutilización de credenciales, suplantación de identidad y accesos no autorizados.
• Cumplimiento normativo simplificado: La tokenización reduce el alcance PCI DSS, facilita el cumplimiento de HIPAA y GDPR y asegura la protección 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 automáticas de datos. Además, en el ámbito de la salud, facilita la interoperabilidad entre hospitales, laboratorios y aseguradoras.
• Control granular del acceso a la información: permite separar los accesos por rol, asegurando que cada rol vea solo los datos estrictamente necesarios, reduciendo el riesgo de exposición innecesaria y reforzando el principio de privacidad por diseño.
• Habilita nuevos modelos digitales: La tokenización permite crear carteras digitales, historiales clínicos accesibles el línea o seguros personalizados, todos con una capa reforzada de protección de datos.

Arquitectura recomendada y aplicación por sector

La arquitectura recomendada para implementar tokenización 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, diseñada para integrarse fácilmente con el resto de la arquitectura core para proteger los datos de los clientes por ámbito. En especial para el sector bancario, retail y comercio electrónico, tiene capacidades de integración con redes de pago líderes como Visa, Mastercard y American Express.

• Banca, PSPs y adquirentes: Los bancos y PSPs gestionan su propio TSP, adquiriendo un control total sobre cómo se comparte y utiliza la información 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 aprobación de transacciones.
• Retail y comercio electrónico: Implementar la tokenización en este sector permite ofrecer experiencias de compra ágiles, personalizadas y seguras. Sustituyendo datos sensibles por tokens, los comercios reducen su exposición 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 amplíen sus capacidades digitales, desde pagos en línea hasta experiencias omnicanal.
• Salud y aseguradoras:En este sector en el quese manejan datos altamente confidenciales como historiales médicos, identidades de pacientes o facturación, la tokenización garantiza la privacidad y la integridad de la información en todo el ecosistema. Hospitales, aseguradoras y laboratorios pueden gestionar accesos diferenciados por actor para facilitar una gestión segura y controlada del acceso a la información, cumpliendo con normativas como GDPR e HIPAA. Además, habilita la interoperabilidad entre sistemas clínicos y administrativos, sentando las bases para servicios de salud digitales seguros y centrados en el paciente. Así, la tokenización no solo protege la información médica, sino que también impulsa la transformación digital del sector salud y asegurador.

La tokenización ha pasado de ser una opción técnica para convertirse en un habilitador estratégico 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 estándares globales no solo permite proteger los datos sensibles, sino también habilitar nuevos modelos de negocio y fortalecer la confianza de los usuarios.

Adoptar la tokenización ahora no es solo un imperativo de seguridad, sino una decisión empresarial inteligente para liderar en la economía digital. En un mundo cada vez más interconectado y regulado, las organizaciones que adopten la tokenización hoy estarán mejor posicionadas para afrontar los retos de mañana. La pregunta ya no es si implementarla, sino cuándo y cómo hacerlo estratégicamente.

En nuestro primer artículo sobre el tema de la Ingeniería de Sistemas Basada en Modelos (MBSE), analizamos el panorama general: de dónde proviene la ingeniería de sistemas, cómo su evolución hacia MBSE se ha convertido en una oportunidad importante para los innovadores del sector Aeroespacial y de Defensa (A&D), y por qué también debería integrarse en sus entornos de producción.

En este artículo, vamos a profundizar en cómo MBSE puede ayudar a las empresas de A&D a resolver algunos de sus desafíos de producción más urgentes, destacando los nueve que nuestros clientes nos dicen que experimentan con mayor frecuencia.

1. Cerrar la brecha entre diseño y fabricación

MBSE ofrece a los ingenieros una forma de crear un único repositorio digital con toda la información relacionada con un proyecto. Este repositorio actúa como una fuente única de verdad y se utiliza para integrar a los equipos de diseño y fabricación, proporcionando a todos visibilidad y acceso a los datos de cada sistema y proceso involucrado. Esto garantiza que los equipos de fabricación cuenten con información 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 producción. Además, proporciona un lenguaje común para que tanto ingenieros como equipos de producción puedan comunicarse, uniendo dos mundos muy distintos que tradicionalmente han tenido dificultades para entenderse.

MBSE también permite que los equipos de fabricación y producción aborden los desafíos desde una perspectiva de Sistema de Sistemas (SoS). Esto les da una visión del entorno más amplio en el que operan los sistemas de producción individuales, reconociendo cómo se conectan entre sí para crear integraciones complejas que trabajan en conjunto para lograr una capacidad superior que ningún sistema podría alcanzar por sí solo. A medida que los programas aeroespaciales y de defensa se vuelven más grandes, complejos e intrincados, esta es una forma de asegurar que los equipos sean conscientes de los desafíos globales de producción que podrían pasarse por alto si los productos o procesos individuales se analizan de forma aislada.

2. Mejorar la planificación de la producción

MBSE permite a los fabricantes del sector Aeroespacial y de Defensa simular el proceso de producción en un entorno virtual antes de que comience la fabricación física. Al crear una simulación digital integral en 2D de las líneas de ensamblaje, la asignación 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 producción. Al aprovechar las capacidades predictivas de MBSE, los equipos de producción pueden probar diferentes escenarios, ajustando cronogramas, distribución del personal y uso del equipo para optimizar la eficiencia. Esto significa que los fabricantes pueden tomar decisiones basadas en datos sobre cómo asignar mejor los recursos, ya sea asegurando que los componentes críticos lleguen justo a tiempo o que el personal con la experiencia adecuada esté ubicado donde más se necesita.

3. Soporte al ensamblaje complejo

El alcance de los sistemas modernos en el sector Aeroespacial y de Defensa es cada vez más amplio. A menudo implican ensamblajes intrincados con miles de componentes, cada uno con tolerancias precisas, dependencias y relaciones funcionales. Además, requieren una combinación de múltiples tecnologías, incluyendo software, materiales avanzados, electrónica y sensores. Pequeños errores pueden derivar en problemas mucho mayores más adelante. Un solo desalineamiento, una especificación incorrecta o una pieza faltante puede causar retrasos costosos, retrabajos o incluso fallos críticos para la misión.

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 esté correctamente posicionada, orientada e integrada dentro del sistema mayor o del Sistema de Sistemas (SoS). Los ingenieros y equipos de producción pueden utilizar estos modelos digitales para validar las interacciones entre componentes, identificar posibles problemas de ajuste o alineación antes de que comience la producción y simular el proceso de ensamblaje paso a paso.

Además, MBSE permite una comunicación fluida entre los equipos involucrados en las distintas etapas del proceso de ensamblaje. Esto incluye la creación de una única fuente de datos que conecta la intención del diseño con el proceso físico de ensamblaje. Al proporcionar esta fuente única de “verdad”, todos los actores involucrados —diseñadores, ingenieros, técnicos y proveedores— están siempre alineados con las especificaciones e instrucciones de ensamblaje más 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 múltiples instalaciones o incluso países.

4. Aseguramiento de la calidad y pruebas

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

MBSE también estandariza los protocolos de prueba, proporcionando una referencia unificada para evaluar el cumplimiento y agilizar el control de calidad en los sitios de producción. 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 múltiples ubicaciones y países, cada uno con infraestructuras distintas. Además, simplifica el proceso de cumplimiento normativo al mantener un registro digital completo de todas las pruebas y validaciones, asegurando la conformidad con los estándares de la industria y acelerando la certificación.

5. Facilitar la gestión del cambio

En la producción aeroespacial y de defensa, los cambios en los requisitos o diseños son inevitables debido a la evolución de las necesidades del cliente, actualizaciones regulatorias, restricciones en la cadena de suministro o avances tecnológicos. Gestionar estos cambios de manera eficiente es crucial para mantener los cronogramas de producción, garantizar la calidad y minimizar los sobrecostes. MBSE proporciona un enfoque estructurado y digital para la gestión de cambios al integrar actualizaciones en tiempo real dentro de una simulación digital unificada que ya es utilizada como fuente única de verdad por el equipo de producción.

En lugar de depender de documentación fragmentada y actualizaciones manuales, MBSE garantiza que cualquier modificación en el diseño o proceso se refleje instantáneamente en todos los componentes, sistemas y flujos de trabajo relacionados. Esta propagación automática de los cambios reduce el riesgo de inconsistencias, malentendidos e información desactualizada que llegue al área de producción. Y como ingenieros, equipos de producción y proveedores trabajan todos a partir del mismo modelo actualizado, se mantiene la alineación y se evitan errores costosos causados por especificaciones obsoletas.

MBSE también mejora el análisis de impacto al permitir a los fabricantes simular y evaluar las consecuencias de los cambios propuestos antes de implementarlos. Al analizar cómo afectan las modificaciones al rendimiento del sistema, las secuencias de ensamblaje o la logística 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 producción.

6. Integración de la cadena de suministro

La fabricación 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 sincronía con los cronogramas de producción es fundamental para mantener la eficiencia y evitar retrasos costosos.

MBSE mejora la integración de la cadena de suministro al proporcionar un enfoque estandarizado de modelado de sistemas y crear un marco común de comunicación. Esto no solo alinea a los proveedores con los requisitos de fabricación, sino que también les ofrece una forma sencilla de interactuar a lo largo de toda la cadena de suministro, garantizando una colaboración y coordinación 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 diseño y producción. 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 línea de ensamblaje, lo que reduce la probabilidad de problemas de integración y asegura que todos los componentes funcionen juntos como se espera.

MBSE también fortalece la resiliencia de la cadena de suministro al permitir el monitoreo en tiempo real y el uso de análisis predictivos. Los fabricantes pueden rastrear el impacto de interrupciones en la cadena de suministro —como escasez de materiales, retrasos en el envío o cambios regulatorios— sobre los cronogramas de producción y el rendimiento del sistema. Al simular diferentes escenarios de abastecimiento dentro de un gemelo digital de todas las operaciones de fabricación, las empresas pueden identificar proveedores alternativos o ajustar los plazos de producción con antelación, mitigando riesgos antes de que se conviertan en problemas mayores.

7. Aceleración del aumento de producción y escalabilidad

Cumplir con los cronogramas de entrega para capacidades críticas es fundamental en los programas aeroespaciales y de defensa. Los fabricantes recurren cada vez más a MBSE para reducir significativamente el tiempo desde el concepto inicial hasta la entrega de un producto funcional al cliente. MBSE facilita iteraciones de diseño más eficientes y precisas, lo que permite una entrada más temprana en la fase de producción. Este enfoque permite a las empresas aumentar las tasas de producción más rápidamente y con mayor seguridad.

8. Cumplimiento normativo y trazabilidad

En la mayoría de los grandes proyectos aeroespaciales y de defensa, cada parte del proceso de fabricación debe cumplir con estrictas regulaciones y estándares. MBSE proporciona un registro digital detallado y trazable de cómo los diseños y procesos cumplen con estos requisitos, lo que facilita las auditorías y certificaciones. Esto es invaluable para el cumplimiento normativo, la certificación y el aseguramiento de la calidad, especialmente en industrias altamente reguladas como la aeroespacial y de defensa. Además, mejora la colaboración entre equipos al ofrecer una visibilidad clara sobre la evolución de los diseños de producto y los procesos de fabricación.

9. Control de costes y reducción del riesgo

MBSE contribuye a ahorros significativos de costes durante todo el ciclo de vida del producto. Al detectar errores de diseño en etapas tempranas y reducir la necesidad de retrabajos, las empresas pueden evitar cambios costosos en fases avanzadas del desarrollo. Esta metodología también agiliza el cumplimiento de las normativas del sector, ayudando a los fabricantes a evitar sanciones económicas y paradas en la producción.

Además, al identificar posibles desafíos de producción desde la fase de planificación, MBSE permite anticipar y abordar limitaciones de materiales, ineficiencias en los procesos y problemas de integración antes de que se conviertan en obstáculos costosos. En la práctica, 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 asignación de recursos.

Este enfoque proactivo garantiza que los procesos de producción se mantengan dentro del cronograma, reduciendo la probabilidad de retrasos inesperados o rediseños de última hora que pueden tener consecuencias financieras tanto a corto como a largo plazo.

Muchos de estos desafíos ya son una realidad para las empresas del sector aeroespacial y de defensa, y solo se volverán más exigentes a medida que los productos y sistemas sigan aumentando en complejidad. Actúa ahora y comienza a desarrollar tus capacidades MBSE para los equipos de producción antes de que sea demasiado tarde.

La historia de la ingeniería de sistemas tiene sus raíces en la necesidad de gestionar e integrar proyectos complejos con componentes significativos o “sistemas”, especialmente en épocas de rápido avance tecnológico. 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 métodos sistemáticos de planificación y coordinación que siguen siendo fundamentales en los conceptos modernos de ingeniería de sistemas.

Aunque los principios básicos de la ingeniería de sistemas se han mantenido, su aplicación práctica evoluciona constantemente, ya que los proyectos industriales a gran escala empujan los límites 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 más complejos y conectados que nunca. Pensemos en sistemas de vigilancia robótica autónoma, operaciones de guerra electrónica o la generación actual de aviones de pasajeros de largo alcance, todos ellos con niveles de complejidad que superan los programas convencionales para los que se diseñó originalmente la ingeniería de sistemas.

La ingeniería de sistemas inteligente muestra su potencial en la producción

El auge de las tecnologías digitales inteligentes también ha influido en cómo se practica la ingeniería de sistemas.

Esto ha impulsado la evolución hacia la Ingeniería de Sistemas Basada en Modelos (MBSE, por sus siglas en inglés), en la que herramientas avanzadas permiten a los ingenieros crear gemelos digitales de sistemas complejos. Estos mejoran el diseño y las pruebas, al tiempo que facilitan la integración de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y la autonomía, garantizando una introducción segura y eficiente, y prediciendo sus efectos en el sistema general. La aparición de MBSE ofrece a las empresas una forma de diseñar de manera más inteligente, colaborar mejor e innovar más rápido, creando gemelos digitales y reduciendo la necesidad de construir prototipos físicos hasta que todo haya sido simulado y probado digitalmente.

¿Por qué la MBSE para la fabricación aeroespacial y de defensa?

MBSE ya ha transformado el diseño y desarrollo de nuevos sistemas en A&D, pero ��ѻ��ý y Dassault Systèmes creen que su potencial va mucho más allá. Por eso están colaborando para explorar su aplicación en etapas posteriores del ciclo de vida del producto, como la fabricación y producción.

MBSE es especialmente relevante aquí porque es muy eficaz para optimizar procesos, mejorar la calidad y gestionar la complejidad, que son algunos de los mayores desafíos en la fabricación a gran escala en A&D. Al aplicar las mismas herramientas digitales utilizadas en el desarrollo de un sistema a su fabricación, las empresas pueden simular el proceso de producción requerido, incluidas las líneas de ensamblaje, la asignación de recursos y el flujo de trabajo. Esto les permite optimizar la planificación de la producción, minimizar cuellos de botella y mejorar la eficiencia antes de que comience la producción física.

La capacidad de MBSE para fomentar una colaboración más eficaz entre las muchas partes móviles de una operación de producción 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 diseño y la producción, y entre los distintos equipos. Ofrece una única fuente de verdad, utilizando herramientas digitales que integran ambos procesos. Esto es esencial porque, en este entorno, los ingenieros y los equipos de producción 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 visión común de datos en tiempo real sobre sus respectivos mundos, ayudándoles 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 generación o satélites en órbita terrestre alta, que suelen implicar ensamblajes complejos de cientos de miles de componentes interdependientes. Aquí, MBSE puede ayudar a los equipos de producción a garantizar que cada parte encaje correctamente, definiendo relaciones precisas entre componentes y sistemas desde las primeras etapas, reduciendo errores humanos durante el ensamblaje.

��ѻ��ý y Dassault Systèmes unen fuerzas

En ��ѻ��ý y Dassault Systèmes, hemos combinado experiencias en MBSE (Model-Based Systems Engineering) para ofrecer una capacidad disruptiva diseñada específicamente para la producción en los sectores aeroespacial y de defensa (A&D). Nuestro expertise colectivo abarca todos los aspectos de la ingeniería de sistemas, la transformación digital y los procesos de producción a lo largo del ciclo de vida de los sistemas aeroespaciales y de defensa, lo que nos proporciona una perspectiva única sobre cómo la teoría del MBSE puede aplicarse en la práctica para obtener beneficios tangibles.

También reconocemos que el MBSE no es una solución mágica para abordar todos los desafíos de fabricación. Sin embargo, ya estamos viendo que resulta muy eficaz para apoyar la identificación de soluciones de alto nivel y la posterior articulación de diseños detallados para sistemas de A&D. Creemos que el MBSE tiene el poder de mejorar la fabricación en estos sectores al incrementar la eficiencia, la calidad y la agilidad, asegurando que los complejos sistemas que estamos diseñando hoy para el futuro del sector aeroespacial y de defensa puedan construirse con precisión 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 codificación, así como otros aspectos del ciclo de vida del desarrollo de software. De hecho, la investigación publicada en nuestro nuevo informe del Instituto de Investigación de ��ѻ��ý, 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 ingeniería de software.

Entonces, ¿qué significa esto para aquellos que trabajan en el sector del software? Sería razonable esperar cierto temor al cambio, después de todo, el del statu quo es un comportamiento humano bien documentado. Pero nuestros datos de investigación, 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 profesión 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 más complejo en todas las partes de su negocio y líneas de productos.

Veamos en más detalle algunos de estos beneficios clave.

Acelera más rápido y con mayor precisión

La antigua idea de que moverse demasiado rápido 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 más rápidamente, ayuda a acelerar una gran cantidad de procesos no críticos para la seguridad, dejando más tiempo para los desarrollos de software más complejos. Esto incluye prestar atención adicional a los sistemas críticos para la seguridad, donde la supervisión humana seguirá desempeñando un papel crucial para mantener los más altos estándares de seguridad.

Por supuesto, la IA generativa no es una ‘solución mágica’ a la que se le pueda decir qué hacer y automáticamente producir el resultado deseado. Necesitará una arquitectura bien definida y reglas efectivas sobre cómo ‘indicarle’ que genere código 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 investigación indica que se proyecta un crecimiento significativo en su uso. En un horizonte de dos años, se espera que más de una cuarta parte de todo el trabajo en diseño, desarrollo, pruebas y calidad de software sea mejorado por la IA generativa. Para 2026, anticipamos que más de cuatro de cada cinco profesionales del software utilizarán herramientas de IA generativa.

Más espacio para que el talento brille

La mejora en la velocidad y precisión 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 código complejo para el que fueron contratados.

Los ingenieros de software poseen una gran cantidad de talentos que van más allá de escribir código complejo y de calidad. Sin embargo, estos talentos pueden verse sofocados si dedican la mayor parte de su tiempo a los aspectos más mundanos, incluso repetitivos, de la codificación. Al liberarlos de estas tareas, herramientas como la IA generativa pueden liberar la creatividad de los ingenieros, permitiéndoles ser creativos, pensar en nuevas formas de abordar problemas o imaginar aspectos completamente nuevos de una solución de software.

El desafío 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 más profundos o innovadores surgen cuando no están inmersos en los aspectos más cotidianos de su trabajo.

Sin embargo, los ingenieros de software aún necesitan dedicar tiempo a escribir código, y se debe asignar tiempo para ello. Al automatizar esas tareas cotidianas, la IA generativa puede liberar más tiempo para el pensamiento innovador y la resolución creativa de problemas, como pensar más profundamente en la experiencia del usuario. Los profesionales del software son conscientes de esto, y hemos encontrado que ven múltiples vías para que emerja la creatividad. El estudio revela que el 61% de los líderes 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 líder técnico nos dijo: “Mientras los profesionales senior están aprovechando la IA generativa combinada con su experiencia en el dominio para la innovación de productos, los profesionales junior ven valor en la innovación de procesos y herramientas de IA, y en la automatización y optimización de la productividad.”

Aumentando la satisfacción y retención del talento

A pesar de los temores iniciales, las empresas no están viendo que la IA generativa esté reduciendo la fuerza laboral de ingeniería de software. En lugar de considerar la IA generativa como un miembro del equipo independiente, la visión predominante es usarla como una herramienta para empoderar a los miembros del equipo y mejorar su efectividad.

Cuando examinamos cómo las empresas planean utilizar las ganancias de productividad que obtienen de la IA generativa, descubrimos que solo un 4% tiene la intención de reducir la fuerza laboral. La gran mayoría está comprometida en mejorar las oportunidades de trabajo más significativas para sus profesionales de software, como la innovación y el desarrollo de nuevas características (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 mayoría de las empresas de ingeniería no pueden contratar ni cerca del número de ingenieros de software que necesitan. Por lo tanto, lejos de reducir el número de empleados, la IA generativa hace que la plantilla de software existente se acerque a lo que la empresa sueña que entregará.

Nuestra investigación encontró que el 69% de los profesionales de software senior creen que la IA generativa tendrá un impacto positivo en la satisfacción laboral. Cuando preguntamos a los profesionales de software cómo ven la IA generativa, el 24% se sintió emocionado o feliz de usarla en su trabajo, y un 35% adicional sintió que les ayudaba y aumentaba sus capacidades. Estos factores también pueden beneficiar la retención de talento: las personas que están felices en su trabajo son menos propensas a considerar cambiar de empleo.

En conclusión

Todavía estamos en los primeros días de la IA generativa en el ciclo de vida del desarrollo de software. Sin embargo, ya hemos encontrado que se está utilizando para acelerar el tiempo de desarrollo, mejorar productos, liberar a los ingenieros de software de tareas rutinarias para que puedan dedicarse a trabajos más innovadores, y al hacer todo esto, aumentar tanto la productividad como la satisfacción laboral. Con una adopción que aumentará en los próximos años, esperamos cosas emocionantes para los desarrolladores, sus productos y los clientes.

Descarga el estudio de Instituto de Investigación ��ѻ��ý Turbocharging software with Gen AI para saber más.

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La industria aeronáutica europea se encuentra en un punto de inflexión crucial, la competencia global en el sector de la aviación se ha intensificado debido al rápido avance tecnológico en regiones fuera de Europa. Por otro lado, los crecientes desafíos ambientales y las regulaciones para combatir el cambio climático exigen una transformación profunda en la forma en que las aeronaves son diseñadas, fabricadas, operadas y mantenidas.

En este contexto, la Industria 5.0 emerge como un nuevo paradigma que busca la convergencia entre la automatización inteligente y la interacción humano-máquina para lograr una producción más eficiente, personalizada y sostenible. Este nuevo paradigma pone un énfasis especial en la colaboración entre robots, inteligencia artificial (IA) y trabajadores humanos, promoviendo una fabricación más ágil y adaptable a las necesidades cambiantes del mercado. Además, este modelo impulsa la sostenibilidad mediante la optimización de recursos y la reducción del impacto ambiental, elementos clave en la evolución de la aviación hacia un futuro más ecológico y sostenible. Según un estudio del ��ѻ��ý Research Institute la inversión en gemelos digitales en el sector aeroespacial y de defensa ha aumentado un 40% en el último año, representando el 2,7% de los ingresos de estas organizaciones. Además, 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 transformación tecnológica, la estrategia de la juega un papel fundamental al establecer directrices para el desarrollo y la implementación de soluciones avanzadas en inteligencia artificial, datos y robótica dentro del ecosistema industrial europeo. En su reciente documento de políticas y hoja de ruta tecnológica, ADRA enfatiza la necesidad de crear infraestructuras de datos abiertas, interoperables y seguras, que fomenten la colaboración entre empresas, centros de investigación y organismos reguladores. Esto permitirá acelerar la adopción de soluciones innovadoras en el sector aeronáutico y garantizar que Europa mantenga una posición de liderazgo en el desarrollo de tecnologías estratégicas.

La integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA), el Internet Industrial de las Cosas (IIoT), los gemelos digitales (DT) y las soluciones de robótica automatizada emerge como una vía prometedora para abordar estos retos. Estas tecnologías no solo ofrecen soluciones innovadoras para optimizar procesos y reducir costos, sino que también permitirán al sector avanzar hacia un modelo más sostenible y respetuoso con el medio ambiente.

El proyecto GENEX, financiado por la UE, está desarrollando una plataforma end-to-end basada en IIoT y gemelos digitales para la optimización de la fabricación y el mantenimiento de estructuras compuestas de aeronaves de próxima generación. Estos modelos incorporan conocimiento sobre los componentes de las aeronaves y los procesos de fabricación/reparación para su optimización. Además, permiten el desarrollo de un sistema de monitorización y gestión de la salud y uso de las aeronaves, para garantizar la seguridad y la aeronavegabilidad.

Tecnologías habilitadoras clave

La integración de nuevas tecnologías en el sector aeronáutico, en cualquier eslabón de la cadena de valor, supone un reto por la estricta regulación que cumplen todos los procesos aeronáuticos. Cualquier avance tecnológico requiere muchas horas de vuelo antes de ser ampliamente aceptado por la industria aeronáutica. Sin embargo, la adopción de estas tecnologías se considera clave para impulsar la innovación industrial y de paso abordar los desafíos que enfrenta la aviación.

Hacia la neutralidad climática

El compromiso con la neutralidad climática en la industria aeronáutica europea no es solo una meta ambiciosa, sino una necesidad imperativa para garantizar la sostenibilidad del planeta y la competitividad del sector. La integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, el IIoT y los gemelos digitales desempeña un papel crucial en la consecución de este objetivo, proporcionando soluciones innovadoras para abordar los desafíos ambientales más apremiantes.

Estas tecnologías reducen el consumo de energía y materias primas, optimizan los procesos logísticos y mejoran la eficiencia operativa. Además, fomentan el empleo de materiales sostenibles y el reciclaje, fortaleciendo la transición hacia una economía circular en el sector. Dichas innovaciones no solo reducen el impacto ambiental, sino que también maximizan el uso de recursos en la industria aeronáutica. El reciclaje de materiales, el diseño modular de componentes y la reutilización de recursos se ven facilitados por el uso de tecnologías habilitadoras como los gemelos digitales y el IIoT. Al integrar estas herramientas, la industria puede reducir significativamente su impacto ambiental mientras maximiza el valor económico de sus operaciones.

La transición hacia la Industria 5.0 y el cumplimiento de los objetivos del presentan desafíos significativos para la industria aeronáutica europea. Uno de los principales retos es la falta de estandarización en los datos y las herramientas utilizadas para procesar y gestionar los flujos de información relacionados con los procesos y entidades involucradas. Esta carencia dificulta la interoperabilidad y la eficiencia en la gestión de información crítica. Además, mejorar la eficiencia en los procesos de fabricación y mantenimiento es esencial para reducir costes y tiempos de inactividad. La adopción de técnicas avanzadas como la impresión 3D, la automatización robótica y especialmente el uso de gemelos digitales en MRO (mantenimiento, reparación y operaciones), permite anticipar fallos y optimizar la vida útil de los componentes. Estas innovaciones están alineadas con los objetivos del Net-Zero Industry Act, que busca acelerar el desarrollo y la producción de tecnologías limpias para lograr la neutralidad climática.

Inteligencia artificial

La IA desempeña un papel fundamental en la transformación de la aviación. Desde el diseño de aeronaves más eficientes hasta la optimización de rutas de vuelo, la IA permite analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real para mejorar la eficiencia operativa. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden predecir el mantenimiento necesario para componentes críticos, evitando retrasos y reduciendo los costos operativos. En términos de sostenibilidad, la IA puede contribuir al desarrollo de motores más limpios mediante simulaciones avanzadas y optimización aerodinámica. Además, facilita la monitorización del consumo de combustible y las emisiones, permitiendo a las aerolíneas adoptar estrategias que minimicen su impacto ambiental.

En el Proyecto GENEX, los modelos basados en IA, permiten adaptar los parámetros de procesos ATL[1] (Automated Tape Laying) a las variaciones de los materiales/características del proceso y posibilitan su control para parámetros de entrada determinados (velocidad de aplicación 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 operación de aeronaves. Un gemelo digital es una representación virtual de un activo físico que permite simular y analizar su comportamiento en diferentes escenarios. En el sector aeronáutico, esto significa que se pueden realizar pruebas virtuales exhaustivas antes de construir componentes físicos, ahorrando tiempo y reduciendo el desperdicio de materiales. Además, 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 aerolíneas 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 estandarización, 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 fabricación y el mantenimiento de estructuras aeronáuticas mediante el uso de gemelos digitales. Financiado por el programa Horizon Europe, GENEX busca desarrollar un marco digital integral que optimice la fabricación y mantenimiento de componentes compuestos en aeronaves (ver Ilustración 1).

El proyecto está liderado por un consorcio de empresas e instituciones de investigación de primer nivel, incluyendo ITAINNOVA, ��ѻ��ý, 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 aeronáuticos. A través del uso de gemelos digitales, que permiten representar virtualmente elementos físicos en aeronaves, se facilita una monitorización avanzada de los procesos de fabricación, mantenimiento y reparación, asegurando un mayor control y optimización de los recursos.

En este contexto, el enfoque del proyecto se alinea con la visión de la Industria 5.0, promovida por la Comisión Europea. Este concepto redefine la interacción entre humanos y máquinas en un entorno digital altamente automatizado, en el que los trabajadores colaboran con sistemas avanzados para mejorar la precisión, seguridad y sostenibilidad de los procesos industriales. La integración de estas tecnologías permite no solo la automatización de tareas repetitivas, sino también la toma de decisiones más informadas gracias a la inteligencia artificial y la conectividad del IIoT.

��ѻ��ý desempeña un papel fundamental en el desarrollo del Digital Twin Framework, una herramienta que garantiza la estandarización, interoperabilidad y usabilidad de los datos dentro del ecosistema industrial. Gracias a esta tecnología, se facilita la simulación y optimización de procesos de fabricación y mantenimiento, reduciendo tiempos de inactividad y costos operativos.

El Digital Twin Framework de ��ѻ��ý responde de manera integral a estos desafíos de la digitalización en la industria aeronáutica, proporcionando una plataforma IIoT común, multidisciplinaria e interoperable basada en una arquitectura modular. Su capacidad para integrar datos de sensores, modelos de simulación y algoritmos de inteligencia artificial garantiza la estandarización de los datos mediante la generación de plantillas ad-hoc, permitiendo una gestión estructurada y eficiente de la información.

En línea con las iniciativas del programa Horizonte Europa, el Digital Twin Framework se apoya en tecnologías 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 producción intercambiar información con latencia ultrabaja, mejorando la eficiencia operativa y facilitando la toma de decisiones basadas en datos precisos.

Asimismo, la incorporación de tecnologías emergentes como computación en el borde (edge computing) contribuye a la optimización de procesos en entornos industriales, reduciendo la dependencia de infraestructuras físicas y mejorando la escalabilidad de las soluciones digitales.

Finalmente, su enfoque en la optimización de la fabricación y el mantenimiento predictivo, mediante el uso de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial, permite anticipar fallos, mejorar la eficiencia en reparaciones y maximizar la vida útil de los componentes críticos, 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:

• Estandarización de datos: La integración de datos es esencial para generar gemelos digitales efectivos. GENEX trabaja en la creación de un sistema unificado que permite gestionar la información de múltiples 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 aplicación práctica en la reparación de componentes de avión fabricados en compuestos avanzados. Gracias a la monitorización con sensores, el gemelo digital del componente permite modelar el daño y optimizar la reparación utilizando mantas térmicas controladas por inteligencia artificial. Estas mantas aplican la temperatura y duración exactas para garantizar una reparación precisa, segura y eficiente.

Estos avances están respaldados por el programa Horizonte Europa, que promueve una industria aeronáutica europea más resiliente, sostenible y competitiva a nivel global. En este sentido, GENEX se posiciona como un referente dentro de esta estrategia europea, demostrando cómo la digitalización y la sostenibilidad pueden converger para transformar la industria aeronáutica.

[1] En el contexto de la manufactura aeronáutica, los procesos ATL (Automated Tape Laying) son técnicas automatizadas utilizadas para colocar cintas de material compuesto en capas precisas y controladas. Estos procesos son esenciales para la fabricación de componentes estructurales de aeronaves, como alas y fuselajes, debido a su capacidad para mejorar la precisión, reducir el tiempo de producción y minimizar el desperdicio de material.

En los últimos años, hemos asistido a una verdadera proliferación de dispositivos y productos conectados a Internet de las Cosas (IoT). Desde la aparición de los smartphones, «estar siempre conectado» está hoy en día totalmente incorporado a nuestra vida cotidiana. El valor del mercado, que se prevé que aumente de 25.000 millones de dólares en 2024 a 120.000 millones en 2032, confirma la aceleración de la adopción de dispositivos conectados en el mercado de consumo.

Esta aceleración 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 más intuitiva y única.
• 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 decisión 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 tecnología 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 comunicación del uso de los datos, la implantación de una «etiqueta de privacidad» y la capacidad de mantener la seguridad de los datos en un entorno tecnológico en constante evolución. 
• Interoperabilidad sin obstáculos, con la adopción de estándares 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 diseño: la seguridad en el corazón de los procesos de diseño, incluida la implantación de sólidas medidas de protección con autenticación sólida y cifrado integral de datos.
• Promover la sostenibilidad mediante soluciones de bajo consumo de energía, fomentar la economía circular y una cadena de suministro de reciclaje close-loop.
• Adaptación del modelo de negocio a través un nuevo modelo de ingresos que compense la elevada inversión inicial y un retorno de la inversión más prolongado
• Escasez de talento, incrementada por la necesaria convergencia de diversas habilidades, impone nuevas formas de gestión del mismo y de cooperación entre los fabricantes y el ecosistema digital.

El paso de los dispositivos inteligentes a los autónomos reside no solo en una integración perfecta end-to-end, sino en la interoperabilidad de todo el ecosistema. 

El entorno regulatorio se vuelve crítico para garantizar el desarrollo y la adhesión a normas y marcos que aseguren un «trabajo conjunto» sin trabas de los productos de diferentes fabricantes.

Con el 67% de los consumidores considerando los dispositivos conectados como una necesidad, únete al panel titulado «Engineering tomorrow-key considerations in a network-integrated device design» en el #MWC2025, donde Anne-Flore Agard, global heald of telecom en ��ѻ��ý Engineering, mostrará cómo la compañía contribuye a impulsar la próxima 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 están 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 réplica virtual muy detallada de una red real que no sólo modela los elementos físicos (por ejemplo, torres de radio, enrutadores, conmutadores y servidores de centros de datos), sino también la parte «invisible» de la red, como las señales, la cobertura, las interferencias, el comportamiento del tráfico y la movilidad de los usuarios a través de las capas de frecuencia.

Los gemelos digitales de red tienen varios usos en las empresas de telecomunicaciones, desde I+D hasta planificación, despliegue y operaciones. Por ejemplo, utilizando gemelos digitales de red para identificar anomalías en el consumo de energía en todas las celdas.

Un gemelo digital proporciona un laboratorio virtual para la experimentación en tiempo real, antes de introducir cambios en la red física, minimizando así los riesgos. Puede representar cualquier escala o complejidad, desde una única función de red o protocolo inalámbrico hasta toda la red móvil, y se utiliza para probar, analizar, optimizar, supervisar o validar con un riesgo mínimo (o nulo) para la red real. Gartner predice que los gemelos digitales de red mejorarán el tiempo de respuesta a las solicitudes en un 20% en todas las redes.

Sin embargo, el volumen de datos, la naturaleza dinámica de las redes y la necesidad de escalabilidad plantean retos considerables a la hora de crear gemelos digitales de red. Su creación y mantenimiento son desalentadoramente complejos. La inteligencia artificial generativa (GenAI) podría simplificar y mejorar la tecnología de los gemelos digitales de red.

Según el Instituto de Investigación ��ѻ��ý, 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 generación y actualización de estos modelos virtuales, haciendo que el proceso sea más eficiente y menos propenso a errores.

La Gen AI se une a los gemelos digitales de red

La GenAI ya se está utilizando para facilitar el desarrollo y despliegue de gemelos digitales. Por ejemplo, Aira Technologies ha creado RANGPT, una aplicación basada en LLM para consultar y controlar de forma segura la RAN mediante GenAI. Con , un experto en tecnología inalámbrica puede analizar datos, obtener información, experimentar iterativamente y, en última instancia, desplegar código, como una aplicación RAN, en unas pocas horas.

La GenAI permite simplificar la creación y el mantenimiento de gemelos digitales de red de varias maneras.

1. Generación de datos: La GenAI admite la creación de datos sintéticos para complementar los datos del mundo real, lo que facilita el entrenamiento de modelos de gemelos digitales sin grandes conjuntos de datos. Según Gartner, el uso de GenAI para crear datos sintéticos es un área de rápido 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 dinámicas no lineales o interacciones intrincadas, mediante el aprendizaje de patrones y relaciones a partir de los datos. Por ejemplo, una herramienta de IA generativa podría modelar el comportamiento de los canales de radio en distintas condiciones geográficas y meteorológicas. Ericsson ha creado un utilizando , una plataforma de colaboración y simulación de mundos virtuales en tiempo real para flujos de trabajo 3D basada en Gen AI. Ayuda a simular con precisión la interacción entre las celdas 5G y el entorno, por ejemplo, los fenómenos físicos y los aspectos relacionados con la movilidad. Esto podría ayudarnos a desarrollar redes más rápidas y fiables en el futuro.
3. Generación de escenarios realistas: Generación de escenarios realistas: La GenAI puede utilizarse para crear diversos escenarios y análisis hipotéticos que ayuden a evaluar los riesgos y las estrategias de mitigación. Por ejemplo, una herramienta podría explorar varios escenarios de movilidad de usuarios a distintas velocidades. Qualcomm ha creado un acelerado por Gen AI que representa con precisión la red física de acceso radioeléctrico (RAN), para ayudar a los operadores a responder a estas preguntas «hipotéticas», como cuántos usuarios puede admitir un nodo de red manteniendo ciertos parámetros de calidad de servicio (QoS). 
4. Generación de insights visuales: La Gen AI permite crear modelos fundacionales de clases de activos de utilities, utilizando imágenes visuales a gran escala. Estas arquitecturas de redes neuronales proporcionan información valiosa para el mantenimiento y la supervisión. Por ejemplo, se pueden utilizar para visualizar torres, líneas de transmisión, transformadores, etc.
5. Colaboración humana: La Gen AI permite a un experto humano trabajar más eficazmente con la red, combinando su conocimiento con la información basada en datos de la red. Esto puede mejorar la toma de decisiones y la resolución de problemas. Por ejemplo, la Gen AI podría crear una interfaz de comunicación entre los humanos y la red. Los ingenieros podrían consultar el estado de la red a través de un simple texto del tipo “¿cuántos usuarios de móviles están realizando llamadas a través de este emplazamiento de radio?”

Así pues, la IA generativa puede ayudar a acelerar la creación de gemelos digitales de redes, representando con precisión sus funciones y comportamientos relevantes, haciéndolos más accesibles y asequibles que nunca.

Sorteando los riesgos

Como cualquier otra tecnología, 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 tóxicos, sesgados o alucinados. También existen riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos, como la posible filtración de información 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 políticas predefinidas y protocolos operativos para regular el comportamiento y los resultados de un modelo.

Estas salvaguardas proporcionan límites éticos, cumplimiento legal, adecuación contextual y medidas de seguridad, evitando resultados perjudiciales o sesgados y el uso indebido de información 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 ‘guardrails’, 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 más fácil. La GenAI está cambiando la forma en que construimos, mantenemos e interactuamos con estas réplicas virtuales, abriendo las puertas a una optimización e innovación de red sin precedentes. Los gemelos digitales acelerados por Gen AI y

La visión de ��ѻ��ý es que la Gen AI se introducirá de forma gradual y constante utilizando un enfoque de IA híbrida. Esto combina los beneficios de Gen AI con fuentes de conocimiento estructurado y razonamiento simbólico, como se muestra en la siguiente figura, y, en cada paso de este viaje, ayudará a simplificar tangiblemente los gemelos digitales de red.

A corto plazo, la atención se centrará en utilizar GenAI para construir partes del gemelo digital de red. A medio plazo, ayudará a que estos gemelos sean más inteligentes y actúen como copilotos. A largo plazo, asistiremos al auge de los gemelos generativos multiagente para automatizar tareas complejas de gestión 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 mínimo. Ahora es crucial que los operadores construyan estos gemelos digitales de forma rápida y eficiente. La IA Generativa simplifica su creación, mantenimiento y optimización automatizando procesos, generando datos sintéticos, modelando sistemas complejos y permitiendo interacciones intuitivas entre humanos y redes. ��ѻ��ý ve a la Gen AI como un habilitador transformador de gemelos digitales de red, impulsando avances graduales hacia soluciones de gestión de red más inteligentes y autónomas que mejoren el ROI y la eficiencia operativa.

¿Qué es lo próximo?:

1. Planificar y preparar: Definir objetivos, evaluar la infraestructura existente y establecer una estrategia de datos sólida mediante la identificación de casos de uso clave, la consolidación de datos de alta calidad y el aprovechamiento de datos sintéticos a través de la IA Generativa. Identifica las carencias y garantiza la alineación con los objetivos de la red.

2. Construir y pilotar: Utilizar la IA Generativa para automatizar la creación y el mantenimiento del gemelo digital, integrar herramientas y plataformas escalables, implementar barreras de protección y marcos de seguridad. Poner a prueba la solución a pequeña escala, perfeccionarla en función de los comentarios y formar a los equipos para una adopción eficaz.

3. Optimizar and escalar: Supervisar las principales métricas de rendimiento mediante una interfaz generativa para la colaboración humana, actualizar continuamente el gemelo digital con información en tiempo real y ampliar su alcance a toda la red. Avanzar hacia una gestión autónoma de la red para mejorar el retorno de la inversión y la eficiencia operativa.

Nos encontramos en la encrucijada de una transformación tecnológica. Si se aplica correctamente, la Gen AI combinada con la tecnología de gemelos digitales redefinirá el panorama de las telecomunicaciones. Pero las ventajas de GenAI solo pueden aprovecharse realmente con una estrategia adecuada. Para tener éxito, las compañías de telecomunicaciones deben definir cuidadosamente sus marcos políticos y sus barreras de protección para utilizar esta nueva tecnología de forma segura. ��ѻ��ý puede ayudar.

Telco��ѻ��ý es una serie de publicaciones sobre las últimas tendencias y oportunidades en el sector de las telecomunicaciones, impulsadas por una comunidad de expertos y líderes de opinión de todo el mundo.