Cuando se habla de inteligencia artificial aplicada a los negocios, la mayoría de las personas piensa casi automáticamente en chatbots de atención, automatización de ventas o soporte al cliente. Es natural: ese es el uso más visible y divulgado de la IA en el día a día de las empresas. Pero esa es solo una fracción de lo que la tecnología puede hacer, y quizás ni siquiera la más transformadora.

En el podcast de XMACNA, Gustavo Fechus conversó con Daniel Valadares sobre un campo aún poco explorado por la mayoría de los gestores: el uso de la inteligencia artificial dentro de la industria, yendo mucho más allá de ventas y posventas. La conversación trajo ejemplos concretos de cómo la IA ya se usa para monitorear operaciones, prevenir accidentes y acelerar respuestas, muchas veces aprovechando una infraestructura que la empresa ya tiene.

La IA no es solo chat: pensando la inteligencia artificial como un cerebro central

Uno de los puntos centrales que destaca Daniel Valadares es un cambio de mentalidad. En lugar de ver la IA solo como una interfaz de conversación, donde alguien escribe una pregunta y espera una respuesta, lo más productivo es entenderla como un gran cerebro de procesamiento de datos, capaz de apoyar decisiones y, en muchos casos, tomar decisiones y desencadenar acciones de forma autónoma.

Este cambio de perspectiva es lo que abre la puerta a aplicaciones industriales. Cuando la empresa ya tiene cámaras, sensores, sistemas de monitoreo u otro tipo de captación de datos, estos recursos pueden convertirse en los "ojos y oídos" de una inteligencia artificial. Lo que cambia es la capacidad de procesar esa información en tiempo real y transformarla en acción.

El ejemplo de Smart Sampa: cómo la IA ya actúa en la prevención de accidentes

Para ilustrar este concepto de forma accesible, Daniel usó un caso de conocimiento público: Smart Sampa, un proyecto de monitoreo con cámaras distribuidas por la ciudad de São Paulo. Estas cámaras están conectadas a sistemas de inteligencia artificial capaces de identificar situaciones como accidentes de tránsito en tiempo real.

Compartió un ejemplo personal: su esposa sufrió un accidente en una carretera de la región — un camión chocó por detrás al coche, que volcó en la vía. Incluso antes de que alguien activara manualmente la ayuda, el equipo de apoyo de la carretera ya estaba en camino, porque el centro de control identificó el accidente por las cámaras y despachó la atención automáticamente.

El punto central de este ejemplo no es el caso en sí, sino lo que revela: este nivel de automatización y respuesta rápida no es exclusivo de grandes proyectos públicos con presupuesto ilimitado. Está mucho más accesible para las empresas de lo que la mayoría imagina.

Aplicaciones prácticas de IA dentro de la industria

Según Daniel, las industrias que ya cuentan con sistemas de monitoreo por cámaras pueden "conectar" ese monitoreo a una inteligencia artificial y configurarla para identificar situaciones específicas de riesgo o de proceso. Algunos ejemplos citados en la conversación incluyen:

• Identificación automática de colaboradores sin equipo de seguridad (EPP), con alerta inmediata al equipo responsable;
• Señalización de comportamientos anómalos en máquinas o equipos, permitiendo mantenimiento preventivo antes de una falla;
• Monitoreo remoto de estructuras de difícil acceso — como plataformas petroleras — usando drones equipados con IA en lugar de inspecciones manuales de alto riesgo, como el uso de rápel.

Estas aplicaciones ya son una realidad en empresas de gran tamaño, como Petrobras, que utiliza drones para inspecciones en plataformas offshore. Pero, según Daniel, este nivel de tecnología dejó de ser exclusivo de grandes corporaciones: hoy, es cada vez más accesible para industrias de cualquier tamaño.

No necesitas reformular toda tu operación para usar IA

Uno de los mayores bloqueos que Daniel y Gustavo observan entre empresarios es la sensación de que adoptar inteligencia artificial exige una reestructuración completa del negocio. Esa percepción, según ellos, es uno de los principales motivos que lleva a los gestores a postergar la implementación de soluciones de IA — incluso reconociendo su importancia.

En la práctica, la experiencia de XMACNA muestra lo contrario: en la mayoría de los casos, la solución está en aprovechar la estructura que la empresa ya tiene, conectándola a un "cerebro" diferente. Como resume Daniel, muchas veces el proceso es simplemente "desconectar de la toma 1 y conectar a la toma 2" — es decir, redirigir datos y procesos ya existentes hacia una capa de inteligencia artificial, sin desechar lo que ya funciona.

Esto también significa que, en la mayoría de los casos, la adopción de IA no requiere aumento de personal. En lugar de contratar un nuevo equipo, la empresa comienza a extraer más valor de los recursos humanos y tecnológicos que ya tiene en operación.

Por qué cada solución de IA necesita ser personalizada

Gustavo refuerza un punto importante de la conversación: cada problema de negocio es específico, y es justamente por eso que soluciones genéricas suelen fallar en entregar resultados reales. El trabajo de XMACNA comienza siempre por una etapa de consultoría — entender a fondo cómo funciona la operación hoy, cuáles son los cuellos de botella y dónde la inteligencia artificial puede generar mayor impacto.

Según Daniel, esta construcción se hace de forma colaborativa y gradual. No existe una "solución mágica" que resuelva todo de una vez; existe un proceso, construido en conjunto con el cliente, que evoluciona a medida que la operación también evoluciona. Este formato de trabajo ya fue aplicado por XMACNA tanto en franquicias y empresas pequeñas y medianas como en proyectos industriales más complejos, siempre respetando la estructura y las personas que ya forman parte del negocio.

Preguntas frecuentes sobre IA en la industria

¿La inteligencia artificial en la industria es solo para grandes empresas?

No. Aunque ejemplos como Smart Sampa o el monitoreo por drones en plataformas petroleras involucran grandes estructuras, la tecnología detrás de estas soluciones está cada vez más accesible. Hoy, industrias pequeñas y medianas también pueden aplicar IA a procesos de monitoreo, seguridad y mantenimiento preventivo.

¿Es necesario cambiar todo el sistema de la empresa para implementar IA?

En la mayoría de los casos, no. La forma más eficiente suele ser conectar una inteligencia artificial a los sistemas y equipos que la empresa ya utiliza — como cámaras de seguridad y sensores — en lugar de reemplazar toda la infraestructura existente.

¿Implementar IA significa reducir el equipo de la empresa?

No necesariamente. Muchas soluciones de IA están diseñadas para potenciar los recursos humanos existentes, automatizando tareas repetitivas o de monitoreo constante, y no para reemplazar personas.

Conclusión

La conversación entre Gustavo Fechus y Daniel Valadares deja un mensaje claro: la inteligencia artificial en la industria no es una promesa lejana ni un proyecto exclusivo para grandes corporaciones. Ya está disponible, es adaptable a la realidad de cada operación y, en la mayoría de los casos, puede implementarse a partir de la estructura que la empresa ya tiene.

Si tu empresa enfrenta desafíos de seguridad, monitoreo o eficiencia operativa, es probable que exista una solución basada en IA capaz de resolver ese problema sin una reformulación completa del negocio. Agenda un diagnóstico con XMACNA y descubre cómo aplicar inteligencia artificial a tu operación de forma personalizada y estratégica.