La IA Física comienza a ocupar un lugar cada vez más relevante en la transformación de las operaciones industriales. A diferencia de los sistemas de inteligencia artificial que funcionan principalmente en entornos digitales, la Physical AI permite que máquinas, sensores, robots y otros activos conectados perciban su entorno, procesen información y actúen en tiempo real.
En este contexto, NTT DATA fue reconocida como Market Shaper por Gartner en su primer Emerging Market Quadrant for Physical AI Services – Established Vendors. El informe evalúa a 27 proveedores que participan de este mercado emergente y pone el foco en las capacidades necesarias para llevar la inteligencia artificial desde los entornos digitales hacia operaciones físicas.
La compañía trabaja con organizaciones de sectores como manufactura, transporte y logística, energía y servicios públicos y ciudades inteligentes, entre otros ámbitos donde la automatización y la toma de decisiones en tiempo real pueden generar mejoras operativas.
Uno de los pilares de esta estrategia es su plataforma Edge AI totalmente gestionada, presentada en julio de 2024. La propuesta busca llevar las capacidades de inteligencia artificial directamente al terreno operativo, permitiendo que máquinas, sensores y activos conectados puedan procesar información y responder con mayor velocidad.
“La Physical AI está transformando la forma de operar de las organizaciones en todos los sectores, pero su éxito depende de que pueda implementarse con seguridad”, afirmó Shahid Ahmed, director de Servicios Edge de NTT DATA, Inc. Según el ejecutivo, la cartera de soluciones de la compañía apunta a desarrollar operaciones más inteligentes, mejorar la productividad y generar resultados de negocio medibles.
Desde la perspectiva de la innovación, Pietro Scarpino, director de Innovación Aplicada de NTT DATA, destacó el trabajo realizado para trasladar las experiencias de laboratorio a escenarios productivos. “La experiencia de NTT DATA en el campo de la Physical AI se basa en la innovación aplicada”, explicó.
La estrategia incluye experiencias desarrolladas en el Centro de Innovación Global, además de casos de producción vinculados con robótica privada mediante tecnología 5G e inteligencia artificial perimetral. El objetivo es demostrar cómo estas tecnologías pueden evolucionar desde pruebas y demostraciones hacia implementaciones concretas en operaciones reales.
Una cartera orientada a la IA Física
La propuesta de NTT DATA combina diferentes tecnologías para abordar las necesidades de las empresas que buscan incorporar Physical AI a sus procesos. Entre ellas se encuentra la inteligencia perimetral, que acerca los modelos de IA a las máquinas, sensores y flujos de trabajo para habilitar decisiones en tiempo real.
A esto se suma la conectividad inalámbrica avanzada y las redes 5G privadas, destinadas a conectar de manera segura los sistemas inteligentes y coordinar dispositivos en entornos industriales.
La compañía también trabaja con simulación, robótica y gemelos digitales, herramientas que permiten diseñar, probar y coordinar sistemas de IA Física antes de implementarlos en escenarios productivos. En paralelo, incorpora capacidades de gobernanza y observabilidad del ciclo de vida, con el objetivo de supervisar, validar, actualizar y mejorar modelos y operaciones autónomas de manera continua.
Otro componente está relacionado con los servicios gestionados y la producción a escala empresarial. La oferta abarca infraestructura, conectividad, ingeniería de diseño, ciberseguridad, integración de sistemas IT/OT, gestión del cambio y operaciones continuas.
De los pilotos a la producción
NTT DATA ya aplica estas capacidades en distintos entornos de clientes. Entre los casos mencionados aparecen vehículos autónomos, máquinas y robots conectados mediante redes 5G privadas, robots cuadrúpedos para inspecciones industriales, detección de anomalías en tiempo real y sistemas de análisis de grietas mediante modelos de gemelos digitales.
También se utilizan tecnologías de IA para verificar tareas dentro de plantas industriales, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la calidad y el control de los procesos.
La empresa sostiene además una estrategia basada en la colaboración con proveedores tecnológicos y startups, buscando ampliar el ecosistema necesario para implementar Physical AI a escala empresarial.
En esa línea, NTT DATA e Hyster-Yale Materials Handling anunciaron recientemente una solución que integra inteligencia artificial directamente en los procesos de fabricación. La iniciativa apunta a mejorar el control de calidad, incrementar la eficiencia y generar resultados medibles directamente en la planta.
El reconocimiento de Gartner llega así en un momento en el que la IA Física comienza a consolidarse como una nueva etapa de la transformación digital. Para las empresas industriales, el desafío ya no consiste únicamente en incorporar modelos de inteligencia artificial, sino en conectarlos con máquinas, personas, infraestructura y procesos capaces de actuar en el mundo real.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué diferencia existe entre la IA Física y la inteligencia artificial tradicional?
La IA Física se caracteriza por interactuar con el entorno físico. Mientras muchas aplicaciones de IA funcionan sobre información digital, esta disciplina está vinculada con sistemas capaces de percibir condiciones del entorno y participar en acciones sobre objetos, espacios o procesos físicos.
2. ¿Qué tecnologías hacen posible la IA Física?
El desarrollo de IA Física requiere la combinación de distintas tecnologías, entre ellas visión artificial, sensores, aprendizaje automático, sistemas de control, computación de alto rendimiento y arquitecturas capaces de procesar información procedente del entorno.
3. ¿Qué beneficios puede ofrecer la IA Física a las empresas?
Entre sus potenciales beneficios se encuentran una mayor automatización, reducción de tareas repetitivas, detección anticipada de problemas, optimización del uso de recursos y capacidad para responder ante cambios en los procesos físicos.
4. ¿Qué desafíos enfrenta la implementación de IA Física?
Uno de los principales desafíos es lograr que los sistemas funcionen de manera confiable frente a situaciones variables e impredecibles. También son relevantes la seguridad física, la protección de datos, la interoperabilidad entre equipos y la supervisión de los sistemas automatizados.
5. ¿La IA Física reemplazará a los trabajadores?
No necesariamente. En muchos escenarios, su implementación apunta a complementar las capacidades humanas mediante la automatización de tareas repetitivas, peligrosas o que requieren monitoreo constante. La supervisión y la toma de decisiones humanas pueden seguir siendo necesarias, especialmente en procesos críticos.
