Hoy la Inteligencia Artificial empieza a instalarse dentro de la operación diaria de organizaciones públicas y privadas: detecta un incendio forestal antes de que se propague, avisa que una pala eólica necesita mantenimiento antes de que falle, o evita que una persona tenga que entrar a un tanque o un espacio confinado para hacer una inspección.
Ese es el terreno que ocupa AI First, el modelo con el que Sonda despliega en América Latina --y en Uruguay en particular--, una arquitectura que combina tres capacidades: agentes inteligentes que ejecutan tareas dentro de procesos de negocio (AgentIA), analítica que transforma datos en alertas tempranas (Analytics) y robótica autónoma que lleva la inteligencia artificial al terreno físico (RobOps).
DE LOS BOSQUES A LOS PUERTOS
El caso más directo se ve en el campo. “El problema uruguayo es de superficie: miles de hectáreas con pocos ojos disponibles”, describe Maria Emilia Araujo, mánager Digital Factory de Sonda Uruguay.
Para Araujo, la escala del país juega a favor: “Uruguay tiene condiciones que lo vuelven un laboratorio ideal, por su densidad de conectividad alta, su escala manejable y una infraestructura crítica geográficamente dispersa. Esa combinación permite pilotear rápido y escalar”.
La matriz energética uruguaya, mayoritariamente renovable, implica activos distribuidos y sensibles: parques eólicos, plantas solares, líneas de transmisión y redes de agua potable. Ahí, la inspección con termografía y sensores LiDAR aéreos permite anticipar fallas antes de que ocurran y detectar pérdidas en las redes de distribución. “El retorno acá es medible: es un indicador que todo operador mira, las horas de indisponibilidad evitadas”, señala la ejecutiva de Sonda. En la práctica, eso se traduce en menos cortes de suministro y una respuesta más rápida cuando algo empieza a fallar, antes de que el usuario final note el problema.
La logística portuaria y las zonas francas son otro terreno donde el modelo ya se aplica: inventario autónomo de patios, verificación de contenedores por visión artificial y gemelos digitales que anticipan la congestión antes de que se forme. Para un país cuya economía depende en gran medida del comercio exterior, esa anticipación se traduce en operaciones más previsibles y menos tiempos muertos, algo que impacta tanto a las empresas exportadoras como a quienes trabajan en la cadena logística.
SACAR A LA PERSONA DEL LUGAR DE RIESGO
En la industria --celulosa, frigoríficos, refinación-- el argumento central no es la productividad sino la seguridad de los trabajadores. “Los robots entran al espacio confinado, al tanque, a la altura. Sacamos a la persona del lugar de alto riesgo, donde no debería estar, y la ponemos a decidir sobre los datos analizados y recabados”, explica Araujo. Es, quizás, el beneficio más concreto del modelo para quienes trabajan todos los días en plantas industriales: menos exposición física a situaciones peligrosas y más participación en el análisis y la toma de decisiones.
La propia Araujo es cauta respecto de dónde está el verdadero desafío: “El robot es la parte visible y la menos difícil. El valor está en la orquestación, en el modelo analítico y en la ciberseguridad, porque cada dispositivo autónomo es también una puerta de ataque nueva”. Por eso, apunta, RobOps no funciona de manera aislada: “El dron levanta el dato, la analítica anticipa la falla, el agente dispara la orden de trabajo. Recién ahí hay operación y valor agregado para el negocio”.
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