Por Kathya Santoyo

La inteligencia artificial industrial depende de datos operativos confiables. Sin sensores, instrumentación y automatización capaces de generar información en tiempo real, los modelos predictivos, los gemelos digitales y las plataformas analíticas carecen de una base funcional. Ese es el diagnóstico de Aveva, subsidiaria de Schneider Electric y proveedora global de software industrial, en un contexto en el que la conversación sobre inteligencia artificial avanza más rápido que la modernización operativa necesaria para sostenerla.

“Pongan primero la capa de automatización, porque sin datos no podemos hacer nada”, planteó Sue Quense en entrevista exclusiva para Global Energy. Bajo esa premisa, la compañía anunció durante Aveva World tres movimientos estratégicos con otras empresas: la intención de adquirir TwinThread, la formalización de una integración nativa con Snowflake, y una alianza con IFS. Estos anuncios llegan cinco años después de la compra de OSIsoft, una de las operaciones más relevantes del mercado de software industrial en la última década.

El nuevo rumbo tecnológico de Aveva

Estas decisiones reflejan un cambio más amplio dentro del sector: la competencia dejó de centrarse únicamente en automatización y monitoreo para migrar a control de la arquitectura de datos que conecta operaciones, inteligencia artificial y decisiones financieras. “Diseñamos, construimos, operamos y optimizamos. Estamos construyendo el ecosistema que tiene sentido para nuestros clientes”, resumió Quense.

La estrategia se sostiene en cuatro piezas complementarias entre sí: OSIsoft aporta la infraestructura de datos operativos a través del PI System; TwinThread suma capacidades predictivas y modelos de inteligencia artificial; Snowflake y Databricks conectan la información industrial con plataformas corporativas de análisis, e IFS incorpora la dimensión financiera del activo industrial, con el objetivo de que la información deje de permanecer fragmentada entre operaciones, ingeniería y finanzas.

La adquisición de TwinThread ilustra hacia dónde se mueve Aveva. La tecnología ya se comercializaba bajo la marca Aveva Advanced Analytics, pero dependía de un proveedor externo. Con la compra, la compañía internaliza una capacidad que considera estratégica para su plataforma. Cabe señalar que TwinThread cuenta con más de un millón de gemelos digitales desplegados, alrededor de 50 millones de sensores conectados y cerca de dos millones de modelos de inteligencia artificial en operación. Esa base se integrará a CONNECT, la plataforma que concentra el PI System heredado de OSIsoft y el resto de las aplicaciones industriales de Aveva.

El enfoque de la compañía se concentra en entornos industriales acotados, donde los modelos operan sobre historiales de mantenimiento, desempeño de equipos y parámetros técnicos definidos por el cliente. Esa delimitación busca atender uno de los cuestionamientos hacia la inteligencia artificial generativa en ambientes críticos: la confiabilidad de las respuestas.
En la misma línea, otro de los anuncios relevantes fue la integración con Snowflake bajo un modelo zero-copy, un esquema que permite a las plataformas corporativas leer información operativa sin duplicarla entre sistemas industriales y entornos analíticos.

La entrevistada explicó que durante años, gran parte de la digitalización industrial dependió de replicar bases de datos entre distintos entornos tecnológicos, un esquema costoso y difícil de mantener conforme las operaciones crecían en complejidad. El modelo que ahora impulsan compañías como Aveva busca que las áreas corporativas consuman información industrial sin mover físicamente el dato de origen.
Por su parte, la alianza con IFS responde a otra transformación del mercado: las plataformas industriales ya no se limitan a la eficiencia operativa. También buscan participar en decisiones de inversión de capital, gestión de activos y planeación financiera. “Estamos transformando nuestro perfil para ir más allá de lo operativo o la ingeniería”, dijo Quense.

Ese movimiento modifica al comprador tradicional de este tipo de compañías, quien ya no será únicamente el director de operaciones o ingeniería; ahora incluye a áreas financieras y de planeación estratégica.

América Latina: potencial y rezago

América Latina aparece como uno de los mercados donde la transición todavía convive con desafíos estructurales. Quense identificó energía, minería, sector eléctrico y alimentos y bebidas como las industrias con mayor potencial de crecimiento para Aveva en la región, aunque ese mismo escenario refleja rezagos estructurales.

En parte importante de este mercado todavía predominan los procesos manuales, infraestructura con décadas de operación y bajos niveles de integración tecnológica. En ese contexto, muchas compañías enfrentan primero el reto de digitalizar sus operaciones antes de aspirar a modelos avanzados de inteligencia artificial. El sector eléctrico es un ejemplo de esa presión, ya que gran parte de las redes fueron diseñadas bajo un modelo unidireccional, donde la energía fluía desde grandes plantas de generación hacia los consumidores. La incorporación de paneles solares residenciales, almacenamiento distribuido y nuevos patrones de consumo está alterando esa arquitectura. “La red no fue concebida para que la energía fluyera en ambas direcciones.

La única forma de lograrlo hoy es mediante software”, explicó la directiva de la compañía.
Esa presión sobre la red conecta directamente con otro de los segmentos en los que Aveva identifica crecimiento acelerado: los centros de datos. México, Brasil, Chile y Colombia concentran la mayoría de los nuevos despliegues de proveedores de hiperescala en América Latina, un fenómeno que está elevando la demanda energética y obligando a modernizar la infraestructura eléctrica y los sistemas de gestión.

El límite no es tecnológico, es de adopción

Quense considera que el principal límite para la transformación digital no es tecnológico. “Solo podemos ir tan rápido como la gente lo absorba”, afirmó. La velocidad de adopción depende menos de la disponibilidad de herramientas y más de la capacidad de las organizaciones para integrar cambios operativos sin generar resistencia interna. En muchas industrias, el desafío ya no consiste únicamente en implementar inteligencia artificial, sino en convencer a las operaciones de confiar en ella.

La postura de Sue Quense sintetiza la apuesta con la que Aveva pretende competir en los próximos años: la inteligencia artificial industrial no se sostiene en el algoritmo, sino en la infraestructura de datos que lo alimenta. «No hacemos inteligencia artificial porque esté de moda, la hacemos porque ayuda a operar de manera más eficiente y de forma controlada«, concluyó.