IA agéntica: la revolución de la precisión en manufactura

La evolución de la metrología industrial ha alcanzado un punto de inflexión con la integración de la IA agéntica, desplazando el modelo tradicional donde el operario humano era el único responsable de interpretar los datos de medición.

Muganes Musharrafie, Gerente de Ventas Software de ZEISS IQS, señala que la industria ha pasado de máquinas que simplemente miden a sistemas capaces de ofrecer guías e insights predictivos sobre desviaciones en la producción, como porosidades en fundición o errores en la velocidad de inyección. Esta transformación permite que el conocimiento técnico acumulado por expertos en procesos de estampado o inyección resida ahora directamente en los algoritmos, democratizando la alta precisión en la planta.

Con Musharrafie pudimos conversar en nuestro último Panel de Expertos en The Standard CIO sobre la IA agéntica en manufactura: cómo las fábricas comienzan a opera en forma autónoma, que puedes disfrutar completamente en nuestro canal de Youtube.

La capacidad de los agentes para procesar volúmenes masivos de datos ha permitido a empresas como ZEISS aplicar soluciones de vanguardia en sectores críticos como la litografía de microchips y la óptica médica.

Según Musharrafie, en sistemas de tomografía o microscopía de rayos X, la IA agéntica es capaz de identificar porosidades microscópicas en la soldadura de procesadores que serían imposibles de detectar para un ojo humano. El sistema aprende a reconocer qué defectos son críticos según su ubicación y genera información en tiempo real para evitar fallos térmicos o de consumo energético en los servidores finales.

Este nivel de análisis requiere gestionar una “brutality de información” proveniente de archivos de tomografía que anteriormente tomaban horas en procesarse y que hoy se resuelven en segundos gracias a la evolución de los procesadores y la computación en la nube. Puede profundizar en estos avances tecnológicos en el panel completo disponible en el canal de The Standard CIO.

Uno de los casos de mayor impacto se observa en la industria automotriz, donde la digitalización de todo el proceso productivo —desde la caracterización de la lámina hasta el ensamblaje final— permite anticipar errores antes de que ocurran.

Musharrafie detalla cómo los algoritmos de IA agéntica pueden determinar si una puerta específica logrará ensamblarse correctamente con una carrocería determinada antes de llegar a la línea de unión. Si el sistema detecta una anomalía de tensión o forma, guía la producción para evitar el desperdicio y el retrabajo, optimizando los recursos de manera autónoma.

Sin embargo, el camino hacia esta autonomía operativa enfrenta barreras culturales y técnicas en Latinoamérica. Musharrafie advierte que muchas empresas aún se encuentran en una fase básica de digitalización, dependiendo excesivamente de hojas de Excel para supervisar sus procesos. El reto para los equipos de TI no es solo instalar software, sino actuar como puentes entre las áreas de producción, calidad y sistemas para unificar objetivos.

Para Musharrafie, la adopción de la IA agéntica y la digitalización ya no es una opción de innovación, sino una estrategia de supervivencia empresarial. La capacidad de las organizaciones para conectar datos de diversos sistemas de medición y convertirlos en acciones autónomas definirá su competitividad en un mercado donde la precisión se mide en micras y milisegundos