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Inteligencia Generativa y Agentes Autónomos: Hacia un Nuevo Paradigma en la Automatización Industrial y el Sector del Agua

06/10/2025

Inteligencia Generativa y Agentes Autónomos: Hacia un Nuevo Paradigma en la Automatización Industrial y el Sector del Agua

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Miguel Ángel Rodríguez Núñez

Miguel Ángel Rodríguez Núñez

  • Técnico de Sistemas de Control Industrial en EMASESA
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"En un mundo donde eficiencia y sostenibilidad son esenciales, disponer de sistemas que no solo reaccionan, sino que razonan sobre el agua, marcará la diferencia entre gestionar recursos y preservarlos para futuras generaciones, planteando la pregunta: ¿quién dará el primer paso?"

 

Hace unos meses, un destacado desarrollador de software industrial me preguntaba sobre las funcionalidades que debería incorporar su producto en el futuro. Le respondí sin dudar: “la integración con modelos generativos de lenguaje”. Su respuesta fue: “eso es todavía lejano, ¿verdad?” y mi impresión es que no tanto.
 
La aplicación de sistemas como GPT en entornos industriales va a dejar de ser una mera prueba experimental para consolidarse como una herramienta integrada en procesos productivos. Empresas como Siemens ya los emplean para asistir a ingenieros en el diagnóstico y mantenimiento de maquinaria compleja, aumentando la eficacia en la resolución de fallos.
 
En la industria automotriz, BMW aplica GPT en el diseño computacional, analizando configuraciones previas y sugiriendo mejoras estructurales. Shell, por su parte, utiliza estos modelos para generar informes técnicos a partir de datos operativos, acortando notablemente los tiempos de documentación. Todo ello evidencia un cambio de enfoque: los modelos generativos trascienden lo lingüístico y se convierten en componentes funcionales dentro de la industria 4.0.
 
El avance de los modelos hacia arquitecturas más complejas ha posibilitado la creación de agentes autónomos capaces de razonar y actuar en entornos industriales. Estos agentes extienden las funciones de GPT al integrarse en flujos de trabajo conectados a datos en tiempo real, interfaces industriales y sistemas de automatización. Mientras que un modelo generativo puede generar instrucciones o código a partir de descripciones textuales, un agente industrial basado en IA interpreta eventos, planifica tareas, ejecuta acciones concretas y aprende de los resultados. Esta capacidad se desarrolla mediante arquitecturas que combinan modelos de lenguaje con entornos de ejecución seguros, memoria de largo plazo y acceso a herramientas externas como bases de datos, APIs industriales o sistemas SCADA.
 
La unión de modelos generativos y agentes autónomos marca un paso fundamental hacia la automatización cognitiva. A diferencia de las soluciones tradicionales basadas en reglas estáticas, estos agentes operan con flexibilidad contextual, adaptándose a nuevos escenarios y perfeccionando su desempeño con cada interacción. Esta característica los convierte en elementos esenciales para la infraestructura tecnológica de la industria 4.0. Un ejemplo reciente es la iniciativa Industrial Copilot de Siemens, que permite al sistema aprender de las interacciones con técnicos e ingenieros, optimizando la generación de código para PLC y ajustando recomendaciones según el contexto operativo.
 
La evolución de los modelos de lenguaje en entornos industriales nos lleva a una hipótesis interesante: ¿y si el próximo sistema de control industrial no se basara en lógica fija, sino en agentes de IA construidos sobre GPT? No se trata únicamente de automatizar respuestas o generar documentación, sino de un sistema operativo industrial inteligente compuesto por agentes autónomos interconectados, capaces de interpretar instrucciones en lenguaje natural, elaborar planes de acción y ejecutar decisiones contextualizadas. Agentes que aprenden del entorno, colaboran entre sí —supervisando calidad, mantenimiento o producción— y lo hacen de manera coordinada, sin intervención humana constante, estableciendo lo que podría llamarse una nueva arquitectura de Sistemas Cognitivos de Control Industrial.
 
Visualicemos un escenario donde, ante una anomalía en una línea de producción, un agente identifica el problema, revisa registros históricos, propone soluciones, las simula y, si el riesgo es bajo, las ejecuta directamente. Todo ello con trazabilidad, supervisión y posibilidad de intervención humana, sin requerir programación específica para cada situación.
 
La idea, aunque ambiciosa, es factible: un sistema industrial compuesto por agentes inteligentes entrenados sobre modelos generativos que actúan como nodos cognitivos en una red autónoma de decisiones. Se trata de concebir la automatización no como reglas fijas, sino como un ecosistema adaptable y colaborativo. La infraestructura tecnológica ya existe: modelos generativos avanzados, frameworks como LangChain o AutoGPT que proporcionan memoria, razonamiento paso a paso y conexión a herramientas externas, así como plataformas industriales con APIs seguras. Lo que falta es cambiar el paradigma: ver la IA no como asistente, sino como capa de control distribuido.
 
La gestión industrial mediante IA ha dejado de ser especulativa. La madurez de los modelos generativos y la evolución de agentes autónomos abre la puerta a una nueva generación de sistemas de control, que no se basan solo en lógica preprogramada, sino en interpretación, razonamiento y acción contextual. Imaginemos plantas donde los fallos no solo generan alertas, sino que son detectados, analizados y corregidos por agentes inteligentes que interactúan con datos de operación, historiales de mantenimiento y manuales técnicos. Estos agentes, basados en GPT, comprenden el entorno y toman decisiones autónomas o colaborativas, superponiéndose como una capa cognitiva sobre los sistemas existentes.
 
El desarrollo de estos sistemas puede ser gradual. En primera instancia, los modelos de lenguaje asisten a ingenieros en generación de código, documentación e interpretación de datos históricos. Posteriormente, supervisan procesos en tiempo real y proponen acciones frente a anomalías. En fases siguientes, adquieren capacidad de actuación limitada bajo supervisión humana y, finalmente, gestionan operaciones completas, optimizando recursos y tiempos de respuesta.
 

Incorporación de la IA en el ciclo integral del agua

 
El ciclo integral del agua representa un caso de aplicación prometedor. Sus instalaciones —bombas, redes, estaciones pluviales o plantas de tratamiento— operan bajo condiciones variables pero controladas y dependen de decisiones rápidas y repetitivas. Son candidatas ideales para la incorporación progresiva de IA.
 
En un primer nivel, un agente puede funcionar como asistente: generar informes automáticos, analizar históricos y proponer ajustes. En una segunda etapa, puede ejecutar tareas como modificar consignas, optimizar arranques de bombas o activar alarmas complejas bajo supervisión humana. En entornos críticos, como estaciones de bombeo pluvial, los agentes pueden actuar como nodos distribuidos, anticipando riesgos, coordinando recursos y comunicando recomendaciones en lenguaje natural. Con el tiempo, estos agentes podrán interactuar entre instalaciones, compartiendo aprendizajes y optimizando todo el ecosistema hidráulico.
 
El objetivo final es la automatización total, dotar de criterio y capacidad de decisión a sistemas que antes solo ejecutaban órdenes. Si los sistemas SCADA han sido los ojos que vigilaban la infraestructura, los agentes cognitivos serán el cerebro que anticipa, adapta y optimiza en tiempo real.
 
En un mundo donde eficiencia y sostenibilidad son esenciales, disponer de sistemas que no solo reaccionan, sino que razonan sobre el agua, marcará la diferencia entre gestionar recursos y preservarlos para futuras generaciones, planteando la pregunta: ¿quién dará el primer paso?

 

 

Miguel Ángel Rodríguez Núñez

 

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