IA en la industria: datos y experiencia humana en Micronora 2026
En Micronora 2026, en Besançon, Pierre-Jean Leduc, presidente de DEMGY Group y de Polyvia, la organización profesional nacional de los industriales del plástico y los materiales compuestos de Francia, presentó una visión pragmática de la IA en la industria: la tecnología mejora la capacidad de respuesta cuando se apoya en datos industriales controlados y en la experiencia del oficio.
La intervención formó parte de la mesa redonda «IA, datos y experiencia humana: las nuevas palancas de la competitividad industrial», organizada durante Micronora 2026. En este intercambio de puntos de vista entre empresarios, Pierre-Jean Leduc debatió con Élie Cohen y Tanguy Aurore, director general y Practice Leader Data de Consort Group, respectivamente.
La IA industrial sirve primero al rendimiento de los oficios
La IA industrial designa la aplicación de técnicas de inteligencia artificial a necesidades industriales concretas, desde el acceso a la información hasta la explotación de datos del oficio.
Para Pierre-Jean Leduc, la inteligencia artificial no es un fin tecnológico en sí mismo. Debe permitir a la empresa ampliar sus capacidades, ganar en capacidad de respuesta y reducir el tiempo dedicado a tareas sin valor añadido.
Este enfoque sitúa la IA en la industria en el nivel de los usos reales. Automatizar una operación repetitiva, encontrar una información con mayor rapidez o asistir un análisis solo crea valor si el resultado mejora un proceso industrial existente.
Los datos industriales condicionan la calidad de los resultados
Una IA industrial solo es realmente útil si los datos que explota son fiables, están estructurados y se adaptan al contexto del oficio.
Los datos industriales abarcan, en particular, el conocimiento de materiales, los historiales de proyectos, los parámetros de producción, los requisitos contractuales y la información medioambiental. Su calidad determina directamente la pertinencia de las respuestas y los análisis obtenidos.
DEMGY Group ya dispone de recursos estructurados vinculados a su actividad. Pierre-Jean Leduc cita en particular Datacomp, la base de datos de materiales de DEMGY Group, que cruza información para aportar soluciones a los clientes. Este tipo de capitalización del conocimiento puede evolucionar con nuevos métodos de explotación de los datos y de la inteligencia artificial.
El principio sigue siendo simple: un dato aproximado o mal contextualizado no se vuelve fiable porque lo procese una herramienta de IA. Un barniz tecnológico no convierte un mal dato en una buena decisión.
La IA en la industria transforma también las relaciones entre socios
La adopción de la inteligencia artificial por parte de clientes, socios y proveedores modifica progresivamente la circulación y el análisis de la información industrial.
Los requisitos técnicos o contractuales se integran cada vez con más frecuencia en sistemas estructurados. Para las empresas industriales, la capacidad de organizar sus datos y de producir información clara se convierte, por tanto, en un factor de capacidad de respuesta en la relación entre socios.
Esta evolución refuerza también el interés de la capitalización del conocimiento. Las experiencias, los ensayos y las decisiones acumulados a lo largo de los proyectos pueden encontrarse y reutilizarse con mayor facilidad, siempre que se hayan documentado de forma coherente.
La protección de los datos industriales exige un marco de ciberseguridad
La protección de los datos industriales se basa en el control de las herramientas, de los accesos y de la información confiada a los sistemas de inteligencia artificial.
Una consulta puede contener información sobre un cliente, una pieza, un proceso, un plano o un proyecto. Pierre-Jean Leduc invita por ello a mantener la lucidez sobre su almacenamiento, su posible reutilización y los riesgos de espionaje industrial.
La inteligencia artificial modifica también los riesgos de ciberseguridad. Puede facilitar ciertos ataques informáticos, pero también contribuir a reforzar los medios de defensa. La respuesta pasa por herramientas validadas, la formación de los usuarios, la prohibición de transmitir información confidencial a servicios no controlados y la verificación de los resultados.
Pierre-Jean Leduc indica además que DEMGY Group cuenta con certificaciones en materia de ciberseguridad. Este planteamiento complementa los requisitos habituales del Grupo en calidad, seguridad, medio ambiente y conformidad, descritos en la página dedicada a las certificaciones de las plantas de DEMGY Group.
En este contexto, el uso de la IA no sustituye ningún proceso de validación. Los datos explotados, los análisis producidos y los contenidos generados deben seguir siendo compatibles con los requisitos contractuales, reglamentarios y documentales aplicables a cada actividad.
La experiencia humana sigue siendo responsable de la decisión
La experiencia humana sigue siendo indispensable para verificar los resultados, comprender el contexto industrial y tomar la decisión final.
Una respuesta plausible no es necesariamente una respuesta correcta. Interpretar un pliego de condiciones, elegir un material, evaluar un riesgo o validar una solución exige criterio, experiencia y conocimiento del oficio.
La inteligencia artificial puede acelerar el acceso al conocimiento y asistir ciertos tratamientos. No sustituye ni la validación técnica ni la responsabilidad profesional. Su valor reside en cómo amplía los conocimientos prácticos disponibles.
Aplicaciones vinculadas a los retos industriales y medioambientales
La explotación combinada de la IA, los datos industriales y la experiencia del oficio abre aplicaciones concretas para la gestión de materiales, el reporting y el seguimiento medioambiental.
Pierre-Jean Leduc menciona en particular la explotación de los datos de materiales, la huella de carbono de las piezas, la tasa de utilización de materiales reciclados y la consolidación de la información procedente de distintas plantas. Estos temas responden a necesidades industriales reales, pero presuponen datos coherentes y trazables.
Para DEMGY Group, el reto no consiste, por tanto, en desplegar una IA desconectada de las prácticas de planta. Consiste en aprovechar mejor los conocimientos disponibles, ganar en capacidad de respuesta y concentrar las competencias humanas en las actividades donde generan más valor.
Vea la conferencia completa
Vea la intervención completa de Pierre-Jean Leduc en la mesa redonda «IA, datos y experiencia humana: las nuevas palancas de la competitividad industrial» en Micronora 2026.
