PLCs y Controladores IA (Inteligencia Artificial) en Automatización Industrial

Los PLCs y los Controladores IA (Inteligencia Artificial) representan dos enfoques distintos para la automatización y el control de procesos industriales. La selección del enfoque más adecuado dependerá de las necesidades actuales del usuario. Si bien ambos tienen como objetivo optimizar los procesos, sus capacidades, aplicaciones y arquitecturas tienen diferencias clave, que se resumen a continuación: 

1. Funcionalidad principal

• PLCs:

- Los PLC tradicionales ejecutan una lógica determinista basada en reglas (por ejemplo, lógica de escalera) para tareas como el control de transportadores o la secuenciación de motores. Se destacan en confiabilidad en tiempo real y operaciones críticas para la seguridad debido a sus tiempos de respuesta predecibles.

- Su capacidad de respuesta está limitada a escenarios previstos en su programación, sin adaptación autónoma a cambios no programados.

• Controladores IA:

- Estos sistemas aprovechan el aprendizaje automático (ML), la analítica predictiva y los algoritmos adaptativos para optimizar los procesos de forma dinámica. Manejan sistemas no lineales (por ejemplo, procesos químicos) ajustando parámetros en tiempo real en función de los datos de los sensores. 

2. Toma de decisiones y adaptabilidad

• PLCs:

- Trabajan con lógica preprogramada y secuencias fijas, ejecutando tareas repetitivas basadas en reglas definidas. Por ejemplo, controlar la sincronización de una línea de montaje o activar paradas de emergencia.

• ​​Controladores IA:

- Toman decisiones autónomas para escenarios imprevistos basándose en patrones históricos, así como en gemelos digitales, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad.

- Utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos en tiempo real y optimizar dinámicamente los procesos sin necesidad de reprogramación manual.

Referencias de algoritmos clave:

-. Redes neuronales LSTM para predicción de fallas de compresores, aumentando la precisión en la detección temprana

-. Aprendizaje automático distribuido y aprendizaje federado para mantenimiento predictivo de múltiples plantas para reducir la transferencia de datos.

-. Control adaptativo Q-learning en el ajuste de elementos de control (p. ej. válvulas neumáticas) 

3. Manejo de la complejidad y procesos no lineales

• PLCs:

- Eficientes en procesos estructurados y repetitivos, como el control de motores o la sincronización de líneas de montaje. Los programas se basan en lenguajes estándar (ladder logic) y pueden integrar módulos para tareas específicas (p. ej. control PID). (2)

- Limitado en la gestión de tareas no repetitivas o que requieren ajustes continuos, como el pulido de piezas con variaciones dimensionales.

• Controladores IA:

- Capaces de gestionar sistemas no lineales y dinámicos. Por ejemplo, en líneas de producción donde la demanda fluctúa, ajustan automáticamente las rutas utilizando datos de sensores IoT.

- Integra gemelos digitales para simular escenarios y optimizar procesos antes de implementarlos físicamente.

- Aplica visión artificial para inspección de calidad, detectando defectos en productos con mayor precisión que los métodos tradicionales.

- Aprende de los datos generados por sensores IoT, permitiendo optimizar rutas de producción o ajustar velocidades según la demanda. 

4. Principales ventajas

PLCs	Controladores IA
Funcionamiento determinista (fundamental para la seguridad) (1), (2)	Toma de decisiones adaptativa (p. ej., bucles de control de autoaprendizaje) (3), (4)
Facilidad de programación (lógica de escalera) (1)	Capacidad predictiva (p. ej., mantenimiento, optimización energética) (3), (5)
Confiabilidad probada en entornos hostiles (2)	Manejo de datos complejos (p. ej., detección de anomalías mediante visión digital (3), (9)

 5. Mantenimiento y resiliencia

• PLCs:

- Requiere mantenimiento programado y diagnóstico manual de fallas. Su robustez lo hace resistente a entornos hostiles (polvo, vibraciones), pero depende de la intervención humana para resolver problemas imprevistos.

• Controladores IA:

- Implementan autodiagnóstico, mantenimiento predictivo avanzado y corrección proactiva. Por ejemplo, sistemas de IA que identifican el desgaste de las máquinas y programan el mantenimiento antes de que se produzcan fallas. Corrigen automáticamente los parámetros operativos, reduciendo la dependencia de técnicos especializados, ya que los algoritmos pueden "aprender" de operaciones pasadas y ajustar los parámetros automáticamente. 

6. Aplicaciones

• PLCs:

- Tareas de automatización fijas (p. ej., cintas transportadoras, líneas de montaje).

- Enclavamientos de seguridad y paradas de emergencia. (1), (2)

• Controladores IA:

- Mantenimiento predictivo: Análisis de tendencias de vibración o temperatura para anticiparse a fallas. (3), (5)

- Optimización de procesos: Ajuste dinámico de parámetros en reactores químicos para eficiencia energética. (3), (4)

- Colaboración hombre-máquina: interfaces NLP para ajustes controlados por voz. (2), (3) 

7. Sinergias tecnológicas

El futuro está en sistemas híbridos que combinen PLCs con IA:

- Computación conectiva (edge computing): Los PLC procesan datos locales para control de baja latencia, mientras que los modelos de IA se ejecutan en dispositivos conectivos (edge devices) para análisis en tiempo real. (2), (6), (7)

- Gemelos digitales: Réplicas virtuales que simulan digitalmente escenarios reales (p. ej., falla de equipo) para refinar la lógica del PLC y las predicciones de la IA. (2), (4)

- 5G/IIoT: La conectividad de alta velocidad permite que los controladores de IA distribuidos se coordinen con los PLC en todas las instalaciones. (6), (7) 

8. Escalabilidad y costos

• PLCs:

- Costos iniciales moderados, ideales para aplicaciones específicas. Sin embargo, la escalabilidad de funciones requiere hardware adicional (p. ej., módulos de E/S).

- Rentable en procesos estables donde no se justifica la inversión en IA.

• Controladores IA:

- Mayor inversión inicial, pero ofrecen escalabilidad de funciones a través de actualizaciones de software. Por ejemplo, adición de un algoritmo de optimización sin cambio en el hardware. 

9. Desafíos

• PLCs:

- Limitada escalabilidad e integración con sistemas de TI modernos (p. ej., MES/ERP). (2)

- Falta de flexibilidad para adaptarse a procesos dinámicos. (2)

• Controladores IA:

- Dependencia de datos: Requiere conjuntos de datos etiquetados y de alta calidad, de los que suelen carecer los sistemas heredados. (2), (3)

- Riesgos de ciberseguridad: Aumento de las áreas de ataque debido a los sistemas interconectados. (8-7),

- Brechas de habilidades: Los profesionales necesitan experiencia tanto en programación de PLC como en herramientas de ML. (3), (5)

- Alucinaciones de la IA debido a un entrenamiento insuficiente del modelo, una recuperación deficiente de datos u otras deficiencias subyacentes. 

10. Tendencias futuras

• Fábricas autónomas: PLCs impulsados ​​por IA permitirán líneas de producción auto optimizadas con una mínima intervención humana.

• Generación de código de IA: Herramientas como Gemini 2.0 Flash automatizan la creación de lógica de escalera, lo que reduce el tiempo de programación en un 30 %. (1)

• IA ética: Marcos de toma de decisiones transparentes para garantizar la rendición de cuentas en sistemas autónomos. (2), (4)

• Automatización sostenible: La IA prioriza la eficiencia energética y la reducción de desechos (por ejemplo, componentes basados ​​en GaN). (4), (5) 

11. Conclusión

Los PLCs siguen siendo indispensables para tareas deterministas, mientras que los Controladores IA liberan el poder adaptativo y predictivo. Los PLCs son ideales para entornos hostiles y aplicaciones críticas que requieren estabilidad y respuestas en tiempo real y siguen siendo relevantes en aplicaciones críticas de bajo riesgo. Por otro lado, los Controladores IA revolucionan la industria con adaptabilidad, análisis predictivo y la capacidad de gestionar la complejidad. La elección depende de factores como la flexibilidad requerida, el presupuesto y la necesidad de integración con tecnologías avanzadas. Las empresas que adopten sistemas híbridos liderarán en eficiencia, sostenibilidad y resiliencia.

 

Referencias:

1. PLC Programming: Traditional vs AI- Which Wins?                                     https://accautomation.ca/plc-programming-traditional-vs-ai-which-wins/                                      
2. Ai Plc Smart Industrial Zones.                                                                        https://zeroinstrument.com/ai-plc-smart-industrial-zones/
3. How AI can be applied to program PLCs in industrial automation.                 https://antomatix.com/how-ai-can-be-applied-to-program-plcs-in-industrial-automation/
4. From optimization to autonomy - Top five manufacturing automation trends for 2025 from OMRON.                                                                                                 https://industrial.omron.eu/en/news-discover/blog/from-optimization-to-autonomy-top-five-manufacturing-automation-trends-for-2025-from-omron
5. Industrial Automation Trends 2025.                                           https://www.piglerautomation.com/industrial-automation-trends-2025/
6. 8 Key Industrial Automation Trends in 2025.                              https://www.rockwellautomation.com/en-us/company/news/the-journal/8-key-industrial-automation-trends-in-2025.html
7. Top 10 Industrial Automation Trends in 2025.                                                             https://www.startus-insights.com/innovators-guide/industrial-automation-trends/
8. Top 10 Industrial Automation Trends to Watch in 2025.                https://industrialautomationco.com/blogs/news/top-10-industrial-automation-trends-to-watch-in-2025
9. The Future of Industrial Automation.               https://www.industrialautomationindia.in/articles/industrial-automation-trends-2025-ai-ml-smart-manufacturing

Inteligencia Artificial y el Diseño de Plantas de Tratamiento de Agua.

La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en el diseño de plantas de tratamiento de agua está revolucionando el sector al mejorar la eficiencia, la sostenibilidad y la adaptabilidad. A continuación, se presenta un análisis del papel transformador de la IA en este ámbito, respaldado por información de investigaciones recientes y avances de la industria:

 

1. Modelado Predictivo para la Optimización de Procesos

 

Los algoritmos de IA, como el aprendizaje automático (ML) y las redes neuronales artificiales (ANN), permiten el modelado predictivo para optimizar los procesos de tratamiento durante el diseño. Estos modelos analizan datos históricos y en tiempo real para pronosticar la calidad del agua, los requisitos de dosificación de productos químicos y el consumo de energía. Por ejemplo:

- Los modelos ANN predicen el ensuciamiento de las membranas en los biorreactores de membrana (MBR) al correlacionar entradas como el pH, el oxígeno disuelto y las tasas de carga orgánica con la presión transmembrana. (1), (2)

- Los modelos híbridos como ANN-GA (algoritmos genéticos) optimizan la eliminación de la demanda química de oxígeno (DQO) en reactores anaeróbicos, mejorando el rendimiento del reactor durante la fase de diseño. (1)

- Los estudios de casos demuestran que la optimización impulsada por IA puede reducir el uso de energía en un 16 % y el consumo de productos químicos en un 18 % en las plantas de tratamiento. (3)

 

2. Gemelos Digitales para Simulación y Prueba de Escenarios

 

Los gemelos digitales impulsados ​​por IA simulan procesos de tratamiento completos para probar diseños en condiciones dinámicas. Estas réplicas virtuales integran datos de sensores de IoT, sistemas SCADA y modelos de ML para:

- Optimizar la dosificación de productos químicos y el uso de energía en tiempo real. (3), (4)

- Predecir fallas de equipos y recomendar programas de mantenimiento, reduciendo el tiempo de inactividad hasta en un 30 %. (5)

- Mejorar la toma de decisiones para actualizaciones de infraestructura, como ajustar las operaciones de las bombas en función de los pronósticos de demanda. (3)

Por ejemplo, la plataforma Xylem Vue de Idrica utiliza gemelos digitales para crear vistas operativas unificadas, lo que permite a la empresa de servicios de agua Xylem, simular escenarios como eventos climáticos extremos o aumentos repentinos de contaminantes. (3)

 

3. Eficiencia Energética y de Recursos

El diseño impulsado por IA prioriza el ahorro de energía y la utilización de recursos:

- Los análisis predictivos ajustan los tiempos de funcionamiento de las bombas y los ciclos de filtración para minimizar el consumo de energía, que representa el 30-40% de los costos operativos en las instalaciones de agua. (5)

- La integración de energía renovable se agiliza utilizando IA para equilibrar la generación de energía (por ejemplo, a partir del biogás en digestores anaeróbicos) con las demandas de tratamiento. (6), (7)

- Las empresas emergentes como *Pipeline Organics* utilizan IA para diseñar sistemas bioelectroquímicos impresos en 3D que convierten las aguas residuales en electricidad, lo que reduce la dependencia de las redes eléctricas externas. (6)

 

4. Sistemas de Monitoreo de la Calidad del Agua en Tiempo Real

 

La IA mejora el diseño de redes de sensores inteligentes para la evaluación continua de la calidad del agua:

- Los modelos de ML detectan contaminantes (por ejemplo, metales pesados, patógenos) mediante el análisis de datos de sensores de pH, turbidez y conductividad habilitados por IoT. (2), (7)

- Plataformas como *Pallon* implementan redes neuronales profundas para inspeccionar la infraestructura de alcantarillado, identificando defectos y prediciendo riesgos de contaminación durante la fase de diseño. (6)

- En Taiwán, la IA predice los niveles de oxígeno disuelto en los reservorios, asegurando el cumplimiento de los estándares de efluentes. (4)

 

5. Diseño de Infraestructura Adaptativa

 

La IA permite la planificación de infraestructuras basada en datos para abordar desafíos futuros:

- Los modelos de IA geoespacial pronostican riesgos de inundaciones y optimizan los sistemas de drenaje, integrando proyecciones de cambio climático en los diseños de las plantas. (7)

- La impresión 3D (fabricación aditiva) utiliza IA para diseñar accesorios de tuberías resistentes a la corrosión y componentes de reactores adaptados a las condiciones específicas del sitio. (6)

- Los esquemas Blockchain-IA mejoran la integridad de los datos en sistemas de tratamiento descentralizados, asegurando la transparencia en los parámetros de diseño y el cumplimiento normativo. (8)

 

6. Desafíos y Tendencias Futuras

 

Si bien la IA ofrece beneficios significativos, persisten desafíos:

- Calidad y estandarización de los datos: los datos inconsistentes de los sensores o la integración de sistemas heredados pueden obstaculizar la precisión del modelo. (2), (3)

- Costo y experiencia: las empresas de servicios más pequeñas pueden carecer de recursos para adoptar herramientas de IA avanzadas. (5)

- Consideraciones éticas: la dependencia excesiva de la automatización corre el riesgo de desplazar la experiencia humana sin las salvaguardas adecuadas. (3)

Las tendencias futuras se centran en sistemas de IA autónomos capaces de aprender por sí mismos y adaptarse a los contaminantes emergentes, así como en modelos híbridos que combinan IA con nanotecnología para la eliminación avanzada de contaminantes. (4), (6)

 

7. Conclusión

La IA está redefiniendo el diseño de las plantas de tratamiento de agua al permitir sistemas más inteligentes y resilientes. Desde el análisis predictivo hasta los gemelos digitales, estas tecnologías optimizan el rendimiento, reducen los costos y garantizan el cumplimiento de los objetivos de sostenibilidad. A medida que aumenta la adopción de la IA, la colaboración entre ingenieros, científicos y responsables de las políticas será cada vez más importante.

 

Referencias:

1. A Review on Applications of Artificial Intelligence in Wastewater Treatment. https://www.mdpi.com/2071-1050/15/18/13557
2. Water treatment and artificial intelligence techniques: a systematic literature review research. https://link.springer.com/article/10.1007/s11356-021-16471-0
3. How AI and digital twins are changing the paradigm in treatment plants. https://www.idrica.com/blog/how-ai-and-digital-twins-are-changing-the-paradigm-in-treatment-plants/
4. AI for Water Treatment. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-72014-7_3
5. AI for Water: 10 Ways AI is Changing the Water Industry.   https://www.dlt.com/blog/2025/01/06/ai-water-10-ways-ai-changing-water-industry
6. Wastewater Treatment Technology: 2025 & Beyond.                                                https://www.startus-insights.com/innovators-guide/wastewater-treatment-technology/
7. 10 Ways AI Is Being Used in Water Resource Management [2025].   https://digitaldefynd.com/IQ/ai-use-in-water-resource-management/
8. Blockchain-Orchestrated Intelligent Water Treatment Plant Profiling Framework to Enhance Human Life Expectancy. https://ieeexplore.ieee.org/document/10493118

 

 

Integración de las Herramientas de Inteligencia Artificial (IA) en la Gestión de Proyectos: Estrategias, Beneficios y Mejores Prácticas

 

La integración de la IA en la gestión de proyectos revoluciona los flujos de trabajo, permite una toma de decisiones más inteligente y mejora la productividad. A continuación, se ofrece una exploración de cómo implementar de manera eficaz las herramientas de IA, sus beneficios, desafíos y tendencias futuras, respaldadas por información extraída de investigaciones del sector y ejemplos del mundo real.

 

1. Principales beneficios de la integración de la IA

 

La IA transforma la gestión de proyectos al abordar las ineficiencias tradicionales e introducir capacidades avanzadas:

- Toma de decisiones mejorada: La IA analiza datos históricos y en tiempo real para predecir riesgos, optimizar los plazos y recomendar estrategias viables. Por ejemplo, las herramientas de análisis predictivo pronostican retrasos o sobrecostos, lo que permite realizar ajustes proactivos.

- Automatización de tareas rutinarias: Herramientas como la automatización robótica de procesos (RPA) se encargan de tareas repetitivas (por ejemplo, programación, entrada de datos), lo que libera a los equipos para el trabajo estratégico. Jira de Atlassian automatiza las actualizaciones de estado, lo que reduce el esfuerzo manual en un 30%. (5)

- Optimización de recursos: La IA combina las habilidades con las tareas, equilibra las cargas de trabajo y predice las necesidades futuras de personal. Los sistemas impulsados ​​por IA de Tesla optimizaron los cronogramas de producción, lo que redujo el tiempo de inactividad en un 20%. (1) (2)

 - Mitigación de riesgos: La IA identifica patrones en datos históricos para detectar riesgos de forma temprana. HSBC utiliza el aprendizaje automático para detectar transacciones fraudulentas en tiempo real. (1) (2)

 - Colaboración mejorada: Los paneles impulsados ​​por IA (por ejemplo, Monday.com) centralizan las actualizaciones y facilitan la comunicación en tiempo real entre equipos globales.

- Búsqueda web mejorada: Los motores de búsqueda basados ​​en la web impulsados ​​por chatbots de IA (por ejemplo, Perplexity con DeepSeek-R1 o con o3-mini de Open AI, a través del botón de menú y Google con ChatGPT, a través de una extensión o complemento) mejoran las capacidades de búsqueda con un estilo conversacional que proporciona preguntas de seguimiento y filtros de fuentes (por ejemplo, enfoque académico o de redes sociales).

 

2. Tipos de herramientas de IA y sus aplicaciones

 

Las herramientas de IA se clasifican en función de su funcionalidad, y cada una aborda necesidades específicas del proyecto:

- Análisis predictivo: pronostica resultados (p. ej., Microsoft Project con Azure AI predice cuellos de botella en los recursos).

 - IA generativa: crea contenido (p. ej., DeepSeek y ChatGPT redactan informes, mientras que DALL-E genera elementos visuales). (6) (7). Adicionalmente, los modelos de IA como Open O1 y DeepSeek-R1 brindan personalización de las búsquedas en tiempo real, adaptan dinámicamente los resultados de la búsqueda en función del comportamiento del usuario, la ubicación y el dispositivo.

- Procesamiento del lenguaje natural (PLN): IBM Watson Assistant transcribe reuniones y resume los elementos de acción. (2) (7). Para las búsquedas en la web, los modelos de IA utilizan el PLN y el aprendizaje automático o machine learning (ML) para analizar el contexto, no solo las palabras clave. Por ejemplo, el algoritmo BERT de Google interpreta los matices de las consultas, como las búsquedas por voz o las frases ambiguas, y ofrece respuestas que tienen en cuenta el contexto, y el marco de trabajo "Cadena de pensamientos" (CoT) de IA refina aún más la búsqueda al dividir las consultas complejas en pasos lógicos, lo que garantiza que el modelo aborde todas las facetas de la intención del usuario.

 - Automatización robótica de procesos (RPA): automatiza los flujos de trabajo (p. ej., UiPath se encarga de las aprobaciones y la entrada de datos).

3. Estrategias para la implementación de la IA

 

Para integrar con éxito la IA, se sugieren los siguientes pasos:

I. Evalúe la preparación de la organización:

- Audite los flujos de trabajo existentes para identificar los puntos problemáticos (p. ej., demoras frecuentes).

 - Asegúrese de la calidad de los datos y la compatibilidad de la infraestructura (p. ej., API para una integración perfecta de las herramientas).

 II. Seleccione herramientas alineadas con los objetivos:

 - Priorice las herramientas que se integran con los sistemas existentes (p. ej., Confluence para la automatización de documentos).

 - Ejemplo: la programación impulsada por IA de Smartsheet redujo las demoras en un 15 % en los proyectos de construcción. (2)

III. Capacite a los equipos y fomente la adopción de la IA:

 - Brinde capacitación práctica para herramientas como ChatGPT y Atlassian Intelligence.

 - Designe "campeones de la IA" para impulsar la aceptación cultural.

 IV. Monitoree y perfeccione:

 - Use ciclos de retroalimentación para mejorar la precisión de la IA (p. ej., actualizando los modelos con nuevos datos).

 

4. Mejores prácticas

 - Alinear la IA con los objetivos estratégicos: centrarse en áreas como la gestión de riesgos o la asignación de recursos en lugar de adoptar la IA de forma indiscriminada.

 - Comenzar de a poco: probar la IA para tareas como la generación de informes automatizados antes de escalar a funciones complejas.

 - Garantizar un uso ético: mantener la supervisión humana para abordar los sesgos y garantizar la transparencia.

 - Aprovechar la inteligencia híbrida: combinar los conocimientos de la IA con el criterio humano para tomar decisiones matizadas (p. ej., Siemens utiliza la IA para la planificación de escenarios, pero depende de los gerentes para las aprobaciones finales). (2) (4)

 

5. Desafíos y soluciones

- Problemas de calidad de los datos: los datos inexactos conducen a predicciones erróneas. Solución: implementar políticas de gobernanza y auditorías de datos automatizadas.

 - Resistencia al cambio: los equipos pueden desconfiar de la IA. Solución: demostrar el valor a través de proyectos piloto (p. ej., resúmenes de reuniones generados por IA que ahorran 5 horas por semana). (2) (4)

 - Complejidad de la integración: los sistemas heredados pueden entrar en conflicto con las herramientas de IA. Solución: utilizar API para la interoperabilidad (p. ej., Triskell Software se integra con ChatGPT). (1) (6)

 

6. Tendencias futuras

- Asistentes virtuales impulsados ​​por IA: para 2030, el 80 % de las tareas de gestión de proyectos estarán gestionadas por IA, con herramientas que se encargarán de las actualizaciones y las consultas de las partes interesadas. (1) (3)

 - Análisis predictivo en tiempo real: la integración de IoT permitirá ajustes instantáneos en las cadenas de suministro o la fabricación.

 - Marcos de IA éticos: surgirán regulaciones para garantizar la equidad y la responsabilidad en las decisiones automatizadas.

 

7. Casos de Estudios

 - Tesla: la IA redujo el tiempo de inactividad de la producción al predecir fallas de los equipos, lo que aumentó la producción en un 25 %. (1)

 - HSBC: el aprendizaje automático redujo el tiempo de detección de fraudes en un 40 %, lo que permitió ahorrar millones al año. (1)

 - IBM: las herramientas de procesamiento del lenguaje natural de Watson mejoraron la alineación entre equipos en proyectos globales. (2)

 

8. Conclusiones

 La integración de la IA en la gestión de proyectos requiere planificación estratégica, selección de herramientas y adaptación cultural. Al aprovechar la IA para la automatización, la información predictiva y la optimización de recursos, las organizaciones pueden lograr una entrega más rápida, ahorros de costos y una mayor satisfacción de las partes interesadas. A medida que la IA evoluciona, su función pasará de la automatización de tareas a la habilitación de un liderazgo estratégico, lo que hará que la colaboración entre humanos e IA sea indispensable. Para obtener más detalles, explore herramientas como Atlassian Intelligence o las soluciones AI-PPM de Triskell.

Referencias:

(1).  AI integration in project management: Transforming efficiency and decision-making https://ebsedu.org/blog/artificial-intelligence-ai-in-project-management.
 
(2).  Integrating AI with Project Management. https://amsconsulting.com/articles/integrating-ai-with-project-management.
 
(3).  How AI Will Transform Project Management. https://hbr.org/2023/02/how-ai-will-transform-project-management.
 
(4).  Maximizing Project Success: Integrating AI and Project Management. 
        https://pmtechww.com/integrating-ai-and-project-management-for-success
 
(5).  How to utilize AI for project management. https://www.atlassian.com/work-management/project-management/ai-project-management.
 
(6).  AI for Project and Portfolio Management: tools, use cases and examples of Chat GPT prompts.  https://triskellsoftware.com/blog/ai-project-management

(7).  8 AI best practices to improve your project management.    https://www.atlassian.com/blog/artificial-intelligence/ai-best-practices

Monterrey. Una ciudad prospera que apunta a mas

Recientemente tuve la gran oportunidad de estar en Monterrey, México, brindando servicios en la gerencia de proyectos a una empresa local del ramo de proyectos de ingeniería.

Mi primera impresión de esta ciudad del norte de México fue su manifiesta intención de modernidad, captado esto por sus magnificas nuevas edificaciones en construcción, además de las ya construidas, lo cual le asigna un perfil de vanguardia entre las principales ciudades de América Latina. Es una ciudad en rápido cambio y crecimiento, que exuda prosperidad y esto es percibido en el cotidiano. Sumado a esto está el símbolo principal de esta ciudad, el cerro de la silla, llamado así por su similitud con una silla de montar a caballo, el cual le da a la ciudad su distinción.

Luego del agradable impacto visual recibido, está el trato afable, sencillo y respetuoso captado del regiomontano, muy propio de la idiosincrasia Mexicana. A esto se debe agregar, ya en el área específica de la ejecución de proyectos, que pude constatar el alto nivel profesional del personal ubicable en esta ciudad. En todo el grupo de trabajo con el cual compartí mis labores, observe gran capacidad técnica, cordialidad, pro actividad, agradable franqueza y transparencia, compromiso con los objetivos planteados y alta responsabilidad en sus actos. Todos estos factores clave de éxito para cualquier empresa o emprendimiento.

Se aprecia en el ambiente de proyectos de ingeniería, familiarización extendida con los más recientes enfoques para la ejecución de proyectos, tales como el Modelado 3D, el Paquetizado Avanzado del Trabajo (Advanced Work Packaging o AWP por sus siglas), la Planificación y Programación 4D (4D Planning & Scheduling), los Centros de Ingeniería de Alto Valor (High-Value Engineeering Center o HVEC) y el novedoso Modelado de Información de Construcción (Building Information Modeling o BIM).

Todo lo descrito anteriormente, además de su muy conveniente cercanía con los Estados Unidos, le brinda a Monterrey, desde mi perspectiva, un futuro promisorio para el desarrollo intensivo de proyectos de ingeniería. Esto sin mencionar los posibles incentivos  fiscales, que no pude validar, pero que es muy factible que existan. Con lo cual esta ciudad, refuerza su posición como referencia en toda América de ciudad fértil para el desarrollo de todo tipo de empresas y en especial aquellas vinculadas al área de la ejecución de proyectos de ingeniería.

Por: Antonio V. Uncal Z.

Nuevos Esquemas para la Ejecución de Ingeniería en Proyectos de Capital

Es cada vez más común escuchar a contratistas y especialistas en negocios resaltar la reducción de costos lograda durante la ejecución de proyectos de capital al implementar, al menos, uno de los siguientes esquemas o enfoques para la ejecución de proyectos:

• Ejecución de Ingeniería, Procura y Construcción basada en el Paquetizado Avanzado del Trabajo (Advanced Work Packaging: AWP).
• Implementación de Centros de Ingeniería de Alto Valor (High-Value Engineeering Center: HVEC).
• Aplicación de la Planificación y Programación 4D (4D Planning and Scheduling: 4D-P&S).
• Aplicación de Modelado de Información de Construcción (Building Information Modeling: BIM).

Paquetizado Avanzado del Trabajo (Advanced Work Packaging: AWP):

La ejecución de Ingeniería, Adquisición y Construcción basada en el AWP significa la paquetización secuencial de entregables de ingeniería para que el flujo de la información de este proyecto responda a las necesidades de la construcción de campo, esto en forma de Paquetes de Trabajo de Construcción (CWP) predefinidos y secuencialmente programados, que dan como resultado paquetes de trabajo de instalación (IWP) específicos de períodos de ejecución cortos. Referencias indican que, bajo el esquema AWP, los proyectos de capital han mostrado aumentos de productividad de campo de hasta un 25% y una reducción en los costos totales del proyecto de hasta un 10% .

Referencia:

• Construction Industry Institute. Knowledge Base. No. RT-272: “Enhanced Work Packaging: Design through WorkFace Execution” (Best Practice). Volume 3: Case studies and expert interviews as a supplement to aid effective implementation.

Centros de Ingeniería de Alto Valor (High-Value Engineeering Center: HVEC):

La ejecución de ingeniería implementando los Centros de Ingeniería de Alto Valor significa activar la participación remota de ingenieros bien entrenados que trabajan en centros de ingeniería en países en desarrollo como México, Indonesia, Venezuela, India, África, llamados Centros de Ingeniería de Alto Valor (HVEC), lo que permite obtener equipos de ingeniería calificados a bajo costo.

Planificación y Programación 4D (4D Planning and Scheduling: 4D-P&S):

La ejecución de ingeniería aplicando la Planificación y programación 4D significa la vinculación de un modelo digital 3D con información relacionada con el tiempo o el cronograma para crear secuencias animadas que muestren los componentes de una estructura que se están construyendo, incluidos los trabajos permanentes y temporales. 4D-P&S permite visualizar el proyecto como tareas secuenciales planificadas en un modelo para crear una simulación, y también permite cambiar las tareas y dependencias para optimizar y validar eficientemente la secuencia de actividades. A partir de esto, puede evaluar si el proyecto se puede construir según lo planeado y también visualizar los efectos del cronograma en el modelo, y comparar las fechas planificadas con las fechas reales. Los costos también pueden asignarse a tareas para rastrear el costo de un proyecto a lo largo de su planificación. Por ejemplo, la visualización 4D-P&S puede permitir programar la colocación de una grúa durante la fase de construcción, mejorando su rendimiento y evitando así cualquier posible interferencia con actividades y/o grupos de trabajo en sitio.

Modelado de Información de Construcción (Building Information Modeling: BIM):

La aplicación del enfoque BIM en la ejecución de la ingeniería significa que todas las partes interesadas del proyecto (por ejemplo, arquitectos, ingenieros, contratistas, propietarios, etc.) colaboran activamente para crear un modelo virtual completo del proyecto. Permite que la información virtual del modelo sea entregada por el equipo de diseño al contratista principal y subcontratistas y luego al propietario / operador; para que cada parte interesada agregue datos específicos, comentarios o restricciones al modelo único compartido. Esta mayor colaboración entre las partes interesadas aprovecha al máximo las posibles oportunidades de reducción de costos. Además, el enfoque BIM se centra en el concepto de que los diferentes componentes de un modelo "saben" lo que se supone que deben hacer, por lo que a medida que se modifica el modelo 3D, este tipo de componentes se autoajustan de manera lógica.

Estudios indican que la aplicación de enfoque BIM reduce costos (eliminación de hasta un 40% de las órdenes de cambio no presupuestadas), mejora la precisión y la rapidez en la estimación de costos (hasta un 80% de reducción en el tiempo necesario para generar estimaciones de costos y con una precisión de la estimación dentro del 3% ), aumenta la prevención de conflictos / interferencias (ahorro de hasta un 10% del valor del contrato con la detección temprana de interferencias) y reduce el tiempo de ejecución (hasta un 7% de reducción en el tiempo del proyecto). 

Referencias:

• German, P. 2012. Evaluation of training needs for Building Information Modeling (BIM). ProQuest, UMI Dissertation Publishing.
• Gilligan, B.; Kunz, J. 2007. VDC Use in 2007: significant value, dramatic growth, and apparent business opportunity (CIFE technical reports) [online], [cited 11 December 2010].
• Azhar, S.; Abid, N.; Mok, J.; Leung, B. 2008. Building information modeling (BIM): a new paradigm for visual interactive modeling and simulation for construction projects, in Proc. of the 1th International Conference on Construction in Developing Countries (ICCIDC–I), 4–5 August 2008, Karachi, Pakistan, 435–446.
• Nisbet, N.; Dinesen, B. 2010. Constructing the business case: Building Information Modeling. British Standards Institution and BuildingSMART, UK.

Estos nuevos enfoques para la ejecución de ingeniería tienen sus propios riesgos de desviación del objetivo establecido.

A saber:

1. Algunos riesgos potenciales del esquema AWP:

• El enfoque de AWP básicamente aborda los paquetes de trabajo de ingeniería (EWP), los paquetes de trabajo de construcción (CWP) y los paquetes de trabajo de instalación (IWP). Por lo tanto, los paquetes de trabajo de adquisiciones (PWP) deben estar bien alineados con los respectivos CWP e IWP para disponer oportunamente en campo del material o equipo requerido. Aquí, el monitoreo del gerente de adquisiciones es crucial.
• Falta de estrategia clara para la implementación del AWP.
• Falta de apoyo apropiado de las partes interesadas en la implementacion del AWP.
• Falta de la adecuada identificación del personal clave requerido para soportar el AWP.

• Dimensionamiento inadecuado de los paquetes de trabajo de instalación (IWP) y también la estimación inadecuada de los tiempos de ejecución respectivos.

• Secuencia de paquetes de trabajo de instalación inadecuada.

• Posible redundancia en las contingencias del IWP.

• Pérdida potencial del beneficio de las economías de escala en la adquisición de materiales y equipos para el IWP.

2. Algunos riesgos potenciales producto de la activación de los HVEC:

• Comunicación inadecuada entre la Oficina Principal del Proyecto (PMO) y el HVEC.

• Falta de supervisión adecuada dentro del HVEC y por la PMO.

• Transferencia de paquetes de trabajo incompletos de la PMO al HVEC, sin una definición adecuada de la división del trabajo entre ambas partes.

• Falta de responsabilidad dentro del HVEC.

• Rotación de personal en el HVEC con la consiguiente pérdida de personal ya capacitado y comprometido con el proyecto.

• Redundancia entre la PMO y el HVEC en el uso de software especial costoso. Eso significa una falta de integración entre ambas partes sobre el uso eficiente de las licencias de software que podrían compartirse.

• Falta de integración entre los grupos de TI de la PMO y el HVEC para lograr una comunicación óptima entre sus servidores.

• Falta de un plan de ejecución adecuado compartido entre la PMO y el HVEC.

• Planificación inadecuada de las actividades del HVEC dentro del plan maestro de la PMO.

3. Algunos riesgos potenciales de la aplicación de la 4D-P&S:

• El tamaño del proyecto podría ser un factor decisivo para la aplicabilidad de la 4D-P&S.

• Al comienzo del proyecto, la implementación de 4D-P&S puede llevar más tiempo que otros esquemas para la planificación y programación del proyecto.

4. Algunos riesgos potenciales de la aplicación del enfoque BIM:

• Al comienzo del proyecto, si no hay referencias para comenzar a modelar, el modelado BIM podría tomar más tiempo que otros esquemas para modelado CAD e impactar negativamente en la productividad. Pero debe tenerse en cuenta que en las fases finales del proyecto, BIM proporciona un mejor rendimiento para la extracción de dibujos 2D, una mejor representación del modelo y agiliza el intercambio de información del modelo con el cliente.

• El costo inicial de modelado BIM podría ser mayor que el del modelado CAD.

• El tamaño del proyecto podría ser un factor decisivo para la aplicabilidad de BIM.

Los enfoques enumerados anteriormente deben evaluarse a la luz de sus respectivos riesgos y con ello definir cómo aplicarlos y si son viables o no.

Próximos objetivos en la búsqueda de mejoras en la productividad y en la disminución de costos y tiempo en la ejecución de proyectos:

1. Integración completa entre los enfoques AWP, HVEC, 4D-P&S y BIM.

2. Derribar las barreras, no escritas pero ampliamente aceptadas, como resultado de los temores de la administración de la Oficina Principal del Proyecto sobre los riesgos potenciales a los que los HVEC los podría exponer durante la ejecución del proyecto:

A saber:

• No más del 30% de los entregables de ingeniería totales se asignarían a HVEC.

• Todos los entregables de actividades clave deben mantenerse dentro de la ejecución de la Oficina Principal del Proyecto.

3. Derribar el paradigma que establece que los enfoques de modelado 3D que no sean BIM (por ejemplo, CADWorx, Smartplant, PDS, etc.) deben usarse para el diseño de tuberías, ensambles mecánicos y eléctricos para plantas industriales, mientras que BIM debe usarse exclusivamente en el diseño y construcción de edificios comerciales y de oficinas.

Como incrementar la efectividad de los Grupos de Trabajo mediante el Entrelazamiento Funcional

En la actualidad, cada vez son más frecuentes las solicitudes de clientes de soluciones eficaces a sus problemas o necesidades, y estas solicitudes  no tienen bien definido al inicio el alcance del trabajo involucrado, pero deben abordarse en el menor tiempo posible, con calidad óptima y presupuesto mínimo. Este tipo de solicitudes requerirá, en muchos casos, de proyectos cuya  ejecución sea ajustada, progresiva, concurrente y adaptable, totalmente alineada con las expectativas de estos clientes. Luego, para abordar adecuadamente este tipo de demanda, las organizaciones deben tener la estructura organizativa necesaria y disponer de las herramientas necesarias y el personal adecuado. Una parte esencial de este personal adecuado es el grupo encargado de producir los resultados necesarios para responder a los problemas o las necesidades planteadas. Los miembros de este grupo, para cumplir con las funciones que este tipo de demanda requiere, además de estar capacitados técnicamente, deben estar muy en sintonía con sus compañeros y tener un conocimiento completo de las capacidades y limitaciones de todo el grupo, también deben ser muy abiertos y comunicativos entre sí mostrando una dispersión mínima en su desempeño, todos orientados hacia lo que es realmente importante y todos ellos confiados en la capacidad de los demás en el grupo, también deben ser capaces de ejecutar simultáneamente diferentes actividades dependientes con mínimo retrabajo (concurrencia efectiva). En resumen, deben estar alineados y sincronizados como una sola entidad para el cumplimiento de los objetivos establecidos, totalmente transparentes, responsables y todos comprometidos con el propósito previsto.

Un grupo que funcione según las características antes descritas puede identificarse como un grupo altamente cohesionado, el cual se caracteriza por evidenciar alta cognición de grupo y como resultado de ello, es un grupo que opera como si sus miembros estuvieran Funcionalmente Interconectados o más bien Entrelazados, debido al fuerte vínculo cognitivo entre ellos, lo que les permitiría alcanzar como grupo niveles óptimos de eficacia y eficiencia.

Para obtener un grupo que funcione como si estuviera funcionalmente entrelazado, primero es necesario identificar al personal que podría trabajar de esa manera y promover y/o inculcar en ellos los valores de la cognición de grupo, luego serían  reunidos  como grupo para ser entrenados en la forma de trabajo funcionalmente entrelazada.

A continuación se enumeran algunas variables cognitivas clave que podrían identificarse, promoverse y/o inculcarse en un grupo, las cuales los harían aptos para recibir capacitación sobre la forma de trabajo funcionalmente entrelazada:

1. Compartir Modelos Mentales:

Un grupo que comparte cierta similitud en los modelos mentales, tales como, creencias, ideas, imágenes y descripciones verbales, ellos tendrán una compresión y expectativas similares de las tareas que se llevaran a cabo, facilitando el procesamiento y coordinación de la información, que permitirá a su vez minimizar las reuniones de alineación requeridas y también facilitaría la comunicación eficaz dentro del grupo, incluso en situaciones estresantes, lo que mejora su rendimiento y cooperación para una mejor calidad de resultados en menos tiempo. La idea es que el grupo comparta cierta similitud en sus modelos mentales, esencialmente en su actitud porque demasiada similitud disminuirá su capacidad para generar ideas o soluciones a los eventos.

Luego, compartir cierta similitud en los modelos mentales permitirá en el grupo el ensamblaje del Modelo Mental del Grupo, que garantizará la comprensión colectiva del estado de cada tarea y un entendimiento del como lograr los objetivos establecidos. R. Klimoski y S. Mohammed en su artículo "Modelo Mental de Grupo: ¿Construcción o Metáfora?" ("Team Mental Model: Construct or Metaphor?", Journal of Management, Vol. 20, Número 2, páginas 403-437, 1994) define el Modelo Mental del Grupo (TMM) como la comprensión compartida de los miembros de un grupo, por lo que la TMM conserva y maneja todo el conocimiento dentro del grupo como una sola unidad. El personal dentro de un TMM interpreta la información de una manera similar, compartiendo expectativas sobre eventos futuros y promoviendo entre ellos el liderazgo natural, no impuesto, lo que a su vez facilita la coordinación entre los miembros anticipando las necesidades de los otros miembros con su correspondiente asignación de recursos cuando y donde estos sean necesarios.

2. Compartir la Memoria Transactiva del Grupo o Sistema (Transactive Memory System: TMS):

La Memoria Transactiva del Grupo o Sistema, es un mecanismo a través del cual los grupos colectivamente codifican, almacenan y recuperan el conocimiento. Mientras que la TMM se refiere al conocimiento y la comprensión compartida, la TMS se refiere a la distribución del conocimiento dentro del grupo.

3. Compartir la agudeza en la identificación de lo esencial:

Un grupo que actúa similarmente en la asignación de importancia a lo realmente importante y omite lo superfluo, minimiza como grupo el desperdicio de tiempo en actividades compartidas no esenciales o no realmente necesarias para las soluciones que se intentan. Esto en consecuencia, disminuye el desperdicio intelectual del grupo mejorando así la ejecución concurrente.

4. Compartir la propensión a la creatividad interactiva:

Un grupo que comparte la propensión a la creatividad interactiva entre sus integrantes, logra la identificación efectiva entre ellos durante la ejecución de las actividades, la cual promueve la búsqueda más eficaz de soluciones para las necesidades del grupo ante las demandas específicas del cliente. Estas soluciones progresan interactivamente de forma sincronizada con el aporte de todos. En este escenario, la ejecución concurrente dentro del grupo es maximizada por la interactividad entre sus integrantes.

5. Compartir la propensión al trabajo en grupo:

Un grupo que comparte la propensión a formar parte de un grupo de trabajo acepta compartir la responsabilidad por los resultados del grupo, interactúa adaptándose al grupo y se ven a sí mismos como parte de una entidad única a la cual le ha sido asignada una tarea u objetivo específico común.

 

Una vez reunido el grupo con el potencial para trabajar de manera cohesionada, comenzaría su entrenamiento para inculcar en ellos la forma de trabajo funcionalmente entrelazada. Esta capacitación se basa en el criterio de que la forma de trabajar como grupo cognitivo puede ser instruida y entrenada, y esto se logra enfocando la capacitación del grupo para el logro de la activación en ellos de la ejecución bajo el Modelo Mental de Grupo y su Memoria Transactiva (ver el artículo "Developing Team Cognition: A Role for Simulation" por R. Fernández, S. Shah, E. Rosenman, S. Kozlowski, S. Parker, J. Grand. Simulation in Healthcare: Journal of the Society for Simulation in Healthcare, 12-2: 96-103, Apr 2017).

 

La capacitación se lleva a cabo a través de Simulaciones y Estrategias que promueven el desarrollo de la cognición grupal e influyen positivamente en el equipo, ofreciéndoles oportunidades para trabajar juntos y desarrollar una comprensión compartida, identificar y reforzar los patrones de comunicación y también identificar la red de conocimiento accesible a los miembros del grupo cuando sea necesario.

 

A continuación se enumeran algunos ejemplos de Simulaciones y Estrategias para desarrollar la cognición grupal:

Simulaciones:

Tipo de Simulación: Sistemática.

Descripción: Simulación basada en eventos para asegurar que se obtengan comportamientos específicos.

Ejemplo: Exponer el grupo ante eventos (ej: cambio en la fecha de entrega de un producto) que induzcan respuestas en aspectos clave, tales como:

• Fluidez de la comunicación interna.
• Identificación interna del líder.
• Identificación de los conocimientos distribuidos dentro del grupo.
• Verificación de la capacidad concurrente.
• Capacidad de realineación ante cambios o nuevas demandas.
• Nivel de identificación de los objetivos.
• Identificación de necesidades y atención a estas.

Tipo de Simulación: Orientada a inducir el intercambio de información.

Descripción: Identificación de la información pertinente, focalizada en la calidad, la aplicabilidad e importancia en lugar de la cantidad.

Ejemplo:

• Realizar la simulación sin el líder, lo que obligará a todos los miembros del grupo a compartir información clave.
• Introducir pausas en las simulaciones en puntos clave, para consultar a los miembros del grupo sobre cómo el intercambio de información está contribuyendo dentro del grupo.
• En el caso de existir resistencia a compartir información, un participante externo demanda información para forzar el intercambio.

Estrategias:

Estrategia 1: Conocimiento cruzado.
Descripción: Los miembros del equipo reciben instrucción específica sobre los roles y responsabilidades de otros miembros del grupo.

Estrategia 2: Reflexividad.
Descripción: Los grupos son guiados para reflexionar sobre el progreso hacia sus objetivos, considerar cómo pueden ajustar su enfoque y planificar cómo implementar nuevas estrategias.

Estrategia 3: Interacción dentro del grupo.
Descripción: Los miembros del equipo son entrenados en las habilidades de trabajo en equipo.

Estrategia 4: Autocorrección.
Descripción: Los miembros del equipo son guiados para evaluar las deficiencias de rendimiento y resolver problemas para encontrar estrategias más efectivas.

En conclusión, el fomentar y capacitar grupos que ejecuten sus actividades como grupos altamente cohesionados (grupos funcionalmente entrelazados) brindaría a las organizaciones ventajas competitivas clave para la atención adecuada de las demandas actuales en la ejecución de proyectos.