CAMPOS DE LA IA AUN INEXPLORADOS

De "¿Cómo puede la IA ayudar a trabajar más rápido y de forma más eficiente?" a "¿Cómo podría la IA mover los límites de lo que es física e intelectualmente posible?"

El progreso actual de la IA nos permite examinar algunas áreas inexploradas que requieren más que una simple mejora continua. Para abordar esto, se podría reconsiderar lo siguiente:

1. Repensar el sustrato computacional, lo que significa alejarse del hardware informático tradicional para cambiar la forma en que se procesan los datos, y esto está ocurriendo al menos en tres fronteras principales: El Nivel de Hardware y Física (procesamiento cercano de la memoria): que significa trasladar la lógica de procesamiento directamente dentro o justo al lado de los chips de memoria, El Nivel Neuromórfico y Biológico: que seria construir hardware que imite la estructura física del cerebro humano en lugar de las puertas lógicas estándar, y El nivel Teórico (modelos no Turing): que es explorar sistemas computacionales alternativos que no dependan de las reglas algorítmicas discretas y del paso a paso, como las computadoras cuánticas o la materia inteligente que percibe físicamente y se adapta a su entorno.

2. Repensar la arquitectura del aprendizaje dinámico.

3. Repensar la interacción entre las leyes de la física y la naturaleza de la inteligencia.

Con base en lo anterior, las fronteras inexploradas de la IA radican en cambiar la forma en que interactúa con la física, la biología y la conciencia humana, transformándola de un software avanzado a un elemento de pensamiento real.

Cabe destacar que los proveedores y usuarios actuales de IA se centran en la IA generativa (redacción de textos, creación de imágenes, programación) y el análisis predictivo (pronóstico de tendencias, detección de fraudes), y la mayoría la ha utilizado como herramienta de apoyo o como asistente especializado.

A continuación, se presentan algunas formas inexploradas de aprovechar aún más las capacidades de la IA.

1. Redes neuronales físicas que aprenden mediante la autoorganización de la materia. (1,2)

Las redes neuronales se simulan en hardware digital. Una frontera casi inexplorada es la computación morfológica: permitir que sistemas físicos, como chips fotónicos, tejidos memristivos (que integran computación y almacenamiento de datos directamente en prendas de vestir o materiales flexibles, utilizando memristores para funcionar como sinapsis artificiales y memoria), y gotas químicamente activas, transformen su estructura interna para incorporar directamente una función aprendida. En lugar de ejecutar un algoritmo en una GPU, se aplicaría una fuerza física (luz, gradiente químico, vibración) que permitiría al material lograr la minimización de energía de forma natural (las referencias informan de chips fotónicos que pueden realizar multiplicaciones de matrices a la velocidad de la luz y con una fracción de la energía, porque la física de la interferencia y la difracción ya calcula la transformación). El aprendizaje se produce ajustando las propiedades del material (desfasadores, memristores) en lugar de realizar cálculos numéricos. El resultado sería un cuasi objeto pensante hecho de materia que es inferencia, con un requerimiento energético muy bajo para mantenerse. Los primeros trabajos en computación de reservorio físico abordan este tema, pero el entrenamiento de un material mediante adaptación disipativa sigue siendo un campo poco explorado en el ámbito de la IA.

2. IA Integrada Biológicamente (Inteligencia Organoide). (3,4)

Se han fabricado cantidades de chips de silicio para ejecutar IA, consumiendo mucha electricidad. La próxima frontera inexplorada sería la Inteligencia Organoide (IO), que consiste en conectar el software de IA directamente con células cerebrales humanas vivas cultivadas en laboratorio (organoides). En lugar de simular redes neuronales en una computadora, los investigadores están comenzando a integrar la potencia de cálculo del silicio en neuronas biológicas reales. La computación biológica real funciona con una fracción de la energía que requiere un centro de datos.

3. Computación termodinámica y aprovechamiento de la energía libre. (5,6)

La IA requiere una fuente de energía externa. Un enfoque aún no explorado sería construir una IA como una estructura disipativa que mantenga su propio estado computacional mediante la recolección de energía libre ambiental (gradientes térmicos, potenciales químicos).

4. Ingeniería inversa para las barreras cognitivas humanas. (7)

La IA necesita entrenamiento para simular el pensamiento humano, pero su verdadero potencial reside en utilizarla para corregir las deficiencias cognitivas humanas. Dado que la IA no piensa como un humano, puede identificar dónde nuestra biología evolutiva nos juega malas pasadas. En otras palabras, la IA podría abordar un problema y aislar patrones precisos de sesgo cognitivo colectivo o ceguera emocional en tiempo real. No solo proporcionaría respuestas, sino que también actuaría como un espejo psicológico, mostrando cómo y cuándo surge la incapacidad de percibir la realidad. Atencion especial a la alerta ética que podría significar que la IA pueda analizar un perfil psicológico, predecir comportamiento y accionar sobre emociones, además de la potencial creación de sesgos propios en la IA. 

5. Descubrimiento científico no supervisado (el científico "ciego"). (8,9)

La IA se utiliza para resolver problemas específicos mediante datos recopilados. Sin embargo, no se le ha permitido operar libremente con datos brutos y sin procesar para descubrir leyes físicas desconocidas.

Escenario: Si se le pidiera a la IA que operara sin el respaldo teórico del conocimiento humano disponible y se le permitiera construir su propio marco de realidad desde cero para abordar un problema, podría descubrir marcos matemáticos alternativos o dimensiones ocultas de la física que los sesgos cognitivos humanos impiden percibir. Esto es prometedor, pero también representa una amenaza ética que debemos tener en cuenta.

6. Codificación de la inteligencia en estructuras estáticas no ejecutables. (10)

El usuario siempre ejecuta la IA como un software especial. Pero consideremos un objeto estático impreso en 3D que realiza cálculos a través de su geometría física. Se trata de un metamaterial computacional que clasifica imágenes mediante interferencia de ondas. Si bien las redes neuronales difractivas se están probando actualmente en laboratorios, el potencial para desarrollar estas estructuras para tareas cognitivas arbitrarias, en particular mediante la deposición de material in situ, sigue siendo una frontera abierta.

7. Inteligencia colectiva basada en la mecánica de enjambre. (8,9)

La IA multiagente se centra en agentes digitales. ¿Qué pasaría si estos agentes fueran elementos físicos de IA a pequeña escala, con unidades de computación individuales mínimas, pero cuyas interacciones mecánicas colectivas formaran una estructura de computación distribuida? Las interacciones físicas se convierten en la computación, y el enjambre piensa reorganizando su forma. Se trata de una especie de autómata celular tangible donde la resolución de problemas se logra mediante la materialización, no mediante mensajes simbólicos. Se han realizado muy pocos estudios para programar la inteligencia en la morfología de las interacciones físicas de un enjambre.

8. Inteligencia de enjambre nativa hiperlocalizada. (11)

Actualmente, la IA depende de servidores en la nube centralizados. El cambio aún no explorado sería avanzar hacia enjambres masivos y descentralizados de pequeñas instancias de IA de bajo consumo que operen en el borde (dentro de objetos cotidianos) y se comuniquen entre sí sin necesidad de conexión a internet.

9. Modelos causales aprendidos directamente de la física en tiempo real. (12,13)

La IA aprende correlaciones a partir de conjuntos de datos estáticos. Un enfoque diferente consistiría en crear un agente de IA autónomo que construyera su propio modelo causal interactuando con el mundo físico desde su concepción, utilizando redes neuronales estructuradas e inferencia activa. El poder de la IA no residiría en los datos ni en su gestión, sino en la interacción sensoriomotora continua y en tiempo real entre el usuario y la IA. Se trataría de una IA donde el algoritmo de aprendizaje y las capacidades se desarrollarán conjuntamente, con el objetivo final de validar los resultados sin necesidad de información etiquetada por humanos.

Al igual que en los puntos 4 y 5 anteriores, se debe considerar el riesgo ético que significa una IA con libertad de criterio. El ámbito de la alerta aquí lo constituirá garantizar la alineación de una IA con criterio y las necesidades humanas, así como con su privacidad.

Resumiendo:

En conjunto, los campos mencionados anteriormente muestran una IA que sería diferente a todo lo que existe hasta ahora.

La imagen es concreta:

.- Una red neuronal fotónica aprende estabilizándose en un estado de energía mínima.

.- La inteligencia organoide tiende al razonamiento causal. Si se combina con un modelo causal del mundo, se podría obtener un sistema de aprendizaje.

.- Enjambres nativos de borde, como nodos físicos de alta eficiencia, podrían desplegarse masivamente. Procesarían datos sensoriales en tiempo real, intercambiarían características causales y formarían una red perceptiva global autoorganizada.

No se trata solo de hacer que la IA sea más rápida. Se trata de cambiar la relación entre inteligencia, materia y entorno.

El cambio de paradigma: pasar de preguntar "¿Cómo puede la IA ayudar a hacer el trabajo más rápido y de forma más eficiente?" a preguntar "¿Cómo podría la IA ampliar los límites de lo que es posible física e intelectualmente?".

Referencias:

1. Self-organising Memristive Networks as Physical Learning Systems (2025). Arxiv, Cornell University.

https://arxiv.org/abs/2509.00747

2. K. S. Riley, S. Koner, J. Osorio, and others. "Neuromorphic metamaterials for mechanosensing and perceptual associative learning". (2022). Arxiv, Cornell University.

https://arxiv.org/abs/2203.10171

3. Smirnova, L., Caffo, B.S., and others (2023). "Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a dish". Frontiers.

https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2023.1017235/full

4. Cai, H., Guo, F., and others (2023). "Brain organoid reservoir computing for artificial intelligence". Nature Electronics.

https://www.researchgate.net/publication/376413285_Brain_organoid_reservoir_computing_for_artificial_intelligence

5. Laurent Caraffa. BEDS: Bayesian Emergent Dissipative Structures. A Formal Framework for Sustainable Digital Twins and Continual Learning Systems. (2026). Univ. Gustave Eiffel, French National Institute of Geographic and Forest Information, Ministry of Ecological Transition, France. Arxiv.

https://arxiv.org/html/2601.02329v1

6. G. Auti, H. Daiguji, G. Tanaka. "Hebbian Physics Networks: A Self-Organizing Computational Architecture Based on Local Physical Laws". (2026). Arxiv, Cornell University.

https://arxiv.org/abs/2507.00641

7. G. Cauwenberghs. "Reverse engineering the cognitive brain" (2013). PNAS.

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1313114110

8. Brunton, S.L., Proctor, J.L., & Kutz, J.N. (2016). "Discovering governing equations from data by sparse identification of nonlinear dynamical systems (SINDy)." Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS). 

https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1517384113.

9. Discovery of Physics From Data: Universal Laws and Discrepancies (2020). Frontiers.

https://www.frontiersin.org/journals/artificial-intelligence/articles/10.3389/frai.2020.00025/full

10. G. Tanaka, T. Yamane, J. B. Héroux, and others. "Recent advances in physical reservoir computing: A review" (2019). ScienceDirect.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0893608019300784

11. Decentralized Multi-Agent Swarms (DMAS) Architecture Research (2026). "Decentralized Multi-Agent Swarms for Autonomous Grid Security in Industrial IoT: Consensus-based Approach". Arxiv, Cornell University.

https://arxiv.org/abs/2601.17303

12. A. Sharma, A. Gupta, C. Wang. "Inducing Causal World Models in LLMs for Zero-Shot Physical Reasoning" (2025). Arxiv.

https://arxiv.org/html/2507.19855v4

13. AIT Staff Writer. "The Physics of Intelligence: Can AI Systems Develop an Internal Model of Reality?" (2026). AIThority.

https://aithority.com/ait-featured-posts/the-physics-of-intelligence-can-ai-systems-develop-an-internal-model-of-reality/

Simulación IA para Procesos de Coagulación, Floculación y Sedimentación de Efluentes de Petróleo y Gas.

La simulación mediante IA de los procesos de coagulación, floculación y sedimentación para aguas residuales de la industria del petróleo y el gas utiliza cada vez más modelos de aprendizaje automático para predecir y controlar la eficiencia de eliminación de contaminantes con diferentes reactivos químicos. Estos modelos de IA pueden manejar diversas características de las aguas residuales (turbidez, pH, sólidos en suspensión) y optimizar las dosis de productos químicos de uso común, como el cloruro de polialuminio, el cloruro férrico y diversos floculantes, a partir de datos históricos y en tiempo real.

La simulación se basa en modelos de redes neuronales previamente entrenados con conjuntos de datos operativos (dosis de coagulante, calidad de las aguas residuales, pH, temperatura, turbidez, etc.) para capturar las relaciones no lineales que rigen la eficacia de cada etapa. Estos modelos pueden pronosticar el resultado de la coagulación y la floculación (por ejemplo, la turbidez del efluente, la tasa de eliminación de contaminantes) cuando se utilizan diferentes productos químicos y dosis, lo que permite optimizar tanto la eficiencia del proceso como el consumo de productos químicos.

La IA predictiva puede recomendar ajustes de dosificación para productos químicos como sales de aluminio y hierro o polímeros orgánicos, adaptados a la carga específica del efluente, minimizando los riesgos de sobre o subdosificación.

Beneficios y resultados:

- La dosificación IA basada en aprendizaje automático permite una eliminación más uniforme de contaminantes suspendidos y disueltos, reduciendo la variabilidad debida a las fluctuaciones en la calidad del efluente.

.- Los sistemas optimizados con IA suelen registrar reducciones en los costos de productos químicos (10-25%) manteniendo o mejorando la calidad del efluente y el cumplimiento normativo.

.- El uso de redes neuronales multicapa ha demostrado una alta precisión predictiva (R² > 0,96) en la simulación de procesos de coagulación-floculación, superando a los enfoques tradicionales basados ​​en reglas o regresión difusa.

 Los actuales enfoques avanzados combinan redes neuronales con algoritmos genéticos para encontrar la configuración de parámetros más eficiente (p. ej., dosificación de coagulante, tiempo de mezcla) para diferentes efluentes de petróleo y gas y objetivos de tratamiento.

La mayoría de las aplicaciones de investigación y pilotos utilizan IA para evaluar el rendimiento de productos químicos estándar para el tratamiento de agua en la industria del petróleo y el gas (por ejemplo, cloruro de polialuminio, cloruro férrico, polímeros catiónicos/aniónicos) bajo diferentes propiedades de entrada, lo que permite una simulación rápida y un ajuste del proceso.

Estas simulaciones de IA pueden ayudar a reducir la necesidad de las tradicionales pruebas de jarras, al proporcionar evaluaciones virtuales confiables de los resultados del proceso en diversos escenarios de entrada.

En resumen, la simulación con IA de la coagulación, floculación y sedimentación ofrece a la industria del tratamiento de aguas en general herramientas poderosas para la optimización de procesos y el apoyo a la toma de decisiones en una amplia variedad de condiciones de entrada y regímenes químicos.

Entre los beneficios de la simulación con IA para efluentes específicos de petróleo y gas se tienen:

1. Reduce la dependencia de las costosas y prolongadas pruebas de jarras al proporcionar experimentación virtual bajo diversas condiciones químicas y de entrada.

2. Permite un análisis rápido de escenarios para optimizar los productos químicos de tratamiento y los parámetros del proceso, adaptándolos a las características únicas de cada efluente de petróleo y gas.

3. Facilita ajustes proactivos del proceso en respuesta a las fluctuaciones de entrada, mejorando el cumplimiento normativo y reduciendo los costos operativos.

En la práctica, la combinación de una caracterización detallada del efluente con modelos predictivos basados ​​en IA crea un conjunto de herramientas potente para optimizar la coagulación, la floculación y la sedimentación en el tratamiento de aguas residuales de la industria del petróleo y el gas, utilizando reactivos químicos de uso común.

Los modelos de aprendizaje automático con mejor rendimiento para simular la coagulación en los procesos de tratamiento de aguas de la industria del petróleo y el gas suelen incluir redes neuronales artificiales (RNA), bosques aleatorios (BA), máquinas de vectores de soporte (MVS) y sistemas de inferencia neurodifusa adaptativa (ANFIS). Entre estos, los modelos de RNA generalmente muestran una precisión y exactitud superiores en la predicción de resultados del proceso, como la eficiencia de la coagulación, la eliminación de la turbidez y la dosificación óptima de productos químicos.

Aspectos destacados del rendimiento:

-. Redes Neuronales Artificiales (RNA): Son las más utilizadas debido a su gran capacidad para modelar relaciones no lineales en datos complejos de aguas residuales. Los modelos de RNA alcanzan altos coeficientes de determinación (R² cercano a 0,96 o superior) y bajos errores de predicción en simulaciones de coagulación-floculación.

-. Bosques Aleatorios (BA): Ofrecen un buen rendimiento con alta precisión y robustez, especialmente al manejar conjuntos de datos ruidosos o complejos. En ocasiones se utilizan para clasificar las características de entrada que influyen significativamente en los procesos de coagulación.

-. Máquinas de Vectores de Soporte (MVS): Son eficaces en tareas de clasificación y regresión dentro de los estudios de coagulación, pero suelen ser ligeramente menos precisas que las RNA para predicciones de resultados continuos.

-. Sistema de Inferencia Neuro-Difuso Adaptativo (ANFIS): Combina redes neuronales con lógica difusa, proporcionando un buen ajuste e interpretabilidad, y destacando en escenarios de optimización de procesos como la electrocoagulación o la dosificación química.

-. Modelos híbridos y algoritmos de optimización (p. ej., algoritmos genéticos, optimización por enjambre de partículas): Suelen combinarse con redes neuronales artificiales (RNA) o sistemas de información de funciones de red neuronal (ANFIS) para ajustar parámetros y maximizar la eficiencia de remoción.

Las RNA y los ANFIS se consideran frecuentemente las mejores opciones para simulaciones de coagulación en la industria del petróleo y el gas debido a su alta precisión predictiva y flexibilidad para manejar comportamientos no lineales del proceso, mientras que los bosques aleatorios (RF) y las máquinas de vectores de soporte (SVM) ofrecen ventajas complementarias en la importancia de las características y las tareas de clasificación.

Comparación de redes neuronales artificiales (RNA), bosques aleatorios (RF), máquinas de vectores de soporte (SVM) y k-vecinos más cercanos (k-NN) según su rendimiento típico en la predicción y simulación de métricas del proceso de coagulación:

-. Las RNA destacan por su precisión y modelado de no linealidades comunes en la coagulación, pero requieren un alto poder computacional y son menos interpretables.

 -. Los RF ofrecen robustez ante el ruido y una interpretabilidad útil a través de la importancia de las características, pero son ligeramente menos precisos que las RNA.

-. SVM es una opción sólida para tareas de clasificación/regresión bien definidas, pero menos flexible para cinéticas de coagulación complejas.

-. K-NN es fácil de implementar e interpretar, pero presenta dificultades con conjuntos de datos grandes, ruidosos o de alta dimensionalidad, típicos en el tratamiento de aguas.

En resumen: las redes neuronales artificiales (RNA) y los bosques aleatorios (RF) suelen preferirse en el modelado de procesos de coagulación cuando la precisión y la robustez son prioritarias, mientras que SVM y K-NN pueden ser útiles para funciones más simples o complementarias.

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

 

La integración de la IA en la gestión de proyectos está revolucionando la forma de trabajar, permitiendo la toma de decisiones más eficiente y expedita, mejorando así la productividad. Esta integración apunta a fusionar las capacidades de la IA, como son la rápida recopilación y análisis de informacion, evaluación de escenarios, automatización de tareas y análisis predictivo, entre otras, con las habilidades humanas propias de la gestión de proyectos, como son la coordinación, el liderazgo, la empatía, la adaptabilidad a eventos inesperados y la comunicación eficaz con las partes interesadas.

A continuación, se ofrece una exploración sobre la aplicacion de las herramientas de IA, sus beneficios, desafíos y tendencias futuras, respaldadas por información extraída de aplicaciones específicas.

 

1. Principales beneficios de la integración con la IA

 

La IA optimiza la gestión de proyectos al mejorar la ejecución tradicional e introducir capacidades avanzadas. Ejemplo de esto:

- Toma de decisiones mejorada: 

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

- Consultas rápidas sobre temas especializados que requieren información actualizada y validada:

 Mediante la búsqueda web inteligente, la IA recopila y referencia rapidamente, reportes sobre aplicaciones especificas a un tema en discusion, incluyendo información de proveedores, casos prácticos, publicaciones, recomendaciones y alertas necesarias. Las consultas rápidas proporcionan información inmediata, ya que la IA ejecuta esta actividad en segundos. De esta forma, y con la debida precaución, durante una reunión de un grupo de trabajo, se puede aprobar un tema de alerta para su posterior análisis, o descartarlo, lo que facilita la rápida y la vez fundamentada toma de decisiones. En este caso, la IA actúa como un Asesor de Respuesta Rápida (ARR) para el equipo de trabajo.

- Automatización de tareas rutinarias: 

 Herramientas como la automatización robótica de procesos (RPA) se encargan de tareas repetitivas (por ejemplo, programación, entrada de datos, etc.), lo que libera a los equipos de trabajo para focalizarlos en 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 habilidades con tareas, equilibra cargas de trabajo y predice 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 "dashboard", o plantillas de indicadores clave de  desempeño, 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 ​​en la web impulsados ​​por chatbots de IA, por ejemplo, Perplexity con DeepSeek-R1 o con o3-mini de Open AI y Google con ChatGPT, mejoran las capacidades de búsqueda interactiva, mediante preguntas de seguimiento y filtros de fuentes, por ejemplo, enfoque académico o de redes sociales.

 - Análisis avanzado y gestión automatizada de información: 

 Microsoft Power BI, reforzado con IA mediante Copilot y Azure Machine Learning, puede automatizar análisis de datos complejos, descubrir patrones ocultos, permitir modelos personalizados para análisis predictivo y proporcionar información útil. Los modelos de aprendizaje automático de Sisense ofrecen predicciones personalizadas. Las capacidades de IA de Domo, como DomoGPT e integraciones de terceros, proporcionan pronósticos completos y análisis en tiempo real. La IA conversacional de Polymer destaca por su facilidad de uso en visualizaciones automáticas (8) (10) (11)

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

 - IA generativa: Creacion de 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): La IA cierra la brecha entre usuarios técnicos y no técnicos mediante interacciones intuitivas.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): Automatización de 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 de trabajo 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 optimice:

 - 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

I.  Problemas de calidad de la respuesta de la IA: Inexactitud en los datos utilizados por la IA da lugar a predicciones erróneas y posibles alucinaciones en las respuestas de la IA debido a un entrenamiento insuficiente del modelo, una recuperación deficiente de los datos u otras deficiencias subyacentes en los datos de entrada de la IA. Adicionalmente, la IA puede introducir sesgos en los datos, producto de su entrenamiento, que los humanos deben verificar.

Recomendación: Implementar la verificación de la respuesta de la IA y auditorías automatizadas de datos de IA.

II.- Resistencia de las organizaciones al cambio: Los equipos pueden desconfiar de la IA.

Recomendación: Demostrar el valor mediante proyectos piloto (p. ej., resúmenes de reuniones generados por IA que ahorran 5 horas semanales). (2) (4)

III. Complejidad de la integración: Los sistemas existentes pueden entrar en conflicto con las herramientas de IA.

Recomendación: Utilizar API para la interoperabilidad (p. ej., Triskell Software se integra con ChatGPT). (1) (6) (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.

 - Para 2026, se espera que la IA en Power BI se profundice con IA generativa para la redacción automatizada de informes y simulaciones de escenarios avanzados (9)

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 brinda una mejora significativa a la gestión de proyectos, pero a su vez demanda un plan de aplicacion, la selección de herramientas y la adaptación a la cultura de la organización. Al aprovechar la IA, las organizaciones pueden lograr una entrega más expedita de productos, ahorrar en costos y obtener mayor satisfacción de las partes interesadas. A medida que la IA evolucione, el liderazgo estratégico de una organización y sus  integrantes resultarán favorecidos.

Para obtener más detalles, se sugiere explorar 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

(8). The Best AI Features In Power BI For Maximum Efficiency.

https://resources.westerncomputer.com/blog/the-best-ai-features-in-power-bi-for-maximum-efficiency

(9). Power BI and artificial intelligence – How AI is revolutionizing data analytics.

https://powerbi.pl/en/blog/microsoft-power-bi-en/power-bi-and-artificial-intelligence-how-ai-is-revolutionizing-data-analytics

(10). Top 9 Augmented Analytics Tools for 2025.

https://www.domo.com/learn/article/augmented-analytics-tools

(11). 11 Best AI Data Visualization Tools That Save Hours in 2025.

https://www.barbachart.com/11-best-ai-data-visualization-tools-that-save-hours-in-2025/

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.