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"Machine learning es la ciencia que hace que los ordenadores "aprendan" a partir de los datos...está dedicada al desarrollo de algoritmos genéricos que puedan extraer patrones de diferentes tipos de datos" (Bobadilla, 2020, p. 13).

Referencia:

Bobadilla, J. (2020). Machine Learning y Deep Learning. RA-MA Editorial.

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¿En qué consiste el machine learning? #shorts

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Machine learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocios

Referencia:

Management Solutions. (2018). Machine Learning, una pieza clave en la transformación de los modelos de negocio. Management Solutions. https://www.managementsolutions.com/sites/default/files/publicaciones/esp/machine-learning.pdf

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Frontier Technologies in Industrial Operations: The Rise of Artificial Intelligence Agents

Las operaciones industriales se están orientando hacia sistemas impulsados por inteligencia artificial, donde la tecnología mejora la eficiencia y los humanos asumen roles más estratégicos, interviniendo cuando se requiere juicio o creatividad. (Foro económico Mundial, 2025)

Referencia:

Mundial, F. E. (2025). Frontier Technologies in Industrial Operations: The rise of artificial intelligence agents. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Frontier_Technologies_in_Industrial_Operations_2025.pdf

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Más allá de la IA: Cómo las tecnologías de vanguardia están reconfigurando la industria

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Con las nuevas tecnologías remodelando los lugares de trabajo, he aquí cómo los agentes del conocimiento capacitarán a los trabajadores y agentes de automatización para automatzar tareas en las operaciones industriales.

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Mejora la calidad del producto gracias a sistemas de visión artificial que detectan defectos en tiempo real.

Optimiza la cadena de suministro mediante predicciones más precisas de demanda e inventario.

Permite la personalización masiva de productos, con eficiencia similar a la producción en serie.

(Lon Kan, 2023)

Lon Kan, C. (2023, junio 13). Impacto de la IA y el Machine Learning en la automatización industrial. Universidad Autónoma del Perú. https://www.autonoma.pe/noticias/impacto-de-la-ia-y-el-machine-learning-en-la-automatizacion-industrial/

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Inteligencia artificial y machine learning para transformar las operaciones de las industrias de manufactura y maquinaria pesada

Entre las industrias más importantes para la economía latinoamericana está la industria de la manufactura. Las empresas manufactureras y de maquinaria pesada, con frecuencia, buscan formas de mejorar y acelerar sus procesos. Esto ha creado una alta demanda de partners estratégicos que ofrezcan soluciones ligadas a la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y computer vision (la visión por computadora) (Restrepo, 2023).

Referencia:

Restrepo, D. (2023, agosto 22). Inteligencia artificial y machine learning para transformar las operaciones de las industrias de manufactura y maquinaria pesada. Entrepreneur en Espanol. https://www.entrepreneur.com/es/tecnologia/inteligencia-artificial-y-machine-learning-para-transformar/457852

Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de maquina (machine learning)Predictive models in health based on machine learning

El aumento de datos clínicos y del poder computacional impulsa el uso del aprendizaje automático, permitiendo análisis predictivos más precisos y rápidos que mejoran la toma de decisiones en la práctica médica (Pineda, 2022).

Referencia:

Pineda, J. M. (2022). Modelos predictivos en salud basados en aprendizaje de maquina (machine learning). Revista médica Clínica Las Condes, 33(6), 583–590. https://doi.org/10.1016/j.rmclc.2022.11.002

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Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales

América Latina se encuentra en una posición única que podría convertirla en la superpotencia de materias primas del siglo XXI. La región tiene una vasta cantidad de recursos naturales, que incluyen cobre, plata, cereales, animales, café y azúcar. Además, la región es relativamente neutral en las tensiones geopolíticas entre Estados Unidos y China, lo que la convierte en un destino atractivo para la inversión.

Entre las industrias más importantes para la economía latinoamericana está la industria de la manufactura. Las empresas manufactureras y de maquinaria pesada, con frecuencia, buscan formas de mejorar y acelerar sus procesos. Esto ha creado una alta demanda de partners estratégicos que ofrezcan soluciones ligadas a la inteligencia artificial (IA), el machine learning (ML) y computer vision (la visión por computadora).

Los mercados emergentes son una oportunidad tanto para la industria como para las empresas de tecnología. Sin embargo, estos mercados emergentes pueden ser complejos y desafiantes. Las empresas de tecnología deben tener una comprensión profunda del entorno local para tener éxito en estos mercados.

Tanto las empresas manufactureras como las de maquinaria pesada también están entre las industrias más desafiantes y complejas. Se enfrentan a una serie de retos, que van desde la competencia global y los cambios tecnológicos hasta la escasez, volatilidad y retención de mano de obra.

Ante estos retos, las empresas están constantemente buscando nuevas e innovadoras formas de mejorar su eficiencia, productividad y competitividad. Algunas de las soluciones más prometedoras están ligadas al uso de la IA y el ML.

Estas tecnologías tienen el potencial de transformar y revolucionar la industria manufacturera. Pueden automatizar tareas, mejorar la calidad del producto, identificar fallas en la maquinaria y mitigarlas, y reducir los costos. Sin embargo, para que tengan un verdadero impacto, las empresas deben capacitarse para tener una alta comprensión del funcionamiento de estas y cómo pueden ser aplicadas a sus operaciones.

Entrevistamos a Alex Sandoval, CEO de Allie, una empresa de tecnología de automatización de flujos de trabajo B2B basada en la IA. Se enfoca en la industria 4.0, incluidas las industrias pesadas y la fabricación, con especial atención a los mercados emergentes. Allie ofrece un conjunto de soluciones para el mantenimiento predictivo y la gestión de activos que digitaliza la analítica de operaciones y el mantenimiento para aumentar las métricas de productividad y permitir a los fabricantes locales capturar el máximo valor del nearshoring; para que nos contara más sobre la implementación de tecnologías clave para soportar los procesos de estas industrias.
¿Puedes hablarme más sobre el conjunto de soluciones que Allie ofrece para el mantenimiento predictivo y la gestión de activos? ¿Qué papel desempeñan la IA y el ML en estas soluciones?
Los grupos industriales en Latinoamérica sufren pérdidas multimillonarias debido a paros no prevenidos, afectando su cadena de suministros y poniendo en riesgo la calidad de sus productos. Nuestra solución se conecta con las máquinas más críticas de las líneas, para procesar grandes volúmenes de data. A través de machine learning, podemos entrenar modelos de datos para ayudarles a hacer predicciones de fallas y detectar patrones para hacer más eficientes sus procesos. Pero Allie, es una solución que no solo sirve a las máquinas, sino a los activos más importantes de la planta, sus operadores. A través de integraciones con modelos de lenguaje, utilizamos la inteligencia artificial para crear un chatbot que se entrena con los datos de productividad que manejamos para entregarles respuestas en tiempo real sobre cada detalle de su operación.
¿Cómo influye el enfoque de Allie en los mercados emergentes y en el diseño de sus soluciones? ¿Cuáles son algunos de los retos y oportunidades a los que se enfrenta Allie en estos mercados?
Debido a la guerra de aranceles entre Estados Unidos y China y aunado al impacto en las cadenas de suministro globales que tuvo el COVID-19, una gran proporción de las empresas que solían contratar su producción en China, han volcado su mirada a otros mercados. Una cifra cercana a los $300 billones de dólares en bienes dejará de ser producido allí, y pasará esa oportunidad a otros mercados emergentes como México. Esto representa una oportunidad transformacional para su industria y economía. Lo que indica que el momento de transformación es ahora. Las empresas industriales deben invertir en tecnología y talento que les permita modernizar su operación para capturar el valor de la ola del nearshoring. El principal reto que nos enfrentamos como organización es incentivar a una fuerza de talento a transformarse, a cuestionar el status quo de sus procesos para poder rediseñar los fundamentos de su operación necesarias para gerenciar fábricas digitalizadas.
¿Cómo pueden las soluciones de Allie ayudar a los fabricantes locales a obtener el máximo valor del nearshoring? ¿Cuáles son algunos de los beneficios específicos que han resaltado los clientes de Allie?
Allie se centra principalmente en atacar al mayor enemigo de una planta, el downtime. Con procesos digitalizados, una planta puede garantizar un rendimiento óptimo para entregar productos de calidad a tiempo, sin interrupciones a su producción. Nuestros clientes ven incrementos de hasta 25% en su productividad, con retornos por encima del 500% sobre su inversión en tecnología. Allie ayuda a los fabricantes locales a generar más, con sus mismos equipos e infraestructura, permitiéndoles ganar share y atender mayores pedidos y nuevos clientes.
¿Cuáles son algunas de las tendencias que identificas en el uso de IA y ML en la industria manufacturera? ¿Cómo crees que evolucionarán las soluciones de Allie en el futuro?
La IA está transformando todas las industrias y la manufactura no se escapa del alcance de su impacto. Las operaciones industriales, sus máquinas y procesos, generan millones de data points que hasta ahora no han sido explotados. Gracias al IoT ( Internet Of Things) y IA, una fábrica podrá generar una versión digital de su operación en la nube. Esa réplica digital podrá detectar patrones, anticipar fallas y modelar escenarios antes de probarlos en la operación real. La IA, permitirá que un operador pueda traducir datos complejos sobre variables de la operación y sus máquinas para tomar decisiones críticas. Veo un futuro no muy lejano donde podremos, con un comando de voz, comunicarnos con las máquinas que hacen parte de la operación para generar alguna acción en la línea.
¿Qué consejo darías a otros emprendedores que quieran crear una empresa en el ámbito de la IA y la fabricación?
Hay una gran posibilidad de aplicaciones industriales con IA que van desde casos de uso en seguridad, entrenamiento, sistemas de calidad y mejoramiento continuo. A veces cometemos el error de empezar a resolver algo con la tecnología, cuando siempre debemos empezar por el problema. Mi principal consejo siempre será enfocarse en entender profundamente la operación y desarrollar soluciones a problemas reales de los clientes.

Relacionado: ¿Qué significa ChatGPT para el futuro de los negocios?

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Inteligencia artificial y machine learning para transformar las operaciones de las industrias de manufactura y maquinaria pesada | Entrepreneur

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Para que la tecnología tenga un verdadero impacto, las empresas deben tener una comprensión profunda de sus funciones y cómo puede ser aplicada a sus operaciones.

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Podcast:

Industria 4.0 - Spotify

Sitios web de interés:

IBM (International Business Machines) es una corporación multinacional de tecnología y consultoría. Es una de las empresas más grandes del mundo, con una larga historia en la industria informática, que abarca desde hardware y software hasta servicios de consultoría y cloud computing.

Sitio web: https://www.ibm.com/mx-es/think/topics/machine-learning

Indecopi-Programa Patenta:

IDENTI-PAT es una herramienta virtual creada por el Indecopi para ayudar a los peruanos —como inventores, investigadores o emprendedores— a identificar si sus proyectos incluyen elementos que puedan protegerse mediante una patente de invención, modelo de utilidad o diseño industrial.

Sitio web: https://aplicaciones.indecopi.gob.pe/appDINPatenta/

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El impacto de los agentes de IA en la industria: ejemplos, casos de uso y retos

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Podcast · Podcast Industria 4.0 · ¿Conoces términos como Industria 4.0, Fabricación Avanzada, sistemas ciber-físicos, robótica colaborativa, IoT, big data, servitización, gamificación, blockchain, deep learning, digital twins,...? En Pódcast Industria 4.0 te explicamos con claridad en qué consisten, cómo se aplican al sector industrial y mostramos casos de éxito y desarrollos innovadores.

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Autor: Jesús Bobadilla      Año: 2020      Editorial: Ra-Ma

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Libro: Machine Learning
y Deep Learning
Usando Python, Scikit y Keras

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Libro: Machine Learning
y Deep Learning
Usando Python, Scikit y Keras

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Acceda a este recurso a través de la biblioteca virtual, en la base de datos de ODILO: https://campusautonoma.unlimitedlearning.io/info/machine-learning-y-deep-learning-03306254

Referencia:

Bobadilla, J. (2020). Machine Learning y Deep Learning. RA-MA Editorial.