{"id":214405,"date":"2026-11-02T13:19:54","date_gmt":"2026-11-02T12:19:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.logisticsautomationmadrid.com\/?p=214405"},"modified":"2026-11-02T13:21:37","modified_gmt":"2026-11-02T12:21:37","slug":"por-que-construimos-nuestra-estrategia-de-ia-de-abajo-hacia-arriba","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.logisticsautomationmadrid.com\/es\/2026\/11\/02\/por-que-construimos-nuestra-estrategia-de-ia-de-abajo-hacia-arriba\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 construimos nuestra estrategia de IA de abajo hacia arriba"},"content":{"rendered":"\t\t
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Por qu\u00e9 construimos nuestra estrategia de IA de abajo hacia arriba<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un blog de Jan Kristensen, Responsable de I+D, sobre c\u00f3mo la mayor\u00eda de las estrategias de IA empiezan con una visi\u00f3n, una hoja de ruta y un presupuesto, y c\u00f3mo la nuestra empez\u00f3 con un problema muy concreto de dos minutos en almac\u00e9n.<\/strong><\/p>\n

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Reconozco que esta no es la historia de IA que la mayor\u00eda espera. No empieza con una gran estrategia, un mar de datos, ni un mandato de la direcci\u00f3n indicando que hab\u00eda que hacer algo con inteligencia artificial. Empieza con un problema mucho m\u00e1s peque\u00f1o y concreto, y creo que precisamente por eso funcion\u00f3.<\/p>\n

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Hace varios a\u00f1os, uno de nuestros clientes con un Layer Picker se topaba una y otra vez con el mismo reto: una l\u00e1mina separadora activaba una parada de seguridad. No era peligroso. La m\u00e1quina simplemente hac\u00eda lo que estaba dise\u00f1ada para hacer: detectar cuando algo colgaba de la capa que hab\u00eda recogido. Pero cada vez que ocurr\u00eda, un operario ten\u00eda que acercarse y reiniciarla a mano, una tarea que llevaba, en promedio, un minuto y cincuenta y siete segundos, varias veces al d\u00eda.<\/p>\n

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Construimos una soluci\u00f3n llamada Operator Eye. Instalamos c\u00e1maras y entrenamos un modelo de IA para reconocer l\u00e1minas separadoras en distintas condiciones de luz y desde distintos \u00e1ngulos, en pleno entorno de producci\u00f3n real. Una vez que el sistema pod\u00eda detectar una l\u00e1mina separadora, el Layer Picker era capaz de gestionar la situaci\u00f3n y reiniciarse por s\u00ed mismo en cuesti\u00f3n de segundos. Lo que antes tardaba casi dos minutos hoy solo tarda unos tres segundos.<\/p>\n

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Es una cifra peque\u00f1a sobre el papel. Pero nos ense\u00f1\u00f3 algo importante. La IA no se volvi\u00f3 valiosa por ser sofisticada. Se volvi\u00f3 valiosa porque resolvi\u00f3 una molestia real, concreta y diaria para un operario concreto.<\/p>\n

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El valor genera confianza, y la confianza desbloquea los datos<\/strong><\/p>\n

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Ah\u00ed podr\u00eda haber terminado la historia, un bonito caso de estudio sobre un sistema de c\u00e1maras ingenioso. Sin embargo, fue solo el principio.<\/p>\n

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Cuando el cliente vio que Operator Eye funcionaba de forma fiable, la conversaci\u00f3n cambi\u00f3. Ya no lo ve\u00edan como un experimento, sino como una herramienta operativa genuinamente \u00fatil, y ese cambio de percepci\u00f3n abri\u00f3 una puerta que no hab\u00edamos previsto del todo: el acceso a m\u00e1s datos.<\/p>\n

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Operator Eye recog\u00eda im\u00e1genes y datos operativos de procesos de producci\u00f3n reales. Combinados con la informaci\u00f3n del sistema de gesti\u00f3n de almac\u00e9n del cliente, esos datos nos permitieron analizar las causas ra\u00edz de otros problemas operativos y detectar que determinados productos, pallets o proveedores estaban asociados a m\u00e1s paradas que otros. El valor ya no consist\u00eda solo en un reinicio autom\u00e1tico. Pod\u00eda se\u00f1alar productos con bajo rendimiento, sacar a la luz problemas relacionados con proveedores, respaldar documentaci\u00f3n en disputas con proveedores, ayudar a depurar datos maestros e informar para mejorar la toma de decisiones sobre el terreno.<\/p>\n

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No todos esos casos de uso requieren un nuevo modelo de IA. Parte del valor surgi\u00f3 simplemente de estructurar bien los datos y conectarlos con el contexto operativo adecuado. Ah\u00ed, en mi experiencia, es donde la IA empieza a formar parte de una plataforma de negocio m\u00e1s amplia en lugar de ser una herramienta aislada.<\/p>\n

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Con nuestra soluci\u00f3n, empezamos a recibir datos incluso antes de saber exactamente para qu\u00e9 usarlos: datos de rendimiento, datos de alarmas, estado de las m\u00e1quinas, dimensiones de producto e informaci\u00f3n de pallets. Es un poco como cuando un fabricante de autom\u00f3viles equip\u00f3 sus veh\u00edculos con c\u00e1maras mucho antes de que la conducci\u00f3n aut\u00f3noma estuviera madura: el objetivo nunca fue la c\u00e1mara en s\u00ed, sino construir la base de datos de la que depender\u00eda el aprendizaje futuro. A\u00f1os despu\u00e9s, esos millones de eventos registrados ayudan a los clientes a optimizar la producci\u00f3n, nos ayudan a entender por qu\u00e9 ciertos productos causan m\u00e1s problemas que otros, y a dise\u00f1ar la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de equipos.<\/p>\n

De una \u00fanica herramienta a un ecosistema digital<\/strong><\/p>\n

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Los clientes no quieren diez paneles de monitorizaci\u00f3n distintos. Quieren una forma sencilla de entender qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo en su operaci\u00f3n, qu\u00e9 requiere atenci\u00f3n y d\u00f3nde deben actuar. Esa necesidad es la raz\u00f3n por la que construimos Supply Chain Booster, una plataforma que re\u00fane eventos de servicio, rendimiento de m\u00e1quinas e informaci\u00f3n predictiva en un solo lugar, en lugar de a\u00f1adir otra herramienta aislada a la pila.<\/p>\n

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Dentro de esa plataforma, hemos adoptado lo que me gusta llamar un enfoque de lancha r\u00e1pida para el mantenimiento predictivo, en lugar de un enfoque de petrolero: soluciones peque\u00f1as y concretas que generan valor r\u00e1pidamente y crecen a partir de ah\u00ed. Predictive Eye utiliza c\u00e1maras para vigilar componentes mec\u00e1nicos de dif\u00edcil acceso, como ra\u00edles, cables y frenos. En un gran cliente de Estados Unidos, detect\u00f3 que la distancia de frenado de sus siete transelevadores hab\u00eda aumentado hasta entre ocho y once metros, muy por encima de los seis metros para los que estaban dise\u00f1adas, mucho antes de que provocara una costosa parada de producci\u00f3n. PredictX aplica una filosof\u00eda similar con datos de vibraci\u00f3n y sensores en lugar de visi\u00f3n, aprendiendo qu\u00e9 es normal en cada m\u00e1quina y se\u00f1alando desviaciones antes de que se conviertan en aver\u00edas.<\/p>\n

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Ninguna de las dos herramientas intenta predecir un \u00fanico fallo dram\u00e1tico con a\u00f1os de antelaci\u00f3n. Ambas est\u00e1n dise\u00f1adas para avisar, de forma sencilla y temprana, de que algo necesita revisi\u00f3n. Es una promesa mucho m\u00e1s realista, y genera valor m\u00e1s r\u00e1pido.<\/p>\n

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Nada de esto empez\u00f3 con un documento de estrategia. Empez\u00f3 con una pregunta que merece la pena hacerse antes de cualquier inversi\u00f3n en IA: no \u00abqu\u00e9 podemos hacer con la IA,\u00bb sino \u00abqu\u00e9 problema doloroso podemos resolver para un cliente ahora mismo.\u00bb Resu\u00e9lvelo, recopila los datos adecuados por el camino, y la siguiente capa de valor tiende a cuidarse sola.<\/p>\n

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La suite de productos Supply Chain Booster ser\u00e1 una de las innovaciones que K\u00f6rber Supply Chain presentar\u00e1 en su estand durante la Feria de Log\u00edstica y Automatizaci\u00f3n de Madrid este mes de noviembre, junto con las soluciones de software que cada vez determinan m\u00e1s el valor que puede ofrecer la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

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Vis\u00edtenos en el estand 2D06.<\/p>\n

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Escrito por: 
Jan Kristensen 
Head of R&D 
K\u00f6rber Supply Chain 
Correo electr\u00f3nico: jan.kristensen@koerber.com <\/p>\n

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