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La inteligencia artificial aplicada al mantenimiento ha estado tradicionalmente centrada en la predicción de fallos. Sin embargo, la gestión del mantenimiento implica un conjunto mucho más amplio de decisiones relacionadas con la evaluación del estado de los activos, la definición de políticas de mantenimiento y la planificación de intervenciones. Este artículo explora cómo las arquitecturas basadas en IA agéntica pueden apoyar de forma integrada el sistema de gestión del mantenimiento.
En los últimos años, la digitalización industrial ha impulsado una fuerte adopción de tecnologías como sensores IoT, plataformas de datos y modelos de mantenimiento predictivo.
Estas herramientas han permitido mejorar la detección temprana de fallos y optimizar la planificación de
intervenciones. Este proceso de digitalización se enmarca dentro de la evolución de los sistemas industriales hacia arquitecturas ciber-físicas y sistemas inteligentes de fabricación ( [1] Lee, Bagheri, & Kao, 2015).
Los sistemas actuales pueden predecir fallos con una precisión creciente, pero rara vez participan activamente
en el proceso completo de toma de decisiones, desde la evaluación del estado de los activos hasta la definición de políticas de mantenimiento o la priorización de intervenciones.
En este contexto emerge un nuevo paradigma: la inteligencia artificial agéntica (Agentic AI). Este enfoque introduce sistemas basados en agentes inteligentes capaces de analizar información, coordinar diferentes modelos analíticos y generar recomendaciones dentro de una decisión.
