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La inteligencia artificial está entrando en una nueva fase de madurez en el entorno empresarial. Tras años de experimentación y expectativas, 2026 se perfila como el momento en el que la IA deja de ser protagonista para convertirse en una capa invisible integrada en la operativa diaria de las organizaciones, con un impacto directo en productividad, eficiencia y toma de decisiones.
“Este cambio es especialmente relevante en sectores industriales, donde la tecnología está pasando de analizar datos a actuar sobre el terreno. En sectores como la energía, utilities o fabricación, la IA ya no se limita a generar insights, sino que interviene incluso antes de producirse una incidencia, promoviendo su resolución de forma más rápida y precisa” señala Fina Vaquero, Solution Architect de IFS, experta en IFS Resolve.
En esta línea, uno de los principales avances es la capacidad de capturar información en campo de forma inmediata y sin fricción. Frente a procesos tradicionales basados en formularios o reportes manuales, hoy es posible detectar una avería mediante una imagen, un vídeo o un mensaje de voz y convertir automáticamente esa información en un diagnóstico estructurado.
“A partir de ahí, la tecnología puede identificar de qué activo se trata, su estado y localización, posibles causas y ofrecer instrucciones concretas para su resolución en el mismo punto donde ocurre el problema” agrega.
Este tipo de capacidades cobra especial importancia en entornos complejos, donde los técnicos trabajan en condiciones que dificultan la gestión tradicional de la información. Aquí, la inteligencia artificial actúa como un sistema de apoyo que integra conocimiento experto directamente en el flujo de trabajo, reduciendo la incertidumbre y mejorando la ejecución en campo.
Además, permite detectar duplicidades, priorizar actuaciones y optimizar la asignación de recursos teniendo en cuenta un gran conjunto de parámetros que definen la incidencia. “Esto se traduce en menos desplazamientos innecesarios, mejores tiempos de resolución y un impacto directo en los costes operativos” asegura Fina.
En la industria de utilities, entre otras, donde confluyen infraestructuras envejecidas, fenómenos meteorológicos extremos y una creciente presión por garantizar la continuidad del servicio, estas mejoras se han convertido en un factor decisivo para el negocio.
Otro de los grandes cambios está en la forma en la que las organizaciones gestionan el conocimiento. La combinación de escasez de talento especializado y la salida progresiva de perfiles con experiencia está obligando a replantear los modelos tradicionales.
“La IA permite capturar procedimientos, manuales y buenas prácticas, poniéndolos a disposición de los técnicos en tiempo real y facilitando que perfiles menos experimentados puedan ejecutar tareas complejas con mayor autonomía” asegura Carlos López, solution architect y experto en Poka.
Este avance se enmarca en una tendencia más amplia hacia modelos de trabajo híbridos, en los que humanos y sistemas inteligentes colaboran de forma continua. La IA asume tareas operativas y repetitivas, mientras que las personas se centran en la supervisión, la toma de decisiones y la gestión de situaciones críticas, configurando nuevas dinámicas organizativas en el entorno industrial.
En paralelo, estas tecnologías están acelerando la transición hacia modelos de mantenimiento predictivo y operaciones más eficientes.
Con todo ello, la evolución de la inteligencia artificial refleja un cambio de fondo. “Deja de ser una herramienta experimental para convertirse en un elemento estructural de la operación”, concluía el experto en Trabajadores Conectados durante el encuentro organizado por IFS en Madrid, donde compañías y profesionales del sector analizaron casos prácticos de aplicación de IA industrial y pudieron ver en funcionamiento soluciones como Resolve o Poka, capaces de capturar incidencias en tiempo real, guiar a los técnicos en su resolución y optimizar la gestión de activos y operaciones sobre el terreno.
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