La Inteligencia Artificial desembarca en Andalucía para catar aceites y diseñar encimeras y prendas

«La IA se ha hecho un hueco en muchos sectores de la industria tradicional», asegura la responsable técnico del sector TIC de CTA, Isabel Hormigo. Los usos más extendidos abarcan desde el servicio posventa hasta el ahorro energético o la predicción de los fallos en las plantas de producción.

En general, el objetivo es automatizar las tareas con asistentes inteligentes. «Quien no integre la IA va a perder posicionamiento frente al resto», advierte Hormigo. Coincide en este diagnóstico el director de IA, datos y experiencia digital de Ayesa, Víctor Fernández: «no usar IA generará una brecha equivalente a no tener internet».

Una de las empresas tradicionales que más ha innovado con estas tecnologías es el fabricante de materiales Cosentino. Esta compañía almeriense emplea IA para desarrollar productos, gestionar las vacaciones de sus más de 6.000 empleados o hacer pedidos. Pronto la incorporará para rastrear el mercado en búsqueda de clientes potenciales.

«No se contempla como una moda pasajera ni como una tecnología complementaria, sino como un cambio estructural y transformador en la historia de la humanidad», explica el CIO de Cosentino, Rafael Domene. El grupo persigue un triple propósito: reducir costes, aumentar la eficiencia y generar valor real para el negocio y los clientes.

Por el momento, en Cosentino han identificado seis áreas en las que la IA puede tener un impacto significativo. La primera es el desarrollo de productos, donde han apostado por 'Slab Designer', una herramienta basada en IA generativa que permite desarrollar patrones y diseños con gran rapidez. Una vez creado el original, el sistema reproduce las variaciones que aportan realismo al diseño. También están explorando el uso de IA para mejorar la calidad y reducir la variabilidad en la producción.

La segunda área está relacionada con los empleados. La compañía ha desarrollado varios agentes que permiten gestionar tareas básicas de los trabajadores como las vacaciones o la llegada de nuevo personal. La IA también se ha hecho un hueco en la producción, donde ayuda a monitorizar procesos para mejorar la calidad.

Uno de sus primeros proyectos fue la automatización del proceso de crédito. Antes, los pedidos bloqueados podían sufrir retrasos de hasta 22 días, mientras que ahora, gracias a su agente, el tiempo se ha reducido a menos de 24 horas.

En el departamento de finanzas, la IA se ha convertido en una aliada para automatizar tareas repetitivas en los pedidos, la facturación o los análisis de rentabilidad. En el ámbito comercial, 'Clar' es un asistente que acompaña a los humanos en su día a día y, próximamente, la compañía sumará a 'C-Brain', una red de agentes que rastrearán el mercado para buscar clientes potenciales.

Los agentes inteligentes van a ser aún más protagonistas en el futuro de Cosentino.

Esta multinacional camina hacia un modelo de 'Autonomous Enterprise' en el que los procesos los gestionan estos agentes de forma autónoma y son capaces de colaborar entre sí y con los humanos.

En la firma almeriense trabajan con la previsión de que, en pocos años, los sistemas tradicionales sean reemplazados por capas lógicas basadas en IA con interfaces inteligentes que ayuden a los usuarios a realizar su trabajo de manera más eficiente.

«Estamos construyendo una fuerza de trabajo digital que complementa y, en algunos casos, sustituye tareas humanas», explica Domene. Para ello, han elegido a Microsoft y Celonis como socios tecnológicos. «La IA no se ve como una amenaza, sino como una oportunidad para crecer, innovar y liderar el cambio en el sector», concluye el CIO de Cosentino. La estrategia de la compañía se basa en tres pilares fundamentales: aprovechar herramientas ya existentes para transformar el negocio; formar a los equipos y redefinir roles para que entiendan y utilicen la IA; y reducir la dependencia de los sistemas tradicionales de backend, apostando por soluciones más universales y adaptables.

Otra de las empresas tradicionales que aplica la IA en su día a día es Silbon. Esta marca de moda usa estas herramientas para gestionar el stock de sus 150 tiendas. «Hemos pasado de ser reactivos ante la demanda a ser proactivos porque ahora contamos con una predicción de las ventas», explica a ABC su CEO, Pablo López.

En la práctica, esto significa que antes, si se vendía una camiseta de la talla M, automáticamente se enviaba otra para reponerla. Ahora, si esa prenda ha tardado meses en venderse, no se sustituye. En cambio, si la talla XL registra una alta demanda, se aumenta su stock.

La Inteligencia Artificial también se ha convertido en un compañero más en los equipos de diseño y producción. «La parte creativa sigue siendo real, pero ahora nuestro equipo puede trabajar a más velocidad», asegura el CEO.

Estas herramientas son un aliado para preparar las colecciones de la próxima temporada y permiten simular modelos con diferentes prendas, a las que van modificando los estampados. «No sustituye al talento humano, sirve para potenciarlo y le permite trabajar con más posibilidades», explica el fundador de esta firma cordobesa.

Otro campo en el que ha supuesto una revolución es en el análisis de venta. Hasta hace poco, el director de producto estudiaba la información de un largo Excel para extraer conclusiones sobre las tendencias del momento. Ahora, una herramienta automatizada ofrece información en tiempo real sobre los artículos más demandados y sus características. Es decir, es capaz de obtener conclusiones sobre las prendas más vendidas así como los colores más vendidos, los tallajes, los patrones o los textiles, entre otros parámetros de interés que ayudan a preparar la siguiente colección.

El siguiente paso será la incorporación de agentes virtuales internos que acompañen a los nuevos empleados en su proceso de incorporación a Silbon.

Virgen extra, virgen o lampante. Ponerle el apellido correcto a un aceite de oliva no siempre es sencillo. Los expertos certificados que pueden catalogarlo son escasos y, además, suelen tener atasco porque la recogida de la aceituna se concentra en un periodo muy concreto del año.

Para agilizar este proceso, la mayor envasadora de este oro líquido, Acesur, ha creado una 'nariz digital' que permite obtener más de un centenar de características y parámetros de cada muestra de aceite. La herramienta se ha alimentado con cientos de miles de datos y, ahora, gracias a un algoritmo de 'machine learning' ayuda a sus profesionales a etiquetar el producto en su categoría correspondiente. Sus resultados coinciden en más de un 93% con las pruebas realizadas por las catas profesionales. «Nunca eliminamos al humano, le aportamos toda la información posible para que pueda tomar decisiones», explica a ABC el director de transformación digital de Acesur, Óscar Lozano.

No es la única aplicación, este grupo aceitero ha invertido más de tres millones de euros para crear herramientas propias de digitalización y reducir así las tareas automáticas. En la última década, las exportaciones se han disparado y su catálogo se ha diversificado con más de 3.000 referencias. Para mantener el suministro en sus 120 países, el grupo necesitaba tener un control más preciso y una mejor planificación de la producción en su decena de fábricas (repartidas por España y Estados Unidos).

En este contexto, en Acesur apostaron formar a toda la plantilla en Inteligencia Artificial generativa y desarrollar sus propios agentes. Hoy, la aceitera ha automatizado parte de la carga de trabajo de Recursos Humanos y ha creado diversas herramientas para agilizar las compras o predecir cuál es el momento más adecuado para adquirir el oro líquido. Teniendo en cuenta que el 90% del coste de una botella es el aceite que está en su interior, el equipo de innovación dio forma a 'Predcamp', un sistema capaz de estimar qué cosecha habrá en el olivar en la siguiente temporada, con datos disponibles desde el mes de enero.

Otras innovaciones están relacionadas con la digitalización de las bodegas para conocer en cada momento el nivel exacto de las reservas de aceite así como la temperatura o la presión, entre otras características.

Igualmente, ha puesto en marcha un software para aprovechar al máximo la capacidad de producción de sus plantas. Este nuevo desarrollo abre la puerta a tiradas más pequeñas de sus productos, permitiendo así comercializar diferentes formatos personalizados.