Entrevista a Edwin Montoya, Technical Director de Fracttal
La inteligencia artificial ha transformado radicalmente la gestión del mantenimiento en FM. En esta entrevista, Edwin Montoya, Technical Director de Fracttal e Ingeniero de Sistemas con maestría en ciencia de datos, comparte su visión sobre la aplicación de IA en la optimización del mantenimiento y la evolución del sector.
¿Cuáles son los principales beneficios de aplicar IA en el mantenimiento de instalaciones y activos críticos?
Esta integración revoluciona la gestión de infraestructuras mediante tres avances clave. La combinación de Visión Artificial y LLMs (modelo de lenguaje grande) que permite diagnósticos más precisos, detectando defectos microscópicos y analizando historiales para recomendaciones basadas en experiencia global. El monitoreo mediante IIoT y Machine Learning, que identifica patrones de degradación temprana, permitiendo un mantenimiento predictivo efectivo. Los gemelos digitales modernos, que integran variables físicas e historiales operativos. Esta transformación reduce tiempos de inactividad, optimiza costos y extiende la vida útil de los equipos.
¿Qué diferencia hay entre un mantenimiento basado en IA y los enfoques tradicionales?
No tienen que ser excluyentes uno de otro, la IA actualmente tiene un pico de interés alrededor de LLMs y visión por computador, estas son enfocadas en el entendimiento del leguaje natural, y procesamiento de imágenes. Estos no tienen ningún uso (directo) de los datos recolectados, por ejemplo, por dispositivos IIoT.
¿Qué avances recientes destacarías en este campo?
El uso de LLMs, ahora se puede correlacionar datos no estructurados (marcas, modelos, notas en OTs, descripciones de activos…) con las variables físicas obtenidas por medidores. Igualmente, los avances en el campo de la visión por computador permiten automáticamente obtener características que antes no se tenía rastros, porque la única forma de obtenerlas era mediante procesos manuales.
¿Qué crees que están aportando los agentes de IA y asistentes GPT?
Están simplificando el proceso. En el mediano plazo, los diferentes usuarios de las plataformas no necesitarán de tener un conocimiento avanzado sobre estas. Comenzando con los técnicos, estos agentes de IA conocerán tan bien las plataformas que solo será necesario pedir una descripción, tomar un par de fotos y la IA se encargará automáticamente de diligenciar campos necesarios. Para los planeadores, la IA generará informes de rendimiento, operación y costos para tomar decisiones informadas. En la actualidad, con instalaciones cada vez más complejas, el mantenimiento reactivo ya no es viable.
En el futuro, ¿veremos sistemas de mantenimiento completamente autónomos?
Posiblemente, el sistema pueda operar en modo automático (planear tareas, optimizaciones de inventarios, gestión de terceros, etc.) mientras no existan comportamientos extraños, como cambios en la operación u escenarios que el sistema nunca haya visto. En estos casos el sistema notificara a un humano responsable, le mostrará todo el contexto y esta persona es quien le indicara como proceder.
¿Qué barreras o resistencias existen para la adopción de IA en FM?
Existen dos barreras: costo y adopción. El costo del uso de IA cada vez baja más y la alta competencia de las empresas de IA hacen que los consumidores nos veamos beneficiados, esto lo veremos resuelto en un mediano plazo. La adopción por parte de las empresas dependerá del cambio organizacional que dé la bienvenida a estas asistencias, y que las personas entiendan y se apropien de este cambio y comiencen a entender cuál será su nuevo lugar en el proceso.
¿Cómo ves la evolución de la IA en el sector en los próximos 5-10 años?
Hoy día la IA depende de la información que esté disponible en nuestros sistemas, pero sigue habiendo un sinfín de información en el mundo físico que no logramos trasmitirle. En los siguientes 5 a 10 años los modelos seguirán mejorando su entendimiento de los contextos, acompañarán a los humanos en cualquier tarea que realicen y así obtendrán toda la información posible para recomendar (o realizar) la mejor opción en cada momento.
Si una empresa quiere empezar a integrar IA en su gestión de mantenimiento, ¿Cuáles serían los primeros pasos que recomendarías?
En el mundo de los datos hay una verdad: “las predicciones son tan buenas como tus datos”. Lo primero que yo recomiendo siempre es identificar la calidad y la cantidad de información que los sistemas tienen. Un ejemplo concreto de cantidad, pero no cali- dad de información es tener 100 refrigeradores donde todos se llaman ‘refrigerador AA-001’, ‘refrigerador AA-002’, etc. Donde el consecutivo puede tener sentido para la empresa (ubicación, referencia a otro sistema, etc.) pero a la hora de esperar resultados de una LLM, ella no sabe si las puede correlacionar todas, o son marcas diferentes, fueron compradas en fechas diferentes, tienen condiciones ambientales diferentes, etc. Esta información del activo que parece ‘obvia’ pero que, al no estar digitalizada, es im- posible que estos agentes de IA sepan y tomen decisiones precisas. Edwin nos muestra que el futuro del mantenimiento en Facility Management ya está aquí, y la IA está liderando el camino hacia una gestión más eficiente, predictiva y automatizada.
Entrevista a Edwin Montoya, Technical Director de Fracttal.
