Durante los últimos años muchas empresas hemos explorado casos de uso, pilotos y pruebas de concepto. Esta fase de investigación nos ha servido para entender las posibilidades de la IA y detectar ámbitos donde puede aportar valor de verdad. Pero en pleno 2026 la conversación empieza a centrarse más en cómo integrar la IA en procesos reales y cómo mantenerla funcionando de forma consistente en entornos industriales.
La diferencia entre estos dos escenarios es importante: en una demo el entorno está controlado y el alcance suele ser limitado, mientras que en una fase de producción real aparecen condicionantes mucho más complejos: sistemas heredados, datos incompletos, cambios continuos de prioridades, incidencias operativas o necesidades de respuesta inmediata.
Desde Lantek llevamos tiempo trabajando precisamente en esa transición, y durante la mesa redona pude compartir dos casos de uso reales que están generando impacto muy positivo en nuestros clientes:
Smart Quotation: impacto directo en margen y competitividad
Smart Quotation fue uno de los primeros desarrollos en los que empezamos a comprobar de forma clara cómo la inteligencia artificial podía ayudar en procesos muy concretos de nuestros clientes. Actualmente ya forma parte de Lantek iQuoting, nuestra solución cloud de presupuestación.
El trabajo se centró en mejorar la precisión y velocidad de cálculo de los presupuestos, algo especialmente importante en empresas donde variaciones pequeñas en material, tiempos o consumo pueden afectar directamente a la rentabilidad de un pedido.
Para ello desarrollamos dos modelos predictivos que trabajan de forma complementaria:
- ForeScrap capaz de predecir el desperdicio de materia prima durante el proceso productivo
- ForeTime que estima tiempos de fabricación y costes asociados
El resultado supone un impacto directo en negocio. Los usuarios pueden tomar decisiones con más información, responder antes a las solicitudes de oferta y reducir desviaciones entre el presupuesto inicial y el coste final de fabricación.
Pero hay un elemento clave que hemos aprendido: la IA solo genera valor si está integrada en el flujo de trabajo real. La información tiene que formar parte de la operativa habitual del usuario y aparecer integrada dentro de las herramientas con las que ya trabaja producción, ventas o presupuestación.
Smart Production: hacia la fábrica más autónoma
El segundo caso es Smart Production, que representa el siguiente paso lógico y, en mi opinión, uno de los cambios más relevantes que vamos a ver en la industria en los próximos años.
Si el nesting tradicional optimiza cómo colocar piezas en una chapa, con Smart Production llevamos ese concepto mucho más allá: buscamos el uso óptimo de todos los recursos productivos (máquinas, operarios, energía, incidencias o prioridades comerciales) y hacerlo además de forma dinámica.
Estamos trabajando en modelos que permiten:
-Planificar con una visión agregada de varios días, anticipándose mediante modelos como ForeScrap y ForeTime
-Ajustar la programación diaria conectando esa planificación con la realidad operativa en planta
Nuestro objetivo es que este tipo de soluciones evolucionen hasta el punto de convertirse en el “cerebro” que orqueste la producción, adaptándose continuamente a las condiciones reales y a las prioridades del negocio.
El futuro rol de la IA
Durante la mesa redonda apareció varias veces una reflexión que comparto plenamente: la IA tiene sentido cuando responde a necesidades concretas del negocio.
En industria esto implica que hay mucho más trabajo por hacer que tan solo desarrollar modelos predictivos. Antes hay un trabajo importante relacionado con captura y calidad del dato, integración entre sistemas, trazabilidad, ciberseguridad y mantenimiento continuo de las soluciones.
La industria vasca cuenta con experiencia en automatización y digitalización de los procesos. Todo este bagaje supone una base muy sólida para abordar esta nueva etapa relacionada con inteligencia artificial aplicada a fabricación.
El reto real no es solo tecnológico, es organizativo, cultural y estratégico. Si somos capaces de integrar la IA en el día a día de las operaciones, su impacto en competitividad puede ser enorme.