La competencia global por la IA física – es decir, sistemas de IA que realmente controlan y supervisan máquinas y procesos físicos – se está intensificando. Mientras OpenAI y Google compiten por los grandes modelos fundacionales, y Nvidia construye las plataformas que los sustentan, empresas industriales como Hitachi luchan por una tercera posición: la experiencia de dominio que ninguna de las grandes empresas tecnológicas posee.
Tres Capas en la Jerarquía
Según AI News, la IA física tiene una jerarquía claramente estratificada. En la cima se encuentran las grandes empresas de modelos con sus sistemas multimodales. En el medio se sitúa Nvidia con infraestructura y herramientas de desarrollo. Y en la parte inferior – pero no menos importante – encontramos a los fabricantes industriales con décadas de experiencia operativa en redes eléctricas, ferrocarriles y fábricas.
Hitachi argumenta que precisamente esta última capa es crucial. Una cosa es entrenar un modelo con datos. Otra muy distinta es comprender lo que realmente sucede dentro de un motor de turbina de gas o una instalación de alta tensión – y qué podría salir mal.
Durante años, hemos imaginado la próxima ola de IA, centrada en empoderar a los trabajadores de primera línea, avanzar en soluciones energéticas y promover la movilidad. Esa visión ahora se está haciendo realidad.
Lumada como Columna Vertebral
El núcleo de la estrategia de Hitachi es la plataforma digital Lumada, que la empresa está desarrollando ahora a la versión 3.0 con la IA física como eje central. La plataforma está diseñada para convertir datos industriales en decisiones concretas – no solo en información, sino en el control directo de procesos y máquinas.
En marzo de 2024, Hitachi anunció una colaboración estratégica con Nvidia para integrar las soluciones industriales de Lumada con las plataformas AI Enterprise y PhysicsNeMo de Nvidia. El objetivo incluye, entre otros, gemelos digitales de instalaciones industriales y la optimización en tiempo real de activos físicos.
Probando en Casa Primero
Una de las decisiones estratégicas más claras de Hitachi es utilizar sus propias unidades de negocio como laboratorio de pruebas – lo que la propia empresa denomina el papel de “cliente cero”. Las soluciones se pilotean internamente antes de ofrecerse externamente. El AI Center of Excellence, establecido a principios de 2024, ya ha probado prototipos en energía, industria y movilidad – incluyendo una herramienta para el diseño automático de líneas de montaje de fábricas.
¿Qué Significa Esto para la Industria Noruega?
Noruega está fuertemente expuesta precisamente a los sectores a los que Hitachi apunta. La industria del petróleo y el gas depende de la operación fiable de equipos complejos en condiciones exigentes. El sector marítimo busca operaciones autónomas y mantenimiento predictivo. Los operadores de redes eléctricas luchan con la planificación de la capacidad en un sistema energético en rápido cambio.
Las soluciones que describe Hitachi – como el diagnóstico de máquinas basado en sensores de corriente sin necesidad de hardware adicional, o la optimización de la capacidad de la red mediante IA – son directamente relevantes para estos entornos. Sin embargo, cabe señalar que las afirmaciones sobre una mejora del 38 por ciento en la rentabilidad para 2035 provienen de los propios directivos de Hitachi, y no de investigaciones independientes.
La Carrera Ha Comenzado
La estrategia “Inspire 2027” de Hitachi establece ambiciosos objetivos para convertirse en una “empresa digital central” donde la IA física es fundamental. Con una fábrica global de IA en construcción, basada en la última arquitectura Blackwell de Nvidia, y un portafolio que abarca desde ferrocarriles hasta redes eléctricas, la empresa tiene claro que no se conforma con un papel de nicho.
Como ha declarado Chetan Gupta, director del Centro Global de Excelencia en IA de Hitachi, a AI News: para 2035, se espera que la IA mejore cada vez más en la detección de fallos y máquinas paradas – y esa mejora repercutirá directamente en los resultados de la industria. La pregunta es quién entregará esa tecnología y quién la comprará.