El pasado 10 de junio celebramos un encuentro dedicado a la IA industrial en Cantabria en la Torre Xtela del Parque Científico y Tecnológico de Cantabria (PCTCAN), en Santander. Fue una tarde pensada para conversar con calma, compartir aprendizajes de planta y, sobre todo, para seguir tejiendo comunidad en torno a algo que nos ilusiona: ver cómo la industria de nuestra región se acerca, paso a paso, a la inteligencia artificial aplicada con criterio.
No buscábamos un acto de escaparate, sino una charla sincera entre personas que trabajan cada día con datos, procesos y energía. Hablar de IA industrial en Cantabria es, al fin y al cabo, hablar de empresas concretas, de equipos reales y de retos que se viven en la planta, no en una presentación.
IA con los pies en la planta
Diego Tuccillo, CEO de Deduce Data Solutions (DDS), abrió el bloque central con una pregunta tan incómoda como necesaria: ¿por qué la mayoría de proyectos de IA industrial generan tan poco retorno? La respuesta, explicaba, rara vez está en el algoritmo; está en cómo se plantea la decisión antes de empezar.
De su intervención nos quedamos con tres ideas que resumen muy bien su forma de trabajar:
- Empezar por la pérdida del negocio, no por el dato: la ventana de oportunidad se decide antes del piloto.
- Sin línea base no hay ROI (retorno de la inversión), solo opiniones. El KPI (indicador económico) tiene que unir negocio, planta y modelo.
- Un proyecto de IA no termina con el primer modelo: necesita un dueño operativo y seguimiento para madurar con el tiempo.
Lo bonito fue ver cómo el público entró al trapo, con preguntas muy aterrizadas y ejemplos de planta. Si tuviéramos que quedarnos con una sola frase de la tarde, sería esta: no se trata de invertir en IA, sino de tener criterio para invertir bien. Esa idea resume bien hacia dónde camina la IA industrial en Cantabria.
Tres ideas para llevarnos a casa
- La pregunta no es qué precisión tiene un modelo, sino qué coste evita cuando acierta.
- Un piloto no fracasa cuando el modelo predice mal, sino cuando nadie sabe qué decisión cambia gracias a él.
- La IA no se mide por lo sofisticado del algoritmo, sino por cambiar una decisión real en planta.
Son frases que parecen sencillas, pero que cambian por completo la forma de plantear un proyecto.
Por qué la mayoría de proyectos de IA no llega a producción
Una de las partes que más debate generó fue la de los motivos por los que tantos proyectos se quedan a medio camino. Diego compartió un dato que invita a la reflexión: aunque una gran mayoría de empresas europeas ya ha incorporado IA de alguna forma, solo una pequeña parte obtiene un retorno real y son muy pocas las que cuentan con una estrategia de IA verdaderamente integrada. La paradoja es evidente: adoptar la tecnología es relativamente fácil; lograr que genere valor, mucho menos.
Los estudios sobre por qué fracasan estos proyectos coinciden en que la raíz casi nunca está en el modelo. Los problemas suelen ser otros: priorizar la tecnología por encima del problema de negocio, entender mal lo que de verdad duele a la empresa, trabajar con datos poco fiables o no integrar la solución en la operativa diaria. El cuello de botella, en resumen, no es la IA: es el planteamiento.
Para ilustrarlo, recurrió a un caso conocido fuera de la industria: una gran compañía que, pese a contar con uno de los mayores conjuntos de datos de su sector, tuvo que cerrar una de sus divisiones con pérdidas muy elevadas. No le faltaron datos ni talento; le falló la forma de plantear la decisión. En la industria, decía Diego, el problema casi nunca es el dato.
Las cuatro dimensiones de un proyecto bien enmarcado
Frente a ese diagnóstico, propuso mirar cualquier iniciativa a través de cuatro dimensiones que ayudan a separar las ideas con futuro de las que solo suenan bien:
- Oportunidad: empezar por la pérdida del negocio, no por el dato. La ventana de oportunidad está antes de la prueba de concepto; ahí se juega buena parte del impacto.
- Impacto y KPI: sin línea base no hay ROI, solo opinión. Un buen KPI une negocio, planta y modelo, y pondera el error según su coste, porque no todos los fallos cuestan lo mismo.
- Preparación: la IA no aprende “la industria” en abstracto; aprende un proceso concreto. Hacen falta una trazabilidad mínima, algo de infraestructura y un dueño operativo que lo asuma.
- Ejecución: un proyecto de aprendizaje automático no acaba con el primer modelo. Con seguimiento y recalibración, el sistema madura y mejora con el tiempo en lugar de degradarse.
El test de los seis filtros
De forma muy práctica, propuso un pequeño test para decidir si una idea merece convertirse en proyecto antes de invertir un solo euro. Si no supera estos seis filtros, probablemente no compense:
- Que exista un dolor económico claro, un coste o un riesgo expresable en euros.
- Que haya repetición suficiente: cada turno, cada lote o cada ciclo.
- Que la decisión no sea trivial, es decir, que no la resuelva una regla sencilla.
- Que haya datos disponibles, con una trazabilidad mínima aunque sea imperfecta.
- Que exista un dueño operativo, alguien que lo asuma y lo use.
- Que sea medible antes y después, con una línea base con la que comparar.
Visto así, la IA tiene sentido cuando mejora una decisión frecuente, costosa y no trivial. Ni más, ni menos.
Decide tu salida antes de entrar
Hubo una idea prestada del mundo de la inversión que caló especialmente: definir el criterio de abandono de un piloto antes de empezarlo. Es decir, acordar de antemano que “si en X semanas no se observa Y, se detiene”. Es el mejor antídoto contra el sesgo del coste hundido, esa trampa por la que algunos pilotos sin futuro sobreviven meses solo porque ya se ha invertido mucho en ellos.
Qué distingue a un buen proyecto industrial
Otra reflexión que gustó: un horno, una colada o una aleación no son una hoja de cálculo, son sistemas físicos. Los modelos que solo buscan correlaciones aciertan a veces por casualidad y fallan sin explicación. Incorporar conocimiento del proceso y buscar explicabilidad cambia la ecuación: no se trata solo de acertar, sino de entender por qué cuando se falla. Esa transparencia es la que hace que el operario confíe en el sistema y, por tanto, que se use de verdad.
Como resumen, propuso mirar cada oportunidad a través de tres lentes: la del usuario (quién decide y lo va a adoptar), la de la empresa (si el coste-beneficio se sostiene) y la de los datos (si la analítica es viable). Cuando las tres se alinean, el caso es sólido; cuando una falla, ahí está el riesgo del piloto.
Del ahorro energético al valor: los Certificados de Ahorro Energético
El segundo bloque lo condujo Rafael Gil, de Sawatco, especialista en eficiencia energética industrial. Su charla conectó muy bien con la anterior, porque puso el foco en algo medible: el ahorro de energía en planta y cómo convertirlo en valor a través de los Certificados de Ahorro Energético (CAE).
La idea de fondo es sencilla y, a la vez, poderosa: sin medición no hay retorno, y sin trazabilidad no hay CAE. El mismo rigor que hace que un proyecto de IA aporte resultados es el que permite certificar y monetizar el ahorro energético. La IA industrial en Cantabria también tiene, por tanto, una dimensión energética que conviene no perder de vista: datos y energía se entienden mejor de lo que parece, y juntos impulsan la IA industrial en Cantabria.
Rafael lo aterrizó con ejemplos del mercado regulado: cómo una empresa industrial puede medir su ahorro energético, verificarlo y transformarlo en certificados que tienen valor. El recorrido es claro —datos de planta, optimización, ahorro medido, verificación y, finalmente, CAE— y comparte ADN con cualquier buen proyecto de datos: sin medición rigurosa, no hay nada que certificar.
La conversación dejó una conclusión bonita: eficiencia y datos no son mundos separados. La misma disciplina que permite a un modelo aportar resultados es la que permite demostrar y monetizar un ahorro. Para muchas empresas de la región, ahí hay una oportunidad doble que merece explorarse.
Un café tecnológico para verlo a pequeña escala
Antes del networking nos permitimos un guiño: un café tecnológico en directo. Nuestro equipo mostró cómo se puede optimizar algo tan cotidiano como la preparación de un café usando datos. Un ejemplo pequeño y simpático para explicar, sin tecnicismos, la misma lógica que aplicamos a procesos industriales mucho más complejos. Es, en pequeño, lo que también mueve a la IA industrial en Cantabria.
Funcionó como esperábamos: provocó sonrisas, preguntas y esa chispa de “ahora lo entiendo” que perseguimos siempre que hablamos de tecnología.
Volviendo al café tecnológico, lo que parecía una anécdota escondía una idea seria: cualquier proceso, por cotidiano que sea, mejora cuando se mide y se ajusta con criterio. La temperatura, el tiempo, la cantidad… variables pequeñas que, bien combinadas, cambian el resultado. Lo mismo que ocurre en una línea de producción, solo que con más ceros y más impacto.
La IA industrial en Cantabria se construye en comunidad
Si algo nos llevamos de la jornada es la sensación de que la IA industrial en Cantabria no es un camino que recorramos en solitario. La sala reunió perfiles muy distintos —responsables de planta, perfiles técnicos, dirección e innovación— y esa mezcla es, precisamente, lo que hace que estas conversaciones merezcan la pena.
Durante el café final surgieron conversaciones de las que dejan poso: dudas concretas sobre datos de planta, comparaciones de experiencias entre sectores y más de una idea para un futuro proyecto. Esos minutos, taza en mano, suelen ser tan valiosos como las propias ponencias.
Nada de esto habría sido posible sin el apoyo del ecosistema. Gracias a la Cámara de Comercio de Cantabria y al Parque Científico y Tecnológico de Cantabria (PCTCAN) por acompañarnos, y al respaldo de FEDER y el Gobierno de Cantabria, que ayudan a que iniciativas como esta sucedan y crezcan. Nos enorgullece ver cómo la región avanza en innovación y cómo cada vez más empresas industriales se animan a explorar qué puede hacer la IA por su día a día.
Qué significa para la industria de la región
Más allá de las ponencias, encuentros como este cumplen una función sencilla pero importante: poner en la misma sala a quienes se hacen las mismas preguntas. La transformación digital de la industria no avanza solo con tecnología, sino con confianza, referencias cercanas y conversaciones en las que se puede preguntar sin miedo.
En Cantabria tenemos un tejido industrial sólido y un ecosistema de innovación que no para de crecer. Cada jornada que sumamos ayuda a que la inteligencia artificial deje de verse como algo lejano o reservado a grandes corporaciones, y empiece a entenderse como una herramienta más al servicio de la eficiencia, la calidad y la sostenibilidad de las empresas de la zona.
Nos gusta pensar que estos espacios son, antes que nada, una invitación: a probar, a medir, a equivocarse rápido y barato, y a compartir lo aprendido. Esa actitud abierta es la que, poco a poco, hace crecer la IA industrial en Cantabria y, con ella, a toda la región.
Las preguntas que más se repitieron
El turno de preguntas dio para mucho. Se habló de cómo empezar cuando los datos están repartidos entre sistemas distintos, de quién debería liderar estos proyectos dentro de la empresa y de cómo justificar la inversión ante dirección sin prometer milagros. No hubo recetas mágicas, pero sí un mensaje común: empezar pequeño, medir bien y crecer sobre lo que funciona.
También surgió la duda de siempre: ¿hace falta un gran departamento de datos para empezar? La respuesta fue tranquilizadora. Más que tamaño, hace falta foco: un primer caso bien elegido, con un dueño claro y una métrica honesta, vale más que un proyecto enorme sin rumbo.
DDS y Sawatco, dos miradas complementarias
El formato a dos voces no fue casual. Deduce Data Solutions aporta la experiencia en IA aplicada e informada por la física, con foco en industria y energía; Sawatco, la mirada de quien acompaña a las empresas a valorizar su ahorro energético. Juntas dibujan un recorrido completo: del dato a la decisión, y de la decisión al valor.
Cómo dar un primer paso sin complicarse
Si después de leer esto te ronda una idea, el consejo es sencillo: escríbela en una frase, pásala por los seis filtros y comprueba si de verdad cuesta dinero, se repite y se puede medir. Si supera el test, probablemente merezca una conversación. Y si no lo supera, también es una buena noticia: te habrás ahorrado tiempo y presupuesto.
Para eso preparamos el mapa de oportunidades, un autodiagnóstico breve que te ayuda a situarte. No sustituye a una conversación, pero es un punto de partida honesto para saber por dónde empezar y un buen reflejo de cómo entendemos la IA industrial en Cantabria.
Gracias por acompañarnos (y lo que viene)
Gracias a todas las personas que vinieron, preguntaron y se quedaron a charlar; a Diego y a Rafael por una conversación tan honesta; y a quienes hacen posible que este tipo de encuentros tengan sitio en Santander. El futuro de la IA industrial en Cantabria se escribe entre todos, y nos hace mucha ilusión formar parte de ello.
Esto no es un punto final, sino una parada más en un camino que queremos seguir recorriendo con vosotros. Seguiremos organizando nuevas jornadas y os avisaremos de la próxima. Si te quedaste con ganas de más, puedes echar un vistazo a la página del evento o probar nuestro mapa de oportunidades, un pequeño test para descubrir en qué punto está tu empresa para sacarle partido a la IA.
Lo que nos llevamos como organizadores
Organizar un encuentro así siempre deja una mezcla de nervios y satisfacción. Nervios por los mil detalles —la sala, el sonido, el catering, los tiempos— y satisfacción cuando ves que la gente se queda, pregunta y se va con algo en la cabeza. Esa es, al final, la mejor señal de que ha merecido la pena: no los aplausos, sino las conversaciones que continúan en el pasillo cuando el programa ya ha terminado.
Nos quedamos también con la sensación de comunidad. En una región como la nuestra, donde casi todos nos conocemos, estos espacios sirven para algo más que aprender: sirven para encontrarse, para descubrir que otra empresa tiene el mismo reto que tú y para tejer relaciones que, con el tiempo, se convierten en proyectos. Esa cercanía es una ventaja que no siempre valoramos lo suficiente.
Por eso seguiremos apostando por este formato honesto, sin humo y centrado en lo que de verdad mueve la aguja. Si hay algo que define cómo entendemos nuestro trabajo es una idea sencilla: la tecnología tiene que adaptarse a las personas y a sus procesos, y no al revés. Mientras siga teniendo sentido juntarnos a hablar de ello, aquí estaremos, encantados de organizar la próxima.
Algunas imágenes del encuentro
