¿Y si las habilidades irremplazables de los maestros artesanos pudieran transmitirse a través de la IA? Hitachi apuesta fuerte por la IA Física, un mercado que espera que alcance unos 125.000 millones de dólares (alrededor de 20 billones de yenes) para 2030. Descrita a menudo como la ola que sigue a la IA generativa, esta tecnología podría ser la clave para preservar décadas de experiencia manufacturera mientras Japón afronta una grave escasez de mano de obra y el envejecimiento de su plantilla. Así es como la inusual combinación de TI, TO y productos físicos de la empresa la posiciona para liderar.

¿Qué es la IA Física?

La IA Física se refiere a los sistemas de inteligencia artificial que perciben y comprenden el mundo real a través de sensores y cámaras y generan acciones físicas en respuesta. A diferencia de la IA tradicional, centrada en la generación de texto e imágenes, la IA Física sobresale en aplicaciones del mundo real como el control de robótica, el mantenimiento predictivo y la optimización de sistemas complejos.

Según un valor de referencia de Grand View Research, se proyecta que el mercado de la IA Física (robótica equipada con IA) alcance unos 124.700 millones de dólares (alrededor de 20 billones de yenes) para 2030. Eso equivale a aproximadamente tres veces el tamaño del mercado de agentes de IA, y atrae atención como el campo que se espera tome el relevo tras la IA generativa.

La visión propia de Hitachi

Jun Abe, vicepresidente ejecutivo de Hitachi, ha expuesto una visión clara de la estrategia de IA Física de la empresa.

"Nuestro objetivo es ver los propios emplazamientos de la infraestructura social, como el ferrocarril, la energía y la manufactura, como un único sistema, y usar la IA para optimizarlo todo, desde el conocimiento tácito de los trabajadores cualificados hasta el comportamiento de los equipos", explica Abe.

Mientras otras empresas se centran en robots humanoides como "IA Física en cuanto tecnología", Hitachi plantea la IA Física desde la óptica de apoyar a las personas y mantener en funcionamiento estable la infraestructura social. El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, ha calificado a Hitachi de empresa singular, al señalar que reúne todas las capacidades necesarias para crear valor a partir de los datos: TI, tecnología operativa (TO) y productos físicos.

El problema de la transferencia del "conocimiento tácito" en la manufactura

La manufactura japonesa afronta una crisis estructural. Según el Libro Blanco de la Manufactura (Monozukuri) 2025 del Ministerio de Economía, Comercio e Industria, el empleo manufacturero ha caído en unos 1,57 millones de personas en las dos últimas décadas, con un descenso especialmente acusado entre los menores de 34 años, mientras que la proporción de trabajadores de 65 años o más sigue aumentando.

El núcleo del problema es la enorme dificultad de transmitir el conocimiento tácito, la pericia intuitiva que poseen los trabajadores experimentados. Piénsese en las habilidades que los maestros artesanos desarrollan durante décadas: percibir por el color los sutiles cambios de temperatura del metal, distinguir leves ruidos anómalos en las máquinas, dar un acabado con precisión de micras. Estas capacidades, descritas a menudo como "instinto, maña y experiencia", se resisten a la documentación y a la estandarización. A ello se suma que más del 60% de los establecimientos declara una escasez de personal disponible para formar y orientar a los trabajadores más jóvenes.

La solución de Hitachi: HMAX

En el centro de la estrategia de IA Física de Hitachi está HMAX (Hyper Mobility Asset Expert), construido sobre cuatro elementos clave.

Primero, recopila enormes cantidades de datos de activos digitalizados, como redes de distribución eléctrica, ferrocarriles y equipos de fabricación, a través de sensores y sistemas de control. Segundo, integra en los modelos de IA el saber de operación y mantenimiento, es decir, el conocimiento de dominio, que Hitachi ha acumulado durante más de 110 años. Tercero, combina diversas tecnologías de IA, incluidas la IA de percepción, la IA generativa, la IA agéntica y la IA física. Cuarto, aprovecha alianzas estratégicas con empresas tecnológicas globales como NVIDIA, Google Cloud y OpenAI.

Los primeros despliegues en sistemas ferroviarios europeos ya han dado resultados medibles: una reducción del 15% en el consumo de energía, una disminución del 20% en los retrasos de los trenes y un 15% menos de costos de mantenimiento.

Cómo Hitachi captura el conocimiento tácito

A través de su Servicio de Desarrollo, Operación y Entorno de Agentes de IA, Hitachi trabaja para transferir el conocimiento experto a la IA. En primer lugar, mediante la etnografía, una técnica de observación antropológica, registra y analiza en detalle cómo se comportan y toman decisiones los trabajadores cualificados. Después, a través de entrevistas con esos trabajadores, extrae conocimientos y saber hacer que nunca se han puesto en palabras. Luego combina ese conocimiento tácito con conocimiento explícito, como formularios y documentos de diseño, para construir datos de los que la IA pueda aprender.

Dentro de empresas del Grupo Hitachi, como Hitachi Building Systems e Hitachi Power Solutions, cientos de procesos de negocio ya utilizan IA, lo que da a la compañía un historial en el que basar soluciones prácticas y probadas para sus clientes.

Con la meta de ser el "usuario número uno" de la IA Física

Hitachi ha declarado su ambición de convertirse en el usuario número uno de la IA Física del mundo. Cabe destacar que ha decidido no competir en el desarrollo de sus propios grandes modelos de lenguaje (LLM).

"Lo más probable es que los LLM acaben siendo productos básicos elegidos sobre todo por precio. Esa capa tiene poco valor para nosotros", afirma Abe. En su lugar, Hitachi sitúa el conocimiento de dominio en infraestructura social que ha acumulado durante más de un siglo como su mayor activo y fortaleza, y su muralla defensiva más sólida.

En Japón, la reducción de la población en edad de trabajar se acepta como una realidad inevitable, y hay grandes expectativas en la transferencia de habilidades asistida por IA. En la planta de producción, la pregunta urgente es cómo preservar digitalmente las técnicas artesanales que, de otro modo, desaparecerían con la jubilación de los ingenieros veteranos.

¿Cómo se percibe en tu país el reto de la transferencia de habilidades en la manufactura? ¿Qué debates hay en torno al uso de la IA para preservar y transmitir la pericia de los trabajadores cualificados? Comparte tus ideas en los comentarios.

Referencias