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Redefiniendo la Toma de Decisiones Industrial
En una industria donde la confiabilidad, la seguridad y la eficiencia operativa definen el desempeño, la capacidad de transformar datos en información accionable se está convirtiendo en una ventaja decisiva. AsInt se ha posicionado a la vanguardia de esta transformación, avanzando más allá de los marcos tradicionales de integridad de activos hacia un enfoque más dinámico e inteligente para la gestión de activos.
En esta entrevista, Rohan Patel, CEO de AsInt, comparte su perspectiva sobre cómo las plataformas digitales, la inteligencia artificial y los entornos de datos integrados están redefiniendo la forma en que las industrias gestionan activos críticos. Su visión pone de relieve un cambio que no es solo tecnológico, sino estratégico — donde la información se convierte en el fundamento para una toma de decisiones más inteligente, más rápida y más resiliente en los sectores industriales con uso intensivo de activos.
- AsInt se posiciona como una empresa que está redefiniendo la integridad de activos desde una perspectiva digital. ¿Cómo describiría la evolución desde la tradicional “integridad de activos” hacia lo que hoy definen como “inteligencia de activos”?
La integridad de activos, tal como la industria la ha practicado durante los últimos treinta años, se basa fundamentalmente en responder una pregunta:
¿es seguro operar este activo hoy? Es un enfoque impulsado por cálculos, regido por normas y liderado por ingenieros; y AsInt ha pasado tres décadas ayudando a los operadores a responder esa pregunta de manera efectiva, principalmente sobre SAP y junto a SAP APM.
La inteligencia de activos eleva el nivel de esa pregunta. Ya no se trata únicamente de “¿es seguro hoy?”, sino también de qué deberíamos hacer con ese activo mañana, el próximo trimestre y a lo largo de toda la flota de equipos.
Eso requiere el mismo rigor ingenieril —los cálculos y códigos como API 581 y API 579 siguen siendo fundamentales—, pero también exige que esos cálculos existan dentro de un entorno conectado, gobernado y accesible para más de un especialista trabajando de forma aislada.
La evolución no significa reemplazo. Significa una elevación del enfoque. El criterio y la experiencia del ingeniero de integridad se vuelven más valiosos, no menos, porque ahora pueden escalarse.
- En sectores como el de Oil & Gas, petroquímica y energía — donde la integridad mecánica es crítica — ¿qué papel están desempeñando hoy las plataformas digitales en la toma de decisiones operativas y estratégicas?
En sectores como el del petróleo y gas y la petroquímica, las decisiones cotidianas, el alcance de inspección, el momento de la parada, reparar o continuar operando, siguen siendo tomadas por ingenieros utilizando métodos basados en API, ASME y estándares corporativos propietarios. Lo que ha cambiado es la velocidad a la que esas decisiones deben tomarse y justificarse.
Las plataformas digitales hacen dos cosas bien: eliminan la fricción entre el dato y la decisión, y hacen que cada decisión sea trazable. Un plan de integridad o de confiabilidad construido sobre una plataforma no solo es más rápido de producir; es auditable, reproducible y portable de un sitio a otro.
Desde una perspectiva estratégica, la plataforma permite que un mismo estándar de ingeniería se aplique de forma consistente en todas las plantas de una operación global, evitando que cada instalación tenga que desarrollarlo nuevamente o modificarlo con el tiempo. Ese valor no es únicamente tecnológico; es un beneficio directo de gobernanza y control operacional.
- AsInt ha desarrollado soluciones integradas con entornos empresariales como SAP y plataformas orientadas a datos. ¿Qué impacto tiene esta integración en la eficiencia, la trazabilidad y la confiabilidad en la gestión de activos industriales?
Aquí es donde el legado de AsInt es más relevante. Hemos construido y entregado aplicaciones de ingeniería sobre SAP BTP e integrado profundamente con SAP APM desde que ambas plataformas existían. Esa experiencia define la forma en que pensamos sobre la integración hoy.
La realidad es que la integración con el sistema empresarial de registro ya sea SAP, IBM Maximo u otro EAM, no es negociable para los clientes industriales.
Las órdenes de trabajo, las notificaciones, los datos maestros y la consolidación de costos deben fluir correctamente. Sin embargo, lo que hemos aprendido es que la integración por sí sola no mejora las decisiones: mueve datos, pero no eleva el criterio de ingeniería.
El cambio que estamos impulsando con AsInt Edge consiste en tratar la plataforma empresarial como el sistema de registro y la plataforma de ingeniería como el sistema de toma de decisiones. De esta manera, el ingeniero de integridad trabaja en un entorno diseñado específicamente para la ingeniería, con acceso a cálculos, estándares, bibliotecas gobernadas y trazabilidad auditable. Posteriormente, los resultados se integran de forma estructurada al EAM mediante notificaciones, órdenes de trabajo y planes de inspección.
La ganancia en eficiencia es real, pero la ganancia más importante es la trazabilidad: cada número de riesgo, cada cálculo de vida remanente, cada intervalo de inspección puede rastrearse hasta el estándar, los datos de entrada y el ingeniero que lo aprobó. Eso es lo que los programas de confiabilidad siempre han querido y lo que los sistemas empresariales por sí solos nunca han logrado del todo.
- Uno de los mayores retos de la industria es convertir grandes volúmenes de datos en información accionable. ¿Cómo aborda AsInt este desafío dentro de los programas de inspección, mantenimiento y confiabilidad?
Me gustaría replantear ligeramente la pregunta: el verdadero desafío de laindustria no es la cantidad de datos, sino la capacidad de tomar mejores decisiones a escala. La mayoría de los operadores intensivos en activos ya dispone de más datos de inspección de los que realmente puede aprovechar, y gran parte de esa información está correctamente registrada. La pregunta clave es qué significado tienen esos datos para la próxima decisión operacional y quién tiene la autoridad técnica para tomarla.
Nuestro enfoque en inspección, mantenimiento y confiabilidad comienza con el cálculo ingenieril, no con la simple acumulación masiva de datos. Un programa de inspección basada en riesgo es, en esencia, un cálculo definido por API 581. Una evaluación de aptitud para el servicio responde a API 579. Los datos alimentan esos cálculos; son los cálculos los que finalmente impulsan las decisiones.
Cuando el cálculo está correctamente codificado, con control de versiones, gobernanza y los supuestos del ingeniero debidamente documentados, el camino entre el dato y la decisión se vuelve más directo, consistente y defendible. Cuando esto no ocurre, una organización puede tener todos los dashboards del mundo y aun así terminar operando con criterios distintos entre dos plantas.
Por eso nuestro enfoque comienza en la capa de ingeniería: definir correctamente los cálculos y estándares, gestionarlos dentro de una biblioteca central y posteriormente permitir que los datos fluyan a través de esa estructura. Sobre esta base se incorpora la inteligencia artificial como una herramienta asistiva, no autónoma, capaz de identificar anomalías, recuperar precedentes y agilizar el trabajo del ingeniero.
- AsInt ha incorporado capacidades avanzadas como inteligencia artificial predictiva, generativa y basada en agentes. ¿Cómo visualiza que estas tecnologías darán forma al futuro de la ingeniería de confiabilidad y la inspección industrial?
Hemos deliberado en este punto. La IA en ingeniería no es el mismo problema que la IA en servicio al cliente o en marketing, y los modos de falla importan mucho más.
La IA predictiva tiene el historial más largo en nuestro ámbito, modelado de degradación, detección de anomalías en datos de sensores, predicción de fallas.
Funciona mejor donde la física está bien comprendida y los datos son densos. La utilizamos para alertas tempranas y para priorizar el alcance de inspección, pero el ingeniero siempre es dueño de la decisión.
La IA generativa es más reciente y, con franqueza, frecuentemente mal utilizada en contextos industriales. No la usamos para generar conclusiones de ingeniería, eso sería irresponsable. La usamos para comprimir el trabajo alrededor de la ingeniería: redactar narrativas de inspección, resumir décadas de historial de inspección, acelerar búsquedas de estándares, producir la documentación en la que los ingenieros tradicionalmente invierten el cuarenta por ciento de su tiempo.
La IA basada en agentes es donde vemos el mayor valor a corto plazo: agentes que orquestan el flujo de trabajo de ingeniería, extrayendo los datos correctos, ejecutando el cálculo, enrutando al aprobador correspondiente, sincronizando el resultado de vuelta al EAM. El agente no reemplaza el juicio; elimina la carga procedimental entre las decisiones de juicio.
El principio unificador para nosotros es que la IA debe estar entrenada y acotada por estándares de ingeniería. Un modelo genérico que no ha sido instruido sobre lo que significa API 581 no es seguro de implementar en este dominio. Por eso creemos que el futuro de la IA en confiabilidad pertenece a las empresas que realmente han redactado e implementado estos estándares durante décadas, no a las que los tratan como datos de entrenamiento extraídos de internet.
- Desde la perspectiva de los operadores industriales, ¿cómo se traduce la adopción de soluciones como las que ofrece AsInt en reducción de OPEX, mitigación de riesgos y extensión de la vida útil de los activos?
Los operadores nos evalúan en tres métricas, y tienen razón en hacerlo.
La reducción de OPEX proviene principalmente del propio programa de inspección. Un programa basado en riesgo y defendible generalmente reduce el volumen de inspección entre un veinte y un treinta por ciento, al tiempo que mejora la cobertura de los activos de alta consecuencia. Menos horas en campo, menos andamios erigidos, menos producción interrumpida.
La mitigación de riesgos proviene de la consistencia. Una de las principales fuentes de riesgo en los programas maduros de integridad es la diferencia de criterios entre plantas y a lo largo del tiempo, producto de distintos ingenieros, diferentes supuestos y múltiples versiones de un mismo estándar. Una biblioteca de ingeniería gobernada reduce significativamente esa variabilidad. Cuando el estándar corporativo se actualiza, todas las plantas incorporan automáticamente el cambio, en lugar de descubrir discrepancias durante una auditoría posterior.
La extensión de la vida útil de los activos representa uno de los beneficios de mayor impacto a largo plazo. Las evaluaciones de aptitud para el servicio realizadas bajo el rigor técnico de API 579 permiten, de forma rutinaria, extender la operación segura de los activos durante años más allá de fechas de retiro establecidas de manera conservadora. Sin embargo, esto solo es posible cuando existe una infraestructura de cálculo capaz de ejecutar estas evaluaciones de manera consistente, repetible y técnicamente defendible. Esa es la diferencia entre asumir que un activo puede seguir operando y poder demostrarlo con fundamento técnico ante un organismo regulador.
Estos no son beneficios de la IA, dicho sea de paso. Son beneficios de la ingeniería, acelerados por la IA.
- ¿Cómo se está convirtiendo la inteligencia de activos en una ventaja competitiva para las industrias con uso intensivo de activos, más allá de la eficiencia operativa?
La eficiencia operativa es la parte más sencilla de explicar. La ventaja competitiva más compleja y duradera radica en la velocidad y calidad de las decisiones.
En períodos de recesión, sobreviven los operadores capaces de diferir correctamente las inversiones de capital y acelerar las inspecciones necesarias con confianza, respaldo técnico y rapidez. En escenarios de expansión, destacan aquellas organizaciones que pueden reactivar activos fuera de servicio sin tener que replantear nuevamente cada supuesto de integridad.
La inteligencia de activos, cuando está correctamente estructurada, le otorga a una organización una memoria institucional que no desaparece con la jubilación de un ingeniero senior de confiabilidad. Cada supuesto, excepción y revisión de cálculo queda documentado y disponible para futuras decisiones.
Eso representa una ventaja estructural mucho más profunda que un simple retorno de inversión asociado a un proyecto específico.
Las compañías que aborden este tema únicamente como una iniciativa tecnológica obtendrán eficiencia operacional. En cambio, aquellas que lo gestionen como una capacidad estratégica, con liderazgo ejecutivo y gobernanza corporativa a escala empresarial, desarrollarán una ventaja competitiva sostenible en el tiempo.
Lo observamos con mayor claridad en los clientes que han evolucionado desde una gestión de integridad aislada por planta hacia una gestión corporativa centralizada. El resultado es una postura operacional completamente diferente.
- ¿Qué mensaje le gustaría transmitir a los líderes industriales que aún se encuentran en transición hacia modelos digitales de integridad y confiabilidad?
Tres cosas.
Primero, no externalice la ingeniería. Los estándares, los cálculos, la práctica corporativa — ese es su capital institucional. Digitalícelo, pero sea el dueño. Las plataformas van y vienen; su juicio de ingeniería es lo que se capitaliza con el tiempo.
Segundo, el objetivo no es reemplazar su sistema de registro empresarial. SAP y los principales EAMs hacen bien lo que hacen. La oportunidad es construir una capa de ingeniería que trabaje con esos sistemas y eleve la calidad de cada decisión que fluye a través de ellos.
Tercero, esta transición tiene una duración de uno o dos ciclos presupuestarios, no cinco. La tecnología está lista. Los estándares son estables. La IA es suficientemente madura donde importa y honesta sobre donde no lo es. Las empresas que se muevan ahora habrán institucionalizado esta ventaja antes de que el resto de la industria termine su fase de prueba de concepto.
El cambio de integridad de activos a inteligencia de activos ya no es opcional. La pregunta es quién lo lidera dentro de su organización.
Este artículo fue desarrollado por Rohan Patel de AsInt y publicado como parte de la octava edición de la revista Inspenet Brief Julio 2026, dedicada a contenidos técnicos del sector energético e industrial.
