Integridad mecánica: datos que fortalecen las decisiones de ingeniería
La transformación digital está cambiando la forma en que la industria gestiona la integridad mecánica de sus activos. Sin embargo, disponer de grandes volúmenes de información ya no representa una ventaja por sí misma. El verdadero desafío consiste en convertir esos datos en decisiones de ingeniería que permitan optimizar las inspecciones, mejorar la confiabilidad de los equipos y utilizar los recursos de forma más eficiente.
Durante una entrevista concedida en API Summit 2026, Jeff Goldstein, Fundador e Ingeniero Principal de Bighorn Integrity, compartió su visión sobre la evolución de los programas de integridad mecánica y el papel que desempeñan las herramientas digitales, la ingeniería especializada y la inteligencia artificial en la gestión de activos industriales. Su planteamiento parte de una idea sencilla: la tecnología aporta valor cuando ayuda a los ingenieros a tomar mejores decisiones y cuando todas las disciplinas trabajan de forma coordinada.
El reto ya no es recopilar datos, sino aprovecharlos
La industria energética lleva años invirtiendo en tecnologías capaces de recopilar información sobre el estado de los activos. Sensores, inspecciones, sistemas de monitoreo y programas de gestión generan una cantidad creciente de datos que, en teoría, deberían facilitar el mantenimiento y reducir el riesgo operacional.
Sin embargo, Goldstein señala que muchas organizaciones todavía encuentran dificultades para obtener un beneficio real de esa información. Según explica, recopilar datos representa únicamente el primer paso. Lo realmente importante es contar con procesos de trabajo y herramientas digitales que permitan analizarlos correctamente para convertirlos en decisiones útiles.
Desde su perspectiva, las compañías deben preguntarse si los datos que están obteniendo realmente aportan valor a sus programas de integridad mecánica. Invertir recursos en recopilar información que posteriormente no influye en la toma de decisiones supone un coste que difícilmente generará beneficios para la organización.
Así mismo, el especialista considera que una de las principales diferencias entre las empresas con programas maduros y aquellas que todavía buscan optimizar sus procesos radica precisamente en la calidad de la información que recopilan. Obtener los datos adecuados resulta mucho más importante que aumentar continuamente el volumen de información disponible.
La ingeniería sigue siendo el centro de la integridad mecánica
Para Goldstein, el objetivo final de cualquier programa de integridad mecánica consiste en mantener los activos operando de forma segura y confiable durante toda su vida útil. Alcanzar ese objetivo requiere mucho más que software o bases de datos.
La información debe ser interpretada mediante criterios técnicos capaces de evaluar el estado real de los equipos, identificar mecanismos de daño y establecer prioridades para las actividades de inspección y mantenimiento.
En este sentido, explica que la ingeniería continúa siendo el elemento que convierte los datos en conocimiento. Las plataformas digitales pueden acelerar el análisis y facilitar el acceso a la información, pero siguen siendo los especialistas quienes deben evaluar cada situación considerando el contexto operativo de la instalación.
Este enfoque también permite orientar mejor las inversiones, cuando las decisiones se apoyan en datos relevantes y en análisis de ingeniería, las organizaciones pueden concentrar sus recursos donde realmente generan un impacto sobre la confiabilidad de los activos y evitar actuaciones que aportan poco valor.
¿Cómo optimizar un programa de integridad mecánica?
Uno de los aspectos más interesantes de la entrevista hace referencia a los programas de inspección que han evolucionado durante años hasta acumular miles de puntos de monitoreo sin que necesariamente exista una mejora equivalente en la reducción del riesgo.
Ante esta situación, Goldstein recomienda comenzar por realizar un health check del sistema de gestión de integridad. Este diagnóstico inicial permite identificar los puntos débiles del programa, localizar oportunidades de mejora y establecer prioridades antes de invertir en nuevas tecnologías o ampliar las campañas de inspección.
El ingeniero considera que muchas empresas destinan importantes recursos económicos a iniciativas que posteriormente no generan mejoras medibles porque primero no identificaron dónde se encontraban sus verdaderas necesidades.
Una vez identificadas esas áreas de mejora, el siguiente paso consiste en apoyarse en profesionales con experiencia capaces de implementar soluciones viables desde el punto de vista técnico y económico. De esta manera, los programas de integridad mecánica pueden evolucionar de forma gradual, manteniendo el foco en aquellas acciones que realmente incrementan el valor para la organización.
La integración de disciplinas multiplica el valor del programa
Otro de los mensajes centrales de Goldstein es la necesidad de integrar todas las disciplinas relacionadas con la gestión de activos dentro de un único flujo de trabajo.
Actualmente muchas organizaciones utilizan herramientas independientes para desarrollar procesos como Risk Based Inspection (RBI), Fitness For Service (FFS), ingeniería de corrosión o planificación de inspecciones. Aunque cada una aporta información valiosa, trabajar de forma aislada limita el potencial de los resultados obtenidos.
Según explica, los datos generados por un proceso deberían alimentar automáticamente al siguiente. Cuando existe esa continuidad, cada etapa aprovecha el conocimiento generado previamente y las decisiones finales alcanzan un mayor nivel de precisión.
Como ejemplo, menciona la relación entre la revisión de mecanismos de daño y la planificación de inspecciones. Si ambos sistemas no comparten información, es posible que los planes de inspección busquen mecanismos de deterioro que realmente no están presentes en los equipos o que, por el contrario, no contemplen aquellos que representan un riesgo significativo.
La consecuencia es una utilización menos eficiente de los recursos y una menor capacidad para prevenir fallos. En cambio, cuando toda la información permanece conectada, las organizaciones pueden diseñar programas de inspección más precisos, optimizar costes y reforzar la confiabilidad de sus instalaciones.
La inteligencia artificial debe potenciar el criterio del ingeniero
La incorporación de inteligencia artificial y aprendizaje automático constituye uno de los temas que más interés despierta actualmente dentro del sector industrial. Sin embargo, Goldstein defiende una posición equilibrada respecto al papel que estas tecnologías deberían desempeñar en la integridad mecánica.
En su opinión, las herramientas digitales deben utilizarse para aumentar la capacidad de análisis de los ingenieros y reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas, pero nunca para eliminar el criterio humano de las decisiones críticas.
La inteligencia artificial puede procesar grandes cantidades de información en pocos minutos, generar cálculos preliminares o identificar patrones que resultarían difíciles de detectar manualmente. Ese apoyo permite que los especialistas dediquen más tiempo al análisis técnico y menos a actividades rutinarias.
No obstante, el conocimiento adquirido por los ingenieros en campo continúa siendo un componente indispensable. La experiencia acumulada, el contacto con las operaciones y la comprensión del comportamiento de los equipos aportan un contexto que todavía resulta difícil de reproducir mediante algoritmos.
Por ello, Goldstein apuesta por mantener un modelo de human in the loop, donde las herramientas digitales preparan la información y facilitan el trabajo del especialista, mientras que la decisión final permanece bajo la responsabilidad de profesionales con experiencia.
Tecnología e ingeniería para una mejor integridad
La evolución de la integridad mecánica no depende únicamente de incorporar nuevas plataformas digitales o aplicar inteligencia artificial a los procesos industriales. Esa es la filosofía que guía el trabajo de Bighorn Integrity, según explicó Jeff Goldstein durante API Summit 2026. Para la compañía, el verdadero avance se produce cuando la información correcta, la experiencia de ingeniería y las herramientas tecnológicas trabajan de forma integrada para respaldar decisiones más precisas.
Este enfoque permite revisar programas existentes, optimizar las inspecciones, conectar disciplinas técnicas y aprovechar mejor cada dato recopilado durante la operación de los activos. A medida que la digitalización continúa avanzando dentro del sector energético e industrial, mantener ese equilibrio entre innovación tecnológica y criterio profesional será uno de los factores que determinarán el éxito de los programas de integridad mecánica.
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Fuente: Inspenet.