Cómo la IA Agéntica puede hacer que la infraestructura OT sea más robusta y segura
_{^{Aprovechando la estrategia Dark NOC del sector telecomunicaciones para mejorar la resiliencia, eficiencia y seguridad del Centro de Operaciones de Red OT}}

Imagina una refinería de petróleo de gran escala, donde miles de sensores, controladores y sistemas automatizados orquestan la transformación del crudo en productos utilizables. Cada válvula, bomba y manómetro está conectado a una red central, alimentando datos en tiempo real a sistemas de control que garantizan la seguridad, eficiencia y cumplimiento normativo.

En este entorno, una interrupción en la red de Tecnología Operativa (OT) puede tener consecuencias graves: desde detener la producción y generar pérdidas millonarias, hasta provocar daños ambientales y poner vidas en riesgo.

Por qué es importante arrojar luz sobre el NOC (Network Operations Center) industrial

Históricamente, IT y OT han operado en silos: IT gestiona los datos, la conectividad y los sistemas empresariales, mientras que OT se enfoca en el control de procesos, maquinaria y seguridad. Pero con el auge de la Industria 4.0 y la transformación digital, estamos presenciando una creciente convergencia: una difuminación constante de límites donde los datos OT ahora fluyen hacia sistemas IT para habilitar mantenimiento predictivo, optimización con IA/ML, inteligencia de negocios y más.

Esta convergencia responde a la necesidad de mejorar la integración IT/OT y modernizar los Centros de Operaciones de Red Industriales (Industrial NOC), los centros neurálgicos donde operan y convergen sistemas industriales (como MES, SCADA, historians y analítica avanzada) con sistemas IT. La disponibilidad de la infraestructura OT es crucial para mantener la continuidad operativa, y cualquier interrupción puede generar pérdidas financieras significativas, daños físicos a equipos o impactos sociales graves.

Ejemplos de esfuerzos de convergencia IT/OT que aumentan la resiliencia:

• Una planta de Siemens en Texas sufría frecuentes interrupciones de producción relacionadas con la red debido a una pobre integración IT/OT. Tras rediseñar su red OT, la empresa afirma que el tiempo de inactividad se redujo de 3.083 horas a solo 15,4 horas, y las llamadas de soporte disminuyeron en un 80%.
• Cisco implementó redes definidas por software (SDN). Según Cisco, esto permitió a Audi virtualizar activos de producción y garantizar una red segura, escalable y determinista en sus operaciones de fabricación, aumentando la flexibilidad y resiliencia de la red.
• Ante el reto de modernizar su infraestructura IT/OT fragmentada, un proveedor de servicios públicos recurrió a la red programable de confianza cero de Juniper para unificar operaciones desde centros de control hasta subestaciones. Juniper afirma que la transformación fue tan efectiva que la provisión de circuitos SCADA, que antes tomaba cientos de horas, se redujo a solo minutos, mejorando drásticamente la eficiencia y la fiabilidad.

La oportunidad para los NOC industriales de próxima generación

Incluso con infraestructuras modernizadas, los incidentes de red siguen dependiendo en gran medida de la supervisión e intervención humana. Normalmente, y por buenas razones, el mundo OT opera con umbrales de alerta predefinidos y manuales operativos para resolver problemas. Esto garantiza que las correcciones, ajustes o reinicios se realicen sin interrumpir procesos críticos ni causar consecuencias graves. El inconveniente de este enfoque es la menor agilidad y velocidad de respuesta durante tiempos de inactividad costosos o disponibilidad limitada.

Con el auge de la tecnología de IA Agéntica, ahora se pueden desbloquear beneficios transformadores para los NOC industriales, como la detección de problemas en tiempo real, análisis y propuestas de resolución para mejorar el tiempo de actividad y la escalabilidad operativa. Impulsados por una sólida química humano-IA, los sistemas agénticos confiables pueden equilibrar capacidades autónomas con supervisión humana. Con estas herramientas, las personas y operaciones pueden ser potenciadas. Aunque la IA Agéntica está muy adelantada en la curva de adopción, las organizaciones industriales muestran un fuerte interés en su implementación en entornos de mantenimiento y soporte.

Del informe del Instituto de Investigación Capgemini sobre tendencias en ingeniería e I+D, El 71% de las organizaciones cree que la IA transformará las actividades de mantenimiento y soporte (por ejemplo, diagnósticos basados en IA, planificación de mantenimiento predictivo, bots de soporte inteligentes) en los próximos 2-3 años.

La IA Agéntica puede mejorar significativamente la colaboración humano-IA en los Centros de Operaciones de Red Industriales mediante el despliegue de agentes inteligentes que monitorean continuamente los sistemas, detectan anomalías y realizan análisis de causa raíz en tiempo real. Estos agentes actúan como socios proactivos, proporcionando información y acciones recomendadas a los operadores humanos, permitiendo decisiones más rápidas y fundamentadas. Al fomentar un bucle de interacción receptivo y transparente, la IA Agéntica construye confianza y sinergia entre humanos y máquinas para acelerar la resolución de problemas, minimizar el tiempo de inactividad y garantizar la resiliencia operativa.

En el Mobile World Congress 2025 en Barcelona, presentamos una prueba de concepto funcionale en colaboración con Exfo, Salesforce y ServiceNow, demostrando nuestro enfoque Dark NOC mejorado con IA Agéntica para operadores de telecomunicaciones.

¿Puede funcionar el concepto de Dark Industrial NOC en el mundo OT?

La respuesta es “sí”, con el enfoque adecuado. En el contexto tradicional, el término “dark” en las operaciones de un Centro de Operaciones de Red (NOC) se refiere típicamente a una instalación sin personal presente físicamente, ya que las tareas rutinarias están completamente automatizadas. La visión futura de los Dark NOCs se basa en este concepto, incorporando sistemas inteligentes capaces de observar, analizar y actuar de forma autónoma.

Sin embargo, creemos que para tener éxito, hay que ir un paso más allá, redefiniendo el concepto DARK no solo como un hito de automatización, sino como un NOC habilitado por un Núcleo de Razonamiento impulsado por Gemelos Digitales y IA Agéntica (Digital Twin & Agentic AI-powered Reasoning Kernel, DARK, por sus siglas en inglés).

Nuestro enfoque se centra en un marco unificado de toma de decisiones impulsado por IA que mejora la gestión de redes mediante una comprensión contextual profunda y razonamiento autónomo. En el núcleo de este modelo están los gemelos digitales de red, enriquecidos con modelos semánticos, que simulan y analizan el comportamiento de la red con alta fidelidad. Es importante destacar que no se trata de eliminar la participación humana, sino de redefinir el bucle humano-máquina. En un NOC habilitado por DARK, la IA y la automatización gestionan la detección, el diagnóstico y la remediación rutinaria en todos los dominios. La experiencia humana se reserva para la supervisión, el manejo de excepciones y la evolución estratégica, no para la resolución diaria de problemas.

Un verdadero Dark NOC no es un conjunto de scripts o automatización basada en reglas. Requiere sistemas que puedan entender el contexto, correlacionar entre silos y razonar para tomar decisiones. Sin datos integrados semánticamente y sin IA agéntica, este nivel de inteligencia es inalcanzable.

¿Es seguro y robusto?

Los centros de operaciones de red inteligentes y autooperativos en entornos industriales requieren un marco de IA robusto. Por eso Capgemini desarrolló el framework Resonance AI. Este ayuda a las organizaciones a desbloquear todo el potencial de la IA a escala, refuerza la preparación para la IA y crea una “química humano-IA” adecuada para garantizar una adopción duradera.

Implicaciones para los responsables de decisiones: impacto en costes e ingresos

Para los responsables de decisiones, las implicaciones a corto plazo son claras: invertir en capacidades avanzadas de NOC debe convertirse en una prioridad, no solo para mantener la disponibilidad, la seguridad y la competitividad, sino también para desbloquear potencial de costes e ingresos, centrándose en:

• Mayor disponibilidad de redes industriales sin necesidad de aumentar el personal, reduciendo costes operativos y mejorando la continuidad del servicio.
• Una postura de seguridad más sólida minimiza la exposición al riesgo y las sanciones regulatorias, protegiendo tanto la marca como los resultados financieros.
• Habilitar entornos de producción impulsados por robótica —que requieren conectividad de red superior— elimina una restricción clave para lograr mayor eficiencia y rendimiento industrial.

Conclusión: construyendo las bases inteligentes de la innovación industrial

A medida que los sistemas OT se vuelven más inteligentes e interconectados, las redes que los soportan deben evolucionar en paralelo. El viaje de la complejidad a la autonomía en las operaciones de red no es solo un desafío técnico, es una oportunidad de negocio. Quienes lideren esta transformación definirán el futuro del rendimiento industrial.