El diseño industrial y la gestión de operaciones han operado históricamente bajo una separación estricta entre la capacidad de cálculo de la máquina y el criterio decisional del humano. Sin embargo, la frontera entre ambas esferas se ha vuelto porosa. En el marco del 3DEXPERIENCE World 2026, Pascal Daloz, CEO de Dassault Systèmes, ha presentado una propuesta que busca desplazar el eje de la productividad desde la mera ejecución hacia la orquestación de conocimiento: la visión 3D UNIV+RSES. La introducción de los denominados Compañeros Virtuales (Aura, Leo y Marie) en esta plataforma no se plantea como una capa superficial de asistencia, sino como una categoría de agentes expertos capaces de razonar sobre modelos físicos dentro de estos universos virtuales.
Esta evolución marca el paso de una IA generativa de propósito general, a menudo imprecisa en entornos técnicos, hacia lo que la compañía denomina modelos de mundo industriales. El reto que subyace en esta transición es la capacidad de la inteligencia artificial para comprender la intención del usuario y, sobre todo, para someter sus propuestas a las leyes de la física y la ciencia de materiales antes de cualquier ejecución. Según detalla la propia empresa, estos compañeros virtuales encarnan décadas de experiencia sectorial para ayudar, enseñar y trabajar en un entorno de cocreación en tiempo real.
Para el directivo español que supervisa infraestructuras complejas o cadenas de suministro, la relevancia de este anuncio reside en la naturaleza agéntica de la plataforma. No se trata de un chat que responde preguntas, sino de un sistema capaz de gestionar la coreografía asíncrona de miles de agentes y personas. En un mercado donde la soberanía del dato y la trazabilidad son requisitos no negociables, la promesa de simular comportamientos y consecuencias de forma precisa antes de que el objeto físico exista abre una derivada operativa crítica para reducir el «time-to-market».
Especialización y ciencia: Los tres pilares de la asistencia industrial
La arquitectura de esta nueva propuesta se divide en roles específicos, evitando la figura del asistente omnipotente que suele fallar en la profundidad técnica. Aura, el primero de estos agentes y el único disponible de forma inmediata, se centra en la orquestación de requisitos y proyectos. En organizaciones donde los cambios en el diseño original suelen derivar en costosos errores de comunicación entre departamentos, esta figura busca mantener la alineación de los equipos mediante el manejo del contexto histórico y normativo del proyecto.
En contraste con la gestión organizativa, Leo y Marie se adentran en el terreno de la ejecución técnica pura. Leo está diseñado para resolver retos de ingeniería multidisciplinar, desde el diseño inicial hasta las fases críticas de producción. Por otro lado, Marie se especializa en la vertiente científica, cubriendo áreas como la química, la formulación de materiales y las terapias avanzadas. Esta división de tareas refleja una comprensión del sector industrial donde la especialización es el único camino hacia la fiabilidad. La IA no intenta ser creativa en el vacío; investiga fenómenos complejos y explora hipótesis disruptivas basándose en modelos multiescala ya validados.
El paso hacia la economía generativa en el sector tecnológico
La adopción de estas herramientas en España llega en un momento de tensión entre la necesidad de innovación y la cautela regulatoria. La plataforma 3DEXPERIENCE intenta resolver esta dicotomía mediante la integración de la simulación científica con la IA. Mientras que los modelos de lenguaje tradicionales pueden alucinar resultados, un modelo de mundo industrial está limitado por los parámetros de la realidad física. Si un diseño propuesto por Leo no es estructuralmente viable o si una formulación de Marie viola principios químicos, el sistema lo detecta en la fase de gemelo virtual.
Pascal Daloz sostiene que en la economía generativa el valor real se desplaza hacia la producción de conocimiento y «know-how» que posteriormente genera objetos. Esta visión implica que el activo más crítico de una empresa tecnológica no es ya el producto final, sino el proceso intelectual y los datos que lo sustentan. Al poner a trabajar estos activos a través de compañeros virtuales, las organizaciones pueden acelerar ciclos de innovación que antes quedaban bloqueados por la complejidad del análisis manual o la falta de personal altamente especializado en nichos científicos.
A pesar de las ventajas evidentes en eficiencia, la implementación de una plataforma agéntica a esta escala plantea interrogantes sobre la infraestructura necesaria y la curva de aprendizaje de las plantillas actuales. La transición hacia una colaboración humano-máquina de este nivel requiere no solo una actualización de software, sino una reconfiguración de los flujos de trabajo tradicionales. La capacidad de la plataforma para escalar y gestionar miles de interacciones simultáneas garantiza, en teoría, que la soberanía de los procesos se mantenga dentro de los límites de la organización, un punto vital para sectores estratégicos.
Perspectivas y despliegue en el mercado español
El calendario de lanzamiento marca una hoja de ruta clara para las empresas que ya operan con las marcas de Dassault Systèmes. Con Aura ya operativo, la atención se desplaza hacia la segunda mitad de 2026, momento en que Leo y Marie se integrarán plenamente en la plataforma. Esta llegada escalonada permitirá a los departamentos técnicos familiarizarse con la interfaz conversacional y la lógica de razonamiento de los agentes antes de abordar las tareas de ingeniería y ciencia de materiales más complejas.
La industria en España, especialmente en sectores como la automoción, la aeronáutica y las ciencias de la vida, se encuentra ante la oportunidad de utilizar estos compañeros virtuales para reducir la brecha entre la concepción de una idea y su validación física. La integración de la IA con el modelado y la simulación ya no es una opción de vanguardia, sino que se está consolidando como el estándar de operación para cualquier compañía que aspire a competir en mercados globales saturados.
Queda por ver cómo responderán los competidores del ecosistema de software industrial ante este movimiento hacia lo agéntico. La apuesta por «hacer visible lo invisible», en palabras de Daloz, sugiere un futuro donde el gemelo virtual no es solo un espejo del presente, sino un laboratorio predictivo autónomo. La incógnita reside ahora en la velocidad a la que el tejido empresarial español será capaz de absorber esta capacidad de procesamiento y convertirla en una ventaja competitiva real frente a mercados con menores restricciones operativas.
