El centro tecnológico Eurecat participa junto a EMLIFE Biotics y Connecthink en PROBIO-AI, un proyecto que desarrollará un gemelo digital cognitivo para ordenar y reutilizar el conocimiento operativo de una planta dedicada a la fabricación de probióticos líquidos. La iniciativa pretende trasladar a una infraestructura digital la información que hoy permanece repartida entre protocolos manuales, datos de producción y experiencia acumulada por los operarios, una dispersión que dificulta el acceso rápido a instrucciones y criterios de calidad.
La solución se implantará en el entorno industrial de EMLIFE Biotics y asistirá a los trabajadores durante ensayos microbiológicos y fisicoquímicos. Su función será ofrecer indicaciones contextualizadas, mantener la trazabilidad de las operaciones y facilitar el cumplimiento de los estándares de seguridad alimentaria. El proyecto fija objetivos cuantificados: reducir hasta un 60 por ciento el tiempo necesario para localizar información operativa, elevar la productividad entre un 30 y un 40 por ciento y alcanzar una trazabilidad del 95 por ciento en el proceso de producción.
Un gemelo digital cognitivo para ordenar el conocimiento
PROBIO-AI combina datos en tiempo real, modelos predictivos e inteligencia artificial explicable. El resultado previsto es una representación digital del conocimiento de la planta que pueda consultar el personal durante la producción, con respuestas vinculadas a protocolos, registros y experiencia validada. Esa capa cognitiva amplía la función habitual de un gemelo digital, centrado a menudo en reproducir el comportamiento de equipos o procesos, al incorporar también instrucciones, relaciones entre datos y criterios utilizados por los especialistas.
Connecthink asume la arquitectura tecnológica y el desarrollo de la inteligencia artificial explicable. La solución se apoya en GenInContext, su framework de «Context Engineering» y «Knowledge Harness», diseñado para convertir documentación, datos operativos y conocimiento experto en una base estructurada y gobernada. Sobre esa infraestructura se desplegarán los modelos que asistirán a los operarios.
El reto técnico reside tanto en reunir la información como en preservar su significado industrial. Un protocolo escrito puede indicar una secuencia de laboratorio, pero parte de su aplicación depende de decisiones aprendidas con la práctica, excepciones y señales que los trabajadores reconocen durante el proceso. Digitalizar ese conocimiento exige identificar qué información puede automatizarse, cuál necesita validación humana y cómo debe registrarse cada recomendación para reconstruir después el camino seguido por el sistema.
Eurecat participa en el marco del DIH4CAT y se ocupa de revisar y validar los indicadores de resultado que medirán el impacto de la iniciativa. También lidera la gobernanza ética de la inteligencia artificial. Según Lluis Surroca, responsable de la Línea de Transformación Digital del departamento de Consultoría de Eurecat, el sistema mantendrá «siempre la decisión final en manos de las personas», un criterio relevante en un entorno donde una recomendación incorrecta puede afectar a la calidad del producto o al cumplimiento de los procedimientos.
IA explicable y trazabilidad en la fabricación de probióticos
La explicabilidad ocupa una posición central en PROBIO-AI. La herramienta deberá indicar de dónde procede la información utilizada, qué reglas o datos sustentan una respuesta y qué versión del protocolo se ha aplicado. Esta trazabilidad permite auditar las recomendaciones y corregir errores, además de reducir la dependencia de respuestas generadas sin una referencia operativa identificable.
La gobernanza añade controles sobre acceso, actualización y responsabilidad. Una infraestructura de conocimiento industrial pierde fiabilidad si mezcla documentos obsoletos con procedimientos vigentes o si no distingue entre una instrucción aprobada y una observación informal. El proyecto deberá establecer quién valida los contenidos, cómo se registran los cambios y qué límites se imponen al sistema. La intervención de Eurecat en la revisión de indicadores y criterios éticos introduce una capa de evaluación externa al desarrollo tecnológico ejecutado por Connecthink y a la implantación realizada en EMLIFE Biotics.
Laura Arribas, directora del Departamento de Consultoría de Eurecat, sitúa los resultados esperados en tres variables operativas: acceso a la información, productividad y trazabilidad. Las mejoras anunciadas son relevantes, aunque su alcance dependerá del punto de partida de la planta, del grado de adopción por parte de los equipos y de la calidad de los datos incorporados. Medir el ahorro de tiempo exigirá comparar tareas equivalentes antes y después de la implantación, mientras que el aumento de productividad deberá separarse de otros cambios en personal, demanda o equipamiento.
La fabricación de probióticos líquidos añade exigencias específicas. Los ensayos microbiológicos y fisicoquímicos requieren consistencia documental y capacidad para seguir cada etapa del proceso. Un sistema que conecte instrucciones, resultados y decisiones puede reducir búsquedas manuales y facilitar la detección de desviaciones. Sin embargo, la utilidad práctica dependerá de que las recomendaciones lleguen en el momento adecuado y se integren en el flujo de trabajo sin añadir nuevas cargas administrativas.
Formación, movilidad interna y réplica sectorial
Además de asistir durante la producción, PROBIO-AI se plantea como herramienta de formación. Los nuevos empleados podrán seguir protocolos de laboratorio y fabricación paso a paso, lo que acortaría la curva de aprendizaje y limitaría la pérdida de conocimiento cuando cambian los equipos. La empresa también prevé utilizar la plataforma para facilitar que trabajadores de logística y envasado asuman funciones relacionadas con producción.
Esa movilidad interna amplía el impacto más allá de la automatización de consultas. En industrias con procedimientos complejos, la capacidad para transferir conocimiento condiciona la flexibilidad de la plantilla y la velocidad con la que una empresa puede cubrir puestos críticos. La tecnología puede estandarizar parte de esa transferencia, aunque seguirá necesitando supervisión, práctica y evaluación de competencias. El acceso a instrucciones detalladas no sustituye la experiencia necesaria para interpretar situaciones imprevistas.
Jordi Estiu, desarrollador de negocio en el Mercado de la Industria de Base y Bienes de Equipo de Eurecat, señala que el modelo puede replicarse en alimentación, biotecnología, cosmética, farmacia y manufactura avanzada. Son sectores donde conviven requisitos de trazabilidad, documentación extensa y conocimiento operativo difícil de capturar. La posibilidad de reutilizar la arquitectura dependerá de cuánto pueda estandarizarse la capa tecnológica y de cuánto trabajo adicional exija adaptar taxonomías, procesos, permisos y fuentes de datos en cada planta.
El proyecto cuenta con un presupuesto superior a 200.000 euros y figura entre los doce experimentos cofinanciados por la Unión Europea dentro de Horizon Europe, a través de la segunda convocatoria abierta de WASABI. El programa impulsa soluciones de asistencia con inteligencia artificial para el sector manufacturero, un ámbito en el que muchas empresas aún gestionan información crítica mediante documentos aislados, aplicaciones no conectadas y conocimiento informal.
Para EMLIFE Biotics, la fase decisiva llegará al convertir los objetivos porcentuales en resultados observables dentro de la planta. Una reducción sostenida del tiempo de búsqueda y una trazabilidad cercana al 95 por ciento podrían justificar la extensión del sistema a nuevos procesos. En cambio, una implantación que dependa de mantener manualmente múltiples fuentes o que genere recomendaciones difíciles de verificar limitaría su rendimiento. La réplica en otros sectores quedará ligada a esa prueba operativa y al coste de gobernar el conocimiento con la misma disciplina que los datos de producción.
