La eficiencia operativa en los sectores industriales complejos ya no se dirime en la mejora aislada de un componente, una máquina o una aplicación. La atención se ha desplazado hacia la capacidad de orquestar sistemas conectados, distribuidos y cada vez más dependientes del dato en tiempo real.
En ese cambio de foco se cruzan varias tecnologías, conectividad avanzada, edge computing e inteligencia artificial, pero también una pregunta menos visible: hasta qué punto las organizaciones están preparadas para gestionar esa complejidad sin comprometer la seguridad, la continuidad operativa o el cumplimiento normativo.
El estudio The Next Operating System, elaborado por Foundry con la colaboración de Kyndryl y Nokia, sitúa este debate en el centro de sectores como la energía, la manufactura, la salud, la logística o la gestión de servicios públicos esenciales. El informe no se detiene tanto en la adopción puntual de tecnologías, sino en cómo estas empiezan a funcionar como una capa estructural sobre la que se apoyan decisiones críticas, procesos regulados y operaciones de misión esencial.
En industrias intensivas en activos y con infraestructuras distribuidas, el valor ya no reside únicamente en digitalizar equipos, sino en conectar esos activos a plataformas capaces de interpretar señales, anticipar fallos y coordinar respuestas. La eficiencia, en este contexto, deja de ser una suma de mejoras locales para convertirse en una propiedad emergente del sistema en su conjunto.
El sector de utilities ofrece un ejemplo especialmente ilustrativo. Redes eléctricas, parques eólicos, plantas de generación o infraestructuras de distribución operan bajo condiciones variables, a menudo en entornos hostiles y con márgenes de error muy reducidos. La incorporación de sensores en activos críticos permite detectar señales tempranas de fallo antes de que se traduzcan en incidencias graves. A esa capa de sensorización se suman tecnologías como los drones, que amplían la visibilidad sobre infraestructuras extensas o de difícil acceso, y herramientas de realidad aumentada que facilitan intervenciones más rápidas y seguras por parte de los equipos de mantenimiento.
Los datos disponibles apuntan a impactos operativos significativos. Solo las inspecciones con drones pueden reducir costes hasta en un 70% y disminuir el tiempo de inactividad hasta en un 90% en el caso de la eólica marina. Son cifras relevantes, aunque adquieren pleno sentido cuando se integran en plataformas capaces de procesar la información en el borde de la red y activar respuestas en tiempo casi real. Sin esa capa de Edge computing y conectividad fiable, el potencial de la sensorización se diluye.
Algo similar ocurre en el ámbito portuario. En los últimos cinco años, los puertos españoles han avanzado en estrategias de gestión digital de activos y procesos, con resultados medibles: un aumento del 15% en la eficiencia operativa y una reducción del 10% en los costes de mantenimiento. Estos avances no responden a una única tecnología, sino a la combinación de sistemas conectados, analítica avanzada y una mayor integración entre operaciones físicas y plataformas digitales. La logística portuaria, altamente coordinada y expuesta a interrupciones, se convierte así en un laboratorio natural para este enfoque sistémico.
El atractivo de estas plataformas es evidente. Permiten tomar decisiones en tiempo real, optimizar operaciones complejas, reducir costes estructurales, aumentar la resiliencia frente a incidencias y acelerar la innovación operativa. Sin embargo, el estudio subraya que este modelo también eleva el nivel de exigencia organizativa. La dependencia de sistemas conectados amplifica los riesgos si no se gestionan adecuadamente aspectos como la ciberseguridad, la gobernanza del dato o el cumplimiento normativo en entornos regulados.
Aquí aparece una tensión recurrente en el despliegue de estas arquitecturas. Mientras la tecnología promete mayor automatización y control, la realidad operativa introduce fricciones: infraestructuras heredadas, procesos rígidos, escasez de perfiles especializados y marcos regulatorios que no siempre avanzan al mismo ritmo. La conectividad avanzada y la IA no sustituyen esa complejidad, sino que la hacen más visible.
En este punto, el papel de los equipos multidisciplinares se vuelve determinante. No se trata solo de integrar soluciones tecnológicas, sino de comprender el contexto operativo y regulatorio en el que se despliegan. Enrique Abero, líder de Network & Edge Practice para España y Portugal en Kyndryl, lo resume en términos de entorno y riesgo: “Las organizaciones operan hoy en contextos cada vez más complejos, con infraestructuras distribuidas, procesos altamente regulados y riesgos crecientes. En este escenario, las redes 5G privadas y el Edge Computing permiten reducir accidentes, mejorar procesos y reforzar la continuidad operativa, especialmente en entornos hostiles. La contribución de Kyndryl consiste en integrar tecnologías avanzadas con equipos multidisciplinares que comprenden el problema de negocio y diseñan soluciones reales para resolverlo”.
En este punto, las redes 5G privadas adquieren un papel específico dentro del modelo de conectividad industrial. Frente a modelos de conectividad pública, estas redes ofrecen mayor control sobre latencia, seguridad y disponibilidad, aspectos críticos en operaciones industriales.
Combinadas con edge computing, permiten procesar datos localmente, reducir dependencias del cloud centralizado y cumplir con requisitos regulatorios sobre soberanía y tratamiento de la información. No obstante, su despliegue exige inversiones, coordinación con múltiples actores y una visión clara de los casos de uso prioritarios.
Abero apunta también a proyectos de misión crítica ya en funcionamiento. En el caso de Dow Chemical, Kyndryl trabajó junto con Nokia en una plataforma de edge Computing con 5G privado orientada a eliminar el uso de papel en planta, automatizar procesos y aumentar la seguridad operativa. Más allá del componente tecnológico, el proyecto ilustra cómo la digitalización de operaciones industriales impacta en prácticas cotidianas, flujos de trabajo y cultura organizativa. La eliminación del papel, por ejemplo, no es solo una cuestión de eficiencia, sino de trazabilidad, reducción de errores y cumplimiento normativo en entornos industriales altamente regulados.
Este tipo de iniciativas refuerza una idea central del estudio: la IA empieza a desempeñar un papel clave no solo en la optimización, sino en la garantía de operatividad y cumplimiento. Algoritmos capaces de detectar anomalías, predecir fallos o supervisar procesos en tiempo real se convierten en una capa de control adicional. Sin embargo, su eficacia depende de la calidad del dato, de la integración con sistemas existentes y de la capacidad de las organizaciones para interpretar y actuar sobre las recomendaciones generadas.
En sectores como la salud o la gestión de servicios públicos esenciales, estas cuestiones adquieren un peso aún mayor. La toma de decisiones automatizada convive con exigencias éticas, legales y de seguridad que limitan el margen de error. La promesa de eficiencia se enfrenta, una vez más, a la necesidad de control y supervisión humana.
El avance hacia este sistema operativo industrial plantea, por tanto, un escenario de oportunidades y dilemas. Las plataformas de conectividad avanzada, el edge computing y la IA muestran resultados tangibles en eficiencia, costes y resiliencia. Al mismo tiempo, elevan la complejidad técnica y organizativa, exigiendo nuevas capacidades internas y una gobernanza más sofisticada de la tecnología.
La cuestión que queda abierta no es tanto si estas arquitecturas se consolidarán, sino cómo y a qué ritmo lo harán en sectores donde el margen de error es mínimo y las decisiones tecnológicas tienen consecuencias operativas, regulatorias y sociales. La respuesta, como sugiere el propio estudio, dependerá menos de la tecnología en sí y más de la capacidad de las organizaciones para integrarla de forma coherente en sistemas ya de por sí complejos.
