ZEO Technology participó en Smart Green Mobility 2026, celebrado el 7 de octubre en Baluarte, Pamplona. El encuentro situó la inteligencia artificial dentro de un debate más amplio: cómo transformar la movilidad y mejorar la competitividad de la industria mediante la innovación y la sostenibilidad.
La sexta edición, organizada por NAITEC y el Gobierno de Navarra, reunió a más de 200 profesionales. La electrificación, la competencia china y la incertidumbre global marcaron el contexto de una jornada en la que la mejora de los procesos productivos tuvo un papel destacado.
Ismael Arina, responsable de Desarrollo de Negocio de ZEO Technology, intervino en la mesa sobre el paso de las expectativas de la IA a su aplicación industrial. Su aportación se centró en la necesidad de digitalizar la información, definir bien el problema y trabajar junto a los profesionales que conocen la fábrica.
Movilidad, innovación y competitividad industrial
El programa de Smart Green Mobility publicado por NAITEC combinó sesiones generales con dos salas temáticas: Vehículo y Fabricación, y Movilidad. La agenda abordó cuestiones como los vehículos definidos por software, las baterías, la interoperabilidad y la logística urbana.
También incluyó una exposición de proyectos y un demostrador de NAITEC para interactuar por voz con procesos de planta. El conjunto permitió relacionar los avances en movilidad con los retos de las empresas que fabrican sus componentes y desarrollan sus tecnologías.
La crónica de Navarra Capital destacó la presión de la competencia internacional sobre la automoción europea. Para las empresas industriales, ese escenario refuerza la importancia de fabricar con calidad, controlar los costes y responder con agilidad. La digitalización y la mejora continua aportan herramientas para actuar sobre esos objetivos.
ZEO en el debate sobre la aplicación real de la IA
La mesa reunió a Ismael Arina con Pedro Santesteban, de Antolin, y Roberto Lanaspa, de KWD y ACAN, con la moderación de María Manso, de NAITEC.
El debate abordó una cuestión práctica: cómo llevar la IA al trabajo cotidiano de la industria. La aportación de ZEO y las observaciones recogidas durante la jornada permiten desarrollar cinco ideas sobre datos, conocimiento profesional, conectividad y eficiencia.
Cinco claves para aplicar la IA y mejorar los procesos industriales
1. Sin datos no hay IA industrial
La importancia de los datos fue transversal. Apareció en las reflexiones sobre diseño, con Renault y Antolin, y también en las aportaciones sobre operaciones y mejora de procesos de KWD, Gestamp y Repsol.
ZEO destacó que el punto de partida debe ser un problema concreto y una base de información industrial digitalizada. Antes de elegir una herramienta, la empresa necesita identificar qué quiere mejorar y qué información permite entenderlo: una parada recurrente, una desviación de calidad, una pérdida de rendimiento o un incumplimiento de plazos.
La IA multiplica el valor de haber digitalizado.
Capturar datos es el primer paso. Relacionarlos con la máquina, el producto, la orden o las condiciones de fabricación les da el significado necesario para analizarlos. Esa es la base de una información industrial con contexto.
2. La mayor potencia está en combinar IA y profesionales
Las aportaciones de Aciturri resaltaron el valor de las personas: su conocimiento, su enfoque industrial y sus ganas de innovar. Una herramienta puede acelerar el análisis, pero interpretar lo que ocurre en una planta exige experiencia.
La experiencia de ZEO junto a los equipos de fabricación refuerza esa idea: el análisis gana valor cuando un profesional experto contrasta los resultados con la realidad del proceso. Puede reconocer una condición que falta en los datos, comprobar una hipótesis o decidir qué medida tiene sentido aplicar.
La intervención de KWD recordó además la importancia de la supervisión humana en tareas críticas, como la revisión del sistema de frenado de un automóvil. La responsabilidad exige comprobar los resultados y entender los riesgos antes de actuar.
El enfoque de ZEO parte de esa colaboración: definir el problema, monitorizar, visualizar la información y analizarla junto a quien conoce el proceso. La IA amplía la capacidad del equipo para investigar y decidir.
3. Empezar cuanto antes, con un alcance bien definido
La reflexión de Renault sobre la cantidad de datos resulta especialmente relevante para el machine learning: los modelos necesitan información suficiente, de calidad y representativa del problema que se quiere resolver.
Eso no obliga a esperar a tener digitalizada toda la fábrica para comenzar. Según la experiencia de ZEO, la IA asistencial puede aportar valor desde las primeras fases, siempre que disponga de información útil y que sus respuestas se revisen. Informes, tablas o registros disponibles pueden servir como punto de partida para organizar información, explorar incidencias y orientar nuevas preguntas.
ZEO también ha acompañado proyectos en los que el análisis y la visualización de los datos en tiempo real permitieron tomar medidas correctoras antes de desarrollar un modelo predictivo. Ese aprendizaje es importante: una alarma, un cuadro de mando o una herramienta de analítica pueden ser la respuesta adecuada a una necesidad concreta.
IA predictiva e IA agéntica son planteamientos complementarios. La primera permite buscar patrones y construir predicciones; la segunda abre posibilidades para relacionar fuentes de información y facilitar el análisis. Arina destacó el potencial de estas nuevas tecnologías para explotar la información industrial y acelerar la toma de decisiones. Elegir el enfoque exige valorar el problema, los datos y el uso que hará el equipo, como explica la guía de ZEO sobre cómo empezar con IA en una fábrica.
4. Conectar sistemas y hacer comparable la información
Las aportaciones de Antolin pusieron sobre la mesa la creciente facilidad para conectar sistemas. Gestamp aportó otra dimensión: estandarizar la información para comparar procesos, detectar ineficiencias y extender las mejores prácticas.
La conexión técnica debe ir acompañada de criterios comunes. Si cada línea registra una parada de forma distinta o mide el rendimiento con reglas diferentes, la comparación pierde utilidad.
ZEO trabaja para relacionar los datos de producción con su contexto industrial. Esa base facilita tanto el seguimiento de la eficiencia OEE como el análisis conjunto de producción, calidad y mantenimiento.
Los agentes de IA abren oportunidades para consultar y cruzar esa información. Para incorporarlos al trabajo diario también hay que resolver el acceso a las fuentes, los permisos, la seguridad y la comprobación de las conclusiones. El objetivo es pasar de pruebas individuales a herramientas corporativas que puedan mantenerse y utilizarse con confianza.
5. Procesos más estables y eficientes para una industria más sostenible
La sostenibilidad estuvo muy ligada a la mejora de los procesos. La reflexión de Gestamp sobre el ahorro de energía apuntó a una idea concreta: evitar un consumo innecesario es una forma directa de reducir el impacto de la fabricación. Las aportaciones de Aciturri también conectaron la estabilidad de los procesos con un mejor uso de los recursos.
Desde la perspectiva de ZEO, esto lleva a medir el consumo y las emisiones por pieza bien fabricada, junto con la calidad y la eficiencia. Las mermas, los reprocesos y la variabilidad consumen materiales, energía y tiempo. Entender sus causas permite orientar las mejoras hacia la productividad y la sostenibilidad a la vez.
La excelencia operacional tiene así una consecuencia ambiental concreta: aprovechar mejor los recursos que necesita la actividad productiva.
De la reflexión a la mejora en planta
Smart Green Mobility puso en relación los retos de la movilidad con decisiones que las empresas pueden abordar en sus procesos de fabricación. La participación de ZEO aportó una forma de trabajar: empezar por un problema, construir información útil y combinar tecnología con conocimiento industrial.
ZEO Technology acompaña a las empresas para mejorar la calidad, la eficiencia y el cumplimiento de los plazos de entrega mediante telemetría inteligente y en tiempo real de sus procesos de fabricación. Sobre esa base, la analítica y la IA pueden ayudar a investigar lo que ocurre y a tomar mejores decisiones.
El encuentro organizado por NAITEC y el Gobierno de Navarra ofreció un espacio para contrastar experiencias entre empresas, centros tecnológicos y otros agentes del sector. Para la industria, ese intercambio ayuda a identificar oportunidades y a convertir el debate tecnológico en proyectos con objetivos verificables.
Empieza por un problema concreto
Descubre cómo ZEO ayuda a aprovechar los datos de fabricación para mejorar la calidad, la eficiencia y el cumplimiento de los plazos.