Llevamos la IA a las plantas de producción reales
Desde 2018, trabajamos con ingenieros y técnicos que necesitan aplicar inteligencia artificial en sus líneas de manufactura sin perderse en teoría abstracta.
Empezamos resolviendo un problema concreto
En 2018, una empresa del sector metalúrgico nos pidió ayuda con algo específico: detectar defectos microscópicos en piezas antes del ensamblaje final. No querían charlas motivacionales sobre transformación digital. Necesitaban un sistema funcional.
Ese proyecto nos enseñó algo importante. Los profesionales de la industria no necesitaban convertirse en científicos de datos. Necesitaban entender cómo la visión por computadora podía integrarse en sus procesos existentes sin paralizar la producción.
Después de implementar ese primer sistema, la empresa redujo rechazos en un 34% durante el primer trimestre. Pero lo más relevante fue que su equipo técnico aprendió a ajustar los parámetros del modelo según variaciones en el material.
A partir de ahí, empezamos a recibir consultas de otros fabricantes con desafíos similares. Y nos dimos cuenta de que faltaba algo en el mercado de formación: programas que enseñaran IA desde la perspectiva de quien tiene que hacerla funcionar en un turno de producción real, no en un laboratorio.
Hoy trabajamos con profesionales de sectores tan diversos como automoción, alimentación, farmacéutica y componentes electrónicos. Pero nuestro enfoque sigue siendo el mismo: enseñar lo que realmente se puede aplicar el lunes siguiente en la planta.
Cómo estructuramos el aprendizaje
Casos desde líneas reales
Todos nuestros ejercicios están basados en situaciones que hemos encontrado en plantas de producción. No usamos datasets académicos genéricos. Trabajamos con datos que tienen el ruido, las inconsistencias y las limitaciones que encontrarás en tu propia empresa.
Implementación gradual
Empezamos con sistemas de inspección visual básicos y avanzamos hacia modelos predictivos más complejos. Cada módulo se construye sobre el anterior, y puedes empezar a aplicar lo aprendido antes de terminar el programa completo.
Herramientas que ya conoces
No te vamos a pedir que aprendas quince frameworks diferentes. Trabajamos principalmente con Python, OpenCV y TensorFlow porque son estables, tienen buena documentación y funcionan en entornos industriales con recursos limitados.
Proyectos adaptados
Durante las últimas semanas del programa, trabajarás en un proyecto relacionado con tu propio sector. Algunos estudiantes han desarrollado sistemas de control de calidad, otros modelos de mantenimiento predictivo, y algunos han creado herramientas de optimización de procesos.
Quién te acompañará en el proceso
Ingrid Valdivieso
Directora Técnica de Programas
Lleva diseñando sistemas de visión artificial para entornos industriales desde 2014. Antes de dedicarse a la formación, pasó seis años implementando soluciones de IA en fabricantes de componentes automotrices.
Experiencia aplicada, no solo teórica
Ingrid comenzó su carrera como ingeniera de procesos en una planta de estampación de metal. Fue allí donde se dio cuenta de que los sistemas de inspección manual eran el cuello de botella principal en la línea de producción.
En 2015, convenció a la dirección para probar un sistema de visión por computadora en una línea piloto. El proyecto funcionó mejor de lo esperado, pero el verdadero aprendizaje vino de los fallos: iluminación inconsistente que confundía al modelo, vibraciones que desenfocaban las cámaras, y polvo metálico que se acumulaba en los sensores.
Esas experiencias moldearon cómo enseña ahora. Cuando explica cómo entrenar un modelo de detección de defectos, también habla de cómo proteger las cámaras del polvo industrial, cómo calibrar la iluminación para diferentes acabados superficiales, y cómo diseñar interfaces que los operadores puedan usar sin formación extensa.
- Visión artificial para control de calidad
- Modelos predictivos de mantenimiento
- Sistemas de monitorización en tiempo real
- Optimización de procesos mediante IA
- Integración con PLCs y sistemas SCADA
- Arquitecturas edge computing
Lo que defendemos
No creemos en vender sueños sobre revoluciones tecnológicas que transformarán tu empresa de la noche a la mañana. La IA es una herramienta útil cuando se aplica correctamente, pero requiere tiempo, prueba y ajuste.
- Honestidad sobre limitaciones técnicas y plazos realistas
- Formación práctica que puedes usar el lunes siguiente
- Enfoque en problemas manufactureros específicos
- Soporte continuo mientras implementas lo aprendido
- Actualización constante basada en casos reales
Nuestros programas empiezan en septiembre de 2026. Si trabajas en manufactura y necesitas entender cómo aplicar IA en tus procesos sin convertirte en un experto en aprendizaje profundo, podemos ayudarte.