IA pasa de observador a participante: Los agentes inteligentes industriales destacan en industrias tradicionales

Periodista del Securities Times Huang Xiang

“Antes, en la planta de lavado de carbón, los maestros ajustaban la densidad de medio pesado solo con ‘sensación táctil’, y tomaba entre 5 y 6 años para desarrollar un ‘ojo de águila’; ahora, el agente inteligente proporciona directamente los parámetros óptimos, y el equipo PLC ejecuta automáticamente, logrando una calidad de carbón fino estable y excelente.” En el taller de lavado de la mina de carbón Xinglongzhuang, un operario compartió el cambio real que ha traído la inteligencia artificial a la industria minera tradicional.

Los escenarios industriales son complejos, con altos requisitos de seguridad y fuerte necesidad de tiempo real, por lo que la utilidad de los grandes modelos de IA está limitada. En este contexto, la industria ha comenzado a explorar y aplicar agentes inteligentes de IA.

Recientemente, el periodista del Securities Times visitó YunDing Technology y descubrió que en los sectores de minería, química, petróleo y gas, que enfrentan problemas comunes como baja eficiencia, altos riesgos de seguridad y dependencia de la experiencia humana, estos problemas están siendo resueltos sistemáticamente: la capacidad de ciclo cerrado de “percepción—decisión—ejecución—optimización” centrada en el agente inteligente está transformando los modelos de producción y gestión industrial. Como el principal medio de conectar los grandes modelos de IA con los escenarios industriales, los agentes inteligentes están abriendo la “última milla” para la implementación de IA, impulsando a las industrias tradicionales a pasar de “inteligencia puntual” a “colaboración sistémica”.

Los agentes inteligentes abordan los puntos críticos de la industria

“En el pasado, los grandes modelos proporcionaban capacidades básicas, como si instalaran un ‘cerebro inteligente’ en la industria, pero los agentes inteligentes son las ‘manos y pies’ que hacen que ese cerebro se implemente, convirtiendo realmente la tecnología en beneficios tangibles”, dijo Gao Zhen, director de negocios de inteligencia artificial en la división de Internet industrial de YunDing Technology, a Securities Times.

“La transformación digital de las industrias tradicionales solía limitarse a aplicaciones de ‘alarma’, y aún existe una brecha en la capacidad de los grandes modelos para extenderse desde ‘detección y percepción’ hasta ‘decisión y ejecución’”. Gao Zhen explicó que la aparición de los agentes inteligentes ha cambiado completamente esta situación, mostrando avances en minería, química, petróleo y gas, donde la IA pasa de ser un ‘observador’ a un ‘participante’.

YunDing Technology es el proveedor pionero en soluciones de digitalización con grandes modelos específicos para sectores en China, habiendo desarrollado múltiples casos de aplicación representativos en minería, química, petróleo y gas, y logrando su promoción a escala.

En el taller de lavado y selección de la mina de carbón Xinglongzhuang en Shandong, el agente inteligente desarrollado por YunDing Technology ha implementado con precisión el control de densidad en escenarios industriales. La separación por medio pesado tradicional dependía de la experiencia manual para ajustar la densidad, con gran variabilidad en los parámetros, lo que no solo afectaba la estabilidad del rendimiento del carbón fino, sino que también generaba desperdicio de medio y pérdida de carbón fino. Ahora, mediante modelos predictivos que calculan la densidad óptima de separación, el agente inteligente impulsa directamente la ejecución automática en equipos PLC, logrando estabilizar la calidad del carbón fino y aumentar la eficiencia en más del 0.2%. Con una producción anual de 3 millones de toneladas de carbón lavado, esto puede generar beneficios económicos directos superiores a 3 millones de yuanes cada año.

La seguridad en operaciones subterráneas también se ha renovado con la participación del agente inteligente. En la obra de perforación y descarga de presión contra explosiones en la mina de carbón Li Lou, el agente inteligente de supervisión profunda de los pozos de descarga automática cuenta con algoritmos de video para automatizar el conteo de varillas de perforación, eliminando por completo el método antiguo de verificar manualmente una por una, que era tedioso y propenso a errores.

“Antes, contar las varillas manualmente nos hacía perder la vista, y siempre temíamos contar mal. Ahora, con el algoritmo de verificación automática, la eficiencia de trabajo ha aumentado más del 80%”, dijo un trabajador en el sitio. La inspección de la cinta transportadora de carbón en la mina también es gestionada por el agente inteligente, con cámaras que monitorean en tiempo real las 24 horas, detectando anomalías y alertando automáticamente para la gestión, reduciendo la carga laboral de los trabajadores y eliminando las zonas ciegas en la inspección manual.

En el sector químico, los agentes inteligentes deben superar el reto de optimizar procesos de producción con “múltiples variables, no linealidad y fuerte acoplamiento”. “El proceso de lavado de carbón es principalmente un cambio físico, mientras que los procesos químicos en química involucran reacciones químicas, donde ajustar un parámetro puede desencadenar reacciones en cadena, haciendo que la predicción y optimización tengan diferencias de orden de magnitud”, explicó Gao Zhen. La investigación y desarrollo de agentes inteligentes en la destilación de metanol en plantas químicas tomó casi un año. Los resultados valieron la pena: tras su implementación en Yulin, el consumo de vapor de metanol se redujo en un 3.2%, aumentando la producción anual en 180 toneladas y reduciendo costos en 4.5 millones de yuanes por planta y equipo.

En la industria de petróleo y gas, los agentes inteligentes también muestran capacidad de implementación a escala. En 2024, YunDing Technology ganó un proyecto de gran modelo de IA para una compañía de redes de tuberías, extendiendo las capacidades del agente inteligente al sector de redes de petróleo y gas. “Desde minería hasta química y petróleo, la rápida adopción de los agentes inteligentes se debe a que abordan los puntos críticos reales de la industria y generan beneficios visibles”, afirmó Gao Zhen.

Construyendo un soporte técnico sólido para la industria tradicional

El éxito de los agentes inteligentes en la industria tradicional se basa en un sistema tecnológico adaptado a escenarios industriales. A diferencia de los agentes inteligentes de consumo, que priorizan la ‘generalidad’, los agentes industriales se centran en la ‘utilidad’ y la ‘seguridad’, formando una arquitectura central de ‘base multimodal + combustible de datos + plataforma’.

Desde 2022, YunDing Technology ha colaborado con Huawei en el desarrollo de grandes modelos, lanzando en 2023 el primer gran modelo para minería en la industria energética, y en 2025, el modelo químico Fuxi de YunDing. Hoy en día, ya cuenta con una familia de grandes modelos industriales que cubren múltiples sectores. “Nuestro modelo base es multimodal, no solo desplegado localmente con modelos comerciales como Pangu de Huawei, sino que también integra modelos universales líderes en la industria, adaptándose a diferentes escenarios de forma flexible”, explicó Gao Zhen. Este diseño ‘sector + universal’ hace que la tecnología sea más resistente.

“Los agentes industriales no pueden alimentarse solo con datos genéricos; deben arraigarse en escenarios industriales y acumular datos específicos”. Gao Zhen reveló que YunDing ha puesto énfasis en la acumulación de datos industriales desde el inicio del desarrollo de sus grandes modelos, contando actualmente con más de un millón de datos anotados y billones de datos de producción. Además, su conjunto de datos industriales fue seleccionado para el proyecto piloto de construcción de conjuntos de datos de alta calidad del gobierno en 2025. Gracias a estos datos con ‘temperatura industrial’, las decisiones del agente son más precisas y realistas.

La plataforma Chaojie de YunDing, que desarrolla de forma independiente, facilita la implementación tecnológica. “Queremos que incluso los trabajadores sin conocimientos de programación puedan usar los agentes inteligentes”, afirmó Gao Zhen. La plataforma cuenta con funciones clave como orquestación de aplicaciones y colaboración multi-agente, permitiendo a los usuarios arrastrar y soltar componentes para construir rápidamente aplicaciones inteligentes personalizadas. Actualmente, ya soporta escenarios de procesamiento de lenguaje natural, y en el futuro se ampliará a monitoreo de seguridad industrial y optimización de procesos complejos.

Lo más importante es que los agentes industriales deben incorporar ‘genes de seguridad’. Dado que en escenarios industriales la seguridad en la producción es intransigente, los agentes deben tener mecanismos de seguridad integrados en su diseño y operación. Por ejemplo, en la ejecución de instrucciones, se realiza una auditoría completa de los registros de operación, y en caso de comportamientos anómalos, se realiza un corte automático; además, los paquetes de habilidades industriales deben someterse a estrictas pruebas y verificaciones de seguridad.

“El éxito de OpenClaw confirma el valor de la implementación de agentes inteligentes, pero en lugar de centrarnos solo en capacidades generales, nos enfocamos en cómo encapsular algoritmos industriales y experiencia en paquetes de habilidades reutilizables, que es nuestra ventaja principal”, enfatizó Gao Zhen.

Acelerando la evolución ante desafíos

Aunque la aplicación de agentes inteligentes en la industria tradicional avanza, aún existen desafíos reales.

“Los escenarios industriales son complejos y abiertos, con grandes diferencias en procesos y equipos. La implementación de agentes universales en estos escenarios es difícil”, ejemplificó Gao Zhen. Por ejemplo, en la protección temporal en minas de carbón, algunas usan soporte móvil, otras soporte monolítico, por lo que se deben diseñar diferentes soluciones de monitoreo. Además, la dificultad en la transformación de viejas plantas, las barreras de datos y la falta de estandarización también limitan el desarrollo a gran escala.

Más aún, los agentes inteligentes industriales difieren significativamente en capacidades de los agentes para consumo masivo. “Los agentes para consumidores enfatizan la generalidad y la reutilización de paquetes de habilidades, mientras que los agentes industriales requieren una integración profunda con escenarios específicos, con interfaces y capacidades personalizadas para diferentes equipos y procesos”, explicó Gao Zhen. La madurez de los agentes industriales aún no iguala a la de los de consumo, pero esa es precisamente su fortaleza: “Resolver problemas complejos y difíciles”.

“Debido a la complejidad, especificidad y apertura de los escenarios industriales, actualmente los agentes se aplican principalmente en un solo proceso o escenario local. En el futuro, mediante la colaboración de múltiples agentes, se integrarán escenarios dispersos para crear ‘poblaciones de agentes’, formando soluciones sistémicas como gestión de emergencias en minas, programación de seguridad y alertas de riesgos, con el objetivo final de construir un ‘cerebro de IA’ real”, proyectó Gao Zhen.

El gran modelo de minería de YunDing ha sido evaluado por la Asociación de la Industria del Carbón de China y alcanza un nivel líder internacional, con capacidades que han sido probadas por instituciones nacionales y que entran en la primera línea mundial. Hasta ahora, sus 223 escenarios de IA se han implementado en más de 130 unidades de producción, incluyendo China Coal, National Pipeline Network y Wanbei Coal & Electricity.

“Nuestra ventaja no está en la cantidad de parámetros, sino en la solidez de la implementación en escenarios”, afirmó Gao Zhen. YunDing no se limita a aplicaciones de agentes en un solo campo, sino que busca gestionar de manera centralizada agentes de visión, predicción y procesamiento de lenguaje natural.

A nivel de políticas, el Ministerio de Energía y otros departamentos han emitido varias políticas para promover la integración profunda de IA y la industria energética, brindando un fuerte apoyo a la aplicación de agentes inteligentes. La IA, con resultados tangibles y perceptibles, está impulsando a las industrias tradicionales a pasar de “experiencia impulsada” a “datos impulsados”.