Siemens Digital Industries Software anunció el 30 de julio de 2026 una nueva estrategia para desarrollar el uso de la inteligencia artificial en el software industrial, colocando tres líneas en el centro del plan: ingeniería avanzada, ejecución inteligente y toma de decisiones confiable. La empresa pretende construir una cartera de software descrita como «AI-native», de modo que la inteligencia artificial se convierta en parte de la forma de funcionamiento de los productos y no solo en una función adicional independiente.
El anuncio se produjo durante un evento celebrado en Japón, donde Siemens explicó que su enfoque en la inteligencia artificial está vinculado a tres áreas principales del ciclo de vida del producto y de las operaciones industriales. Estas áreas incluyen el diseño y desarrollo de productos, la gestión de las operaciones de fabricación y la conexión de los datos operativos y comerciales para respaldar la toma de decisiones.
Tres líneas para aplicar la inteligencia artificial
Robert Jones, director ejecutivo del área de Global Sales and Customer Success de Siemens Digital Industries Software, afirmó que la empresa invirtió 280 millones de dólares en nuevas tecnologías durante los tres últimos ejercicios fiscales. Según la presentación, Siemens amplía el uso de la inteligencia artificial a través de sus herramientas actuales, en lugar de limitarla a un producto independiente.
En el ámbito de la ingeniería, la plataforma Teamcenter de PLM utiliza inteligencia artificial para clasificar piezas a una velocidad hasta diez veces superior a la de los métodos tradicionales. Designcenter también ayuda a reutilizar diseños y crear conceptos, reduciendo hasta un 50% el tiempo necesario para preparar y verificar los dibujos, según las cifras presentadas por la empresa.
En cuanto a la gestión de las operaciones de fabricación, la plataforma Opcenter permite crear instrucciones de trabajo electrónicas (EWI) y estructuras de procesos de fabricación (BOP) a una velocidad hasta diez veces superior a la de los métodos tradicionales. Siemens afirma que estas funciones tienen como objetivo reducir el trabajo repetitivo y acelerar la transición del diseño a la ejecución.
Expansión de las herramientas Copilot
Joe Bohman, director ejecutivo del área de PLM de Siemens Digital Industries Software, explicó que la inteligencia artificial puede encargarse de las tareas repetitivas, lo que permite a los ingenieros concentrarse más en el trabajo de diseño. La empresa afirma que las funciones de Designcenter Copilot están disponibles desde hace siete años y que más de 50.000 usuarios se beneficiaron de las funciones de inteligencia artificial de Designcenter durante los últimos 30 días dentro del entorno de trabajo colaborativo.
En Teamcenter, Copilot ayudó a permitir que más de 1.000 nuevos usuarios realizaran automáticamente procedimientos de uso del sistema y también contribuyó a reducir en un 50% el tiempo de incorporación de los usuarios, según Siemens.
La plataforma Intelligence Center X
En junio de 2026, Siemens presentó la plataforma Intelligence Center X, que conecta datos procedentes de cuatro tipos de sistemas: PLM, ERP, CRM y sistemas internos. La plataforma se basa en funciones de grafo de conocimiento para integrar los datos en un único contexto y también puede integrarse con las plataformas Snowflake, Databricks y Palantir.
La plataforma incluye agentes de inteligencia artificial que funcionan dentro de un modelo que mantiene al ser humano como parte del proceso de revisión y toma de decisiones. Esto significa, en la práctica, que el objetivo no se limita a generar respuestas, sino que también consiste en organizar los datos dispersos y vincularlos con las tareas de los trabajadores y los ingenieros.
¿Por qué es importante esta evolución?
El anuncio de Siemens refleja la transición de la inteligencia artificial industrial desde experimentos aislados hacia su integración en herramientas utilizadas en múltiples etapas, desde el diseño hasta la fabricación y la gestión de las operaciones. Para las empresas que dependen de este software, el cambio práctico consiste en reducir el trabajo manual repetitivo y acelerar el acceso a los datos, aunque sigue siendo necesario contar con verificación humana cuando los resultados se utilizan en decisiones de ingeniería y operativas.