Hitachi anunció el desarrollo de una tecnología denominada «orquestación de inteligencia artificial» (AI Orchestration) el 27 de agosto de 2026, con el objetivo de reajustar la programación de las cadenas de suministro cuando se producen cambios en la demanda, la producción o los recursos. La tecnología se basa en la colaboración entre agentes de inteligencia artificial especializados, en lugar de depender de un único modelo de lenguaje grande para ejecutar todo el proceso de optimización.
La empresa planea ofrecer la tecnología dentro de su línea de soluciones HMAX Industry a partir de 2027. También está previsto presentarla en el evento Hitachi Social Innovation Forum 2026 JAPAN, que se celebrará los días 3 y 4 de septiembre de 2026.
¿Cómo funciona la tecnología?
Según el material, cada agente de IA se encarga de una tarea o un ámbito específico dentro de la cadena de suministro, mientras que la capa de orquestación distribuye el trabajo e intercambia los resultados entre los agentes. Cuando se detecta un cambio en alguna de las condiciones, como un aumento de la prioridad de un cliente o una reducción de la capacidad de producción, el sistema puede volver a calcular el plan propuesto y presentar un nuevo programa para su revisión.
En este enfoque, Hitachi utiliza tecnologías que incluyen Hitachi AI Technology/ y un servicio de optimización, además de MLCP, es decir, «programación de restricciones mediante aprendizaje automático» (Machine Learning Constraint Programming). MLCP combina el procesamiento de restricciones matemáticas con el aprovechamiento del conocimiento acumulado en operaciones de optimización anteriores, lo que permite abordar problemas complejos y cambiantes en los ámbitos de la fabricación, la distribución y otros.
¿Qué cambia en la práctica?
La empresa afirma que la tecnología puede tener en cuenta factores como el estado del inventario, los recursos y la energía al reprogramar las operaciones. Asimismo, los agentes de IA pueden analizar indicadores como la importancia del cliente y el nivel de inventario previsto, y después proponer un plan que tenga en cuenta los indicadores clave de rendimiento y las restricciones operativas a escala empresarial.
El proceso no se limita a generar automáticamente el programa; el planteamiento también contempla la intervención humana para la verificación final y la toma de decisiones. Si el usuario evalúa un resultado propuesto como inadecuado, este hecho puede registrarse como datos de retroalimentación y utilizarse posteriormente para mejorar las propuestas y acelerar la implementación de la tecnología.
Conexión entre los sistemas empresariales y las operaciones de campo
Hitachi señala que la arquitectura de la tecnología podría conectar agentes de IA con varios sistemas empresariales, como ERP y MES, así como con soluciones de inteligencia artificial física en los centros operativos. El objetivo es vincular la recopilación y el análisis de datos con la orientación de la ejecución, mediante un alcance que se extiende desde los sistemas cibernéticos hasta las operaciones físicas, reduciendo la necesidad de integrar manualmente los datos entre sistemas.
¿Por qué importa esta noticia? La importancia del anuncio reside en el intento de trasladar la inteligencia artificial de la fase de ofrecer sugerencias independientes a la gestión de un proceso de optimización distribuido entre varios sistemas y funciones. Sin embargo, el material no ofrece detalles sobre los precios, los primeros clientes ni resultados de mediciones independientes, y el inicio de la oferta está previsto para 2027; por ello, la escalabilidad y la precisión de las decisiones en entornos industriales reales siguen siendo dos aspectos que deberán verificarse cuando haya información adicional.