¿Qué queda de la Industria 4.0 después de la nteligencia artificial?
¿ Qué queda de la Industria 4.0 después de la nteligencia artificial? Aquaverso analiza los Gemelos Digitales ¿ Qué queda de la Industria 4.0 después de la nteligencia artificial? Durante los últimos años, la industria acuícola, al igual que sectores como la minería, la energía y la manufactura, ha estado expuesta a una narrativa intensa sobre tecnologías disruptivas. Conceptos como eficiencia operativa, reducción de costos, aumento de productividad productividad e incluso crecimiento en ventas han sido recurrentemente asociados asociados al paraguas de la Industria 4.0. Sin embargo, a más de dos años de que la inteligencia artificial QA) dejara de ser una promesa futura para transformarse en una herramienta cohdiana, la pregunta cambió. Hoy, el foco ya no está en lo que la tecnología promete, sino en qué está realmente realmente adoptando la industria acuícola y qué ha demostrado generarvalor concreto. La lA aceleró esta curva de aprendizaje aprendizaje, Actualmente, su uso en acuicultura se concentra principalmente en análisis de datos, mantenimiento predictivo, optimización de procesos productivos y apoyo a la toma de decisiones. No reemplaza ni reemplazará la operación operación acuícola, pero sí la obligó a ordenar datos, procesos y prioridades. Lejos de desaparecer, la Industria 4.0 entró en una fase más madura. El énfasis ya no está en los conceptos, sino en casos de uso concretos y medibles.
En este escenario, vuelve a aparecer con fuerza el concepto de gemelos digitales, aunque ya no como una solución mágica, sino como una herramienta que solo tiene sentido si responde a un objetivo claro. ¿Llegarán los gemelos digitales a la acuicultura? La respuesta es sí, pero no todos, ni de Aqua verso reflexiona sobre la misma forma. los gemelos digitales, promesas reales y el Con frecuencia, el trabajo tecnolócamino que hoy si trace gico en acuicultura se asocia direcsentido en la acuicultum. tamente a los gemelos digitales. Sin embargo, la pregunta clave no es si se pueden implementar, sino ¿ para qué quieres uno?.