Cómo la IA generativa se abre paso en la empresa industrial vasca (y qué puede aprender Aragón) En los últimos meses, el País Vasco se ha convertido en un buen laboratorio para entender cómo la IA generativa empieza a aterrizar de verdad en la industria. El curso de verano organizado por BRTA y UIK ha reunido a empresas industriales y centros tecnológicos como Ikerlan, Tecnalia o Vicomtech para compartir casos reales de aplicación más allá de las demos espectaculares y los titulares.[1]

El foco ya no está en “jugar” con ChatGPT, sino en responder a preguntas muy concretas de negocio:

cómo innovar en producto, cómo optimizar procesos y cómo tomar mejores decisiones usando datos y modelos de IA.[1] Lo relevante no es la tecnología por sí misma, sino el impacto en ventas, costes y tiempo. Este tipo de iniciativas está consolidando un ecosistema donde empresas, centros tecnológicos y administración colaboran para que la IA generativa pase de la teoría a proyectos con impacto económico real.[1] Y ahí es donde otras regiones industriales, como Aragón, pueden encontrar una hoja de ruta práctica. Qué está haciendo ya la industria vasca con IA generativa

De forma resumida, el movimiento que se está viendo en el tejido industrial vasco se puede agrupar en tres grandes líneas:

1. Innovación en producto

◦ Asistentes técnicos que ayudan a diseñar variantes de producto.

◦ Generación y validación más rápida de documentación técnica.

◦ Apoyo al equipo de ingeniería en la exploración de soluciones alternativas.

2. Optimización de procesos

◦ Automatización de tareas repetitivas de oficina técnica, calidad o compras.

◦ Sistemas que leen grandes volúmenes de documentación (planos, manuales, fichas) y responden a preguntas de los equipos.

◦ Estandarización de informes y plantillas para ahorrar tiempo y reducir errores.

3. Mejor toma de decisiones

◦ Dashboards enriquecidos con IA que interpretan datos industriales y proponen hipótesis.

◦ Resúmenes ejecutivos automáticos para dirección a partir de datos operativos complejos.

◦ Priorización de incidencias o oportunidades en función de impacto esperado.

Nada de esto requiere “inventar el próximo ChatGPT”. Son casos de uso concretos donde la IA generativa se integra en la operativa diaria de las empresas para ganar velocidad y precisión. Qué puede aprender Aragón (y otras regiones industriales)

Muchas pymes industriales de Aragón comparten rasgos con las del País Vasco: cadenas de suministro complejas, procesos muy ajustados, equipos técnicos reducidos y poco tiempo para “parar y pensar en innovación”. Precisamente por eso, el ejemplo vasco es útil como referencia.

Algunas lecciones prácticas que se pueden trasladar:

• No hace falta una gran estructura de I+D interna

La clave está en combinar conocimiento de planta/taller con apoyos externos: centros tecnológicos, partners de IA y proveedores especializados.

• Empezar pequeño, pero con foco en negocio

En lugar de grandes programas plurianuales, es más eficiente lanzar pilotos acotados con métricas claras: ahorro de tiempo por tarea, reducción de errores, mejora en el tiempo de respuesta a cliente, etc.

• Construir ecosistema alrededor de la pyme Igual que en el País Vasco, la colaboración entre empresas, asociaciones y agentes tecnológicos acelera el aprendizaje colectivo y reduce el riesgo de cada empresa individual. Un marco sencillo en 3 pasos para una pyme industrial

Para una pyme industrial de Aragón que quiera empezar con IA generativa sin bloquear recursos durante meses, un enfoque razonable puede ser:

1. Inspirarse en casos reales

◦ Analizar ejemplos de empresas industriales similares que ya usan IA generativa.

◦ Identificar en qué áreas (oficina técnica, SAT, mantenimiento, comercial, compras) se están viendo más retornos.

◦ Traducir esos casos a la realidad propia: tamaño de equipo, tipo de producto, complejidad técnica.

2. Aterrizar 2–3 casos de uso propios

◦ Listar rápidamente 10–15 tareas recurrentes donde “si esto fuera más rápido o más fiable, ganaríamos mucho”.

◦ Priorizar 2–3 casos mezclando impacto potencial y facilidad de implementación.

◦ Definir objetivos simples: por ejemplo, “reducir en un 30 % el tiempo de elaboración de ofertas técnicas” o “contestar dudas de SAT un 40 % más rápido”.

3. Definir y lanzar un piloto acotado

◦ Seleccionar un solo flujo: un tipo de oferta, un tipo de incidencia, un área concreta de documentación.

◦ Trabajar con un partner que pueda conectar la realidad del taller/planta con las capacidades de los modelos de IA.

◦ Medir resultados durante 4–8 semanas y decidir: escalar, ajustar o descartar.

Este marco busca justamente lo que se está viendo en el caso vasco: pasar de la curiosidad a la experimentación controlada, y de ahí a proyectos que impactan realmente en negocio. El papel de WTG AI como puente entre planta y modelos de IA En este contexto, el rol de un equipo como WTG AI es actuar de traductor entre dos mundos:

• Por un lado, la realidad del taller, la oficina técnica, el SAT y la dirección comercial.

• Por otro, las capacidades de los modelos de IA generativa y las herramientas que los hacen utilizables en el día a día.

Eso implica:

• Ayudar a identificar y priorizar los casos de uso con más impacto para cada empresa.

• Diseñar pilotos acotados, con objetivos claros y métricas medibles.

• Colaborar con centros tecnológicos y otros agentes locales para aprovechar el conocimiento ya existente.

• Acompañar a los equipos internos en la adopción, formación y mejora continua de las soluciones desplegadas.

La experiencia vasca muestra que la IA generativa puede ser un vector real de competitividad para la industria, siempre que se aborde con foco en negocio, colaboración y una mentalidad de prueba‑aprendizaje‑escala.

Aragón y otras regiones industriales están en un buen momento para dar ese paso: aprovechar lo que ya funciona fuera, adaptarlo a su contexto y empezar con pilotos que se puedan medir en semanas, no en a