‘DESAFÍO industrial’ busca una solución de IA capaz de mejorar la productividad en la industria a través del conocimiento experto

POLO positivo ha convocado la V edición de DESAFÍO industrial, su consolidado programa de innovación abierta, que este año reta a los candidatos a desarrollar una solución basada en inteligencia artificial capaz de proteger y asegurar el conocimiento experto de los trabajadores para reducir los tiempos de aprendizaje, mejorar la productividad y la seguridad de la industria.

La temática de esta quinta edición ha sido definida por los socios promotores de POLO positivo, Aciturri, Antolin, Fundación Caja de Burgos, Grupo Correa, Grupo Cropu, Gonvarri e Hiperbaric, para dar respuesta a uno de los grandes desafíos que afronta la industria. En concreto, el reto busca mejorar los procesos de formación, complementando y enriqueciendo los métodos formativos tradicionales, incapaces de adaptarse al ritmo al que la IA, la automatización y la digitalización están transformando los procesos productivos. De esta manera, POLO positivo quiere ayudar a la industria a retener el conocimiento experto de los profesionales aprovechando el potencial de la IA para acelerar la formación de nuevos talentos en el sector.

COPILOTO INTELIGENTE PARA PRESERVAR EL CONOCIMIENTO INDUSTRIAL

El reto plantea el desarrollo de un “copiloto inteligente” basado en inteligencia artificial que permita capturar el conocimiento de los operarios expertos, estructurarlo y ponerlo al servicio de las organizaciones mediante herramientas capaces de acompañar a los trabajadores durante su aprendizaje, asistirles en la ejecución de tareas y generar evidencias objetivas sobre las competencias adquiridas. 

La solución, además, tendrá que permitir generar itinerarios formativos adaptados al puesto de trabajo para facilitar la atracción, incorporación e integración de nuevas generaciones de trabajadores, acompañándolos durante su curva de aprendizaje inicial y generando evidencias objetivas que permitan evaluar y certificar las competencias adquiridas.

Este reto busca una herramienta sencilla y económicamente accesible tanto para grandes empresas como para pymes industriales, capaz de integrar en un único ecosistema tecnológico todo el ciclo de gestión del conocimiento industrial: capturar, estructurar, formar, acompañar, evaluar y certificar las competencias.

MENTORIZACIÓN Y VALIDACIÓN INDUSTRIAL

Emprendedores, startups, pymes, estudiantes e investigadores podrán presentar sus propuestas hasta el 13 de septiembre mediante correo electrónico a programas@polopositivo.es. Tras una primera fase de evaluación, se seleccionarán las mejores candidaturas para desarrollar un producto mínimo viable (MPV), que será presentado ante el jurado técnico de POLO positivo. 

El proyecto ganador recibirá un premio de 10.000 euros y participará en un programa de mentorización impulsado por los socios promotores de POLO positivo, que pondrán a disposición del equipo emprendedor su experiencia, conocimiento del sector y capacidad de validación industrial. El objetivo es acompañar el desarrollo de la solución, facilitar su adaptación a las necesidades reales de las empresas y favorecer su llegada al mercado mediante el desarrollo de un piloto y la definición de un modelo de negocio viable.

Ediciones anteriores de DESAFÍO industrial

En sus anteriores convocatorias, DESAFÍO industrial ha impulsado el desarrollo de soluciones innovadoras para dar respuesta a algunos de los principales retos del sector, identificados a partir de las necesidades reales de los socios promotores. Entre ellos figuran la digitalización de procesos, la gestión inteligente de la energía, el aprovechamiento del hidrógeno como combustible y la aplicación de la inteligencia artificial al mantenimiento predictivo.

La edición de 2025 estuvo dedicada al desarrollo de plataformas inteligentes para optimizar el mantenimiento industrial mediante inteligencia artificial. El proyecto ganador fue Data Sensorium, desarrollado por los emprendedores Juan José Gutiérrez y Fernando Lázaro, una solución basada en IA generativa y modelos de lenguaje capaces de interpretar información técnica, automatizar diagnósticos y mejorar la toma de decisiones en planta.