Cómo la IA está redefiniendo la optimización de estrategias de mantenimiento

Durante décadas, las políticas de mantenimiento han evolucionado desde simples programas basados en calendario hasta complejos esquemas de mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo. Sin embargo, el verdadero salto transformador está ocurriendo hoy: la incorporación de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) al modelado y optimización de las políticas de mantenimiento.

Un reciente estudio de Adolfo Crespo Márquez y Diego Pérez Oliver (2025) demuestra cómo la IAG permite formular, adaptar y optimizar políticas de mantenimiento en tiempo real, generando estrategias híbridas que combinan reemplazos parciales, reparaciones mínimas e intervenciones correctivas de manera dinámica.

🔍 ¿Qué aporta la Inteligencia Artificial Generativa?

A diferencia de la IA tradicional, que se limita a predecir fallas o patrones, la IAG puede entender, reestructurar y proponer modelos de mantenimiento ajustados a las condiciones reales de operación. Según los autores, sus principales aportes son:

• Reformular modelos existentes: la IAG aprende de datos históricos y propone ajustes automáticos a políticas tradicionales (por edad, condición o uso).
• Combinar estrategias dinámicamente: puede crear modelos híbridos que integran mantenimiento preventivo y correctivo, optimizando costo y confiabilidad.
• Interacción y aprendizaje continuo: permite al usuario “conversar” con el modelo, ajustar parámetros y visualizar el impacto de cada decisión.
• Simulación en tiempo real: mediante técnicas como Monte Carlo, evalúa escenarios con distintos costos, tasas de falla o distribuciones Weibull.

💡 Implicancias para la Gestión de Activos

El uso de IA generativa no reemplaza la experiencia humana, pero potencia la capacidad analítica y la toma de decisiones en mantenimiento.
Los resultados del estudio muestran cómo estas herramientas pueden reducir costos esperados, mejorar la disponibilidad y anticipar riesgos bajo diferentes condiciones operativas.
En un contexto industrial cada vez más digital, las empresas que integren estas tecnologías en sus sistemas de mantenimiento avanzarán hacia un modelo verdaderamente inteligente, adaptable y sostenible.

🧭 Reflexión final

La Inteligencia Artificial Generativa abre una nueva etapa en la gestión del mantenimiento: de la reacción a la anticipación y optimización continua.
Su potencial radica en combinar el conocimiento experto con la capacidad de simulación y aprendizaje de los algoritmos, creando una colaboración hombre-máquina que redefine la eficiencia operativa.

📖 Referencia:
Crespo Márquez, A., & Pérez Oliver, D. (2025). Leveraging Generative AI for Modelling and Optimization of Maintenance Policies in Industrial Systems. Information, 16(3), 217. https://doi.org/10.3390/info16030217