En los últimos meses han aparecido decenas de programas para emitirlo. Este análisis recoge diez, con los datos publicados por cada fabricante en su propia web, consultados el 24 de septiembre de 2026.

¿No sabes cuál encaja en tu caso? Responde cuatro preguntas sobre cómo expides y te enviamos por correo los sistemas que encajan, con el motivo. Abrir el selector

Qué exige la norma

• PDF nativo digital. Generado por el sistema: un escaneo o la fotografía de un papel no son válidos.
• Máximo de 5 MB aproximadamente por documento.
• Código QR que abra una URL de descarga directa, sin pedir credenciales a quien inspecciona.
• Conservación mínima de un año, tanto para el cargador contractual como para el transportista efectivo.

El requisito del que casi nadie habla: que la URL siga viva dentro de un año

El cuarto punto parece administrativo y es el que más consecuencias tiene. El QR impreso en el documento no contiene los datos: contiene una dirección que apunta al servidor del proveedor que lo emitió. Si esa empresa cierra, cambia de negocio o simplemente deja de pagar su alojamiento, el QR sigue impreso y ya no lleva a ninguna parte. La obligación de conservar, sin embargo, sigue siendo del cargador y del transportista.

Con esa pregunta en la mano, la primera comparación no es de funciones ni de precio, sino de quién firma el servicio.

Seis de los diez no publican qué empresa está detrás. Ni razón social, ni domicilio, ni identificación fiscal: solo una marca y un formulario. En otros dos, el responsable declarado es una persona física. Eso no los hace malos productos, y alguno es de los más generosos de la tabla en su plan gratuito, pero sí cambia la conversación cuando lo que se contrata es la custodia de un documento con valor ante una inspección.

Los cuatro que sí se identifican llegan además desde negocios que ya existían: un ERP sectorial con treinta y cinco años, software industrial con más de veinticinco, un grupo de documentación de transporte que opera en cuatro países y un TMS en la nube que empezó a comercializarse en 2025.

Planes gratuitos: el volumen no es el único dato

Cuatro sistemas ofrecen plan gratuito permanente, no una prueba. Conviene leer las dos últimas columnas juntas: un plan que emite sin límite pero solo guarda el documento treinta días no cubre por sí solo el año de custodia que exige la norma.

Los volúmenes gratuitos más altos entre los que cumplen la custodia de un año son los de DecaDoc y DeCAya, con cincuenta documentos mensuales. iLEAN incluye doce y es el único de los diez que declara emitir igualmente el documento una vez superada la cuota, con un aviso, en lugar de bloquear.

Quién rellena el documento, y desde dónde

Los diez emiten un PDF conforme. La diferencia operativa está antes: en cuántas veces hay que teclear datos que ya existen en el albarán, y en si el sistema es capaz de ir a buscarlos donde ya están.

Dos sistemas extraen los datos con inteligencia artificial. DecaDoc acepta el abanico más amplio de entradas, incluido el dictado por voz. iLEAN admite foto, PDF y hoja de cálculo, un buzón de correo y la publicación directa desde el sistema que cierra la expedición en la planta.

La última columna es la que separa a una empresa industrial del resto de perfiles. Ocho de los diez no nombran un solo ERP. Ofrecen una API y dejan la integración de parte del cliente, que es una respuesta razonable para un transportista con una furgoneta y una respuesta insuficiente para un fabricante cuyo albarán nace en SAP. Solo iLEAN publica integración con los ERP más extendidos del mercado y trabajo a medida; JobDeca resuelve lo mismo dentro de su propio ERP. Que existan consultoras vendiendo módulos DeCA específicos para SAP Business One indica que la demanda está ahí y que la mayoría de estos productos no la cubre.

Precios, y qué significa «ilimitado»

Hay dos modelos y conviene distinguirlos. Unos publican un tramo con su tope: se sabe qué se paga y hasta dónde llega. Otros anuncian emisión ilimitada por una cuota plana de entre diez y setenta euros.

Ningún servicio es ilimitado de verdad: cada documento ocupa espacio, genera una URL que debe responder durante un año y consume soporte. De los cuatro que usan la palabra, ninguno publica una política de uso razonable que explique qué ocurre si un cliente emite cien mil documentos al año. DeCAFacil sí menciona «uso razonable» para su API, lo que confirma que el concepto existe aunque no esté desarrollado. No es una acusación: es la letra pequeña que todavía no está escrita, y conviene preguntar por ella antes de firmar, sobre todo si el volumen es alto.

El único que publica una escalera completa con topes por tramo es iLEAN, de 29 a 99 euros al mes hasta unos 36.000 documentos al año. Por encima de esa cifra, y para integración con el ERP, remite a un acuerdo a medida.

Tres preguntas que conviene hacer antes de firmar

1. ¿Quién responde, con nombre y NIF? Si la web no lo dice, pídelo por escrito antes de emitir el primer documento.
2. ¿Qué pasa con los documentos ya emitidos si dejo de pagar, o si cerráis? La URL del QR tiene que seguir respondiendo durante el año de custodia.
3. ¿De dónde salen los datos? Si la empresa ya genera el albarán en un sistema propio, volver a introducirlo es trabajo evitable.

Datos tomados de las webs públicas de cada fabricante el 24 de septiembre de 2026, y de los registros mercantiles y páginas corporativas de las empresas citadas. Los precios y los límites de un mercado tan reciente cambian con rapidez: conviene verificarlos antes de contratar. Correcciones: editor@industrialai.news

Materiales para semiconductores

• Entegris nombró a Nathaniel Arnold Chief Information and Digital Officer. Procede de GE Aerospace, donde era CIO de ingeniería y future of flight, con más de 10.000 ingenieros a su cargo (fuente).

Certificación e inspección

• DNV ascendió a Rob van der Spek a AI and Innovation Manager de Industrial Services, con un mandato que cubre inspección digital y managed assurance (fuente).

Fuera del sector, pero relevante

La Clínica Mayo ha fichado a su nuevo responsable de tecnología en Honeywell Aerospace and Defense, donde dirigía la estrategia digital y escaló las capacidades de IA de la compañía como CIO, y antes llevó la informática de fabricación global en Johnson & Johnson (fuente). El destino es un hospital, pero la cantera está en la industria.

El patrón hasta ahora

Dos observaciones sobre los seis nombramientos industriales que hemos cubierto este año:

1. La aeronáutica es exportadora neta de dirección digital. GE Aerospace y Honeywell Aerospace han fichado un responsable de IA y han perdido otro este mismo año.
2. El título junta IA y datos. Chief AI and Data Officer, Chief Data & AI Officer, Chief Information and Digital Officer: los cargos que se están creando dan por supuesto que quien manda en los modelos manda también en las tuberías que los alimentan.

Consulta la lista completa de quién dirige la IA en las empresas industriales. Para comunicar un movimiento, escribe a tips@industrialai.news.

Siemens, fábrica de electrónica de Erlangen (Alemania)

Robot: HMND 01 Alpha, un humanoide sobre ruedas de la británica Humanoid. Tarea: retirar cajas de almacenamiento apilado, transportarlas por la nave y depositarlas en un transportador, en un punto de entrega a operarios.

Lo que se midió, según el comunicado de Siemens:

• 60 movimientos de caja por hora
• Más de 8 horas de servicio continuo
• Más del 90% de éxito en pick and place autónomo

La prueba se hizo en un entorno de producción real, junto a operarios, integrada en los sistemas de producción de Siemens a través del porfolio Xcelerator, con NVIDIA Jetson Thor para el cómputo en el edge e Isaac Sim e Isaac Lab para simulación y aprendizaje por refuerzo. Siemens y Humanoid formalizaron después la alianza.

"Our mission is to create humanoid robots that perform not only in controlled lab settings, but also in real-world factory environments." — Artem Sokolov, CEO y fundador de Humanoid

BMW Group, planta de Leipzig (Alemania)

Robot: AEON, de la división de robótica de Hexagon. Tarea: montaje de baterías de alta tensión y producción de componentes, en operaciones donde la repetición, la precisión y la ergonomía son la limitación.

Especificaciones publicadas: 1,65 m de altura, 60 kg, hasta 2,5 m/s, con capacidad para 15 kg en carga puntual y 8 kg en continuo. BMW anunció el despliegue como el primero de su clase en un entorno de producción de automoción europeo, con dos unidades cubriendo dos casos de uso y ambas previstas en producción a final de año.

BMW Group, Spartanburg (Estados Unidos)

El precedente de Leipzig. BMW ha descrito como un éxito el despliegue estadounidense anterior, y por eso el programa cruzó el Atlántico.

Qué dicen y qué no dicen las cifras

Sesenta movimientos por hora es una cifra real de rendimiento, y un 90% de acierto significa que una de cada diez tomas necesita recuperación: un número manejable para una entrega de cajas e inasumible para un paso de montaje con par crítico. Esa diferencia explica la elección de tareas: los dos despliegues europeos empezaron en logística y montaje de bajo riesgo, no en la línea donde un fallo para la planta.

¿Conoces otro humanoide en producción? Envía el anuncio público a tips@industrialai.news y lo añadiremos.

Las tres barreras

1. Identificar datos utilizables. No si la planta tiene datos, que casi siempre los tiene, sino si los datos que tiene pueden responder a la pregunta que se les está haciendo.
2. Elegir las herramientas de IA adecuadas. Una decisión que suele tomarse antes de haber enunciado el problema con la precisión suficiente para que la elección sea evidente.
3. Decidir dónde corre la inteligencia. Edge o nube, una decisión con consecuencias en latencia, coste, gobierno del dato y en quién puede cambiar el modelo.

El planteamiento es deliberadamente poco lucido. Ninguna de las tres es un problema de modelado, y las tres se deciden antes de entrenar modelo alguno.

El caso práctico

Una de las sesiones destacadas mostró cómo aplicar dispositivos edge de IA de bajo coste para monitorizar máquinas CNC mediante una metodología de stream of quality, que sigue las señales relevantes para la calidad a lo largo de la cadena de proceso en lugar de inspeccionar solo al final. Es un método que encaja en talleres precisamente porque no exige un programa de data lake para empezar.

"We created the IMTS Industrial AI Conference to help manufacturers move beyond experimentation and understand where AI can deliver measurable business value." — Ryan Kelly, vicepresidente de Tecnología de AMT

El congreso se desarrolló con Lee y el Center for Industrial AI de la Universidad de Maryland, y complementa el Industrial AI Arena del recinto ferial, donde exponen 32 proveedores. IMTS cierra el 19 de septiembre.

El nuevo Industrial AI Arena reúne a 32 expositores. Junto a él se celebra el 16 de septiembre un Industrial AI Conference de jornada completa, desarrollado con el Dr. Jay Lee y el Center for Industrial AI de la Universidad de Maryland, sobre mantenimiento predictivo, calidad, preparación de datos y la decisión entre edge y nube.

Las máquinas de alrededor

Los lanzamientos anunciados para la feria recuerdan que el pabellón de IA está dentro de una feria de máquina-herramienta. Okuma presenta sus multitarea Multus U1000 y U2000; Index estrena la G160; Mazak trae la Integrex i-350S Neo, que añade rectificado al torneado y el fresado; EOS introduce en Norteamérica su plataforma de fusión láser de lecho de polvo M4 Onyx. Tsugami, Matsuura, Haas, JTEKT, Marubeni Citizen-Cincom y DN Solutions también exponen nuevos centros multitarea, híbridos y de cinco ejes.

Leídos juntos, el programa y las novedades de producto apuntan a lo mismo. Las máquinas están consolidando operaciones que antes exigían amarres distintos, y la capa de software que hay por encima es donde la feria ha decidido que se dará la próxima discusión.

El programa de formación

IMTS 2026 celebra esta semana nueve congresos y más de 90 sesiones, entre ellos el Job Shops Workshop, el Día de América Latina en IMTS, el AM+ Workshop, un Investor Summit, la ELEVATE Conference con la Women in Manufacturing Association y la Industrial Laser Conference. La feria cierra el 19 de septiembre.

Como anuncio es poco vistoso, y merece más atención de la que va a recibir.

Por qué un plan de formación es una noticia de IA

Todos los despliegues que cubrimos en este medio chocan antes o después con la misma limitación. Un sistema de visión que señala un defecto necesita un operario que sepa cuándo creerle. Una alerta de mantenimiento predictivo necesita un técnico capaz de distinguir un fallo incipiente de rodamiento de una deriva de sensor. Las tres barreras de Jay Lee, expuestas este mes en IMTS, las deciden personas; ninguna la decide un modelo.

Hay además una dimensión regulatoria que la mayoría de operadores industriales todavía no ha presupuestado. El deber de alfabetización en IA del Reglamento europeo se aplica desde el 2 de febrero de 2025, obliga tanto a quien despliega como a quien provee, y alcanza al personal que trabaja junto a un sistema de IA. A diferencia de las obligaciones de alto riesgo, que el Ómnibus de IA aplazó a 2027 y 2028, esta ya está en vigor.

La inclusión del pensamiento crítico

Lo más interesante de la lista es lo menos técnico. Un plan que enseña a un aprendiz a manejar un gemelo digital pero no a dudar de lo que le dice produce exactamente el modo de fallo que hace desconfiar de la IA a los jefes de planta: automatización segura de sí misma, operarios acríticos y un defecto que nadie cuestionó hasta que llegó al cliente.

Siemens no ha comunicado el coste del programa ni si se extiende fuera de Alemania.

El Ómnibus Digital sobre IA se publicó en el Diario Oficial como Reglamento (UE) 2026/1744 el 24 de julio de 2026 y entró en vigor el 27 de julio, seis días antes del plazo original. Modifica el Reglamento de IA y aplaza el régimen de alto riesgo.

Las nuevas fechas

| Qué | Nuevo plazo | |---|---| | Sistemas autónomos de alto riesgo (anexo III): empleo, educación, crédito, seguridad pública, infraestructuras críticas | 2 de diciembre de 2027 | | IA de alto riesgo embebida en productos ya regulados (anexo I): maquinaria, productos sanitarios, juguetes | 2 de agosto de 2028 |

La segunda fila es la que atañe a estos lectores. Un sistema de IA que es componente de seguridad de una máquina, o que va embebido en ella, cae en el anexo I y tiene ahora hasta agosto de 2028.

El cambio de más calado

Más importante que el aplazamiento es un cambio de normativa de referencia. Con el marco modificado, la IA embebida sujeta al Reglamento de Máquinas queda fuera de la aplicación directa del Reglamento de IA, y las medidas de seguridad relativas a la IA se introducirán mediante actos delegados de aquel reglamento.

Para un fabricante de máquinas esto convierte un problema de cumplimiento con dos marcos en uno con un solo marco, y además el que sus ingenieros ya manejan. Para el operador de planta que compra esa maquinaria, la consecuencia práctica es que las garantías que hay que pedir al proveedor se formularán en términos de seguridad de máquinas, no del Reglamento de IA.

Lo que ya está en vigor

Aplazar no es eximir, y varias obligaciones ya se aplican:

• Prácticas de IA prohibidas y deberes de alfabetización en IA, desde el 2 de febrero de 2025.
• Obligaciones de los proveedores de IA de propósito general, desde el 2 de agosto de 2025.
• Deberes de transparencia del artículo 50, desde el 2 de agosto de 2026.

El deber de alfabetización en IA es el que más se pasa por alto en entornos industriales. Se aplica ya, alcanza tanto a quien despliega como a quien provee, y cubre a los operarios y al personal de mantenimiento que trabaja junto a un sistema de IA, no solo a quien lo compra.

Este artículo resume textos legales y análisis de acceso público; no es asesoramiento jurídico. El texto que da fe es el propio reglamento en EUR-Lex.

Arnold procede de GE Aerospace, donde era CIO de ingeniería y future of flight, un puesto que daba soporte a más de 10.000 ingenieros en todo el mundo en operaciones comerciales y de defensa. Antes fue CIO de Commercial Engines and Services y CIO de cadena de suministro en la misma compañía, al frente de iniciativas digitales que abarcaban ventas, servicio, fabricación, reparación y overhaul, ERP, MES, QMS y operación de planta.

Esa última enumeración es la razón por la que el nombramiento se lee como industrial y no como un movimiento de informática corporativa. MES y QMS son sistemas de planta; un directivo que los ha tenido a su cargo llega a un proveedor de materiales sabiendo dónde viven de verdad los datos de taller.

La empresa

Entegris suministra materiales avanzados y soluciones de proceso a la industria de semiconductores y a otros fabricantes de alta tecnología. Sus productos están dentro de las fábricas de obleas, lo que convierte la calidad y la trazabilidad de su propia producción en una entrada directa al rendimiento de sus clientes.

No se han comunicado ni la fecha de efecto ni la dependencia jerárquica, y tampoco se ha declarado un mandato específico de IA. Entegris no ha publicado una nota propia sobre el nombramiento al cierre de esta edición.

Es el segundo movimiento directivo del año que saca liderazgo digital de GE Aerospace, que en agosto nombró a Anton Groom su propio Chief Data & AI Officer.

El despliegue empezó con un solo molino de acabado en 2024. Desde entonces se ha puesto en marcha en seis más: cuatro molinos de bolas de cemento y dos verticales, uno de premolienda y otro de escoria.

Qué se ha medido

• Tasa de operación automática: por encima del 90% en los molinos de acabado.
• Producción de molienda: un 3% más.
• Consumo específico de energía: un 3% menos.
• Horno: consumo específico de calor un 3% menor e intervenciones manuales de operador un 70% menores, tras una optimización anterior comunicada en 2022.

La planta señala que las mejoras se lograron manteniendo la estabilidad de la operación, que en un circuito de molienda es la mitad difícil del problema: un optimizador que sube la producción desestabilizando el molino no sobrevive al primer plan de producción.

"We decided to extend the use of the solution to the entire cement mill process." — Junya Doi, sección de ingeniería del departamento de fabricación de cemento de Tokuyama

El sistema combina control predictivo por modelo con IA, y es la misma línea de producto que ABB lleva años instalando en plantas de cemento y minerales. Hiromichi Yoda, responsable de la división de Process Industries de ABB en Japón, presentó el resultado como un paso hacia la operación autónoma de la planta, no como un proyecto puntual de eficiencia.

Por qué importa

El cemento es una de las industrias más intensivas en energía del mundo, y la molienda es donde se va buena parte de la electricidad de una planta. Un 3% menos de consumo específico parece poco hasta que se multiplica por siete molinos en marcha continua. La cifra más reveladora es el 70% menos de intervenciones manuales en el horno: describe un cambio en cómo trabaja de verdad la sala de control, no solo una línea en la factura eléctrica.

Las cifras son las comunicadas por Tokuyama y ABB. No han sido verificadas de forma independiente.

Nombrados en 2026

• Rob van der Spek, AI and Innovation Manager de Industrial Services, DNV (septiembre de 2026) — MarineLink
• Anton Groom, Chief Data & AI Officer, GE Aerospace (agosto de 2026), antes Chief AI Officer de Merck — CDO Magazine
• Ash Dhupar, Chief AI & Data Officer, Honeywell Aerospace (mayo de 2026), antes CDAO de Analog Devices — CDO Magazine
• Namita Jindal, Senior Vice President y Chief AI and Data Officer, Terex Corporation (enero de 2026), dependiente del CEO — Nota de prensa de Terex

Nombrados con anterioridad

• Marc Kermisch, Chief Technology and AI Officer, Protolabs (desde el 13 de octubre de 2025), antes Global Chief Digital and Information Officer de CNH — Business Wire
• Barak Turovsky, Chief AI Officer, General Motors (marzo de 2025), el primero de GM, antes VP de IA en Cisco — CIO Dive
• Philippe Rambach, Chief AI Officer, Schneider Electric (desde 2021), el primero de la compañía, con un AI Hub global — Schneider Electric
• Nils Janus, Chief AI Officer, Covestro — The Chief AI Officer Show

¿Falta alguien? Envía el anuncio público a tips@industrialai.news y lo añadiremos.

Qué revela la oferta

• La empresa tiene una estrategia de IA hasta 2027 que la persona contratada deberá definir y ejecutar.
• Responsabilidades: construir y dirigir los equipos de ingeniería de ML, aprendizaje automático e ingeniería de IA; gestionar la entrada, priorización y gobernanza de iniciativas de IA; desarrollar modelos basados en física para detección de anomalías y calidad de alertas; y medir el impacto de la IA para la dirección.
• Requisitos: más de diez años dirigiendo equipos de IA, aprendizaje automático o ciencia de datos, dominio práctico de sistemas de ML en producción, titulación en informática, ciencia de datos, IA o ingeniería (posgrado preferible) y ciudadanía o residencia permanente en EE. UU. (sin patrocinio de visado).
• Rango salarial publicado: de 244.000 a 282.000 dólares, más acciones y beneficios.

La oferta se trata aquí como noticia sobre los planes de la empresa. Industrial AI News no intermedia candidaturas.

El congreso es uno de los nueve de la feria de este año, que se celebra del 14 al 19 de septiembre. Los demás son la IMTS 2026 Conference principal, con 69 sesiones, el Job Shops Workshop, el Día de América Latina en IMTS, el AM+ Workshop, un Investor Summit, la ELEVATE Conference con la Women in Manufacturing Association, la Industrial Laser Conference del Laser Institute of America y una sesión de EBITDA Growth Systems.

"We created the IMTS Industrial AI Conference to help manufacturers move beyond experimentation and understand where AI can deliver measurable business value." — Ryan Kelly, vicepresidente de Tecnología de AMT

"Conferences at IMTS give manufacturers actionable insights they can apply immediately to strengthen competitiveness." — Bonnie Gurney, vicepresidenta de Alianzas Estratégicas de AMT

La feria estrena también un Industrial AI Arena en el recinto de exposición. El programa se anunció el 20 de junio de 2026; la lista completa de ponentes la publica AMT en la web de IMTS.

Aeronáutica

• Agosto — GE Aerospace nombró a Anton Groom Chief Data & AI Officer. Groom era Chief AI Officer de Merck (fuente).
• Mayo — Honeywell Aerospace nombró a Ash Dhupar Chief AI & Data Officer, procedente de Analog Devices (fuente).

Maquinaria pesada

• Enero — Terex nombró a Namita Jindal Senior Vice President y Chief AI and Data Officer, dependiente del CEO Simon Meester (fuente).

Certificación e inspección

• Septiembre — DNV ascendió a Rob van der Spek a AI and Innovation Manager de Industrial Services (fuente).

Patrón

Tres de los cuatro cargos combinan IA y datos en el título, y dos son puestos de nueva creación en sus empresas. Las dependencias, cuando se han comunicado, son del CEO. Este resumen se actualiza con cada nuevo nombramiento publicado; para comunicar uno, escribe a tips@industrialai.news.

Según la información, el cargo abarca identificar y escalar soluciones prácticas de IA y digitales en toda la unidad, y elaborar una hoja de ruta para extender la IA y la innovación por regiones y líneas de servicio. Las áreas prioritarias citadas son productividad, inspección digital, managed assurance, inteligencia de inspección y nuevas ofertas digitales para clientes.

El anuncio también sitúa el puesto en el terreno del uso responsable: apoyar la IA en entornos industriales con énfasis en la confianza, la gobernanza y la supervisión humana, un mandato explícito poco habitual en un cargo operativo de IA.

DNV, con sede en Noruega, presta servicios de clasificación, certificación y assurance a empresas industriales, energéticas y marítimas. La unidad Industrial Services es la que trabaja con plantas de fabricación e instalaciones de proceso.

Qué hay desplegado

• Cámaras y sensores con IA a lo largo de las líneas de montaje, para control de calidad automatizado y detección de errores.
• La plataforma de datos Brilliant Factory, que monitoriza las plantas en tiempo real y genera informes de IA para los directores de planta sobre dónde están los problemas y cómo resolverlos.
• Mantenimiento predictivo, incluida la detección de motores sobrecalentados.
• Optimización de plantillas y previsión de demanda con IA.

Las personas y las cifras

Tony Gabbert, director de operaciones de fabricación de la planta de Lafayette, y Bill Good, vicepresidente de fabricación de GE Appliances, son los directivos citados. Good puede ver qué máquinas están paradas y por qué, cuántos aparatos van a reparación y qué piezas se desechan y con qué coste.

Good estima que la compañía ahorra entre 1,5 y 2 millones de dólares al año por cada punto porcentual de mejora, y sitúa el coste de una parada de línea en 300–500 dólares por minuto. El reportaje también recoge una ampliación reciente con 600 empleos y 180 millones de dólares de inversión.

La valoración de Good sobre la tecnología da título al reportaje, "It can outthink me", aunque no prevé una sustitución generalizada de la plantilla a corto plazo. Los resultados son los comunicados por la empresa a NPR.

Groom procede de Merck, donde fue Chief AI Officer y, antes, Associate Vice President de IA Agéntica y Generativa y Head of Hyperautomation. Anteriormente pasó más de ocho años en Walmart como Senior Director II de Transformación Digital en Enterprise Business Services.

En su publicación, Groom describió el encargo como aprovechar el ecosistema de datos de GE Aerospace para lograr avances aeroespaciales mediante IA.

"Data is the fuel that powers the engine of AI innovation, and I am eager to harness GE Aerospace's vast data ecosystem to deliver the next generation of aerospace breakthroughs."

No se ha comunicado de quién depende el cargo. GE Aerospace, con sede en Estados Unidos, diseña y fabrica motores de aviación comerciales y militares y opera una red mundial de plantas de fabricación y mantenimiento.

Clientes industriales citados

• Airbus: divisiones de aviones comerciales, helicópteros, defensa y espacio.
• BMW Group: simulación de colisiones y modelos de razonamiento multimodal.
• ASML: diagnóstico de litografía; ASML es además el mayor accionista de Mistral.
• CMA CGM: la naviera usa el Search Toolkit de Mistral.

El componente de IA física emplea modelos entrenados con salidas de simuladores para predecir el comportamiento físico en segundos en una sola GPU, en lugar de horas, según el reportaje.

"We have two convictions at Mistral. The first is that in order to deploy AI in the enterprise, you actually need, as an AI provider, to own the full stack." — Arthur Mensch, CEO de Mistral AI

Mistral declaró además un objetivo de 1.000 millones de euros de ingresos en 2026, una inversión en infraestructura de 4.000 millones, unos 1.000 empleados y una valoración de 11.700 millones, con 200 MW de capacidad de centro de datos previstos para 2027 y 1 GW en 2030. No se han comunicado resultados de los clientes.

Dhupar era hasta ahora Chief Data and Analytics Officer de Analog Devices, donde construyó plataformas nativas en la nube e integró entornos de datos, IA, aprendizaje automático e IA generativa. Antes fue Chief Data Officer de BAE Systems, al frente de la estrategia de datos y la transformación digital, y CEO y CDAO de Incredible Minds Inc., donde desarrolló plataformas de IA para salud, retail y fintech.

En Honeywell Aerospace, el encargo es llevar la IA y los datos al centro de una misión que impulsa aviones, satélites y sistemas de defensa.

"The opportunity to bring AI and data to the center of that mission — at this scale, at this moment — is what I'm looking forward to taking on."

Honeywell Aerospace fabrica motores, aviónica y sistemas mecánicos para la aviación comercial, ejecutiva y de defensa.

La sesión formaba parte de un programa en el que la IA industrial era el tema declarado de la feria. Otras intervenciones en el escenario principal fueron una charla entre Julie Sweet, presidenta y CEO de Accenture, y Roland Busch, presidente y CEO de Siemens, sobre cómo escalar la IA en organizaciones industriales complejas, y una ponencia de Deb Cupp, presidenta y chief revenue officer de Microsoft, titulada "Return on Intelligence: The Next Frontier of Manufacturing".

La participación de Volkswagen es relevante porque el cargo de Lechner abarca la digitalización de producción y logística en las plantas del grupo, no una función corporativa de IA. El organizador no ha publicado grabación ni transcripción en el momento de escribir; la ficha de la sesión es la fuente de ponentes y horario.

El comunicado describe también el uso propio de la tecnología por Lenovo: una célula robotizada de inspección automática de calidad desplegada en sus fábricas de Brasil, Hungría y México, y un centro en Norteamérica donde la compañía informa de una reducción del 85% en plazos de entrega, un 42% menos de costes logísticos y un 58% más de productividad.

"Manufacturers don't need more AI pilots. They need AI that runs at scale in production." — Jonathan Wu, Chief Technology Officer de Smart Manufacturing, Lenovo

Entre los productos citados están la célula robotizada de inspección, los Multi Purpose Robots, Lenovo iChain, ThinkStation PGX y ThinkEdge, este último orientado a inspección visual y mantenimiento predictivo en planta. Lenovo expuso en el pabellón 15, stand G76.

Las cifras son las comunicadas por el proveedor; Hisense no ha publicado su propia versión del despliegue.

Jindal se incorpora a Terex desde CentralSquare Technologies, donde era Chief Information Officer desde 2021. En las dos décadas anteriores ocupó puestos de dirección en transformación digital, entre ellos el de CIO del negocio de automatización Honeywell Intelligrated.

"Her extensive experience with artificial intelligence and enhanced data management will accelerate our transformational digital strategy and help us build a stronger, more efficient, more profitable company." — Simon Meester, presidente y CEO de Terex

Terex es un fabricante global de maquinaria de procesado de materiales, soluciones de residuos y reciclaje, plataformas elevadoras móviles y equipos para el sector eléctrico. El nombramiento sitúa la dirección de IA y datos a nivel ejecutivo en un grupo de maquinaria pesada con plantas en Norteamérica, Europa y Asia.