En la cumbre Reuters Digital Data Operations & Governance (DDOG) 2025, Verdantis compartió su visión de futuro para transformar el MRO con IA Agentic. Kumar Gaurav, nuestro consejero delegado, presentó una perspectiva convincente sobre cómo los agentes de IA están remodelando el panorama del mantenimiento, no solo como asistentes, sino como colaboradores inteligentes.
Durante más de dos décadas, Verdantis ha sido líder en la gestión de datos MRO. En la actualidad, somos pioneros en una nueva era, creando Superagentes de IA que aportan contexto, autonomía e inteligencia en tiempo real a todos los rincones del ecosistema MRO.
Kumar ilustró este cambio con un caso real de una importante empresa de petróleo y gas. A pesar de contar con los mejores sistemas ERP y GMAO de su clase, seguían enfrentándose a problemas -desabastecimiento, envejecimiento del inventario e ineficiencias- que las herramientas tradicionales no podían resolver.
¿La idea central?
El MRR sigue sin funcionar, no por falta de herramientas, sino de contexto y colaboración.
Vea la presentación completa compartida por Kumar Gaurav en la cumbre Reuters DDOG 2025. Las diapositivas describen cómo Verdantis es pionera en IA Agentic para transformar el panorama MRO, mejorar la colaboración e impulsar la eficiencia operativa basada en datos.
Buenas tardes a todos.
Mi nombre es Kumar Gaurav, y en los próximos 15 a 17 minutos, quiero dejarles dos mensajes clave:
1. Así es como vemos el futuro de la IA agenética, en la que los humanos y los agentes inteligentes colaboran a la perfección.
2. Esta evolución no es sólo teórica. Ya está redefiniendo las operaciones en sectores con un uso intensivo de activos, como el del petróleo y el gas.
Permítanme empezar con un ejemplo real.
Un director general de una importante empresa integrada de petróleo y gas de EE. UU. me contaba recientemente que, a pesar de haber invertido años de esfuerzo y cuantiosos recursos en la transformación digital y las tecnologías avanzadas, sus reservas y resultados seguían sin estar a la altura de las expectativas.
Siguen luchando contra los riesgos de inventario, la obsolescencia y los tiempos de inactividad no planificados.
No es que no hayan visto ninguna mejora, pero la escala del impacto ha sido decepcionante.
No es un caso aislado.
Lo hemos visto en todo el sector: una especie de barrera invisible a la excelencia operativa.
¿Qué está fallando?
A pesar de los miles de millones invertidos en programas digitales, especialmente en la gestión de inventarios y activos, los resultados son insuficientes.
De hecho, sólo 30% de las iniciativas digitales superan la fase piloto.
Así que la pregunta obvia es: ¿por qué?
¿Qué es lo que no funciona?
En Verdantis, hemos tratado de explorar este desafío a través de nuestra propia lente, basada en más de 20 años de experiencia, trabajando con empresas globales de todos los sectores.
A lo largo de los años, las empresas han probado tres estrategias principales para alcanzar sus objetivos de transformación:
1. Confiar en expertos en la materia (PYME)
2. Desarrollar pilas de tecnología y automatización
3. Ahora, la emergente IA Agenética
Si comparamos estas tres estrategias, la IA agenética destaca claramente, no sólo en términos de rendimiento, sino también de adopción y escalabilidad.
¿Por qué?
- Los agentes de IA pueden ahora realizar tareas complejas en paralelo, lo que nunca antes había sido posible.
- Y lo que es más importante, están evolucionando para convertirse en colaboradores centrados en objetivos, pasando de ser herramientas reactivas a asistentes proactivos e inteligentes.
Uno de los mayores obstáculos de los programas digitales es la adopción.
La IA agenética ayuda a superarlo integrando la inteligencia directamente en los flujos de trabajo.
¿Qué dice el sector?
Según el Instituto McKinsey, la IA agéntica no es una tendencia pasajera, sino una evolución estratégica.
Destacan tres cambios principales con los agentes de IA conscientes del contexto:
1. Precisión superior a la capacidad humana
2. Velocidad y capacidad de respuesta exponenciales
3. Ejecución escalable y lineal a una fracción del coste tradicional.
Demostrar el valor de la IA agenética
Veamos ahora cómo estamos implementando estos agentes en Verdantis, empezando por:
1. AutoDoc AI: su agente de inteligencia documental
2. AutoEnrich AI - Motor inteligente de enriquecimiento de MRO.
3. Inventory360 - Optimización del inventario mediante IA
¿Quiénes somos?
Somos Verdantis, una empresa pionera en IA Agenética para MRO.
Nuestros agentes de IA están siendo utilizados por clientes en toda la cadena de valor ascendente, media y descendente.
El valor que ofrecemos se centra en tres áreas clave:
1. Optimización del inventario
2. Gestión eficaz de piezas de repuesto
3. Reducción del tiempo de inactividad imprevisto
Reflexiones finales
Para concluir, si no recuerda nada más de esta sesión, recuerde esto:
La IA robótica es el multiplicador de fuerza que los MRO estaban esperando.
En Verdantis, estamos convencidos de que los agentes inteligentes, que actúan como colaboradores virtuales, ayudarán a salvar la brecha existente entre la ambición digital y la ejecución en el mundo real.
Basándonos en nuestra trayectoria de dos décadas, lo vemos como el siguiente salto lógico en la gestión de activos e inventarios empresariales.
Gracias por su tiempo.
Extraer, enriquecer y sincronizar datos técnicos con sistemas ERP
Herramienta de enriquecimiento dirigida por IA para la armonización de datos
Software de gestión de piezas e inventarios basado en IA
Las organizaciones del sector del petróleo y el gas se enfrentan a enormes costes no deseados en forma de pérdidas, sanciones e indemnizaciones por accidentes laborales, que se llevan una parte considerable de sus ingresos. Una de las razones importantes de los fallos y accidentes es la ruptura de la infraestructura industrial clave derivada de la gestión ineficaz de la base material y las ineficiencias en la cadena de suministro MRO que son altamente críticos para los ciclos de producción y mantenimiento.
Cada vez son más las organizaciones que buscan implantar la Gestión de Datos Maestros (MDM) para gestionar sus activos mediante una toma de decisiones informada basada en datos fiables y garantizar una seguridad industrial óptima en toda la empresa.
Acerca de la empresa:
Este La empresa estadounidense es líder mundial en el suministro de componentes mecánicos esenciales para equipos de perforación terrestres y marinos, equipos completos de perforación y mantenimiento de pozos, así como una amplia gama de inspección de tubulares, revestimientos internos, equipos de sartas de perforación, equipos de elevación y manipulación, y herramientas de perforación de fondo de pozo. También ofrece servicios de cadena de suministro a través de centros de distribución estratégicamente situados cerca de los principales centros de perforación y producción de todo el mundo. Con más de 800 centros de fabricación, venta y servicio en todo el mundo e ingresos anuales superior a $12 mil millones, la empresa ofrece soluciones centradas en el cliente y adaptadas a las necesidades de calidad, productividad y medio ambiente de la industria energética.
La empresa se enfrentaba a importantes retos con sus datos maestros.
- Falta de coherencia y normas para los datos maestros
- Campos de atributos del maestro incorrectos, incompletos, sin clasificar y obsoletos.
datos Grandes volúmenes de datos en varios idiomas
- Múltiples ERP y otras instancias heredadas en toda la empresa
- Descripciones de material mal estructuradas
- Falta de gobernanza de datos y de colaboración entre divisiones y ubicaciones interfuncionales.
Solución: Armonización de datos maestros de materiales y mantenimiento continuo
La empresa implantó Material Verdantis Armonizar para limpiar y enriquecer sus datos maestros de materiales históricos. Utilizando herramientas basadas en IA y la Repositorio de contenidos Verdantis, la solución clasificó, normalizó y eliminó los materiales duplicados.
Una vez armonizados los datos, Integridad del material Verdantis para la gobernanza continua de los datos. Garantizaba la precisión continua de los datos mediante validación en tiempo real, clasificación basada en IA y prevención de duplicidadesMantener una alta calidad de los datos en todos los sistemas de la empresa.
Principales medidas adoptadas:
Resultados obtenidos:
Mediante la integración Armonización e integridad de los materialesLa empresa alcanzó un marco de gestión de datos maestros escalable y potenciado por IAgarantizar a largo plazo coherencia, eficacia y conformidad de los datos.
