En Grupo Roggio la inteligencia artificial ya no se discute como tendencia: se aplica. Aguas Cordobesas la usa para anticipar fallas en la red de agua potable, Emova para vigilar el desgaste de sus trenes, y Benito Roggio Ferroindustrial para reforzar el control de calidad y la seguridad en planta. Tres empresas, tres problemas distintos, y una misma convicción de fondo: la tecnología solo rinde si hay personas dispuestas a hacerle las preguntas correctas.

Aguas Cordobesas: de mil datos manuales a 2,5 millones automáticos por mes 

El ingeniero Gustavo Serra, Supervisor de Gestión Hidráulica de la compañía, lo resume con un contraste que funciona como termómetro de la transformación: hace diez años, las presiones de la red de distribución de agua potable se tomaban con un medidor manual, casa por casa, y el operativo arrojaba unos mil datos por mes. Hoy, cerca de 300 puntos de monitoreo automático transmiten información cada cinco minutos, lo que eleva el volumen a más de 2,5 millones de datos mensuales.

Ese salto de escala no fue un fin en sí mismo, sino el disparador de un cambio organizacional. La empresa incorporó un puesto nuevo —analista de datos— pensado como “traductor” entre el área de sistemas y la operación diaria, alguien con base técnica que entiende el lenguaje de ambos mundos. Y desarrolló internamente, sin tercerizar, herramientas como el MAP (módulo de asistencia al programador), que cruza ciencia de datos con tecnología GIS para priorizar reclamos de manera automática: de los 5.000 kilómetros de red distribuidora, hay 650 que la empresa sabe que requieren respuesta rápida, identificados por antecedentes de escapes, impacto en terceros y zonas de tránsito o patrimonio.

El resultado más concreto es un cambio de lógica operativa: de reactivos —resolver cuando llega el reclamo— a proactivos, con alarmas automáticas que detectan anomalías de presión y caudal en el momento en que ocurren. El próximo desafío, según Serra, es dar el salto a lo predictivo, y también animarse a compartir datos entre empresas del sector, como ya ocurre en Europa con redes de registradores que alimentan bases conjuntas.

Pero el dato más interesante quizás no sea tecnológico. Ante la pregunta de qué es lo más importante para que la IA funcione, Serra no dudó: el capital humano. “Sin preguntas, no hay respuestas que pueda brindarnos la IA”, señaló, y puso el foco en el compromiso de las personas y la sinergia entre áreas como condición de base, antes que en cualquier herramienta.

Tres empresas, tres problemas distintos, y una misma convicción de fondo: la tecnología solo rinde si hay personas dispuestas a hacerle las preguntas correctas.

Emova: la IA como tema de agenda sectorial

Actualmente Emova se encuentra aplicando algunos desarrollos de Inteligencia Artificial para optimizar el mantenimiento de la infraestructura y del material rodante, entre las funciones más destacadas se encuentran: el uso en monitoreo, un Chatbot y predicciones en material rodante. 

Monitoreo de variables de Línea Aérea (Red Eléctrica): Cámaras instaladas en el pantógrafo y el posterior análisis de video mediante un modelo de IA, permiten detectar desvíos y actualmente se encuentra en uso en la Línea A y la Línea B. La herramienta genera reportes ejecutivos con KPIs, tabla de eventos detectados y mapeo completo de la traza, identificando las zonas de máximo desgaste y los desvíos.

ChatBot de Mantenimiento: Asistente virtual basado en un modelo propietario (desarrollado por Emova), entrenado con manuales de mantenimiento, árboles de falla y sistemas de señalamiento. Responde consultas técnicas y operativas adaptando la respuesta según el rol del usuario (conductor, guarda, técnico de mantenimiento, operador de PCO).

Predicción del desgaste de ruedas: Modelo de forecasting que, a partir de datos de calipri (tecnología de medición óptica portátil), torneado de ruedas y calidad, predice la evolución de los parámetros de desgaste en función del kilometraje. Permite anticipar el momento óptimo de intervención, prolongando la vida útil de las ruedas y evitando costos por intervenciones prematuras o tardías. Actualmente se encuentra en desarrollo.

Benito Roggio Ferroindustrial: control de calidad e IA aplicada a la seguridad

En el sector ferroviario e industrial, Benito Roggio Ferroindustrial (BRf) también tiene un caso propio en marcha. Lucas Slobozian, Gerente General Operativo de la empresa, contó que la planta de Juárez Celman aplica IA en los controles de calidad: un proceso que demanda alrededor de 15.000 horas hombre anuales y abarca un stock de más de 800 ítems.

El otro desarrollo es, literalmente, palpable: un perro robot que recorre la planta haciendo trabajos de seguridad. Está siendo entrenado para detectar fallas automáticamente y verificar el uso correcto de los elementos de protección personal —cascos, por ejemplo— mediante reconocimiento de personas y caras, mientras va mapeando y ubicándose geográficamente en su recorrido. Es un caso que conecta con una tendencia más amplia que el propio Hub viene siguiendo: el uso de sensores inteligentes y dispositivos portables para la gestión proactiva de la seguridad y salud en el trabajo, con capacidad de detectar peligros en tiempo real y predecir fallas en equipos.

“Sin preguntas, no hay respuestas que pueda brindarnos la IA”, decía Serra sobre Aguas Cordobesas. La frase podría aplicarse a las tres experiencias: la de un perro robot que aprende a detectar riesgos en una planta, la de un chatbot que traduce manuales técnicos en respuestas según el rol de quien pregunta, la de sensores que convierten presiones de agua en alarmas automáticas. En todos los casos, la IA multiplicó la capacidad de respuesta, pero no reemplazó la pregunta inicial: seguirá siendo humana.