Autor: Michelle Unger
Mantener a las personas en el proceso: el verdadero valor de la colaboración entre la IA y las personas en el análisis de datos de ILI
En resumen:
La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente la forma en que accedemos a la información y realizamos tareas, tanto en nuestra vida profesional como en la personal. Desde buscar rápidamente información sobre distintos temas hasta recibir recomendaciones personalizadas —ya sea sobre la próxima película que ver, un destino de viaje o incluso qué preparar para cenar—, la IA se ha convertido en una parte integral de nuestras rutinas diarias. Si bien estos avances aportan una gran comodidad y eficiencia, también suscitan un debate constante: ¿hasta qué punto podría la IA sustituir las funciones humanas?
Este artículo analiza en profundidad esa cuestión en el contexto de la integridad de las tuberías. Basándose en las ideas extraídas de las conversaciones que Michelle Unger, vicepresidenta de Asuntos del Sector, mantuvo con expertos técnicos estrechamente involucrados en las iniciativas de IA de ROSEN, explora cómo la IA está transformando el análisis de datos de inspección en línea, sin dejar de situar la experiencia humana en el centro. Como parte de una serie más amplia sobre el papel cambiante de la IA en la ingeniería de integridad, destaca cómo la colaboración entre humanos e IA está permitiendo obtener resultados más fiables y, en última instancia, tomar mejores decisiones.
En el ámbito laboral, la IA está cambiando de forma radical nuestra forma de trabajar. En nuestro sector, por ejemplo, las inspecciones y las evaluaciones de integridad se han basado tradicionalmente en gran medida en comprobaciones periódicas, en el análisis manual de datos y en la experiencia y el criterio de analistas e ingenieros. Hoy en día, la IA permite una supervisión continua, la detección automatizada de anomalías y la obtención de información basada en datos que mejora el análisis de los datos de inspección, lo que a su vez favorece una toma de decisiones más rápida y fundamentada en la ingeniería de integridad. Lejos de sustituir a los analistas, la IA se posiciona cada vez más como una herramienta que potencia sus capacidades en un sector cada vez más complejo y en el que la seguridad es fundamental.
Las conclusiones extraídas de las conversaciones con expertos técnicos que participan en las iniciativas de IA de ROSEN apuntan a una conclusión clara: la IA refuerza el análisis de datos al hacerlo más coherente y rápido y, en última instancia, más centrado en las personas, al liberar a los expertos de los procesos rutinarios para que puedan centrarse en la interacción con los clientes y en el asesoramiento. ROSEN se encuentra en una posición única para liderar este desarrollo. Con décadas de experiencia en ingeniería de integridad, acceso a amplios datos de inspección y una mentalidad profundamente arraigada en materia de seguridad y validación, la empresa puede garantizar que las soluciones de IA no solo sean innovadoras, sino también fiables, transparentes y basadas en operaciones del mundo real.
Del ruido a la señal
Una de las ventajas más inmediatas y tangibles de la IA es su capacidad para eliminar el ruido de los datos de ILI. Tradicionalmente, los analistas dedicaban una parte significativa de su tiempo a limpiar, filtrar y preclasificar señales, una tarea necesaria pero repetitiva.
Esto ya está cambiando en el análisis diario. A medida que la IA se hace cargo de gran parte del trabajo de preparación, el enfoque se está desplazando hacia la interpretación, el criterio técnico y el diálogo con el cliente.
Este cambio no hace que el proceso sea menos conservador. Al contrario, permite alcanzar el mismo nivel de conservadurismo con mayor rapidez. Los operadores reciben la información crítica antes, lo que les permite actuar con mayor antelación y mejorar los márgenes de seguridad. La IA no está modificando el umbral de lo que se considera seguro, sino que está reduciendo el tiempo que se tarda en alcanzarlo.
La inteligencia artificial ya está transformando la forma en que gestionamos los datos de inspección. Tareas como la preparación de datos y la preclasificación, que antes requerían un esfuerzo manual considerable, ahora están automatizadas en gran medida. En la práctica, esto significa que nuestros analistas pueden dedicar mucho más tiempo a lo que realmente importa: interpretar los resultados, aplicar su criterio técnico y relacionarse con los clientes.
Mejores imágenes, mejores decisiones
Más allá de la eficiencia, la IA permite obtener representaciones más completas y precisas del estado de las tuberías. Mediante la integración de datos procedentes de múltiples inspecciones —por ejemplo, a través de ROSEN MFL Data Fusion y modelos avanzados—, los ingenieros pueden ahora obtener perfiles y geometrías casi reales, en lugar de basarse únicamente en aproximaciones conservadoras de tipo «caja» para la pérdida de metal. Esto reduce la incertidumbre y permite tomar decisiones de ingeniería más precisas.
La IA también hace posible lo que antes resultaba inviable: la correlación a gran escala entre diferentes tecnologías. Por ejemplo, comprobar si una señal similar a una grieta se alinea con la deformación o la corrosión en múltiples conjuntos de datos es algo que los seres humanos solo podían hacer manualmente en casos aislados. La IA puede hacerlo de forma sistemática y a gran escala.
Esto no significa asumir mayores riesgos. Significa reducir la incertidumbre con mejor información. Marc Fischer señaló: «Podemos crear una visión completa de una anomalía combinando tecnologías, y eso reduce la incertidumbre». Unas mejores imágenes conducen a mejores decisiones, y unas mejores decisiones conducen a tuberías más seguras.
Aunque la IA es una potente herramienta basada en datos existentes, es importante reconocer que depende de la supervisión humana para garantizar que sus resultados sean significativos y contextualizados. En entornos complejos y en constante evolución, influidos por la expansión urbana, los cambios en las infraestructuras, los impactos climáticos y factores sociales y políticos, la experiencia y la previsión humanas son esenciales para comprender las amenazas actuales y futuras a las infraestructuras.
Confianza, validación y ciclo de vida
Todas las entrevistas reforzaron el mismo principio: la confianza se gana a través de la validación. Los modelos de IA utilizados para el análisis de datos de inspección en línea no son «cajas negras»; son sistemas diseñados con un rendimiento documentado, criterios de implementación claros y una supervisión continua.
El proceso de validación de ROSEN incluye:
- análisis riguroso del rendimiento
- detección de valores atípicos
- revisión independiente
- rechazo y reciclaje profesional cuando sea necesario
- informes documentados sobre la implantación de modelos
Este enfoque estructurado refleja una visión más amplia de la IA: no como una implementación puntual, sino como un sistema gestionado de forma continua.
Para nosotros, la IA no es un proceso de «entrenar una vez e implementar». Cada modelo sigue un ciclo de vida estructurado, desde el desarrollo y la validación hasta la supervisión y la mejora continuas. Diseñamos deliberadamente nuestros sistemas de manera que siempre haya una persona involucrada en el proceso. La IA apoya la toma de decisiones, pero no sustituye a la responsabilidad.
Esta disciplina cuenta con una ventaja única: los datos. Con más de 26 000 inspecciones en línea en la base de datos y una verificación exhaustiva (que incluye datos de escaneo láser y tomografía computarizada), ROSEN dispone de uno de los conjuntos de datos de formación sobre la integridad de las tuberías más completos del sector. Esta amplia cobertura de variables esenciales constituye un factor diferenciador frente a la competencia y la base para una IA fiable.
La gestión del ciclo de vida es igualmente importante. Los modelos se supervisan, actualizan y reevalúan a medida que se incorporan nuevos datos. La IA se trata como un sistema vivo, no como una herramienta estática. Este enfoque refleja la filosofía de ingeniería más amplia de la empresa: la seguridad no es un logro puntual, sino un proceso continuo de innovación y mejoras.
El siguiente paso en esta evolución es la auditabilidad. Al alinear la validación de la IA con el mismo rigor de ingeniería que se aplica en áreas como la cualificación de centros de pruebas, ROSEN se está preparando para un futuro en el que los sistemas de IA se evalúen con el mismo nivel de escrutinio que las tecnologías tradicionales, y está contribuyendo a definir cómo debería ser ese estándar.
En esta fase, las directrices y los requisitos formales sobre la auditoría de los sistemas de IA en nuestro sector son limitados. Esto no supone una limitación, sino una oportunidad para establecer un punto de referencia. Nuestro objetivo es armonizar la validación de la IA con los mismos principios de ingeniería rigurosos que aplicamos en otros ámbitos, como la acreditación de los centros de ensayo. De este modo, no solo nos estamos preparando para las futuras exigencias normativas, sino que también reforzamos la confianza en la forma en que se aplican estas tecnologías.
Primero las personas, luego las máquinas
A menudo se presenta a la IA como una amenaza para las funciones humanas. En ROSEN, ocurre todo lo contrario. La IA está diseñada deliberadamente para potenciar, y no para sustituir, la experiencia humana.
Stephan Eule explicó claramente esta filosofía: «Los sistemas de toma de decisiones basados en IA en la inspección en línea siempre se diseñan teniendo en cuenta la participación humana, apoyando la evaluación en lugar de automatizarla».
La IA se encarga de las tareas repetitivas y monótonas, el «marcar casillas» que consume tiempo y atención. Los analistas, a su vez, dedican más tiempo a la interpretación, la resolución de problemas y la interacción con los clientes. Esto hace que el trabajo sea más significativo y acelera el desarrollo de competencias. Este cambio no solo beneficia a los analistas, sino también al sector. Una plantilla más comprometida y cualificada genera evaluaciones de mayor calidad y decisiones más seguras.
Nuestro objetivo principal sigue siendo el mismo: garantizar la seguridad y la fiabilidad de las tuberías. La inteligencia artificial nos ayuda al hacerse cargo de tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, lo que permite a los ingenieros centrarse en actividades de mayor valor añadido, como el análisis, la interpretación y la toma de decisiones. En definitiva, esto se traduce en mejores resultados —tanto para nuestros equipos como para nuestros clientes—, ya que los conocimientos especializados se aplican allí donde tienen mayor impacto.
El mensaje clave
El enfoque de ROSEN se basa en la disciplina de la ingeniería, está validado con datos reales y lo han dado forma las personas que utilizan estas herramientas a diario. La IA permite:
- La ingeniería de integridad aporta mayor fiabilidad, no más riesgos.
- Decisiones más rápidas, pero no menos prudentes.
- Los ingenieros son más eficaces, no están de más.
- Trabaja de forma más significativa, no más monótona.
Los operadores pueden confiar en que ROSEN está implementando la inteligencia artificial de forma responsable, con transparencia, supervisión humana y un compromiso con la mejora continua.
Nuestro sector se caracteriza por contar con activos que pueden funcionar durante más de un siglo, lo que requiere de personas con una capacidad única para identificar anomalías, aplicar su criterio e imaginar escenarios futuros que vayan más allá de los conjuntos de datos disponibles. La inteligencia artificial mejorará nuestra capacidad para modelar y evaluar posibles resultados, pero, en última instancia, son los ingenieros quienes deben interpretar esta información, anticipar las condiciones futuras y desarrollar estrategias eficaces de gestión de riesgos.
De cara al futuro
La IA en la evaluación de datos no es un producto único, sino una plataforma de prácticas: gestión de datos, gobernanza de modelos, coordinación de procesos y formación del personal. A corto plazo, se centrará en proyectos piloto que demuestren la seguridad y el valor de la tecnología, así como en colaborar con los clientes y los organismos reguladores para definir enfoques de validación aptos para auditorías. A largo plazo, se observará una fusión más rica de tecnologías, un apoyo a la toma de decisiones más prescriptivo y una plantilla que combine la experiencia en el sector con la alfabetización en datos.
La dirección está clara: la IA desempeñará un papel cada vez más central en la evaluación de los datos de inspección en línea. Pero lo hará de una forma que refuerce, y no sustituya, el criterio humano.
Porque en este sector, la confianza hay que ganársela. Y la IA también debe ganársela.
Michelle Unger
Vice President Industrial Affairs, ROSEN Group
Michelle cuenta con más de 25 años de experiencia en consultoría de ingeniería, desarrollo del liderazgo y estrategia de competencias en el sector de los oleoductos.
Centrándose en la armonización de los conocimientos técnicos y el rendimiento organizativo, Michelle apoya el desarrollo de plantillas preparadas para el futuro mediante el diseño de programas, la dirección de iniciativas de certificación y la traducción de funciones técnicas complejas en competencias cuantificables.
Michelle aprovecha su amplia experiencia internacional para colaborar con organizaciones de todo el sector de los oleoductos, fomentando la capacidad de liderazgo e integrando enfoques centrados en las personas para alcanzar la excelencia técnica y operativa.