Yoon Sung-ho propone tres ejes de 'soberanía de IA empresarial': propiedad, independencia y control; implementados mediante Runway
Reducción de 1000 horas anuales en revisión de diseños, 1400 robots en operación, 6000 modelos de IA activos en campo
![Yoon Sung-ho, CEO de Makinarax, ofreciendo una conferencia magistral en la Conferencia de IA Industrial ATTENTION 2026, celebrada el 3 de septiembre en el Westin Seoul Parnas en Samseong-dong, Seúl. [Fotografía=Makinarax]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/03/20260903140500614510.jpg)
Yoon Sung-ho, CEO de Makinarax, presentó una hoja de ruta de IA física que promete implementar fábricas completamente autónomas en el plazo de tres años, orientada a resolver el problema de la "cola larga" que los modelos de IA frontera no pueden abordar. Yoon enfatizó que la verdadera ventaja competitiva en la era de la IA física no radica en cuántos sistemas de IA se implementen, sino en lo que denominó "soberanía de IA empresarial": la capacidad de las compañías de poseer, controlar e independientemente gestionar sus propios datos, modelos y procesos de ejecución.
Durante su intervención en la Conferencia de IA Industrial ATTENTION 2026, celebrada el 3 de septiembre en el Westin Seoul Parnas de Seúl, Yoon declaró: "Una precisión del 80% no puede aplicarse en operaciones reales. La pregunta no es cuántos sistemas de IA se han implementado, sino si la IA realmente está generando competitividad real en la empresa".
Yoon abrió su conferencia magistral planteando una pregunta central: "¿Por qué, cuando la tecnología de IA avanza de forma explosiva, la productividad en los sitios de operación no mejora?". Aunque la capacidad de las máquinas de IA para completar tareas autónomamente ha aumentado de segundos a decenas de horas en los últimos años, una encuesta del Instituto Nacional de Investigación Económica de Estados Unidos (NBER) reveló que aproximadamente el 90% de los ejecutivos empresariales indicaron que la IA no ha tenido un impacto medible en la productividad durante los últimos tres años. Yoon citó el retiro de McDonald's de su sistema de autoservicio de IA para demostrar que "la realidad de una tienda de hamburguesas, con ruido y pedidos complejos, resultó demasiado complicada incluso para la IA".
Yoon identificó el problema de la "cola larga" como el obstáculo principal en las operaciones. Este término se refiere al dilema por el cual la IA maneja adecuadamente los pocos escenarios comunes que ocurren frecuentemente, pero fracasa ante las innumerables situaciones excepcionales poco frecuentes. Los modelos frontera pueden procesar solicitudes generales, como trazar líneas de tendencia basadas en valores de sensores, pero no pueden responder a demandas específicas del campo como "el valor del termistor de este equipo en particular ha superado 40, ¿qué debo hacer?" o "detén inmediatamente la operación y llama al personal responsable". Yoon explicó que el conocimiento especializado acumulado durante décadas por expertos de operaciones en campo —como interpretación de planos, lectura de valores de sensores y detección de anomalías en equipos— nunca ha sido publicado en línea. Yoon señaló que los modelos frontera permanecen con una precisión del 80% porque no pueden resolver el 20% de problemas que constituyen la cola larga, razón por la cual "una precisión del 80% no puede aplicarse en operaciones reales".
Como solución, Yoon propuso la "soberanía de IA empresarial" basada en tres ejes: propiedad, independencia y control. La "propiedad" se refiere a que los datos únicos de la empresa y los criterios de evaluación de expertos de operaciones se acumulan como activos internos sin filtrarse hacia el exterior; la "independencia" significa no depender de un modelo de fundación específico, GPU o infraestructura en la nube; y el "control" implica registrar completamente cómo la IA llegó a sus conclusiones, qué decidió ejecutar y cuánto costó el proceso.
Yoon explicó: "Mediante estos tres ejes se crea una estructura en la que todo el conocimiento y la experiencia dentro de la empresa se acumula en sistemas de IA controlables, y esto es lo que constituye la soberanía de IA empresarial". Para implementar estos principios, Makinarax presentó su sistema operativo de IA llamado "Runway", que integra desde centros de datos corporativos hasta servidores de fábricas y equipos periféricos, permitiendo el desarrollo, despliegue y operación de modelos y agentes de IA incluso en redes cerradas sin conexión externa.
Makinarax también divulgó logros operacionales concretos: reducción de más de 1000 horas anuales en revisiones de cambios de documentación de diseño, aplicación de IA a más de 1400 robots en seis plantas de producción automotriz, e implementación piloto de IA en ejercicios militares conjuntos entre Estados Unidos y Corea del Sur (UFS) como primer participante. La organización de ingenieros destacados en operaciones (FDE) de Makinarax ha dedicado 70000 horas para respaldar aproximadamente 80 sitios de clientes en 32 ciudades de cinco países, y la empresa reportó que más de 6000 modelos de IA están actualmente operativos en aplicaciones industriales reales.
En la misma conferencia, Jang Young-jae, profesor de KAIST y CEO de Daitech Research, presentó el concepto de "fábrica oscura": una instalación de manufactura completamente autónoma basada en inteligencia encarnada que comprende el espacio y el tiempo, capaz de reducir inversiones en equipamiento e costos laborales en un 50% cada uno. Kim Young-ok, ejecutivo (CAIO) de Hyundai Heavy Industries, presentó la visión de un astillero de construcción naval inteligente y autónomo, mientras que Kim Seong-jin, ejecutivo (CDO) de Korea & Company, compartió un caso de estudio sobre generación de patrones de llantas mediante IA desarrollado en colaboración con Makinarax.
* Este artículo ha sido traducido por IA.