Los datos operacionales reales y la infraestructura manufacturera son activos clave de Corea del Sur
![Choi Jae-sik, CEO de Innomind y profesor emérito de la Escuela de Posgrado de IA Kim Jae-chul del KAIST, pronuncia una conferencia magistral sobre el tema 'El éxito de la combinación entre manufactura e IA Física'. 03.09.2026 [Foto=Na Hyeon Yu, reportera de Ajou News shooting@ajunews.com]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/03/20260903143625381570.jpg)
Choi Jae-sik, CEO de Innomind y profesor emérito de la Escuela de Posgrado de IA Kim Jae-chul del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea (KAIST), destacó el potencial de crecimiento de la IA Física que se expande hacia los centros de manufactura durante el "Foro Global 2026 por el Crecimiento Responsable y Empleos de Calidad (GGGF 2026)", celebrado el 3 de septiembre en el Hotel The Plaza en Seúl.
Choi identificó la robótica y la manufactura como dos pilares fundamentales para implementar la IA Física. Subrayó la competitividad de la industria manufacturera de Corea del Sur, citando como ejemplo las declaraciones recientes del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, quien mencionó que Corea del Sur liderará la era global de la IA Física gracias a sus capacidades en software, IA e infraestructura de fabricación.
"El sistema está evolucionando desde la IA generativa, impulsada por ChatGPT, pasando por agentes, hasta llegar a la IA Física que percibe, analiza y actúa en el mundo físico", explicó Choi. "Los datos operacionales de calidad como materia prima para el aprendizaje de IA y la infraestructura manufacturera que permite su aplicación e implementación inmediata son los activos fundamentales de Corea del Sur", agregó.
La robótica, eje central de la IA Física, continúa avanzando. Mientras que en el pasado los robots repetían únicamente movimientos programados por humanos, en la actualidad han evolucionado hacia la capacidad de percibir el entorno y aprender nuevas acciones a través de la experiencia. Choi explicó que el siguiente paso es que los robots evolucionen hacia máquinas versátiles que comprendan objetivos y ejecuten tareas de forma autónoma. Para lograr esto, enfatizó que un motor de IA versátil, datos de aprendizaje a gran escala y un cuerpo altamente sofisticado deben funcionar como un sistema cerrado integrado.
"Uno de los elementos más importantes para que los robots piensen, acumulen experiencia y actúen es la recopilación de datos para el movimiento físico", señaló. "Actualmente, los niveles más bajos de inteligencia en IA Física ya se están aplicando ampliamente en los centros de producción, pero la inteligencia de alto nivel que contempla toda la organización aún se encuentra en fase de investigación y desarrollo", añadió.
Choi proyectó que la transformación de la manufactura mediante IA seguirá una estructura similar a la evolución de los sistemas de conducción autónoma en vehículos. Así como la conducción autónoma progresa desde el nivel 1, que asiste al conductor, pasando por automatización parcial (nivel 2) y automatización condicional (nivel 3), hasta la automatización completa, la IA manufacturera también puede desarrollarse comenzando con monitoreo y diagnóstico, avanzando hacia la toma de decisiones y ejecución automática en los procesos de manufactura, y finalmente alcanzando operaciones autónomas basadas en sistemas cerrados.
Choi identificó sectores como la siderurgia, cemento y petroquímica como áreas donde se puede aplicar la IA manufacturera. "En procesos de manufactura, mediante predicción de temperatura y condiciones ambientales, hemos logrado una precisión en propiedades de materiales del 95% y un ahorro energético del 5%", indicó. "Es necesario ampliar gradualmente el rango de campos aplicables", concluyó.
* Este artículo ha sido traducido por IA.