Entrevista con Jung Ha-joong, presidente de Siemens Corea del Sur
La IA industrial evoluciona hacia etapas de juicio y decisión autónoma
Colaboración con diversas empresas nacionales como Hyundai Heavy Industries y Naver Cloud
![Jung Ha-joong, director general y presidente de Siemens Corea del Sur [Foto=Siemens Corea del Sur]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/15/20260915182527150768.jpg)
El papel de la inteligencia artificial (IA) en los entornos industriales está evolucionando más allá de un nivel de asistencia a tareas de ingeniería, transformándose en "IA física" que determina incluso el movimiento de equipos de producción. Siemens está ampliando el alcance de la utilización de IA en plantas manufactureras mediante la combinación de gemelos digitales, IA industrial y tecnología de automatización. En Corea del Sur, la empresa está expandiendo colaboraciones con empresas líderes en sectores clave como semiconductores, construcción naval y biotecnología.
Jung Ha-joong, director general y presidente de Siemens Corea del Sur, manifestó el día 16 en una entrevista con Ajou Economy que "ni siquiera expertos mundiales anticiparon que la transición de IA agentic a IA física ocurriría tan rápidamente", indicando que la transformación digital de la manufactura coreana está avanzando a una velocidad significativamente superior a la esperada.
Los cambios ya son visibles en el ámbito de la ingeniería. Un ejemplo destacado es el "Asistente Industrial Siemens" (Siemens Industrial Copilot), desarrollado conjuntamente por Siemens y Microsoft basado en IA generativa. Anteriormente, los ingenieros tenían que escribir manualmente programas de controladores lógicos programables (PLC) y diseñar interfaces hombre-máquina (HMI). Ahora, simplemente ingresando requisitos en lenguaje natural, la IA puede proponer código de programa y generar borradores de interfaces gráficas.
Jung explicó: "En el pasado, para cambiar la pantalla de control de una fábrica era necesario reescribir todo el programa. Ahora, uno simplemente dice 'coloca temperatura y humedad en el lado izquierdo y crea un gráfico de cambios en el lado derecho', y la IA ajusta la pantalla según corresponda. Esta tecnología basada en lenguaje natural es relativamente reciente, y aunque creo que aún no hay casos de aplicación en plantas manufactureras coreanas, la velocidad de adopción será considerable".
El rol de la IA se está expandiendo desde la asistencia en la escritura de programas hacia la determinación real del comportamiento de máquinas. Jung presentó como ejemplo un brazo robótico exhibido en la Feria de Hannover. Cuando se da la instrucción de colocar objetos de formas y materiales diferentes —como zapatos, sombreros y bufandas— en una bolsa, el brazo robótico dirigido por IA reconoce el resultado de la tarea y modifica su siguiente acción en consecuencia.
"El brazo robótico colocó el zapato y el sombrero en la bolsa, pero cuando procedió con la bufanda, la mitad sobresalía. La IA detectó que algo no estaba correcto en el resultado de la tarea", señaló. "Mientras que los métodos de manufactura tradicionales se enfocaban en repetir trabajos estandarizados, ahora la IA puede observar situaciones y resultados, hacer juicios y modificar métodos de trabajo", agregó.
Los vehículos guiados automáticos (AGV) también están evolucionando gracias a la integración con IA, abandonando la práctica de seguir rutas predeterminadas. Jung explicó: "Si se da la instrucción de transportar un objeto de 10 kilogramos a un lugar específico, el vehículo reconoce obstáculos durante el trayecto y se desvía automáticamente hacia el destino. La IA permite que el vehículo se mueva observando y juzgando las condiciones del entorno", describió.
Otro pilar fundamental que respalda esta IA física es el "gemelo digital": una tecnología que implementa productos y procesos de manufactura reales en entornos virtuales para validar y optimizar diseños y condiciones de producción de manera previa. Siemens ha desarrollado un modelo fundacional industrial (IFM) que comprende el "lenguaje de ingeniería" de plantas industriales, conectando gemelos digitales con el Asistente Industrial.
La compañía está ampliando sus colaboraciones industriales nacionales en sectores como construcción naval, semiconductores y biotecnología. Recientemente, firmó un memorando de entendimiento (MOU) con Hyundai Heavy Industries para explorar colaboraciones. Jung considera que el valor potencial del gemelo digital es particularmente significativo en la construcción naval, dado que los barcos incorporan innumerables componentes y elementos de diseño.
"Se dice que un barco puede contener aproximadamente un millón de componentes, lo que lo hace extremadamente complejo en estructura. Históricamente, para verificar si un diseño funcionaría correctamente, era necesario fabricar el barco realmente y realizar pruebas físicas, lo que generaba costos tremendos", señaló Jung. "Si podemos simular de antemano en un entorno digital, podemos validar diversas condiciones antes de la fabricación real", añadió, subrayando cómo el gemelo digital reduce sustancialmente la carga financiera al permitir verificaciones múltiples previas a la producción.
Con Naver Cloud, Siemens está impulsando una colaboración que combina tecnologías de IA y computación en nube con la experiencia industrial de Siemens. Jung enfatizó que la transformación de la manufactura mediante IA requiere colaboración entre empresas de diversos sectores, ya que no es posible que una sola organización lo logre por sí sola.
"La transformación digital y la IA no son algo que una empresa pueda realizar sola. Siemens también necesita colaborar con diversos socios, y en ese sentido las alianzas son fundamentales", expresó. "Naver Cloud posee fortalezas en IA y computación en nube, por lo que existe potencial para generar sinergias con la tecnología industrial que Siemens posee", añadió.
Jung también subrayó que la IA industrial debe utilizarse para mejorar la calidad de productos y la competitividad de precios. "La competitividad de la manufactura finalmente radica en suministrar buenos productos a precios bajos. Un producto económico sin calidad carece de valor, e inversamente, un producto de excelente calidad con un precio excesivamente alto difícilmente será competitivo", indicó. "Finalmente, debemos reflexionar sobre cómo producir productos de mejor calidad a costos más bajos", concluyó.
* Este artículo ha sido traducido por IA.