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Entre el 13 y el 16 de julio, Cartagena de Indias fue el escenario del Congreso de Mantenimiento & Confiabilidad Colombia 2026, un evento considerado entre los más influyentes para profesionales de mantenimiento y gestión de activos en América Latina. El Centro de Convenciones Las Américas reunió a decenas de expertos que discutieron una preocupación común: aumentar la confiabilidad de los activos críticos, minimizando tanto la frecuencia como el costo de las fallas.
De acuerdo con la programación desarrollada, las antiguas prácticas de mantenimiento correctivo y revisiones programadas han quedado relegadas. Tal como quedó evidenciado en la mayoría de ponencias, la tendencia es adoptar una gestión fundamentada en datos, con el respaldo de la analítica avanzada y la inteligencia artificial (IA). Esta transformación fue ejemplificada por Enrique López Droguett, quien dirigió un taller sobre modelos de lenguaje aplicados al mantenimiento predictivo. Según su exposición, estos modelos pueden analizar imágenes de equipos y elaborar reportes técnicos de manera automatizada, lo que representa un paso decisivo hacia la automatización inteligente en la industria.
En la misma dirección, Raymi Vásquez Moreno presentó metodologías de analítica predictiva soportadas en inteligencia artificial generativa, con el propósito de traducir datos operativos en decisiones prácticas para la gestión de activos. Iván Darío Gómez, por su parte, se refirió a los modelos RAM —confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad— como una herramienta clave para valorar el verdadero impacto operativo de los activos críticos, conectando información puntual de campo con las decisiones estratégicas de negocio.
Las tres presentaciones remarcaron un consenso: la confiabilidad ya no puede depender de la experiencia o la tradición, sino de la evidencia cuantificable. Esta perspectiva cobra especial relevancia considerando los datos de mercado de 2023, que, según Verified Market Reports, muestran que América Latina solo representa el 5% del mercado global de mantenimiento predictivo, lejos del 40% de Norteamérica; sin embargo, la brecha disminuye rápidamente, como lo evidencia el robusto crecimiento proyectado para México.
De igual manera, el congreso abordó el impacto económico del cambio tecnológico. Las discusiones sobre costos de ciclo de vida, priorización de inversiones bajo restricciones de capital y alternativas para ampliar la vida útil de los equipos mostraron cómo la tecnología permite evitar inversiones innecesarias. En este camino, empresas como Fracttal, especializadas en soluciones de mantenimiento mediante inteligencia artificial, compartieron su experiencia gestionando activos en la región. Juan Carlos Sáez, líder de esa firma, resaltó el efecto transformador de la inteligencia artificial para convertir el mantenimiento en ventaja competitiva y no solo en gasto.
Con más de treinta ponencias y talleres, el congreso marcó un punto de inflexión: la industria latinoamericana empieza a dejar atrás la reacción para optar por la anticipación y la toma de decisiones sustentada en evidencia, una transformación clave según los expertos invitados para el futuro industrial de la región.
¿Cuál fue el principal enfoque del Congreso de Mantenimiento & Confiabilidad Colombia 2026?
El congreso mostró que la industria prioriza actualmente la toma de decisiones basada en datos, inteligencia artificial y modelos predictivos, dejando de lado el mantenimiento correctivo y las revisiones programadas para aprovechar metodologías avanzadas que permitan anticipar fallas y optimizar la gestión de activos.
¿Qué significa mantenimiento predictivo y cómo beneficia a las empresas?
Mantenimiento predictivo es una estrategia que utiliza datos e inteligencia artificial para anticipar fallas antes de que ocurran, lo que ayuda a reducir tiempos de inactividad, minimizar costos y prolongar la vida útil de los equipos; esto, de acuerdo con expertos y datos presentados en el evento, se traduce en una ventaja competitiva para las empresas industriales.
Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.
* Este artículo fue curado con apoyo de inteligencia artificial.
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