El impacto de la inteligencia artificial en la movilidad vertical europea

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa de futuro para convertirse en uno de los principales motores de transformación de la industria de la elevación. Con esta premisa, la European Lift Association (ELA) celebró en Rotterdam, el pasado 28 de mayo, su Asamblea General y la conferencia técnica anual, dedicada en esta edición a ‘El impacto de la inteligencia artificial en la movilidad vertical y la seguridad’.

Fabricantes, organismos de certificación, expertos en ciberseguridad, representantes de la Comisión Europea, empresas tecnológicas y especialistas en edificios inteligentes debatieron sobre el impacto que la IA ya está teniendo —y tendrá en los próximos años— sobre todo el ciclo de vida del ascensor. Las ponencias abordaron cuestiones como el desarrollo de nuevos productos, el mantenimiento predictivo, la ciberseguridad, la evolución del marco regulatorio europeo, los gemelos digitales o la integración de la movilidad vertical en los edificios inteligentes.

La conferencia anual de ELA reunió en Rotterdam a representantes de la industria europea para analizar el impacto de la inteligencia artificial en la movilidad vertical y la seguridad. Foto: ELA.

Más allá de presentar soluciones concretas, la conferencia puso de manifiesto que el verdadero desafío consiste en aprovechar el potencial de estas tecnologías sin comprometer la seguridad, la fiabilidad y el cumplimiento normativo que caracterizan al sector. La necesidad de combinar innovación, datos de calidad, ciberseguridad y un marco regulatorio adecuado fue, de hecho, uno de los hilos conductores de toda la jornada.

Como señaló el presidente de ELA durante la clausura, si los asistentes abandonaban la conferencia con más preguntas que respuestas, el objetivo se habría cumplido. Una reflexión que resume el espíritu de un encuentro en el que quedó patente que la inteligencia artificial abre numerosas oportunidades para la movilidad vertical, pero también importantes retos técnicos y regulatorios que el sector deberá afrontar de forma conjunta.

Durante la apertura institucional, Mihaela Lafont, del AI Office de la Comisión Europea, expuso la estrategia comunitaria para impulsar el desarrollo de la inteligencia artificial. La responsable europea defendió que el objetivo de la Unión Europea no es promover una implantación de la IA “a cualquier precio”, sino favorecer un modelo basado en la confianza, combinando el impulso a la innovación con garantías para la seguridad, los derechos fundamentales y el cumplimiento normativo.

Lafont repasó la evolución de la política europea en esta materia, desde las primeras iniciativas impulsadas en 2018 hasta la entrada en vigor del AI Act y la creación de la Oficina Europea de Inteligencia Artificial, subrayando que la estrategia actual persigue desarrollar simultáneamente un ecosistema de confianza y otro de excelencia tecnológica.

Asimismo, recordó el calendario de implantación del AI Act y animó a las empresas a identificar cuanto antes sus casos de uso, definir claramente las responsabilidades dentro de la cadena de valor y seguir de cerca el desarrollo de las futuras normas técnicas, especialmente cuando la IA interactúe con funciones relacionadas con la seguridad o con productos regulados, como ocurre en el ámbito de la movilidad vertical.

La representante de la Comisión presentó también las iniciativas AI Continent y Apply AI, orientadas a acelerar la adopción de estas tecnologías mediante inversiones en infraestructuras, acceso a datos, formación y apoyo a casos de uso industriales para reforzar la competitividad europea.

Mihaela Lafont, del AI Office de la Comisión Europea, presentó la estrategia europea para impulsar una inteligencia artificial basada en la confianza, la innovación y la seguridad.

La primera ponencia técnica, a cargo de Rommy van de Pol, consultora independiente en estrategia de inteligencia artificial, planteó la idea que sirvió de hilo conductor al resto de la conferencia: la inteligencia artificial no pertenece al futuro, sino que ya forma parte de la vida cotidiana y su incorporación a la industria de la movilidad vertical resulta inevitable.

Para ilustrarlo, la ponente recurrió a ejemplos de uso diario, como los sistemas de navegación, los motores de recomendación de contenidos, los filtros antispam del correo electrónico o el reconocimiento facial de los teléfonos móviles, recordando que millones de personas utilizan algoritmos de IA sin ser plenamente conscientes de ello.

Van de Pol repasó también la evolución histórica de esta tecnología, desde el test de Turing (1950) y la acuñación del término Artificial Intelligence en 1956 hasta hitos como Deep Blue, AlphaGo o la irrupción de ChatGPT en 2022, que, a su juicio, marcó un punto de inflexión en la adopción de la IA generativa.

Durante su intervención insistió en que estas herramientas deben entenderse como asistentes capaces de aumentar la productividad, pero no como sustitutos del criterio humano. Entre sus principales capacidades destacó la redacción de textos, la elaboración de resúmenes, la traducción, la explicación de conceptos o la identificación de patrones, al tiempo que recordó sus limitaciones actuales, como las conocidas ‘alucinaciones’, la ausencia de información en tiempo real, la falta de sentido común o la inexistencia de responsabilidad sobre las respuestas generadas.

La visión más práctica de la jornada llegó de la mano de Jo Tetsill, de Otis, quien explicó cómo la IA puede incorporarse a todas las fases del ciclo de vida de un ascensor, desde la definición inicial del producto hasta su modernización. Más que presentar una herramienta concreta, la ponente describió una metodología basada en aprovechar los datos generados durante todas las etapas del desarrollo para crear un ciclo continuo de aprendizaje y mejora.

El punto de partida fue el denominado Elevator Lifecycle of Learning, un modelo que comprende las fases de arquitectura conceptual, diseño y desarrollo, ensayos y validación, fabricación, instalación, servicio y modernización. Según explicó la experta, el reto ya no consiste únicamente en generar datos durante cada una de estas etapas, sino en utilizarlos para mejorar continuamente la calidad del producto.

Dentro de este enfoque, la IA puede asistir en la definición de requisitos, la evaluación de alternativas de diseño, la verificación del cumplimiento normativo, la generación de código, la creación automática de casos de ensayo, la detección de patrones de defectos, la optimización de procesos de fabricación y la predicción del rendimiento de los equipos. Una vez el ascensor entra en servicio, estas capacidades se extienden al apoyo a los técnicos de campo, el mantenimiento predictivo y el análisis del comportamiento de las instalaciones, alimentando a su vez futuros desarrollos y modernizaciones.

Asimismo, Tetsill destacó que estas tecnologías permiten trasladar una parte importante del esfuerzo hacia las primeras fases del desarrollo. Gracias a la simulación basada en modelos físicos y al análisis numérico asistido por IA, es posible evaluar un mayor número de alternativas antes de construir prototipos, reduciendo tiempos de desarrollo y detectando problemas potenciales en etapas mucho más tempranas.

La presentación mostró también aplicaciones concretas en ingeniería de software, como asistentes para la programación, revisión automática del código respecto a los requisitos establecidos, generación de documentación y automatización de procesos de liberación de versiones. La experiencia acumulada por la compañía indica, sin embargo, que estas herramientas siguen presentando limitaciones en problemas complejos de programación sobre grandes bases de código o sistemas altamente distribuidos y que la supervisión humana continúa siendo imprescindible.

Jo Tetsill mostró cómo la inteligencia artificial puede aplicarse a todas las fases del ciclo de vida del ascensor, desde el diseño hasta la modernización.

La última parte de la conferencia amplió la perspectiva desde el ascensor hacia el edificio inteligente. Luka Obuljen, director de Digitalización de Sweco Belgium, presentó una visión integrada de cómo los gemelos digitales (Digital Twins), la inteligencia artificial, el Model Predictive Control (MPC) y las herramientas de simulación pueden combinarse para optimizar la gestión operativa de los edificios durante todo su ciclo de vida.

El ponente explicó que la tendencia actual consiste en sustituir la gestión independiente de cada instalación técnica por plataformas capaces de integrar información procedente de todos los sistemas del edificio. Bajo esta filosofía, el servicio Sweco Performance reúne en un único entorno digital la gestión energética, el mantenimiento, el cumplimiento normativo, el confort de los ocupantes y la planificación de renovaciones.

En este modelo, el gemelo digital actúa como una representación virtual del edificio alimentada en tiempo real mediante sensores y sistemas de monitorización. Sobre esa base, la IA identifica patrones de funcionamiento, anticipa incidencias y facilita la toma de decisiones, mientras que el control predictivo ajusta continuamente la operación de las instalaciones para mejorar la eficiencia energética y el confort.

Aunque la presentación no se centró específicamente en los ascensores, sí puso de manifiesto la creciente integración de la movilidad vertical dentro del ecosistema digital del edificio, donde comparte información con el resto de las instalaciones para optimizar la operación del edificio en su conjunto.

Durante la jornada se destacó el papel de los gemelos digitales y del control predictivo en la gestión inteligente de los edificios.

La conferencia abordó igualmente otro ámbito de aplicación menos visible de la inteligencia artificial: el seguimiento de la legislación y la actividad regulatoria. En este bloque, Constance Girard, de Spaak.ai, explicó cómo estas herramientas pueden ayudar a empresas y asociaciones del sector a gestionar el creciente volumen de información normativa procedente de las instituciones europeas.

La ponente recordó que el principal reto ya no reside únicamente en comprender la legislación, sino en la enorme cantidad de información que se publica de forma simultánea desde múltiples organismos. Reglamentos, consultas públicas, documentos técnicos, organismos de normalización, autoridades nacionales y medios especializados generan un flujo continuo de información que resulta difícil de seguir incluso para equipos dedicados exclusivamente a asuntos regulatorios.

Según explicó, la IA puede estructurar ese volumen de información mediante la monitorización continua de las fuentes relevantes, la identificación de los cambios con mayor impacto para un sector concreto y la generación automática de resúmenes e informes. De este modo, los especialistas pueden dedicar menos tiempo a localizar información y más a analizar sus implicaciones técnicas y participar en los procesos regulatorios.

La conferencia continuó con una visión prospectiva a cargo de Rahel de Vriend, directora de Investigación y Estrategia de Innovación de nlmtd Tech Discovery, quien analizó las principales tendencias de inversión en robótica e inteligencia artificial y su posible impacto sobre la industria de la elevación.

Según explicó, la robótica ha dejado de ser un ámbito experimental para convertirse en una de las principales áreas de inversión tecnológica. En 2025 concentró el 9% del capital riesgo mundial, con cerca de 4.000 empresas especializadas y una financiación acumulada superior a 35.000 millones de dólares.

La ponente destacó que el interés inversor se está desplazando progresivamente desde el hardware hacia el software, con un fuerte crecimiento de tecnologías como la visión artificial, los modelos de IA aplicados a la robótica, la percepción del entorno y las plataformas capaces de coordinar múltiples robots. Entre los principales impulsores de esta evolución citó la escasez de mano de obra cualificada, los avances recientes en IA, la expansión del modelo Robot as a Service (RaaS) y el uso de simulaciones para entrenar sistemas robóticos.

Trasladando estas tendencias al sector de la elevación, De Vriend defendió que el mantenimiento asistido por IA y la inspección automatizada han dejado de ser tecnologías experimentales para convertirse en herramientas con aplicaciones reales. Asimismo, subrayó el valor estratégico de los datos generados por el parque instalado, que permitirán desarrollar nuevas capacidades de mantenimiento, automatización y optimización durante los próximos años.

El evento analizó las principales tendencias de inversión en robótica e inteligencia artificial y su posible impacto sobre la industria de la elevación.

La relación entre inteligencia artificial, digitalización y sostenibilidad centró la intervención de Ivan Maineri, de Schneider Electric, quien analizó el papel de estas tecnologías en la evolución de los edificios inteligentes y en la optimización de su consumo energético.

Su ponencia partió de tres grandes tendencias que, a su juicio, están transformando el sector: la expansión de la inteligencia artificial, la transición hacia un modelo energético más descarbonizado y descentralizado y los cambios geopolíticos que afectan a las cadenas de suministro.

Según explicó, el incremento de la electrificación y el crecimiento de infraestructuras intensivas en datos, como los centros de procesamiento asociados a la IA, obligarán a gestionar la energía de forma mucho más inteligente. Para ello, defendió la integración de información procedente de dispositivos de campo, sistemas de control y plataformas de gestión capaces de ofrecer una visión unificada del comportamiento del edificio.

Entre las aplicaciones descritas destacó la optimización energética, la supervisión de activos, el mantenimiento basado en la condición de los equipos, la monitorización de la ciberseguridad, la gestión del confort y el uso de gemelos digitales para simular distintos escenarios operativos. La presentación incluyó asimismo aplicaciones específicas relacionadas con la optimización de ascensores y escaleras mecánicas dentro de estrategias globales de gestión de activos.

Como ejemplo práctico, Maineri presentó la implantación de una solución basada en IA en 624 centros educativos de Suecia, que permitió reducir un 4% el consumo de calefacción, un 15% el consumo eléctrico, disminuir las emisiones de CO₂ en 205 toneladas y reducir un 23% las incidencias comunicadas por los usuarios. También expuso el proyecto desarrollado en la sede londinense de Sidara, donde miles de sensores alimentan algoritmos de IA para optimizar la ocupación de espacios, mejorar la eficiencia energética y facilitar la supervisión del estado de los equipos.

Maineri defendió una implantación progresiva de la inteligencia artificial en los edificios, basada en cuatro etapas: evaluar la disponibilidad de datos, preparar la infraestructura digital, desarrollar proyectos piloto escalables y validar de forma continua los resultados mediante indicadores de rendimiento y estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo.

En conjunto, las distintas ponencias mostraron que la inteligencia artificial ya está comenzando a transformar todas las fases del ciclo de vida del ascensor, desde el diseño y el desarrollo hasta el mantenimiento, la operación y la gestión de edificios. Al mismo tiempo, los expertos coincidieron en que su implantación deberá avanzar de forma paralela al desarrollo de nuevos estándares, estrategias de ciberseguridad y marcos regulatorios que garanticen un uso seguro y fiable de estas tecnologías.

Desde Schneider Electric se expuso cómo la inteligencia artificial puede contribuir a optimizar la eficiencia energética y la operación de los edificios inteligentes.