¿Sabes cuál es el ROI de implementar IA en tu gestión de activos (EAM)?

En los departamentos de mantenimiento, no siempre es fácil traducir la eficiencia en cifras. Las mejoras operativas suelen medirse en tiempo o disponibilidad, pero no siempre en euros. Sin embargo, cuando hablamos de inteligencia artificial aplicada al mantenimiento, los beneficios se convierten, además de visibles, en cuantificables.

En concreto, la propuesta de valor de Ultimo con respecto a la inteligencia artificial no se basa solo en innovación tecnológica. Se basa, sobre todo, en resultados medibles. Y ese es, precisamente, el enfoque que justifica cualquier inversión. Veamos el detalle a continuación:

El coste oculto del diagnóstico: la gran oportunidad de ahorro

Según datos de Ultimo, aproximadamente el 80% del tiempo medio de reparación (MTTR) se destina a una única actividad: diagnosticar el problema. Es decir, el activo no está funcionando, pero tampoco está siendo reparado. Solo se está averiguando qué le ocurre. Este tiempo muerto tiene un coste directo: pérdida de producción, interrupción de servicios, generación de residuos, o incluso impacto en la cadena de suministro. En activos críticos, cada hora de parada puede suponer miles de euros. Por eso, cualquier acción que reduzca el tiempo dedicado al diagnóstico se convierte automáticamente en una fuente directa de ahorro.

Cómo actúa la IA en Ultimo: mejorar el dato para reducir el tiempo

Ante este escenario, Ultimo incorpora inteligencia artificial en uno de los momentos más sensibles del flujo de mantenimiento: la creación del informe de fallo. El sistema detecta automáticamente el activo implicado y sugiere, gracias a un modelo de lenguaje integrado, síntomas y observaciones detalladas que el usuario puede añadir con un clic.

¿En qué se refleja esto?

• Informes más completos desde el origen.
• Menor ambigüedad en la descripción del fallo.
• Diagnóstico más rápido por parte del técnico responsable.
• Reducción inmediata del MTTR.
• Menor dependencia de la experiencia personal del usuario que reporta.

Y, por tanto, ahorro.

¿Cómo se traduce en retorno de inversión (ROI)?

Pongamos un ejemplo sencillo y realista.

Imaginemos un activo crítico que sufre unas 10 horas al mes de inactividad prevenible, derivada principalmente de ineficiencias en el diagnóstico (descripciones poco claras del fallo, tiempo de intercambio de información, dudas sobre el origen del problema, etc.). Si el coste de parada de ese activo es de 2.000 €/hora, estamos hablando de un impacto potencial de:

• 10 horas/mes × 2.000 €/hora = 20.000 €/mes de coste de inactividad

Ahora bien, gracias a la IA integrada en Ultimo, es razonable asumir una reducción del 25% en ese tiempo de inactividad. Más concretamente:

• Se ahorran 2,5 horas de inactividad mensuales.
• Ahorro mensual: 5.000 €/activo crítico.
• Escalado a 10 activos: 50.000 €/mes = 600.000 €/año.

Este cálculo, realista y conservador, demuestra que el uso de IA en mantenimiento es toda una estrategia de eficiencia (y no un lujo).

Mantenimiento con inteligencia: inversión que se paga sola

Implementar IA en mantenimiento no es solo adoptar una tecnología avanzada. Es tomar decisiones basadas en datos, reducir los tiempos de parada, conservar el conocimiento técnico y generar un retorno económico claro. Con soluciones como Ultimo, el mantenimiento se convierte en un actor estratégico de ahorro, fiabilidad y evolución digital.