La Inteligencia Artificial generativa está transformando el mantenimiento de ascensores y de todo tipo de equipos críticos. Permite pasar de la simple reacción ante una avería a anticipar el desgaste de una pieza concreta y planificar su sustitución antes de que falle.
En este nuevo escenario, las empresas más avanzadas instalan sensores de última generación que miden vibración, temperatura, ruido o consumo eléctrico. Esos datos se envían continuamente a un sistema de inteligencia artificial que detecta patrones anómalos semanas o meses antes de una avería. La IA generativa da un paso más: no solo señala la anomalía, también simula escenarios de desgaste, plantea hipótesis de fallo y genera explicaciones claras para los técnicos y responsables de mantenimiento.
Pensemos en un rodamiento de motor. Durante el funcionamiento normal, los sensores registran vibraciones, pequeñas variaciones de temperatura, tiempos de aceleración, ciclos de uso, carga y condiciones ambientales. A partir del histórico, la IA aprende qué es un comportamiento “sano” y cuál es el rango normal en cada situación. Cuando detecta aumentos ligeros de vibración en una frecuencia concreta, picos de temperatura o cambios sutiles en el consumo, identifica patrones que antes se han asociado a un desgaste avanzado. Con esa información, la IA generativa elabora un diagnóstico probable, un pronóstico de cuándo podría producirse el fallo y una recomendación concreta sobre qué pieza sustituir y en qué ventana de mantenimiento hacerlo. Es decir, convierte datos en informes accionables que ayudan a decidir cuándo intervenir y cómo hacerlo.
Anticipar el fallo tiene un impacto directo en el día a día: se reducen reparaciones innecesarias y se evitan paradas inesperadas. Si los indicadores muestran que una pieza está en buen estado, no tiene sentido desmontar el equipo solo porque lo marque el calendario. Al mismo tiempo, las intervenciones se programan ni demasiado pronto —aprovechando al máximo la vida útil del componente— ni demasiado tarde —evitando el coste y las molestias de un equipo fuera de servicio—.
Además, la IA generativa facilita la comunicación con el cliente. Los proveedores pueden presentar informes en un lenguaje comprensible que expliquen qué se ha detectado, qué riesgos se evitan y qué ahorro puede suponer intervenir en una fecha u otra. Esto aporta transparencia, favorece la toma de decisiones conjunta entre cliente y empresa de mantenimiento y refuerza la confianza en el servicio.
En la práctica, ya se aplican estas tecnologías en ascensores y elevadores (predicción de desgaste en cables, poleas, frenos o puertas según el uso real), en motores y reductores (detección temprana de desalineaciones o defectos en rodamientos) y en sistemas electrónicos (anticipación de fallos a partir de patrones de temperatura y picos de tensión).
Para una pyme, lo más relevante es que no necesita infraestructuras gigantescas para empezar. El camino razonable pasa por diseñar un sistema de sensorización adecuado en los equipos críticos, registrar de forma ordenada datos y averías para entrenar los modelos, utilizar plataformas capaces de analizar automáticamente esa información y, sobre todo, adoptar un cambio de mentalidad, como ya ocurre en Ascensores Serki: pasar de “reparar cuando se rompe” a “evitar que se rompa”, apoyándose en datos y modelos sin sustituir el criterio del técnico. Con esa base y la ayuda de la IA generativa, el mantenimiento deja de ser una obligación necesaria para convertirse en una herramienta estratégica: menos paradas, mayor vida útil de los equipos y contratos de mantenimiento más eficientes para proveedor y cliente.
