Imaginemos una empresa que en lugar de montar una nueva línea de producción puede crearla entera, hasta en sus más mínimos detalles, en un ámbito virtual para probar allí cómo funciona, si será rentable, si podrá satisfacer una demanda determinada.

O una compañía que necesita hacer más eficiente su cadena de distribución y que, en lugar de hacerlo en la vida real, con todo lo que ello implica en términos de costos, de gestión de cambio y de experimentar cuestiones que podrían no resultar, lo prueba sobre un ámbito simulado.

O alguna empresa exploradora de recursos naturales que necesita saber qué podría pasar con sus operaciones si somete sus activos a determinadas temperaturas o a niveles de presión por encima de los recomendados y no tiene intenciones de “sacrificar” uno de esos costosos equipamientos en pos de la investigación.

Bien: ahora dejemos de imaginar. Esta es precisamente la propuesta del concepto conocido como digital twin o gemelo digital. Propone generar una réplica virtual de un activo físico en el mundo digital para simular el comportamiento del primero, monitorearlo de punta a punta, analizar cómo reacciona ante diversos cambios o escenarios y luego, ya con los resultados sobre la mesa, tomar las decisiones o realizar las inversiones que sean pertinentes en el mundo real y con beneficios que saltan a la vista: costos controlados y riesgos casi nulos donde antes hubieran sido muy significativos.

El poder de los datos

La fuente de información para los gemelos digitales pueden ser tanto los datos del entorno real (las mediciones que hayan entregado los diferentes sensores, las transacciones previas, cualquier otra pieza de información estructurada o no estructurada que aplique) o bien un conjunto de datos sintéticos, es decir, información generada artificialmente y que puede utilizarse para alimentar un algoritmo de IA cuando los datos reales no tienen el volumen o la variedad suficiente para producir aprendizajes o predicciones confiables.

Una cosa es concreta: cuantos más datos haya disponibles para crear y alimentar el gemelo digital, mejor será la simulación que pueda hacerse de la contraparte física.

La creación de gemelos digitales prácticamente no tiene límites: pueden reflejar una plataforma digital, un proceso en particular, un recorrido logístico, el ciclo de vida de un producto en particular o, incluso, es posible escalarlos y dotarlos de inteligencia artificial para generar redes de digital twins con el potencial de reproducir una fábrica entera o hasta una ciudad.

Los gemelos están creciendo

El sitio web especializado en estadísticas de mercado Markets & Markets afirma que los apenas US$3.100 millones que se invirtieron en gemelos digitales en 2020 se convertirán en US$48.200 millones en 2026. Además de que la tecnología está madura y ofrece enormes oportunidades, hubo otras circunstancias que sacudieron y aceleraron el mercado. Uno fue el COVID-19, que alertó sobre la necesidad de hacer pruebas, monitoreos y desarrollos sobre modelos virtuales para evitar la presencia física. Otro, el efervescente negocio de las fusiones y adquisiciones entre empresas que continúa movedizo al ritmo de las condiciones macroeconómicas actuales globales: para dos empresas que unen operaciones es infinitamente más sencillo experimentar los puntos de intersección y evaluar la nueva estructura organizacional en la réplica virtual que en el mundo real.

Las principales barreras para la adopción de gemelos digitales son de orden cultural: el desconocimiento sobre el tema y sobre sus beneficios potenciales y el hecho de que se trata de un paradigma nuevo y disruptivo. Su aceptación cada vez más grande en industrias como manufactura, logística, salud, petróleo y gas y minería está sirviendo de impulso para esquivar este obstáculo.

Si bien se trata de una tecnología que aún está dando sus primeros pasos, las consultoras de mercado coinciden a la hora de remarcar que se trata de la base sobre la cual las empresas crearán, formatearán y probarán sus operaciones futuras.