ElIBM Maximo EMEA Exchange reunió a representantes de 46 países en un entorno difícilmente más apropiado: el Parque del Retiro, bajo el anfitrión del Ayuntamiento de Madrid. El parque en sí está lleno de activos, inventario y repuestos gestionados como parte de un complejo entorno municipal. No estoy seguro de qué eventos futuros podrán superar eso.
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A lo largo de las presentaciones, un mensaje se mantuvo constante: Maximo Application Suite ya no se considera simplemente un sistema de gestión de trabajo. Las organizaciones lo están utilizando como una plataforma para la resiliencia, la estandarización, la innovación y, cada vez más, para la toma de decisiones basada en IA.

Madrid: Construyendo resiliencia en torno a Maximo

El Ayuntamiento de Madrid inauguró el evento explicando cómo tres grandes crisis han dado forma a su estrategia de tecnología y gestión de activos.
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La COVID-19 expuso debilidades en los datos y en la evaluación de impacto. La tormenta Filomena demostró la importancia de la previsión. El apagón general en la ciudad en abril de 2025 reforzó la necesidad de comprender los recursos, las dependencias y las prioridades operativas en tiempo real.
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En una crisis, las preguntas se vuelven muy prácticas:

• ¿Qué generadores tienen solo cuatro horas de combustible restante?

• ¿Dónde están los recursos policiales disponibles?

• ¿Dónde deberían desplegarse los camiones de diésel restantes?
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La respuesta de Madrid es MINT, Madrid Intelligente, con Maximo en el centro de las operaciones de la ciudad. La plataforma da soporte a 22 servicios municipales, cinco millones de activos geolocalizados y tres millones de posiciones de vehículos rastreadas. Debe ayudar a la ciudad a gestionar emergencias y grandes eventos mientras sigue prestando servicios a residentes y visitantes.
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El programa Cloudvolution trasladó a Madrid de un entorno Maximo 7.6 altamente personalizado y al final de su vida útil a una plataforma alojada en la nube diseñada para el futuro. El mensaje del programa fue sensato y refrescantemente directo: no se ponga en marcha hasta que tenga confianza en la solución.
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Las ambiciones de Madrid se extienden ahora a una "ciudad agéntica". Esto incluye el contexto espacial, el tratamiento de las imágenes como datos de primer nivel, el uso de Maximo Visual Inspection para identificar problemas a partir de fotografías enviadas y, potencialmente, permitir que los funcionarios públicos creen órdenes de trabajo de Maximo a través de WhatsApp.
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Fue fantástico ver a una gran ciudad europea tan comprometida con la Maximo Application Suite. También ofrece una posible explicación de por qué las calles de Madrid están tan limpias.
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Bane NOR: Alinear la Suite con el ciclo de vida del mantenimiento

Mi conclusión más importante del evento vino de Bane NOR.
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La organización noruega ferroviaria está utilizando MAS como plataforma de innovación para transformar el mantenimiento ferroviario. Un aspecto crucial fue que obtuvo el apoyo de los principales interesados al asignar cada MAS a cada etapa de su ciclo de vida de mantenimiento.
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Esto creó una conexión clara entre la inversión en tecnología y el valor operativo. También respaldó una decisión importante: en lugar de adaptar MAS en gran medida para reproducir las formas de trabajo existentes, Bane NOR cambiaría sus procesos de negocio para utilizar la suite tal como fue diseñada.
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Más organizaciones que adopten MAS deberían considerar este enfoque.
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Bane NOR comenzó con el Proceso de Mantenimiento de Noruega, un estándar intersectorial consolidado. También está utilizando las capacidades de activos lineales de Maximo, un área que a veces se pasa por alto a pesar de su clara relevancia para el ferrocarril, las carreteras, las tuberías y otras infraestructuras distribuidas. La planificación ya está generando valor, y se prevé que Optimizer se incorpore en fases futuras.
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La lección más amplia es que la adopción de MAS resulta más fácil de explicar cuando las aplicaciones se posicionan frente a un ciclo de vida empresarial reconocible. En lugar de discutir productos y funciones de forma aislada, las organizaciones pueden mostrar exactamente dónde Manage, Mobile, Scheduler, Health, Monitor y otras capacidades respaldan las decisiones de mantenimiento.

El Corte Inglés: La movilidad como fuente temprana de valor

El Corte Inglés describió su migración desde una plataforma de gestión de trabajo heredada. Sus requisitos estratégicos incluían soporte multi-sitio y multilingüe, una configuración extensa sin necesidad de desarrollo, alineación con las prácticas de mantenimiento del sector minorista y la integración con sistemas de IoT y gestión de edificios.
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Estos requisitos convirtieron a MAS en un candidato sólido.
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Su hoja de ruta de innovación incluye ahora la integración BIM, asistencia remota de expertos, gestión de emisiones ESG y supervisión del estado de los activos. Sin embargo, uno de los beneficios más inmediatos ha sido la movilidad.
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Este es un recordatorio útil de que la transformación no siempre tiene que comenzar con la capacidad más avanzada. Proporcionar a los técnicos un mejor acceso a información precisa en el lugar de trabajo puede generar un valor operativo visible mientras se crea una base para una hoja de ruta más amplia.
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Spendrups: Cuando los repuestos se vuelven digitales

Spendrups, la cervecera sueca, presentó uno de los casos de uso más distintivos del evento: el uso de impresión 3D para fabricar piezas de repuesto y la gestión del proceso a través de Maximo.
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Sus cuatro plantas tienen activos, requisitos de mantenimiento y antigüedades diferentes. Algunas requieren componentes únicos que ya no están disponibles comercialmente. En un entorno de producción, incluso una pieza pequeña que no esté disponible puede detener toda una línea, lo que convierte la obsolescencia y los plazos de entrega en riesgos operativos significativos.
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La fabricación aditiva cambia el modelo porque el repuesto puede convertirse efectivamente en un activo digital. El proceso comienza con la preparación del modelo CAD, seguido de la impresión, verificación, ajuste y supervisión. Maximo permanece en el centro, respaldando la identificación de la demanda, la creación de artículos, las compras internas, la recepción de mercancías, la instalación y el historial posterior de órdenes de trabajo.
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Existe un potencial significativo aquí. Un artículo podría mantenerse en Maximo con su plano CAD adjunto. Los límites de reorden de inventario podrían iniciar una orden de compra interna cuando las existencias caigan por debajo de un umbral acordado, pasando la demanda resultante al proceso de impresión. Eso hace que la impresión 3D deje de ser un experimento aislado y pase a formar parte de un proceso de mantenimiento e inventario regulado.

Michelin: Escalabilidad a través de estándares y madurez

Michelin demostró la escala a la que puede operar Maximo: 80 centros, tres organizaciones regionales, 19 000 usuarios, 28 millones de activos y siete millones de órdenes de trabajo.
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Su Michelin Maintenance Way define los estándares de mantenimiento mediante niveles de madurez Bronce, Plata y Oro. La organización utiliza actualmente Maximo Manage y Scheduler, con Health y Mobile identificados como objetivos futuros.
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Michelin ya utiliza una amplia gama de capacidades de Manage, que incluyen activos, ubicaciones, inventario y compras. Sus ambiciones de programación incluyen Graphical Work Week, Graphical Assignment y Graphical Scheduling, con el objetivo de convertir la planificación del mantenimiento en un valor operativo medible.
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El enfoque de madurez me llamó la atención porque es similar al modelado de capacidades que estamos desarrollando para DP World. En lugar de esperar que cada centro alcance un estado final idéntico de inmediato, un modelo escalonado establece una ruta controlada desde la capacidad fundamental hasta prácticas más avanzadas.
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Michelin también destacó un desafío que muchas organizaciones reconocerán. Desea ampliar la gestión de servicios de campo a través de Maximo Mobile, pero existe una brecha considerable entre su aplicación móvil interna actual y la aplicación Maximo Mobile Technician. Una hoja de ruta sólida debe reconocer esas brechas de adopción práctica en lugar de asumir que implementar una nueva aplicación crea automáticamente la preparación empresarial.

Quant: Empiece con la base de datos

Quant describió su trayectoria desde una prueba de concepto de Maximo Monitor hasta la producción. Como empresa de gestión de mantenimiento responsable de 55 centros de clientes en Maximo, su objetivo es establecer una base sólida para el mantenimiento basado en datos.
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El valor identificado de Monitor incluye:

• Detección de anomalías en sensores

• Alertas basadas en umbrales

• Paneles de control en tiempo casi real

• Notificación a los gestores de activos

• Trabajo de seguimiento en Maximo Manage
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Quant siguió un enfoque estructurado a través de la prueba de concepto, el diseño, la construcción, la validación, el piloto y el despliegue continuo. Estableció con éxito la configuración de dispositivos, la conectividad de datos y la visualización, aprendiendo al mismo tiempo a no abordar Monitor con expectativas predeterminadas ni a compararlo simplemente con las plataformas de IoT existentes.
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Se importaron alrededor de 3000 dispositivos para su uso en Monitor, y el valor se hizo visible para los técnicos y operadores. El siguiente paso de Quant es actualizar a MAS 9.1 y adoptar la integración con los medidores de Maximo Manage y las métricas de Monitor.
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Lo que me gustó de esta presentación fue el enfoque en la obtención de beneficios. La tecnología era importante, pero el proceso se estructuró en torno a demostrar dónde experimentarían valor los usuarios.

Mitie: Traiga su propio agente de IA a MAS

Mitie demostró "Andy", un asistente de IA interno que opera con MAS. Los usuarios autorizados pueden hacer preguntas sobre los datos almacenados en Maximo y recibir respuestas en formatos como texto o gráficos. Esto mostró el potencial de las organizaciones para incorporar sus propias capacidades de IA al entorno de Maximo en lugar de depender de un modelo de interacción único y fijo.
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La gestión de instalaciones ofrece un área evidente para explorar. Un asistente conversacional podría guiar a los usuarios a través de una serie de preguntas, recopilar la información necesaria para clasificar una incidencia y utilizar los datos resultantes para respaldar la creación de una solicitud de servicio u orden de trabajo en Maximo Manage. Lo importante no es simplemente que los usuarios puedan chatear con los datos de Maximo. La oportunidad radica en hacer que los procesos complejos sean más accesibles, manteniendo al mismo tiempo la autorización y la gobernanza adecuadas.
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La hoja de ruta de MAS: IA en todas partes, pero con unos cimientos sólidos primero

La discusión sobre la hoja de ruta puso un fuerte énfasis en la expansión de la IA en toda la suite. Los planes analizados incluyeron la incorporación del asistente de IA en la aplicación Maximo Mobile Technician en MAS 9.3, la escalabilidad de la IA en la gestión del ciclo de vida de los activos y la transición hacia el mantenimiento prescriptivo.
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IBM también quiere facilitar la adopción de la cartera general de MAS. Se animó a los usuarios a explorar las capacidades de IA generativa en MAS 9.2, comenzando con una pregunta sencilla al asistente: "¿Qué puedes hacer?"
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La dirección estaba clara. La IA se está convirtiendo en una parte central de la hoja de ruta de MAS y estará cada vez más disponible para usuarios y socios en toda la suite. Sin embargo, la mesa redonda introdujo un importante baño de realidad. Muchas organizaciones comprenden el potencial de Gestión del rendimiento de activos pero creen que todavía tienen prioridades más fundamentales que abordar. El ritmo de las nuevas capacidades es más rápido de lo que algunas organizaciones pueden asimilar.
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Se sugirió Maximo Health como un punto de partida accesible. Creo que también podría utilizarse para proporcionar visibilidad sobre la calidad de los datos, ayudando a las organizaciones a comprender el estado de la información que sustenta sus activos, no solo el estado de los activos físicos en sí.

Una buena IA sigue dependiendo de buenos datos

Puede que el día terminara con la IA, pero el tema volvió repetidamente a la calidad de los datos.
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Las organizaciones necesitan jerarquías estándar de activos, elementos y fallos si quieren aprovechar la IA agente, el aprendizaje automático, el mantenimiento prescriptivo y los conocimientos generados por IA. El consejo recurrente fue directo:

• Mantenga la solución estándar

• Mantenga los procesos simples

• Haga que el sistema sea fácil de usar

• Defina estándares mínimos de datos

• Explique a los usuarios de negocio por qué son importantes esos estándares
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El modelo pretendido no es que la IA sustituya el juicio humano. Es que la IA proporcione a las personas mejores datos, conocimientos y contexto para que puedan tomar mejores decisiones. Mantener al ser humano en el proceso es también la forma en que las organizaciones pueden generar confianza entre los usuarios operativos y los agentes de IA.

Mi conclusión general

El IBM Maximo EMEA Exchange demostró que el futuro de MAS es más amplio que cualquier aplicación individual.
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Madrid mostró cómo Maximo puede formar parte de la resiliencia operativa de una ciudad. Bane NOR demostró el valor de alinear la suite con un ciclo de vida de mantenimiento estándar. El Corte Inglés destacó la movilidad como un éxito temprano de transformación. Spendrups mostró cómo la fabricación aditiva puede convertir las piezas de repuesto en activos digitales controlados. Michelin ilustró la importancia de los modelos de madurez a escala global. Quant proporcionó un camino práctico desde los datos conectados hasta el valor operativo. Mitie demostró cómo las organizaciones pueden integrar sus propios agentes de IA en MAS.
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Detrás de todos estos ejemplos subyace el mismo principio: las capacidades avanzadas solo crean un valor sostenible cuando se construyen sobre procesos sólidos, estándares utilizables y datos fiables.
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Puede que la IA sea la parte más visible de la hoja de ruta de MAS, pero las organizaciones deben resistir la tentación de empezar por la tecnología. Comience por las decisiones operativas que necesita mejorar. Asigne MAS al ciclo de vida del mantenimiento. Establezca la base de datos necesaria. Mantenga la solución lo más estándar y sencilla posible. Luego, utilice la IA para que el valor de esa base sea más fácil de aprovechar.
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