El CEO de Techint participó de un encuentro abierto para estudiantes de la Facultad de Ingeniería. Pidió «visión de desarrollo industrial».
La imagen llama la atención: Paolo Rocca, hombre fuerte de una de las compañías con mayor proyección internacional del país, sentado en el piso de la Universidad de Buenos Aires (UBA) con sus 72 años. Aunque no egresó en esa institución, el CEO de Techint protagonizó de un intercambio con unos 200 estudiantes de la Facultad de Ingeniería.
«Creo que un país necesita visión de desarrollo industrial, también necesita empatía con el trabajo que hacen muchas pequeñas y medianas empresas, que hoy son nuestros proveedores o nuestros clientes y que también tienen que transformar sus empresas, modernizar e introducir tecnología avanzada. Ahora, para poder fortalecer una estructura industrial hace falta diálogo, hace falta un entendimiento», planteó Rocca en la UBA.
Asimismo, señaló que «el empleo industrial es fundamental para el progreso de una sociedad civil e involucra muchísimos servicios relacionados con esto. Nuestra gran batalla, que fue la de mi abuelo y ha sido la de mi familia, de mi padre y la mía también, es la de defender la idea de la importancia que tiene un componente industrial en un país, una capacidad de crecimiento industrial, porque la industria es el lugar donde se desarrolla la innovación».
Futuro industrial: inteligencia artificial y energía
Con la perspectiva de adoptar los procesos de sus compañías a la transición energética, Rocca señaló que «todas nuestras sociedades tienen un plan de descarbonización que tiene un compromiso. Tenaris tiene un compromiso de reducción del 30% hacia el 2030. Ternium tiene un compromiso de reducción del 15% de sus emisiones de carbono».
El dirigente industrial también fue consultado sobre las aplicaciones que tiene la inteligencia artificial en sus firmas. «Nosotros la aplicamos a los procesos de producción, donde las variables son infinitas, son muchísimas. En una laminación de un tubo están el análisis de la temperatura, los niveles sobre longitud de la pieza, sobre el diámetro, el tratamiento térmico, muchas variables que nos deberían permitir gradualmente reducir la defectuosidad y lograr la perfección en los procesos», ejemplificó.
Luego sostuvo que «esto para nosotros es todavía inicial porque crear los data leaks de millones de datos, homogéneos y navegables, no es fácil en el mundo industrial. Porque el mundo industrial tiene tecnología de corrección de datos distinta y crear los data leak donde la IA puede construir formas de auto aprendizaje no es fácil. Ahí tenemos toda un área de desarrollo».
«Para mí estamos al principio, empezamos a intuir por dónde tiene que ser, mientras que en el área médica en el mundo hay ya una extensión más grande. Nuestro desafío es entender cómo aprovecharlo en forma diferencial», concluyó.
