Aplicación práctica de IA industrial por startup con experiencia de Shell 

Applied Computing, fundada en 2023, ha incorporado a Dan Jeavons, exdirectivo de Shell, como presidente para impulsar su plataforma Orbital. Combinando análisis de series temporales, modelos físicos y un LLM especializado en ingeniería química, la startup ya opera en una de las mayores refinerías del mundo y logra reducir el consumo energético en un 10 %. ¿Puede la IA industrial aplicada transformar el sector energético?

Hace 2 horas
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La IA industrial aplicada está emergiendo como una solución crucial para modernizar infraestructuras energéticas obsoletas. La startup británica Applied Computing, fundada en 2023 por Callum Adamson y el Dr. Sam Tukra, ha dado un paso decisivo al nombrar presidente a Dan Jeavons, veterano de Shell con más de dos décadas de experiencia en innovación digital y programas de IA. Su plataforma Orbital, ya operativa en una de las refinerías más grandes del mundo, promete reducir el consumo energético en un 10 %, un dato que invita a preguntarse: ¿será esta la clave para una transformación real y pragmática del sector energético?

Una propuesta tecnológica integral y práctica

Applied Computing ha diseñado Orbital como una IA industrial aplicada de alta precisión. Esta plataforma combina tres modelos fundamentales:

  • Análisis de series temporales, prediciendo el rendimiento bajo distintos escenarios.
  • Modelo físico, que asegura realismo y factibilidad en las recomendaciones.
  • Large Language Model entrenado en ingeniería química, que facilita la interacción directa con ingenieros de proceso.

Esta fusión no es casual: Orbital procesa el 100 % de los datos operativos —frente al 8 % habitual en sistemas tradicionales— y supera en un 90 % métricas clave con respecto a plataformas anteriores.

Orbital también incorpora retroalimentación continua de los ingenieros en planta, ajustando sus recomendaciones según cambios operativos en tiempo real. Esta capacidad de aprendizaje dinámico convierte a la IA industrial aplicada en un socio activo de la operación, capaz de adaptarse a distintas refinerías y condiciones de proceso sin comprometer seguridad ni eficiencia.

Impacto documentado en eficiencia y retorno de la inversión

Los resultados en entornos reales no se han hecho esperar. Orbital ha demostrado en despliegues piloto:

  • Hasta un 75 % de ahorro en costos frente a plataformas en la nube.
  • Un periodo de retorno de inversión de menos de 10 semanas.
  • Ahora, su impacto se amplía con una reducción del 10 % en el consumo energético en instalaciones petrolquímicas de gran escala.

Además del ahorro energético y financiero, Orbital permite a las empresas cumplir con regulaciones ambientales más estrictas, reduciendo emisiones indirectas derivadas del consumo eléctrico. Esto demuestra que la IA industrial aplicada no solo genera beneficios económicos, sino que también contribuye a la sostenibilidad del sector energético global.

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Liderazgo experimentado al servicio de la transformación

La incorporación de Dan Jeavons como presidente aporta una experiencia estratégica indispensable. Con casi 20 años en Shell como VP de ciencia computacional, innovación digital y CTO de TI, Jeavons lideraba sus programas de IA. Su aval resalta una ventaja decisiva: Orbital no es obra de promesas tecnológicas, sino de resultados tangibles en entornos altamente complejos, con velocidad y precisión.

Además de su experiencia en Shell, Jeavons ha trabajado en múltiples proyectos de transformación digital en la industria energética, liderando la integración de inteligencia artificial en plantas de gran escala. Su conocimiento en la combinación de análisis de datos, modelado físico y optimización operativa permite que Orbital no solo identifique áreas de mejora, sino que implemente soluciones concretas con resultados medibles, fortaleciendo la credibilidad de la IA industrial aplicada como herramienta estratégica para la eficiencia energética.

Un respaldo financiero y tecnológico sólido

La credibilidad de Applied Computing también se refleja en su respaldo inversor. En mayo de 2025 cerró una ronda Seed de £9 millones, liderada por Stride.VC y Repeat.VC —uno de los mayores fondos iniciales para IA en Reino Unido. Además, ya se prepara para una Serie A en la segunda mitad de 2025. Esta base financiera impulsa su expansión y consolidación tecnológica.

La confianza de inversores especializados en tecnología industrial valida la viabilidad de Orbital y su potencial de expansión. Este respaldo financiero permite no solo el desarrollo continuo de nuevas funcionalidades, sino también la capacitación de personal y la integración de la IA industrial aplicada en múltiples instalaciones sin comprometer la operatividad.

¿Un modelo replicable para la eficiencia energética global?

La frase “no reemplazar, sino transformar” resume el enfoque estratégico de Applied Computing. Orbital es aplicable a miles de refinerías y plantas petroquímicas en todo el mundo, muchas con décadas de antigüedad. Su arquitectura Edge, que evita el envío masivo de datos a la nube, ofrece soluciones en tiempo real con menor latencia y mayor seguridad.

Un nuevo capítulo en la IA industrial aplicada

Aplicar IA sofisticada en sistemas industriales no es solo una innovación: es una urgencia. Plaftimas como Orbital muestran que la IA industrial aplicada puede (y debe) ser parte de la transición energética. Junto al liderazgo de Jeavons y sólidos resultados operativos, Applied Computing se posiciona como ejemplo de una transformación realista, efectiva y rápida.

Un llamado a la acción: adoptar IA con rigor

Al sector energético le conviene abandonar discursos tecnológicos vacíos y abrazar soluciones verificadas como la IA industrial aplicada que ofrece Orbital. No se trata solo de modernizar; se trata de transformar lo existente con resultados palpables.

Applied Computing, con su plataforma Orbital, la visión experta de Dan Jeavons y un respaldo sólido, ejemplifica cómo la IA industrial aplicada puede reducir hasta un 10 % el consumo energético en una de las mayores refinerías del mundo. Esto representa no solo eficiencia, sino un modelo pragmático para una transición energética con impacto real.

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