Digital Twin es la representación máxima del próximo salto tecnológico: la unión del mundo físico con modelos virtuales inteligentes, que son incluso considerados pioneros en lo que conocemos como la Cuarta revolución industrial.
Nacidos a partir del concepto de tech-mirroring de la NASA en 2002, los gemelos digitales dejaron de ser sólo un concepto fruto del crecimiento y expansión de la Internet de las Cosas (IoT). De hecho, Gartner los clasificó como una de las 10 Tendencias Estratégicas en los últimos dos años por su capacidad para aprender y suministrar datos de manera continua.
Compañías de todos los sectores, como por ejemplo automotriz, salud, retail y finanzas, aplican gemelos digitales para diseñar y operar productos y procesos complejos, desde turbinas y operaciones bancarias hasta góndolas de supermercado. Gartner también predice que hacia 2021, la mitad de las grandes empresas industriales habrán adoptado esta tecnología, gracias a la cual pueden acelerar el desarrollo de productos y servicios, optimizar la performance y realizar tareas de mantenimiento predictivas.
¿Cómo funciona?
Se colocan sensores en los modelos reales para poder recopilar datos sobre el estado del proceso, producto o servicio. Después, en base a esta información, se realiza un prototipo virtual sobre el cual se realizarán las pruebas.
Sus principales ventajas incluyen:
- Evitar problemas y fallas antes de que se originen
- Testear, a bajo costo, diferentes escenarios de riesgo
- Simular posibles usos de productos y servicios
- Desarrollar nuevas oportunidades de negocio
- Crear comportamientos predictivos
- Personalizar la producción a los requerimientos del cliente con posibilidad de modificación
Por si fuera poco, se estima que los Digital Twins son capaces de reducir el time-to-market casi un 50%, así como aumentar la productividad en hasta un 20%. A su vez, la realización de pruebas virtuales ayuda a reducir el uso de energía hasta un 70%, al igual que la emisión de gases contaminantes.
Usos frecuentes
En el sector automotriz se utiliza para realizar miles de pruebas con diferentes y posibles escenarios en ambientes virtuales, sin el costo de crear y destruir prototipos reales.
En la banca, se implementa para realizar un seguimiento de nuestra evolución como individuos y cómo puede evolucionar el fraude y nuestra evolución contra el mismo a medida que vamos transitando diferentes etapas de nuestras vidas: de estudiante, a joven profesional, a padre de familia, por ejemplo.
En el caso de VU, lo utilizamos para simular un ambiente seguro de pruebas para aplicar las soluciones de VU en los bancos. Esto nos permite aplicar el proceso de secure onboarding con reconocimiento facial y prevención de fraude, por ejemplo, para asegurarnos de que funcione de manera correcta antes de implementarlos live en nuestros clientes. Este proceso ayuda a garantizar el buen funcionamiento, disminuir la fricción transaccional ocasionada por errores y garantizar una transición exitosa en pos de la transformación digital.
El Digital Twin, combinado con Inteligencia Artificial y Machine Learning va creciendo y evolucionando con nosotros y va modificando los umbrales de evaluación, protección y resultados positivos y negativos del modelo para asegurar nuestra seguridad en todo momento.
Escrito por Sebastián Stranieri
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