Los gemelos digitales pueden definirse, en términos generales, como ‘réplicas virtuales de sistemas físicos reales (ya sean vivos o no), que incluyen soluciones de análisis de sistemas complejos, apoyo a la toma de decisiones e integración tecnológica’ (Pylianidis et al., 2021).

También, podría decirse que ‘los gemelos digitales replican activos físicos en el mundo virtual, enriqueciéndolos con capacidades adicionales y características que respaldan la toma de decisiones y la gestión del ciclo de vida’ (Uhlenkamp et al., 2022), y ‘un gemelo digital, en su sentido más simple, es un modelo virtual vinculado a un objeto físico. Al conectar los datos en tiempo real del objeto o proceso físico en su representación digital, programada con modelos matemáticos, inteligencia artificial y reconocimiento de patrones para recrear fielmente su homólogo, el gemelo digital cobra vida’ (Vessali et al., 2022).

‘Los gemelos digitales están siendo adoptados cada vez más por diversas industrias, transformándolas y generando nuevas oportunidades. Los gemelos digitales ofrecen niveles de control sobre entidades físicas que antes no se habían alcanzado y ayudan a gestionar sistemas complejos mediante la integración de una variedad de tecnologías’ (Pylianidis, 2021).

Por ejemplo, una definición concreta en el terreno de la agricultura, considera a los gemelos digitales como ‘una representación virtual dinámica de un animal o planta a lo largo de múltiples etapas de su ciclo de vida, que utiliza datos del mundo real, simulación, representaciones virtuales y modelos de aprendizaje automático combinados con tecnología satelital para posibilitar la comprensión, el aprendizaje y el razonamiento, respaldando decisiones y la gestión del ciclo de vida; los gemelos digitales pueden utilizarse para responder preguntas hipotéticas y deben ser capaces de presentar perspicacias de manera intuitiva’ (Clark et al, 2019).

En el caso de la producción y la logística, ‘conceptos relevantes incluyen Internet de las cosas, Internet industrial, Industria 4.0 y, finalmente, el concepto de Gemelo Digital . . . la cuestión del desarrollo y uso de los Gemelos Digitales está cobrando cada vez más importancia’ (Uhlenkamp et al., 2022).

Se trata de metodología también relevante en los servicios, por ejemplo, en telecomunicaciones: ‘las plataformas de gemelos digitales, utilizadas para crear modelos virtuales de clientes, productos, procesos y recursos, están surgiendo como una estrategia para impulsar una innovación y toma de decisiones más rápidas en las organizaciones de telecomunicaciones. Estas plataformas permiten experimentar y evaluar múltiples estrategias comerciales a gran escala para ver cuáles serían los resultados antes de su ejecución en el mundo real, aumentando la confianza, reduciendo costos y disminuyendo riesgos’ (Harvard Business Review Analytic Services, 2022). 

Los gemelos digitales han avanzado también en la construcción: ‘un gemelo digital, como una representación dinámica de un activo que imita sus comportamientos del mundo real, puede ser una solución prometedora para gestionar, planificar, predecir y demostrar activos de manera segura y eficiente’ (Chen et al., 2021).

Se trata de tecnología de ‘propósito general’, aplicable en cada sector imaginable. Kshetri (2021) plantea que ‘el gemelo digital (GD) de una entidad física, que representa virtualmente y describe con precisión un producto a niveles micro y macro, puede ofrecer varios beneficios. En la industria agrícola, por ejemplo, donde la adopción de los GD está aumentando rápidamente, los GD pueden facilitar el monitoreo remoto de cultivos, la salud del suelo y la gestión de ganado y granjas, eliminando las restricciones de lugar y tiempo encontradas por los humanos. Los GD de activos como puentes, torres de comunicación y grúas permiten un monitoreo basado en la condición, en lugar de basarse en el tiempo, lo que hace posible analizar datos actuales e históricos para identificar problemas de mantenimiento. Este enfoque puede reducir significativamente el tiempo de inactividad y los costos de reparación. En la industria de la salud, el uso de pacientes virtuales y GD de órganos internos puede acelerar las aprobaciones regulatorias de productos médicos para enfermedades como las cardíacas, lo que significa que los pacientes pueden acceder a tratamientos nuevos de manera más rápida y segura’.

Y agrega ‘la disminución de los costos de almacenamiento y transmisión de datos, los avances en la informática y las innovaciones y herramientas tecnológicas, como la inteligencia artificial (IA), el aprendizaje automático (AA), el análisis de grandes volúmenes de datos y el Internet de las cosas (IoT), y la conectividad ubicua han hecho factible desarrollar e implementar GD en muchos entornos. El mercado global de GD se estimó en USD 3,100 millones en 2020 y se predice que alcanzará los USD 48,200 millones para 2026’.

Un uso creciente de gemelos digitales es bajo el concepto de ‘ciudades inteligentes’ o ‘smart cities’. Un documento de PwC plantea que ‘a medida que las ciudades de todo el mundo experimentan un crecimiento extraordinario y desafíos urbanos cada vez más complejos, las autoridades municipales enfrentan una mayor presión para una asignación de recursos más eficiente y una gestión urbana efectiva . . . Hay un reconocimiento creciente entre las organizaciones del sector público en ciudades de todo el mundo sobre el valor de aprovechar datos digitales en tiempo real para monitorear el rendimiento de los servicios existentes, mejorar la planificación urbana y optimizar la toma de decisiones. Al alimentar diferentes fuentes de datos dinámicos a un gemelo digital, existe el potencial de probar ideas o simular escenarios hipotéticos para instalaciones, procesos y paisajes urbanos antes de cualquier implementación en el mundo real, incluso antes de que las ciudades se construyan o desarrollen. Creemos que la tecnología de gemelos digitales tendrá un papel vital en la gestión de esta próxima fase de desarrollo urbano de manera segura, eficiente, respetuosa con el medio ambiente y rentable’ (Vessali, 2022).

Independientemente de aplicaciones específicas en distintos sectores, el concepto de ‘gemelo digital’ es aplicable, transversalmente, a las decisiones de gestión en empresas de cualquier sector de actividad, a través de la modelización matemática de sus procesos productivos. Por ejemplo, Slepneva et al. (2021) plantean: ‘el proceso de reciente digitalización de la economía en las últimas décadas destaca la tecnología de los ‘gemelos digitales’. Esta tecnología es un producto de software que sintetiza un prototipo virtual de un objeto real mediante la recopilación y análisis de datos iniciales sobre un objeto real y sus procesos. Además, los gemelos digitales permiten simular cualquier situación del proceso tecnológico y organizativo, con el fin de prever el desarrollo de la situación y tomar medidas preventivas. Esto, en su mayoría, no solo ayuda a prevenir situaciones de emergencia y de fuerza mayor, sino también a reducir los costos de producción y gestión, y maximizar el retorno de la inversión. Este efecto positivo contribuye al crecimiento de la competitividad y la confianza del cliente. Los ‘gemelos digitales’ en el mundo moderno se están convirtiendo en una de las áreas clave de la transformación digital de la producción, incluyendo industrias relacionadas, el soporte y mantenimiento del proceso productivo. La transformación digital de la producción requiere cambios en el sistema de gestión de la empresa’.

Modelizando cada sector de la economía es posible pensar en un modelo comprensivo de toda la economía. Ya hay propuestas al respecto: ‘los modelos macroeconómicos del ‘mainstream’ son apenas útiles como herramientas de apoyo experto para los formuladores de políticas. Existe la necesidad de un instrumento adecuado que replique de manera más realista la economía real y, por lo tanto, proporcione mejores consejos (imparciales) a los políticos. El concepto del gemelo digital de la economía introduce una herramienta económica y plataforma que permite el desarrollo dinámico-experimental, así como la evaluación objetiva y transparente de las políticas macroeconómicas’ (Pobuda, 2020).

Economic Trends ha desarrollado gemelos digitales en distintos sectores de actividad, con una metodología común de modelización matemática y algoritmos, pero posibilitando distintos usos, de acuerdo con las inquietudes y problemáticas de cada sector, poniendo en valor la característica de ‘propósito general’ de una metodología y tecnología de gemelos digitales.

Ha desarrollado gemelos digitales para el autotransporte de cargas, aplicables a tipos de cargas y trayectos específicos, y a empresas con distintas combinaciones de dichas cargas y trayectos, con los cuales viene generando desde 2016 estadísticas rigurosas de costos, proyecciones de costos bajo distintos escenarios, y simulaciones de impacto de cambios en distintos factores con incidencia sobre la actividad.

Entre otras cosas, los gemelos digitales del autotransporte de cargas han permitido, a la Cámara Empresaria del Autotransporte de Cargas de Córdoba (CEDAC) y la Asociación de Propietarios de Camiones de Mendoza (APROCAM) innovar en estadísticas de costos de acuerdo a necesidades crecientes en contextos macroeconómicos agresivos: (a) la creación de estadísticas de costos por km, dada la complejidad de las negociaciones de tarifas que se habían manejado, históricamente, sólo con porcentajes de variación, sin una referencia explícita de costos, (b) la creación de estadísticas de costos para distintos tipos de carga y trayecto, dada la heterogeneidad que se produce en contextos de volatilidad de precios relativos, (c) la realización de proyecciones de costos, para evitar que las empresas ‘corran de atrás’ a los costos por utilizar información histórica irrelevante en contexto de alta inflación, (d) la realización de simulaciones de costos para distintos tipos de tractores, semirremolques y combustibles, en contextos de distorsiones de precios en los mercados, (e) las estimaciones ‘puntuales’ de costos, cuando la elevada inflación comenzó a hacer irrelevantes los promedios mensuales, entre otras importantes innovaciones.

Ha desarrollado también gemelos digitales en el complejísimo sector de los servicios de salud, con gemelos digitales para unidades de terapia intensiva (adultos, pediátricas y neonatales), unidades de internación en piso, servicios de diagnóstico por imágenes, quirófano y guardia, parametrizables para distintos tamaños y configuraciones (cantidad de camas de internación, nivel de complejidad, tasas de uso, etc.), para distintas ubicaciones (provincias y ciudades diferentes, con diferentes componentes tributarios, de tarifas eléctricas, entre otros), e incluso para distintas definiciones de ítems a considerar, según las definiciones de cada financiador (por ejemplo, aranceles para ‘módulos’ de internación requieren considerar todos los costos de una unidad de terapia intensiva; aranceles para ‘pensión’ por un lado y medicamentos y consumibles por otros, requieren distintos tipos de recortes de ítems).

Con estos gemelos digitales, las asociaciones de clínicas de las provincias de Córdoba, Mendoza, San Juan, Entre Ríos, Chaco y Salta, y la propia confederación nacional (CONFECLISA) han podido modificar negociaciones de aranceles, medir con precisión atrasos arancelarios, detectar y cuantificar ‘subsidios cruzados’ dentro de los efectores, cuantificar efectos de propuestas de políticas públicas, como propuestas para transformar ‘IVA No Computable’ en crédito fiscal, entre otras.

En la industria metalúrgica, gemelos digitales de procesos productivos como mecanizado, refinería de aluminio, fundición de aluminio, estampado y fabricación de conjuntos de escape, ha permitido (a) diseñar una metodología para medir con precisión la competitividad del sector, estimando, por ejemplo, costos de cada proceso productivo en Argentina vs Brasil, detectando y cuantificando además qué factores conforman el diferencial de costos, para definir agendas concretas de iniciativas y propuestas de políticas públicas para mejorar la competitividad; diseñar propuesta y lograr su aceptación por parte del Ministerio de Economía de la Nación para incrementar reintegros de exportación de un modo que generaba impacto fiscal neutro y excedente de divisas en el mercado oficial de cambios (2019); mostrar con precisión por qué no es factible gravar con 15% de derechos de exportación y 17.5% de impuesto PAIS a Manufacturas de Origen Industrial (2024).

En la construcción ha desarrollado gemelos digitales para la construcción de diferentes tipos de infraestructura, permitiendo estadísticas y proyecciones de costos, realización de ejercicios de simulación de impacto de distintos esquemas alternativos de redeterminación de costos, clave en contextos inflacionarios, y realización de ejercicios de simulación de impacto y estimación de huella teórica de carbono bajo distintos escenarios, lo que permite, entre otros usos, análisis costo-beneficios de alternativas de reducción de huella de carbono versus mitigación de la misma, algo muy importante en una economía con alta volatilidad de precios relativos donde, por ejemplo, con tipo de cambio real bajo puede convenir invertir en equipamiento que reduzca huella de carbono mientras que, con tipo de cambio real alto, pueden ser menos costosas distintas alternativas de mitigación.

Economic Trends ha desarrollado también gemelos digitales en sectores como (a) servicios públicos, como servicios de distribución de agua corriente y de cloacas y servicios de televisión por cable y conectividad por Internet, (b) expendio de combustibles, con parametrización para distintas tipologías de estaciones de servicio, bajo distintas banderas y en distintos lugares del país, (c) ramas industriales como la maquinaria agrícola, la minería de áridos, la industria gráfica, la industria del plástico, madera y muebles, (d) los centros de contacto, (d) empresas industriales de implementos médicos de alta tecnología.

Actualmente, Economic Trens se encuentra trabajando en varias líneas complementarias, como por ejemplo las siguientes:

a.- El diseño de ‘gemelos digitales’ en sectores de actividad que todavía no cuentan con esta herramienta. La metodología desarrollada por Economic Trends está pensada para permitir parametrización específica de cada sector y de distintos procesos productivos dentro del sector, poniendo en valor el conocimiento y la inteligencia colectiva de los propios empresarios y ejecutivos del sector respectivo.

b.- La parametrización de gemelos digitales específicos para empresas de cada sector, para su utilización, complementaria de herramientas tradicionales de gestión, para simular en entornos digitales decisiones operativas y estratégicas antes de su ejecución en el entorno real.

c.- La integración de gemelos digitales de distintos sectores para conformar gemelos digitales de la economía de Córdoba y la economía argentina, pudiendo conformar a futuro matrices insumo-producto dinámicas, actualizadas en tiempo real, algo especialmente importante para una economía con tanta volatilidad de precios relativos. Esto permite componer complejos gemelos digitales de ciudades, provincias y economías completas a partir del desarrollo y posterior integración de las distintas ‘piezas’ y ‘capas’ que los componen.

d.- El desarrollo de variantes específicas de gemelos digitales de distintos sectores especialmente preparados para ser utilizados en resolución de ‘método del caso’ habitual en maestrías y demás posgrados y programas de capacitación ejecutiva y en análisis de implicancias, en cada sector y empresa específica, de escenarios macroeconómicos alternativos.

e.- La adopción de gemelos digitales en entidades intermedias para que, en lugar de llevar problemas al sector púbico, lleven soluciones estudiadas en profundidad, con la lógica del respectivo sector, y del funcionario que tiene que decidir con una visión general más que sectorial. Esto permite cambiar el eje de las discusiones, lograr una mejor articulación público-privada para la resolución de problemas y concentrar esfuerzos en búsqueda de soluciones, en lugar de malgastarlos en la discusión de diagnósticos divergentes.

f.- La adopción de gemelos digitales en la evaluación de posibilidades de innovación y adopción de tecnologías, como inteligencia artificial, ‘experimentando’ en el terreno virtual de los gemelos digitales antes de hacerlo en la realidad.

Referencias

Chen, Long; Xiang Xie; Qiuchen Lu; Ajith Kumar Parlikad; Michael Pitt and Jian Yang (2021): ‘Gemini Principles-Based Digital Twin Maturity Model for Asset Management’, Sustainability 2021, 13, 8224. 

Clark, Andy Stanford; Erwin Frank Shultz; and Martin Harris (2019): ‘What are digital twins?’, Technical report, IBM.

Harvard Business Review Analytic Services (2022): ‘Enhancing innovation in Telecom with Digital Twins’, White Paper.

Kshetri, Nir (2021): ‘The Economics of Digital Twins’, IEEE Computer, 54(4): 86-90.

Pobuda, Patrick (2020): ‘The digital twin of the economy: proposes tool for policy design and evaluation’, Real-World Economics Review, Issue No.94.

Pylianidis, Christos; Sjoukje Osinga; and Ioannis N. Athanasiadis (2021): ‘Introducing digital twins to agriculture’, Computers and Electronics in Agriculture, Elsevier.

Slepneva, T; M. Chernysheva; and K. Zaitseva (2021): ‘Impact of Digital Twin Technology on the Financial Performance of Corporations’, European Proceedings of Social and Behavioural Sciences.

Uhlenkamp, Jan-Frederik; Jannicke Baalsrud Hauge; Eike Broda; Michael Lütjen; Michael Freitag; and Klaus-Dieter Thoben (2022): ‘Digital Twins: A Maturity Model for Their Classification and Evaluation’, IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers, Vol.10.

Vessali, Kaveh; Hazem Galal; Scott Nowson; and Cybele Chakhtoura (2022): ‘How digital twins can make smart cities better. Real-time simulations can create a bridge between physical and virtual worlds’, PwC.