Con el paso inicial dado en 2018, la incorporación paulatina de tecnología de aprendizaje automático (machine learning, ML) aplicado a la detección temprana de fallas ha generado no sólo un salto tecnológico sino cultural. La implementación de esta herramienta - desde la conceptualización inicial, pasando por un proyecto piloto y la extensión a todos los equipos críticos de Refinería Campana - implicó un cambio en la filosofía de gestión operativa diaria al requerir capacidades técnicas diferenciadas y procesos de análisis de los especialistas en forma integrada con otras áreas. En el presente trabajo se presentarán las dinámicas culturales surgidas, los ejemplos de captura de valor de la IA a lo largo de estos años y las líneas de trabajo actuales y futuras previstas. Así mismo, se analizarán las conclusiones sobre cómo la adopción temprana de esta herramienta ha abierto el camino para el desarrollo de otros proyectos de transformación digital cómo gemelos digitales estructurales, planificación optimizada del mantenimiento de rutina, etc.