Esta investigación tiene como objetivo aplicar métodos de Inteligencia Artificial (IA), específicamente Sistemas Inmunes Artificiales (SIA), para diseñar una estrategia de control óptima para una planta de control multivariable. Se investigan dos enfoques de control industrial específicos: control I-PD (Integral-Proporcional Derivativo) y PI-D (Proporcional-Integral Derivativo). La motivación para utilizar estas variaciones de controladores PID es que se implementan funcionalmente en controladores industriales modernos, donde proporcionan un control de procesos preciso. La investigación resulta en una solución novedosa al problema de síntesis de control para el sistema industrial. En particular, la investigación trata sobre la síntesis de control I-P para un sistema de dos bucles en el proceso tecnológico de una columna de destilación. Esta síntesis se lleva a cabo utilizando el algoritmo SIA, que es la primera aplicación de esta técnica en este contexto específico. Se proponen enfoques metodológicos para mejorar el rendimiento de los sistemas de control multivariable industrial mediante el uso efectivo de algoritmos de optimización y el establecimiento de criterios de calidad modificados. El índice de rendimiento numérico justifica la efectividad de los controladores basados en SIA en comparación con los controladores PID convencionales ( = 1.865, = 1.56). Se resuelve el problema de la síntesis del sistema de control multi-entrada multi-salida (MIMO), considerando las interconexiones debido al procedimiento de desacoplamiento.