En los últimos cinco años, las empresas han invertido cientos de millones para introducir equipos de la Industria 4.0, con un tamaño de mercado que alcanza cerca de los 140 mil millones de dólares. Sin embargo, como lo ha indicado un estudio de McKinsey, “una gran mayoría sigue estancada en una especie de purgatorio, luchando por capturar todo el potencial de sus esfuerzos de transformación o entregar un retorno satisfactorio de la inversión”.
Aunque la introducción de máquinas capaces de recopilar grandes cantidades de datos viene siendo un avance notable, la falta de explotación del potencial de los datos es, por un lado, una pérdida hasta el momento. Pero, por otro lado, es una gran oportunidad para las empresas que desarrollan Inteligencia Artificial ahora, debido a que tienen la capacidad de poder aprovechar el aprendizaje automático (ML), los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y otras técnicas para desarrollar nuevos casos de uso que aporten avances a la industria.
¿Será que la IA aún no es suficiente?
Vale la pena destacar que, ante todo esto, un obstáculo clave a superar es el enfoque de “siempre lo hemos hecho así”, típico de la industria, fundamentalmente en la manufactura. En esta industria, cualquier cambio tiene que evaluarse cuidadosamente para evitar interrumpir la producción. De todos modos, la implementación de la Inteligencia Artificial puede hacerse de manera progresiva, primero demostrando los beneficios potenciales y posteriormente, dando el salto, liberando todo su potencial.
Inversiones en la Industria 4.0 y uso de datos
Se estima que cada día se generan en todo el mundo unos 2,5 trillones de bytes de datos. Este impresionante volumen de datos representa claramente formidables inversiones industriales.
Lastimosamente, pocas empresas se encuentran aprovechando realmente el potencial de sus datos y falta un eslabón de la cadena: cómo aprovechar los datos para optimizar la eficiencia, la precisión y al mismo tiempo, la productividad.
La mayoría de las aplicaciones de datos en la actualidad se encuentran en controles de calidad, así como mantenimiento predictivo y optimización de procesos. Aunque las grandes corporaciones se encuentran impulsando la adopción de Inteligencia Artificial (IA) con máquinas de la Industria 4.0, se estima, en base a diferentes investigaciones, que solo el 30% de las pymes están haciendo lo mismo.
Cabe aclarar que, la motivación puede variar. En ocasiones, la respuesta que más se escucha es que las pymes no poseen una función empresarial dedicada a la Inteligencia Artificial. A veces, los propietarios piensan que puede ser demasiado caro. Otras veces, aunque se dispone de conocimientos de alto nivel, falta un ejemplo práctico para su implementación.
Pasos clave para implementar la Inteligencia Artificial
¿Cómo pueden empezar las empresas? A continuación, se incluye una breve lista que, evidentemente, puede variar entre empresas y dominios.
- Defina los objetivos y los requisitos. Es crucial identificar los problemas que se deben abordar con la máxima precisión y los resultados deseados. Se debe considerar el volumen de producción, la disponibilidad de datos y de igual forma, la integración con los sistemas existentes para crear una hoja de ruta.
- Recopilar datos para la preparación. Recopilar datos relevantes, como fotografías y lecturas de sensores. Es necesario asegurarse de que los datos sean diversos, representativos y al mismo tiempo, limpios para proporcionar información de alta calidad para el entrenamiento de IA.
- Seleccionar el proveedor de IA apropiado. Debe tener presente que es vital evaluar las aplicaciones de IA en función de la precisión, la escalabilidad, así como la facilidad de integración y el soporte del proveedor. Debe escoger proveedores con un historial exitoso en el análisis de defectos.
- Integrarlo con su infraestructura existente. Se debe asegurar que la aplicación de Inteligencia Artificial se integre con los sistemas de sus instalaciones, colaborando con los equipos de TI y así mismo, con los proveedores de soluciones para lograr una integración fluida.
- Capacitación y validación. Es inherente que capacite a la IA con los datos recopilados, tiene que validar su rendimiento con inspecciones manuales o datos históricos y optimizar continuamente en función de los comentarios.
- Abordar los desafíos. Superar problemas como la aceptación de los empleados y la confiabilidad del sistema mediante pruebas exhaustivas, involucrando al personal y de igual forma, garantizando una capacitación y comunicación apropiadas.
No se debe pasar por alto señalar que, la IA debe ser percibida como una herramienta para optimizar lo que hacemos, no para reemplazarlo todo. Debemos aprovechar esta poderosa tecnología para mejorar nuestros resultados, así como también nuestras habilidades y nuestra productividad.
