La Inteligencia Artificial (IA) constituye uno de los paradigmas de la denominada cuarta revolución industrial o “Industria 4.0”. El nivel científico y tecnológico, alcanzado en la actualidad, permite visualizar un escenario lo suficientemente maduro en el que, cualquier empresa, sin importar sector o tamaño, pueda plantearse su uso en beneficio de sus procesos operativos.
fuente: Ministerio de Industria
De hecho, ya se está utilizando en diferentes sectores (banca, industrial, tecnológico) y comienza a expandirse con propuestas en otros tantos (agricultura, energía, salud, transporte, etc.).
Pero ¿cómo una empresa puede introducirse en este ámbito? ¿qué coste le supondría? ¿qué beneficios? ¿amortizaría la inversión? ¿cómo modificaría su aplicación a la propia dinámica actual? ¿cuáles son los riesgos?
Estas y otras muchas preguntas son las que los gestores de las empresas se hacen ante este nuevo panorama.
Mientras la incertidumbre supere a la certeza del beneficio que su implantación produce la decisión no es fácil. Sin embargo, las primeras empresas que lo apliquen con éxito, sin duda, tendrán una ventaja competitiva sobre el resto.
El dilema está servido: ¿espero a que la solución IA se aplique en mi sector y una vez contrastado su beneficio la incorporo?
Esta forma prudente de incorporar nuevas tecnologías a la empresa es una buena táctica, seguida por industriales con éxito. Sin embargo, en este caso, quizás haya un matiz diferencial, que promuevan una actitud más proactiva:
- La IA no es una tecnología exógena a la empresa, como muchas veces ocurre con nuevas máquinas o tecnologías que sustituyen o modifican a las existentes en el momento de una nueva implantación. Produciendo inicialmente cambios importantes. La IA está basada en el conocimiento (know-how) de la propia empresa, su implantación parte de este conocimiento, el cual se utiliza de forma progresiva e incremental. En principio sin suponer ningún cambio traumático, pudiendo acotar la incertidumbre y como consecuencia los riesgos asociados.
Es decir, la “I” de la IA ya existe en la empresa con éxito. La “A” de esta IA se puede incorporar utilizando por una parte las tecnologías de la información, comunicación y control (TICC) que aportan el soporte físico y por otra el conocimiento científico que aporta el soporte teórico generador de modelos de aplicación específico a la propia empresa.
¿Cómo se puede trasladar a mi empresa todo este potencial?
Si fuera fácil la respuesta, la IA seguro que ya estaría presente de forma generalizada. Esto quizás ocurra dentro de unos años, pero en la actualidad, el terreno está por explorar.
Sin profundizar en ejemplos concretos, objeto de otros artículos que se irán publicando, la IA puede ser utilizada en la empresa, inicialmente y sin ser excluyente a otras, de dos formas posibles:
- Analizar, clasificar y detectar patrones
- Analizar, modelar y realizar predicciones
Para la primera opción, las operaciones habituales de las empresas en su producción, su relación con clientes, las relaciones con redes comerciales o determinadas situaciones repetitivas detectables pueden ser analizadas para extraer patrones con los que automatizar procesos. Se trata de asistentes artificiales que ayudan a la toma de decisión o que actúan de forma automatizada cuando detectan un patrón determinado. Ejemplos:
- Patrones de comportamiento en el uso de la tarjeta de crédito, en el sector bancario, pueden alertar de una utilización fraudulenta.
- Patrones en los contenidos de los e-mails, detectados por el software de correo electrónico rechazan correos sospechosos.
- El reconocimiento artificial del habla y de imágenes está basado en el reconocimiento de patrones.
- Nuestros móviles comienzan a reconocer nuestros patrones de comportamiento y nuestros gustos. Nos ofrece opciones de forma automática basado en ellos.
Para la segunda posibilidad, y de igual modo que en el reconocimiento de patrones las situaciones de aplicación son las mismas. En este caso la herramienta artificial es capaz de realizar predicciones de lo que va a ocurrir, en función de modelos creados y situaciones que se van produciendo en la operación empresarial. El objetivo siempre es el de utilizar estos sistemas para ayudar a la toma de decisión o para actuar de forma automática. Ejemplos:
- El mantenimiento industrial predictivo utiliza modelos de comportamiento previamente analizados que anticipan averías.
- Las propias predicciones meteorológicas con sus modelos matemáticos.
- El sector energético analiza modelos con los que anticipar situaciones de demanda o distribución.
- La información sobre consumo de gasolina en el depósito que el coche nos ofrece en marcha a través de las pantallas o displays indicadores es un cálculo predictivo sencillo.
Tanto para el reconocimiento de patrones como para la predicción de acontecimientos, la empresa que apueste por esta tecnología debe analizar sus propios procesos y detectar fuentes de mejora.
Toda empresa puede alcanzar mejoras con soluciones genéricas para el sector con estas herramientas, pero también mejoras internas consecuencia de su propio “know-how”, el cual no es del sector, sino propio. Estas últimas le permitirán diferenciarse de la competencia.
Tanto en uno como en otro, la colaboración de expertos en la identificación y diseño de aplicaciones es importante. Aunque existan en el mercado soluciones plug-and-play la configuración y adaptación de dichos productos requiere unos conocimientos que las empresas no poseen.
¿Tiene un coste elevado su instalación y mantenimiento?
La pregunta del millón para los gestores. La respuesta depende de ellos mismos y de los objetivos planteados. Todo pasa por un análisis interno y una exploración de opciones con especialistas que colaboren en su diseño.
Lo que sí podemos adelantar es que las tecnologías existentes (información, comunicación, control) tienen mercados con numerosas opciones muy competitivas. Los sistemas electrónicos, informáticos y de comunicación han evolucionado hacia estándares de fabricación y uso aprovechando la economía de escala con propuestas que incluso se están denominando como “low-cost”.
Si el soporte físico puede ser asumible económicamente sólo quedaría por acotar la parte “inteligente”. Como se ha propuesto previamente el conocimiento lo tiene la empresa, por lo tanto, precisa otras empresas especializadas para el desarrollo e implantación de dichos sistemas, conforme a un diseño de requerimientos realizado por la propia empresa junto con los técnicos especializados. Este coste, asumiendo que se trata de soluciones innovadoras, de interés también para las propias empresas especializadas también puede ser acotado en un “win to win” acordado.
El mantenimiento es fundamental y deberá ser objeto de tratamiento en el diseño, ya que estas herramientas deberán ser ajustadas y mejoradas una vez se pongan en funcionamiento. Tanto su instalación como su mantenimiento se podrán escalar al tamaño y objetivos empresariales, pudiendo ir creciendo conforme aumenten dichos requerimientos.
Conclusiones
La IA es una herramienta que puede ser utilizada por cualquier empresa, en este artículo se han propuesto dos posibles formas introducirla. No son las únicas, sin embargo, puede que sean de las más sencillas de implantar en una primera solución o acercamiento exitoso a este paradigma.
Algunas de las características de la IA son:
- Se basa en el conocimiento que el sector y la propia empresa ya poseen.
- Puede integrarse de forma gradual sin incorporar cambios traumáticos.
- Aplica tecnología madura, basada en las tecnologías de la información comunicación y control.
- Utiliza modelos teóricos con conocimiento científico aplicado.
- El coste puede ser asumido por cualquier empresa, al ser escalable y gradual al ámbito de aplicación.
- Incrementa la productividad al automatizar procesos repetitivos.
- Proporciona ayuda a la toma de decisión.
- Los riesgos pueden ser acotados.
Este artículo inicia una serie de opiniones del potencial de la IA en diferentes sectores (mantenimiento, agricultura, industrial, energía,hogar, etc..), que serán tratados de forma temática en próximas publicaciones.