Existe desde hace décadas, pero solo en los últimos años la inteligencia artificial (IA) ha salido de los laboratorios de investigación para llegar al mundo real. Curiosamente, los consumidores están más familiarizados con ella, en forma de Siri de Apple, Alexa de Amazon y aplicaciones de navegación como Waze, así que ¿cuándo aceptarán las empresas, y especialmente los fabricantes y distribuidores, que la IA forme parte de la vida empresarial?
Los pilotos y proyectos iniciales están demostrando que la IA, y su pariente el aprendizaje automático (ML), tienen una importante contribución que hacer en el proceso de fabricación. Y al igual que la pandemia del Coronavirus ha acelerado la aceptación de otras tecnologías (por ejemplo, Zoom), la IA/ML se está evaluando ahora seriamente como una de las soluciones para ayudar a los fabricantes y distribuidores a afrontar los retos de las nuevas condiciones de trabajo.
¿Qué es la IA/ML?
IA es el término con el que se designa a los programas informáticos que obtienen información sobre el entorno, aprenden y actúan en respuesta a esa información y a los objetivos que se les fijan. Los sistemas de IA mejoran y se hacen más precisos a medida que recogen y analizan más datos. La IA tiene la capacidad de realizar tareas que a menudo realizan los humanos con un alto grado de precisión e inteligencia. Aunque no sustituye a la inteligencia humana, los conocimientos derivados de su uso pueden aumentar significativamente las capacidades humanas.
El ML es una forma de IA que permite a un sistema aprender de los datos en lugar de mediante programación explícita. A medida que el proceso de ML entrena los datos, es posible producir modelos más precisos basados en esos datos. Un modelo de ML es el resultado generado al entrenar el algoritmo de ML con datos. El ML permite que los modelos se entrenen en conjuntos de datos antes de ser desplegados.
¿Está preparada la IA?
En los últimos años se han realizado encuestas sobre la disposición de las empresas a utilizar la IA (por ejemplo, el estudio del MIT Sloan del que se hace eco Forbes) Antes de la pandemia, las encuestas indicaban que la mayoría de las organizaciones estaban al menos considerando la IA, lo que ahora ha cambiado drásticamente. Como comentaba el informe BCG de abril de 2020:
«La IA será imprescindible en el mundo post-Covid»
Ha habido preocupación por las nuevas habilidades que se necesitan para aprovechar las oportunidades de la IA. La buena noticia es que las herramientas de IA y ML se están adaptando para que puedan utilizarse en un entorno estándar de oficina o fábrica. La IA se centra cada vez más en la interfaz de usuario.
Dónde puede ayudar la IA
La IA y el ML pueden mejorar el servicio al cliente, optimizar los procesos operativos, permitir que los empleados se centren en actividades de mayor valor añadido al liberarlos de tareas tediosas repetitivas y, en última instancia, mejorar la rentabilidad.
El paso a una nueva realidad
Nueva realidad Cómo puede ayudar la IA
La incertidumbre exige redundancia, lo que incrementa los costes La IA permite aumentar la escala y el alcance necesarios para crear redundancia al tiempo que se reducen los costes.
Los patrones de consumo están cambiando hacia el comercio electrónico y otros modelos digitales
Los consumidores dan prioridad a lo esencial sobre lo lujoso
La IA mejora la detección de nuevos patrones y permite personalizar los productos
La IA puede mejorar la innovación y el desarrollo de nuevos productos
El trabajo a distancia se está convirtiendo en algo normal
La mano de obra a la carta es cada vez más importante
Las operaciones basadas en IA están preparadas para nuevas formas de trabajar
La IA puede aprovechar la mano de obra a la carta mediante predicciones más precisas sobre ventas y proveedores
La alteración que la pandemia causó en las cadenas de suministro establecidas ha hecho que las empresas se den cuenta de que la reducción de costes es ahora secundaria frente a la agilidad y la redundancia. Si quieres proveedores que puedan ayudarte a ser más ágil, y duplicar las cadenas de suministro para poder seguir obteniendo los materiales y piezas que necesitas, eso va a añadir costes. Sin embargo, esto puede compensarse con la IA, que permite a los fabricantes optimizar los costes mediante el mantenimiento predictivo y una mejor planificación. También les permitirá gestionar más operaciones, más pequeñas y más cercanas a los clientes, mediante el despliegue de tecnologías de fabricación avanzadas.
El comportamiento de los consumidores ha cambiado como consecuencia del Coronavirus (por ejemplo, las compras en línea de alimentos y ropa) y ha reducido la demanda de determinados bienes que ya no se consideran esenciales. Dado que las aplicaciones de IA y ML pueden analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes mucho más rápido que los humanos, pueden descubrir tendencias emergentes en las preferencias de los consumidores. La IA también puede aplicarse en el proceso de diseño de productos utilizando sus capacidades analíticas para identificar nuevas ofertas de productos y adaptarlos a nichos de clientes.
Dónde funciona la IA
Las soluciones de IA ya han demostrado su eficacia en diversos ámbitos de la fabricación y la distribución. Algunos estudios realizados en 2020 (por ejemplo, por CapGemini han analizado las formas en que los fabricantes y distribuidores están obteniendo valor de la IA).
He aquí algunas:
Utilizar la IA para conocer mejor la opinión de los clientes y mejorar la personalización de los productos a medida;
La IA puede mejorar la previsión de la demanda reduciendo los errores de previsión, y reducir las ventas perdidas gestionando la disponibilidad de los productos;
La IA puede ayudar a resolver complejos problemas de restricciones y entregas a los que se enfrentan fabricantes y distribuidores;
IA utilizada en asistentes digitales, o chatbots, para mejorar las interacciones conversacionales con los clientes;
Combinación de datos de supervisión en tiempo real de máquinas conectadas con IA para proporcionar información sobre las cargas de las máquinas, agilizar el proceso de producción y mejorar la programación de la producción (véase también el blog What is Smart Manufacturing).
Uso del aprendizaje automático para predecir el mantenimiento preventivo y optimizar los activos de producción;
La IA puede reducir los costes logísticos encontrando patrones en los datos captados mediante sensores habilitados para IoT;
Aplicando la IA a los datos de rendimiento de los proveedores, descubra cuáles son los mejores y los peores, y qué centros de producción son más precisos a la hora de detectar errores;
Utilización de IA para evaluar imágenes de componentes en la línea de producción, lo que permite detectar, en tiempo real, desviaciones de las normas de calidad y aumentar así la precisión y eficacia de las pruebas.
Las advertencias que hay que tener en cuenta
Implantar la IA en una empresa no está exento de dificultades. Según un estudio del MIT Sloan y BCG [ no hay un alto índice de éxito entre los proyectos de IA. La mayoría de los retos no son técnicos, sino organizativos:
No entender lo que significa la adopción de la IA. La presión para adoptar la IA puede obligar a los directivos a actuar antes de planificar. Es necesario contar con un plan bien pensado sobre la cantidad de esfuerzo y tiempo que se requiere para invertir en la solución, y sobre lo que ocurre si algo sale mal.
Pensar que los proyectos de IA y ML deben ser dirigidos por el departamento de TI. Los proyectos que más valor aportan a sus empresas son los que consideran la IA una parte esencial de su estrategia empresarial global. Se requiere el apoyo pleno, informado y activo del CEO y otros altos ejecutivos.
Recurrir a la IA para reducir costes y aumentar la productividad. Aunque la reducción de costes y los beneficios de productividad son una buena forma de empezar, los usuarios más avanzados centran sus iniciativas de IA en la generación de ingresos y las oportunidades de crecimiento, que pueden llevar la IA a un nivel más profundo en toda la empresa.
Dado que la IA implica el procesamiento de grandes cantidades de datos, está sujeta a las reglas de «basura entrante, basura saliente». La IA puede convertir datos valiosos en errores y falsas verdades.
Además, debido al uso de datos que hace la IA, puede ser necesario abordar cuestiones relacionadas con la privacidad de los datos.
Intentar mejorar los procesos preexistentes y las estructuras heredadas «añadiendo» IA es un error. Para crear una operación centrada en la IA, hay que rediseñar los procesos, la tecnología y las estructuras organizativas heredadas.
No preparar a las personas para el cambio. Los sistemas de IA requieren una mentalidad fundamentalmente diferente y nuevas capacidades. Las empresas deben ofrecer a los empleados oportunidades de aprendizaje en el puesto de trabajo para dominar las nuevas habilidades.
IA y ERP
En el pasado, los sistemas ERP se utilizaban principalmente para funciones administrativas, como la elaboración de informes y la organización de datos. Ahora, con tecnologías inteligentes como la IA y el ML, el ERP puede desempeñar un papel mucho más importante en los procesos empresariales.
Los sistemas ERP inteligentes (aquellos con IA integrada) pueden identificar tendencias y hacer predicciones, recomendar acciones y procesar datos complejos. La IA puede permitir que el sistema se autocorrija en tiempo real, permitiendo que las operaciones se desarrollen con mayor fluidez y ahorrando tiempo y esfuerzo a los empleados. El ERP inteligente libera a los empleados para que realicen un trabajo más significativo, permitiéndoles generar más valor. Con el creciente énfasis en la interfaz de usuario de la IA, ésta permite interfaces de usuario más intuitivas y asistivas para permitir un trabajo más inteligente, una toma de decisiones más precisa y mejores previsiones.
¿Adónde vamos ahora?
La IA y el ML reconfigurarán gran parte de la actividad empresarial y permitirán a las empresas decidir cómo utilizarlos. La IA conlleva oportunidades, pero también riesgos. Habrá que abordar la mejora y el intercambio de competencias del personal. Los directivos deben recurrir a la IA para trabajar de forma más eficiente o aumentar la productividad, y no como un ejercicio de reducción de costes. Por encima de todo, las organizaciones deben reflexionar detenidamente sobre la IA antes de embarcarse en un proyecto.
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