La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más prometedoras para el crecimiento actual. Según datos recientes publicados por la consultora Gartner, las organizaciones que han implementado IA crecieron del 4 al 14% entre 2018 y 2019.
De hecho, la misma consultora incluye la Inteligencia Artificial en sus tendencias tecnológicas para el año 2020. En concreto, la IA se centró en mejorar la seguridad de TI.
La IA es una tecnología clave en la industria 4.0 por todas las ventajas que aporta a las empresas y todos aquellos que quieran iniciar un proceso de transformación digital tendrían que adoptarlo en sus procesos.
¿Qué es la inteligencia artificial?
El concepto de Inteligencia Artificial existe desde hace mucho tiempo. De hecho, John McCarthy creó el término Inteligencia Artificial en 1950 y Alan Turing ya comenzó a hablar de esta realidad ese mismo año en un artículo titulado «Computing Machinery and Intelligence».
Desde entonces, esta disciplina de la informática ha evolucionado mucho.
Para el profesor Patrick H. Winston del Instituto de Tecnología de Massachusetts, IA son «algoritmos habilitados para restricciones expuestos por representaciones que soportan modelos de bucle que vinculan el pensamiento, la percepción y la acción». «
Otros autores, como el CEO de DataRobot, Jeremy Achin, definen la inteligencia artificial como un sistema informático que se utiliza para que las máquinas realicen trabajos que requieren inteligencia humana.
Para la directora de la enciclopedia tecnológica de Tech Target, Margaret Rose, es un sistema que simula diferentes procesos humanos como el aprendizaje, el razonamiento y la autocorrección.
Como podemos ver, las tres definiciones de IA se refieren a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamiento emulando la inteligencia humana para realizar tareas que solo las personas pueden hacer.
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Sin embargo, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático utilizado para resolver problemas complejos que están más allá de la capacidad del cerebro humano.
En este sentido, la IA aprovecha el poder de las máquinas para resolver problemas complejos que la mente humana no puede alcanzar.
El presidente del Future Life Institute, Max Tegmark, dispara en esta dirección y afirma que»dado que todo lo que nos gusta de nuestra civilización es un producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a florecer como nunca antes».
Con respecto a este tema, Google Deep Mind y la Universidad de Oxford realizaron una investigación cuyas conclusiones indican que la IA es capaz de descifrar textos griegos antiguos dañados e ilegibles. Mientras que la tasa de error de historiadores y epigrafistas es de 57.3%, la tasa de error del algoritmo responsable de esta hazaña es del 30,1%.
Estos ejemplos nos muestran cómo la IA va más allá de la capacidad humana para resolver problemas complejos. Pero, ¿cómo funciona la IA?
¿Cómo funciona la IA?
La IA funciona a través de algoritmos que actúan a partir de reglas de programación y su subconjunto de Aprendizaje Automático (ML) y las diferentes técnicas de ML, como el Aprendizaje Profundo (DL).
Machine Learning (ML)
Es una rama de la Inteligencia Artificial y una de las más comunes que se encarga de desarrollar técnicas para los algoritmos que se han desarrollado para aprender y mejorar con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir que las máquinas encuentren la solución a un problema determinado.
Este aspecto de la IA es uno de los más desarrollados para fines comerciales o comerciales en la actualidad, ya que se utiliza para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de una manera comprensible para los humanos.
Un claro ejemplo de esto son los datos de plantas de producción donde los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre el estado de la máquina, la producción, la funcionalidad, la temperatura, etc. a un núcleo central.
Esta enorme cantidad de datos derivados del proceso de producción debe analizarse para lograr una mejora continua y una toma de decisiones adecuada, sin embargo, el volumen de estos datos significa que los seres humanos deben dedicar una gran cantidad de tiempo (días) al análisis y la trazabilidad.
Esto es cuando entra en juego el aprendizaje automático, lo que permite analizar los datos a medida que se incorporan al proceso de producción e identificar patrones o anomalías en funcionamiento de forma más rápida y precisa. De esta manera, se pueden activar advertencias o alertas para la toma de decisiones.
Sin embargo, el ML es una categoría relativamente amplia. El desarrollo de estos nodos de inteligencia artificial ha dado lugar a lo que ahora se conoce como Aprendizaje profundo (DL).
Aprendizaje profundo (DL)
Es una versión aún más específica del Aprendizaje automático (ML) que se refiere a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) diseñados para el aprendizaje automático y que participan en el razonamiento no lineal.
En esta técnica, los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que tienen la intención de actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que te permite aprender de una manera profunda sin un código específico para ello.
El aprendizaje profundo es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas que permitan el análisis de una amplia gama de factores al mismo tiempo.
Por ejemplo, el Aprendizaje profundo se utiliza para contextualizar la información recibida por los sensores utilizados en los automóviles autónomos: la distancia de los objetos, la velocidad a la que se mueven, las predicciones basadas en el movimiento que realizan, etc. Utilizan esta información para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otras cosas.
Todavía estamos en una etapa en la que el DL se encuentra en una etapa muy temprana de desarrollo de todo su potencial. Vemos que se utiliza cada vez más en los negocios al convertir los datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.
IA en el entorno empresarial
La IA ya se utiliza en muchas aplicaciones comerciales y de producción, incluidas la automatización, el procesamiento de idiomas y el análisis de datos de producción.
Esto permite que, a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación como sus operaciones y mejorando su eficiencia interna.
La IA funciona a través de diferentes reglas de programación que permiten que una máquina se comporte como un ser humano y resuelva problemas.
El interés de las empresas en implementar técnicas de IA en sus procesos radica en las ventajas que aporta.
Beneficios de la IA
Diferentes voces del sector tecnológico defienden los beneficios de la Inteligencia Artificial (IA).El gerente de productos de Infinia ML, Andy Chan, en una charla TED con más de 40.000 visitas en Youtube, analiza los diversos beneficios de la IA en el trabajo.
Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital de riesgo Sinovation Ventures y una figura líder en el campo de la tecnología, también describe los principales beneficios de la IA en un video de TED Talks con más de 600,000 obras de teatro.
Teniendo en cuenta estos dos expertos, estas serían las principales ventajas de la IA aplicada a un sector empresarial:
- 1. Automatiza los procesos.La inteligencia artificial permite a los robots desarrollar tareas repetitivas, rutinarias y de optimización de procesos de forma automática y sin intervención humana.
- 2. Mejora las tareas creativas. La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y les permite dedicar más tiempo a funciones creativas.
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- 3. Proporciona precisión.La aplicación de la IA es capaz de proporcionar una mayor precisión que los humanos, por ejemplo, en entornos industriales, las máquinas pueden tomar decisiones que anteriormente se tomaban manualmente o se monitorizaban sin IA.
- 4. Reduce el error humano. La IA reduce los fallos causados por limitaciones humanas. En algunas líneas de producción, la IA se utiliza para detectar, mediante sensores infrarrojos, pequeñas grietas o defectos en piezas que no son detectables por el ojo humano.
- 5. Reduce el tiempo dedicado al análisis de datos. Permite el análisis y explotación de los datos derivados de la producción en tiempo real.
- 6. Mantenimiento predictivo. Permite realizar un mantenimiento del equipo industrial en función de los tiempos y condiciones de funcionamiento del mismo, permitiendo aumentar su rendimiento y ciclo de vida.
- 7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel de producción como de negocio. Al tener más información de forma estructurada, permite a cada uno de los responsables tomar decisiones de una manera más rápida y eficiente.
- 8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción A través de la IA, se logran procesos más eficientes y libres de errores, obteniendo un mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.
- 9. Aumento de la productividad y calidad en la producción. La IA no solo aumenta la productividad a nivel de la máquina, sino que también hace que los trabajadores sean más productivos y aumenta la calidad del trabajo que realizan. Tener más información les permite tener una visión más enfocada de su trabajo y tomar mejores decisiones.
Riesgos y barreras de la IA
Algunas voces creen que la Inteligencia Artificial (IA) tiene riesgos. Especialmente si se explora el potencial de la IA y no solo se limita a reproducir tareas humanas. Autores como Stephen Hawking o Bill Gates y diferentes investigadores han expresado su preocupación por la IA.
Con respecto a las barreras de entrada, estas serían algunas de las más comunes que pueden ocurrir en el entorno empresarial:
- Disponibilidad de datos. A menudo, los datos se presentan de forma aislada en todas las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, lo que representa un desafío importante para las empresas que buscan crear valor a partir de la IA a escala. Para superar esta barrera, será vital elaborar una estrategia clara desde el principio para que los datos de AI puedan extraerse de manera organizada y coherente.
- la Falta de profesionales cualificados. Otro obstáculo que a menudo se presenta a nivel empresarial para la adopción de la IA es la escasez de perfiles con habilidades y experiencia en este tipo de implementaciones. Es crucial en estos casos contar con profesionales que ya hayan trabajado en proyectos de la misma magnitud.
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- El costo y el tiempo de implementación de los proyectos de IA. El costo de la implementación, tanto a nivel de tiempo como económico, es un factor muy importante a la hora de elegir ejecutar este tipo de proyectos. Las empresas que carecen de habilidades internas o no están familiarizadas con los sistemas de IA, deben valorar la externalización de la implementación y el mantenimiento para obtener resultados exitosos en su proyecto.
En resumen, la IA se ha convertido en un recurso muy importante para las empresas, ya que les permite ser mucho más competitivas y obtener mayores beneficios, especialmente en entornos de fabricación y producción.
Es por todas estas razones que este tipo de perfiles profesionales están cada vez más demandados en el sector industrial, por lo que es esencial contar con grupos de expertos en el campo para desarrollar estrategias eficientes para la transformación digital.
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