Por qué los industriales deberían pensar al menos un poco en la IA

Parece que todos están hablando de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático en estos días. Los grandes industriales multinacionales están adoptando la inteligencia artificial en un esfuerzo por hacer que las máquinas sean más inteligentes, de modo que puedan competir de manera efectiva en la Revolución Industrial digital que ya está en marcha. Sea testigo del artículo de 2016 en MIT Sloan Management Review que se centra en cómo GE está realizando importantes inversiones en inteligencia artificial y análisis industrial para ayudar a impulsar su transformación digital. Pero incluso las pequeñas y medianas empresas industriales y de fabricación deberían pensar en la IA ... al menos un poco.

Después de todo, si no está pensando en el aprendizaje automático y la IA, ¿por qué recopila todos esos datos de los sistemas de producción? En muchos casos, las empresas recopilan más datos de los que pueden consumir. El análisis de datos no es un fin en sí mismo; debe usarse para conducir algo. Y ahí es donde la IA jugará un papel crucial y en expansión.

Ciertamente, el aprendizaje automático puede desempeñar un papel valioso al analizar esas montañas de Big Data para identificar patrones importantes y extraer información valiosa para la transformación empresarial. Pero eso es solo parte de la historia. El valor real proviene del uso de IA para aprovechar esos conocimientos y hacer que algo suceda, de forma autónoma, posiblemente en tiempo real.

Eso podría significar que el cronograma de la línea de producción se modifica automáticamente debido a cambios en la disponibilidad de recursos y gestiona ese cambio en toda la cadena de suministro para evitar interrupciones o conflictos. A medida que las cadenas de suministro globales se vuelven cada vez más complejas, esta inteligencia impulsada por la inteligencia artificial desempeñará un papel crucial para ayudar a las empresas a competir de manera efectiva en la economía "a pedido / justo a tiempo".

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IA grande contra pequeña

¿Suena ambicioso? Regresemos a la tierra. Creo que en realidad hay una "gran IA" y una "pequeña IA". Big AI utiliza inteligencia artificial y cantidades masivas de datos, a menudo en la nube, para resolver problemas realmente complejos a escala, en múltiples líneas de negocio. Eso es lo que están haciendo gigantes globales como GE. Little AI se centra en abordar "microproblemas", como averiguar cómo optimizar una única línea de producción y minimizar la necesidad de interacción humana. La pequeña IA puede manejarse mejor en las instalaciones, cerca de los sistemas operativos que se automatizan. Piense en análisis en tiempo real basados ​​en el borde en sistemas de alta disponibilidad que impulsan la automatización inteligente.

Por supuesto, el primer paso hacia cualquier uso efectivo de la IA es poner al día su infraestructura. Eso a menudo significa actualizar su red para permitir el flujo de información y los sistemas que procesan las cosas en el borde. Solo entonces tiene sentido implementar sensores para recopilar datos y análisis para darle sentido a todo. Finalmente, esa progresión puede llevar a contratar científicos de datos para optimizar su entorno y aprovechar todas las ventajas de la IA.

Muchos industriales están apenas al comienzo de esa progresión. Pero dado el ritmo de la transformación digital en industrias tan diversas como la energía, el transporte, la fabricación y las telecomunicaciones, pensar en la IA en el contexto de su negocio, aunque sea solo un poco, tiene mucho sentido.