Cómo la IA moldea la fuerza laboral: Perspectivas de un ejecutivo de la industria

La industria y la fabricación recurren cada vez más a la inteligencia artificial (IA) para impulsar la productividad y la calidad. Sin embargo, un ejecutivo dice que la IA debe implementarse con cuidado.

Dominic Gallello es CEO de la empresa de Internet Industrial de las Cosas e inteligencia artificial empresarial Symphony AzimaAI. Ha liderado tres empresas de software públicas y privadas en los últimos 16 años. Su carrera ejecutiva también incluye una etapa en Autodesk.

Gallello fue entrevistado por correo electrónico.

PREGUNTA: ¿Puede la inteligencia artificial (IA) agotar a los trabajadores? Pensé que se suponía que debía facilitar las cosas. ¿Qué pasó?

GALLELLO: Si se implementa correctamente, no, no agota a los trabajadores. Pero si quieres agotar a un operador de sala de control, proporciónale una letanía de alarmas y recomendaciones que son desconectadas y no reducen los problemas que ocurren a recomendaciones significativas.

Aquí es donde la IA debería entrar y ser de tremenda ayuda. La computadora puede procesar y correlacionar una tremenda cantidad de información para inferir información que la mente humana no es capaz de.

Pero si se implementa mal, sí. Hemos visto una y otra vez que cuando se implementa incorrectamente, la IA genera falsas alarmas. La computadora dice que hay un problema cuando no lo hay. Eso lleva a búsquedas infructuosas. Pasar el día eliminando falsos positivos es un ejercicio que adormece la mente para la mayoría.

PREGUNTA: Ha reportado una anécdota de una empresa de servicios de gas con muchos falsos positivos. ¿Puede dar un poco de contexto y describir qué pasó?

GALLELLO: Estaban usando un sistema basado en IA de segunda generación, el llamado reconocimiento de patrones que es notorio por arrojar hasta un 60 por ciento de falsos positivos. Tener que rastrearlos y descubrir que realmente no hay un problema consume tiempo, es costoso y también muy preocupante para averiguar qué es real y qué no.

La IA es necesaria pero insuficiente. Los sistemas heredados de IA de segunda generación entrenan el modelo en fallos de máquina conocidos y si ocurre el mismo fallo, el sistema lo detectará. Pero, ¿qué pasa cuando no tienes historial de un fallo y luego ocurre? El modelo no lo detectará.

La IA de tercera generación da la vuelta al paradigma. Entrenamos el modelo de IA en lo que es el comportamiento operativo “normal” y luego detectamos cualquier comportamiento anómalo desde lo normal usando aprendizaje no supervisado de tercera generación. Ahora, apenas estamos empezando.

Un paso crítico es conectar la IA a una biblioteca de Análisis de Modos de Fallo y Efectos que identifique con precisión los componentes de la máquina que son los malos actores y proporcione recomendaciones a los ingenieros de mantenimiento sobre acciones a tomar.

PREGUNTA: ¿Han empezado las empresas a buscar la IA como panacea?

GALLELLO: Nadie lo hace por mucho tiempo. En términos de la teoría del abismo, estamos pasando de los visionarios y primeros adoptantes. La mayoría temprana quiere que funcione, resuelva problemas específicos y entregue resultados financieros. Esta es una multitud dura, de “demuéstramelo”.

PREGUNTA: ¿Hay consecuencias no intencionadas con la IA? Si es así, ¿cuáles son?

GALLELLO: La IA es como cualquier otro cambio tecnológico. La comparo con el cambio a la programación orientada a objetos. Hubo una gran carrera hacia ella, hubo muchas implementaciones pobres pero eventualmente se convirtió en la norma. La IA está pasando por ese mismo viaje.

PREGUNTA: ¿Qué ajustes deberían hacer las empresas en cómo implementan la IA?

GALLELLO: Mejor que los ingenieros aprendan IA que tener una división entre ingenieros expertos en el dominio y puros científicos de datos. Cuando los expertos en la materia pueden entender y aprovechar el poder de la IA, conducirá a implementaciones mucho más rápidas y exitosas.