Ejecutivo analiza el impacto de la IA en los trabajadores

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 director ejecutivo de Industrial Internet of Things y de la empresa de inteligencia artificial empresarial Symphony AzimaAI. Ha dirigido tres empresas de software públicas y privadas durante los últimos 16 años. Su carrera ejecutiva también una temporada en Autodesk.

Gallello fue entrevistado por correo electrónico.

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

GALELO :Si se implementa correctamente, no, no quema a los trabajadores. Pero si quiere quemar a un operador de la sala de control, proporcióneles una letanía de alarmas y recomendaciones que estén inconexas y que no reduzcan los problemas que están ocurriendo a recomendaciones significativas.

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

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 persecuciones inútiles. Pasar el día eliminando falsos positivos es un ejercicio alucinante para la mayoría.

PREGUNTA:Ha informado una anécdota de una empresa de servicios de gas que tiene muchos falsos positivos. ¿Puede proporcionar un poco de historia y describir lo que sucedió?

GALELO :Estaban usando un sistema basado en IA de segunda generación, el llamado reconocimiento de patrones, que es conocido por arrojar hasta un 60 por ciento de falsos positivos. Tener que analizarlos y descubrir que realmente no hay ningún problema lleva mucho tiempo, es costoso y también es muy preocupante 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 fallas conocidas de la máquina y, si ocurre la misma falla, el sistema la detectará. Pero, ¿qué sucede cuando no tienes ningún historial de una falla y luego ocurre? El modelo no lo atrapará.

La IA de tercera generación pone el paradigma patas arriba. Entrenamos el modelo de IA sobre lo que es un comportamiento operativo "normal" y luego detectamos cualquier comportamiento anómalo del normal utilizando el aprendizaje no supervisado de tercera generación. Ahora, apenas estamos comenzando.

Un paso crítico es conectar la IA a una biblioteca de análisis de efecto de modo de falla que identifique con precisión los componentes de la máquina que son los malos actores y brinde recomendaciones a los ingenieros de mantenimiento sobre las acciones que se deben tomar.

PREGUNTA:¿Han comenzado las empresas a considerar la IA como una panacea?

GALELO :Nadie lo hace por mucho tiempo. En términos de la teoría del abismo, estamos dejando atrás a los visionarios y los primeros en adoptar. La primera mayoría quiere que funcione, resuelva problemas específicos y brinde resultados financieros. Esta es una multitud dura, "pruébamelo".

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

GALELO :La IA es como cualquier otro cambio tecnológico. Lo comparo con el cambio a la programación orientada a objetos. Hubo mucha prisa, hubo muchas implementaciones deficientes, pero finalmente se convirtió en la norma. AI está pasando por ese mismo viaje.

PREGUNTA:¿Qué ajustes deben hacer las empresas en la forma en que implementan la IA?

GALELO :Es mejor que los ingenieros aprendan IA que tener una división entre ingenieros expertos en el dominio y científicos de datos puros. Cuando los expertos en la materia puedan comprender y aprovechar el poder de la IA, se lograrán implementaciones mucho más rápidas y exitosas.