IA: Beneficios, riesgos e impacto en la industria

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. Específicamente, IA enfocada en mejorar la seguridad informática.

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 adoptarla en sus procesos.

¿Qué es la inteligencia artificial?

El concepto de Inteligencia Artificial lleva tiempo existiendo. De hecho, John McCarthy creó el término Inteligencia Artificial en 1950 y Alan Turing ya empezó 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 del MIT Patrick H. Winston, la IA son "algoritmos habilitados por restricciones expuestos por representaciones que soportan modelos de bucle que vinculan pensamiento, percepción y acción".

Otros autores, como el CEO de DataRobot Jeremy Achin, definen la inteligencia artificial como un sistema informático que se usa para que las máquinas realicen trabajos que requieren inteligencia humana.

Para la responsable 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 vemos, las tres definiciones de IA se refieren a máquinas o sistemas informáticos que piensan. Emiten razonamientos emulando la inteligencia humana para realizar tareas que solo las personas pueden hacer.

Sin embargo, otras fuentes van más allá y definen la IA como un sistema informático usado 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, apunta en esta dirección y afirma que "puesto que todo lo que nos gusta de nuestra civilización es producto de nuestra inteligencia, amplificar nuestra inteligencia humana con inteligencia artificial tiene el potencial de ayudar a la civilización a florecer como nunca antes".

Sobre 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 del 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 Machine Learning (ML) y las diferentes técnicas de ML como Deep Learning (DL).

Machine Learning (ML)

Es una rama de la Inteligencia Artificial y una de las más comunes, responsable de desarrollar técnicas para que los algoritmos desarrollados aprendan y mejoren con el tiempo. Implica una gran cantidad de código y fórmulas matemáticas complejas para permitir a las máquinas encontrar la solución a un problema dado.

Este aspecto de la IA es uno de los más desarrollados para fines comerciales o empresariales actualmente, ya que se usa para procesar grandes cantidades de datos rápidamente y depositarlos de forma comprensible para humanos.

Un claro ejemplo son los datos de plantas de producción donde los elementos conectados alimentan un flujo constante de datos sobre estado de máquinas, producción, funcionalidad, temperatura, etc. a un núcleo central.

Esta enorme cantidad de datos derivada del proceso productivo debe analizarse para lograr mejora continua y toma de decisiones apropiada, sin embargo el volumen de estos datos implica que los humanos deben dedicar mucho tiempo (días) al análisis y trazabilidad.

Es aquí cuando el Machine Learning entra en juego, permitiendo que los datos se analicen a medida que se incorporan al proceso productivo e identificando patrones o anomalías en el funcionamiento de forma más rápida y precisa. De este modo, pueden activarse avisos 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 Deep Learning (DL).

Deep Learning (DL)

Es una versión aún más específica de Machine Learning (ML) que se refiere a un conjunto de algoritmos (o redes neuronales) diseñados para el aprendizaje automático y que participan en razonamiento no lineal.

En esta técnica los algoritmos se agrupan en redes neuronales artificiales que pretenden actuar como las redes neuronales humanas presentes en el cerebro. Es una técnica que permite aprender de forma profunda sin un código específico para ello.

El Deep Learning es fundamental para realizar funciones mucho más avanzadas permitiendo el análisis de una amplia gama de factores al mismo tiempo.

Por ejemplo, el Deep Learning se usa para contextualizar la información recibida por los sensores usados en coches autónomos: la distancia de objetos, la velocidad a la que se mueven, predicciones basadas en el movimiento que realizan, etc. Usan esta información para decidir cómo y cuándo cambiar de carril, entre otras cosas.

Estamos aún en una etapa donde el DL está en una fase muy temprana de desarrollo de su pleno potencial. Vemos que se usa cada vez más en entornos empresariales convirtiendo datos en conjuntos mucho más detallados y escalables.

IA en entorno empresarial

La IA ya se usa en muchas aplicaciones comerciales y de producción, incluyendo automatización, procesamiento de lenguaje y análisis de datos de producción.

Esto permite que a nivel general, las empresas estén optimizando tanto sus procesos de fabricación, operaciones y mejorando su eficiencia interna.

La IA funciona a través de diferentes reglas de programación informática que permiten a una máquina comportarse como un humano y resolver 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 Product Manager de Infinia ML, Andy Chan, en una TED Talk con más de 40.000 visualizaciones en Youtube, desglosa los diversos beneficios de la IA en el trabajo.

Kai-Fu Lee, fundador del fondo de capital riesgo Sinovation Ventures y figura destacada en tecnología, también describe los principales beneficios de la IA en una TED Talk con más de 600.000 reproducciones.

Teniendo en cuenta a estos dos expertos, estos serían los principales beneficios de la IA aplicada al 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. Potencia tareas creativas. La IA libera a las personas de tareas rutinarias y repetitivas y les permite dedicar más tiempo a funciones creativas.

3. Proporciona precisión. La aplicación de IA es capaz de proporcionar mayor precisión que los humanos, por ejemplo en entornos industriales, las máquinas pueden tomar decisiones que antes se tomaban manualmente o se monitorizaban sin IA.

4. Reduce el error humano. La IA reduce fallos causados por limitaciones humanas. En algunas líneas de producción, la IA se usa para detectar, mediante sensores infrarrojos, pequeñas grietas o defectos en piezas indetectables por el ojo humano.

5. Reduce el tiempo dedicado al análisis de datos. Permite que el análisis y explotación de los datos derivados de la producción se realice en tiempo real.

6. Mantenimiento predictivo. Permite realizar un mantenimiento de equipos industriales basado en los tiempos y condiciones de operación de los mismos, permitiendo aumentar su rendimiento y ciclo de vida.

7. Mejora en la toma de decisiones tanto a nivel productivo como empresarial. Al tener más información de forma estructurada, permite a cada responsable tomar decisiones de forma más rápida y eficiente.

8. Control y optimización de procesos productivos y líneas de producción Mediante la IA, se logran procesos más eficientes, sin errores, obteniendo mayor control sobre las líneas de producción en la empresa.

9. Aumento de productividad y calidad en la producción. La IA no solo aumenta la productividad a nivel de máquina, también hace a los trabajadores 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.

En cuanto a 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 las empresas o son inconsistentes y de baja calidad, presentando un desafío significativo para empresas que buscan crear valor con IA a escala. Para superar esta barrera, será vital definir una estrategia clara desde el inicio para que los datos de IA puedan extraerse de forma organizada y consistente.

• Falta de profesionales cualificados. Otro obstáculo que a menudo ocurre a nivel empresarial para la adopción de 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.

Descubre los proyectos desarrollados por el equipo profesional de Nexus Integra

• El coste y tiempo de implementación de proyectos de IA. El coste de implementación, tanto a nivel temporal como económico, es un factor muy importante a la hora de elegir ejecutar este tipo de proyectos. Empresas que carecen de habilidades internas o no están familiarizadas con sistemas de IA, deben valorar la externalización tanto de la implementación como del 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 estos tipos de perfiles profesionales son cada vez más demandados en el sector industrial, haciendo esencial contar con grupos de expertos en el campo para desarrollar estrategias eficientes de transformación digital.