Cómo usar el poder de los grandes modelos lingüísticos para optimizar la manufactura

La industria manufacturera se esfuerza continuamente por aprovechar los últimos avances tecnológicos, en la búsqueda incesante de una mayor automatización, una mayor transparencia operativa y un desarrollo más rápido de productos y tecnologías.

Un avance que está cambiando los paradigmas en el sector es la IA generativa, en concreto los grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés), como ChatGPT. Mientras que la IA generativa aprovecha los patrones de los datos existentes para fabricar conjuntos de datos nuevos y únicos, los LLM llevan este concepto más allá, ofreciendo capacidades sin precedentes para diseccionar y orquestar información intrincada y producir interacciones similares al diálogo humano.

El sector manufacturero maneja una gran cantidad de datos complejos no estructurados, como lecturas de sensores, imágenes, vídeos y telemetría. La transmisión en tiempo real y la integración con fuentes de datos contextuales son cruciales para dar respuestas significativas a los eventos.

Los LLM pueden revolucionar el sector dotando al personal de herramientas mejoradas. Pueden redefinir la forma en que los operadores se relacionan con los sistemas y documentos, impulsando mejoras exponenciales en la productividad, la satisfacción del cliente y el rendimiento financiero.

Hay dos áreas esenciales que a menudo se pasan por alto: las interfaces de lenguaje natural y el diseño y optimización de productos. Estas áreas encierran un inmenso potencial y ofrecen un impacto tangible y un rendimiento significativo de la inversión en manufactura.

La IA, en particular los grandes modelos lingüísticos y sus interfaces de lenguaje natural, tienen un enorme potencial para revolucionar la eficiencia de la manufactura, el compromiso de los trabajadores, la calidad de los productos y la adopción.

Las instalaciones de fabricación requieren una transmisión fluida de la información, que a menudo se consigue mediante revisiones de la producción. El objetivo de estas revisiones es descubrir discrepancias, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficacia operativa, la satisfacción del cliente y los resultados fiscales. Al cambiar a diálogos de tipo humano, las organizaciones pueden centrarse en identificar cuellos de botella, elaborar planes de recuperación y reducir el tiempo de extracción de datos complejos. Esto puede agilizar los procesos y mejorar el rendimiento operativo y la productividad.

Los grandes modelos lingüísticos desempeñan un papel crucial en esta transformación, ya que permiten a los operadores interactuar con sistemas complejos, como gemelos digitales y torres de control, utilizando un lenguaje natural. Además mejoran la precisión de la interacción por voz, haciéndola accesible y repetible en entornos ruidosos. Esto aumenta la productividad ya que reduce la curva de aprendizaje y elimina la necesidad de una amplia formación en análisis de datos o codificación. El personal no técnico puede ahora navegar por sistemas intrincados, lo que mejora la capacidad de respuesta y la adopción. Los grandes modelos lingüísticos redefinen las interacciones hombre-máquina y ofrecen ventajas transformadoras a la industria manufacturera.

Sophia Velastegui, Jefa de Producto de Aptiv, que ha aprovechado con éxito la innovación en IA para impulsar varios negocios globales, comparte "Los LLM pueden integrarse en interfaces de usuario para facilitar las interacciones hombre-máquina. Tienen el potencial de revolucionar esta interacción, haciéndola tan sencilla como mantener una conversación. Además, podrían mejorar significativamente la seguridad, ya que los trabajadores pueden centrarse más en sus tareas y menos en descifrar instrucciones complicadas. Las empresas se benefician al aprovechar a estos operadores especializados para buscar soluciones creativas, frente a las tareas repetitivas."

Así pues, los grandes modelos lingüísticos actúan como un conducto vital, fomentando una mayor colaboración entre los operarios y la maquinaria a través de interfaces de lenguaje natural. De este modo, democratizan la accesibilidad de sistemas complejos, impulsando un notable aumento de la eficiencia y la productividad.

Tradicionalmente, los diseñadores se centran en los conceptos y especificaciones de los productos, mientras que los operarios se encargan de las tareas de fabricación. Sin embargo, aprovechar los grandes modelos lingüísticos permite un proceso de diseño más informado y democrático, que incorpora las opiniones de los operarios de primera línea. Estos operarios poseen conocimientos prácticos y pueden aportar ideas valiosas. Los grandes modelos lingüísticos ayudan a traducir sus recomendaciones en sugerencias de diseño viables.

Analizando las opiniones de los operadores, los LLM generan alternativas de diseño que tienen en cuenta consideraciones y limitaciones prácticas, lo que da lugar a soluciones realistas y eficaces. Este enfoque colaborativo fomenta el sentido de propiedad y el compromiso de los operadores.

Los LLM desempeñan un papel importante en el diseño y la optimización de productos gracias a la gran cantidad de información que contienen los equipos de fabricación y los sistemas robóticos. Combinan estos conocimientos con las tendencias del mercado, la literatura científica, la evolución de las consideraciones ESG y las preferencias de los clientes.

Los conceptos de diseño resultantes se ajustan a las directrices de sostenibilidad y medio ambiente, sugieren alternativas, simulan escenarios de rendimiento y recomiendan materiales y procesos de fabricación sostenibles. Esta integración de datos y conocimientos impulsa la innovación en el diseño, al tiempo que aborda los problemas medioambientales y satisface las demandas de los clientes.

"Este tipo de enfoque integrado de diseño y fabricación podría cambiar las reglas del juego en la industria", reflexiona la Dra. Rana el Kaliouby, socia general de AI Operators Fund y ferviente defensora de la humanización de la tecnología. "Los LLM, sobre todo los multimodales, que pueden recibir instrucciones de texto y producir imágenes o representaciones de diseños, pueden acelerar la ideación de productos y dar lugar a diseños más eficaces, prácticos y centrados en el ser humano en la industria manufacturera."

La manufactura en colaboración con los grandes modelos lingüísticos presenta numerosas ventajas. Sin embargo, es crucial abordar los derechos de propiedad intelectual, la titularidad y los secretos comerciales para proteger los intereses de todas las partes implicadas. Deben establecerse directrices, políticas y marcos claros para garantizar la conformidad con la legislación vigente y la gobernanza empresarial.

Cathy Li, responsable de IA en el Foro Económico Mundial, subraya: "Aunque la IA generativa ofrece enormes oportunidades de creación de valor en la industria, hay que tener en cuenta riesgos y retos polifacéticos. Un conocimiento claro de la composición de los LLM, en términos de barreras de seguridad, pruebas y evaluación y riesgos, así como de la procedencia de los datos, es clave para asegurarse de que se ajusta a la legislación vigente y a la gobernanza empresarial. Asimismo, la formación adecuada de los usuarios finales es clave para fomentar un uso responsable e informado de las aplicaciones generativas impulsadas por IA."

Cynthia Hutchinson, CEO del Centro de Manufactura Avanzada de Estados Unidos, destaca el papel del centro en el fomento de la colaboración entre la industria, el gobierno y el mundo académico para salvaguardar los intereses en la fabricación mejorada con IA. En su opinión, "es importante crear un ecosistema inclusivo en la fabricación avanzada, garantizando que todas las partes interesadas tengan voz y establezcan la confianza necesaria para el intercambio de conocimientos, la innovación, la resolución de retos y el impulso del crecimiento económico. Existe un enorme potencial para aprovechar la experiencia y los recursos de cada sector para liberar todo el potencial de la IA y los LLM, como ChatGPT, contribuyendo a un futuro más sostenible."

Sensibilizar y promover la adopción de la IA en la industria manufacturera es fundamental para el crecimiento y el éxito continuos de la industria manufacturera. Para aprovechar plenamente el potencial de la IA en la fabricación, necesitamos más investigación, debates y estudios de casos industriales que arrojen luz sobre las aplicaciones sin explotar.