Dada su trayectoria como centro industrial, Europa puede obtener una ventaja competitiva en inteligencia artificial (IA) centrándose en la IA física.
La IA física no puede expandirse sin datos compartidos del mundo real. Europa ya dispone de abundantes datos industriales; el cuello de botella es la interoperabilidad y la colaboración.
En lugar de actuar por separado, su ventaja reside en el diálogo estructurado y la cooperación público-privada que convierten los retos compartidos en acciones coordinadas.
En la carrera por seguir el vertiginoso ritmo de la inteligencia artificial (IA), Europa puede «ganar» centrándose en la IA física. Una estrategia de IA con un fuerte componente industrial tiene sentido para Europa y aprovecha su trayectoria como centro de ingeniería y manufactura, así como su actual liderazgo manufacturero en sectores clave como la química, la industria farmacéutica y la industria aeroespacial.
Las empresas europeas se sustentan en sólidas capacidades que impulsan la eficiencia y la eficacia, garantizan la calidad y permiten alcanzar la excelencia operativa. Los líderes empresariales europeos tienen una clara oportunidad de aprovechar estas fortalezas aplicando la IA a la cadena de suministro, la logística, las operaciones, la maquinaria y la robótica.
Además, centrarse en la IA física también se ajusta a la regulación sobre IA de la Unión Europea (UE), ya que todas las principales regulaciones se refieren a la privacidad de los datos de consumidores y ciudadanos, no a la propiedad intelectual corporativa confidencial.
La solución milagrosa no es una tecnología nueva, sino la colaboración.
Por qué las empresas europeas deberían centrarse en la IA física
La tradición fundacional de Europa en ingeniería la sitúa en una buena posición de cara al futuro. En la IA física, las economías con altos costes laborales son las que más se benefician, ya que los rendimientos son más rápidos y predecibles.
Las empresas europeas pueden aprovechar el potencial de la IA invirtiendo en «campeones ocultos». Mientras que Estados Unidos está lleno de gigantes industriales y emprendedores emergentes, la fortaleza de Europa reside en las empresas medianas.
Los campeones ocultos son empresas medianas que quizá no acaparen titulares, pero impulsan la excelencia y lideran sus mercados de nicho; muchas de ellas se encuentran en Europa. Poseen patentes, moldean el mercado y son el caso de uso perfecto para nuevas mejoras de robótica y maquinaria impulsadas por la IA.
Europa puede redoblar sus esfuerzos en sus fortalezas innovando en IA física para estos «campeones ocultos».
Mientras que el ecosistema de startups de EE. UU. está optimizado para el software, el ecosistema corporativo europeo está optimizado para las industrias intensivas en activos: por ejemplo, la automoción en Alemania, Francia, Italia y Suecia; la maquinaria industrial en Alemania, Austria e Italia; la logística y la manufactura en los Países Bajos, Bélgica, Chequia y Polonia; y la atención sanitaria y la industria farmacéutica en los países nórdicos, Alemania, Suiza e Italia.
El entorno europeo de conglomerados industriales, campeones ocultos con tradición en ingeniería y alianzas público-privadas favorece la innovación de largo plazo e intensiva en capital, si se gestiona bien.
Qué necesitarán las empresas europeas para sacar partido de la IA física
Europa cuenta con sólidas instituciones de investigación, pero carece de la escala necesaria para comercializar la IA y la robótica. Para competir, Europa tendrá que desarrollar una regulación favorable a la IA, cultivar conocimientos especializados en IA y adoptar el intercambio de datos.
1. Reforma regulatoria
Los cambios regulatorios acelerarían la entrada de Europa en la era de la IA. Los países podrían crear programas europeos conjuntos para modelos de IA incorporada, similares a iniciativas regionales anteriores en los sectores de los semiconductores y la industria aeroespacial.
Los gobiernos podrían desarrollar normas de seguridad armonizadas para que un robot certificado en un país de la UE pueda operar en todo el bloque.
Además, los gobiernos deberían incentivar la infraestructura compartida (clústeres de computación, entornos de prueba de robótica y entornos de simulación). Los líderes también deberían considerar vías regulatorias aceleradas para probar sistemas físicos autónomos, como drones, robots industriales y humanoides.
En general, adoptar un modelo regulatorio flexible permitiría a las empresas experimentar en entornos controlados y, al mismo tiempo, preservar la confianza pública.
2. Conocimientos especializados en IA
La mayoría de los ejecutivos coincide en que la optimización y la automatización tradicionales de procesos han llegado a sus límites, por lo que la transición a la IA física requerirá líderes dispuestos a pensar primero en la IA.
Hemos visto que una mentalidad que prioriza la IA puede transformar empresas con operaciones tradicionales y lineales en motores de transformación impulsados por IA que operan a gran escala.
En términos más generales, Europa necesita una estrategia de competencias y empleo que incluya la formación de técnicos en robótica, ingenieros de IA, especialistas en mantenimiento y profesionales de la interacción entre humanos y robots.
3. Intercambio de datos
Europa no tendrá éxito si continúa por una senda de fragmentación; en cambio, las organizaciones deben colaborar y compartir datos no confidenciales para crear «simulaciones del mundo» y «gemelos digitales», y entrenar modelos de IA.
La IA física requiere grandes cantidades de datos heterogéneos del mundo real. Ninguna empresa europea, por grande que sea, abarca suficientes entornos, sectores y condiciones operativas como para entrenar modelos robustos.
Así, un espacio de datos compartido y un enfoque de colaboración permitirían una mayor diversidad estadística, reducirían la fragilidad de los modelos y acelerarían el desarrollo de modelos fundacionales para el mundo físico.
La Europa posterior a la IA generativa estará marcada por empresas que compartan abiertamente, aprendan de sus propios datos y extraigan conocimientos de todos los sectores en los que operan.
Por qué es clave compartir datos a nivel corporativo
El intercambio de datos aceleraría la innovación en todos los sectores. Por ejemplo, si las empresas automovilísticas compartieran datos de la cadena de suministro y colaboraran directamente, podrían crear un sistema de conducción autónoma que rivalizara con el de Tesla.
En la industria farmacéutica, las empresas deben colaborar a lo largo de toda la cadena de suministro. Para acelerar la innovación automovilística, las empresas automovilísticas deben compartir datos.
La calidad de las simulaciones del mundo (gemelos digitales, motores de física, generación 3D) que impulsarán la IA física depende de la fidelidad con la que representen las distribuciones del mundo real.
Con espacios de datos compartidos, las empresas podrían crear gemelos digitales de alta fidelidad de entornos de manufactura, logística, movilidad, energía y atención sanitaria; ciclos de entrenamiento en los que los datos simulados y los reales se mejoren continuamente entre sí; y escenarios cuya generación en el mundo real sería insegura o poco práctica.
Europa tiene una enorme ventaja porque sus industrias ya producen datos operativos estructurados. Lo que falta es interoperabilidad y puesta en común, no disponibilidad de datos. La solución milagrosa no es una tecnología nueva, sino la colaboración.
Cómo demuestra la industria una mentalidad que prioriza la IA
Las empresas ya están aplicando una mentalidad que prioriza la IA para transformar sus operaciones industriales. Por ejemplo:
1. Cadena de suministro informada por la IA
Una empresa industrial global aspiraba a un crecimiento ambicioso durante la próxima década, pero necesitaba fortalecer sus operaciones de la cadena de suministro para lograrlo. Años de fusiones y adquisiciones habían dejado fragmentado su panorama de propiedad intelectual, y las constantes interrupciones de las cadenas de suministro globales afectaban a su capacidad para cumplir de forma fiable.
Los responsables de la cadena de suministro implementaron un modelo de inventario basado en IA. Los modelos se basaban en datos de planificación de recursos empresariales (ERP), que validaron y calibraron con los responsables locales de inventario de las plantas. El modelo determinó cómo reducir los niveles de existencias en un 17% en todas las referencias de producto (códigos SKU, por sus siglas en inglés) y plantas, con un ahorro de millones de euros.
2. Operaciones impulsadas por la IA
Un fabricante líder mundial de equipos originales de automoción necesitaba transformar sus ineficientes procesos manuales de compras, propensos a errores.
Los líderes utilizaron la IA para transformar su proceso de compras: automatizaron y agilizaron la función de compras aprovechando automatizaciones listas para usar, aplicaciones de IA y soluciones puntuales, lo que dio lugar a mejoras de eficiencia superiores al 20% y creó una experiencia de compra fluida.
Por qué compartir datos es la nueva ventaja competitiva
Para aprovechar plenamente el potencial de la IA física, las empresas deben adoptar el intercambio de datos. La regulación europea sobre IA protege los datos de consumidores y ciudadanos, no la propiedad intelectual corporativa. Los datos que no son de consumidores quedan fuera de la regulación gubernamental, por lo que su uso corresponde a los líderes empresariales.
Muchos líderes tienden instintivamente a acaparar datos, pero aislarlos limita el aprendizaje y la creación de valor. La pregunta más inteligente ya no es «¿Cómo construimos un foso defensivo alrededor de nuestros datos?», sino «¿Qué nuevo foso defensivo podemos construir con datos e IA?».
Es hora de colaborar. La Europa posterior a la IA generativa estará marcada por empresas que compartan abiertamente, aprendan de sus propios datos y extraigan conocimientos de todos los sectores en los que operan.
Sea cual sea tu perspectiva, los seres humanos pueden orientar la IA hacia el bien
Cuando leemos sobre la IA, encontramos un abanico de escenarios que van de lo aterrador a lo optimista y lo escéptico. Una cosa es segura: está ocurriendo algo trascendental cuando observamos todas las inversiones en IA, pero aún no logramos ponernos de acuerdo sobre cómo cambiará la tecnología a la humanidad.
Los líderes políticos y empresariales deben tomar decisiones activas para garantizar que los seres humanos no
se vuelvan obsoletos en la era de la IA. Necesitamos más debates sobre cómo utilizamos la IA para el progreso
social. En Europa, nuestro cambio impulsado por la IA debe centrarse en el crecimiento para la prosperidad y la cohesión social, sobre la base de nuestra fortaleza industrial.
Los autores desean agradecer a Roland Scharrer, socio de Kearney, sus valiosas contribuciones a este artículo.
