La inteligencia artificial (IA) industrial otorga a las personas “superpoderes” sin precedentes, dando paso a una era de mayor eficiencia, innovación, seguridad y sostenibilidad.
Desde ampliar el conocimiento humano hasta una previsión de superhéroe, las nuevas tecnologías de IA están influyendo en la toma de decisiones.
A medida que las tecnologías evolucionan rápidamente, tenemos la oportunidad de invertir en la IA y aprovecharla en beneficio de las personas.
En el sector de la fabricación avanzada, los líderes innovadores que adoptan la inteligencia artificial (IA) industrial dotan a sus trabajadores humanos de capacidades “sobrehumanas”. Las fuerzas laborales humanas equipadas con tecnología de autoaprendizaje y autoadaptación están logrando niveles de rendimiento y calidad de producción sin precedentes, al tiempo que avanzan con rapidez hacia los objetivos de sostenibilidad y seguridad.
La IA como motor de la economía
La IA tiene el potencial de incidir significativamente en la fabricación avanzada. El informe Unlocking Value from Artificial Intelligence in Manufacturing, concluye que la IA podría impulsar el producto interior bruto en un 2 % anual.
Aunque muchos temen que la IA suponga un compromiso de suma cero frente a las alternativas de la fuerza laboral tradicional, se prevé que, en realidad, la IA cree millones de nuevos empleos. El informe Future of Jobs Report 2023 señala que los nuevos puestos, como los de especialistas en IA y aprendizaje automático, analistas y científicos de datos, y especialistas en transformación digital, se encuentran entre los de crecimiento más rápido.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial barreras de protección para la inteligencia artificial?
El Centre for AI Excellence conecta a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Respalda un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
La IA para las personas
Aunque el crecimiento del empleo es un balance neto positivo, la escasez de mano de obra y el envejecimiento de la población seguirán limitando la fuerza laboral mundial durante la próxima década. Según el octavo informe anual State of Smart Manufacturing Report, el 46 % de los fabricantes carece de trabajadores cualificados para superar a la competencia.
Contrariamente a las preocupaciones sobre el reemplazo de empleos, la IA industrial no está desplazando a los seres humanos; está ampliando nuestras capacidades al simplificar la resolución de problemas. En la fabricación tradicional, se dedican incontables horas a optimizar parámetros para encontrar la mejor receta de un producto determinado a escala. Durante la producción, los operarios suelen estar pegados a las estaciones de las máquinas, manipulando constantemente los parámetros para mantener el proceso bajo control y reaccionando a las desviaciones en la calidad del producto.
Con la IA, las recetas pueden refinarse automáticamente en un entorno virtual antes de la producción, y los algoritmos de control nativos de la IA pueden encargarse de las manipulaciones rutinarias en el equipo. Esta capacidad libera al operario para “gestionar” una gama más amplia de procesos y centrarse más en la resolución estratégica de problemas que en la manipulación táctica.
Esta fusión seguirá dando forma al futuro de la fabricación de maneras que apenas comenzamos a imaginar. Sin embargo, para lograr el éxito es esencial identificar los casos de uso y las experiencias de las personas con la tecnología de mayor impacto. Existen numerosos ejemplos del potencial de la IA para dotar a las personas de niveles más elevados de productividad y sostenibilidad, desde la formación hasta la gestión de operaciones.
La eficacia de la formación recibe un impulso cuando se utilizan tecnologías de aumento de capacidades. Según el informe New Narrative, las tecnologías de aumento de capacidades pueden mejorar la eficacia de la formación hasta en un 80 % en comparación con la formación presencial. Además, estas tecnologías pueden utilizarse en tiempo real. De forma similar a una búsqueda en línea de vídeos o instrucciones prácticas que permiten realizar una pequeña reparación en casa, los operarios pueden recurrir a la IA para respaldar el diagnóstico y las reparaciones de equipos, con acceso bajo demanda a manuales de usuario, procedimientos de mantenimiento y vídeos. La transferencia de conocimiento se vuelve instantánea.
¿Qué está haciendo el Foro Económico Mundial en relación con la Cuarta Revolución Industrial?
El Centre for Frontier Technologies and Innovation reúne a científicos, responsables políticos y líderes empresariales para comprender las tecnologías emergentes y sus implicaciones en el mundo real.
Al permitir la colaboración y la experimentación, el Centro ayuda a los socios a trasladar la innovación de la investigación a aplicaciones prácticas que abordan desafíos globales compartidos.
Optimización computacional de siguiente nivel
Fundamentalmente, la IA aporta capacidades computacionales de siguiente nivel para simplificar problemas de optimización complejos y con múltiples variables. Normalmente, los fabricantes aprovechan este poder con dos estrategias predominantes:
Operador en el bucle: la IA analiza el estado actual de un proceso, determina los cambios óptimos en el procedimiento para alcanzar un objetivo de rendimiento deseado y recomienda estos cambios a un operario. El operario utiliza su criterio para implementar las recomendaciones.
Autonomía en bucle cerrado: la IA determina el curso de acción óptimo y lleva a cabo estas acciones de forma autónoma, con una supervisión mínima por parte de un operario, mediante un bucle de retroalimentación continuo. Este enfoque conduce a una eficiencia y productividad cada vez mayores.
Estas técnicas avanzadas de resolución de problemas se aplican en la capa de gestión de operaciones de la misma manera que en la planta de producción. La gestión de operaciones requiere compensaciones complejas entre numerosos objetivos económicos. Por ejemplo, uno de los desafíos significativos que enfrenta la fabricación avanzada es alcanzar el cero neto en las operaciones. Si se busca reducir la energía de una máquina de alto consumo energético y, al mismo tiempo, mantener el rendimiento necesario, surgen más de una función objetivo que optimizar simultáneamente.
Ahora considere cuando la lógica programable es insuficiente para abordar los problemas de automatización más complejos. Tesla presentó recientemente la arquitectura Full Self Driving Version 12, que eliminó más de 300 000 líneas de lógica programable a cambio de una red neuronal que asignaba directamente la entrada sensorial a las salidas de control. Tesla comprobó que el número de decisiones en un entorno de conducción real es tan elevado que no podía anticipar los distintos resultados con un paradigma de programación tradicional. La novedosa arquitectura de control de Tesla resultó revolucionaria en su rendimiento y aceleró su visión de la autonomía.
Las empresas industriales están experimentando con arquitecturas similares para el futuro de la automatización: para los problemas demasiado complejos para el código, se puede derivar una política de control a partir de datos históricos, descubriendo algorítmicamente qué acciones de control han producido resultados positivos o negativos en distintas circunstancias. La IA puede hacer posibles los sistemas de producción autoconducidos, del mismo modo que ha hecho posibles los vehículos autoconducidos.
Aprovechar lo mejor de la tecnología y crear experiencias superiores permitirá a las personas hacer cosas extraordinarias.
Cyril Perducat, vicepresidente sénior y director de Tecnología, Rockwell Automation
IA industrial: una nueva era de autonomía
La IA industrial está ayudando a los mayores fabricantes del mundo a evolucionar de los sistemas automatizados tradicionales a sistemas autónomos capaces de aprender y adaptarse a su entorno.
Esto es lo que podemos inferir sobre el impacto a largo plazo de la autonomía en la economía mundial de la fabricación avanzada:
Los sistemas de producción autónomos ayudarán a los fabricantes a lograr un orden de magnitud más de rendimiento y de producción, reduciendo al mismo tiempo los insumos de mano de obra y materiales necesarios para alcanzar ese rendimiento.
El potencial podría significar una nueva era de abundancia, en la que los bienes esenciales llegarían al mercado sin esfuerzo para satisfacer las necesidades de los consumidores: productos alimentarios y bebidas, productos farmacéuticos, productos de salud e higiene personal, movilidad avanzada y acceso sostenible a la energía.
Los sistemas de producción autónomos nos permiten situar la capacidad productiva en zonas que antes no podían sostenerla, como los mercados emergentes y las regiones remotas.
La producción autónoma podría ayudar a las personas de estas regiones a acceder a lo que necesitan para sobrevivir y prosperar.
Por último, los sistemas de producción autónomos permiten que nuestras fuerzas laborales humanas se centren en tareas y responsabilidades más gratificantes, liberando a los trabajadores de las responsabilidades más duras, peligrosas y desmotivadoras.
La fusión del ingenio humano y la IA está dando forma al futuro de la fabricación. Y, lo que es más importante, la fabricación se está configurando por y para las personas. Aprovechar lo mejor de la tecnología y crear experiencias superiores permitirá a las personas hacer cosas extraordinarias. Al adoptar la IA como amplificador, podemos desbloquear todo el potencial de la creatividad humana e impulsar una era de progreso sin precedentes.
