La aplicación de la IA en las industrias manufactureras plantea retos y oportunidades específicos.
La IA es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar la manufactura y aumentar la productividad, al tiempo que tiene un impacto positivo en la sociedad y en la humanidad.
En la Reunión Anual de este año se analiza cómo podemos desplegar la innovación a gran escala de forma responsable; este artículo considera cómo la IA, como cualquier herramienta, debe manejarse con manos reflexivas y responsables.
La inteligencia artificial (IA) está transformando la forma en que operan las industrias. Afecta prácticamente a todas las empresas del mundo. Sin embargo, la mayoría de los debates actuales se centran en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y en su impacto en los procesos, empleos y organizaciones de oficina.
La perspectiva para los fabricantes es algo diferente: aunque el potencial de ganancias de productividad es igualmente significativo, la aplicación de la IA en nuestro tipo de negocio plantea retos específicos. Entre ellos figura hasta qué punto podemos confiar en los resultados cuando construimos infraestructuras críticas de las que dependen vidas humanas, y cuánto conocimiento propietario podemos compartir de forma segura con clientes y proveedores.
En Mitsubishi Heavy Industries (MHI) trabajamos para resolver estos retos y creemos que es fundamental que todas las grandes empresas manufactureras y tecnológicas lo hagan de una manera que beneficie a su negocio y a la sociedad en su conjunto.
¿Cómo está el Foro Económico Mundial creando salvaguardas para la inteligencia artificial?
El Centro para la Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Apoya un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculadas a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas colaborativas, el Centro permite a sus socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
El potencial de productividad
Lo primero que cabe señalar es que, aunque la IA ha captado la imaginación popular en los últimos 18 meses aproximadamente, no es nueva para todos. Si por IA entendemos la recopilación de grandes conjuntos de datos y su análisis mediante algoritmos para obtener información, estoy seguro de que la mayoría de los grandes fabricantes avanzados la llevan utilizando desde hace algunos años. La usamos para optimizar nuestra producción y para ayudar a los clientes a operar los equipos que nos compran.
En nuestras fábricas, también utilizamos la IA para automatizar procesos, hacer que las máquinas herramienta y los robots sean más inteligentes y mejorar la calidad y la consistencia de nuestras inspecciones de productos.
Y existe la oportunidad de ir más allá. Una técnica habitual para ensamblar turbinas de gas, buques, componentes de reactores nucleares y mucho más es la soldadura. Parece sencillo, pero es un proceso altamente cualificado. Los especialistas formados utilizan sus cinco sentidos y, con el tiempo, desarrollan un sexto sentido que mejora su trabajo. Actualmente estamos filmando y registrando las prácticas de trabajo de nuestros soldadores para comprobar si podemos reunir datos suficientes para aplicar la IA a estas tareas. Esto nos permitiría combinar la habilidad humana con la consistencia propia de las máquinas y automatizar lo que puede ser un trabajo peligroso, trasladando a las personas implicadas a tareas más seguras y limpias.
Al mismo tiempo, para mejorar nuestros procesos de inspección, estamos añadiendo deliberadamente defectos artificiales, como ligeros abultamientos, arañazos o decoloraciones, a algunas líneas de productos para entrenar nuestros sistemas de IA, de modo que sean más eficaces a la hora de detectar defectos reales en el futuro.
Mientras tanto, ya hemos desarrollado algoritmos internos para los sistemas de tecnología operativa (OT) que controlan la infraestructura que construimos. Cada turbina de gas que vendemos incluye sistemas OT capaces de detectar la anomalía más mínima en su comportamiento, lo que permite a nuestros clientes prever la necesidad de sustituir un componente con días o semanas de antelación a su fallo.
De forma más convencional, también utilizamos LLM para apoyar el desarrollo de negocio. Incluso nuestros mejores vendedores no pueden evaluar con rapidez ni facilidad cuál de nuestros miles de productos podría resolver un posible problema de un cliente. La IA establece esa conexión y las personas dan seguimiento a la oportunidad.
Los retos de la protección
En última instancia, sin embargo, la IA es solo una herramienta, una técnica, similar a la impresión 3D, que se utiliza para fabricar determinadas piezas. Como cualquier herramienta, tiene sus limitaciones. Una de ellas es que todo el mundo puede utilizarla, por lo que cualquier ventaja competitiva probablemente se erosionará rápidamente, en seis meses o un año, a menos que se combine con otras técnicas, habilidades humanas y experiencia, de modo que el conjunto resultante sea difícil de replicar. Creo que esto es más fácil de lograr para los fabricantes que, por ejemplo, para los negocios de servicios financieros o de consultoría.
Más preocupante es el hecho de que, al menos actualmente, a veces no se puede confiar en los resultados del algoritmo. Observamos que los modelos de IA entrenados con datos de terceros (incluidos datos de otros modelos de IA) no siempre producen resultados fiables ni replicables. Obtenemos mejores resultados si los entrenamos únicamente con nuestra propia información, pero a veces no disponemos de suficiente.
Esto plantea la cuestión más amplia de hasta qué punto está protegido cualquier dato propietario dentro de un sistema de IA o de un LLM. En MHI queremos compartir con nuestros clientes y proveedores la mayor cantidad posible de conocimiento y experiencia, porque somos de las empresas que aplican activamente la IA en nuestro sector, tanto en Japón como a escala internacional.
Al mismo tiempo, debemos proteger nuestra propiedad intelectual y nuestra posición comercial y, aún más, las de nuestros socios. No estoy seguro de que alguien haya resuelto el reto de establecer una cadena de suministro impulsada por la IA en la que los datos sensibles se compartan en ambos sentidos.
Esto sugiere que, pese a las enormes inversiones de los hiperescaladores en la construcción de centros de datos cada vez más grandes, muchas empresas querrán mantener un control relativamente estricto sobre sus datos propietarios. Esto podría impulsar la demanda de centros de datos «periféricos» (edge) más pequeños, incluso alojados potencialmente en el campus del cliente, que también necesitarán energía, refrigeración y sistemas OT. Se trata de un mercado muy competitivo, pero en el que MHI está desarrollando soluciones integradas atractivas al combinar productos existentes con nuevas inversiones.
Mantener las habilidades humanas
Si tengo una última preocupación, específica de mi sector, es que el actual auge de la IA y de los centros de datos está desviando recursos del desarrollo de nuevas tecnologías de fabricación. En cada país que visito veo cada vez más estudiantes que aprenden algoritmos y software, y menos cursos o aprendizajes que se centren en el «hardware» y en el desarrollo de las habilidades de lo que en Japón llamamos «monozukuri», es decir, la artesanía de fabricar cosas.
La IA es una herramienta poderosa que tiene el potencial de transformar la manufactura y otras muchas industrias, generando ganancias de productividad que prometen un impacto significativo y positivo en la sociedad y en la vida humana. Sin embargo, como cualquier herramienta, debe manejarse con manos reflexivas y responsables.
