Los investigadores encuestaron a 100 empresas de alto rendimiento para determinar cómo utilizan con éxito las tecnologías de aprendizaje automático.
La encuesta estudió empresas de distintos sectores, analizando su uso de analítica de datos y tecnología.
Quienes obtienen las mayores ganancias de las tecnologías digitales cuentan con una gobernanza sólida, alianzas y disponibilidad de datos, así como con empleados formados en inteligencia de máquinas.
¿Qué empresas implementan con éxito la inteligencia de máquinas (MI) y la analítica de datos en la manufactura y las operaciones? ¿Por qué estos adoptantes líderes están tan adelantados y qué pueden aprender de ellos los demás?
El Programa MIT de Inteligencia de Máquinas para la Manufactura y las Operaciones (MIMO) y McKinsey and Company tienen la respuesta, revelada en un artículo inédito en su tipo para Harvard Business Review. El artículo relata cómo MIMO y McKinsey se asociaron para realizar una amplia encuesta a 100 empresas que explica cómo las compañías de alto rendimiento utilizan con éxito las tecnologías de aprendizaje automático (y en qué aspectos otras podrían mejorar).
Creado por el programa Leaders for Global Operations (LGO) del MIT, MIMO es un programa de investigación y formación diseñado para impulsar la competitividad industrial acelerando la implementación y la comprensión de la inteligencia de máquinas. El objetivo es “encontrar el camino más corto de los datos al impacto”, afirma el director general Bruce Lawler SM ’92.
Así, el proyecto de McKinsey encarna la misión de MIMO de desmitificar el uso eficaz del aprendizaje automático. La encuesta estudió empresas de distintos sectores, analizando su uso de tecnologías digitales, analítica de datos y MI; sus objetivos (desde la eficiencia hasta la experiencia del cliente y el impacto ambiental), y el seguimiento. Los encuestados provinieron de las amplias redes del MIT y de McKinsey.
“El estudio es probablemente el más amplio que se ha realizado en este ámbito: 100 empresas y 21 indicadores de rendimiento”, afirma Vijay D’Silva SM ’92, socio sénior de McKinsey and Company que colaboró con MIMO en el proyecto.
En general, quienes obtuvieron las mayores ganancias de las tecnologías digitales contaban con una gobernanza sólida, implementación, alianzas, empleados formados en MI y disponibilidad de datos. También gastaron hasta un 60 por ciento más en aprendizaje automático que sus competidores.
Una empresa destacada es el gigante biofarmacéutico Amgen, que utiliza el aumento de imágenes mediante aprendizaje profundo para maximizar la eficiencia de los sistemas de inspección visual. Esta técnica da resultados al aumentar la detección de partículas en un 70 por ciento y reduce la necesidad de inspecciones manuales. AJ Tan PhD ’19, MBA ’21, SM ’21 fue clave en el esfuerzo: escribió su tesis LGO sobre el proyecto, ganadora del premio a la mejor tesis del año pasado en la ceremonia de graduación.
Lawler afirma que el trabajo de Tan ejemplifica la misión de MIMO de tender puentes entre el aprendizaje automático y la manufactura antes de que sea demasiado tarde.
“Vimos la necesidad de incorporar estas poderosas nuevas tecnologías a la manufactura con mayor rapidez. En los próximos 20 a 30 años, añadiremos otros 3000 millones de personas al planeta, y querrán el estilo de vida que usted y yo disfrutamos. Eso normalmente requiere cosas fabricadas. ¿Cómo mejoramos la forma de transformar los recursos naturales en bienestar humano? Uno de los grandes vehículos para lograrlo es la manufactura, y una de las herramientas más nuevas es la IA y el aprendizaje automático”, afirma.
Para la encuesta, MIMO entregó a cada empresa un manual de 30 páginas que analizaba cómo se comparaban con otras empresas en una serie de categorías y métricas, desde la estrategia hasta la gobernanza y la ejecución de datos. Esto les ayudará a identificar áreas de oportunidad o dónde invertir. Lawler espera que este sea un estudio longitudinal con un alcance más amplio y un manual cada año: una iniciativa enorme pero de gran impacto, con la capacidad intelectual de LGO como motor.
“El MIT fue enormemente importante y fundamental para este trabajo, y un socio excepcional para nosotros. Contamos con estudiantes talentosos del MIT en el equipo que realizaron la mayor parte del análisis junto con McKinsey, lo que mejoró la calidad del trabajo”, afirma D’Silva.
Este enfoque colaborativo es central en la filosofía de MIMO como convocante de información y socio del sector privado. El objetivo es impulsar “una transformación eficaz en industrias que logran no solo objetivos técnicos, sino también objetivos empresariales y sociales”, afirma Duane Boning, director académico de ingeniería de MIT LGO y líder académico de MIMO.
Esta fusión de investigación y colaboración es el siguiente paso lógico para LGO, afirma, porque siempre ha estado a la vanguardia de la resolución de problemas en operaciones globales. El aprendizaje automático es sin duda la última gran brecha de conocimiento para muchas empresas, pero no la primera, y MIMO puede enseñar a las empresas cómo aplicarlo.
“[Lo comparo] con lo que ocurría hace 30 años, cuando comenzó LGO y todo giraba en torno a los principios de la manufactura esbelta. Hace unos 15 años, la idea fue la cadena de suministro. Eso nos llevó a pensar —no solo en nuestros estudiantes de LGO, sino en beneficio de la industria en general— que, para comprender este gran cambio, facilitarlo, hacer investigación y establecer conexiones con otras actividades de investigación reales, necesitamos un esfuerzo para catalizarlo”, afirma Boning. “Ese es el verdadero entusiasmo de [MIMO]: ¿cuáles son las ideas que funcionan? ¿Cuáles son las metodologías que funcionan? ¿Cuáles son las tecnologías que funcionan? Y los estudiantes de LGO, en cierto sentido, son el vehículo perfecto para descubrir algo de eso.”
