En todo el mundo, las empresas están pasando por las mejores etapas de sus vidas después de la llegada de la IA y el ML. La inteligencia artificial y el lenguaje de máquina permiten a las empresas tomar decisiones impactantes que les dan una mejor posición de éxito en sus campos. Un informe de Grand View Research muestra que para 2030, se espera que el tamaño del mercado global de IA crezca de los actuales $ 136.6 mil millones a $ 1,811.8 mil millones, lo que representa un CAGR del 38.1%.
La IA es cada vez más frecuente en nuestra vida cotidiana. Es un término que ahora se usa con más frecuencia. La IA está presente en nuestros hogares, negocios, teléfonos, atención médica y en todas las esferas. Según una encuesta de IBM, casi tres cuartas partes de las empresas indican un profundo interés en adoptar la inteligencia artificial.
A medida que las IA se vuelven más populares en el mundo actual, es importante que las empresas se unan a la tendencia lo antes posible para mantener una ventaja competitiva en su industria.
Las tecnologías de inteligencia artificial de vanguardia mejoran los procesos industriales, detectan y resuelven problemas de manera proactiva y proporcionan orientación para las decisiones basadas en el riesgo, lo que resulta en ahorros significativos de costos y una mayor competitividad para la empresa.
En este artículo detallaremos los avances y el uso de la IA en el sector industrial.
Inteligencia artificial: de predictiva a prescriptiva y más allá
La inteligencia artificial (IA) ha existido durante décadas, con las primeras tecnologías en redes neuronales, IA de juegos y procesamiento de lenguaje natural que datan de la década de 1950. Pero estas tecnologías generalmente requerían computadoras muy grandes para operar y existían principalmente en laboratorios de computación en universidades y otras grandes instituciones de investigación. Con increíbles avances de hardware a lo largo de los años, la IA en el lugar de trabajo se ha convertido en una realidad. Comenzó lentamente, pero luego ganó impulso. Hoy en día, es prolífico y se manifiesta de muchas maneras. En los últimos veinte años, ha transformado significativamente el lugar de trabajo industrial. Sin embargo, el desafío sigue siendo cerrar la brecha entre la tecnología de IA y la comprensión humana.
Beneficios de la inteligencia artificial y el machine learning (ML)
Reducción de errores: una vez que se establece la base de sus modelos de IA, notará una reducción en la cantidad de errores que obtiene. Debido a que la máquina ha sido entrenada para comprender y ejecutar la precisión, los pequeños errores desaparecen.
Automatización: Tener IA y ML significa que las tareas se pueden automatizar y realizar sin estrés. Este es un gran ahorro de tiempo para los consumidores de todo el mundo. La automatización también libera recursos para ideas y otros proyectos. La automatización le ayuda a funcionar eficazmente.
Decisiones informadas: Las IA nos permiten pensar mejor y tomar decisiones más informadas. Aunque somos capaces de pensar críticamente como los humanos, a veces estamos limitados por nuestra velocidad de procesamiento de la información y nuestra capacidad para coordinar montañas de datos. Además, a veces nuestras emociones afectan nuestra capacidad para trabajar. Las IA y los ML no tienen emociones. Por lo tanto, tienen un solo objetivo: realizar la tarea.
Encontrar soluciones y lidiar con problemas complejos: las IA y los ML nos ayudan a lidiar con problemas complejos, mejorando así nuestra eficiencia operativa.
Mejora de la experiencia del cliente: A menudo hay un retraso entre las necesidades de un cliente y una respuesta comercial para satisfacer esa necesidad. Sin embargo, con las IA, hay; chatbots automatizados, correos electrónicos activados y mensajes personalizados. Esto hace que sea más fácil para las empresas satisfacer a los clientes rápidamente. También alivia al departamento de atención al cliente, permitiéndoles centrarse en ser más productivos y producir más resultados.
Aplicaciones de la tecnología en diferentes industrias
Las IA y los ML encuentran sus aplicaciones en diversas industrias, que incluyen;
Salud: La IA se está aplicando en la industria de la salud de varias maneras. Se utiliza en la minería de datos para identificar patrones, cirugía robótica, descubrimiento de fármacos, imágenes médicas y otros procedimientos. IBM Watson es una herramienta de IA que se puede utilizar para analizar el historial médico de un paciente e identificar posibles tratamientos.
Minorista y comercio electrónico: Desde la identificación de patrones en el comportamiento del consumidor para facilitar las compras inteligentes hasta la disponibilidad de chatbots para mejorar la experiencia del cliente, el uso de IA y ML en los sectores minorista y de comercio electrónico es muy destacado.
Tecnología alimentaria: comidas servidas por robots, fabricantes de té inteligentes, procesadores de alimentos automatizados, todo esto es el efecto de las IA en la industria de procesamiento de alimentos.
Servicios bancarios y financieros: Ahora hay robots de software inteligentes para procesar solicitudes de préstamos, así como asesores financieros robóticos.
Para obtener el máximo valor de la IA, debe haber un conducto humano en toda esta tecnología que cambia la industria. La IA está alterando el lugar de trabajo a través de la transformación digital, lo que resulta en el uso extensivo del gemelo digital. Este "gemelo digital" es efectivamente una representación virtual de un objeto o sistema físico. A medida que evolucionó, también llegó a abarcar entidades más grandes como edificios, fábricas y ciudades. Incluye datos de IOT, sistemas computacionales avanzados, procesos digitales, documentos electrónicos y análisis avanzados que modelan el espacio físico.
Sin embargo, la IA es necesaria para obtener el máximo valor del gemelo digital. La combinación de la IA con el gemelo digital da como resultado una productividad significativamente mejorada. Eso no es teoría; Eso es un hecho y es cuantificable. La IA aumenta la productividad de la fuerza laboral y mejora la seguridad, la confiabilidad, la calidad y la seguridad. A través de ganancias de eficiencia y reducción de desechos, la IA está creando un entorno general más verde con mayor sostenibilidad. La IA también ayuda a los propios trabajadores.
Los estudios muestran que no hay suficiente personal calificado para reemplazar el conocimiento de una fuerza laboral que envejece y que se acerca rápidamente a la jubilación. La IA ayuda a facilitar y reducir esta brecha. Esta disrupción basada en IA ayuda a muchos aspectos del proceso industrial, desde el diseño y la ingeniería hasta las operaciones y el mantenimiento. La IA mejora la ingeniería a través de la generación automatizada de proyectos, lo que permite un menor costo total y un menor riesgo en los proyectos de capital. Una vez que el gemelo digital se pone en producción, la IA mejora las operaciones para procesos seguros y rentables dentro de las restricciones y normas regulatorias. Automatiza los procesos de monitoreo y control a través de análisis de bucle cerrado para un control operativo autónomo para garantizar la seguridad y el rendimiento. El mantenimiento se mejora enormemente a través de muchas técnicas de IA para aumentar la longevidad y el rendimiento de los activos, asegurando un entorno seguro y confiable para la fuerza laboral a través de análisis predictivos y prescriptivos. Y la planificación / programación se optimiza a través de varios tipos de IA para crear un enfoque de autoaprendizaje para la mejora continua para reducir el riesgo y maximizar la rentabilidad.
Sin embargo, la IA también puede interrumpir los trabajos, lo que a veces resulta en la eliminación de ciertos tipos de ocupaciones. Esto puede ser devastador para los afectados. Pero al mismo tiempo, crea una variedad de nuevos trabajos, como técnicos de servicio de monitoreo, analistas de datos, científicos de datos, etc.
Forbes estima que 75 millones de empleos serán desplazados para 2023 y 2024 debido a la IA (máquinas y algoritmos). Al mismo tiempo, se espera que se creen 133 millones de nuevos puestos de trabajo, lo que resultará en un aumento neto de 58 millones de puestos de trabajo adicionales en los próximos 3-4 años. Por supuesto, esto no es nada nuevo, la implementación de nuevas tecnologías ha estado interrumpiendo la fuerza laboral durante siglos. En última instancia, la historia ha demostrado que, si bien la innovación elimina algunos empleos, generalmente agrega más de lo que destruye, lo que resulta en un aumento neto en la fuerza laboral general. Desafortunadamente, la IA a veces puede crear un miedo general a lo desconocido, incluidas las preocupaciones de privacidad y la ansiedad por ser reemplazado.
Las empresas deben tomar medidas para garantizar que estos temores se gestionen y que existan canales adecuados de educación y comunicación de los empleados para minimizar el miedo debido a la desinformación y la falta general de comprensión.
Para realizar esta disrupción digital, la IA se está implementando en las instalaciones, en la nube, en el borde y a través de muchos tipos de arquitecturas híbridas. La IA en sí no es una sola cosa, sino que se compone de varios tipos de tecnología, incluidas las redes neuronales, el aprendizaje profundo (un sabor de redes neuronales), el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, el aprendizaje automático no supervisado, el aprendizaje automático supervisado, el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje por transferencia, etc. Estos diversos tipos de IA se aplican de diferentes maneras en todo el mundo industrial para crear soluciones específicas entregadas como análisis descriptivos, predictivos y prescriptivos.
Una solución relativamente común utilizada en una amplia gama de industrias hoy en día es el análisis predictivo en forma de aprendizaje automático (ML) para identificar anomalías con equipos y procesos. Estas anomalías pueden indicar problemas de rendimiento o deterioro del estado de los activos mucho antes de cualquier sistema de control, advertencia o alarma.
Los plazos de entrega con análisis predictivo pueden ser días, semanas o incluso meses, lo que permite a los operadores y al personal de mantenimiento el tiempo adecuado para reaccionar y programar reparaciones y correcciones. Las herramientas de software son cada vez más sofisticadas para proporcionar información adicional sobre estas anomalías. Esto incluye identificar qué sensores son los principales contribuyentes al problema, así como la causa raíz probable.
Con toda esta sofisticación, los problemas se pueden identificar y corregir rápidamente, mucho antes de que tengan un impacto importante en las operaciones. Esto da como resultado menos tiempo de inactividad, mejor calidad del producto, menor riesgo y mayor eficiencia y rentabilidad general.
Desde una perspectiva industrial, la IA se puede dividir en cuatro pilares de la IA industrial:
Predictivo: Basado en Machine Learning, este es un tipo de reconocimiento de patrones y detección de anomalías que aprovecha el Big Data Industrial para crear firmas digitales de activos y procesos y luego detectar desviaciones y patrones de coincidencia que indican una alerta temprana de problemas pendientes e ineficiencias, así como errores en el proceso de diseño. Big Data puede provenir de una variedad de fuentes, incluidos sensores, lagos de datos, historiadores de datos, valores calculados, audio, video, etc.
