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Medio siglo después… o más, siguen existiendo muchos clichés alrededor de la inteligencia artificial en las plantas industriales. Por eso, hay mucho que debes saber al respecto.
Es increíble cómo construimos todo tipo de ideas terribles alrededor del concepto de inteligencia artificial. Muchas veces ni siquiera sabemos que es una tecnología con la que convivimos todos los días.
Hace apenas unos meses estalló en las redes sociales una tendencia llamada Ten Years Challenge (El reto de los 10 años). En éste, cada persona debía publicar dos fotos suyas: una de hace 10 años y una actual, para mostrar qué tanto había cambiado físicamente.
Casi todo mundo cedió al encanto de este juego. No sabían que era una estrategia de alguna compañía tecnológica para recabar más datos de sus usuarios y ponerlos a entrenar algoritmos de reconocimiento facial.
Así funciona
Los sistemas de reconocimiento facial permiten que las personas desbloqueen sus smartphones o ingresen a aplicaciones bancarias. En algunos países ya es posible pagar en restaurantes.
El sistema debe detectar que se trata de una persona. Para entrenarlos, los expertos exponen estos sistemas a una cantidad enorme de imágenes, que dividen en dos conjuntos: uno con rostros y otro sin rostros.
Luego, personas clasifican las imágenes que corresponden a cada grupo, de tal manera que, al final, la tecnología es capaz de aprender en automático a encontrar un rostro en una imagen.
Y la clasificación es muy sencilla. ¿Alguna vez te topaste con que, para ingresar a alguna de tus cuentas en internet, debías “seleccionar” las imágenes con semáforos u otra cosa y demostrarle al sitio web que no eres un robot? Bueno, etiquetaste imágenes para alguien más.
Esto es parte del entrenamiento de estos sistemas, que se conocen como redes neuronales convolucionales.
¿Interactúas con Siri o Alexa? Asistentes personales que operan mediante reconocimiento de voz. ¿Contactaste con algún área de servicio al cliente vía chat en algún sitio web? Seguro interactuaste con algún chatbot.
Como puedes ver, se trata de una tecnología con la que lidiamos todos los días, muchas veces sin saberlo.
Promueve el cambio
En la vida industrial no es muy distinto, pero no por ello es más sencillo convencer a la gente de adoptar la inteligencia artificial.
Deberían aceptarla por dos razones principales:
1) su trabajo será más productivo al desarrollar nuevas habilidades para manejar esa tecnología.
2) su empresa será más eficiente al hacer de esa herramienta una ventaja competitiva.
Pero este proceso de persuasión lleva un tiempo. Considera toda la información falsa, exageraciones y/o sofismas que hay respecto a los alcances de la inteligencia artificial.
Pero quizá algunos ejemplos con casos de uso reales ayuden a desmitificarla:
Mantenimiento productivo
- Imagina una alerta que te avisa cuando una máquina va a fallar. Es posible con base en algoritmos que creamos con datos históricos sobre los patrones que sucedieron para que esa máquina fallara en el pasado, de forma que es posible saber cuándo sucederá de nuevo.
Planeación de la demanda
- A diferencia de las herramientas convencionales, que se basan en datos históricos de consumo y variables macroeconómicas, la aplicación de IA hoy en día combina técnicas de big data con variables en tiempo real, con lo que es posible tomar decisiones basadas en eventos que impactarán la cadena de suministro.
Visión artificial
- Esta tecnología lleva décadas en la fabricación, pero la parte novedosa es el componente de IA, con lo cual logra una precisión que, incluso, supera la capacidad de visión humana.
Podemos hablar de una decena más de casos de uso donde la IA está aportando valor a la industria, como la gestión del rendimiento de activos, el consumo energético, optimización de rutas, alertas de seguridad, etcétera.
Como verás, son soluciones tecnológicas aplicadas a procesos muy puntuales, y nada tienen que ver con robots avanzados desplazando a humanos de sus empleos —mucho menos aniquilándolos—.
En Gesta Labs creemos que la inteligencia artificial real —no la que vemos en películas de ciencia ficción— tiene que ver en mayor medida con algoritmos matemáticos y en menor proporción con tecnología.
Piensa en el poder de tus datos, y la forma en que puedes usarlos para crear modelos predictivos sobre eventos futuros. La IA es la capa adicional que le ponemos al IoT y Big Data para darle valor a esa información.
Si asimilas esto, estarás más cerca de aceptarla en tu trabajo, tal como convives con ella en tu vida cotidiana. Al final, queremos que elimines estos clichés respecto a la inteligencia artificial y su aplicación en las plantas industriales.
¿Tienes dudas, comentarios o interés en algún tema en particular? Escríbenos a info@gestalabs.com