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La inteligencia artificial está llamada a ser la tecnología más determinante no solo para la industria, sino para el mundo. Es la herramienta clave para transformar la forma en que fabricamos los productos, los distribuimos e, incluso, los adquirimos.
En este podcast abordamos la siguiente frontera que debe vivir esta tecnología en las plantas industriales: pasar de programas piloto y pruebas de concepto a proyectos a gran escala, transversales en cada organización, con un impacto mucho mayor para cada compañía.
La Inteligencia Artificial es crucial en la era de los datos
En el mundo de los datos, la IA es clave para llevarlos a buen puerto, porque si decimos que los datos son el nuevo insumo de esta era, como insumo propiamente no sirven, sino que hay que agregarles valor para explotarlos adecuadamente y rentabilizarlos.
Sin embargo, aún se dicen muchas cosas de la inteligencia artificial. Y la ciencia ficción no ayuda mucho. Hablar de escenarios apocalípticos desvía la atención de los temas que verdaderamente deben discutirse como los alcances de la IA y los dilemas éticos y morales que surgen en torno a esta tecnología.
Este tema también tiene implicaciones en la planta industrial, donde los tomadores de decisiones están enfrentándose a un nuevo dilema y tiene que ver con los alcances y los siguientes niveles que puede alcanzar esta tecnología en la industria.
¿NO ES CURIOSO? La mayoría de los ejecutivos en el mundo está convencido de que la inteligencia artificial será la tecnología más disruptiva para los negocios y la vida de las personas en la siguiente década, pero también es la tecnología que enfrenta la mayor complejidad al momento de tratar de adaptarla a los negocios.
En términos coloquiales, es la que más cuesta trabajo de entender para explotarla al máximo, rentabilizarla, transformar procesos y, en última instancia, crear nuevos modelos de negocio.
¿Hay miedo por el uso de IA?
Por mucho que se diga de ella, la inteligencia artificial es también a que enfrenta el mayor dilema al momento de llevarla a la planta: el miedo que se tiene de ella.
Suena paradójico, pero algunos ejemplos podrían ayudarnos a entender esto de mejor manera.
Todas las empresas que han comenzado a medir el potencial de tecnologías emergentes como IoT e Inteligencia artificial, seguramente lo hicieron a través del desarrollo de pruebas de concepto, programas pilotos o productos mínimos viables.
Es decir, proyectos a pequeña escala, con inversiones sin ningún riesgo y cuya funcionalidad básica era reunir la suficiente información para saber si ‘ese proyecto de IA’ tiene el potencial de transformar el negocio.
¿Y luego? Ese es el meollo del asunto. Quizá la mayoría de las empresas que ha comenzado a iterar con esas tecnologías se encuentra en este punto. En una especie de limbo para definir si se decide a dar el gran salto o volver al punto de inicio.