La Inteligencia Artificial para la industria parecía cosa de ciencia-ficción, pero el futuro ya está aquí y todo aquello que creíamos imposible es ya una realidad. Ahora que sabemos que la IA no es un sueño y somos conscientes del potencial que puede llegar a tener, te contamos cómo la industria puede aprovecharse de esta tecnología.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La Inteligencia Artificial es una tecnología que trata de simular la forma de actuar del ser humano a través de sistemas capaces de aprender y razonar como las personas. Las posibilidades de esta tecnología están todavía en una fase inicial, pero parece que este campo será el responsable de la nueva revolución digital.

La idea que tienes de las máquinas inteligentes posiblemente este alimentada por el mundo del cine y de las novelas futuristas o de ciencia- ficción. Pero, como dijo J. G. Ballard: “lo que los escritores modernos de ciencia ficción escriben hoy, ustedes y yo lo veremos mañana”.

Si no que se lo digan a Julio Verne. Escribió De la Tierra a la Luna en 1865, más un siglo antes de que el Apolo 11 aterrizase en la Luna. Con la inteligencia artificial no iba a ser menos. Son muchos los títulos cinematográficos – como 1984, Fahrenheit 451 o Matrix – que hablaban de máquinas inteligentes que tomarían las decisiones por nosotros.

Pero no solo la ciencia- ficción se imaginó el potencial que podrían alcanzar las máquinas. En 1950, Alan Turing, creador de la computación moderna y padre también de los algoritmos, planteaba en su escrito con el mismo título la pregunta clave: ¿puede pensar una máquina? Son los trabajos del matemático las que inician las investigaciones en inteligencia artificial.

Entre otras aportaciones al campo, el matemático nos deja el llamado test de Turing, la prueba de fuego de la inteligencia artificial.

Los primeros avances en Inteligencia Artificial

Aunque fue Turing quien puso el punto de partida, el término se acuña en 1956, cuando John McCarthy habla de Inteligencia artificial en una Conferencia en Darmounth. Fue entonces cuando comienza el desarrollo de esta tecnología que es bastante más antigua de lo que nos podría parecer.  

En 1966, se desarrolla el primer chatbot del mundo que incorpora procesamiento del lenguaje humano. En 1957, se diseña la primera red neuronal artificial y, en 1979, nace uno de los primeros vehículos autónomos de la historia.

Hasta entonces, las máquinas inteligentes no parecían aspirar a superar la inteligencia humana, quizás a complementarla. Parecía lógico pensar que las máquinas no podrían hacer frente a la compleja inteligencia humana. Sin embargo, en 1997, la supercomputadora Deep Blue de IBM vence al campeón del mundo de ajedrez. Es, a partir de los 2000, cuando empezamos a ver cómo se desarrollan aplicaciones inteligentes comparables nuestro intelecto y términos como Deep Learning, Big data o algoritmo pasan a ser cada vez más cotidianos.

En 2012, Google consigue crear un superordenador que aprende a diferenciar gatos, caras y cuerpos humanos a través de YouTube. Pero la prueba de fuego de la IA llegó en 2014, cuando un chatbot computacional llamado Eugene Goostman consigue superar el test de Turing en la Royal Society, en Reino Unido.

Se trata de una prueba anual en la que un grupo de jueces someten a la prueba a distintos sujetos y máquinas colocados en habitaciones separada. Los jueces, que no pueden ver con quien hablan, bombardean a preguntas intentando hilar una conversación para finalmente decidir individualmente si mantuvieron una conversación con un humano o una máquina.

Aunque Eugene Goostman no consiguió engañar a todos los jueces, un 33% de ellos creyeron que era humano. Esto lo convierte en la primera máquina que supera el test de Turing.

Cómo aprovecharnos de la Inteligencia artificial para la industria

La inteligencia artificial crece a pasos agigantados y la realidad es que interactuamos cada día con este tipo de máquinas casi sin damos cuenta. Los sistemas de detección facial de los móviles, los asistentes virtuales de voz como Siri o Alexa o las sugerencias en aplicaciones de Facebook, Netflix o Amazon… La inteligencia artificial ya  forma parte de nuestra vida cotidiana

Las posibilidades que pueden llegar a tener son infinitas. La IA nos permite analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias y así formular predicciones de comportamiento. Aplicaciones en medicina, infraestructuras, medio ambiente, transporte, agricultura…

Además, la IA es un campo interdisciplinar, es decir, que dependiendo de los objetivos que busca se aplican soluciones de disciplinas muy distintas: matemáticas, informática, robótica, etc. Por lo tanto, podemos encontrarla en multitud aplicaciones distintas. Ahora, para conseguir hacerla cada vez más similar a la inteligencia humana, los investigadores tratan de dotas a las máquinas de sentimientos, entrando en juego disciplinas como la ética la filosofía y la psicología.

4 utilidades de la Inteligencia Artificial para la industria

Si una tecnología que parece tan futurista está presente en los aparatos que utilizamos de una manera tan común, la industria, un campo cada vez más digitalizado, tampoco se iba a quedar atrás. Los datos son constantemente generados, procesados y analizados.

Algunos ejemplos de uso de la IA son recomendaciones inteligentes, detección de anomalías, mantenimiento preventivo, optimización de productos… Los expertos auguran que las aplicaciones de Inteligencia Artificial para la industria continúen creciendo significativamente en los próximos años.

Aquí te mostramos algunas de aplicaciones. No hay industria que no se pueda aprovechar de la IA:

  • Para automatizar los procesos productivos: la automatización ha sido desde siempre un factor fundamental en laevolución de la industria, Ahora, gracias a la IA, las posibilidades de automatización crecen. Con la utilización de software y hardware para controlar los procesos industriales y el funcionamiento de su maquinaria, podemos conseguir predecir su funcionamiento. De este modo, conseguimos reducir los tiempos de inactividad, aumentar la productividad, la eficiencia, y podeos asegurar un alto nivel de calidad mediante la detección temprana de errores ya durante el proceso de producción en curso.
  • Para prevenir fallos en las maquinarias. Gracias al Digital Twin – o Gemelo Digital – conseguimos simular de manera virtual un proceso, producto o servicio antes de ponerlo en fabricación. Una vez virtualmente se consigue satisfacer los requisitos de un proyecto, se produce físicamente, reduciendo así en costes y evitando pruebas costosas e innecesarias. Para conseguirlo, esta tecnología se basa en el análisis de los datos en tiempo real.  
  • Para disminuir el consumo eléctrico y reducir las emisiones de CO2. Las llamadas smart grids son redes de distribución eléctricas digitalizadas y sensorizadas para equilibrar la generación y el consumo de electricidad. Gracias a esta tecnología, la industria puede consumir energía de una manera más consciente, adaptado a sus necesidades consiguiendo así reducción de costes y de emisiones contaminantes a la atmósfera. En España, la fábrica de Gestamp en Sevilla ya ahora un 15% de su energía gracias al Smart Data.
  • Para optimizar sus beneficios. Las tecnologías de IA generan gran cantidad de datos que, analizados correctamente, pueden dar información de mucho valor añadido para la industria. Las industrias interconectan sus productos, plantas, sistemas y máquinas gracias al Internet de las Cosas (IoT), pero para que los datos tengan utilidad hay que analizaros y así convertiros e información valiosa.  MindSphere es un sistema operativo abierto del IoT, basado en la nube de Siemens capaz de conectar todos tus equipos y sistemas, extraer sus datos y convertirlos en información valiosa para tu negocio.

¿Confiamos en la inteligencia artificial para la industria?

Raymond Kurzweil, director de ingeniería de Google, dijo, en 2005 que las máquinas alcanzarán un nivel de inteligencia humano en 2029. Para 2045, la inteligencia artificial habrá superado a la de nuestra civilización en un billón de veces.

Las predicciones de Zurzweil no son especulaciones al azar, están basadas en el estudio y cálculo de los factores tecnológicos y hasta ahora han tenido un índice de acierto de 86%. Ahora que esta tecnología es una realidad y las empresas comienzan a incluirla entre sus tecnologías, la pregunta es ¿confiamos realmente en ellas?

El objetivo de la tecnología inteligente es automatizar las tareas del día a día y las decisiones operacionales para que los empleados puedan dedicarse a las decisiones estratégicas.  En el caso de la industria, es de esperar que esta tecnología ayude a evitar desastres y hacer más seguros los puestos de trabajo.

Cederle el control en decisiones como cuál será mi próxima compra, mi próximo destino de vacaciones sería fácil, sin embargo, las consecuencias de un fallo no son iguales todas las empresas. En el caso de la industria, puede implicar millones de dólares en pérdidas o, incluso en el peor de los casos, la pérdida de vidas humanas.

Entonces, ¿confían las empresas en la IA para cederle el control de las infraestructuras críticas? ¿En quién confiaría más un empresario: en un ingeniero con años de experiencia o en una máquina supuestamente más inteligente que los humanos?

Haciéndose estas preguntas, buscando cómo conocer el nivel de confianza en la IA, Siemens y Longitude Research se han aliado para lanzar una encuesta para cerca de 500 altos ejecutivos del campo de la energía, industria pesada, infraestructuras y transporte para comprender las actitudes beneficios y barreras para implementar en sus negocios Inteligencia Artificial. Sus respuestas nos ofrecen una visión única del futuro industrial de la IA y puedes encontrar toda la información aquí.