Un algoritmo es la base de la, cada vez más presente, Inteligencia Artificial. Es más, en cinco años, más de la mitad de los responsables industriales prevén que la IA tendrá el control de los activos de mayor valor como las plantas industriales. Así lo asegura un estudio reciente realizado por Longitude Research y Siemens.

El crecimiento del algoritmo es imparable. Y es que su capacidad para automatizar procesos y operaciones es de gran ayuda para el ser humano. Según el índice de Adecco, las posiciones más altas en adopción de IA se encuentran en los países con mayor renta. En primer lugar, se encuentra Suiza, seguido de Estados Unidos.

En España, es destacable el papel de Madrid, Barcelona, Bilbao y Zaragoza. Estas cuatro ciudades se erigen como ejemplo de urbes que utilizan la Inteligencia Artificial para ganar en competitividad. 

Y es que el potencial de la IA es ambicioso. Imagina por un momento que pudieras mecanizar algunas de las tareas más rutinarias de tu empresa. De esta manera, los empleados podrían centrarse únicamente en los aspectos que realmente aportan valor a la compañía.

Visto así, parece que no habría objeción alguna para incorporar la IA en una compañía, pero no es así. Sigue habiendo algunas barreras que impiden confiar plenamente en los algoritmos.

Con el fin de conocer los motivos y el futuro de la Inteligencia Artificial, vamos a desengranar los resultados del informe de Siemens citado con anterioridad. Este estudio preguntó a más de 500 líderes mundiales de diferentes sectores (energía, industria, infraestructuras o transporte) sobre sus perspectivas e inquietudes en materia de Inteligencia Artificial.

El uso de algoritmos en la Industria

El uso de los algortimos y de la IA puede aportar muchos beneficios a la industria, entre ellos evitar desastres naturales o mejorar la seguridad de las fábricas. Además, cuando se producen errores o crisis, también propone respuestas en tiempo real que pueden aliviar el daño.  

  • Según el estudio, el 44% de los encuestados cree que en cinco años un algoritmo controlará toda la maquinaria que pueda causar lesiones o la muerte a los empleados.
  • Asimismo, el 54% opina que la inteligencia artificial también tomará el control de los activos de alto valor de su organización.

No obstante, para que la IA industrial pueda alcanzar este nivel de responsabilidad, se deberá dar un salto y apostar por nuevos enfoques más sofisticados. Entre ellos:

  • Datos contextuales y simulaciones. Será necesario ampliar las maneras de presentar la información y la comprensión de los datos.
  • Mayor integración. El IoT y las tecnologías Edge proporcionan datos generados por máquinas que pueden admitir nuevos niveles de conciencia e información en tiempo real.
  • Datos transfronterizos. La mejora de los protocolos y tecnologías para compartir datos entre organizaciones podría apoyar el desarrollo de modelos de IA entre proveedores, socios, clientes e incluso entre competidores.

Actualmente, el 28% de los encuestados dice que las respuestas automatizadas ante emergencias son los beneficios más importantes de la IA. No obstante, ven mucho potencial por venir. El 70% espera contar con estas ventajas en 2022.

La información es poder

Uno de los usos potenciales de la Inteligencia Artificial es la utilización de gráficos de conocimiento industrial. Estos permiten mejorar los modelos de la IA e integrar diferentes conjuntos de datos.

Por ejemplo, los datos de una máquina se pueden analizar con los datos de diseño, las temperaturas a las que debe funcionar, los umbrales clave integrados en las piezas, etc.

Pero, lejos de quedarnos ahí, podemos dar un paso más y analizar también el historial de la actividad de máquinas similares, incluyendo fallos o resultados de inspección y mantenimiento a lo largo de su ciclo de vida.  Así, los gráficos de conocimiento facilitan mucho el aprendizaje de los algoritmos.

Como bien sabemos, los datos son los que nos dan la información clave para tomar mejores decisiones, pero ¿cuáles son aquellos más útiles?

  • El 71% considera que son los datos de los fabricantes de equipos.
  • El 70% piensa que los datos internos de otras divisiones, regiones o departamentos son los más importantes.
  • Y el 68% afirma que los datos del rendimiento de los productos vendidos y en uso por los clientes son los de mayor utilidad.

Una empresa que utiliza gráficos de conocimiento para reunir diferentes tipos de datos, como el historial de productos, el rendimiento o las condiciones ambientales, sería capaz de crear un único modelo de IA. Esto le permitiría:

  • Impulsar mejores predicciones
  • Nuevas ideas
  • Mayores eficiencias
  • Una automatización más potente

Construir confianza con un algoritmo

Sin lugar a duda, el aumento de la capacidad del algoritmo y la IA planteará nuevos desafíos. Y es que supondrá el abandono de ciertas responsabilidades que tienen los seres humanos para otorgárselas a algoritmos.

Las aplicaciones de IA deberán ganarse la confianza de los responsables de las tomas de decisiones. Para conseguirlo, se necesitarán nuevas formar para que los algoritmos sean más fácil de entender e interpretar. De esta manera, se podrá generar confianza en los sistemas.

Asimismo, únicamente se ganará la confianza si las compañías poner en marcha:

  • Nuevos protocolos de riesgo y de gobernanza
  • Nuevas formas de liderazgo.
  • Y si se invierte en ciberseguridad

Para medir el nivel de confianza, el estudio planteó una interesante hipótesis a los encuestados. Les preguntó que si aceptarían la decisión tomada por un potente modelo de Inteligencia Artificial en lugar de la tomada por un empleado experimentado. Dicha decisión tendría consecuencias financieras importantes. El 56% respondió que confiaría en la IA.

No obstante, aunque esto pudiera parecer que la llegada de los algoritmos eliminaría puestos de trabajo, ocurre exactamente lo contrario. De hecho, en general, la encuesta de Siemens prevé una perspectiva muy positiva. Una proporción significativamente de encuestados (40%) cree que a medida que la IA impulse una automatización más sofisticada, se necesitarán más personas empleadas.

Colaboración entre humanos, algortimo e IA

Poco a poco las máquinas, los edificios o los vehículos están empezando a tomar decisiones por su cuenta. Han pasado de ser meras herramientas a ser agentes activos.

La colaboración entre maquina y humano está cada vez más presente en distintas industrias. Por ejemplo, a través de robots colaborativos, o de ‘cobots’ que trabajan directamente junto a los humanos como un compañero más.

No obstante, los trabajadores están más abiertos a los compañeros virtuales que a los físicos. Es decir, de acuerdo con el estudio, las organizaciones prefieren adoptar sistemas avanzados de IA que se comporten de manera similar al humano, es decir tomando decisiones de manera independiente y de manera autónoma como analistas de algortimo o comerciales, que a los colegas físicos de IA como robots.

  • El 39% espera con entusiasmo la llegada de compañeros de IA.
  • Un 20% opondría resistencia a la llegada de estos colegas virtuales.

Más allá de los desafíos, la investigación sugiere una perspectiva muy optimista para la IA. A medida que se vuelva más sofisticada, los líderes esperan muchos beneficios gracias a ella:

  • Menos ciberataques dañinos
  • Una gestión de riesgos más sencilla
  • Más innovación
  • Márgenes de beneficios más altos
  • Lugares de trabajo más seguros.

Dadas las positivas previsiones, podemos decir que se espera una adopción bastante generalizada de la próxima generación de Inteligencia Artificial. ¿Estás listo para confiar en ella?