Más impulso a la inteligencia artificial en las empresas industriales medianas
La Inteligencia Artificial (IA) se considera una tecnología futura clave en la economía, y cada vez más empresas ven a la IA como una oportunidad para su propio negocio. Inteligencia artificial en la industria.
Los posibles usos de la inteligencia artificial recorren todos los sectores: desde la conducción autónoma hasta el diagnóstico médico, desde el apoyo a las consultas de los clientes hasta el control de calidad en la producción. Así, ahora, es importante impulsar aún más la práctica empresarial e impulsar las inversiones en IA.
Fácil entrada a la inteligencia artificial
Para poder utilizar la inteligencia artificial (IA), una empresa no necesita necesariamente incorporar a su plantilla a un experto en IA.
La inteligencia artificial ayuda a optimizar los procesos de producción y así ahorrar dinero. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas a menudo carecen de la experiencia necesaria para utilizar esta tecnología del futuro.
Aunque se pueden recopilar los datos necesarios, no logran analizarlos. Los grandes proveedores de tecnología Cloud pueden ayudar en esto. Ofrecen herramientas digitales simples que procesan grandes conjuntos de datos, y proporcionan soluciones de IA. Los expertos hablan de “plataformas de aprendizaje automático como servicio” (Machine-Learning-as-a-Service-Platform). De esta forma, cualquier empresa sin mucha experiencia puede meterse en inteligencia artificial y tener modelos desarrollados que detecten automáticamente piezas defectuosas, por ejemplo.
Las soluciones ofrecidas por los cuatro proveedores más grandes (AWS, Google, IBM y Microsoft) muestran fortalezas y no requieren un profundo conocimiento especializado. Por supuesto que hay algunas diferencias. Algunas plataformas son más intuitivas de usar que otras. Además, algunos modelos de IA solo se ejecutan en la nube del proveedor. Otros también se pueden exportar e instalar en servidores propiedad de la empresa.
El aprendizaje profundo necesita contexto
El aprendizaje profundo (Deep Learning) necesita más contexto. Las personas recuerdan situaciones como, por ejemplo, asociar un vestido blanco con una boda, una fiesta u otras cosas. Pero la IA solo reconoce el vestido blanco. Falta la memoria (leyes, episodios, asociaciones). Muchas cosas son inmediatamente familiares para la gente. En este caso, nuestros sistemas fallan. Eso es lo que estamos investigando.
Modelo de proceso para la ingeniería de IA
La mayoría de los usuarios industriales están familiarizados con CRISP DM cuando se trata de IA en producción. Pero después del prototipo viene la implementación, y luego suelen aparecer los problemas.
Combina enfoques de la informática y el modelado basado en datos con los de las disciplinas de ingeniería clásicas para superar los desafíos. Ingeniería de Sistemas de IA es como los científicos llaman al enfoque interdisciplinario de la ingeniería de IA.
Inteligencia artificial en tiempo real
Si los fabricantes de tecnología de automatización quieren crear un valor añadido real para sus clientes, las soluciones de digitalización son la clave del éxito.
Hoja de ruta de estandarización de la inteligencia artificial en la industria
La hoja de ruta de estandarización de la IA en la industria representa un “documento vivo” que sirve como medio de comunicación central para el intercambio entre los comités de estandarización, la industria, las asociaciones, las instituciones de investigación y la política.
El objetivo de una hoja de ruta de estandarización de la IA en la industria debe ser describir un marco de acción en una etapa temprana que fortalezca la industria y la ciencia en la competencia internacional por las mejores soluciones y productos en el campo de la inteligencia artificial, y cree condiciones marco favorables a la innovación para la tecnología del futuro.
La IA puede ayudar con la cualificación de los empleados
Transformar la producción digitalmente es una cosa, cualificar a los empleados en consecuencia es otra. ¿Quién es el más adecuado para qué rol? ¿Quién puede desarrollarse más y cómo?
La transformación digital está en marcha y, sorprendentemente, se está precipitando en gran medida más allá de los departamentos de recursos humanos. Los nuevos perfiles de trabajo y requisitos de cualificación plantean grandes desafíos:
- ¿Cómo encuentro a las personas adecuadas para impulsar el cambio digital?
Y, sobre todo:
- ¿Cómo se puede formar el propio equipo para que sea apto para el trabajo en red?
El emparejamiento es crucial. ¿Cómo se decide qué empleados son los más adecuados para cada nueva función? ¿Qué formación adicional necesitan para adquirir los conocimientos necesarios para ello? Y, ¿cómo encontramos oportunidades de aprendizaje adecuadas en el confuso mercado de la educación superior?
Respuesta: con inteligencia artificial (IA).
Connected Worker – Paso a paso hacia el trabajador conectado
Las instrucciones de trabajo digitales y las listas de verificación permiten un plus en rapidez, calidad y seguridad laboral. La inteligencia artificial (IA) también ayuda a adaptarlos dinámicamente para el personal y a obtener las mejoras de proceso adecuadas a partir de los datos recopilados.
El cebo debe tener buen sabor para el pez, no para el pescador. Es lo mismo con las instrucciones de trabajo digitales. Para que todos puedan completar sus tareas de la manera más eficiente y segura posible, las listas de verificación y los procedimientos operativos estándar (Standard Operating Procedures, OPEs) deben adaptarse a la persona individual y al lugar de trabajo: altamente detallados para trabajadores temporales, suplentes y empleados nuevos, reducidos a elementos esenciales para “viejas manos” experimentadas.
Hábitats naturales para la inteligencia artificial
En el mercado de IA, las instituciones de investigación y las empresas están trabajando en la construcción de un ecosistema de innovación que reúna a expertos en IA, proveedores de soluciones y empresas de fabricación.