La Inteligencia Artificial (IA) es una de las tecnologías, junto al IoT o el Big Data, que han revolucionado la Industria como la conocíamos. LA IA es un área multidisciplinaria. Se encarga de diseñar y crear entidades artificiales capaces de resolver problemas o realizar tareas de forma autónoma, utilizando algoritmos y paradigmas de comportamiento humano.

Hoy vamos a ver algunas aplicaciones y ejemplos de la Inteligencia Artificial en la Industria 4.0, así como el impacto que ha causado en ella.

¿Qué aplicaciones tiene la IA en la industria?

La IA se ha convertido en una de las tecnologías más disruptivas a la hora de revolucionar los modelos de gestión y organización en las empresas. A continuación, vamos a ver algunas de las principales aplicaciones que esta tiene en la industria.

• Diseño operativo a través de algoritmos de Inteligencia Artificial y automatización, que generan simultáneamente múltiples soluciones de diseño válidas para un mismo objetivo.

• Robótica, a través de máquinas autómatas y colaborativas que apoyan a los operarios para liberarles de tareas metódicas y/o extremadamente precisas.

• Calidad 4.0 a través de una excelente operativa, que mejora continuamente la calidad de producción.

• Optimización de OEE (Eficiencia General de los Equipos) a través del mantenimiento predictivo y la reparación. Para calcular la OEE de nuestra fábrica, utilizamos la siguiente fórmula:
  OEE = Disponibilidad x Calidad x Rendimiento
  Siendo a su vez la disponibilidad: tiempo de producción/tiempo programado para producir; la calidad: cantidad de productos buenos/cantidad de productos producidos; y rendimiento: cantidad de producción real/cantidad de producción teórica.

Aunque es cierto que todos estos modelos de trabajo facilitan en gran medida los procesos internos, no se trata sólo de invertir en tecnología e IA. Si queremos que la Inteligencia Artificial lleve a cabo su función de manera correcta, debe acompañarse de trabajadores cualificados.

La inversión, además de en tecnología, debe hacerse en la formación de los propios operarios, capacitándolos para trabajar con sistemas de procesamiento, programación y datos.

Ejemplos de Inteligencia Artificial en la Industria 4.0

La Inteligencia Artificial está presente en nuestro día a día, en nuestros Smartphones o en los grandes comercios a los que acudimos, aunque no nos demos cuenta.

Esta tecnología es muy polivalente, y gracias a ella se han podido desarrollar sistemas de seguridad o gestión nunca antes desplegados. Las grandes empresas ya están aprovechando el gran potencial de la IA, y estas son los principales usos que están haciendo de ella:

1. Búsquedas personalizadas

La experiencia de búsqueda web ha cambiado mucho en los últimos años. Antes de Google, muchos motores de búsqueda ordenaban los resultados alfabéticamente. Fue Google y sus algoritmos los que comenzaron a clasificar los resultados en orden de relevancia para cada usuario.

Esto se hace mediante deep learning, los algoritmos aprenden cada vez más sobre los intereses de cada persona y tratan de comprender lo que quieren encontrar.

Pero para obtener resultados relevantes, también es necesario comprender las intenciones de búsqueda de los usuarios, así coo el contenido de las páginas web. Aquí es donde aparece BERT, un algoritmo incorporado por Google en los últimos años.

Este es un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural que desentraña lo que las personas escriben en las búsquedas y lo que contienen los sitios. Pero no se trata solo de identificar palabras; BERT comprende su significado, cómo se relacionan y qué intenciones hay detrás de ellas.

2. Curación de contenidos

La cantidad de contenidos que producimos y consumimos en Internet es incalculable. En las redes sociales, sobre todo, se hace casi imposible prestar atención a todo lo que pasa por delante de nuestros ojos.

Por ello, estas mismas plataformas de social media, utilizan la inteligencia Artificial para tomar mejores decisiones y recomendaciones para los usuarios. La intención es presentar los contenidos que más suelen gustar al usuario y hacer más relevante la experiencia.

Por una parte, las tecnologías de deep learning y NLP se utilizan para mejorar el conocimiento sobre cada usuario y ordenar la línea de tiempo según sus intereses. Por otra, la tecnología IA también es realmente útil para luchar contra el extremismo, el acoso, las fake news y otras violaciones.

3. Personalización de productos

La personalización de productos también puede convertirse en una experiencia personalizada de marca. Permitir a los usuarios, por ejemplo, el diseño de su propio producto, no sólo les proporciona una gran satisfacción a ellos.

También se traduce en una gran cantidad de información recopilada para la empresa. Además, estos datos pueden utilizarse para aumentar la precisión en el diseño y la fabricación de productos.

4. Campañas digitales

Las campañas de medios pagos se pueden hacer mucho más eficientes con Inteligencia Artificial. Incluso, las principales plataformas publicitarias están trabajando con el aprendizaje automático para mejorar el rendimiento de los anuncios.

Google Ads, por ejemplo, ofrece el modelo de ofertas inteligentes, las cuales son ofertas automáticas que utilizan el aprendizaje automático para mejorar las conversiones y el valor de conversión en cada subasta de anuncios.

Los algoritmos identifican a las personas que tienen más probabilidades de considerar la marca después de ver un anuncio de video y establecen automáticamente sus ofertas para aumentar las posibilidades de llegar a esa audiencia.

5. Segmentación de la audiencia

La segmentación de la audiencia es una de las actividades más tradicionales del Marketing, pues las empresas orientan sus estrategias teniendo como eje el comportamiento del consumidor. De esta manera pueden llegar a las personas con perfil para su solución y con las ofertas adecuadas.

Y, para nuestra sorpresa, la Inteligencia Artificial puede aprovechar esta segmentación. A través del machine learning se puede conocer el comportamiento de los usuarios y segmentarlos según sus acciones.

De esta manera podemos, por ejemplo, enviar e-mails personalizados a un determinado grupo de clientes. Así, la segmentación puede volverse mucho más precisa y personalizada a medida que los algoritmos comprenden el perfil de cada usuario.

6. Precios de productos

La fijación de precios dinámica, basada en la demanda y la oferta de un producto, es otra posibilidad para la aplicación práctica del aprendizaje automático. Esta estrategia no es nada nuevo, cuanto más aumenta la demanda, más aumentan los precios. Sin embargo, antes de la IA, esta dinámica dependía de reglas definidas por el usuario.

El machine learning, por otro lado, le permite a los algoritmos reconocer patrones que los humanos no notan, pronosticar situaciones futuras y actualizar precios en tiempo real. En otras palabras, la fijación de precios se vuelve dinámica, precisa y rápida.

Las tarifas dinámicas con Inteligencia Artificial considera la demanda de un producto en el momento y el comportamiento de los usuarios, así como datos externos como noticias, clima, eventos locales, tiempo, tráfico, etc.

7. Reconocimiento de imágenes

Te habrás dado cuenta, si tienes un dispositivo Apple o que funcione con Google Fotos, de que son capaces de identificar los rostros más recurrentes de tu galería. Sin embargo, los ordenadores no ven imágenes, sólo leen códigos, por lo que necesitan conocer cuáles son las características de la fotografía para poder identificarla.

Aquí es donde entra la visión computacional. Esta tecnología te permite entrenar a tus dispositivos para que reconozcan patrones de colores y formas en las imágenes. De esta manera, las máquinas están más cerca de la visión humana y pueden tomar decisiones según lo que ven.

8. Reconocimiento de voz

Seguro que todos conocemos más de un asistente virtual, probablemente el más cercano se halle en tu propio smartphone. Estos asistentes, al igual que el resto de tecnologías de la IA, funcionan mediante el aprendizaje.

Dependiendo de las interacciones que tengas, estas pueden conocer tus intereses y hacer que la conversación sea mucho más profunda, ya que utilizan tecnología de IA conversacional.

Esto representa un gran avance en la interacción humano-computador, ya que en lugar de utilizar botones o clics, utilizamos nuestra voz, la forma natural en la que el humano interactúa con el mundo. Además las VUI (interfaces de usuario de voz) van más allá; no sólo entienden lo que decimos, sino también cómo lo decimos. Esto les permite captar los matices más emocionales de un discurso. De esta manera son capaces de responder, interactuar, y aprender cada vez más.

9. Automatización del servicio a través de chatbots

Los chatbots son uno de los principales referentes de la IA por parte de las empresas. Para que las interacciones entre robots y clientes sean relevantes, las máquinas deben comprender de qué están hablando las personas y brindarles respuestas y soluciones.

Cada vez más compañías están invirtiendo en este tipo de aplicaciones para optimizar el servicio al cliente. Cuanto más interactúan los usuarios con el chatbot, más aprenden sobre ellos, siendo capaces de aclarar dudas, ofrecer recomendaciones, e incluso anticiparse a sus necesidades.

10. Recomendación de productos y servicios

Las plataformas de streaming son expertas en recomendaciones personalizadas. Buscan comprender los comportamientos e intereses de los usuarios para hacer sugerencias que realmente disfruten. Y esto, claramente, es gracias a la Inteligencia Artificial.

Esta tecnología se combina con el Big Data, recopilando un gran volumen de datos (tanto internos como externos) que posteriormente se utilizan para nutrir algoritmos. Estos algoritmos, nutridos por todos estos datos, son capaces de perfeccionar su conocimiento y hacer cada vez mejores recomendaciones.

¿Y en la Industria 4.0?

Estos son algunos de los ejemplos de Inteligencia Artificial más relevantes en el mundo de la Industria 4.0, pero esta tecnología no se limita, y cada vez abarcará más y más soluciones.

El impacto de la IA en la industria 4.0

Como ya hemos podido ver en los anteriores ejemplos de Inteligencia Artificial, el cambio hacia los ‘sistemas ciberfísicos’ en red, ha revolucionado la forma de trabajar de las plantas de producción, y ha impuesto nuevos estándares de competitividad en el mercado. Esto a ha supuesto una serie de beneficios para consumidores y productores, incluyendo los siguientes:

Fabricación ‘Just in-time’

Los modelos productivos adaptados y en tiempo real, han alcanzado un nuevo nivel de optimización. Estos sistemas de fabricación, impulsados por la Inteligencia Artificial, son capaces de fabricar piezas de forma adaptativa al pedido. Además, los sensores realizan el seguimiento de los componentes, ordenándolos en función de patrones de demanda y algoritmos para acortar los tiempos de entrega.

Introducción de nuevos productos

Las líneas de producción se han convertido en sistemas de información que nutren la toma de decisiones en cuanto a temas tan relevantes como la línea de productos. Esto facilita una mayor adaptación a la demanda, permitiendo que se modifiquen desde las materias primas que entran en el proceso de fábrica hasta al producto final que sale de ella.

Cambios en el consumo

Uno de los mayores cambios de mentalidad se ha producido entre activos y clientes. Los consumidores están conectados a la industria a través de redes de información, y cada vez esperan productos y experiencias de una calidad y nivel de personalización superior. Por otro lado, los fabricantes son capaces de producir de forma personalizada sin perder eficiencia gracias a los diseños digitales y a la producción inteligente.  

Evaluación del mercado laboral

Seguimos con otro de los ejemplos de Inteligencia Artificial. La curva de aprendizaje de técnicas de IA es lenta y a su vez, avanza a un ritmo imparable. Esto hace que títulos como el de ‘Data Scientist’ sean cada vez más cotizados. El modelo laboral avanza hacia candidatos más analíticos y cualificados en el ámbito de la tecnología.

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