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Inteligencia artificial e Industria 4.0
¿Qué es una revolución industrial?
En este capítulo, empezamos echando la vista atrás unas cuantas décadas.
Pero, ¿por qué? ¿Qué sentido tiene evocar un pasado lejano cuando hablamos de tecnologías punteras, inteligencia artificial e incluso, ya se sabe, una nueva revolución industrial?
Nos proponemos dar sentido a lo que hemos visto en los capítulos anteriores e intentar responder a una pregunta esencial para la adopción tecnológica: ¿por qué crear o adoptar la inteligencia artificial en un contexto industrial y cuáles son los beneficios y los problemas en nuestra vida cotidiana?
Sin más preámbulos, vayamos directamente al meollo de la cuestión y empecemos con una definición relativamente sencilla de revolución industrial:
Para calificarse de revolución industrial, un acontecimiento de este tipo debe provocar un cambio radical y profundo en el modo de vida de la población, seguido de un periodo de auge económico.
Hasta entonces, la humanidad había experimentado tres revoluciones industriales, así que empecemos por el principio.
1. Industria 1.0
La primera revolución industrial, que despegó en Inglaterra a finales de la década de 1760 antes de extenderse a países como Francia, Estados Unidos, Alemania y Canadá, representa un importante punto de inflexión en la historia económica y tecnológica. Un momento clave de esta revolución se puede identificar en 1769 con la patente de James Watt de su máquina de vapor, que sirvió de catalizador para la transformación económica del Reino Unido.
La invención de la máquina de vapor por Watt tuvo un impacto decisivo en la economía británica, al promover la mecanización del trabajo y aumentar considerablemente la eficacia...
Tecnologías "básicas
En esta sección exploraremos las tecnologías fundamentales que componen la Industria 4.0.
Como ya se ha mencionado en la introducción, la Industria 4.0 representa un gran cambio hacia la automatización de los procesos de fabricación y la mejora de la eficiencia operativa, especialmente importante en un entorno competitivo en constante cambio. He aquí un resumen de las tecnologías clave que dan forma a esta revolución:
1. Internet de las cosas (IoT): IoT es una tecnología que permite a los objetos "conectados" comunicarse entre sí y con otros sistemas informáticos. En el contexto industrial, IoT se utiliza para conectar máquinas y equipos, recopilar datos de sensores y proporcionar supervisión en tiempo real para optimizar la producción industrial. Un ejemplo habitual es el uso de enchufes conectados para controlar el consumo de energía en tiempo real.
2. Cloud Computing: el Cloud Computing permite a las empresas almacenar, procesar y gestionar datos a distancia utilizando servidores remotos. Esta tecnología ofrece mayor flexibilidad y facilita la colaboración entre distintos centros de produ ...
Tecnologías llamadas "complementarias”
En este capítulo ya hemos explorado una amplia gama de tecnologías fundamentales que conforman la Industria 4.0. Sin embargo, también existe un conjunto de tecnologías complementarias que son esenciales para apoyar la implantación de esta revolución industrial. He aquí algunos ejemplos significativos:
1. Blockchain: a menudo asociada erróneamente con las criptomonedas, blockchain es en realidad una tecnología para almacenar y transmitir información. Funciona como una base de datos descentralizada compartida por todos los usuarios, ofreciendo un alto nivel de seguridad y transparencia. En el contexto de la Industria 4.0, Blockchain se está utilizando para reforzar la trazabilidad de los productos, especialmente en los sectores alimentario e industrial.
2. Sistemas de comunicación inalámbricos: los sistemas de comunicación inalámbricos desempeñan un papel central en la Industria 4.0 y el Internet de las Cosas (IoT). Permiten que equipos como robots, máquinas herramienta y sensores inteligentes se comuniquen entre sí. Estos sistemas utilizan diversas tecnologías inalámbricas, como Wi-Fi, infrarrojos, Bluetooth, 5G y Zigbee (IEEE 802.15.4), siendo este último un protocolo inalámbrico relativamente desconocido que no se adapta bien en los equipos de control energéticamente...
Inteligencia artificial en la Industria 4.0
La inteligencia artificial (IA) está desempeñando un papel clave en la Industria 4.0. Combinada con tecnologías básicas y complementarias, ofrece la posibilidad de diagnosticar, automatizar y supervisar procesos y tomar decisiones más inteligentes, todo ello en tiempo real.
En resumen, la IA ofrece una serie de tecnologías que permiten a los fabricantes aumentar considerablemente todo lo que un líder empresarial pueda soñar, con el fin de cumplir los objetivos de productividad, calidad, eficiencia y rentabilidad.
Sin embargo, queda una pregunta que intentaremos responder en la siguiente sección: ¿cómo cruzar el umbral y entrar en la era de la Industria 4.0?
Integrar la inteligencia artificial en el tejido industrial tiene muchas ventajas, como se ha señalado en la introducción de este capítulo.
He aquí cinco retos que debe asumir si quiere que su transformación hacia la Industria 4.0 sea un éxito.
1. Reto nº 1: datos
El primer reto es, como era de esperar, el de los datos.
La IA necesita una enorme cantidad de datos para funcionar correctamente y permitir el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial. Seguramente se estará preguntando qué representa esa famosa frase de ”enorme cantidad de datos”.
En primer lugar, considere simplemente que no existe un umbral; cada contexto empresarial es y será diferente, de ahí la dificultad de emitir un umbral o volumen de datos fijo. Simplemente, su volumen de datos debe ser tan grande que supere la capacidad humana de análisis.
Una vez hecho esto, considere que un gran volumen de datos no es suficiente; nuestros datos también deben ser de alta calidad. Por tanto, es esencial que las empresas tengan acceso a datos precisos, completos y coherentes para entrenar los modelos de IA.
Recopilar, analizar y gestionar datos también puede ser costoso y llevar mucho tiempo. El reto aquí será poner este trabajo en manos de analistas, ingenieros, arquitectos de datos y científicos...
Los sesgos y prejuicios de la IA en la industria
Los filósofos se han interesado por la ética desde la antigüedad. La inteligencia artificial se está extendiendo a un número creciente de campos y contextos empresariales. Hoy en día, esto plantea retos éticos y normativos que se deben tener en cuenta. Las preocupaciones por la privacidad, la discriminación, la transparencia y la responsabilidad seguirán surgiendo a medida que la IA se extienda a cada vez más ámbitos.
Por lo tanto, es esencial asegurarse de que los datos utilizados para entrenar los modelos de IA sean un reflejo exacto de la población objetivo, y poner en marcha medidas para comprobar si hay sesgos en los modelos que se entrenan.
Es igualmente importante hacer que los modelos de IA sean transparentes y permitir la participación de diferentes perspectivas en el proceso de desarrollo de la IA. El uso de la inteligencia artificial (IA) en la industria puede introducir muchos sesgos y prejuicios, ya que se basa en datos históricos que pueden reflejar prejuicios y desigualdades existentes en la sociedad.
Aquí ofrecemos cuatro ejemplos de posibles sesgos y prejuicios de la IA en la industria:
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Preferencias culturales: es perfectamente posible que un modelo de IA esté entrenado para reflejar una preferencia cultural del equipo que lo ha creado. Entonces, ¿cómo no imaginar que un equipo recomiende...
La IA aplicada al calentamiento climático
El objetivo de este libro no es elaborar una lista exhaustiva, incluso infinita, de las aplicaciones de la inteligencia artificial, en particular en el contexto de la Industria 4.0. De hecho, se podría dedicar un libro entero exclusivamente a este tema. Sin embargo, en los albores de la cuarta revolución industrial, es esencial presentarles un conjunto reducido pero muy significativo de ejemplos que ilustran la importancia de la IA en contextos prácticos, incluida su contribución activa a la descarbonización del planeta.
1. El fenómeno de las "ciudades inteligentes”
El concepto de "ciudades inteligentes" (o smart cities en inglés) representa un enfoque innovador de la gestión urbana. Utiliza tecnologías de vanguardia para mejorar los servicios públicos, reducir los costes energéticos, estimular el crecimiento económico y, en consecuencia, mejorar notablemente la calidad de vida de los ciudadanos. El término puede variar, incluyendo "ciberciudades", "ciudades conectadas" y "ciudades digitales".
En su libro "Smart cities - Ranking of European medium-sized cities" (https://www.smart-cities.eu/download/smart_cities_final_report.pdf), Rudolf Giffinger, investigador de la Universidad de Viena, ha elaborado una clasificación para evaluar el grado de inteligencia de una ciudad basándose...
Conclusión
Para concluir este capítulo, es esencial comprender que la IA en la Industria 4.0 ofrece importantes beneficios en términos de eficiencia, precisión y productividad.
Las máquinas inteligentes, capaces de comunicarse entre sí y tomar decisiones autónomas en tiempo real, están transformando radicalmente todo el proceso de producción y las cadenas industriales.
Los sistemas de IA pueden ayudar a las empresas a optimizar su cadena de suministro, reducir costes y mejorar la calidad de los productos.
Sin embargo, la adopción de la IA en la Industria 4.0 también suscita preocupación por las implicaciones para los trabajadores. Algunos puestos de trabajo pueden ser sustituidos por máquinas inteligentes, lo que podría provocar la pérdida de puestos de trabajo y la reducción de la mano de obra. Por lo tanto, es vital que las empresas pongan en marcha programas de formación y reciclaje para ayudar a los trabajadores a adquirir nuevas habilidades para trabajar junto a máquinas inteligentes.