Necesitamos más casos de éxito con IA en la industria

Por Jair Pérez, CEO de Gesta Labs

Mail: jair@gestalabs.com

¿Qué deberíamos aprender de la inteligencia artificial —y de todas las tecnologías emergentes— este año? Una de las ideas principales que se me viene a la mente: deberíamos dejar de idealizarlas y entender que tienen cierta carga de incertidumbre, lo cual es normal cuando una empresa intenta hacer innovación disruptiva.

Y eso no debería ser un freno para implementarlas. Tienes que estar seguro de que los resultados van a llegar, pero hay todo un proceso de aprendizaje detrás.

Necesitas construir casos de negocio, de entrada. Y el reto es hacerlos prácticos, aplicables a un problema; esto es fácil, pero luego se complica: debes hacerlos escalables y con un claro Retorno de Inversión. Y, en suma, en el camino debes estar dispuesto a fallar, iterar y experimentar hasta dar con la solución ideal a tu problema. Pero quien no escala, no llega a la cima. Y si queremos terminar de convencernos del poder que tiene esta tecnología, debemos tener casos de éxito.

En 2020, la transformación digital empresarial tuvo un salto cuántico y su nivel de adopción fue tal que, incluso, superó todos los avances que se lograron la década pasada. Nadie lo hubiera pronosticado, pero sucedió. Forzadas por las circunstancias, más que por el deseo, las compañías tuvieron que adoptar tecnologías para mantener a flote sus operaciones, combinando soluciones, por una parte, para operar de forma remota y, por otra, con tecnologías en sitio para automatizar y digitalizar parte del trabajo.

Con este escenario, la pregunta es: ¿Qué podemos esperar en términos de innovación y tendencias tecnológicas, principalmente las que afectan directamente a las empresas manufactureras?

Una encuesta de la consultora global The MPI Group muestra que 31% de los procesos de producción ya incorporan dispositivos inteligentes o IA. Además, 34% de los fabricantes planea incorporar tecnología de IoT en sus procesos.

2021 tendrá que ser el año de la inteligencia artificial en las fábricas. ¿A qué me refiero? A que si bien algunas industrias han comenzado a incorporarla a través de pruebas de concepto —por ejemplo, mantenimiento predictivo en fábricas automotrices, Computer Vision para inspección y control de calidad— este año debemos comenzar a ver resultados más impactantes que demuestren la rentabilidad de las soluciones y, en consecuencia, más casos de éxito que terminen de convencer a quienes aún están a la expectativa de incorporar esta tecnología en su negocio.

'Si bien la inteligencia artificial (IA) ya se ha abierto camino en nuestras vidas, ya sea a través de teléfonos o asistentes inteligentes, la industria manufacturera acaba de comenzar a considerar seriamente la integración de esta tecnología', asegura el sitio web especializado Manufacturing Today.

No tengo ninguna duda de que los sitios fabriles del futuro tendrán avanzados sistemas de inteligencia artificial en los que se apoyarán para optimizar sus procesos hacia niveles de productividad sin precedentes, reducir costos de forma importante —por ejemplo, en labores estratégicas como el mantenimiento de los equipos al evitar largos tiempos de inactividad que generan los paros no programados, o en un consumo más inteligente de insumos y recursos, como es el caso de la electricidad en las máquinas o el diésel en las flotillas de camiones—.

'Veremos cada vez más aplicaciones habilitadas con IA que no solo serán tecnológicamente interesantes, sino económicamente relevantes', añade el mismo sitio.

Pero no se darán espontáneamente y quienes nos dedicamos a esto deberemos mantener el foco en generar proyectos de Industria 4.0 rentables, que son la clave para calificarlos como casos de éxito, y eso se logrará únicamente definiendo correctamente las métricas para generar rápidos paybacks o ROIs que crezcan de forma exponencial conforme pase el tiempo.

Si queremos que 2021 sea definitivo para la adopción de la inteligencia artificial en las fábricas, tenemos que transitar el camino de la iteración. No hay otro. No digo que sea un sendero largo —hoy en día, las metodologías ágiles aplicadas a Industria 4.0 ofrecen desarrollos veloces—, pero sí puede ser extenuante y, quizá, tortuoso. Pero quien asume el riesgo, tiene mayor ventaja, eso siempre ha sido así en el mundo de la innovación.