La Inteligencia Artificial (IA) es la combinación de algoritmos planteados con el propósito de crear máquinas que presenten las mismas capacidades que el ser humano. Una tecnología que todavía nos resulta lejana y misteriosa, pero que desde hace unos años está presente en nuestro día a día a todas horas.

Breve historia de la inteligencia artificial

Desde al menos el siglo I a.C., los humanos se han planteado la posibilidad de crear máquinas que imiten al cerebro humano. Ya en la época moderna, John McCarthy acuñó el término “inteligencia artificial” en 1955. En 1956, McCarthy y algunos otros organizaron una conferencia denominada “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”. Este encuentro dio lugar a la creación del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el análisis predictivo y, ahora, el análisis prescriptivo. También dio lugar a un campo de estudio totalmente nuevo: la ciencia de los datos.

La inteligencia artificial

En su sentido puramente informático, la Inteligencia Artificial podría clasificarse como la disciplina que engloba las teorías y las técnicas prácticas para el desarrollo de algoritmos que permiten a las máquinas (especialmente a los ordenadores) mostrar una actividad inteligente, al menos en dominios y áreas de aplicación específicos. Ya desde este primer intento de definición es evidente que sería necesario recurrir a una clasificación formal de las funciones sintéticas/abstractas de razonamiento, meta-razonamiento y aprendizaje del hombre para poder construir sobre ellas modelos computacionales capaces de concretar tales formas de razonamiento y aprendizaje. Naturalmente, es una tarea ardua, dado que todavía hoy no se conoce del todo el funcionamiento real del cerebro humano. Además, cuando hablamos de capacidad de razonamiento y aprendizaje automático a partir de la observación, nos encontramos a menudo con la Computación Cognitiva, que debe entenderse como el conjunto de plataformas tecnológicas basadas en las disciplinas científicas de la Inteligencia Artificial (incluyendo el Machine Learning y el Deep Learning) y el Procesamiento de Señales (la capacidad de procesar señales).

Inteligencia artificial y sus aplicaciones industriales

De entre todas las tecnologías emergentes, la creciente apuesta de administraciones y empresas es el principal síntoma que anuncia la repercusión que la Inteligencia Artificial tendrá en todos los sectores de actividad económica. La automatización de los procesos industriales, la mejora de las capacidades de la mano de obra y el desarrollo de nuevos productos son los principales ámbitos en los que el uso de la Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0 beneficiará a la industria en su proceso de transformación digital. El empuje hacia la cuarta revolución industrial, lo que se ha venido a denominar la Industria 4.0, ha llegado de la mano de la aplicación de las técnicas de inteligencia artificial (IA) a as fábricas y sistemas de producción. Su implementación podría suponer doblar las tasas de crecimiento anual en 2035. Centrados en el sector de la fabricación, desde la consultora consideran que precursores como el Internet de las Cosas (IoT) han creado las condiciones adecuadas para la integración en las plantas de producción de sistemas de automatización inteligentes. El IoT permite que sistemas físicos, como pueden ser las cadenas de montaje, se conecten y comuniquen con otros digitales.

La Inteligencia artificial aplicada en la Industria 4.0

La Inteligencia Artificial abarca todos aquellos sistemas de computación que pueden percibir su entorno, pensar, aprender y actuar. Es decir, son sistemas de algoritmos que han sido diseñados para recrear las capacidades cognitivas propias de las personas como son el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la planificación o la autocorrección. Diversos estudios hablan de 2030 como el año en el que el impacto de la Inteligencia Artificial en el PIB mundial alcanzará el 14% que, en cifras absolutas, se traduce en 15,7 billones de dólares. La IA es una tecnología que emerge como motor de cambio en todos los sectores y que marca la agenda tecnológica tanto de grandes como de pequeñas empresas. En este sentido, es inevitable que el futuro de la Industria pase por la digitalización integral de las cadenas de valor mediante la implementación de nuevos métodos de procesamiento de datos, software inteligente y sensores. A la hora de hablar de inteligencia artificial en la Industria 4.0 hay que referirse a algoritmos, redes neuronales, el ‘machine learning’, el ‘deep learning’, la visión artificial, los sistemas de reconocimiento de voz, los asistentes virtuales o los tan habituales ‘bots’.

Impacto de IA en la industria 4.0

El cambio de la automatización tradicional basada en robots industriales independientes 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 ha supuesto una serie de beneficios para productores y consumidores, 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 IA, pueden fabricar piezas de forma adaptativa al pedido. 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 convierten en sistemas de información que nutren la toma de decisiones en cuanto a temas tan centrales como la línea de productos. Esto facilita la adaptación a la demanda, facilitando 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 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.
• Evolución del mercado laboral: La curva de aprendizaje de técnicas de IA es lenta y a su vez, la IA avanza a un ritmo imparable. Esto hace que títulos como el de ‘Data Scientist’ sean cada vez más cotizados. El modelo laboral avanza hacia postulantes más analíticos y cualificados en el ámbito de la tecnología, por eso es esencial que los gobiernos inviertan en educación; factor cada vez más clave para amortiguar el desempleo.