Zebra Technologies Corporation analiza las diferencias entre el uso de la IA por parte de los consumidores y las empresas . La compañía ha identificado las prioridades que ayudarán a los negocios a implantarla con éxito, incluyendo la formación, para sentar unas expectativas realistas y aplicar la IA en las áreas más adecuadas, la planificación y la apuesta por el mejor talento.
Según un estudio de BCG, los directivos consideran que la IA se encuentra entre sus tres prioridades tecnológicas para 2024, pero el 66% muestra dudas con sus progresos con esta tecnología y sólo el 6% ha comenzado a mejorar sus competencias de forma significativa. Sin embargo, el 54% espera que la implementación de la IA les permita ahorrar costes en 2024, principalmente a través de mejoras en la productividad, el servicio al cliente y las TI.
Los avances en visión artificial son un claro ejemplo de las diferencias de madurez que hay entre las diferentes industrias y sectores. Si se implementan correctamente, estas soluciones pueden ayudar a desbloquear nuevos niveles de análisis, precisión, cumplimiento y calidad en los procesos de producción, además de proporcionar a los empleados nuevas herramientas para trabajar de forma más eficiente.
Por ejemplo, el Grupo Bosch desarrolla soluciones para los sistemas de inyección de los motores diesel en la industria automovilística. Las boquillas inyectoras son un componente crítico del motor, ya que se encargan de llevar el combustible diésel a la cámara de combustión para mover el vehículo. Bosch necesitaba una solución de procesamiento de imágenes que automatizara aún más los procesos de lectura y verificación, mejorara la trazabilidad de las boquillas de inyección y redujera el número de piezas que debían comprobarse manualmente. Así, gracias al nuevo sistema de visión artificial de Zebra, la planta alcanza actualmente volúmenes de producción de hasta 7.000 piezas al día y ha reducido el porcentaje diario de falsos rechazos a menos del 5%.
La importancia de la formación en IA
Las redes neuronales de aprendizaje profundo son potentes herramientas de IA que imitan el cerebro humano. Gracias a ellas, un negocio puede conseguir importantes ventajas, pero también será clave sentar unas expectativas realistas y disponer de la formación adecuada para saber aplicarlas en aquellas áreas donde sean más útiles: la detección de defectos superficiales, el recuento de objetos, la lectura de caracteres complejos o la detección de anomalías, por ejemplo. Al mismo tiempo, antes de implementar una solución basada en IA, hay que saber seleccionar la métrica de evaluación adecuada para supervisar el rendimiento del modelo y entender muy bien qué datos deben utilizarse.
La necesidad de planificar correctamente la implantación de la IA
La planificación es fundamental para implementar con éxito una solución de IA en el negocio. Es necesario dar respuesta a preguntas como ¿en qué procesos necesito una mayor automatización?, ¿qué tipo de IA sería la más adecuada? o ¿cómo voy a garantizar el cumplimiento normativo? Tras la publicación de la Ley de Inteligencia Artificial de la UE, las empresas van a necesitar orientación para garantizar una correcta implantación y conseguir unos flujos de trabajo más automatizados o mejores análisis predictivos y prescriptivos, pero teniendo siempre en cuenta los diferentes requisitos y obligaciones que tendrán que respetar para cumplir la normativa.
Apuesta por el talento y la democratización de la IA
Aunque se siga hablando de ello, el foco no está en que la IA pueda eliminar puestos de trabajo. De hecho, al igual que ocurrió con otros descubrimientos, como el del automóvil, el teléfono e Internet, surgirán multitud de nuevos empleos e industrias gracias a la IA. Ahora mismo, muchas empresas están ya equipando a sus empleados con herramientas IA para que puedan trabajar más rápido y de forma más eficiente, lo que les ayudará a la hora de contratar, motivar y retener a la mano de obra.
Al mismo tiempo, esta tecnología ayudará a muchos sectores a cubrir carencias de mano de obra y formar a los trabajadores más rápidamente. Las empresas darán prioridad estratégica a la democratización de la IA y el aprendizaje automático. Ya se trate de un ingeniero, un científico de datos o un desarrollador, todos los trabajadores recibirán formación en herramientas de IA. Algunas de ellas, como las de aprendizaje profundo OCR, estarán listas para usar y no requerirán formación especializada, y otras serán entornos preparados para que los programadores creen sus propias soluciones.
