Zebra Technologies Corporation, proveedor líder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, prevé que el crecimiento del Internet industrial de las cosas (IIoT) impulse una nueva era de soluciones de análisis de datos e inteligencia artificial (IA) en el edge de las empresas.
Hace unos años, todo el mundo creía que los datos eran oro. Luego aprendimos que los datos no son valiosos a menos que estén limpios, ordenados y analizados a fondo en el contexto de una solicitud específica, ya sea para ayudar a evitar o resolver un problema, confirmar la mejor opción o tomar alguna otra decisión.
El Internet industrial de las cosas (IIoT) – etiquetas/escáneres de códigos de barras, ordenadores portátiles, tabletas, etiquetas/lectores de identificación por radiofrecuencia (RFID), dispositivos portátiles, cámaras de visión artificial, robots y sensores ambientales – capturan más datos que nunca. Nadie tiene tiempo para filtrar toda esta maraña de información, y mucho menos la capacidad para procesarla de manera significativa. Por eso, el análisis y la toma de decisiones humanas suelen ser erróneas. Nuestros cerebros no pueden manejar los enormes volúmenes de datos como lo hace la IA.
Si algo aprendimos durante la pandemia es que el mundo no puede permitirse actuar basándose en «suposiciones». Necesitamos que la IA nos ayude a analizar y contextualizar los escenarios: que nos explique definitivamente quién, por qué, qué, dónde y cuándo, para que nos señale patrones que de otro modo habríamos pasado por alto y nos muestre todo lo que sucede en el mundo.
Los equipos de investigación en IA de Hubbard trabajan en varios proyectos, como detección/reconocimiento de objetos/productos, análisis de lineales en Retail, robótica, análisis estantes, almacenes, gemelos digitales de espacios físicos y asistentes de voz.
Las decisiones relacionadas con el comercio minorista y la hostelería no pueden tomarse únicamente en función de la afluencia de clientes o de sus comportamientos pasados. El tiempo, el tráfico, los eventos locales y los acontecimientos macroeconómicos pueden influir en las decisiones de abastecimiento de inventario o en las necesidades de mano de obra. Pero no podremos saberlo con certeza sin la ayuda de la IA.
Un operario de fábrica no puede estar seguro de haber inspeccionado a fondo un pequeño tornillo o la boquilla de un inyector diésel si el ojo humano no es capaz de detectar la más mínima variación en la separación de las roscas. Y una cámara por sí sola, tampoco. Se necesita un análisis de la imagen por parte de la IA antes de tomar una decisión sobre si se debe enviar o retirar del inventario. Por eso, empresas como Bosch están aprovechando las soluciones basadas en IA que pueden agrupar eficazmente tres procesos de inspección y verificación en un único sistema.
Pero la IA no sólo es útil desde el punto de vista del control de calidad. También es fundamental para la gestión del inventario. Un fabricante no puede saber con certeza a qué unidades en stock (SKU) debe dar prioridad o qué cantidades debe producir en un periodo determinado si la IA no hace un seguimiento de las distintas dinámicas del mercado y le dice qué y cuándo debe producir.
Por eso los niveles de existencias han estado tan desequilibrados con la demanda durante tanto tiempo. La mayoría de las empresas de bienes de consumo han tardado en adoptar la IA, a pesar de que su valor añadido ha sido confirmado por grandes marcas como Grupo Bimbo y Estée Lauder.
Un ejemplo más cercano: La IA optimiza las operaciones de tienda y sugiere priorizar tareas. Un trabajador de supermercado sabrá con precisión si debería estar reponiendo producto, hacer pedidos o atender en la caja. Las empresas también están utilizando la IA para detectar anomalías en el inventario y en las ventas para así crear alertas y sugerir acciones.
«Nuestro objetivo es procurar distintas aplicaciones de IA —voz, visión, texto, sonido— (IA multimodal) del mismo modo que un ser humano utiliza sus cinco sentidos con la finalidad de percibir y analizar el mundo que le rodea para así realizar mejor las tareas y tomar mejores decisiones«, afirma Hubbard. «Sin la IA, va a ser difícil satisfacer las tremendas exigencias que se avecinan».
Las empresas de hoy pueden aprovechar los datos analíticos y la IA para dar forma al trabajo del mañana, en el que los trabajadores verán más, harán más, tomarán mejores decisiones y actuarán con mayor rapidez.
