La inteligencia artificial (IA) es el presente y el futuro de la tecnología. Pero ¿cómo podemos utilizar esta herramienta para optimizar la cadena de suministro?
La IA abre muchos escenarios para descubrir, trabajar y ofrece la posibilidad de explorar nuevas oportunidades de negocio para lograr un mayor crecimiento, rentabilidad y sostenibilidad. Un ejemplo: combinar la IA con el uso del aprendizaje automático para recopilar datos y elaborar previsiones.
La inteligencia artificial consiste en emular la inteligencia humana mediante máquinas y sistemas informáticos. El objetivo es crear máquinas que puedan actuar como personas, algo que hace unos años sonaba a ciencia ficción, pero que se está haciendo realidad.
El término inteligencia artificial fue acuñado por el científico estadounidense John McCarthy en 1956. Sin embargo, el matemático británico Alan Turing ya había planteado la cuestión de si las máquinas podrían pensar como los humanos mediante el test de Turing. Se trata de un criterio por el que se puede juzgar la inteligencia de una máquina en función de si sus respuestas son similares o discernibles a las de un ser humano.
Al aplicar la IA al mundo del software, puede cambiar su comportamiento sin estar específicamente programada para ello. Para ello, la IA cuenta con redes neuronales profundas (DNN) que analizan información compleja como vídeos, imágenes y conjuntos de datos para decidir, detectar y predecir en función de los datos recibidos.
Basándose en los datos recogidos, el análisis y la observación, los sistemas de IA pueden identificar patrones, hacer predicciones fiables y operar sin supervisión en determinados escenarios. La IA se está utilizando en muchos campos, como la visión por ordenador o el reconocimiento automático de la voz.
Tres factores que han favorecido el desarrollo de la inteligencia artificial:
Acceso ilimitado a la potencia de procesamiento. La nube ha sido el motor de la inteligencia de datos por su flexibilidad, elasticidad y eficiencia, tanto en el espacio de almacenamiento como en la velocidad y la seguridad de la gestión y el control de esos datos.
El auge de la inteligencia de datos (big data). No se trata sólo de almacenar un gran volumen de información, sino también de gestionarla y explotarla
La proliferación de hardware especializado en la mejora de la inteligencia artificial, como el GPU Computing, el FGPA o el TPU. Se trata de herramientas mucho más rápidas y avanzadas para el análisis de datos.
Una de las premisas de la inteligencia artificial es conseguir que los procesos de producción sean cada vez más eficientes.
Cómo aplicar la inteligencia artificial
La aplicación de la IA, tanto en nuestra vida cotidiana como en el mundo laboral, es un fenómeno en alza. El 24% de las organizaciones han aumentado sus inversiones en inteligencia artificial y el 42% no han cambiado desde el inicio de la pandemia de COVID-19.
La inversión de las empresas en IA no ha disminuido a pesar de la crisis. Además, el 79% de las organizaciones está explorando proyectos de IA, mientras que sólo el 21% se encuentra en la fase de producción.
Hasta ahora, la mayoría de las empresas han optado por la automatización para mejorar su desarrollo. Sin embargo, los recientes avances en IA ponen de manifiesto que las empresas deben dar un paso más y liberar el potencial de la inteligencia artificial si quieren diferenciarse de sus competidores.
7 pasos principales
La mejor manera de empezar a aplicar la inteligencia artificial es trazar un plan estratégico que aporte valor al negocio, teniendo en cuenta los siguientes pasos:
Seleccionar los campos de aplicación. El primer paso es hacer una lista de los campos donde sería posible aplicar esta tecnología. Para ello, debemos identificar quién es el experto para cada caso de uso y verificar la existencia de fuentes de datos válidas, así como de métricas de rendimiento (KPI) que proporcionen datos objetivos sobre el progreso
Priorizar los campos de aplicación. Estimar el valor que cada uno de los casos identificados tiene para la empresa, así como anticipar qué posibles dificultades pueden surgir al aplicar la IA (como la ausencia de datos adecuados o la imposibilidad de orientar las mejoras). Los cambios radicales no deben abordarse hasta que se apliquen mejoras progresivas a los procesos existentes. Los casos de uso se clasifican según su importancia para la empresa.
Agrupar los campos de aplicación. Es aconsejable agrupar los campos de aplicación en función de los datos que los alimentan, para poder trabajar en ellos de forma conjunta y no aislada.
Implementar. Hay que utilizar cualquiera de las metodologías de implementación de proyectos a través de lenguajes de programación, como CRISP-DM. Si no se tiene el conocimiento para implementar esta tecnología, es preferible hacerlo con un socio que tenga experiencia tecnológica en el área.
Evaluar. Determine, a partir de conjuntos de datos de prueba, si las métricas de los KPI que deben mejorarse lo hacen con la aplicación del prototipo de IA.
Lanzar. Una vez que la solución se ha evaluado con éxito, debe lanzarse de forma controlada para verificar que lo que se ha conseguido en las pruebas coincide con la realidad. Es decir, comprobar que el sistema se adapta correctamente a los datos recibidos del entorno real.
Implantación completa. Consiste en poner en marcha el sistema de forma extensiva para pasar al siguiente conjunto de campos de aplicación.
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