¿Está revolucionando la inteligencia artificial la fabricación? En esta entrevista, Barbara Caputo, profesora de la Universidad Politécnica de Turín, Italia, nos guía a través de la promesa de una mayor eficiencia de los procesos y las soluciones digitales innovadoras al tiempo que aborda los retos que las empresas pueden encontrar al integrar la IA en sus flujos de trabajo.
Barbara Caputo
- Profesora titular en la Universidad Politécnica de Turín, Italia, donde dirige el Centro de Inteligencia Artificial de la Universidad.
- Cofundadora del Laboratorio para el Aprendizaje y la Sociedad de Sistemas Inteligentes, becaria ELLIS y líder del programa de doctorado sobre IA e Industria 4.0 de 2021 a 2022.
- Asesora del Rector para la IA en el Politécnico.
- Contribuyó como experta a la redacción de la Estrategia Nacional Italiana para la IA.
- Incluida en la lista de «Cincuenta inspiradoras» y «100 expertas para Italia» de 2018 por la Fundación Bracco.
- Consejera independiente en los Consejos de Ites Reale, Ites Reale España, Teoresi SpA e Infocamere.
- Cofundadora y presidenta de FocoosAI, una empresa derivada de Polito.
- Ganadora del PNI (Premio Nacional de Innovación) de Italia 2023.
La inteligencia artificial es un concepto amplio. ¿Cómo lo definiría en relación con la industria?
Hoy en día, en la industria, la IA aplicada consiste principalmente en la automatización del procesamiento digital de datos. Todo se convierte en datos: nuestras conversaciones, imágenes y gestos son transformados en información por sensores cada vez más asequibles. Comprar una cámara antes era una inversión importante; ahora se da por hecho que todos los aparatos tienen una. Estos datos representan una fuente de valor infinita porque no se desgastan y pueden reutilizarse indefinidamente.
Al automatizar el proceso de extracción de valor, la IA nos permite analizar en tiempo real una masa de datos e información que nuestra capacidad humana y analógica no puede manejar con la misma rapidez. Desde el punto de vista industrial, cada vez hay más aplicaciones que demuestran el valor de utilizar y transformar los datos; por eso la inteligencia artificial es y seguirá siendo fundamental.
¿Cuáles son hoy las principales aplicaciones de la IA en la industria manufacturera?
Todas las industrias se están beneficiando ya enormemente de lo que llamamos IA generativa. La IA generativa simplifica la redacción de documentos como manuales y folletos, permitiendo crear una versión inicial sobre la que una persona puede verificar después la información y añadir detalles exclusivos.
En el sector manufacturero, veo tres aplicaciones distintas: análisis y seguimiento para detectar con rapidez y precisión cualquier imperfección o defecto del producto creación de prototipos digitales, o gemelos digitales, para probar productos sin necesidad de fabricarlos físicamente, reduciendo las existencias y el inventario sin vender mantenimiento predictivo, mediante el cual se pueden optimizar las cadenas de producción, interviniendo con pequeñas alteraciones para evitar costosos tiempos de inactividad y reducir el descenso de la productividad.
¿A qué retos se enfrentan las empresas a la hora de integrar la IA en sus procesos de producción?
Por un lado, existe una incertidumbre sobre «a quién acudir». Las empresas sienten que, si no actúan con la suficiente rapidez, corren el riesgo de quedarse rezagadas, quedándose estancadas mientras sus competidores dan el paso y ganan cuota de mercado. La información sobre el tema es estridente y variada, lo que dificulta saber qué hacer.
Otro reto son los distintos niveles de digitalización. En muchas industrias —especialmente en las pequeñas y medianas empresas— la digitalización tuvo lugar en diferentes momentos: en los años 80 del siglo pasado se introdujo una tecnología, en los 90 otra, y así sucesivamente. El resultado son sistemas operativos obsoletos que a menudo carecen de interoperabilidad; para una empresa cuyo propósito es vender productos y garantizar que los ingresos superen los costes, la actualización y estandarización de los sistemas informáticos supone un enorme reto. Pero sin una base digital sólida, la IA generativa y la creación de prototipos siguen siendo fragmentarias. Es como pasar de un tosco patrón de papel a una costurera que crea un traje a medida: La IA, en su estado actual, necesita ese «poquito más» para adaptarse a las necesidades específicas de cada empresa. En épocas de expansión, y para las empresas con recursos adecuados, esta inversión puede merecer la pena; pero para las empresas más pequeñas que quizá aún no estén creciendo, representa un reto considerable.
¿Qué habilidades deben desarrollar las empresas para sacar partido de la IA?
Si quiere convertirse en una empresa de IA, necesita un equipo técnico de alto nivel: personas con conocimientos en ingeniería informática o materias STEM, capaces no solo de implementar, sino de crear soluciones de IA, porque los cambios se suceden mensualmente en este campo. Si, por el contrario, una empresa manufacturera pretende introducir la IA en el marco de su digitalización, es imprescindible contar con expertos informáticos internos o recurrir a consultores especializados. Sin embargo, sin una base digital sólida, corre el riesgo de pagar costosos honorarios de consultoría sin obtener resultados concretos.
¿Cómo ve la relación entre la inteligencia artificial y la sostenibilidad? Desde un punto de vista medioambiental, tengo que admitir que actualmente la IA no está realmente en los mejores términos. Los modelos que funcionan a través de los centros de datos consumen mucha energía: además, la refrigeración, que a menudo se realiza mediante sistemas bastante primitivos basados en líquidos —principalmente agua—, tiene un impacto significativo. Para que la IA se convierta en una tecnología omnipresente y beneficiosa para todos, es necesario mejorar la eficacia de los sistemas para que los beneficios superen realmente a los costes medioambientales.
¿Qué evolución prevé para la IA en la industria en los próximos 5-10 años?
El sector manufacturero se está centrando en la IA y en una mejor gestión de la automatización y la robótica. El modelo de código abierto con el que se ha desarrollado la IA hasta ahora ha hecho que esta tecnología sea muy accesible. El resultado será una mayor capacidad de producción para las empresas que lo adopten y, en consecuencia, un aumento de la oferta de productos y servicios y un ahorro de costes asociado.
Sin embargo, el enfoque de código abierto, que ha permitido el rápido crecimiento de la IA en los últimos 3-4 años, también puede verse amenazado por las actuales tensiones geopolíticas. El paso a un nuevo modelo cambiará la línea evolutiva de la IA y la forma de acceder a la tecnología. Hablar hoy de 5-10 años para la IA es casi como preguntarse cómo será el mundo dentro de 100 años, ¡porque avanzamos a un ritmo increíble! Sin embargo, confiamos en que la IA siga transformando radicalmente la automatización industrial, haciéndola más inteligente e integrada; el reto sigue siendo equilibrar la innovación, el coste y la complejidad.
¿Qué recomienda a las empresas que quieren aprovechar el potencial de la IA?
Mi consejo es sencillo: hay que empezar por abajo. Si está atrasado en la digitalización, actualice y estandarice sus sistemas antes de pensar en la IA. A continuación, equípese con expertos internos que sepan realmente lo que significa crear y aplicar soluciones de IA. Acérquese al mundo académico y a los consultores para evaluar y medir cada inversión, sin ceder a la presión emocional que le rodea.
Desde el punto de vista industrial, cada vez hay más aplicaciones que demuestran el valor de utilizar y transformar los datos; por eso la inteligencia artificial es y seguirá siendo fundamental. Sin embargo, confiamos en que la IA siga transformando radicalmente la automatización industrial, haciéndola más inteligente e integrada; el reto sigue siendo equilibrar la innovación, el coste y la complejidad.
Contenido creado con IA
Esta entrevista se extrajo y procesó inicialmente con ayuda de la IA, en función del tema tratado. El resultado ha sido perfeccionado por un editor para garantizar la fidelidad, la coherencia y ese indispensable toque humano. Elegimos este enfoque híbrido para experimentar con el poder de la IA, combinándolo con la experiencia y la conciencia humanas.
