Ivan Felipe, Gerente de Integración de Sistemas en Alestra
La industria 4.0 ya es una realidad que pretende ofrecer a distintos sectores una producción inteligente que permita mejorar la eficacia e impulsar las operaciones seguras, al tiempo que optimiza los procesos empresariales.
Gracias a la ola de innovación por la que actualmente está pasando el sector, hoy se cuenta con tecnologías como la inteligencia artificial (IA), la robótica, el Internet de las cosas (IoT), la automatización de procesos, la nube, ciberseguridad, entre otras más, como pilares de la 4ª revolución.
Con el paso del tiempo, las empresas del sector han aumentado la inversión en estas tecnologías, especialmente en la IA y el machine learning, el análisis de los datos y en la automatización de procesos, ya que estas permiten facilitar los procesos de manera exponencial. De hecho, de acuerdo con Vantage Market Research, se espera que el mercado de la IA en la fabricación crezca de 1.482,50 millones de dólares en 2021 a 17.925,50 millones de dólares en 2028.
En este sentido, la Inteligencia Artificial y el machine learning son tendencias indispensables por las que las empresas deben seguir apostando debido a las grandes oportunidades que ofrece a través de sus casos de uso.
El machine learning o aprendizaje automático aplicado en la Industria 4.0, tiene el objetivo de crear y enseñar a las máquinas, paso a paso, los comandos necesarios para que logren comprender el funcionamiento de los procesos de las empresas. Si bien, los dispositivos ya tienen la capacidad de reconocer patrones de comportamiento y búsqueda de información, es necesario seguir alimentando a los algoritmos para que la precisión aplicada por parte de la tecnología sea la deseada.
Es importante mencionar que el machine learning ya es necesario para cualquier tipo de industria desde producción y fabricación, hasta industrias de Recursos Humanos.
El machine learning ha cobrado mucha relevancia para la Industria 4.0, gracias a tres principales características que facilitan el día a día en la operación de las empresas:
- Optimiza los tiempos y aumenta la capacidad en la línea de producción.
- Monitorea el proceso y mejora la calidad del producto final.
- Automatiza y personaliza los procesos de forma que aumenta la productividad.
Asimismo, el aprendizaje profundo o Deep Learning son tecnologías que permiten aprovechar la obtención de datos en su máxima expresión para que, por ejemplo, los asistentes digitales en conjunto con robots de software (RPA)agilicen los procesos y magnifiquen la atención a los clientes. Internos y externos.
La inteligencia IA y el marchine learning, sin duda, han aportado gran valor a las empresas, y dentro sus múltiples aplicaciones, encontramos la visión computacional: consiste en una compilación de herramientas aplicadas a través de distintas metodologías que permiten obtener, procesar y analizar imágenes del mundo real, así como reconocer el habla y lenguaje de las personas. Con esta tecnología, las computadoras se han vuelto capaces de entablar una comunicación natural (chit chat), entre los seres humanos y las máquinas.
Definitivamente la transformación digital en la era de la industria 4.0 ya está tomando un rumbo importante, sin embargo, debemos siempre mirar un poco más allá y seguir apostando por más y mejores casos de uso de la IA y el machine learning para la anticipación y resolución de problemas en industrias tan representativas como lo es la manufactura, por ejemplo.
Las empresas que desde hoy empiecen a buscar soluciones para mejorar sus procesos, serán las que cuenten con una ventaja competitiva que puede complementarse, además, con talento humano que añada el valor necesario para potenciar la tecnología.
