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Espacios de oportunidad de la Inteligencia Artificial en el sector industrial

La Inteligencia artificial se está consolidando como una palanca fundamental para desarrollar propuestas en cualquier sector, y el entorno industrial no podía ser menos. En esta entrada, os vamos a comentar algunas ideas que pueden ayudar a desarrollar negocios aplicando esta tecnología en un entorno tan potente como el entorno industrial.

Hasta hace relativamente poco tiempo, la Inteligencia Artificial era una disciplina poco conocida y con un enfoque muy lejano a los negocios. Recuerdo en la facultad a compañeros que trabajaban con ella para temas semánticos y alguno se atrevía a desarrollar ideas de proyecto muy enfocadas a conceptos como Machine Learning en sistemas orientados a la decisión. Todos los tecnólogos conocíamos su potencial, pero nos parecía muy complejo poder aplicarlo a entornos reales para resolver retos. Ni qué decir que las empresas o corporaciones siempre enfocaron el desarrollo de software a temas más comerciales y veían este tipo de propuestas muy complejas (realmente, lo han sido hasta hace poco tiempo).

Espacios oportunidad inteligencia artificial industria

Banco de imágenes cc @ Freepik, by rawpixel.com

Esto ha cambiado radicalmente en los últimos años. Nuevas empresas con una base técnica muy potente se están lanzando a resolver retos de cualquier negocio aplicando este tipo de tecnologías exponenciales. De hecho, Google, bajo nuestra opinión, ha fomentado mucho su popularización con propuestas como Google AI y con la publicación de APIs de acceso público para la gestión de estas tecnologías para el uso en imágenes o en aprendizajes comunes compartidos para búsqueda de nuevos patrones.

 

Inteligencia artificial como palanca técnica de resolución de retos actuales

Basados en el concepto de Singularidad tecnológica y con la aplicación de una tecnología exponencial como es la Inteligencia Artificial, se puede anticipar sin ningún tipo de duda que van a aparecer disrupciones en mercados o procesos donde, hasta ahora, no se había producido cambios de alto impacto. En algunos procesos donde la optimización de la toma de decisión depende de multitud de variables, son muy adecuadas para poder desarrollar propuestas basadas en bases de conocimiento real para generar soluciones más optimas, o incluso, para dar a los responsables de ellas una serie de posibilidades que anteriormente no se llegaban a plantear por la cantidad de cálculos o consecuencias que podían producir.

Este tipo de propuestas en el sector industrial pueden ser relevantes para complejas líneas de producción, logística o para preparar o definir posibles escenarios en posibles rupturas de cualquier tipo que puedan generar un corte en la producción. Además, ya se está produciendo en algunos casos, la ayuda a los distintos encargados de la gestión de productos o servicios de posibles mejoras en sus diseños basados en posibles situaciones tomando la información y los datos de otros entornos o de otras tendencias desarrolladas en otros puntos.

Inteligencia artificial en sector industrial utilizando datos de todos los silos de información

Otro espacio muy relevante para el uso de este tipo de tecnologías juntamente con algunas técnicas de analítica de datos es la detección de errores en procesos complejos. Por muy claras que sean las relaciones, es complicado tener en cuenta las relaciones próximas entre variables, por no decir, de la capacidad de abstracción que es necesaria para identificar errores o fallos cuando las relaciones entre variables que se producen son de relaciones vecinas o no directas. En este caso, la capacidad de procesamiento y de relación, identifican posibles patrones de relación capaces de identificar nuevos y posibles fallos que no serían identificables a simple vista.

Con todo ello, el mayor beneficiado serán las organizaciones donde la ingeniería o el diseño asistido por ordenador puedan generar, basados en la creación de gemelos digitales, posibles situaciones para predecir comportamientos, fallas o escenarios que estadísticamente sean los posibles o con mayor riesgo a la producción. Esto supondrá de forma directa una mejora considerable de los productos o servicios diseñados, así como cadenas de producción o mejoras significativas en toda la cadena de valor basada en datos que generen escenarios que puedan ser simulados con anterioridad.

Este tipo de propuestas están ya aquí. No es necesario ir muy lejos, ya que proyectos consolidados como los amigos de Allread o Agerpix ya aplican este tipo de tecnologías en entornos industriales o agrícolas con éxito. Si este tipo de propuestas ya están aquí, como organización tenemos dos opciones: nos dejamos llevar hasta que algún tecnólogo cambie nuestro negocio y nos deje fuera o nos subimos a él y generamos nosotros la disrupción con terceros y gracias a propuestas como EXO Sprint.

 

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Santiago Cantalapiedra Alcoceba
Escrito por Santiago Cantalapiedra Alcoceba

Fundador Cocreanet. Mesetario errante de cepas viejas. Curioso por naturaleza. Aplico innovación en entornos empresariales y sociales, con especial foco en estrategia, tecnología y comercialización. Doy puntos de vista diferentes ante retos complejos.

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