Lo que es posible hacer hoy gracias a la inteligencia artificial puede ser representado por la intersección de estos tres campos: razonamiento, interacción y aprendizaje. Los CIO y los ejecutivos que quieren hacer evolucionar sus empresas deben elegir los casos que se encuentran en esta intersección, para obtener el máximo resultado de la IA.
La inteligencia artificial (también conocida como inteligencia artificial o IA) es una prioridad para los CIO de todos los sectores. Muchas empresas planean implementar la inteligencia artificial en sus instalaciones para hacer que su departamento de producción sea más inteligente, más rápido, más rentable y competitivo. De hecho, un estudio realizado por Fortune Knowledge Group revela que“el 82% de los directivos tiene previsto implementar proyectos de inteligencia artificial dentro de sus empresas en los próximos tres años”. Sin embargo, para implementar la inteligencia artificial de manera efectiva, primero hay que estar de acuerdo en su definición y en lo que constituye o no la IA.
La IA es una intersección de tecnologías que razonan, interactúan y aprenden:
- Razonamiento: El razonamiento permite a las tecnologías de IA extraer información crítica de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados, realizar análisis de agrupamiento y utilizar inferencia estadística. El nivel de análisis al que se ha llegado hoy está cada vez más cerca de las capacidades humanas.
- Interacción: La interacción permite a las tecnologías de IA utilizar la visión artificial para ver, la IA conversacional y la lingüística computacional para comunicarse, acercándose también en este caso a las capacidades del ser humano.
- Aprendizaje: lo que realmente distingue a la inteligencia artificial de la automatización inteligente es la capacidad de la tecnología para aprender y volverse más inteligente con el tiempo. Solo la IA posee esta tercera dimensión. Una de las razones por las que la inteligencia artificial es tan prometedora es porque cambia el paradigma en la forma en que hemos escrito el código del software. En lugar de programar en cualquier condición “if, then … except”, diciendo a un motor de procesamiento qué hacer y cómo hacerlo, la IA permite resolver tareas sin tener que escribir explícitamente un código específico que explique cómo resolver esa tarea y, por lo tanto, el motor puede aprender y comprender de forma independiente cómo resolver las diversas tareas. De esta manera, la IA aborda los problemas que la programación de software tradicional nunca ha podido abordar.
Hasta la fecha, hay tres tipos diferentes de aprendizaje dentro de la IA:
- Supervised Learning (Aprendizaje Asistido): Esta es la forma de aprendizaje actualmente más común; al sistema se le proporcionan ejemplos de ejemplos relativos tanto a las entradas como a las salidas y a partir de estos realiza una serie de técnicas basadas en la estadística (pero no solo) útiles para extrapolar la lógica final que conecta las entradas y salidas. Una vez que el sistema ha definido la lógica final, se considera “entrenado” y puede aplicar la función a cualquier nuevo conjunto de información. Por ejemplo, este tipo de aprendizaje automático puede ayudar a predecir la probabilidad de que una empresa quiebre. Al proporcionar al sistema una gran cantidad de datos sobre las empresas (input) indicando si han fallado o no (output), de hecho, la máquina puede extrapolar las tendencias subyacentes. Gracias a esto, el sistema puede distinguir las señales de advertencia y, por lo tanto, informar a tiempo a una empresa sobre su situación de riesgo o no.
- Unsupervised Learning (Aprendizaje no asistido): El aprendizaje no asistido es cuando una máquina se presenta con un conjunto de documentos o datos y luego calcula las cosas por sí misma (los ejemplos consisten solo en entradas y no en salidas). Por ejemplo, si una empresa desea clasificar una serie de contratos, la máquina podría leer cada documento y, dependiendo del contexto, separarlos automáticamente en categorías, por ejemplo, cláusulas como la de propiedad intelectual, la cláusula de limitación de responsabilidad, la cláusula de indemnización, etc. Por lo tanto, la máquina es capaz de definir una ontología rudimentaria sin entrada humana.
- Reinforcement Learning (Aprendizaje de refuerzo): También conocido como aprendizaje “orientado a objetivos”, el aprendizaje de refuerzo es cuando una máquina se presenta con un objetivo establecido y luego se deja libre para hacer lo que debe, respetando las limitaciones del contexto, incluidos los ajustes y las reelaboraciones, hasta encontrar formas de lograr eseobjetivo de manera más efectiva. Los ejemplos más populares de aprendizaje de refuerzo se encuentran en los videojuegos, en estos casos el objetivo de la máquina es ganar el juego. Se puede ver cómo también se puede aplicar en la planificación de la producción aprendiendo a gestionar una multitud de complejidades para ayudar a los planificadores a alcanzar los objetivos de la empresa, como el nivel de servicio, los almacenes y la eficiencia.
Inteligencia artificial en la planificación y programación de la producción: Advanced Planning and Scheduling Software
En las empresas manufactureras, la producción es el negocio principal. Planificar de la mejor manera la producción garantizando adaptabilidad y flexibilidad minimizando los costes y maximizando los beneficios se convierte cada vez más en el arma ganadora. Los CIO con visión de futuro, al evaluar sus inversiones en software, deberán tener en cuenta que las plataformas están preparadas para acoger la IA. Este software cuidadosamente elegido le permite actuar a tiempo en comparación con la competencia, manteniendo y aumentando su ventaja competitiva.