La inteligencia artificial en la informática ha allanado el camino hacia procesos nuevos y más inteligentes, permitiendo análisis predictivos más precisos, sistemas autónomos y más. Recientemente, ha surgido una IA más avanzada (IA generativa) que aprovecha algoritmos de aprendizaje automático, abriendo nuevas puertas a capacidades aún más inteligentes que antes.
IA generativa, desarrollada en parte a partir de Redes generativas adversarias (GAN), es un tipo de IA que implica entrenar dos redes neuronales para que trabajen juntas para generar nuevos datos. Durante el año pasado, la IA generativa experimentó un aumento meteórico en popularidad con la llegada de los chatbots impulsados por IA, como ChatGPT.
En la fabricación, la IA generativa también está adquiriendo cada vez más importancia en las soluciones de fabricación inteligente junto con otras tecnologías avanzadas como los gemelos digitales, la realidad virtual y aumentada y las herramientas de Internet industrial de las cosas (IIoT). Con su potencial para optimizar los procesos de fabricación, mejorar el diseño de productos y mejorar la eficiencia general de la industria manufacturera, no sorprende que se proyecte que el valor de mercado general de la IA generativa en el sector aumente de US$225 millones en 2022 a US$6.963,45 millones para 2032.
Pero esta no es la única tecnología avanzada que está causando sensación en la industria. El uso del metaverso industrial (una representación virtual del mundo físico) se está volviendo más común a medida que más fabricantes se transforman digitalmente, permitiendo la integración de sistemas digitales y físicos. Juntos, la IA generativa y el metaverso industrial están revolucionando la industria manufacturera al permitir una mayor eficiencia, flexibilidad e innovación.
El potencial de la IA generativa en la fabricación
La IA generativa es una herramienta poderosa para los fabricantes porque permite la creación de nuevos diseños, procesos y productos que serían difíciles o imposibles de lograr mediante métodos tradicionales. Al utilizar IA generativa, los fabricantes pueden obtener mayores niveles de optimización de procesos, reducción de residuos y mejoras generales de la calidad. Además, la IA generativa puede ayudar a los fabricantes a identificar nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.
Estudio de caso de IA generativa: industria de la aviación
La IA generativa ya se está aplicando y probando en la industria de la aviación para mejorar las comunicaciones y mejorar la experiencia de atención al cliente, además de implementarlo para mejorar la gestión de inventarios. Además, los fabricantes de aviones pueden aprovechar la IA generativa para fabricar piezas de aviones, optimizando el proceso de diseño y creación de prototipos con la ayuda de la automatización impulsada por la IA y los gemelos digitales.
Se están tomando más medidas en la aviación en preparación para un uso más avanzado de la IA: la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA) publicó su Hoja de ruta de IA 2.0 a principios de mayo, describiendo un plan detallado para integrar la IA en la industria.
Estudio de caso de IA generativa: industria automotriz
Otro ejemplo de IA generativa en acción es software de diseño generativo en la industria automotriz. Los fabricantes han comenzado a utilizar este software impulsado por IA para crear una amplia gama de diseños de sistemas vehiculares nuevos y complejos gracias a la gran cantidad de datos y simulaciones que puede producir.
La IA generativa también brinda a los fabricantes de vehículos la capacidad de analizar más profundamente los datos de las máquinas y los sensores de los vehículos para realizar pronósticos de mantenimiento predictivos de alta precisión. Este análisis que utiliza datos históricos ayuda a identificar problemas mucho antes, lo que permite a los fabricantes tomar medidas proactivas para prevenir y solucionar problemas para lograr una mayor eficiencia y menos desperdicio.
Cómo la IA generativa puede mejorar el metaverso industrial
Aunque la IA generativa tiene un enorme potencial en el proceso de transformación digital de la industria manufacturera, no es la única solución digital avanzada que está impulsando el sector hacia adelante. El auge del metaverso de fabricación también ha llevado a una mayor optimización de procesos que antes, gracias a la capacidad de crear mundos virtuales con la ayuda de gemelos digitales.
El uso de gemelos digitales en la fabricación ha ayudado a los fabricantes a obtener una mayor flexibilidad, ya que pueden simular procesos operativos, entradas de máquinas y automatización en una versión virtualmente replicada de sistemas del mundo real. Al combinar el poder de la IA generativa con el metaverso industrial, los fabricantes pueden alcanzar mayores niveles de eficiencia, agilidad e innovación.
Por ejemplo, los gemelos digitales creados utilizando IA generativa pueden ser más precisos, analizar más datos en tiempo real y mejorar el uso de energía en comparación con los algoritmos tradicionales de IA y aprendizaje automático. 15º informe anual de tendencias tecnológicas de Deloitte también afirma que la IA generativa, cuando se combine con la nueva computación espacial y el metaverso industrial, será un nuevo “catalizador de crecimiento” que permitirá a los fabricantes no solo lograr nuevos avances dentro de su industria, sino también capacidades elevadas.
Posibles desafíos del uso de la IA generativa en el metaverso industrial
Los beneficios potenciales de utilizar IA generativa en el metaverso industrial son numerosos. Sin embargo, también existen desafíos que los fabricantes deben considerar al utilizar herramientas y soluciones tan avanzadas basadas en IA.
Los procesos de IA pueden ser agotadores para organizaciones que no están equipadas adecuadamente para ejecutar funciones que requieren muchos recursos debido a la gran cantidad de datos necesarios. Dado lo exigentes que pueden ser los algoritmos de IA generativa, los fabricantes deben saber cómo equilibrar sus recursos para que la infraestructura existente pueda mantenerse al día con las demandas operativas diarias dentro de la organización.
Además, existen otros cuatro riesgos generales relacionados con el uso de IA generativa. Como se describe en El manual de gestión de riesgos de PwC para la IA, estos son riesgos de datos, riesgos de modelo y sesgo, riesgos de entrada o aviso y riesgos de usuario.
Los fabricantes deben estar al tanto de estos riesgos y de cómo gestionarlos. Estos incluyen desarrollar las estrategias correctas de gobernanza de la IA, garantizar que los datos no se corrompan, evitar el uso de datos influenciados por errores del usuario y más.
Preparando su organización para la IA generativa
La IA generativa está teniendo un impacto significativo en la fabricación inteligente y el metaverso industrial. A medida que la Industria 4.0 madura aún más, estas tecnologías de fabricación inteligente más nuevas y avanzadas pueden acercar a los fabricantes a sus objetivos de transformación digital para lograr una mayor eficiencia y flexibilidad, al tiempo que reducen los costos, los residuos y el tiempo de inactividad.
Sin embargo, los líderes de fabricación deben comprender que no pueden mejorar sus operaciones si no pueden identificar las áreas a abordar. Con la ayuda de herramientas de evaluación comparativa neutrales y marcos de evaluación de madurez como el Índice de Preparación para la Industria Inteligente (SIRI), pueden esperar grandes mejoras organizativas para llevar sus operaciones al siguiente nivel.
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