¿ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL LA PRÓXIMA REVOLUCIÓN INDUSTRIAL?

Cristián López, CEO Unitti

La cuarta revolución industrial estuvo marcada por la explosión del uso de tecnologías del tipo IoT, Big Data, robótica e Inteligencia Artificial. Todas innovaciones soportadas por el auge de Cloud Computing. Se trata de la misma época cuando los grandes actores tecnológicos comenzaron a acuñar el concepto de transformación digital.

El COVID-19 ha cambiado drásticamente la naturaleza del trabajo en los últimos 12 meses. Prácticas que habrían parecido impensables hace apenas un año son cada vez más comunes, entre ellas la más concretas: El trabajo no presencial y el apoyo de las nuevas tecnologías de inteligencia artificial y robótica. Si bien es probable que muchas de las implicaciones directas de la pandemia desaparezcan una vez que pase, uno de sus legados más importantes podría terminar siendo cuánto aceleró otras tendencias, en particular el auge de la robótica y la automatización.

El crecimiento de la robótica en la industria no es una idea nueva. Si bien la automatización entrega valiosas oportunidades a las economías para volverse más productivas y lograr un crecimiento a largo plazo, también hará que muchas ocupaciones cambien o desaparezcan, lo que creará situaciones difíciles para mucha gente. La escala de este impacto no debe subestimarse: se augura que los robots industriales podrían desplazar 20 millones de puestos de trabajo en todo el mundo para el 2030, lo que equivale al 8,5 % de la fuerza laboral total de fabricación.

Las tecnologías emergentes para este 2023 encajan en tres temas principales: evolución/expansión de experiencias inmersivas, automatización acelerada de inteligencia artificial y entrega optimizada de tecnología. Nuevamente la Inteligencia Artificial toma un rol creciente en el impacto de los negocios y la sociedad, proyectándose como una tendencia para los próximos 10 años.

La problemática de la evolución/expansión de experiencias inmersivas busca proveer a las personas más control sobre sus identidades y datos, ampliando su gama de experiencias en lugares y ecosistemas virtuales que pueden integrarse con monedas digitales. Estas tecnologías también generan innovadoras formas de llegar a los clientes para fortalecer o abrir nuevas fuentes de ingresos. El gemelo digital del cliente (DToC) es una representación virtual dinámica de un cliente que simula y aprende a emular y anticipar el comportamiento. Se puede utilizar para modificar y mejorar la experiencia del cliente (CX) y respaldar nuevos esfuerzos, productos, servicios y oportunidades de digitalización. DToC tomará de cinco a 10 años hasta la adopción general, pero será transformador para las organizaciones.

La automatización acelerada de IA, por su parte, busca expandir la adopción de IA de una forma crítica para desarrollar productos, servicios y soluciones. Significa acelerar la creación de modelos de IA especializados, aplicar la IA al desarrollo y entrenamiento de modelos de IA e implementarlos en la entrega de productos, servicios y soluciones. Los resultados incluyen predicciones y decisiones más precisas y la captura más rápida de los beneficios esperados. El papel de los humanos también se centra más en ser consumidores, asesores y supervisores. 

Los sistemas autónomos son ejemplos de automatización acelerada de IA. Se trata de sistemas físicos o de software que se autogestionan y realizan tareas delimitadas por dominios que exhiben tres características fundamentales: autonomía, aprendizaje y gestión. Cuando las técnicas tradicionales de IA no pueden lograr la adaptabilidad, flexibilidad y agilidad del negocio, los sistemas autónomos pueden ayudar con la implementación. Los sistemas autónomos tardarán entre cinco y 10 años hasta que se adopten de forma generalizada, pero serán transformadores para las organizaciones.

La entrega optimizada de tecnología, finalmente, se centra en componentes claves de la construcción de un negocio digital, como son comunidades de creadores de productos, servicios o soluciones y las plataformas que utilizan. Estas tecnologías brindan comentarios e información que optimizan y aceleran la entrega de productos, servicios y soluciones y aumentan la sostenibilidad de las operaciones comerciales.

Los ecosistemas de datos en la nube ejemplifican la entrega optimizada de tecnología, proporcionando un entorno de gestión de datos cohesivo que admite hábilmente toda la gama de cargas de trabajo de datos, desde la ciencia de datos exploratoria hasta el almacenamiento de datos de producción. Estos ecosistemas de datos en la nube aportan una entrega optimizada y una funcionalidad integral que es fácil de implementar, optimizar y mantener. Tomará de dos a cinco años hasta que se adopten de forma generalizada y serán muy beneficiosos para los usuarios.