La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la industria de la manufactura. En este post recopilamos la opinión de Maggie Slowik, directora industrial global de IFS, que analiza la inteligencia artificial “explicable” y por qué los humanos necesitan comprender las decisiones de las máquinas.
Un estudio realizado por Accenture sobre el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la industria manufacturera ha revelado que esta tecnología podría generar un valor adicional bruto de 3.8 billones de dólares para el año 2035, con un aumento del 38% en la rentabilidad. Como resultado, los fabricantes muestran un interés creciente en adoptar nuevas soluciones para impulsar sus operaciones. Según McKinsey, la adopción de la IA en las empresas se ha más que duplicado entre 2017 y 2022.
¿Qué impulsa esta adopción de la IA en fabricación?
Gran parte de este crecimiento se debe al actual despliegue del Internet de las cosas (IoT) y los dispositivos conectados, que naturalmente conducen a la integración de la IA en la industria. La IA requiere datos para funcionar, y el IoT proporciona una fuente rica de datos. Al analizar los flujos de información provenientes de sensores en una infraestructura de IoT, la IA puede utilizarse para comprender los procesos de fabricación y ofrecer recomendaciones de automatización o mejoras basadas en diferentes objetivos de optimización.
Sin embargo, es importante destacar que las máquinas no operan de manera aislada. Para aprovechar este potencial, la IA también debe ser confiable, explicable y fácilmente comprensible. Por ejemplo, al incorporar IA en capacidades de pronóstico, se puede mejorar la precisión de la demanda. Sin embargo, los seres humanos también deben poder interactuar con la IA, entender las razones detrás de las decisiones sugeridas y asegurarse de que el progreso obtenido beneficie a la organización.
¿Qué significa la IA “explicable” y cómo mejora la responsabilidad tecnológica?
La expansión rápida de la IA se basa en inversiones considerables debido a su promesa de aportar beneficios comerciales significativos, especialmente en la manufactura. A medida que la IA comprende mejor los procesos, puede proponer mejoras. Aunque esto puede implicar reducir la intervención humana, la IA no debe funcionar en completo aislamiento de los humanos.
Por lo tanto, es esencial que la IA sea “explicable”. En otras palabras, los resultados deben presentarse de manera comprensible, ya que en procesos críticos, un ser humano debe entender lo que está aprobando. Además, cada proceso debe ser auditado, lo que también requiere la participación humana. La aprobación de nuevos procesos puede afectar la seguridad, y en tales casos, la responsabilidad recae en un oficial de seguridad humano en lugar de la IA.
A pesar de que la IA y la automatización no están muy reguladas en este momento, cada vez hay más llamados para cambiar esta situación. Las empresas probablemente deberán mantener registros rastreables para explicar las decisiones tomadas. Esto creará datos que se utilizarán para aprender lecciones en el futuro. Aunque algunos modelos de IA pueden mostrar sus fuentes o cálculos, otros son más opacos.
Beneficios de la IA en fabricación
La “explicabilidad” contribuye a abordar este desafío, ya que las organizaciones deberán presentar los resultados de las decisiones de manera comprensible para los seres humanos. ¿Cómo pueden las organizaciones garantizar que los datos sean fácilmente comprensibles? A veces, incluso decisiones simples se basarán en volúmenes enormes de datos complejos. Aquí es donde entra en juego la IA “explicable”.
En esencia, la IA “explicable” es un conjunto de procesos y métodos que permiten a los usuarios humanos entender y confiar en los resultados generados por los algoritmos de aprendizaje automático. Esto cumple con los estándares regulatorios y ayuda a los desarrolladores a asegurarse de que el sistema sea confiable y permita que las personas cuestionen las decisiones tomadas.
Como resultado, hay una creciente demanda de tecnología de inteligencia artificial que siga este protocolo, lo que permite a los seres humanos analizar detenidamente los resultados y comprender las bases de las decisiones. Por lo tanto, es crucial que las organizaciones manufactureras comprendan quién entrena sus sistemas de IA, qué datos se utilizan y qué recomendaciones incluyen sus algoritmos. Un sistema de IA confiable y “explicable” proporcionará esta transparencia.
¿Cómo se vislumbra el futuro para los fabricantes?
Los casos de uso de la IA en la industria manufacturera son amplios y seguirán aumentando en el futuro, especialmente a medida que se basen en situaciones específicas. Con la generación continua de datos en las fábricas inteligentes, surgirán nuevas aplicaciones. Sin embargo, es crucial no depender de una IA que no pueda explicar sus acciones. Cuanto más comprensible sea, más sencillo será para los seres humanos entender y supervisar sus decisiones, asegurando la responsabilidad por los resultados obtenidos.
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Consulta la información original en inglés.
