La Inteligencia Artificial (IA) puede ayudar a superar muchos retos a la industria y a empresas de cualquier sector de actividad. Pero todavía queda camino por recorrer para su total implantación, a pesar de los casos de éxito, y se tienen que superar una serie de retos. Pero, ¿qué puede hacer la IA por las empresas?
El "gran objetivo es estar más centrado en el consumidor final, conocer cuáles son sus necesidades o saberlas de acuerdo a lo que se comenta en redes sociales" con el fin de "poder adaptarte mucho más rápidamente que tu competencia" para responder a esas necesidades que, muchas veces, son nuevas y "que empiezan a demandar los consumidores", llevando a las empresas a tener que adaptarse de una forma rápida y eficaz, según ha explicado José Carlos Baquero, director de Big Data e Inteligencia Artificial, Secure e-Solutions GMV, a elEconomista.es
Pero, además, la Inteligencia Artificial aplicada a las empresas "puede ayudar a superar los retos de la industria 4.0. Estamos inmersos en esta transformación digital en todas las empresas y, en especial, en la parte de la industria", ha añadido durante su participación en el Congreso TICBOX, celebrado en Zaragoza y organizado por el Cluster IDiA, en el que ha impartido la conferencia "Inteligencia Artificial y Big Data aplicado a la empresa".
Dentro de esos retos están los nuevos modelos de negocio que surgen y en los que hay una tendencia clara, que se centra principalmente en la gestión de los suministros o supply chain. "De alguna forma nos estamos acostumbrando todos los consumidores a tener los bienes que se compran lo antes posible y cuando los necesitamos. Ahí es donde la industria está reaccionando bastante bien. Tenemos paradigmas como Amazon, que ha sabido adaptarse y utilizar los datos y la Inteligencia Artificial para anticiparse incluso a las necesidades de los clientes".
Amazon es uno de los casos de éxito, pero también hay más experiencias que se están llevando a cabo desde GMV. "Tenemos diversos proyectos en los que nos suelen poner unos retos" en los que se emplean diferentes técnicas como, por ejemplo, el machine learning.
"Lo aplicamos para el ámbito industrial donde tenemos un proyecto muy relevante en el que estamos optimizando una refinería en la que, a partir de la demanda que se prevé a medio y largo plazo, se parametriza" con el fin de saber el crudo que llega y el tipo de crudo, de cara a disponer de los productos que van a ser demandados en el corto, medio y medio plazo.
Para aprovechar estos y los otros muchos beneficios de la IA en la empresa, se deben superar una serie de barreras como la cultura empresarial. De hecho, "uno de los grandes retos es explicar a la organización cómo va a ser esa transformación, cómo poder aplicar todas estas tecnologías y técnicas para mejorar la industria. Hay un cambio de mentalidad a la hora de afrontar los problemas y no es fácil".
Además, todavía "hay mucha reticencia", incluso para trabajar con los datos, que "supuestamente tiene que recoger una industria, aunque no sea totalmente 4.0, la calidad no sea muy buena o falten datos. No se le ha dado la importancia que tienen en la industria en general. De alguna manera, se están desperdiciando".
Pero para superar estos retos, también se necesita disponer de nuevos talentos y perfiles que "actualmente no tenemos en la industria, sobre todo, orientados a la parte de la Inteligencia Artificial y Robótica, que son fundamentales para los grandes retos", que hay que asumir.
