En el ámbito industrial, hay quienes proponen la actualización del término: es hora de empezar a hablar de Industria 5.0. Para las voces que respaldan esa opinión, el impacto que la Inteligencia Artificial (IA) tendrá en la actividad industrial, considerando los avances que esta innovación tecnológica ha logrado en los últimos dos años, superará las expectativas que se asocian al concepto de Industria 4.0 (Industry 4.0).
En ese sentido, se argumenta que la cuarta transformación industrial (impulsada por innovaciones como Internet de las Cosas, Big Data, Analítica, Aprendizaje Automático, nube, IA, entre otras) se enfoca -ante todo- en la automatización de procesos productivos.
Por su parte, dicen los que abogan por la actualización del concepto, la Industria 5.0, cuyo objetivo principal apunta a una colaboración más estrecha entre máquinas y seres humanos, asigna un rol mucho más relevante a las capacidades de la IA.
Según esta perspectiva, en las plantas de manufactura, la creatividad de las personas será liberada -e impulsada- por una IA más poderosa y más apta para encargarse de tareas sofisticadas que aún hoy requieren de la intervención humana; labores como realizar análisis predictivos (no solo de procesos internos, sino también de entornos económicos), definición de planes de producción, diseño y gestión de prácticas de manufactura sustentable, creación acelerada de planes de producción especiales (para reaccionar rápidamente a cualquier situación del mercado), entre otras. En buena medida, se interpreta que la IA, dados sus constantes y robustos progresos, representa un paso adelante respecto a la cuarta revolución industrial.
No obstante, más allá de discusiones sobre la pertinencia de actualizar un término, el punto central es que la IA está transformando profundamente al sector industria; y en ese sentido, las organizaciones del ámbito manufacturero deberían concentrarse en un debate más provechoso: ¿están tomando las medidas adecuadas -desde lo estratégico y lo operativo- para aprovechar esta nueva era de la producción industrial?
La tarea pendiente: una IA alineada al negocio
De acuerdo con Raúl López, Director de Industria y Consumo en Minsait una empresa de Indra en México, en todos los sectores de la economía global, entre ellos el ámbito industrial, hay un amplio reconocimiento de la importancia -actual y futura- de la IA. Sin embargo, también existe otro consenso: las organizaciones están enfrentando distintos obstáculos al momento de materializar las capacidades de esta innovación tecnológica.
Una buena parte de las dificultades, según la edición 2024 del Informe Ascendant de Madurez Digital Inteligencia Artificial: Radiografía de una revolución en marcha, está relacionada con el reto que supone equilibrar el potencial de la IA con los criterios de negocio esenciales (estratégicos y operativos).
En este sentido, el estudio elaborado por Minsait destaca factores como: el 90% de las organizaciones no tiene un plan de IA definido y alineado con el plan estratégico corporativo; el 35% señala a la falta de visión como una de las principales barreras para la adopción de IA; y el 20% tiene problemas para ubicar casos de uso de IA que aporten valor diferencial y cuyo retorno de la inversión se pueda cuantificar.
En el caso particular de la esfera industrial, el informe Ascendant de Madurez Digital dibuja un panorama muy similar:
- Para el 68% de las organizaciones del sector industrial, el principal motivo para empezar a aprovechar la IA (o usarla en forma más intensiva) es la eficiencia y optimización de los procesos internos.
- Solo el 8% de las empresas tiene una visión clara respecto a la IA, la cual además está incluida en sus planes estratégicos.
- El 48% tiene problemas para identificar casos de uso de IA que generen un valor añadido, y brinden certidumbre respecto al retorno esperado.
- Solo el 17% de las organizaciones del ámbito, en cada iniciativa de IA, empieza a detectar cuál es el plan de negocio del proyecto, y trata de medir el retorno de la inversión.
Estos indicadores no resultan sorprendentes, si se toma en cuenta en otro de los hallazgos del estudio de Minsait: las organizaciones del sector industrial, como las de otros dominios económicos, priorizan la adopción de la IA a través de pruebas piloto, pero sin analizar cómo integrar el potencial de la innovación al plan estratégico y al ecosistema tecnológico de la empresa.
Ante tal contexto, a las compañías del sector industrial les vendría bien replantear sus modelos de adopción de IA. Antes de organizar ejercicios de laboratorio (pruebas piloto asiladas de las verdaderas prioridades y necesidades de la empresa), las organizaciones necesitan entender los objetivos de negocio que quieren conseguir con la IA, y las distintas implicaciones que tendrá la adopción de la innovación -no solo a nivel tecnológico, sino también en los rubros de capital humano, liderazgo corporativo, toma de decisiones, relación con el consumidor, etc.
Hay que recordarlo siempre: adoptar una tecnología revolucionaria como la Inteligencia Artificial debe involucrar un gran esfuerzo de análisis interno y de fortalecimiento de la visión estratégica. Esto aplica para cualquier escenario, no importa si se habla de una cuarta o quinta revolución industrial.
