Cómo aprovechar el uso de la inteligencia artificial y el machine learning en las empresas

Por Rubén Belluomo, Gerente Comercial de Infor Cono Sur.

Las empresas inteligentes logran sobrevivir a pesar de la fuerte competencia existente. Como dice Charles Darwin en su famosa frase: “la evolución natural depende de la supervivencia del más apto”. En la industria tecnológica actual, el más inteligente es el que tendrá más probabilidades de sobrevivir a los retos, la competencia, y la lucha de la cadena de suministro por los microchips. Durante la pandemia la disrupción de la cadena de suministro ha sido especialmente brutal, y para poder adaptarse resulta crítico contar con visibilidad basada en datos para superar la escasez de materia prima.  El Business Intelligence logra resiliencia y apoya a las empresas a estar al día con las innovaciones y demanda tecnológicas.

Los retos persisten 

Empresas de Manufactura de todo el mundo se vieron afectadas durante la pandemia de COVID-19. La volatilidad global, inestabilidad política y escasez de recursos críticos como microchips ayudaron a la disrupción. Los hábitos de compra cambiaron drásticamente, los clientes demandan mejores experiencias, productos personalizados, mayor valor y sustentabilidad.

El pronóstico es mixto. La disrupción de la cadena de suministro tiene una lenta recuperación debido al alza del costo del combustible, lo que hace subir el costo del transporte terrestre en forma exorbitante, y las rutas marítimas se rediseñan conforme a las alianzas políticas y con los proveedores más cercanos. Todas las empresas de manufactura que utilizan componentes de alta tecnología y requieren microchips deben competir con las demás empresas para lograr contratar las partes críticas. La escasez seguramente dure varios años hasta que nuevos proveedores comiencen a producir y la oferta se empareje con la demanda.

La digitalización

Los retos recientes del mercado han acelerado la necesidad de contar con tecnología y de digitalizarse, forzando a las empresas fabricantes de productos y complementos tecnológicos a realizar inversiones en tecnología de gestión. McKinsey explica: “Las disrupciones durante la pandemia han expuesto que la integración con tecnología avanzada prepara mejor a las organizaciones para lograr la excelencia operacional, la base para una resiliencia a largo plazo y para lograr una ventaja competitiva. “

La estrategia digital ayuda a enfrentar los retos causados por la falta de recursos claves por la volatilidad global. Por otro lado, la tecnología permite lograr mayor agilidad y brinda a los ejecutivos la certeza de la potencia de la digitalización para optimizar actividades y aumentar la eficiencia. En una encuesta reciente a más de 400 empresas de manufactura globales, el 94% indicó que la industria 4.0 los había ayudado a mantener sus operaciones funcionando durante la crisis, y el 56% comentó que la transformación digital resultó esencial para responder a la pandemia.

Ahora las empresas de manufactura están mejor preparadas para lograr mayores ventajas en la medida que se ocupan de elevar la demanda y desarrollar nuevas alianzas para lograr nuevos modelos y estrategias sustentables.

Grandes cambios necesarios  

Con tantos retos y opciones existentes, las empresas deben hundirse o nadar. Se deben decidir opciones críticas y tomar acciones audaces. La inversión en tecnología digital es el primer paso, ya que la mayoría de las tácticas de modernización incluyen automatización, conectividad y visibilidad integral. Se requieren cambios en los procesos para ser competitivos en esta nueva era. Solo cambios sencillos no serán suficientes para compensar los millones de dólares perdidos durante la pandemia debido a la escasez de chips y demás artículos.

Rodeados por obstáculos, como pueden las empresas saber ¿qué iniciativas adoptar y cómo invertir en estrategias que servirán a largo plazo?  Las acciones rápidas pueden hacer más daño que bien, se gastan recursos y es frustrante tanto para trabajadores como ejecutivos. Afortunadamente la tecnología con IA ayuda a conocer las opciones y seleccionar la mejor, comenta Infor. 

Decisiones inteligentes

Deloitte recuerda a las empresas que el optimismo puede durar poco si no se tratan ciertos temas antes.   “La producción industrial y la capacidad de utilización ya superó los niveles pre pandémicos a fines del 2021, el aumento de las nuevas órdenes en la mayoría de los sectores indica crecimiento. Sin embargo, el optimismo en cuanto al aumento de la facturación debe estar bajo control, debido a la existencia de riesgos. La escasez del personal y la inestabilidad de la cadena de suministro disminuyen la eficiencia operacional y los márgenes.  La agilidad empresarial resulta crítica para organizaciones que buscan operar a través de las turbulencias esperando un rebote económico rápido y competir en el próximo periodo de crecimiento”. El reporte continúa sugiriendo que los líderes de manufactura no “solo deben defenderse de las disrupciones sino también reforzar la ofensiva”.

En consecuencia, el Business Intelligence y la información generada por datos resultan críticas. Las empresas deben cuidadosamente seleccionar el camino a seguir, no el que tenga menor resistencia, sino el que ofrezca mayores oportunidades.

Incentivar personal que se base en los datos 

Al prepararse para las demandas futuras del mercado, es fundamental capacitar al personal para que sepa el valor de la gestión de los datos. Esto crea aliados para difundir el principio y ejecutar los planes. Lamentablemente en los últimos años existe escasez de empleados capacitados. 

Conforme a un reciente estudio de Forrester, 40% de los líderes del sector de manufactura mencionaron que reclutar personal con los conocimientos técnicos necesarios es un real desafío, especialmente con conocimiento de gestión de datos.  “A medida que las empresas de manufactura intentan volcarse a los datos para la toma de decisiones, deben luchar para que el personal considere los datos más que a su instinto (35%). Un tema aún más preocupante es que al 39% de los tomadores de decisiones les cuesta encontrar y contratar personal que pueda recolectar datos y analizarlos”, afirma Forrester.

A pesar de las dificultades, hacer el esfuerzo para reclutar talentos vale la pena. Invertir en personal de TI puede ser un gran diferenciador, preparando la base para futuras innovaciones y resolución de problemas.

“Esto necesita contar con políticas de reclutamiento de primer nivel y con iniciativas para la retención de talentos que promuevan la inclusión y la cultura de aprendizaje constante”, afirma Jerry Kurtz, VP ejecutivo de Insights & Data en Capgemini Américas. “El mercado nunca ha sido tan competitivo para personas con conocimientos de IA, y esta tendencia probablemente continúe durante años. Por lo tanto, las alianzas estratégicas también serán claves para las organizaciones de la industria”, agrega.

El camino hacia la IA 

Una vez que se tiene el equipo ya armado, se puede formular la estrategia. Dividir los proyectos de IA en etapas es recomendable. Las organizaciones irán aprendiendo con la experiencia. Muchas organizaciones están en la etapa preliminar, conforme a los reportes de VentureBeat: “La IA es un tema candente para las empresas. Las funcionalidades de IA expanden las posibilidades para una estrategia de relación en tiempo real con los clientes, gestión de las operaciones y garantizar la continuidad del negocio. A medida que avanza la tecnología, las empresas encuentran nuevas formas de innovar y expandirse”.

Adoptar estrategias de IA es prioridad para muchas organizaciones. La IEEE, la mayor organización de profesionales técnicos recientemente anunció los resultados de un estudio donde el 76% de las empresas afirman que priorizan las iniciativas de IA y de Machine Learning por sobre otros temas de tecnología.  Los CIOs (Chief Information Officer) y demás líderes de tecnología son los más entusiasmados, el 95% de los CIOs menciona que la IA será la que impulsará la mayoría de las innovaciones en los próximos cinco años.

El uso del Business Intelligence avanzado ayuda a las empresas en lo siguiente menciona Infor:

 • Comprensión de evolución del mercado 

 • Destacar preferencias de los clientes y predecir el comportamiento de compras 

• Descubrir debilidades dentro de los procesos internos 

• Automatizar la toma de decisiones de rutina 

• Extender el ciclo de vida de los activos de plantas existentes 

• Predecir con precisión los niveles del inventario 

• Recolectar datos desde puntos múltiples en la cadena de valor extendida 

 • Crear un archivo consolidado de datos que pueda extenderse y adaptarse según sea necesario 

Etapa de inicio

Aunque el análisis de datos y el uso de la IA se consideran esenciales, todavía muchas empresas tienen un largo camino que recorrer 

El punto básico de comienzo está en cómo capturar y almacenar los datos. La mayoría de los modelos de IA requieren una gran cantidad de datos, generalmente de cientos de fuentes diferentes, recolectados durante un periodo extenso de tiempo en forma tanto estructurada como no.  Es importante contar con un formato integrado para el análisis eficiente de los datos.

Otro requisito es un lugar seguro de almacenamiento: La solución típica es un lago de datos en la nube, con capacidad flexible, seguridad y acceso en tiempo real.

Ejemplos

Los beneficios de la IA justifican la inversión de los recursos. Infor comenta algunos usos: 

• Minería del Proceso —Esta táctica ayuda a las organizaciones a definir, documentar y re definir pasos de los flujos de trabajo incluyendo algunos que pueden completarse por el software o por robots.
• Visibilidad Inteligente—Las aplicaciones inteligentes para la cadena de suministro son ahora críticas, como quedó demostrado por la escasez que se experimentó durante la pandemia, La visibilidad, el inventario, la demanda y las rutas de transporte ayudan a planificar en forma más precisa.
• Roles que relacionan con Clientes —En la pandemia hubo gran adopción de IA para los roles que se relacionan con clientes como agentes virtuales, chatbots y motores de recomendación. El éxito y las respuestas positivas de los clientes resultan en otras áreas de innovación.
• Generación de Idioma Natural (NLG)—Esta capacidad ha avanzado y se ha incorporado en varias soluciones, permitiendo reconocimiento de voz y comandos por voz que activan las acciones. Esto es especialmente importante para las empresas donde la seguridad de los empleados y las tareas en el momento pueden necesitar trabajadores con comando de voz, y no que deban tipear en un tablero. 
• Machine learning—Esta capacidad permite que las aplicaciones de IA mejoren continuamente, usando más fuentes de datos y puntos de datos relevantes. El machine learning ayuda a las aplicaciones a tomar decisiones más precisas basándose en los datos previos y en los resultados.
• Visibilidad Predictiva—La IA y ML ayudan a determinar los probables resultados en ciertas situaciones, una visibilidad que puede utilizarse en motores de recomendación y predicción de tendencias futuras.  También puede utilizarse con un mellizo digital para anticipar probables resultados, analizar riesgos y explorar escenarios “que ocurre si”.
• Gestionar la complejidad—La adopción de la IA puede ayudar a gestionar sistemas modernos que son altamente complejos, y que requieren algoritmos avanzados para identificar incidentes accionables como algún activo que necesita recalibración. Las indicaciones sutiles de los datos pueden ser muy débiles como para ser detectadas por un humano, pero que sea fácilmente identificable por un programa creado para descubrir anormalidades o desviaciones de la norma.
• Aplicaciones de IA basadas en Modelos—Algunas plataformas soportan desarrollos basados en IA, ofreciendo también capacitación e implementación. Esto logra un producto de IA más accesible para los estrategas de la organización. Las empresas no necesitan más contratar científicos de datos para el desarrollo de casos y pueden basarse en la gestión basada en modelos y en la gestión simplificada del ciclo de vida de los activos de IA para lograr un crecimiento continuo.
• Unificación de Datos—Las empresas necesitan herramientas simples pero poderosas para gestionar los repositorios de datos como una forma de entender los datos almacenados.
• Fábrica de Datos—La unificación de los datos, y los dominios que incluyen los lagos de datos, la fuente de big data para muchas aplicaciones y servicios, datos en tiempo real que ayudan decisiones operacionales y los lagos de datos con datos para reportes se vuelven accesibles con un buen almacenamiento de datos y con interfaces de datos.
• Catálogo de datos—Establecer el control semántico con un servicio de diccionario de datos, registros, índice de metadatos y guarda de documentación.  Esto ayuda a las organizaciones a desarrollar y definir los modelos de metadatos utilizados en el ecosistema como también las relaciones cruzadas definidas dentro del catálogo.
• Bajo Código y sin Código—Las empresas se están dedicando más a modelos de base “out-of-the-box” disminuyendo considerablemente el tiempo para los resultados de las soluciones de IA. Afortunadamente algunos sistemas operativos también brindan herramientas que el usuario promedio y puede generar para sus propios usos, reportes predicciones utilizando aplicaciones bajo código y sin código. Los codificadores podrán describir el objetivo por medio de palabras y la IA conversacional creará el código apropiado. 

El COVID-19 y las disrupciones relacionadas han tenido un impacto mayor en la industria de manufactura generando obstáculos y retos sin precedentes. La demanda de los consumidores de mayor sustentabilidad también acelera la evolución. Ahora, más que nunca las empresas deben tomar decisiones inteligentes sobre cómo invertir en el futuro y donde focalizar su energía para acelerar la recuperación y tomar su parte en el mercado tecnológico emergente. Sin el uso de IA las empresas corren el riesgo de hacer un uso acelerado o cambio de las prioridades de oportunidades a corto plazo.

En cambio, si las empresas crean una base de digitalización, que incluya herramientas de IA, pueden tomar decisiones críticas basadas en datos confiables. El uso de la IA para analizar e identificar oportunidades puede ser un gran diferenciador para la empresa. En este sector tan competitivo, es importante contar con una ventaja tecnológica, recalca Infor. Las organizaciones inteligentes son las que sobrevivirán, adaptarán y florecerán.

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