La Inteligencia Artificial está definiendo la Cuarta Revolución Industrial (4IR, en inglés) y ofrece posibilidades para mejoras de rendimiento inimaginables.
Así lo aseguraron en un artículo Henry Bristol, Enno de Boer, Dinu de Kroon, Rahul Shahani y Federico Torti.
Los cuatro primeros son socios de la consultora McKinsey en las oficinas de Dallas, Nueva Jersey, Zúrich y Shanghái, respectivamente.
En tanto, Torti es líder de iniciativas para las cadenas de fabricación y suministro del Foro Económico Mundial.
En un texto previo revisamos cómo el ritmo acelerado de la 4IR puede ayudar que el rendimiento de la actividad industrial aumente, al mismo tiempo que la inclusividad y la sostenibilidad de la mano de obra.
El uso de faros para la transformación 4.0
En 2018, el uso de IA se focalizaba en análisis avanzado, vehículos autónomos o conectividad de datos.
Para desarrollar el uso de la tecnología en los procesos manufactureros las empresas se apoyan en “faros”.
Los Lighthouses (literalmente “faros”) son los abanderados de la fabricación y las cadenas de suministro.
Y cada vez recurren más a la inteligencia artificial (IA) para impulsar sus transformaciones de Industria 4.0.
Desde luego, en 2018 se tardaron mucho más en implementar dichos Faros que hoy en día; la mayoría tardaba entre diez y 20 meses en implementar sus primeros cinco casos de uso.
Ahora, el 75% puede hacerlo en menos de seis meses.
Aún más impresionante: el 30% puede hacerlo en menos de tres meses.
Esto se debe a que para los casos de uso temprano, las fábricas primero tuvieron que:
- volver a cablear sus capas de recolección de datos y conectividad
- diseñar pilas tecnológicas que añadieron o mejoraron la infraestructura heredada
- capacitar a su gente sobre cómo usar nuevas herramientas avanzadas
- reorganizarse para implementar soluciones digitales rápidamente
Una vez construidas, estas capacidades se convirtieron en la base para el rápido despliegue de nuevos casos de uso.
Desafíos masivos
Los autores del texto señalan que, a nivel de fábrica, las capacidades son un problema resuelto, al menos para los Faros.
Ahora, muchos Faros están aún en una curva de aprendizaje, estancándose en el impacto mientras se rehacen para escala de red. Y eso no es fácil.
Tomar una tecnología que funcione en un solo lugar y extenderla a toda una red de producción presenta nuevos desafíos masivos, remarca el texto.
Datos, tecnología, talento y desafíos organizacionales que existen en un solo sitio no son los mismos a nivel macro.
Para que ese técnico con sede en el genAI vea la luz de dos docenas de fábricas, esas fábricas primero deben estar listas para recibirlo.
Aunque puede pasar algún tiempo antes de que la IA gen y otras tecnologías emergentes altamente avanzadas vean la adopción en toda la red en la fabricación, ya se está logrando la adopción a escala de fábrica.
Todos los Faros recién reconocidos tienen al menos un piloto de IA gen en proceso, y varios han implementado, probado, y se han gestionado casos de uso para el impacto en tan sólo días o semanas.
Son capaces de hacerlo porque ya construyeron los facilitadores necesarios: datos sólidos e infraestructura tecnológica, una sólida base de talento y modelos operativos ágiles.
¿De qué lado de la historia quieren estar los fabricantes?
Ante este escenario, los fabricantes están viviendo un punto de inflexión decisivo: ¿liderar, innovar o avanzar rápido?
Los autores del texto destacaron que no existe una sola respuesta correcta.
Están quienes optarán por ser innovadores digital a nivel de red. Se trata de exploradores de la industria que se arriesgan y demuestran, a nivel de fábrica, el camino y nuevas formas de hacer las cosas.
Pero también hay un camino inteligente para ser un acelerador de la industria.
Esas empresas se centran en el impacto a nivel de red, cambiando el panorama para toda una industria.
Por último, hay una gran oportunidad que radica en ser un seguidor rápido.
Estas empresas analizan el libro de jugadas ya escrito por los innovadores y aceleradores, capturando valor mientras se saltan los costos y tribulaciones de la curva de aprendizaje por completo.
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