IA, VISIÓN ARTIFICIAL, REALIDAD AUMENTADA 82 el apartado anterior es aquella que dado un conjunto de datos es capaz de aprender a diferenciarlos realizando tareas como clasificación y regresión, de forma que al recibir un dato nuevo que no conocía hasta el momento, sea capaz de discriminar correctamente la clase o valor que le corresponde. Por su parte, la IA generativa tiene como objetivo generar nuevos datos partiendo de una orden normalmente conocida como prompt. La IA generativa ha supuesto una gran revolución en los últimos años con software como ChatGPT o Dalle de OpenAI, Bart o Lamda de Google o generadores de imágenes independientes como Midjourney o Stable Diffusion. Sin embargo, a diferencia de la IA discriminativa, muy pocas Ilustración 9. Usuario interactúa con gemelo en realidad aumentada. Fuente: Midjourney. Ilustración 8. Generación mediante IA de nuevas piezas para producción. Fuente: Midjourney. empresas tienen las capacidades necesarias para desarrollar modelos para fines específicos o excesivamente adaptados a las necesidades de la empresa. Es por esto que la solución más sencilla es recurrir a sistemas de IA Generativa de propósito generador como GPT o LaMDA y utilizar técnicas conocidas como prompt engineering, es decir, proporcionar a la IA los métodos, herramientas e información necesarios para cumplir con los fines que necesita la empresa a través del prompt. Otra posibilidad es que en el futuro empresas especializadas y con gran capacidad de desarrollo de este tipo de modelos sean capaces de ofrecer gemelos digitales que incluyan IA generativa específica. La IA generativa ofrece grandes posibilidades a la Industria 4.0, y destaco en este artículo 3 en concreto: la optimización de operaciones, la generación de nuevos diseños, y la interacción con el usuario. OPTIMIZACIÓN DE OPERACIONES Los sistemas de IA son capaces de generar modelos de funcionamiento de fábrica basándose en miles de datos de fábricas alrededor del mundo. De esta forma, en caso de necesidad de la creación y organización de nuevas instalaciones, o bien, en caso de necesitar optimizar dentro de las posibilidades las operaciones llevadas a cabo en instalaciones ya existentes, la IA permite ofrecer al gerente distintas posibles configuraciones y simular en tiempo real la capacidad productiva que tiene cada una de ellas. Esta capacidad junto a recomendaciones organizativas es capaz de reducir los tiempos de manufactura e incluso encontrar cuellos de botella que puedan ser los causantes de retrasos o ineficiencias. GENERACIÓN DE NUEVOS DISEÑOS Uno de los desafíos a los que se enfrentan continuamente las empresas, en especial aquellas que fabrican productos propios, es la creación permanente de nuevos diseños para ofrecer a sus clientes. En este punto, conectar la Inteligencia artificial generativa con el gemelo digital puede acortar enormemente los tiempos de desarrollo. La IA generativa es capaz de generar nuevos modelos 3D en base a las descripciones proporcionadas por el usuario, o bien modificar partes de modelos existentes a partir de un prompt, de tal forma que un ingeniero experto en 3D solo tenga que hacer correcciones. De estar correctamente conectado con el modelo, la IA generativa es capaz entonces de generar un proceso productivo optimizado para fabricar la nueva pieza, así como estimar los costes de trabajo y material que conllevaría su producción.
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