14 INTELIGENCIA ARTIFICIAL PRESERVAR LOS CONOCIMIENTOS PARA LUCHAR CONTRA LA ESCASEZ DE COMPETENCIAS Esto hace que la IA resulte especialmente atractiva ante la actual escasez de mano de obra cualificada. “En mi opinión, el cambio demográfico está convirtiendo la incorporación de conocimientos especializados a la inteligencia artificial en uno de los temas de investigación más apasionantes de la ingeniería de producción en estos momentos”, explica el profesor Christian Brecher, que dirige la Cátedra de Máquinas-Herramienta del Laboratorio de Máquinas-Herramienta e Ingeniería de Producción de la Universidad RWTH de Aquisgrán. La “conservación del conocimiento experto”, como denomina Brecher a la transferencia de conocimientos del hombre a la máquina, contribuirá a contrarrestar la grave escasez de trabajadores cualificados en el futuro. Sin embargo, las pequeñas y medianas empresas carecen a menudo de los recursos financieros y humanos necesarios para integrar la IA en su producción. “Una solución sería colaborar y formar asociaciones”, afirma Brecher, que también es miembro de la junta directiva de la WGP (Asociación Académica Alemana para la Tecnología de la Producción), una asociación de destacados investigadores en ciencias de la producción. “En Aquisgrán, esta es la estrategia que seguimos en nuestros numerosos centros y grupos de trabajo especializados”. Además, los proyectos de transferencia están ayudando a llevar los conocimientos del laboratorio de investigación a la industria. Un ejemplo es la Red de Demostración y Transferencia de la IA en la Producción (ProKI), que está recibiendo un amplio apoyo del WGP. Un total de ocho centros repartidos por toda Alemania ofrecen cursos de formación y proyectos de transferencia a empresas manufactureras. TODO GIRA EN TORNO A LOS DATOS El uso de la IA en la producción industrial ofrece muchas ventajas, pero también conlleva sus propios retos. En primer lugar, los modelos de IA necesitan cantidades suficientes de datos de alta calidad. Por eso, Lena Weirauch, de ai-omatic, ha emitido una recomendación pragmática para que las empresas “...creen primero casos de uso para los que ya haya datos disponibles”. Integrar la IA en los procesos de producción y las máquinas existentes también puede ser una empresa compleja que requiera múltiples ajustes e inversiones. Por eso tiene sentido que las empresas utilicen primero herramientas estándar o aplicaciones de IA existentes en lugar de desarrollar las suyas propias. LOS EMPLEADOS NECESITAN FORMACIÓN Tampoco es fácil convencer a los humanos del uso de la IA, como señala el fundador de la startup. “A menudo, existe una antipatía inicial hacia la IA, derivada de la ignorancia y la falta de conocimientos”, afirma Weihrauch. Hay que preparar y formar a los empleados en los sistemas de IA para que puedan utilizarlos con eficacia”. No obstante, Weirauch reconoce que la IA en la fabricación plantea cuestiones éticas, sobre todo en relación con el uso de robots autónomos y su impacto en los puestos de trabajo. La tecnología ‘Active Speed Control’ del fabricante de láseres Trumpf está diseñada para mejorar continuamente la calidad del corte con ayuda de la IA. Foto: Trumpf. Integrar la IA en los procesos de producción y las maquinas existentes también puede ser una empresa compleja que requiera múltiples ajustes e inversiones
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