Definición de términos clave de la industria: IA y otra terminología

En pocas palabras, la IA está diseñada para pensar por sí misma de una manera que iguale o supere a la inteligencia humana. Se ha concebido para aprender y adaptarse, para tomar mañana una decisión mejor que la de hoy^I.

Para ello, la IA precisa de una gran cantidad de datos, lo que implica el uso de algoritmos y modelos avanzados de análisis, identificación de patrones y obtención de información significativa. A diferencia de la informática tradicional, los sistemas de IA pueden gestionar tareas complejas, resolver problemas y exhibir un nivel de inteligencia que les permite responder de forma eficaz a diversos escenarios.

Si bien la IA está presente en los sistemas y aplicaciones de alta gama, su impacto en las líneas de producción aún no es muy significativo. Sin embargo, se usa mucho para el análisis, el modelado y la predicción. Por ejemplo, en la seguridad alimentaria, la IA puede mejorar la seguridad de las cadenas de distribución, aumentar la productividad y detectar problemas en las máquinas antes de que se produzcan.

El aprendizaje automático es un subconjunto de la IA centrado en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento. A menudo, se trata de una tarea específica, como un sistema de reconocimiento de voz. Aunque este sistema puede parecer inteligente e igual a la IA, no presenta una comprensión avanzada del idioma, simplemente escucha los sonidos clave y, al detectarlos, realiza ciertas tareas^II.

Los algoritmos de aprendizaje automático solo están diseñados para aprender y adaptarse a partir de los datos, con lo que perfeccionan su rendimiento a lo largo del tiempo. Un ejemplo de aprendizaje automático en la industria alimentaria es la función de mantenimiento predictivo de algunas máquinas de producción. Dentro de estos sistemas, se analizan los datos de las máquinas para predecir posibles averías y optimizar la sustitución de piezas, lo que, en última instancia, reduce el tiempo de inactividad.

Si bien el aprendizaje automático es un componente de la IA, esta abarca más que el aprendizaje a partir de los datos. La IA posee la capacidad de pensar, razonar y adaptarse a nuevas situaciones, lo que le permite encontrar soluciones novedosas que no se han establecido previamente. El aprendizaje automático, por otro lado, se centra en el entrenamiento de modelos con datos para hacer predicciones o realizar tareas.

La confusión en torno a la IA se debe a su amplia aplicación y al uso indebido del término. A menudo, la IA se usa indistintamente con el aprendizaje automático u otras tecnologías, lo que genera ideas erróneas sobre sus verdaderas capacidades. Es fundamental comprender que la IA presenta capacidades inteligentes de toma de decisiones y resolución de problemas, más allá del mero procesamiento de datos.

Tanto la IA como el aprendizaje automático ofrecen numerosas ventajas en la industria alimentaria. La IA puede mejorar la seguridad alimentaria, optimizar los procesos logísticos y mejorar la productividad. Mediante la automatización de las tareas manuales, las empresas pueden aprovechar la IA para aumentar el valor de su plantilla formando a los empleados para que trabajen con sistemas inteligentes. El aprendizaje automático, en particular, permite el mantenimiento predictivo, lo que optimiza el rendimiento de la máquina y reduce las costosas averías.

Si bien el potencial de la IA es inmenso, existen ciertos riesgos y retos. La calidad de los datos que se introducen en los sistemas de IA es primordial, ya que aquí se aplica el principio de “basura entra, basura sale”. Los datos incorrectos o sesgados pueden dar lugar a decisiones erróneas. Además, si los sistemas de IA funcionan de forma autónoma sin las protecciones adecuadas, un pequeño error o mal funcionamiento en una parte del sistema puede causar un efecto dominó. Asegurar la supervisión humana y la implementación de salvaguardas es esencial para mitigar estos riesgos.

La IA ya está haciendo acto de presencia en sistemas y aplicaciones de alta gama de la industria alimentaria. Sin embargo, su integración generalizada en las líneas de producción aún no se ha realizado por completo. A medida que la tecnología avance y la conectividad mejore, el potencial de la IA para transformar los procesos operativos seguirá aumentando.

Las soluciones de tecnología de inspección de productos pueden desempeñar un papel crucial en la mejora de las capacidades de la IA. Al integrar la inspección de productos en los sistemas de IA, se puede acceder a datos completos de numerosos dispositivos, aplicaciones y procesos, lo que se traduce en una toma de decisiones más fundamentadas. Nuestra tecnología de inspección de productos proporciona una gran cantidad de datos relacionados con los procesos de producción de alimentos, como el control de calidad, la detección de contaminación y la integridad de los paquetes. Este conjunto de datos se puede analizar mediante algoritmos de IA para identificar patrones, predecir resultados y optimizar diversos aspectos de la producción de alimentos. Por ejemplo, la IA puede usar nuestros datos para optimizar el consumo de energía, identificar las influencias ambientales y crear programas de mantenimiento predictivo, lo que agiliza las operaciones y mejora la eficiencia general en la industria alimentaria.

La digitalización de la industria alimentaria, impulsada por iniciativas como los sistemas Track & Trace, tiene un enorme potencial para la integración de la IA. Con la IA, la industria puede mejorar la seguridad alimentaria y la productividad, además de optimizar los procesos logísticos. Además, la integración perfecta de la IA con los sistemas y aplicaciones existentes puede permitir un análisis exhaustivo de los datos y una toma de decisiones fundamentadas, lo que conduce a una mayor eficiencia y automatización.

La IA y el aprendizaje automático son tecnologías potentes con la capacidad de revolucionar la industria alimentaria. Por un lado, la IA representa la cúspide de los sistemas inteligentes capaces de tomar decisiones de forma adaptativa, mientras que el aprendizaje automático se centra en predicciones y tareas basadas en datos. Al aprovechar las ventajas de la IA y el aprendizaje automático, los fabricantes pueden mejorar la seguridad alimentaria, optimizar las operaciones y tomar decisiones mejor fundamentadas. A medida que la tecnología sigue avanzando, el futuro depara interesantes posibilidades para la integración de la IA, lo que dará lugar a una industria alimentaria más eficiente, productiva y segura.

I: https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html

II: https://www.splunk.com/en_us/form/5-big-myths-of-ai-and-machine-learning-debunked/thanks.html