La alta tecnología basada en inteligencia artificial y machine learning, puede reducir hasta en 62 por ciento la subutilización de equipos, aumentar la productividad en 10 por ciento, predecir cómo será la legislación de sustentabilidad en el futuro, disparar las ventas de cosméticos y hasta detectar el estado de ánimo de un cliente bancario.

En todo el mundo, la industria en cualquiera de sus ramas, busca transformar sus negocios para hacerlos más inteligentes, eficientes y sostenibles. En ese proceso, el uso de la inteligencia artificial y los modelos de entrenamiento de máquinas (machine learning), cobran cada día más relevancia como herramientas para elevar la productividad.

Entre las industrias que hacen un uso más intensivo de la inteligencia artificial en el mundo destacan la manufactura, las cadenas de suministro, el diseño de productos, los softwares de ingeniería para desarrollo de productos y soluciones de tecnologías de la información, todo ello, de acuerdo con el informe “El potencial económico de la IA generativa” elaborado por la consultoría británica McKinesey & Company.

Cabe señalar que recientemente se levantó una encuesta con más de 4 mil 500 trabajadores de la Industria de la Tecnología en Estados Unidos, Reino Unido, Francia, Canadá, Alemania y Holanda, quienes coincidieron en que en su trabajo están utilizando ya herramientas de IA. El 14.76 por ciento de los encuestados dijo que la usan en menos del 10 por ciento de su trabajo; mientras el 36.04 señaló que casi una cuarta parte de sus actividades las hace con IA generativa; el 36.97 por ciento señaló que la mayoría de su trabajo lo hace con esa herramienta y 12.23 por ciento dijo que casi todo su trabajo lo realiza con esas herramientas.

Al respecto, Stefanini Group, pionero en el desarrollo de inteligencia artificial que lleva más de 15 años creando soluciones con la industria, posee casos de éxito que han logrado reducir costos en millones de dólares en la industria naviera; evitar paros de técnicos en las líneas de producción automotrices que pueden costar hasta un millón 800 mil dólares diarios o lograr ventas de casi un cuarto de millón de botellas de perfume en 10 días.

El grupo de origen brasileño ha mostrado cómo la tecnología ayuda a la banca, a la industria cosmética, logística, de pinturas, automotriz y acerera, tanto a mejorar la experiencia del cliente y la productividad, como a generar ahorros significativos.

Una empresa líder en la industria cosmética, empleó la IA para respaldar el relanzamiento de una fragancia nostálgica, “capitalizando el poder emocional de los recuerdos olfativos”. Se pidió al público escribir en Twitter, una reflexión sobre los recuerdos olfativos de su juventud relacionados con la fragancia y con ello, la tecnología enviaba imágenes generadas con IA, a partir de los textos de las personas. De esta forma en tan sólo 10 días se logró la venta de 244 mil 800 botellas del perfume, con un rendimiento 42 por ciento superior al objetivo.

En la industria logística la IA ha desarrollado una herramienta para aprovechar los datos en tiempo real del buque y el puerto, para así construir planes de desembarco estratégicos y personalizados, lo cual implicó ahorros de millones de dólares en costos operativos; reducción de 62 por ciento de inactividad en el equipo utilizado y significativas reducciones de tiempo de desembarco que a su vez ahorran millones de dólares en renta de terminales marítimas.

Para la industria de producción de pinturas, donde es crucial cumplir con el indicador de Eficiencia Global del Equipo (OEE), pero que enfrenta el desafío de organizar la data, se desarrolló una solución con inteligencia artificial y machine learning que llevó a aumentar en 10 por ciento la capacidad de producción, reducir en 40 por ciento el tiempo de inactividad; optimizar el uso de materias primas y el manejo de lotes y envíos, así como estandarizar la calidad.

En la industria automotriz, un fabricante global comprometido con la sostenibilidad utilizó la IA para desarrollar una herramienta que toma decisiones basadas en datos. Sobre productos presentes en piezas y productos utilizados durante el proceso, con evaluación constante de riesgos, lo cual solía realizarse de forma manual.

Como solución, se alimentaron modelos de inteligencia artificial con investigación académica, legislación, institutos regulatorios, estándares técnicos y hasta mapeo social para prever regulaciones futuras, lo cual significa ahorros importantes en costos operativos de investigación y, de manera inmediata, la garantía de evitar paros en las líneas de producción, que pueden costar hasta 50 mil dólares por minuto, en el caso de incumplir legislaciones de sustentabilidad.

La Inteligencia Artificial está llamada a incidir positivamente en todas las industrias imaginables, con herramientas que evitan accidentes, ahorran recursos con una planeación más precisa, previenen desperdicios y reducen tiempos muertos, entre otras funciones lo cual puede elevar significativamente los niveles de productividad en todo el mundo.