La Inteligencia Artificial impulsa un nuevo cambio en las TI, proporcionando el conocimiento que ha de servir para establecer futuros objetivos

El principal objetivo de aplicar Inteligencia Artificial (IA) a las infraestructuras de Internet de las Cosas (IoT) es agregar una capa adicional y transversal de inteligencia en todo el framework de IoT.

En este sentido, el científico y Global Managing director de Technology Labs de Accenture, Edy Liongosari, señala que la IA se emplea, ante todo, para crear sensores que se auto-calibran, o se auto-recuperan cuando falla la red IoT o un sensor individual, identificándolos por proximidad o, incluso, creando un nuevo tipo de 'sensores virtuales' que emplean visión artificial MRI (Magnetic Resonance Imaging), una técnica de visualización de imágenes no invasiva que se utiliza, por ejemplo, para detectar células cancerígenas y que reproduce representaciones tridimensionales.

En el estrato más elevado de la infraestructura de IoT, la aplicación, Liongosari destaca que la IA proporciona nuevas funciones relacionadas con “la predictibilidad de acontecimientos futuros, tareas de mantenimiento o cuestiones de seguridad”.

Aquí, el directivo de Accenture señala algunos ejemplos: “gracias a la IA se puede identificar quién está autorizado a utilizar un determinado equipamiento y su grado de preparación; ofrecer servicios basados en el contexto con capacidades adicionales para usos más intensivos; optimizar la operativa de la cadena de suministro mediante su replanteamiento o reprogramación debido a causas que interrumpan su funcionamiento; o conseguir interactuar con el usuario a partir del reconocimiento de su estado emocional por combinación de gestos, voz y gesticulación facial con tal de entender sus necesidades en un determinado contexto”.

Con la finalidad de comprender de qué modo la IA ayuda a todo tipo de industrias a añadir más eficiencia a sus infraestructuras de IoT, resulta de utilidad retroceder un poco en el tiempo para comprobar cómo ha evolucionado el uso de las TI en el entorno industrial.

Wael William Diab, senior director de Huawei, miembro del Industrial Internet Consortium (IIC), experto en Inteligencia Artificial y conferenciante habitual en el IoT Solutions World Congress de Fira de Barcelona, recuerda que, al principio, las Tecnologías de la Información aplicadas a usos industriales eran vistas como “herramientas que incrementaban la eficiencia dentro de las organizaciones y después se consideraron elementos esenciales a la hora de medir el rendimiento de una actividad comparándolos con otros KPI establecidos por el equipo de dirección.

“Y si nos ceñimos al ámbito del IoT, las TI se han integrado más profundamente en la cadena de gestión hasta llegar a las áreas relacionadas con la toma de decisiones, incluso en industrias más tradicionales que no tenían relación alguna con las TI en el pasado”, afirma Diab.

En su opinión, la Inteligencia Artificial impulsa un nuevo cambio en las TI, “proporcionando el conocimiento que ha de servir para establecer futuros objetivos y elementos KPI. En otras palabras: la IA ha conseguido un asiento en la mesa de la gestión, añadiendo su voz allá dónde la organización debería llegar por la vía del conocimiento”, asegura.

IA, IoT y Analítica: un tridente ganador

Desde el punto de vista tecnológico es importante recordar que la Inteligencia Artificial está compuesta por un subconjunto de tecnologías como el aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (DL), que pueden considerarse como habilitadoras para la IA.

“Inteligencia Artificial, Internet de las Cosas y Analítica conforman tres vertientes de una misma realidad”, puntualiza Wael William Diab, subrayando que “mientras IoT se centra en redes de sensores que generan datos, los procesos de analítica se circunscriben al análisis de dichos datos con el objetivo de crear valor, en tanto que la IA posibilita la generación de conocimiento y predictibilidad a partir de dichos datos de valor”.

Tanto Liongosari como Diab coinciden al afirmar que gracias a la extensa aplicabilidad de la IA es posible integrar mecanismos de analítica de datos en prácticamente todo tipo de sectores industriales. No obstante, Liongosari alerta de que el valor más importante que puede extraerse de la IA depende en gran medida de las aplicaciones.

“La IA tiene un papel muy importante en la mejora de la eficiencia operativa, que constituye una gran parte de las actuales implementaciones del Internet de las Cosas Industrial y que van desde el mantenimiento predictivo y la logística hasta llegar a la optimización de los procesos”.