El mercado mexicano de inteligencia artificial aplicada a la manufactura es lidereado por México en Latinoamérica con un crecimiento del 965% entre 2018 y 2024.
La utilización de la IA en el sector manufacturero está siendo utilizado principalmente en la optimización de costos, en gestionar la cadena de suministro, mejorar el entorno de ciberseguridad, así como tomar decisiones basadas en datos. Esta adopción ha sido gradual y se espera que en los próximos años la implementación de IA llegue a la mayoría de las industrias manufactureras en el país.
La IA está impulsando la eficiencia operativa mediante la integración de simuladores avanzados y realidad virtual, lo que permite a las empresas optimizar y ajustar procesos antes de la implementación física, y eso permitiría ahorrar costos porque el simulador o la realidad virtual permitirían emular un ambiente real y ver su comportamiento antes de ponerlo en marcha. Esto no solo reduce costos, sino que también mejora la seguridad y escalabilidad de las operaciones.
El costo de implementar inteligencia artificial (IA) puede variar ampliamente dependiendo de varios factores, comolos siguientes:
Complejidad del proyecto: Proyectos simples como la automatización de tareas pueden ser más accesibles, mientras que proyectos más complejos como el desarrollo de un sistema de aprendizaje profundo pueden ser más costosos. Tecnología y herramientas: Algunas herramientas de código abierto pueden ser gratuitas o de bajo costo, mientras que las soluciones comerciales pueden ser más costosas.
Recursos humanos: El costo, como los desarrolladores de IA, científicos de datos y expertos en dominio específico, puede ser significativo. Infraestructura: El costo, como los servidores, almacenamiento y redes, puede variar dependiendo de la escala y complejidad del proyecto.
Integración con sistemas existentes: Integrar la solución de IA con sistemas existentes puede variar el costo dependiendo de la complejidad de la integración.
Costos aproximados: A continuación, se presentan algunos costos aproximados para diferentes tipos de proyectos de IA en dólares: Automatización de tareas: $5,000 - $50,000, análisis de datos: $10,000 - $100,000, desarrollo de chatbots: $20,000 - $200,000, desarrollo de sistemas de aprendizaje profundo: $50,000 - $500,000; Implementación de soluciones de IA en la nube: $10,000 - $100,000. Es importante tener en cuenta que estos son solo costos aproximados y que el costo real de un proyecto de IA puede variar dependiendo de los factores mencionados anteriormente.
La IA puede aportar numerosos beneficios a las empresas de manufactura. Aquí te presento algunas formas de sacar provecho en este sector: Optimización de procesos: Análisis predictivo: Analiza datos históricos y predecir posibles problemas en la producción. Optimización de la cadena de suministro: Ayuda a optimizar la cadena de suministro, reduciendo costos y mejorando la eficiencia. Automatización de procesos: Puede automatizar tareas repetitivas y tediosas, liberando a los empleados para que se concentren en tareas más complejas.
Mejora de la calidad: Detección de defectos: Ayudar a detectar defectos en los productos durante el proceso de manufactura.Análisis de calidad: Analiza datos de calidad para identificar patrones y tendencias. Mejora continua: Puede ayudar a implementar un proceso de mejora continua, identificando áreas de mejora y proponiendo soluciones.
Reducción de costos: Reduce residuos y desperdicios en el proceso de manufactura. Optimizar el uso de recursos, como la energía y el agua. Reduce costos de mantenimiento, identificando problemas potenciales antes de que ocurran.
Mejora de la seguridad: Ayuda a detectar riesgos y peligros en el lugar de trabajo. Analiza datos de incidentes para identificar patrones y tendencias. Ayuda a implementar medidas de seguridad más efectivas, reduciendo el riesgo de accidentes y lesiones.
Implementación de la IA en la manufactura: Identifica lasáreas de mejora en tu proceso de manufactura. Selecciona la tecnología de IA adecuada para tu necesidad específica.Desarrolla un plan de implementación que incluya la capacitación de empleados y la integración con sistemas existentes. Monitorea el rendimiento de la IA y ajustar según sea necesario.
Política de uso de chatbots de IA generativa: En el tema del uso de chatbots de IA generativa, hay que tomar en cuenta que la creciente popularidad del uso de estos debe llevar a las empresas a crear sus propias políticas de uso y regulación dentro de las organizaciones, ya que al usarlos se pueden realizar una gran variedad de funciones.
Una de las razones principales para crear estas políticas de uso es la incertidumbre sobre quien es el propietario del contenido creado por IA y todo lo correspondiente a la seguridad y privacidad al ingresar información confidencial de la empresa, del empleado o de un cliente al interactuar con un chatbot.
Y como punto final hay que recordar que la implementación de la IA en la manufactura requiere una planificación cuidadosa y una ejecución efectiva para ser exitosa.
El autor es Miembro del Comité de Tecnologías de la Información de Index Nuevo León.
