Utilizar eficazmente los recursos de IA en la operación

El estudio encargado por el Ministerio Federal de Medio Ambiente (BMU) titulado »Potencial de la inteligencia artificial débil para la eficiencia en el uso de recursos en las empresas« examina posibilidades concretas de aplicación de la IA para aumentar la eficiencia en el uso de recursos, especialmente en pequeñas y medianas empresas (PYME).

El 5 de mayo fue de nuevo el Día del Sobrecargamiento de la Tierra en Alemania. Desde hace un mes, volvemos a vivir a costa del medio ambiente y de las generaciones futuras. Actuamos fuera de los límites planetarios y consumimos más recursos de los que la Tierra puede regenerar. Esa fue la mala noticia.

Y ahora la buena: la economía sostenible cada vez es más reconocida como una necesidad, también para garantizar la viabilidad futura de las medianas empresas. Entre las fuerzas impulsoras se encuentran, entre otros, las demandas de clientes, inversores y la sociedad, así como las regulaciones y requisitos cada vez más estrictos por parte de los legisladores. Esto hace que cada vez más empresas se involucren.

Apoyo en la implementación en la empresa

Por lo tanto, es el momento de hacer que nuestra forma de producir y vivir sea sostenible. Esto incluye aumentar significativamente la eficiencia en el uso de recursos. La reciente estudio del Instituto Fraunhofer para Tecnología de Producción y Automatización IPA y la consultora Deloitte Artificial Intelligence & Data investiga en qué medida los métodos de inteligencia artificial son adecuados para utilizar de manera eficiente los recursos naturales agua, energía y materiales en la industria manufacturera y, así, evitar gases de efecto invernadero. El enfoque está en las PYME. Porque, en particular, para las PYME es difícil identificar los puntos de partida adecuados para el uso de la IA. A menudo, falta tiempo y personal para obtener una visión general de las posibilidades de la IA y las metodologías y tecnologías relacionadas. También suele faltar el conocimiento especializado necesario para seleccionar y poner en marcha proyectos de IA en la propia empresa. Por ello, la implementación y ejecución de la IA suele ser un gran desafío. El estudio no solo presenta ejemplos de IA para mejorar la eficiencia en el uso de recursos en las empresas, sino que también ofrece ayudas prácticas para su implementación en la propia empresa.

Preguntas de investigación

El estudio se orienta según las siguientes preguntas:

- ¿Qué tecnologías y metodologías de la IA débil pueden utilizar las PYME del sector manufacturero para aumentar su eficiencia en el uso de recursos?
- ¿Qué potencial tiene la IA débil en la mejora de la eficiencia en el uso de recursos en las PYME del sector manufacturero?
- ¿Qué escenarios de aplicación de la IA débil son los más prometedores para aumentar la eficiencia en el uso de recursos en las PYME?
- ¿Qué factores de éxito y obstáculos existen para la aplicación sistemática de la IA débil para mejorar la eficiencia en el uso de recursos en las PYME?
- ¿Qué ejemplos de implementación existen para aumentar con éxito la eficiencia en el uso de recursos en las PYME mediante el uso de la IA débil?

Ventajas competitivas y características distintivas para las PYME

Como el análisis de grandes volúmenes de datos y la derivación de posibles medidas de optimización solo son posibles mediante la implementación de soluciones digitales, la digitalización ha sido considerada durante algún tiempo como un instrumento central para mejorar la sostenibilidad de las empresas productoras. «La integración de métodos de IA es el siguiente paso lógico en el camino para aprovechar los potenciales de eficiencia en recursos en entornos de producción», dice el profesor Alexander Sauer, director del Fraunhofer IPA y del Instituto de Producción Energéticamente Eficiente (EEP) de la Universidad de Stuttgart. «Especialmente para las PYME, existen oportunidades mediante la integración dirigida de la IA para obtener ventajas competitivas y fortalecer o establecer características distintivas.»

El estudio, elaborado por encargo del Ministerio Federal de Medio Ambiente, Conservación de la Naturaleza y Seguridad Nuclear (BMU), fue coordinado por el VDI Zentrum Ressourceneffizienz (VDI ZRE) y llevado a cabo conjuntamente por el Instituto Fraunhofer para Tecnología de Producción y Automatización IPA y Deloitte Artificial Intelligence & Data. El estudio fue publicado el 7 de junio de 2021 y se presentó públicamente por primera vez en la 25ª conferencia en red «Inteligencia Artificial – Oportunidades y Desafíos para la Eficiencia en el Uso de Recursos».

El estudio »Potencial de la inteligencia artificial débil para la eficiencia en el uso de recursos en las empresas« está disponible para su descarga en: https://www.ressource-deutschland.de/fileadmin/user_upload/downloads/studien/VDI-ZRE_Studie_KI-betriebliche-Ressourceneffizienz_Web_bf.pdf

¿Qué es la IA débil?

Por lo general, se distingue entre «IA débil» y «IA fuerte» (en inglés: artificial narrow intelligence vs. artificial general intelligence). La IA fuerte se caracteriza principalmente por poseer capacidades cognitivas que serán superiores o iguales a las humanas en casi todos los aspectos. En contraste, la IA débil puede ser superior al ser humano, pero generalmente solo en los ámbitos para los que ha sido programada y entrenada explícitamente. La IA débil se centra en resolver problemas específicos de aplicación basándose en metodologías conocidas de las matemáticas y la informática. Los sistemas desarrollados son capaces de autooptimizarse.