Las operaciones físicas son fundamentales para nuestra economía, impulsando la vida diaria a través del flujo constante de bienes y servicios, ya sea en transporte, desarrollo de infraestructura o gestión de servicios públicos. Estos sectores abarcan industrias como la construcción, el transporte, la logística y la distribución de alimentos, representando en conjunto más del 40% del PIB de EE. UU. A pesar de su importancia, estas industrias han recibido históricamente poca atención de la tecnología diseñada para abordar sus desafíos únicos.
Mientras la mayoría de los sectores han adoptado avances tecnológicos, las operaciones físicas han dependido a menudo de sistemas anticuados en papel y procesos manuales. Sin embargo, un cambio está en marcha. Las innovaciones tecnológicas están permitiendo la captura de grandes volúmenes de datos desde los activos en el campo, facilitando la transición de operaciones manuales a digitales e interconectadas.
Las organizaciones que adopten esta transformación digital podrán aprovechar una creciente gama de herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático, mejorando los resultados para clientes, empleados y sus ganancias.
¿Por qué son ideales estas industrias para la transformación con IA?
La clave está en los datos. Las empresas de operaciones físicas manejan enormes volúmenes de datos—frecuentemente en el rango de petabytes—almacenados en la nube y aumentando significativamente en los puntos de acceso. Estos datos no se limitan a un solo tipo; abarcan diversas formas, incluyendo lecturas de temperatura, salidas de sensores inerciales, texto y archivos de video. La complejidad y riqueza de esta información requieren un análisis exhaustivo para obtener conocimientos aprovechables. La IA es particularmente adecuada para extraer valor de estos datos operacionales, ofreciendo percepciones más profundas en menos tiempo que la analítica tradicional.
Los modelos base son un punto de partida prometedor para empresas de todos los tamaños. Estos modelos pueden adaptarse rápidamente a los datos propios de una empresa o refinarse en modelos especializados ajustados a operaciones específicas, permitiendo un despliegue rentable, incluso en los puntos de acceso.
Además, muchos trabajadores en estas industrias operan fuera de entornos de oficina tradicionales. Aunque algunos roles de gestión se realizan en una oficina, gran parte de la fuerza laboral está comprometida en tareas prácticas, como la recolección de residuos, la construcción de carreteras, la entrega de comestibles o la conducción de larga distancia. Los conocimientos preventivos impulsados por IA y las alertas en tiempo real son cruciales para apoyar a estos empleados de primera línea, quienes dependen de una comunicación remota eficaz.
Los equipos de ingeniería que desarrollan modelos para estos entornos deben asegurarse de que sus modelos especializados puedan operar de manera eficiente en tareas diversas, equipos, climas, idiomas y sistemas de medición. Además, los modelos deben ser multimodales, integrando diversos tipos de datos del campo para generar conocimientos utilizables.
IA para Impacto: Acelerando Conocimientos y Mejorando Resultados
La IA transformadora en las operaciones físicas debe priorizar el impacto real sobre la mera implementación tecnológica. Su objetivo es ofrecer resultados tangibles, que van desde alertas en tiempo real hasta evaluaciones predictivas de riesgos. Algunos casos destacados incluyen:
Mejoras en la Seguridad: Los modelos de IA pueden procesar grabaciones de cámaras en vehículos comerciales para identificar comportamientos de conducción inseguros, activando alertas de audio inmediatas para correcciones. Por ejemplo, los productos de Samsara evitaron 120,000 accidentes en 2022. Clientes como DHL Express reportaron una reducción del 26% en accidentes y una disminución del 49% en los costos asociados después de integrar cámaras Dash AI.
De Mantenimiento Preventivo a Predictivo: La IA puede transformar organizaciones de mantenimiento preventivo a predictivo. Al analizar tendencias de datos históricos, los modelos de aprendizaje automático pueden prever cuándo se requerirá mantenimiento en los equipos, permitiendo alertas proactivas. Este enfoque no solo minimiza costos de reparación, sino que también permite a los equipos de mantenimiento operar de manera más eficiente.
Flujos de Trabajo Automatizados: Muchos trabajadores operacionales dependen de dispositivos móviles para tareas diarias, como recibos de entrega y reportes de inspección de vehículos. La IA puede simplificar estas actividades automatizando tareas específicas y proporcionando flujos de trabajo personalizados, asegurando que los empleados accedan solo a la información necesaria cuando la requieran.
¿Qué nos depara el futuro?
El futuro de la IA en operaciones físicas se centra en cerrar brechas de conocimiento y automatizar flujos de trabajo esenciales. Muchas organizaciones aún dependen de registros en papel o hojas de cálculo obsoletas; la IA puede iluminar tendencias en los datos operacionales que pueden haber pasado desapercibidas, presentando esta información en formatos accesibles y utilizables.
En cuanto a los modelos de lenguaje grandes (LLMs) como ChatGPT o Llama, se espera que den lugar a modelos más pequeños y especializados adaptados a aplicaciones específicas en la industria. La integración de copilotos de IA también será significativa, permitiendo a los LLMs ofrecer asistencia contextual y automatizar tareas administrativas rutinarias. Esta capacidad es crucial para empoderar a no expertos a navegar por tecnologías complejas utilizando un lenguaje cotidiano.
El panorama de las operaciones físicas es intrincado y evolutivo. Aunque analizar diversos formatos de datos puede ser un desafío para los equipos de IA, existen oportunidades significativas para optimizar y mejorar estos procesos.
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