Pocos avances tecnológicos han generado tanto entusiasmo como la IA. En particular, la IA generativa parece haber llevado el discurso empresarial a un punto álgido. Muchos líderes manufactureros expresan optimismo: una investigación realizada por . Insights encontró que las ambiciones de desarrollo de la IA son más fuertes en el sector manufacturero que en la mayoría de los demás sectores.
Los fabricantes consideran, con razón, que la IA es parte integral de la creación de una fábrica inteligente hiperautomatizada. Ven la utilidad de la IA para mejorar la innovación de productos y procesos, reducir el tiempo del ciclo, obtener cada vez más eficiencia de las operaciones y activos, mejorar el mantenimiento y fortalecer la seguridad, al tiempo que se reducen las emisiones de carbono. Algunos fabricantes que han invertido para desarrollar capacidades de IA todavía se esfuerzan por alcanzar sus objetivos.
Este estudio de . Insights busca comprender cómo los fabricantes están generando beneficios a partir de los casos de uso de la IA, particularmente en ingeniería, diseño y operaciones de fábrica. La encuesta incluyó a 300 fabricantes que han comenzado a trabajar con IA. La mayoría de ellos (64%) están actualmente investigando o experimentando con IA. Alrededor del 35% ha comenzado a poner en producción casos de uso de IA. Muchos ejecutivos que respondieron a la encuesta indican que tienen la intención de aumentar significativamente el gasto en IA durante los próximos dos años. Aquellos que no han iniciado la producción de IA lo están haciendo gradualmente. Para facilitar el desarrollo y la ampliación de casos de uso, estos fabricantes deben abordar los desafíos con talentos, habilidades y datos.
Los siguientes son los hallazgos clave del estudio:
- El talento, las habilidades y los datos son las principales limitaciones para el escalamiento de la IA. Tanto en ingeniería como en diseño y operaciones de fábrica, los fabricantes citan el déficit de talento y habilidades como su desafío más difícil para ampliar los casos de uso de la IA. Cuanto más se acercan los casos de uso a la producción, más grave es este déficit. Muchos encuestados dicen que la calidad y la gobernanza inadecuadas de los datos también obstaculizan el desarrollo de casos de uso. El acceso insuficiente a la potencia informática basada en la nube es otra limitación frecuentemente citada en ingeniería y diseño.
- Los actores más importantes son los que más gastan y tienen las mayores expectativas. En ingeniería y diseño, el 58% de los ejecutivos espera que sus organizaciones aumenten el gasto en IA en más de un 10% durante los próximos dos años. Y el 43% dice lo mismo cuando se trata de operaciones fabriles. Es mucho más probable que los fabricantes más grandes realicen grandes aumentos en la inversión que aquellos de categorías más pequeñas, pero aún grandes.
- Las ganancias deseadas en la IA son específicas de las funciones de fabricación. Los casos de uso más comunes implementados por los fabricantes involucran el diseño de productos, la IA conversacional y la creación de contenido. La gestión del conocimiento y el control de calidad son los más citados en la fase piloto. En ingeniería y diseño, los fabricantes buscan principalmente ganancias de IA en velocidad, eficiencia, reducción de fallas y seguridad. En la fábrica, lo que se desea por encima de todo es una mayor innovación, junto con una mayor seguridad y una reducción de la huella de carbono.
- El escalado puede estancarse sin las bases de datos adecuadas. Los encuestados tienen claro que el desarrollo de casos de uso de IA se ve obstaculizado por una calidad de datos inadecuada (57%), una integración de datos débil (54%) y una gobernanza débil (47%). Sólo uno de cada cinco fabricantes encuestados tiene activos de producción con datos listos para usar en los modelos de IA existentes. Esa cifra disminuye a medida que los fabricantes ponen en producción casos de uso. Cuanto mayor sea el fabricante, mayor será el problema de los datos inadecuados.
- Es necesario abordar la fragmentación para que la IA pueda escalar. La mayoría de los fabricantes consideran que se necesita cierta modernización de la arquitectura, la infraestructura y los procesos de los datos para respaldar la IA, junto con otras tecnologías y prioridades comerciales. Una estrategia de modernización que mejore la interoperabilidad de los sistemas de datos entre ingeniería y diseño y la fábrica, y entre la tecnología operativa (OT) y la tecnología de la información (IT), es una buena prioridad.
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