• Sin un componente de IA, la probabilidad de que cualquier información recopilada de las distintas etapas del ciclo de vida del producto se utilice para mejorar la eficiencia o reducir las averías es baja.
  • Los algoritmos de IA son capaces de autocorregirse y pueden analizar datos para detectar los desafíos entrantes antes de que ocurran.

Los términos inteligencia artificial (IA) y transformación digital (DX) están vinculados. Incluso cuando las organizaciones o los líderes de opinión solo mencionan uno de ellos, probablemente se refieran a ambos trabajando en conjunto. En resumen, la IA ya potencia y seguirá impulsando la siguiente fase de las iniciativas y el software de transformación digital, creando oportunidades y mejoras que antes no eran posibles.

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¿Qué es la IA en la transformación digital?

La mayoría de las veces, cuando se habla de IA en el contexto de la ingeniería y la fabricación, en realidad se refiere a la inteligencia artificial estrecha. No se trata de máquinas que piensen como personas, sino de algoritmos sofisticados diseñados para una tarea predefinida con un conjunto de entradas bien entendido. La inteligencia artificial estrecha diseñada para aplicaciones CAD, por ejemplo, nunca tendrá un "pensamiento" fuera de esos parámetros específicos previamente definidos.

A diferencia de la automatización estándar, los procesos impulsados por IA pueden reaccionar a nueva información o cambios inesperados. Ese es su mayor beneficio. Sin estar restringidos por resultados predeterminados, los algoritmos de IA aprenden del éxito y del fracaso. Son capaces de autocorregirse y pueden analizar datos para detectar los desafíos entrantes antes de que ocurran.

Por qué la IA es importante para la transformación digital

Si alguien levanta el capó de casi cualquier producto de PTC, encontrará que la IA impulsa aplicaciones críticas, como el diseño generativo en Creo o el análisis predictivo en Thingworx.

No basta con recopilar datos de las iniciativas de transformación digital. Sin un componente de IA, la probabilidad de que la información recopilada de las distintas etapas del ciclo de vida del producto se utilice para mejorar la eficiencia o reducir las averías es baja. Además, las organizaciones que actualmente no están llevando a cabo iniciativas de IA dentro de una estrategia de transformación digital más amplia corren el riesgo de quedarse rezagadas digitalmente. Un estudio de 2021 de PwC reveló que el 86% de los encuestados identificaba la IA como una tecnología generalizada.

Aproximadamente el 33% ya había empezado a implementar casos de uso limitados de IA, mientras que una cuarta parte de los encuestados ya había adoptado procesos con IA totalmente integrados en toda la empresa.

¿Cuáles son los beneficios de la IA en la transformación digital?

Cualquier tecnología, incluida la IA, debe considerarse teniendo en cuenta la rentabilidad de la organización. Hoy en día, las empresas ya están buscando aplicar iniciativas de transformación digital en entornos muy controlados, donde los resultados pueden medirse en relación con el balance final. Se han identificado cuatro beneficios clave y medibles de la IA en las iniciativas de transformación digital:

1. Toma de decisiones más eficaz

Las decisiones importantes, contrariamente a lo que muestran muchas películas y programas, no pueden basarse únicamente en el instinto. Incluso un líder experimentado necesita acceder a todos los datos relevantes para llegar a la conclusión óptima. El tiempo siempre es un factor, por lo que a menudo esta decisión debe tomarse rápidamente. La IA puede ayudar a identificar y resaltar información importante sobre el rendimiento del producto, la optimización del flujo de trabajo y los resultados predictivos.

2. Mayor rentabilidad

La IA no sustituye el juicio humano, pero puede ser una herramienta muy eficaz a la hora de optimizar el tiempo de obtención de valor. Al automatizar por completo muchas tareas que requieren mucho tiempo, como estas, el software de IA libera recursos humanos para que se empleen mejor en los aspectos más cognitivos del desarrollo de productos, al tiempo que reduce los recursos necesarios, aumentando así los márgenes de beneficio.

3. Análisis mejorados

La IA puede agilizar rápidamente todos los aspectos de este proceso, ofreciendo resultados de datos en una fracción del tiempo. Para los grandes fabricantes con numerosos activos repartidos por todo el mundo, la IA es posiblemente esencial para proporcionar información práctica de manera oportuna.

4. Visión holística del cliente

El mundo digital se basa en los datos, y lo que esos datos son y de dónde provienen cambia constantemente. En el pasado, se utilizaban herramientas como las cookies para ayudar a las organizaciones a obtener información sobre el comportamiento de los consumidores. El software mejorado con IA puede ser y probablemente será esta próxima iteración, ayudando a los responsables de la toma de decisiones a ver a sus clientes posiblemente mejor y de manera más completa de lo que las cookies podían hacerlo.