¿Está preparada tu información? El error más común de las empresas al desarrollar sistemas de inteligencia artificial.

La Cuarta Revolución Industrial está transformando el sector manufacturero, siendo la inteligencia artificial (IA) uno de sus elementos clave. Sin embargo, sorprendentemente, más del 60% de los fabricantes en el Reino Unido aún no han incorporado la IA en sus procesos operativos. Esta situación se debe a que la implementación de IA no es tan sencilla como conectar un dispositivo adicional; requiere de datos de calidad, que actualmente son escasos en la industria manufacturera.

La efectividad de los sistemas de IA depende directamente de la calidad de los datos que utilizan. Según las predicciones de Gartner, se estima que para finales de 2026, el 60% de los proyectos de IA que no cuenten con datos adecuados serán abandonados. Aunque la industria manufacturera genera una gran cantidad de datos desde sensores de máquinas, dispositivos IoT y sistemas de control, estos datos deben ser limpiados, contextualizados y estructurados antes de ser utilizados.

Es fundamental contar con una plataforma de datos que garantice una gestión segura y un control de calidad. A continuación, se detallan los pasos necesarios que deben seguir los fabricantes para convertir sus datos en datos listos para IA:

1. Higiene de datos: Es esencial simplificar los datos para facilitar el trabajo de la IA. Dada la diversidad de fuentes de datos, mantener la precisión y consistencia es crucial. Utilizar metadatos contextualizados, como ID de máquina, marcas de tiempo y números de lote, puede ayudar a corregir errores y validar la información antes de que llegue a la IA.

2. Gestión y seguridad: Definir claramente la propiedad de los datos es vital en un sector que ha sido blanco de ciberataques. Los fabricantes deben establecer derechos de acceso y utilizar controles de acceso basados en roles, así como encriptación, para proteger los datos sensibles. Un catálogo de datos bien desarrollado permitirá a los interesados saber dónde se encuentran los datos y cómo acceder a ellos.

3. Centralización de datos: Para aprovechar eficazmente los datos, es necesario romper los silos entre la Tecnología Operacional (OT) y la Tecnología de la Información (IT). Consolidar datos en una plataforma central y establecer definiciones estandarizadas facilitará una mejor alineación entre los diferentes niveles de la empresa.

4. Actualizar los sistemas: Muchos fabricantes aún dependen de bases de datos legadas que no pueden manejar la velocidad requerida por la Industria 4.0. Los modernos arquitecturas de datos ofrecen flexibilidad y escalabilidad necesarias para operar en tiempo real en entornos sensibles como el mantenimiento y las líneas de producción.

5. Crear un data lakehouse: Para obtener análisis en tiempo real, los datos no deberían almacenarse en lagos de datos sin estructura. Un data lakehouse combina la escala de los lagos de datos con la gobernanza de un almacén de datos, permitiendo que todos los departamentos trabajen en una plataforma unificada.

6. Velocidad en los datos: En el entorno manufacturero, la rapidez en la llegada de los datos es esencial. Las tecnologías de transmisión en tiempo real permiten que el procesamiento de datos de sensores ocurra instantáneamente, facilitando una respuesta rápida ante problemas y mejorando la eficiencia operativa.

7. Modelo híbrido edge-to-cloud: La modernización de la industria implica utilizar dispositivos de computación en el borde para la detección en tiempo real, mientras que el análisis a gran escala se maneja en la nube. Este enfoque no solo mejora los tiempos de respuesta, sino que también permite una mejor utilización de datos agregados.

El éxito de implementar IA en el sector manufacturero depende de una cuidadosa gestión de los datos. A pesar de que la industria ya está cerca de desbloquear el potencial de la IA, la transición de datos industriales en crudo a datos listos para IA es un proceso complejo, pero las recompensas en términos de eficiencia, calidad y rentabilidad justifican el esfuerzo.