Datos útiles y agilidad para competir en la inteligencia artificial

Para que la inteligencia artificial (IA) resuelva un problema se necesita un algoritmo que permita hacerlo… y datos. La mayoría de las empresas los tienen en sus sistemas propios y en la nube. Ahora les corresponde integrarlos, encontrar sentido al maremágnum de información y asegurarse de que pueden confiar en ellos. 

El 51% de los proyectos de implantación de la IA deben su éxito a la exactitud de los conjuntos de datos que utilizan, dice la consultora Appen. Pero los directivos solo dan una fiabilidad superior al 90% al 6% de esos datos. Incluso aquellas empresas más avanzadas que, en sectores como el retail o sanidad, compran datos a un tercero deben confiar en él. 

Abi Gilbertson, de McLaren Racing, explicó en el último Big Data LDN de Londres que su equipo de F-1 recopila datos de 300 sensores de telemetría que generan 100.000 parámetros de información y 1,5 terabytes cada fin de semana de carrera, luego se analizan utilizando el software de automatización.

"No se trata de automatización, sino de aumento", sostuvo Tim Ward, de CluedIn. La gente sigue «preocupada por los datos -dónde van, qué sucede con la privacidad-, pero necesitamos atribuir de dónde provienen, una mejor gobernanza". Kris Lovejoy, de Kyndryl, subrayó, "honestamente, que en los próximos dos años vamos a ver mucho enfoque en la simplificación, en la descompresión del entorno TI (tecnologías de la información)".

Tres recomendaciones

La directora del Digital Supply Chain Transformation Lab del MIT, la ingeniera zaragozana María Jesús Sáenz, dio tres recomendaciones ante la transformación de la cadena de suministro en su participación en el reciente Collaborate Velocity. Y las tres tienen que ver con la gestión de los datos. 

La primera es dotarse de "agilidad y flexibilidad para actuar de extremo a extremo [end to end]", un "hilo digital" desde el proveedor hasta el cliente final. El responsable de cadena de suministro de Tesla, Karn Budhiraj, fue alumno de los másteres que dirige Sáenz. La flexibilidad permite que el 88% de los coches que vende Tesla en EEUU hayan sido fabricados en ese país, al igual que el 96% de Alemania.

Otra recomendación de Sáenz es la experimentación, llevada a otro nivel. "Significa disponer de profesionales en el área de compras capaces de hablar el lenguaje de los datos y generar un escenario con los proveedores rápidamente, para lanzar una solicitud de oferta en cuatro horas". Invita a dotar a esos equipos de "seguridad psicológica para proponer ideas locas".

En tercer lugar, está la conexión de "todas las IA" con las que trabaja una empresa, una de las grandes tendencias tecnológicas actuales, para combinar "los datos internos con los externos" y generar algo clave: el contexto.

Flexibilidad y planificación

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La gestión de los datos estuvo muy presente en la última Automotive Logistics Supply Chain Europe. Jean-Marc Carlicchi, de Renault, resaltó que "lo nunca normal es la nueva normalidad, necesitamos tener más flexibilidad para los clientes y una planificación industrial estable". Su solución es un "enfoque de sistema de extremo a extremo", para lo que la gestión de los datos es clave.

Oliver Bronder, de VW Group Logistics, explicó que en todos "los niveles de la organización se recopila información durante 10 minutos al día. Estamos cerca del negocio y podemos decidir rápidamente". La división está implementando el sistema ONE Log IT para estandarizar los procesos en todas sus fábricas.