{"id":109351,"date":"2020-12-21T09:59:07","date_gmt":"2020-12-21T09:59:07","guid":{"rendered":"https:\/\/eurecat.org\/?p=109351"},"modified":"2020-12-22T08:43:32","modified_gmt":"2020-12-22T08:43:32","slug":"xavier-domingo-todas-las-tecnicas-que-nos-ayuden-a-ser-mas-resilientes-y-entender-patrones-y-tendencias-de-comportamiento-seran-claves","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eurecat.org\/es\/xavier-domingo-todas-las-tecnicas-que-nos-ayuden-a-ser-mas-resilientes-y-entender-patrones-y-tendencias-de-comportamiento-seran-claves\/","title":{"rendered":"Xavier Domingo: \u00abtodas las t\u00e9cnicas que nos ayuden a ser m\u00e1s resilientes y entender patrones y tendencias de comportamiento ser\u00e1n claves\u00bb"},"content":{"rendered":"

\"\"La Inteligencia Artificial est\u00e1 transform\u00e1ndolo todo o, como m\u00ednimo, lo est\u00e1 replanteando<\/strong>, asegura Xavier Domingo, el director de Applied Artificial Intelligence de Eurecat<\/strong>, para quien en un entorno altamente competitivo y con una demanda cada vez m\u00e1s exigente en t\u00e9rminos de calidad y de personalizaci\u00f3n, el uso integrado y efectivo de los datos permite a las empresas ser m\u00e1s competitivas y sostenibles. Desde su perspectiva, todas las t\u00e9cnicas que nos ayuden a ser m\u00e1s resilientes y a entender patrones y tendencias de comportamiento de mercado o sociales ser\u00e1n claves, pero tambi\u00e9n aquellas que mejoren el servicio de las empresas y la interacci\u00f3n con sus clientes, especialmente en el caso de las peque\u00f1as y medianas empresas, que tendr\u00e1n que competir con una oferta mucho m\u00e1s global.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 impacto tiene la Inteligencia Artificial en la competitividad de las empresas?<\/strong>
\nLa Inteligencia Artificial est\u00e1 generando toda una revoluci\u00f3n, motivada principalmente por la proliferaci\u00f3n de los datos a todos los niveles. En un entorno altamente competitivo y con una demanda cada vez m\u00e1s exigente en t\u00e9rminos de calidad y de personalizaci\u00f3n, el uso integrado y efectivo de los datos permite a las empresas ser m\u00e1s competitivas y sostenibles<\/strong>, considerando no s\u00f3lo las necesidades internas, sino tambi\u00e9n de forma transversal las de los proveedores y clientes finales. Lo mismo aplica a las administraciones y al resto de instituciones y en la sociedad en general, inmersos en un escenario de cambio clim\u00e1tico y de escasez de recursos, donde la resiliencia y la actividad eficiente y consciente es clave.<\/p>\n

\u00bfEs una tecnolog\u00eda aplicable a todos los sectores y para todos los tipos de empresas?<\/strong>
\nEfectivamente, las generalizaciones son peligrosas, pero podr\u00edamos perfectamente afirmar que se pueden beneficiar todo tipo de empresas y sectores de actividad<\/strong>. Si pensamos en las empresas que nos ofrecen productos, hay tres indicadores b\u00e1sicos en los que nos podemos basar, provenientes del \u00e1mbito industrial, pero f\u00e1cilmente extrapolables a los dem\u00e1s: productividad, calidad y disponibilidad<\/strong>. La Inteligencia Artificial nos puede ayudar a ajustar la cadencia de producci\u00f3n considerando las predicciones de demanda del mercado<\/strong>, pero tambi\u00e9n teniendo cono cuenta nuestra capacidad de almacenamiento y log\u00edstica, o la capacidad de nuestros proveedores para suministrarnos de materia prima. Desde un punto de vista de calidad, la cadencia y par\u00e1metros de producci\u00f3n, las caracter\u00edsticas de la materia prima o el estado de los activos pueden afectar a los productos resultantes. La IA nos puede ayudar a producir de la forma m\u00e1s eficiente posible<\/strong>, considerando estas restricciones y adaptando los par\u00e1metros de proceso para seguir dentro de los umbrales de calidad. Finalmente, la disponibilidad es un indicador que nos ayuda a medir cu\u00e1nto tiempo podemos disponer de los activos y est\u00e1 fuertemente vinculado a procesos de mantenimiento y aver\u00edas. Gracias al tratamiento de los datos de series de tiempo de los sensores y t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico o detecci\u00f3n de anomal\u00edas, podemos evolucionar desde un mantenimiento preventivo y correctivo hacia un mantenimiento predictivo y prescriptivo, adelantando a los imprevistos y alargando vida \u00fatil de los activos y nuestras capacidades en general<\/strong>. Si pensamos en el resto de sectores, en mayor o menor medida, la historia se repite: hay que hacer un uso eficiente y sostenible de los recursos, adaptarse a los cambios y tomar mejores decisiones. Los datos y la Inteligencia Artificial han resultado un salto cualitativo respecto a otros m\u00e9todos cl\u00e1sicos, con los que se complementa perfectamente y todav\u00eda queda largo camino por recorrer.<\/p>\n

\u00bfComo est\u00e1 impactando en los diferentes sectores y actividades?<\/strong>
\nLa Inteligencia Artificial, en cierto modo, est\u00e1 transformando todo o, como m\u00ednimo, lo est\u00e1 replanteando. En el sector industrial esto ocurre en un sentido muy claro: antes era todo mucho m\u00e1s manual, dependiente de personas expertas de dominio que casi tomaban todas las decisiones. Ahora, motivado especialmente por la digitalizaci\u00f3n y la Inteligencia Artificial, estamos incrementando nuestra resiliencia cuando estos expertos no est\u00e1n disponibles y nos tenemos que enfrentar a escenarios no experimentados antes. Nuestra capacidad de adaptarse a cambios sin tener estas dependencias, en un ecosistema donde los sistemas digitales aprenden de los expertos, y viceversa, est\u00e1 mejorando de forma muy notable. Esto significa que podemos tomar decisiones acumulando la experiencia de los expertos, pero tambi\u00e9n ser capaces de ir m\u00e1s all\u00e1<\/strong> y hacer evidentes hechos y conocimientos hasta ahora desconocidos. Si cambiamos el punto de vista al de la sociedad en general, no hay que decir que es una palabra de moda y que, de forma consciente o no, est\u00e1 con nosotros: fotograf\u00edas de m\u00f3viles mejoradas con IA, conducci\u00f3n aut\u00f3noma (aunque no estamos del todo, pero alg\u00fan d\u00eda llegar\u00e1), recomendaciones de m\u00fasica, series o pel\u00edculas … o incluso para encontrar pareja!<\/p>\n

Acab\u00e1is de finalizar algunas iniciativas en el sector agr\u00edcola y ganadero. \u00bfCu\u00e1les son los resultados?<\/strong>
\nDentro del proyecto \u00abAnal\u00edtica avanzada en granjas de cerdos\u00bb, Eurecat ha estudiado un conjunto de datos operacionales relativas a granjas de cr\u00eda de porcino, integrando los datos de gesti\u00f3n del ciclo reproductivo, la alimentaci\u00f3n y la reposici\u00f3n, a partir de las cuales ha creado un nuevo modelo inteligente. Adem\u00e1s, la metodolog\u00eda implementada ha permitido identificar las variables claves para obtener buenos resultados y ha definido una lista de recomendaciones para contribuir a la productividad de las granjas. Con la mejora obtenida en la toma de decisiones, las empresas del sector no s\u00f3lo son m\u00e1s eficientes y competitivas, sino que tambi\u00e9n se posicionan al frente de la innovaci\u00f3n sostenible y son parte esencial y tractora de la transformaci\u00f3n de la sociedad, m\u00e1s ecol\u00f3gica y digital . En paralelo, en el \u00e1mbito de la agricultura de precisi\u00f3n, desde Eurecat, en colaboraci\u00f3n con otras unidades tecnol\u00f3gicas, trabajamos en el desarrollo de soluciones basadas en la hibridaci\u00f3n de tecnolog\u00edas como la Internet de las Cosas, la inteligencia Artificial, la rob\u00f3tica y las pruebas y la experimentaci\u00f3n de maquinaria agr\u00edcola, entre otros, a medida de las necesidades y caracter\u00edsticas de cada empresa, considerando otras necesidades como el impacto ambiental.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 proyectos ten\u00e9is en perspectiva para los pr\u00f3ximos a\u00f1os?<\/strong>
\nLos pr\u00f3ximos a\u00f1os son muy prometedores y clave para nuestro \u00e1mbito de especializaci\u00f3n y estaremos participando en cerca de un centenar de proyectos de investigaci\u00f3n aplicada basada en datos e Inteligencia Artificial, tanto en contexto privado como de financiaci\u00f3n p\u00fablica<\/strong> (unos 25 proyectos bajo el programa H2020<\/strong>), principalmente en el \u00e1mbito industrial, recursos (agua y energ\u00eda especialmente), agroalimentario, medioambiental, y aeroespacial. Pretendemos ser referentes en el \u00e1mbito del control aut\u00f3nomo \u00f3ptimo en el sector industrial y recursos<\/strong>, utilizando t\u00e9cnicas de aprendizaje por refuerzo y redes neuronales, para luego progresivamente trasladarlo al resto de sectores. En este sentido, tenemos proyectos en marcha en el sector industrial para el control y adaptaci\u00f3n de par\u00e1metros de procesos productivos en el \u00e1mbito de la inyecci\u00f3n de pl\u00e1stico, estampaci\u00f3n, aleaciones ligeras, y Moulding ultras\u00f3nico, pero tambi\u00e9n en el \u00e1mbito del agua<\/strong>, espec\u00edficamente en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n de las plantas depuradoras de agua residual. Siguiendo en el \u00e1mbito agua, donde estamos referentes a nivel europeo en tecnolog\u00edas digitales, consideramos toda la cadena de valor de los datos en el ciclo integral del agua. En seguimos evolucionando nuestras capacidades en algor\u00edtmica predictiva y prescriptiva en la gesti\u00f3n de las diferentes etapas, as\u00ed como los m\u00e9todos de optimizaci\u00f3n multicriterio aplicados a la gesti\u00f3n de recursos y de apoyo a la toma de decisiones, donde tambi\u00e9n aplicamos t\u00e9cnicas de control aut\u00f3nomo para la implementaci\u00f3n de pol\u00edticas en diferentes escalas temporales y geogr\u00e1ficas. Para dar un par de ejemplos m\u00e1s de los pr\u00f3ximos retos, en el \u00e1mbito agroalimentario, coordinamos el proyecto H2020 Vitigeoss<\/strong>, donde ofreceremos servicios digitales inteligentes para el sector vitivin\u00edcola, \u00e1mbito en el que venimos colaborando desde tiempo atr\u00e1s. Y tambi\u00e9n somos coordinadores del H2020 Frontier<\/strong>, que comenzar\u00e1 en 2021 de forma efectiva, este centrado en proporcionar estrategias integradas de gesti\u00f3n del tr\u00e1fico del futuro, teniendo en cuenta nuevos tipos y modos de transporte y veh\u00edculos automatizados, la minimizaci\u00f3n de la contaminaci\u00f3n, la reducci\u00f3n de accidentes y la necesidad de reducir el coste de la movilidad. Parece que no estaremos aburridos … Por cierto, estamos buscando personas para unirse al equipo, \u00bfalguien se apunta? Cont\u00e1ctanos!<\/p>\n

\u00bfTe atreves a hacer alg\u00fan pron\u00f3stico sobre las tendencias e innovaciones que veremos en los pr\u00f3ximos 3-5 a\u00f1os?<\/strong>
\nLos pron\u00f3sticos son siempre complicados y eso viniendo de un grupo en el que ofrecemos anal\u00edtica predictiva parece contradictorio. Las tendencias 4.0 han tendido a \u00absacar\u00bb el humano de la ecuaci\u00f3n, mientras las 5.0 lo vuelven a poner en el centro. Dir\u00edamos que son tiempos de cambios y quiz\u00e1s los m\u00e1s relevantes ser\u00e1n aquellos relacionados con c\u00f3mo la tecnolog\u00eda asiste la actividad humana en general<\/strong>. Si lo centramos en las capacidades de la Inteligencia Artificial, podemos principalmente pensar en c\u00f3mo las redes neuronales est\u00e1n cambiando nuestras vidas, algunas veces mejor, a veces de forma preocupante. Las usamos para identificar problemas de calidad en procesos productivos, pero tambi\u00e9n las podemos usar para reconocimiento facial. Como son clave en \u00e1mbitos como la conducci\u00f3n aut\u00f3noma, en conjunci\u00f3n con las t\u00e9cnicas de aprendizaje por refuerzo, creo que estas ser\u00e1n las dos tecnolog\u00edas claves en el corto-medio plazo: las primeras para reconocer el contexto y acumular conocimiento, entre muchas otras capacidades , y las segundas para tomar decisiones en sistemas no deterministas y dotarnos de resiliencia y de adaptaci\u00f3n al cambio. Y esto es aplicable a casi todas partes. En un contexto Covid, donde el mundo cient\u00edfico ha generado ingentes cantidades de datos en forma de texto no estructurado (por ejemplo art\u00edculos cient\u00edficos), las t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural nos pueden ayudar a interpretar y extraer conocimiento y relaciones de las mismas.<\/strong> Esto es aplicable tambi\u00e9n a la cotidianidad, es decir, a todo lo que dejamos escrito por las redes sociales, por ejemplo. En un futuro donde la interacci\u00f3n con asistentes virtuales ser\u00e1 un hecho, son t\u00e9cnicas primordiales y donde todav\u00eda hay que invertir muchos esfuerzos para hacerlas mejores.
\nPor otra parte, la \u00abnueva normalidad\u00bb nos est\u00e1 haciendo m\u00e1s dependientes de las tecnolog\u00edas digitales, y consecuentemente, las empresas, las administraciones y la sociedad en general deber\u00e1 adaptarse<\/strong>. En este sentido, todas las t\u00e9cnicas que nos ayuden a ser m\u00e1s resilientes, ya entender patrones y tendencias de comportamiento de mercado o sociales ser\u00e1n claves,<\/strong> pero tambi\u00e9n aquellas que mejoren el servicio de las empresas y la interacci\u00f3n con sus clientes<\/strong>, especialmente en el caso de las peque\u00f1as y medianas empresas, que tendr\u00e1n que competir con una oferta mucho m\u00e1s global. Gartner lo define como \u00abHyperautomation\u00bb, en el sentido de intentar automatizar todo lo que sea posible en las organizaciones para hacerlas m\u00e1s competitivas. Finalmente, har\u00eda menci\u00f3n en el apartado formativo, donde ya hace tiempo que la IA es parte de la oferta en algunas ingenier\u00edas, pero donde cada vez est\u00e1 tomando m\u00e1s relevancia y que est\u00e1 aqu\u00ed para quedarse. El tiempo dir\u00e1, y mientras lo comprobamos juntos, aprovecho para desearos unas felices fiestas y un feliz 2021!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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