La IA ayuda a las empresas a encontrar formas de mejorar su desarrollo de productos, así como sus procesos. La IA puede predecir tendencias futuras, identificar las necesidades de los clientes y determinar qué productos serán más rentables para tu empresa.
Este artículo explora las posibilidades y los límites de la IA en la investigación y el desarrollo.
Uso de la IA en la investigación
La investigación y el desarrollo (I+D) es un componente crítico para cualquier negocio, especialmente en el mundo competitivo actual que depende de los datos. Las empresas obtienen información valiosa de la investigación sobre cómo mejorar sus productos y procesos para satisfacer las necesidades de los clientes y seguir siendo competitivas. Pero entonces, hay una gran cantidad de información disponible que los investigadores necesitan analizar y sintetizar al crear un nuevo producto. Como tal, las empresas deben recurrir a tecnologías de desarrollo de productos eficientes y rápidas para realizar investigaciones y responder a la dinámica cambiante del mercado. Y ahí es donde la IA es útil.
Las empresas están utilizando tecnologías de IA para analizar automáticamente grandes cantidades de datos e identificar patrones que no serían obvios para un analista humano. Estos patrones luego podrían usarse como base para experimentación adicional por parte de científicos o ingenieros. Las empresas pueden encontrar soluciones que los humanos pueden no haber considerado porque son demasiado complejas o abstractas.
Diseño generativo
El diseño generativo es un nuevo enfoque para el desarrollo de productos que utiliza la inteligencia artificial para generar y probar muchos diseños posibles. Estos diseños se analizan para seleccionar los más prometedores. La técnica está ayudando a la firma de diseño de productos a reducir costos y mejorar la calidad de sus productos. Es aplicable en diseño de software, arquitectura y medicamentos entre otras industrias.
Optimización de la línea de montaje
La optimización de la línea de montaje es un proceso que permite a las empresas identificar y optimizar sus procesos productivos, desde la fase de diseño hasta la línea de montaje. Las empresas de San Francisco están utilizando inteligencia artificial (IA) para predecir qué tan bien funcionará un producto a medida que avanza a través de diferentes fases de producción.
Además de ayudar a las empresas a identificar problemas con sus productos antes de que ocurran, la IA también puede ayudarlas a determinar cuánto tiempo llevará completar cada pieza una vez que haya entrado en producción. Esto puede ser útil al decidir si hay suficientes recursos disponibles en una instalación u otra.
Pruebas automatizadas de características
Al crear un producto o servicio, una organización puede necesitar probar sus características. La empresa puede usar IA para automatizar este proceso y averiguar si estas funciones funcionan según lo previsto. El objetivo es verificar que las funciones funcionen según lo previsto y asegurarse de que no causen problemas con otras partes del producto. La IA puede ayudar a la empresa a ahorrar tiempo, dinero y esfuerzo al probar productos y servicios.
Aseguramiento de calidad
El aseguramiento de la calidad (QA) es una parte integral de la gestión del ciclo de vida de los productos y servicios. Implica tareas tales como inspección, prueba y evaluación. Los equipos de control de calidad ahora usan IA para ayudarlos con todo, desde las pruebas hasta el servicio al cliente. Los algoritmos de IA pueden verificar y validar si un producto cumple con el control de calidad en tiempo real, lo que facilita significativamente el proceso.
Las limitaciones de la IA
Aunque la IA tiene muchos beneficios en la I+D de productos, tiene algunas limitaciones en la aplicación. A continuación hay algunos de ellos:
Conjuntos de datos de formación y etiquetado de datos masivos
La IA requiere grandes cantidades de etiquetado de datos y conjuntos de datos de entrenamiento para saber qué es normal y qué es anormal. El etiquetado de datos requiere mucho tiempo y personal, lo que puede resultar costoso. Además, obtener grandes cantidades de datos suficientes para entrenar un modelo de IA puede ser un desafío.
Sesgo en datos y algoritmos
Si los datos y los algoritmos que utilizan las empresas para entrenar la IA están sesgados de forma inherente, eso puede generar algunos problemas importantes. Un ejemplo típico de sesgo en los datos es el tema de los perfiles raciales. Si está entrenando un programa de IA para reconocer ciertas cosas (como rostros), entonces aprenderá lo que los humanos le han dicho sobre esos rostros. Y si la gente ha estado etiquetando esas caras como “criminales”, entonces la IA pensará que las personas que se ven así son criminales. Al final, la IA puede causar más daño a una empresa que los beneficios que quiere lograr.
El problema de la explicabilidad
El problema de la explicabilidad es la incapacidad de los sistemas de aprendizaje automático para explicar sus procesos de toma de decisiones. Este es un problema grave, que hace imposible que los humanos entiendan cómo un sistema de IA llega a sus conclusiones. Además, es difícil determinar si un algoritmo se entrenó con datos sesgados o si utiliza fuentes de datos obsoletas o inapropiadas.
Costo
Otra limitación de la IA en investigación y desarrollo es el costo. La tecnología es costosa y el tiempo que lleva entrenar un sistema de IA puede ser prohibitivamente largo. Además, muchas empresas no cuentan con los recursos para capacitar y mantener el software de IA.
Pensamientos finales
La IA llegó para quedarse y su futuro es brillante. Está revolucionando la forma en que las empresas abordan la investigación y el desarrollo de productos. Desde el procesamiento de datos hasta las pruebas de funciones y el control de calidad, la IA puede ayudar a las empresas a crear mejores productos. Sin embargo, las empresas deben buscar continuamente formas de abordar las limitaciones de la IA.
