Inteligencia artificial - Un mundo más allá de nuestra imaginación
¿En qué se diferencian los sistemas informáticos tradicionales y la IA de última generación?
Los sistemas informáticos convencionales se basan en reglas y se corresponden con mensajes estáticos. En otras palabras, definimos funciones y árboles de decisión que luego aplican las máquinas. Sin embargo, las empresas de hoy quieren más. Necesitan un soporte informático muy flexible y adaptado a una gran variedad de tipos y estructuras de pedidos recibidos a través de múltiples canales de venta. Por ejemplo, los sistemas deben soportar simultáneamente las entregas en tiendas físicas y el cumplimiento del comercio electrónico. Un primer paso consiste en implantar algoritmos que optimicen el cumplimiento. SSI SCHAEFER los ha implantado para el cliente Desigual, lo que permite ajustar y mejorar continuamente los procesos de gestión de pedidos y mejorar la rentabilidad de la preparación de pedidos. Sin embargo, la forma en que se modela actualmente la lógica en los sistemas informáticos limita lo que podemos hacer en la actualidad.
En SSI SCHAEFER, nuestra cultura innovadora nos hace seguir pensando en el futuro, y la IA es nuestra próxima gran misión. Queremos crear procesos intralogísticos capaces de adaptarse a las necesidades cambiantes de los clientes de forma autónoma y dinámica. Queremos sistemas informáticos de "mente abierta", capaces de identificar y analizar patrones, por ejemplo en el comportamiento de los pedidos, en situaciones que los humanos, centrados en los vínculos causales, no podemos procesar. Este cambio de paradigma nos permitirá diseñar procesos más ágiles y sensibles a las situaciones. Esto nos permitirá, por ejemplo, predecir los pedidos de los clientes antes de que se hagan, y realizar la recogida y comenzar el envío en una fase más temprana. Queremos aprovechar el conocimiento del cliente que reside en nuestros datos.
¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué es la inteligencia? ¿Cuándo se convierte un sistema en IA?
La IA es el intento de dotar a los sistemas informáticos de la capacidad de pensar por sí mismos hasta cierto punto. Sin embargo, ni siquiera los expertos se ponen de acuerdo sobre una definición exacta de inteligencia. Un ejemplo son las redes neuronales. Se trata de un modelo informático de estructuras cognitivas cuyo objetivo es aproximarse a una correlación funcional generalmente desconocida entre los datos de entrada y los resultados. Estos sistemas analizan las posibles conexiones y utilizan los datos de que disponen de una forma que no es posible para los seres humanos con ideas preconcebidas y prejuicios. O, dicho de otro modo, las personas piensan en términos de problemas concretos. Las máquinas buscan conexiones y nos dan respuestas a preguntas que quizá nunca nos hubiéramos planteado.
¿Cómo será el futuro?
Los sistemas de IA que han sido entrenados para realizar las tareas intralogísticas correspondientes pueden ayudar a los trabajadores humanos en los almacenes. Los sistemas de IA harán recomendaciones y mejorarán la eficiencia de los procesos mediante previsiones inteligentes. El mantenimiento prescriptivo, por ejemplo, permitirá prever con antelación la vida útil restante de una determinada máquina. Los posibles fallos se diagnosticarán con antelación y el mantenimiento preventivo se realizará con el apoyo de procesos intralogísticos proactivos. En otras palabras, se minimizará el tiempo de inactividad de las máquinas. El mantenimiento prescriptivo combina la inteligencia del hardware y del software.
El término IA no es nada nuevo, pero está ganando relevancia. ¿Por qué se habla cada vez más de este tema?
En los años 90, simplemente no disponíamos del volumen de datos ni de la capacidad de procesamiento para los sofisticados procesos de aprendizaje automático que exigen nuestros imperativos. Hoy, el hardware y los chips de alto rendimiento lo hacen posible. La tecnología de big data nos sitúa en la cómoda posición de poder suministrar a los sistemas conocimientos artificiales y permitir un aprendizaje continuo. El aprendizaje profundo, es decir, un tipo de aprendizaje automático basado en redes neuronales jerárquicas, ya está probado y es viable. En definitiva, disponemos de capacidades más flexibles y mejoradas. Podemos ir más allá de la teoría y desplegar estas tecnologías en nuestro trabajo diario. Las cosas evolucionan y mejoran continuamente, ampliando enormemente nuestras posibilidades de IA.
¿Qué impacto tiene esto en las soluciones intralogísticas de SSI SCHAEFER? ¿Qué papel desempeña la IA dentro de su propio equipo?
En SSI SCHAEFER IT Solutions hemos visto desarrollarse nuestras competencias informáticas y de software para abrir nuevas oportunidades de IA. SSI SCHAEFER pronto podrá implantar sistemas de IA en proyectos de clientes, al menos en lo que respecta a datos históricos. En el futuro, esto nos llevará a realizar menos trabajo de programación y a concentrarnos más en la formación de sistemas, con el objetivo de lograr un mayor éxito en los proyectos. Al mismo tiempo, tenemos que conservar el control sobre el sistema. ¿Hasta dónde llegaremos? Necesitaremos estrategias de emergencia que nos permitan responder a cambios imprevistos por parte del cliente. Sólo así podremos garantizar que el almacén del cliente esté siempre operativo. En última instancia, queremos implantar una solución en la que la única limitación sea el propio equipo físico intralogístico.
La flexibilidad es la característica central del soporte informático, que permite una mayor capacidad de respuesta a las necesidades del cliente. Sin embargo, para lograr el éxito de un proyecto de IA, es clave la comunicación entre los profesionales de la ciencia de datos y la simulación y los responsables reales de la implantación. Comprender la situación real del cliente es primordial para el avance de SSI SCHAEFER.