“En los proyectos de IA, queremos evitar el síndrome de prueba de concepto”, Joaquín Llorente, Gestamp

Las empresas industriales tienen una casuística muy particular por la convergencia de los entornos de TI con la tecnología operativa. Resulta muy interesante ver también cómo plantean el uso de la inteligencia artificial adaptada a las necesidades de su negocio. Los casos de uso con los que trabajan ilustran la versatilidad de la IA, capaz de impulsar la eficiencia mucho más allá de la productividad “ofimática” que fue el primer beneficio de la inteligencia artificial generativa.

Joaquín Llorente, Data Strategy and Governance head en Gestamp, pone un buen ejemplo: “Nosotros queremos que los casos de uso de IA que se planteen sean escalables. Tenemos que conseguir que las soluciones funcionen exactamente igual en Polonia, en China o en Brasil. Además, casi siempre tratamos de que las soluciones de IA estén enfocadas en la parte industrial”.

“En cuanto a casos de uso, hemos desarrollado proyectos de inteligencia artificial a través de redes neuronales que analizan imágenes para detectar objetos y defectos. Es algo que nos está ayudando mucho y en las plantas lo valoran y utilizan. Hemos hecho un gran esfuerzo en la conectividad de los protocolos del OT con nuestra arquitectura cloud. Para los modelos entrenados con datos globales procedentes de todas las plantas, y cuyo uso también está previsto en todas ellas, resulta lógico adoptar una estrategia cloud para el entrenamiento y considerar un despliegue local cuando sea necesario”.

Los comentarios del experto formaron parte de la mesa redonda “IA, acelerador estratégico para la innovación, la productividad y el desarrollo tecnológico”, que compartió con otros líderes de tecnología de diferentes sectores, en una sesión que contó con el apoyo de HP Inc. y Lutech. Puedes ver el amplio reportaje con todos los participantes desde este enlace.