{"id":142696,"date":"2024-05-29T07:00:00","date_gmt":"2024-05-29T05:00:00","guid":{"rendered":"http:\/\/e3mag.com\/?p=142696"},"modified":"2024-05-28T12:51:49","modified_gmt":"2024-05-28T10:51:49","slug":"el-uso-satisfactorio-del-ki-requiere-nuevos-programas-informaticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/el-uso-satisfactorio-del-ki-requiere-nuevos-programas-informaticos\/","title":{"rendered":"El \u00e9xito de la IA requiere nuevos programas inform\u00e1ticos"},"content":{"rendered":"<p>La inteligencia artificial est\u00e1 en boca de todos. \u00bfSu promesa? Revolucionar los procesos mediante la automatizaci\u00f3n y, al mismo tiempo, mejorar los resultados. Pero, \u00bfhasta qu\u00e9 punto es realista esta promesa, especialmente en aplicaciones complejas como la planificaci\u00f3n detallada de la producci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n<p>Echemos un vistazo a la planificaci\u00f3n detallada en la fabricaci\u00f3n discreta. Responde a una pregunta aparentemente clara: \u00bfqu\u00e9 operaci\u00f3n se lleva a cabo cu\u00e1ndo, en qu\u00e9 m\u00e1quina, con qu\u00e9 personal y qu\u00e9 herramientas para optimizar KPI importantes como la entrega a tiempo o el rendimiento? Los algoritmos, que hoy en d\u00eda se engloban bajo el ep\u00edgrafe de IA, en principio han sido capaces de resolver este problema de optimizaci\u00f3n durante mucho tiempo. Sin embargo, la revoluci\u00f3n de la IA en la planificaci\u00f3n detallada a\u00fan no se ha materializado. \u00bfPor qu\u00e9?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Planificaci\u00f3n detallada de la producci\u00f3n mediante IA<\/h2>\n\n\n\n<p>La IA funciona especialmente bien en tareas claramente definidas con informaci\u00f3n totalmente disponible. La planificaci\u00f3n detallada de la producci\u00f3n requiere esencialmente datos sobre las capacidades de las m\u00e1quinas y el personal, as\u00ed como sobre las operaciones que deben programarse. Esta informaci\u00f3n es relativamente f\u00e1cil de proporcionar. Por tanto, la planificaci\u00f3n detallada es ideal para la IA. Puede crear r\u00e1pidamente un plan de producci\u00f3n optimizado, lo que a menudo es imposible para los humanos. Pero esto es s\u00f3lo una parte del reto.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s de la optimizaci\u00f3n puramente cuantitativa del plan de producci\u00f3n orientada a los KPI, hay que tener en cuenta tanto los factores blandos como los acontecimientos que se producen. Esto queda especialmente claro en el ejemplo de los pedidos urgentes de clientes a los que el departamento de ventas o la direcci\u00f3n dan prioridad. Aunque estos pedidos deben tramitarse lo m\u00e1s r\u00e1pidamente posible, pueden, por ejemplo, provocar retrasos en las entregas a otros clientes o tiempos de preparaci\u00f3n adicionales. La decisi\u00f3n de aceptar o no estas consecuencias debe tomarla una persona que sopese los distintos factores.<\/p>\n\n\n\n<p>En la pr\u00e1ctica, sin embargo, esta ponderaci\u00f3n rara vez se lleva a cabo, ya que los efectos no est\u00e1n claros a simple vista y hay que tomar decisiones r\u00e1pidamente. A menudo se promete una entrega al departamento de ventas aunque el instinto nos diga que tal vez no sea una buena decisi\u00f3n. Sin embargo, estas preocupaciones no pueden fundamentarse con argumentos, ya que no existe una base cuantitativa para la decisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto ilustra c\u00f3mo debe ser una planificaci\u00f3n detallada exitosa con IA. No basta con que la IA cree buenos planes de producci\u00f3n. La IA tambi\u00e9n debe proporcionar r\u00e1pidamente al planificador opciones de actuaci\u00f3n bien fundamentadas cuando se produzcan eventos que requieran una reprogramaci\u00f3n. Cada opci\u00f3n debe ofrecer un posible plan de producci\u00f3n con KPI para que el planificador pueda tomar decisiones con conocimiento de causa. La transparencia sobre las opciones y sus consecuencias tambi\u00e9n permite una decisi\u00f3n conjunta con otros departamentos, como el de ventas. Esto puede llevar incluso a nuevas soluciones, como un ligero aplazamiento del pedido importante para minimizar el impacto en otros pedidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto crea una forma de trabajar completamente nueva en la que la IA y los humanos pueden desarrollar todo su potencial. Esto deja claro que no basta con ver la IA como una herramienta que simplemente se hace cargo del trabajo en un proceso existente. Es necesario un cambio de paradigma: alejarse de los enfoques tradicionales y avanzar hacia una nueva colaboraci\u00f3n entre los humanos y la IA. Esto requiere una nueva<br>tipo de software, tanto para la planificaci\u00f3n detallada como para otros procesos. Debe redise\u00f1arse desde cero para aunar la experiencia humana y el apoyo de la IA. El papel del usuario humano cambiar\u00e1: de ejecutor a responsable de la toma de decisiones y controlador. Este camino requiere no solo el uso de la tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n innovaci\u00f3n y replanteamiento.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.pailot.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pailot.com<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La IA promete simplificar y mejorar radicalmente los procesos. Sin embargo, en procesos complejos como la planificaci\u00f3n detallada, no basta con integrar la IA en el software existente. 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