La IA no es algo que se pueda comprar - Entrevista con Roland Abele, CEO de MAX-CON DATA SCIENCE GmbH, que forma parte del Grupo COSMO CONSULT

¿Cuándo es interesante para las empresas utilizar la IA?

Como he dicho, la atención se centra siempre en el valor añadido que aporta. Esto generalmente significa aumentar los ingresos y reducir los costos. Es importante examinar cada caso individualmente para determinar cuáles son los requisitos previos y las condiciones marco para poder reunir el conocimiento y la inteligencia de nuevas maneras y para el aprendizaje independiente, y para optimizar la toma de decisiones sobre esta base dentro de los procesos y sistemas operativos existentes. Puede encontrar áreas para aplicar este enfoque dondequiera que la gente se esfuerce mucho en los complejos procesos de toma de decisiones.

¿Qué condiciones marco deben crear las empresas para utilizar eficazmente la IA?

La base de la inteligencia artificial hoy en día es el procesamiento de grandes cantidades de datos, lo que llamamos Big Data. Los datos subyacentes, en particular, desempeñan un papel decisivo. Sin embargo, el gran desafío en la mayoría de las aplicaciones es que no hay suficiente historia disponible, la calidad de los datos es deficiente y muchos de ellos no se han registrado sistemáticamente. La inteligencia humana sigue siendo necesaria en este sentido. La adaptación del modelo a los requerimientos especiales de la empresa aún tiene que ser realizada por seres humanos con sus habilidades cognitivas especiales. Por esta razón, Cosmo Consult ha desarrollado una introducción estandarizada para definir una tarea para el campo de la IA. Esta parte de nuestra metodología juega un papel importante en la creación de soluciones económicamente viables para los clientes.

¿Puede explicarnos eso con más detalle?

El primer paso cuando empiece a pensar en utilizar sistemas de IA en su empresa es observar muy de cerca cómo optimizar sus procesos y objetivos de negocio.  En la fase de descubrimiento de datos, primero trabajamos junto con los clientes para definir el problema y luego lo discutimos en detalle. La segunda cuestión son los datos en los que se basa el proyecto. En este paso, se comparan los datos necesarios para resolver el problema con los datos existentes y se evalúan la calidad, cantidad y consistencia de los datos. Sobre la base de estos conocimientos recopilados, se decide entonces qué algoritmos son adecuados para la solución de la tarea, en particular si una solución industrial estandarizada es adecuada o si se trata de un problema complejo e individual. 

A continuación, trabajamos juntos para desarrollar una solución adecuada e integrarla en los procesos de negocio. La experiencia en el manejo de soluciones de IA y los resultados de modelos matemáticos es particularmente importante. Los resultados siempre tienen que ser revisados con un ojo crítico. También deben ser validados por la experiencia de los expertos del cliente. Esa es la única manera de llegar a una buena solución para la tarea definida. También es posible desarrollar soluciones paso a paso, en las que se aumenta la complejidad gradualmente, de modo que los resultados sean comprensibles y la aceptación de los nuevos sistemas de toma de decisiones o de apoyo por parte de los empleados esté garantizada a largo plazo.

¿Puede darnos un ejemplo a partir de su experiencia práctica?

Con nuestro servicio AI cc|predictive control, los procesos de una planta o máquina pueden ser optimizados independientemente. Con el soporte del sistema, los parámetros de producción y los ajustes del controlador se optimizan automáticamente para la calidad de producción deseada. La entrada para el algoritmo de optimización proviene de datos del entorno como la temperatura y la humedad ambiente, así como de las propiedades de la materia prima a procesar. A partir de estos datos se crea un modelo de previsión que identifica las tendencias de los residuos de producción en una fase temprana y hace sugerencias apoyadas por el sistema para evitarlas o da órdenes específicas para adaptar el controlador a la planta. La característica única del cc|predictive control es su procesamiento en tiempo real. Los procedimientos de medición de la calidad, como el reconocimiento de imágenes, alimentan el algoritmo de optimización con cambios en la calidad. Las diferentes clases de defectos se derivan automáticamente de estos datos y, a continuación, se clasifican según las posibles causas. A continuación, utilizamos métodos de aprendizaje automático para crear procesos de toma de decisiones basados en los resultados del análisis de causa-efecto. En este modelo matemático, los ajustes se envían al control de proceso en tiempo real. Esto da como resultado lo que se denomina un enfoque de circuito cerrado, que constituye la base de un modelo robusto. Cuando se utiliza cc|predictive control, se puede predecir el desperdicio desde el principio, minimizarlo y aumentar la eficiencia de la producción a largo plazo.

¿Existen diferencias específicas para cada industria?

Naturalmente, existen diferencias específicas de la industria. Las demandas y tareas de las empresas comerciales y las empresas industriales son a veces fundamentalmente diferentes. Lo mismo ocurre con los fabricantes de procesos y los fabricantes de proyectos en el sector industrial. Existen algunas soluciones de IA que se pueden implementar independientemente del sector, ya que algunos objetivos representan objetivos globales subordinados que todas las empresas tienen. La determinación de un inventario óptimo es un objetivo importante e interesante en todos los sectores. Sin embargo, para las empresas minoristas, los modelos para el ajuste óptimo de los parámetros de producción no juegan un papel importante. Las tareas y las condiciones marco dentro de los sectores también varían y deben evaluarse individualmente. Las empresas minoristas disponen de servicios de IA para la fijación dinámica de precios, la reposición y la optimización del surtido, que se han desarrollado sobre la base de la experiencia práctica para su uso en el mundo real y que, de hecho, ya están siendo utilizados por empresas minoristas de renombre.

¿Qué puede ofrecer COSMO CONSULT a los usuarios?

Hasta ahora, la reputación de COSMO CONSULT en el mercado ha sido la de un socio fiable de ERP que implementa soluciones sectoriales específicas para medianas empresas y grandes cuentas internacionales en estrecha colaboración con Microsoft en todo el mundo. Como proveedor de soluciones integrales, estamos ahora en el proceso de mostrar a nuestros clientes el potencial existente para la implementación de soluciones de IA. Nuestro objetivo es aumentar la competitividad de estos clientes y hacerlos aún más exitosos. Ofrecemos las soluciones de IA que hemos desarrollado como servicios cloud en la plataforma Microsoft Azure. Actualmente, ofrecemos soluciones Dynamics 365 Business Central IA para pronosticar la demanda y optimizar el inventario y los pedidos. Nuestra gama de módulos estandarizados se ampliará aún más y ofrece una amplia variedad de opciones para optimizar los procesos de negocio.

¿Así que ofrecen servicios estandarizados?

Sí. En primer lugar, los enfoques lógicos estandarizados pueden integrarse de forma rápida y rentable en los sistemas existentes de los clientes, independientemente de la versión de software que se utilice. En segundo lugar, el desarrollo y mantenimiento de algoritmos complejos es mucho más rentable cuando se implementa en forma de un servicio estandarizado. El servicio se ofrece en una sola plataforma: Azure. Los clientes pagan sólo por el uso del servicio IA y no tienen que invertir en hardware potente y programación de la integración. Pueden dejar de usar el servicio en cualquier momento. Los clientes también se benefician del desarrollo, mantenimiento y actualización global del algoritmo básico. Utilizamos un sistema de gestión API inteligente que desarrollamos para mapear los datos de entrada (como los datos ERP, CRM y MES) individualmente para cada cliente y los resultados se introducen automáticamente en las lecturas de datos estándar de los sistemas operativos. De este modo se ahorran costes desde el primer día de uso y se genera valor añadido gracias a la aplicación individualizada de un modelo de optimización estandarizado.

¿Qué tipo de valor añadido se puede conseguir?

Las decisiones basadas en datos tomadas con la ayuda de las soluciones de IA tienen un efecto directo sobre los costes y los beneficios. También permiten recalcular la planificación de forma ad hoc en cualquier momento sin perder mucho tiempo. Por último, las soluciones de IA hacen que las empresas sean más flexibles al tener en cuenta los efectos de las interrupciones y los cambios en los datos subyacentes, como los plazos de entrega de los clientes, las cantidades necesarias y la disponibilidad de las máquinas sobre una base ad hoc. Ya no es necesario realizar cálculos manuales que requieren mucho tiempo. Los compradores y los despachadores ahorran tiempo, y las reuniones de planificación que requieren mucho tiempo se eliminan o acortan.

¿Qué podemos esperar de COSMO CONSULT en un futuro próximo?

La transformación digital de las empresas ha puesto en marcha un proceso continuo de cambio sin precedentes. La gama de lo que ofrecemos se ampliará rápidamente porque los servicios que ofrecemos pueden integrarse de forma rápida y rentable. Esto incluye los servicios de IA que ofrecemos como extensiones inteligentes de ERP. Nuestra idea se basa en asistentes proactivos independientes que pueden integrarse de forma flexible en los sistemas ERP existentes y que garantizan que las empresas reciban un soporte óptimo para sus decisiones operativas. Nuestros servicios de IA en la nube están diseñados para atraer no sólo a los clientes que utilizan Microsoft Dynamics 365 Business Central, sino que también permiten que otras soluciones ERP accedan a los servicios de COSMO CONSULT a través de un sistema de gestión de API basado en la nube.

Sr. Abele, muchas gracias por la entrevista.

Esta entrevista ha sido publicada en la revista manage-it (Alemania)