En las últimas décadas el avance en el área computacional ha crecido de manera constante, tanto en el área de programas computacionales como en la electrónica relacionada, como es el caso de: Computadoras, comunicaciones y periféricos. En este contexto la inteligencia artificial no es nueva, los primeros conceptos en su forma datan de 1956 cuando John McCarthy (Juan Jesús Romero, 2007) acuño el término, desde aquel entonces a la fecha se ha continuado el desarrollo.
Anteriormente su uso era limitado y se enfocaba a juegos como ajedrez, encontrar salidas de laberintos o damas inglesas, pero hoy en día se puede ver la inteligencia artificial aplicada en muy diversas áreas, como por ejemplo: en robots en las armadoras de vehículos, reconocedores de voz (José Luis Oropeza Rodríguez, 2006) en teléfonos móviles o en vehículos, incluso sistemas que reconocen la voz en el hogar.
Y por tanto los sistemas basados en inteligencia artificial han llegado a cada vez más lugares, en ese entendido y tienen rato en la industria en la mayoría de sus ramas, y con ello los trabajadores se han empezado a plantear, si estos sistemas inteligentes desplazarán sus puestos de trabajo.
Con el propósito de dar algo de luz a este tema presentamos este trabajo.
Antes de emitir nuestra opinión del efecto de la Inteligencia artificial en la industria y por efecto sobre los puestos laborales, tenemos que dar un contexto de algunas áreas donde ya es un hecho la inteligencia artificial.
Según Dr. Felipe Lara Rosano del Grupo de Cibernética y Sistemas Complejos de la Universidad Nacional autónoma de México, los sistemas inteligentes se usan en diferentes área, por ejemplo el ámbito de la toma de decisiones, en particular en la industria petrolera se usan en las áreas de identificación de sismos, monitoreo de herramientas de perforación, diagnóstico de situaciones peligrosas, modelado de reacciones químicas, control de alarmas, control de procesos térmicos entre otros (Jorge A. Ruiz Vanoye, 2016).
Por otro lado existen proyectos en diferentes lugares del mundo, apoyados en la inteligencia artificial, con orientación al campo industrial, por ejemplo en Europa se trabaja en el proyecto ReCam en el que participan nueve entidades europeas entre industriales, institutos de investigación y proveedores de tecnologías, este proyecto se apega a los niveles de preparación de tecnología nivel 7 (TRL Technology Readiness Levels) (Mankins, 1995).
Este proyecto modulariza su manufactura y busca una rápida reconfiguración de sistemas de producción flexible, con el propósito de adaptarse al mercado actual de forma rápida, y también para producir pequeñas cantidades de determinado producto sin un aumento considerable en los costos en este proyecto se busca reducir en 5% el consumo energético.
Esta propuesta se basa en el concepto inteligente: conecta y produce. Mediante el uso de objetos mecatrónicos capaces de autoprogramarse y autoajustarse a la tarea asignada mediante el uso de capacidades paramétricas. Justo aquí es donde entra la inteligencia artificial.
Otra área en la industria donde la inteligencia artificial toma un papel importante es en el apoyo a la toma de decisiones por parte de los sistemas computacionales, también llamados SSD (Sistemas de soporte de decisiones), aunque estos sistemas también se pueden desarrollar con el análisis multicriterio (Juan Francisco Figueroa Pérez, 2016), el uso de la IA ha tomado una fuerte vertiente.
En el contexto de los SSD, son usados en el diseño y desarrollo de nuevos productos, donde se les consideran como herramientas prácticas que pueden ser usadas tanto por empresas como por investigadores para generar nuevos productos.
Un estudio realizado a SSDs, por los investigadores Juan Figueroa y Juan Leyva en una investigación comprendida entre 1998 y 2016, se buscó que sistemas consideraban las preferencias personales para la creación de nuevos productos y se llegó a la conclusión que de 17 productos, 8 (47%) usan análisis multicriterio y 9 (52%) inteligencia artificial, de los que usaron inteligencia artificial 1 uso redes neuronales y 8 meta heurísticas.
Ahora se pasa a otra área de aplicación, como es la industria harineras, donde se ha hecho necesario clasificar la semillas de trigo por ejemplo, para dar uniformidad a las harinas, sin embargo este proceso es demasiado costoso hacerlo manualmente, por lo que se han implementado sistemas clasificadores automáticos (Suminsa, 2018) para ello, por un lado esta los equipos industriales, pero estos llevan consigo sistemas computacionales que dirigen la actividad del clasificador, es aquí donde entra la inteligencia artificial, por ejemplo: Pablo Hernández y Gilberto de Jesús proponen un clasificador (Canteñs, 2016) por inteligencia artificial que usa la técnica de redes neuronales y en la cual han obtenido una precisión de clasificación del 99.5%, y como estas hay otras propuestas que poco a poco se irán implantando ya en el campo industrial.
En tanto en la industria eléctrica, los sistemas computacionales permiten la predicción de eventos futuros así como los posibles intervalos de ocurrencias a través del uso de la inteligencia artificial y su técnica de redes bayesianas con nodos temporales. Mismas que pueden servir en la toma de decisiones en diversas áreas de las plantas productores y áreas de control. (Sucar, 2016)
Las redes eléctricas que se van modernizando están tomando un nuevo concepto: Redes eléctricas inteligentes, estas consideran: transmisión, generación, control, adquisición y comercialización por mencionar algunas y la idea es que en todas las fases se use inteligencia artificial, con el propósito de maximizar la adecuadas distribución y balance, además de evitar caídas en la red.
Un ejemplo de la IA en la industria es, la incorporación de energías renovables a las fuentes ya existentes exige una red más flexible para balancear las cargas y así atender la oferta y demanda, en ese tenor la red SCADA/EMS de ABB (Group, 2018), permite monitorear y controlar la red con sus múltiples subestaciones.
Otras áreas donde la IA ha tomado un empuje considerable es en la automotriz, bélica, aeroespacial, médica, minería, educación, metalúrgica y muchas más.
A esto surge la pregunta: ¿Los sistemas basados en inteligencia artificial amenazan puestos laborales o representa una oportunidad, para que los trabajadores desempeñen sus trabajos en mejores condiciones y con ello aumenten su productividad?.
Para esto primero recordemos que la IA ya está presente desde hace varios años en la industria, luego es necesario tomar en cuenta que el mercado se ha globalizado en gran medida, con ello la competencia ha crecido a pasos agigantados, con lo cual se ha hecho indispensable que las industrias sean cada vez más creativas y competitivas.
Partiendo de esas ideas, consideramos que la IA no afecta los puestos laborales de forma significativa, en lugar de eso los trabajadores se enfocan a nuevas tareas, porque el trabajo humano sigue y seguirá siendo indispensable, porque si bien las máquinas con IA son capaces de hacer labores, el hecho es que los robots usan piezas mecánicas que tarde que temprano necesitarán mantenimiento preventivo o correctivo y ha de ser un trabajador humano el que realice esta tarea.
Y por otro lado existen dos vertientes comerciales, el fabricar equipos mercancías de muy alta calidad desarrolladas con equipo automático de precisión y expertos humanos y la segunda vertiente, mercancías de baja calidad, fabricada por volumen y obsolescencia programada, y rara vez robotizada la producción pero muy baratos.
Entonces lo que se creía en franco descenso, el fabricar con un ejército de trabajadores ha retomado fuerza,
Sin embargo hay mercancías que sin el uso de sistemas inteligentes no sería posible su fabricación.
Por tanto consideramos que la IA no es una amenaza a los trabajadores, pero si una oportunidad para nuevas actividades calificadas y seguramente mejor remuneradas.
Se agradece el apoyo al Instituto Politécnico Nacional, por el apoyo con recursos para la elaboración del presente trabajo.
Canteñs, P. H. (2016). Clasificación de tres variedades de granos de trigo mediante redes neuronales. Komputer Sapiens, Año VIII, Vol. III, pp. 15-18.
Group, A. (26 de junio de 2018). ABB Ability™ Network Manager™ EMS. Obtenido de https://new.abb.com/network-management/network-management/network-manager-ems
Jorge A. Ruiz Vanoye, O. R. (2016). e-Tlakuilo. Komputer Sapiens, Año VII, Vol. III, pp.3.
José Luis Oropeza Rodríguez, S. S. (2006). Algoritmos y métodos para reconocimiento de voz en español mediante sílabas. Computación y Sistemas, Vol. 9 Núm. 3, pp. 270-286.
Juan Francisco Figueroa Pérez, J. C. (2016). Una mirada hacia los sistemas de apoyo para la toma de decisiones para el diseño de nuevos productos. Komputer Sapiens, Año VIII, Vol. III, pp. 11-14.
Juan Jesús Romero, C. D. (2007). Inteligencia artificial y computación avanzada. Colección informática, PP.12.
Mankins, J. C. (1995). Technology Readiness Levels. USA: NASA.
Sucar, G. A. (2016). Sistema Inteligente de Soporte a la operación de Plantas de Generación Eléctrica. Komputer Sapiens, Año VIII, Vol. III. pp. 25-30.
Suminsa. (27 de junio de 2018). Suminsa. Obtenido de Sistemas de inspección: http://suminsaindustria.com/seleccionadoraporcolor/