The Smart Industry 2024 Crystal Ball Report

The Smart Industry 2024 Crystal Ball Report

El análisis de las predicciones de expertos de la industria para el año 2024 revela un panorama diverso y dinámico en torno a la inteligencia artificial (IA) y otras tecnologías emergentes. Aunque las encuestas a los fabricantes reflejan opiniones encontradas sobre la IA, algunos muestran escepticismo mientras que otros vislumbran sus beneficios potenciales. Sin embargo, es evidente que la IA seguirá experimentando un crecimiento tanto en su uso como en su importancia en el ámbito industrial. De hecho, se plantea la posibilidad de que 2024 se convierta en el «Año de lo que la IA está haciendo en la fabricación», ya que se espera que sus aplicaciones y beneficios se vuelvan cada vez más evidentes y tangibles. La mayoría de los fabricantes ya han implementado algún tipo de IA, especialmente en forma de software de automatización, lo que indica una tendencia creciente hacia la integración de estas tecnologías en los procesos industriales. Además, se prevé que la gestión de datos y la seguridad continúen evolucionando como áreas clave en el panorama tecnológico. La transformación digital en general está cobrando impulso y se espera que este impulso se mantenga en 2024, con un mayor énfasis en aspectos como el enfoque en el cliente, la automatización de tareas para liberar a los trabajadores para roles de mayor valor, y la migración hacia la nube como un facilitador clave de la innovación tecnológica. El análisis de las tecnologías emergentes que están preparadas para despegar en 2024 en entornos industriales y de fabricación, centrándose en el concepto de «automatización de ecosistemas», donde múltiples sistemas anteriormente separados en una región geográfica se coordinan de forma autónoma a través de tecnologías como software de operaciones autónomas, inteligencia artificial industrial, gemelos digitales mejorados con IA y robots móviles colaborativos. Un ejemplo de ecosistema emergente es un «centro de hidrógeno» o «centro de H2» donde varias instalaciones de producción y distribución de hidrógeno en una ubicación trabajan juntas. Las plataformas de software de operaciones autónomas que permiten operaciones remotas y no tripuladas se acercan a soluciones transformadoras. La inteligencia artificial industrial también está creciendo a través de aplicaciones de aprendizaje por refuerzo y mantenimiento predictivo. Los gemelos digitales mejorados con IA pueden simular sistemas complejos. Los robots móviles colaborativos permiten la automatización de todas las operaciones y liberan a los trabajadores para tareas de nivel superior. En general, el pasaje examina cómo diversas tecnologías de automatización centradas en la coordinación del ecosistema y habilitadas por IA/ML y software pueden acelerar los procesos y los esfuerzos de transformación digital en 2024. 

 

En consecuencia a lo anterior, en el contexto de la inteligencia artificial (IA) y la transformación digital en la fabricación revela una visión optimista y prometedora del futuro de la industria. Según las perspectivas de Propel Software, una empresa líder en software de IA, se anticipa que el año 2024 marcará el comienzo de lo que se ha denominado como la «era de la transformación empresarial continua». En este nuevo paradigma, se espera que los fabricantes adopten un enfoque ágil y adaptable, identificando rápidamente las necesidades del mercado y ofreciendo soluciones a través del uso de tecnologías modernas. La sostenibilidad emerge como un factor clave que impulsa la eficiencia en la producción, lo que sugiere un cambio hacia prácticas más respetuosas con el medio ambiente y socialmente responsables. Además, se prevé un notable crecimiento en la fabricación de alta tecnología, con países como México posicionándose como centros manufactureros importantes, siguiendo el ejemplo de China. Sin embargo, persisten desafíos importantes, como la necesidad de datos limpios y la interpretabilidad de los modelos de IA, que deben abordarse para garantizar una adopción más amplia y efectiva de esta tecnología. Las predicciones para 2024 señalan un futuro dinámico para la fabricación, impulsado por la innovación tecnológica y el compromiso con la sostenibilidad, pero también destacan la importancia de superar obstáculos para alcanzar todo el potencial de la inteligencia artificial en este ámbito. Por su parte, el análisis de las diferencias entre los dominios de tecnología de la información (TI) y tecnología operativa (OT) revela importantes desafíos en la aplicación de la inteligencia artificial generativa, también conocida como GPT (Generative Pre-trained Transformer), a la OT. Mientras que los sistemas de TI están diseñados para ser escalables y estandarizados, los sistemas de OT, como los equipos de fábrica, han evolucionado de manera individual y carecen de estandarización en sus datos. Esta disparidad dificulta la integración de la IA generativa, ya que esta depende en gran medida de la calidad y estandarización de los datos de entrenamiento. Aplicar GPT a la OT implica transformar los datos dispares en un gráfico de conocimiento estandarizado que defina las relaciones entre las entidades de fabricación. Esta estandarización facilitará la interpretación de datos complejos en las cadenas de suministro y la integración de nuevas soluciones. Aunque se espera que la aplicación inicial de GPT a la OT sea un desafío debido a problemas de datos, la creación de gráficos de conocimiento estandarizados a partir de datos de OT podría acelerar su adopción. En este sentido, la disponibilidad de datos limpios y bien organizados será fundamental para que GPT pueda brindar recomendaciones útiles a las empresas, destacando la importancia de abordar la calidad y estructuración de los datos en el contexto de la fabricación. Del mismo modo se analizan varios temas relacionados con los datos, la IA generativa y su impacto en las organizaciones. Algunos puntos clave: Más organizaciones adoptarán un enfoque de plataforma de datos en lugar de soluciones puntuales para ayudar a romper los silos de datos y mejorar el acceso a los datos. Es posible que los proveedores centrados únicamente en soluciones puntuales necesiten expandirse a plataformas. Los clientes exigen que los proveedores demuestren cómo sus ofertas mejoran los resultados y el retorno de la inversión. Esto impulsará la adopción de plataformas en lugar de soluciones puntuales infinitas. Hay mucha expectación en torno a la IA generativa, pero muchos proyectos pueden fracasar si no se vinculan a resultados comerciales claros.  

 

Medir el éxito será importante para evitar la desilusión. La calidad de los datos es importante, pero a menudo se pasa por alto en los niveles ejecutivos. Será necesario mejorar para que los datos puedan utilizarse con tecnologías como la IA generativa. La calidad de los datos puede convertirse en una preocupación ejecutiva cada vez mayor. Para los fabricantes, en 2023 se produjo un descubrimiento con la IA generativa, pero en 2024 es posible que reconfigure las industrias a medida que mejoren las prácticas de datos y ayude a la innovación a través de un acceso y análisis de datos más sencillos. Centrarse primero en áreas de potencial retorno ayudará a la adopción. En el ámbito de la ciberseguridad, se anticipa una mayor adopción de principios de confianza cero en entornos de tecnología operativa (OT), ya que el enfoque tradicional de defensa por frontera continúa mostrando fallos frente al malware. Asimismo, se proyecta un aumento en el uso de tecnologías de inteligencia artificial generativa en ataques de phishing, ciberacoso, extorsión y otros delitos, lo que subraya la necesidad de identificar y atribuir adecuadamente los deepfakes y otros métodos de falsificación de identidad. Por otro lado, en el ámbito de la automatización, se espera que los ataques utilicen cada vez más la automatización, lo que demandará enfoques más sofisticados que integren controles de zona apropiados en las fábricas con principios de confianza cero en los espacios de oficinas. En términos generales, los expertos analizan una amplia gama de tendencias en ciberseguridad, seguridad de redes, Internet de las cosas, inteligencia artificial, gestión de datos, computación en la nube, gemelos digitales, blockchain, convergencia entre tecnología operativa y tecnología de la información, así como DevOps industrial, todas con miras al año 2024. Estas proyecciones reflejan la creciente complejidad y sofisticación de los desafíos y oportunidades que enfrentan las organizaciones en su viaje hacia la transformación digital y la seguridad cibernética en un entorno empresarial cada vez más interconectado y digitalizado. Sin embargo, las empresas enfrentarán nuevas amenazas de gemelos digitales «malvados», a medida que los ciberdelincuentes apuntan y manipulan cada vez más los datos y modelos de los gemelos digitales. Esto podría resultar en robo de propiedad intelectual, interrupciones en los sistemas físicos debido a gemelos digitales corruptos u otros problemas. Los fabricantes integrarán más las soluciones de IoT existentes en lugar de nuevas plataformas para maximizar las inversiones y aprovechar los datos/sistemas que ya tienen. La IA desempeñará un papel clave en el análisis de grandes cantidades de datos de sensores de IoT de gemelos digitales para identificar problemas y oportunidades. Ayudará a «eliminar el ruido» de los datos para garantizar la precisión y respaldar la toma de decisiones y los objetivos de sostenibilidad. 

 

La gestión de datos también será un desafío ya que los datos industriales permanecen aislados. Dar prioridad a las soluciones de datos centralizadas y contextualizadas ayudará a varios equipos a colaborar en tiempo real para predecir fallas, mejorar la producción, determinar la asignación de capital y obtener otros conocimientos. El almacenamiento totalmente flash será más asequible y se integrará en las infraestructuras de almacenamiento de objetos, ofreciendo un rendimiento más rápido para las operaciones de IA en comparación con el almacenamiento HDD tradicional. Se necesitarán soluciones sólidas de gestión de datos para hacer frente al incesante crecimiento de datos y garantizar que se almacenen correctamente. Se espera que la gestión de datos cambie hacia arquitecturas centradas en API para aplicaciones conectadas. La computación en la nube permite nuevos tipos de almacenamiento de datos, como streaming, lotes y datos de máquinas. El aprendizaje automático y la inteligencia artificial están aportando capacidades como visión por computadora, mantenimiento predictivo e inspección de calidad. La computación perimetral y el análisis están transformando el valor de los sensores de IoT. Los gemelos digitales y AR/VR permiten nuevas experiencias para los clientes. La automatización ayuda a que los robots y drones funcionen de manera eficiente. Blockchain brinda oportunidades para cadenas de suministro inteligentes y para verificar la autenticidad del producto. Estas tecnologías impulsan la eficiencia, agilizan los datos y promueven cadenas de suministro resilientes al tiempo que crean una infraestructura más conectada. Ayudan a reducir costos y mejorar las experiencias de los empleados en torno a la seguridad y el cumplimiento para impactar positivamente las marcas y permitir nuevos modelos de negocios. Los datos son fundamentales para la transformación digital y la convergencia OT/TI. Definir responsabilidades y verificar datos precisos y completos con prácticas de gobernanza ayuda a aprovechar los conocimientos. Industrial DevOps será reconocido a medida que los equipos de OT adopten control de versiones, integración continua, pruebas y colaboración para el código de automatización para eliminar silos, acelerar la innovación y reducir el riesgo. En 2024, una mayor adopción de la nube procesará y analizará datos localmente y en la nube para mejorar la velocidad y la seguridad en OT. Los fabricantes continuarán la transformación digital para generar resiliencia y eficiencia mientras se centran en la sostenibilidad para enfrentar los desafíos de 2024. Siendo así, el compromiso medioambiental y la sostenibilidad se convertirán en la norma para los fabricantes. Los fabricantes que realicen un seguimiento de la cadena de suministro y las prácticas de fabricación respetuosas con el medio ambiente y proporcionen datos de informes ESG relacionados estarán mejor equipados para satisfacer las demandas de los compradores y mostrar su impacto ambiental positivo. Se esperará comprender las huellas ambientales de los productos no solo para los informes regulatorios sino también para informar a los clientes sobre la elección de soluciones. Los avances en las tecnologías de visualización y la realidad aumentada están facilitando a los compradores B2B personalizar y comprar productos manufacturados complejos en línea, similares a las experiencias de compra personal. Los configuradores visuales de productos permiten a los compradores tomar decisiones informadas más rápidamente al ver vistas previas en tiempo real de la apariencia y el rendimiento de los productos personalizados. Los fabricantes están transformando sus operaciones para estar más centradas en el cliente e involucrar a los clientes cómo y cuándo quieran en respuesta a las demandas de los clientes de experiencias de compra fáciles, rápidas y precisas para productos complejos similares a las compras de los consumidores. De cara a 2024, más fabricantes se centrarán en mejorar la experiencia del cliente. 

 

En 2024 habrá más automatización en la fabricación para liberar a los humanos para tareas de mayor valor que requieren toma de decisiones y destreza. Si bien pocos almacenes emplean actualmente altos niveles de automatización, se adoptarán más herramientas de automatización para abordar la escasez de mano de obra y mejorar los tiempos de cumplimiento. Sin embargo, el costo del capital de automatización afectará los cálculos del retorno de la inversión e impulsará aún más la automatización. Por último el análisis de diferentes predicciones sobre las tendencias en tecnología de almacenamiento y cadena de suministro, señala que las operaciones de almacén son adecuadas para una mayor automatización, incluso mediante el uso de robótica y sistemas automatizados como pick-to-light. Esto puede ayudar a alinear más estrechamente la producción y el cumplimiento. También habrá un alejamiento de las «redes oscuras» aisladas dentro de los almacenes hacia la adopción de la conectividad en la nube y las tecnologías móviles para mejorar las operaciones. La consolidación de proveedores y sistemas de administración de dispositivos se considera una forma de romper los silos y crear un enfoque de administración unificado. Se prevé que los trabajadores de almacén más jóvenes prefieran trabajar con automatización e inteligencia artificial, ya que ofrecen flexibilidad, independencia y la capacidad de dedicar menos tiempo a tareas repetitivas. Esto podría ayudar a atraer nuevos talentos. De igual forma se espera que los trabajadores se sientan más cómodos con los robots móviles autónomos a medida que reconozcan cómo pueden aumentar su propia productividad y eficiencia. 

 

En definitiva, el documento analiza diversas perspectivas y predicciones para el año 2024 en relación con la inteligencia artificial (IA) y la transformación digital en la fabricación. Se destaca un panorama optimista, con la anticipación de un cambio hacia la «era de la transformación empresarial continua», donde los fabricantes adoptarán prácticas más ágiles y sostenibles. Se prevé un crecimiento significativo en la fabricación de alta tecnología, con un enfoque en la sostenibilidad y la eficiencia. Sin embargo, se identifican desafíos importantes, como la calidad de los datos y la interpretabilidad de los modelos de IA, que deben abordarse para una adopción efectiva de la tecnología. Se discuten también temas relacionados con la integración de la IA generativa en la tecnología operativa (OT), resaltando la necesidad de estandarización de datos para facilitar su implementación. Además, se abordan tendencias en ciberseguridad, automatización y gestión de datos, destacando la importancia de la calidad y organización de los datos para impulsar la innovación y la eficiencia. En resumen, el documento ofrece una visión integral de cómo las tecnologías emergentes están transformando el panorama industrial hacia un enfoque más centrado en el cliente, sostenible y automatizado, aunque enfrentando desafíos en el camino hacia la adopción generalizada y efectiva. 

 

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