inteligencia artificial

UN MUNDO QUE NO PODÍAMOS IMAGINAR NI EN SUEÑOS

Sr. Markus Klug, Team Leader Data Analysis & Simulation de SSI Schäfer IT Solutions GmbH, nos ilustra sobre este asunto. Además, ayuda a comprender mejor los planes de SSI Schäfer que busca apostar cada vez más por las oportunidades que ofrece la IA.

¿En qué se diferencian los sistemas IT clásicos y los sistemas IA modernos?

Los sistemas IT clásicos están basados en reglas y, acorde a ello, son estáticos. Esto signifca que definimos funciones y árboles de decisiones puestos en práctica por las máquinas. Pero los clientes quieren ir más allá. Las estructuras de pedidos que resultan de canales de distribución como, por ejemplo, las entregas a tiendas y el comercio electrónico simultáneo, han de desarrollarse de forma flexible, paralela e individual. Un primer paso consiste en determinar algoritmos que contribuyen a una optimización. En el caso de nuestro cliente Desigual, aprovechamos tales algoritmos y adaptamos de forma recurrente la gestión de los pedidos para poder realizar un picking más económico. A pesar de ello, las lógicas representadas actualmente en la tecnología de información IT nos imponen límites demasiado estrechos. En SSI Schäfer pensamos en el futuro: nuestra palabra clave es IA. Los procesos intraempresariales deben poderse adaptar de forma autónoma y dinámica a las premisas cambiantes del cliente. El sistema IT, que es imparcial, analiza los patrones que permanecen ocultos al razonamiento del hombre, como podrían ser, por ejemplo, los que existen en la realización de los pedidos. Este cambio de paradigma permite configurar los procesos de forma más dinámica y diferenciada en función de la situación. Una ventaja consiste en que los pedidos previsibles del cliente se preparan ya antes de la entrada del pedido, pudiéndose realizar las entregas de forma aún más rápida en el momento de la recepción de las órdenes. El conocimiento sobre el cliente, integrado en los datos, ha de aprovecharse de forma óptima.

¿Qué es la inteligencia artificial? ¿Qué es la inteligencia? ¿Y a partir de qué momento un sistema es un sistema IA?

Por IA se entiende el intento de dotar un sistema informático de cierta inteligencia. Los expertos tampoco se ponen de acuerdo a la hora de delimitar exactamente el concepto de «inteligencia». Un ejemplo de ello lo ofrece la red neuronal, es decir, la reproducción IT de las estructuras cognitivas destinadas a establecer una correlación funcional, generalmente desconocida, entre datos iniciales y resultados. Los sistemas analizan posibles conexiones, aprovechando por tanto los datos existentes con un grado de objetividad imposible en los humanos. Resumiendo, se puede afrmar que, al razonar, las personas se centran demasiado en los problemas, mientras que las máquinas encuentran enlaces y nos dan respuestas a preguntas que posiblemente ni hemos planteado.

¿Cómo será el futuro?

Los sistemas IA convenientemente entrenados dan soporte a los empleados en el almacén. Dan recomendaciones basándose en pronósticos inteligentes incrementando así la eficiencia de los procesos. El mantenimiento predictivo permitirá, por ejemplo, una evaluación precoz de la vida útil (restante) de las máquinas: los problemas se diagnostican de forma predictiva, permitiendo reaccionar a tiempo con los oportunos trabajos de mantenimiento y, de forma proactiva, con procesos de almacén adaptados que no suponen una merma notable del rendimiento de la instalación. El mantenimiento predictivo persigue el objetivo de combinar la inteligencia a nivel de hardware y de software.

El concepto no es nuevo, pero su relevancia está aumentando. ¿Por qué este tema ahora está tan de moda?

En los años 90 aún no se disponía de grandes cantidades de datos, las potencias de cálculo eran mucho menores y, por ende, no fue posible realizar el proceso de aprendizaje necesario para nuestras necesidades. Hoy en día, el hardware moderno y la alta tecnología de los chips lo hacen posible. Los big data o datos a gran escala nos permiten proporcionar conocimientos artificiales a los sistemas y conseguir que éstos sigan aprendiendo de forma continua. Por lo tanto, el deep learning (aprendizaje profundo) ya está a punto, es decir, la adaptación jerárquica de las redes neuronales para conseguir un aprendizaje automático. En definitiva, en la actualidad somos mejores y más flexibles. Ahora podemos ir más allá de la teoría e integrar las tecnologías en el trabajo diario. Perfeccionamientos y optimizaciones continuas definen esta integración e incrementan nuestras posibilidades de IA de forma inmanente.

¿Qué repercusiones tiene esto para las soluciones intralogísticas de SSI Schäfer? ¿Qué papel juega la IA en su equipo?

Con el despliegue de las competencias IT y de software en la sociedad SSI Schäfer IT Solutions GmbH, hemos creado nuevas posibilidades. Pronto estaremos en condiciones de utilizar sistemas IA en los proyectos de nuestros clientes, al menos sobre su base de datos histórica. En el futuro esto llevará a que programemos menos y que prioricemos el entrenamiento de los sistemas. El objetivo declarado de esta evolución consiste en incrementar el éxito de los proyectos. Sin embargo, no debemos perder el control del sistema: ¿Hasta qué punto avanzamos? Mediante estrategias alternativas de emergencia debemos seguir estando preparados para enfrentarnos a modifcaciones imprevisibles en las instalaciones del cliente. Sólo de esta forma podemos garantizar el funcionamiento permanente de su almacén. En defnitiva, queremos ofrecer una solución de almacenamiento para el cliente que se vea limitada técnicamente sólo por el hardware. La flexibilidad es el elemento central del soporte de software para adaptarse a las necesidades de los clientes. La comunicación entre la simulación de datos, por un lado, y la realización, por otro, que sigue siendo el soporte del conocimiento del área, es una de las claves de la implementación de la IA.  Comprender la situación del cliente en el mundo real es primordial en la medida en que SSI SCHÄFER avanza.

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