Cómo paso de los pilotos de IA al ROI en toda la empresa?

Basado en el último informe de MIT, lo más probable es que hayas experimentado una iniciativa de IA que no haya tenido ningún impacto. De hecho, el 95% de todos los pilotos de IA no logran generar ningún retorno de la inversión (ROI). Muchos fabricantes están experimentando un fenómeno frustrante: la fatiga de la IA. Asistes a demostraciones impresionantes, inviertes en proyectos piloto prometedores y quizás incluso seas testigo de éxitos a pequeña escala. Sin embargo, ¿aún no ha visto que estas ganancias se traduzcan en un ROI significativo y medible?

El estudio del MIT identifica que más del 50% de la inversión piloto de IA se ha destinado a ventas y marketing. Estos proyectos son fáciles de presentar internamente, con aplicaciones que prometen escribir textos para usted o implementar chatbots para responder automáticamente a las preguntas de los clientes. Sin embargo, el verdadero ROI se encuentra en áreas como las operaciones y las adquisiciones.

Los proyectos piloto no fallan porque la tecnología haya fallado; fallan porque la aplicación era demasiado limitada para tener un impacto lo suficientemente significativo o porque los datos eran inmaduros y estaban desconectados. En resumen, la IA se estaba desplegando como parte de la última tendencia y no para resolver un problema empresarial real. La IA industrial ya no se puede tratar como un experimento genial, sino más bien como una transformación fundamental del proceso. Tenemos que dejar de preguntarnos: «¿Qué puede hacer la IA?» y comience a preguntarse: «¿Qué problema empresarial crítico puede resolver la IA para ofrecer un valor real?»

Fase 1: Establecer las bases a través de la gobernanza de datos de calidad

El atractivo de la IA es poderoso. El mantenimiento predictivo, el análisis de calidad y la previsión de la demanda parecen posibilidades interesantes. Sin embargo, todos los programas de IA, incluso los pilotos a pequeña escala, exigen datos de calidad para generar los resultados deseados. A menudo, los algoritmos funcionan exactamente como se diseñaron en su entorno controlado. Los verdaderos desafíos surgen cuando estos proyectos intentan escalar. Si un programa de IA no produce el resultado deseado, es posible que el principal culpable no sea el modelo de IA en sí, sino los datos que se proporcionan.

La IA a nivel de producción exige una fuente de datos sólida. Los pilotos suelen confiar en conjuntos de datos seleccionados manualmente, que es posible que aún no existan a escala para los principales fabricantes. De hecho, los datos piloto pueden incluso generarse artificialmente para entrenar al sistema de IA sobre cómo responder adecuadamente cuando se proporcionan datos reales.

Además, muchas soluciones de IA funcionan en silos de datos, desconectadas de los sistemas MES, ERP y SCADA existentes. Esto hace que sea imposible implementar sus conocimientos en los procesos existentes con un impacto lo suficientemente significativo. Limitar el conjunto de datos proporcionado a los sistemas de IA limita la información potencial que se puede generar. Esta es la razón por la que una gobernanza de datos sólida es fundamental para el éxito del escalado de la IA, pero es un aspecto de la implementación que a menudo se pasa por alto y provoca el fracaso de muchos proyectos piloto. Los silos de datos son el enemigo de la IA empresarial.

Por lo tanto, identifique los datos necesarios para una aplicación de IA específica, invierta en desarrollar esos datos a lo largo del tiempo e implemente controles de calidad para garantizar el crecimiento gradual de una base de datos escalable. Las herramientas asistidas por IA más valiosas son las que tienen datos en tiempo real, están conectadas y tienen conjuntos de datos completos.

Fase 2: Identificar la estrategia de mayor ganancia

Otro error importante a la hora de ampliar la IA industrial es intentar automatizar en aras de la automatización en lugar de centrarse en resultados empresariales específicos. Esto diluye el esfuerzo en toda la empresa y dificulta la cuantificación del éxito. El verdadero ROI de toda la empresa se obtiene a través de la calidad de las mejoras, no de la cantidad.

Identifique un indicador clave de rendimiento (KPI) de alto impacto que generaría la mayor ganancia con la mayor mejora financiera para la organización. La implementación de la IA no consiste en automatizar cada pequeña tarea, sino en impulsar la mejora de una métrica que realmente importa en toda la empresa. Algunos KPI comunes que miden las organizaciones incluyen:

• OEE (eficacia general del equipo)
• Rendimiento
• Tiempo de inactividad
• Residuos

Fase 3: Ampliación con una hoja de ruta

Una vez que haya identificado la mayor ganancia para su empresa, es el momento de una implementación estratégica. Asegúrese de mantener la disciplina durante todo este proceso, para no permitir que la implementación de la IA industrial crezca demasiado rápido o de forma demasiado esporádica. No intentes implementar la IA en todas las plantas a la vez.

Paso 1: Elija un sitio piloto

Elija un único sitio piloto que sea la base del modelo de IA. Debe incluir un liderazgo sólido y la participación de los empleados para garantizar el máximo impacto. La instalación piloto ayudará a refinar el sistema de IA, optimizar las fuentes de datos y resolver cualquier obstáculo operativo.

Paso 2: Involucrar a los trabajadores para obtener comentarios

Luego, involucre a los operadores de primera línea, los equipos de producción, los equipos de mantenimiento y cualquier otro trabajador que interactúe con el sistema de IA para obtener comentarios inmediatos sobre el progreso de la implementación. La IA en la fabricación no consiste en reemplazar a los trabajadores, sino en apoyarlos y permitirles hacer su trabajo más rápido y mejor que nunca. Si bien una solución de IA puede ser técnicamente factible, si los trabajadores no confían en ella o no la utilizan, la implementación será un fracaso. Identifique el progreso y celebre las victorias cuando propaguen los comportamientos correctos.

Paso 3: Estandarizar los objetivos para la creación de plantillas

Cuantifique el valor generado por el flujo de trabajo de IA o los resultados que proporcionó y que no se habían producido antes en el sitio piloto. Utilice ese impacto medible para crear directrices claras sobre cómo se pretende utilizar el sistema de IA en toda la empresa a fin de garantizar que tenga el máximo impacto. Las soluciones de IA ya están listas para generar una plantilla que se utilizará en otras ubicaciones. Y manténgase adaptable al implementar en otras ubicaciones, que pueden tener circunstancias o conjuntos de datos únicos.

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IA exitosa en toda la empresa

Recuerde que pasar de los programas piloto de IA aislados a la IA para toda la empresa no es una carrera rápida, es un maratón estratégico. El éxito no se mide por la cantidad de modelos de IA implementados, sino por el impacto medible en los resultados de la empresa.

Este viaje requiere un cambio fundamental de perspectiva, pasando de la IA, que es una tecnología interesante, a un aspecto central de su proceso de producción. La expansión de la IA tiene menos que ver con la tecnología y más con la gobernanza de los datos, los medibles impactantes y la planificación estratégica. Las herramientas asistidas por IA que tienen éxito son aquellas que tienen datos en tiempo real, están conectadas y cuentan con la aceptación de los trabajadores de toda la empresa.

Al priorizar una hoja de ruta centrada en las personas, los fabricantes pueden finalmente liberarse del ciclo de fracaso de los pilotos y aprovechar el enorme valor de la IA industrial.