¿Cómo pueden los fabricantes garantizar una integración fluida?
Presión de clientes Para los fabricantes es cada vez más difícil producir rápidamente productos muy complejos y de buena calidad. AI Puede parecer la respuesta, pero cuando casi el 80% de los proyectos de IA no alcanzan los objetivos o no se completan, ¿es realmente la solución a los problemas de fabricación? Para Nicholas Lea-Trengrouse, director de inteligencia empresarial en Columbus, el éxito depende del enfoque operativo que se adopte. Los proyectos de IA deben aportar valor en todos los niveles para tener éxito. Entonces, ¿cómo pueden los fabricantes lograr este resultado?
Los experimentos con IA son cosa del pasado. La IA y el aprendizaje automático están en auge y más del 85 % de los fabricantes del Reino Unido ya han invertido y desean incorporarlos. Herramientas de IA Los fabricantes del Reino Unido utilizan estas tecnologías principalmente en cuatro áreas clave: control de calidad (38%), Ciberseguridad (37%), logística (34%) y servicio al cliente (32%).
La IA está de moda, pero en las plantas de producción, el éxito de los marcos y procesos de adopción que funcionan son limitados. Esto hace que los nuevos usuarios se muestren escépticos, pero con el plan de desarrollo de productos adecuado, los fabricantes pueden adoptar la IA sin problemas en todos los niveles de sus operaciones. A continuación, le mostramos cómo.
Jefe de Inteligencia de Negocios en Columbus.
1. Evite estancarse en la primera fase
Una encuesta reciente sobre inteligencia artificial de Gartner reveló que solo el 54 % de los proyectos avanzan desde la fase piloto hasta la producción. ¿Qué hay detrás de esto? Los fabricantes suelen identificar casos de uso para la IA y llevan a cabo pruebas de concepto o proyectos piloto, pero estos esfuerzos con frecuencia se estancan, un fenómeno conocido como el purgatorio de los proyectos piloto.
El ciclo de expectativas de Gartner sobre la IA muestra que actualmente nos encontramos en el punto álgido de las expectativas infladas. Los proyectos de IA fracasan porque a menudo pasan por alto el valor previsto y las verdaderas implicaciones de implementar la tecnología dentro de la organización. Entonces, ¿cómo pueden los fabricantes evitar caer en el vacío de la IA?
¿Cuál es el secreto del éxito de la IA?
El éxito de la adopción de la IA depende de una hoja de ruta de desarrollo de productos que ayude a las organizaciones a escalar de manera eficaz. La clave es apuntar a los primeros logros identificando las áreas de negocio que ya están preparadas para el éxito de la IA y donde es posible un impacto significativo.
Consideremos este escenario: un fabricante pretende aumentar sus márgenes de beneficio en un 10% el año próximo. Para lograrlo, debe cumplir tres objetivos: reducir el tiempo de inactividad de las máquinas, minimizar los desperdicios y solucionar las irregularidades de los proveedores.
A partir de esta evaluación, el fabricante puede identificar oportunidades para utilizar IA. analítica para predecir fallas de máquinas, detectar problemas de calidad de productos y optimizar las rutas de los proveedores. El objetivo es comprender qué procesos se pueden transformar para adoptar con éxito la IA y crear nuevo valor, lo que beneficiará tanto a los resultados como a la fuerza laboral.
2. Encontrar el equilibrio adecuado entre datos y perspectivas es fundamental para evitar la parálisis del análisis
Uno de los mayores desafíos en la adopción de IA para los fabricantes es la gestión de datos. Las organizaciones a menudo recopilan datos de múltiples fuentes dispares, incluidas hojas de cálculo de Excel, entradas manuales, servidores locales y nubeLos fabricantes que intentan integrar todos estos datos para obtener una visión integral del negocio y entrenar modelos de IA se enfrentan al importante obstáculo de la parálisis del análisis.
Para superar este desafío, los fabricantes necesitan una estrategia de datos sólida que garantice una integración y accesibilidad de los datos sin inconvenientes. Esto requiere que los fabricantes estandaricen los formatos de datos, implementen soluciones de almacenamiento de datos centralizadas y empleen técnicas avanzadas de procesamiento de datos. Un ecosistema de datos unificado permite a las organizaciones mejorar la calidad de los datos, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la precisión de los modelos de IA.
Elimine el desorden de datos con una gestión de datos sólida
En lo que respecta a los casos de uso de la IA, los fabricantes tienen ejemplos de referencia limitados, por lo que deben evaluar los datos que tienen disponibles y determinar qué datos adicionales podrían ser necesarios para entrenar las herramientas de IA. Las organizaciones están inundadas de datos, pero la calidad es tan importante como la cantidad. Para garantizar la calidad de los datos, los fabricantes deben implementar procesos y políticas sólidas para gestionarlos correctamente, asegurando su usabilidad, consistencia e integridad.
Aquí es donde los resultados de los modelos de aprendizaje automático y los datos asociados a la toma de decisiones en soluciones integrales pueden marcar una diferencia significativa. Estos resultados se pueden integrar en paneles de control diseñados para el uso comercial cotidiano, adaptándose perfectamente a los flujos de trabajo de los usuarios para brindar información útil. Los fabricantes pueden usar esta información para optimizar las operaciones, mejorar la toma de decisiones e impulsar mejores resultados comerciales.
3. Es de esperarse que los empleados se resistan: ¡la IA está ahí para empoderar, no para reemplazar!
Uno de los obstáculos iniciales que enfrentan los fabricantes con la adopción de IA es empleado Resistencia. Cuando las empresas introducen cambios, especialmente tecnológicos, la preocupación inmediata de muchos empleados es: “¿Esto me quitará el trabajo?”. Sin embargo, los fabricantes pretenden aprovechar la IA no para reemplazar roles, sino para hacer que el personal sea más eficiente, reducir las tareas repetitivas y mejorar la productividad en general. productividadEntonces, ¿qué se puede hacer para aumentar la aceptación?
Un liderazgo y una comunicación sólidos pueden garantizar una adopción sin problemas durante la etapa piloto y más allá
Es hora de que los líderes den un paso adelante y demuestren cómo la implementación de la IA beneficiará a todos. El enfoque debe estar en cómo los empleados pueden usar la tecnología para mejorar las funciones laborales, mejorar las condiciones laborales y crear nuevas oportunidades de crecimiento profesional en lugar de ser reemplazados por ella. Los equipos de liderazgo deben alinear las iniciativas de IA con los objetivos comerciales, trabajando hacia atrás a partir de los resultados deseados para identificar aplicaciones que impulsen estos objetivos. Este enfoque basado en productos ayuda a las organizaciones a comprender qué necesitan sus empleados de la IA y cómo se integrará en marcos operativos más amplios.
En esta etapa es fundamental involucrar a los empleados en el proceso de implementación de la IA para impulsar su aceptación. Las empresas manufactureras pueden solicitar la opinión de los empleados y demostrar cómo la IA puede abordar sus inquietudes y hacer que sus tareas sean más fáciles y eficientes para crear un sentido de pertenencia. Los fabricantes pueden alentar a los equipos multifuncionales a trabajar juntos y compartir conocimientos para garantizar un proceso de integración de la IA más fluido y alineado con los objetivos de la organización.
Para garantizar el éxito más allá de la fase piloto inicial, los equipos de liderazgo deben evaluar los productos de IA utilizando más que solo métricas de rendimiento estándar. Las tasas de adopción de los usuarios pueden brindar información valiosa. Al examinar la proporción de la audiencia objetivo que usa activamente el producto, la tasa de uso repetido y qué tan bien ayuda la IA empleados Al resolver los problemas iniciales, los fabricantes pueden evaluar si tanto los empleados como la empresa están obteniendo el valor a largo plazo.
4. Una creciente brecha en las habilidades en materia de datos está frenando la implementación de la IA: ¿cuál es la respuesta?
Un tercio (33%) de los fabricantes del Reino Unido afirma que la falta de habilidades es la barrera más importante para implementar tecnologías de fabricación inteligente como la IA. Esto pone de relieve una brecha sustancial entre la demanda de estas tecnologías y la capacidad para implementarlas de manera efectiva. Entonces, ¿cómo pueden los fabricantes abordar esta brecha de habilidades?
Las habilidades ya están a disposición del fabricante, ¡sólo hay que ponerlas en práctica!
Un enfoque consiste en invertir en programas de formación para mejorar las habilidades de los empleados actuales. Un estudio de IBM descubrió que la capacitación y el desarrollo de la fuerza laboral (39 %) se encuentran entre las principales inversiones en IA para las organizaciones que exploran o implementan IA. Muchas organizaciones de fabricación a menudo no se dan cuenta de que ya tienen empleados con las habilidades técnicas o transferibles necesarias para los roles de IA. Por ejemplo, un coordinador de logística podría convertirse en ingeniero de datos o analista de datos porque ya comprende los datos, los procesos, los sistemas ERP y los CRM.
Lo que a menudo falta es un poco de aprendizaje y apoyo específicos en áreas como ingeniería de datos, data lakehouses, almacenamiento de datos o codificaciónCon esta capacitación adicional, los fabricantes pueden transformar a sus empleados en ingenieros de datos y utilizar la IA de manera eficaz para ampliar y mejorar su trabajo.
Además, los fabricantes pueden buscar nuevos talentos con experiencia en inteligencia artificial y fabricación inteligente. Un equipo formado por una combinación de empleados experimentados y nuevos empleados con conocimientos nuevos y especializados puede crear una fuerza laboral dinámica capaz de impulsar la innovación tecnológica.
Las organizaciones que pueden aprovechar las habilidades existentes dentro de su fuerza laboral y brindar la capacitación necesaria a los nuevos empleados, pueden integrar más fácilmente las tecnologías de IA, mejorar la eficiencia operativa y, en última instancia, mejorar su competitividad.
Las hojas de ruta de la IA son clave para el éxito
Los fabricantes que aborden un proyecto de IA con un enfoque doble tendrán éxito duradero. En primer lugar, deben dividir su adopción en etapas manejables. En segundo lugar, también necesitarán una hoja de ruta de IA que les permita ver dónde la IA puede agregar valor, agilizar las operaciones y mejorar la producción. En conjunto, estos dos pasos ayudarán a los fabricantes a obtener éxito en la implementación y evitar convertirse en otra estadística de proyectos de IA fallidos.
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