En el sector de la ingeniería, que no ha dejado de evolucionar en las últimas décadas, viene en camino una nueva ola que cambiará la forma de trabajar de los profesionales de este campo: La IA generativa (GenAI), aplicada a los Modelos Fundacionales Industriales (IFM, por sus siglas en inglés), que son parecidos a los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) que se usan en chatbots, con la diferencia de que se basan en conjuntos de datos industriales de alta calidad para su entrenamiento.
En el argot ingenieril, son ya conocidos los asistentes digitales integrados en el software de fabricación asistida por computadora (CAM), incorporación relativamente reciente impulsada por los avances de la IA y el Machine Learning. Estos ya revolucionan el día a día de los ingenieros por sí mismos al comprender cómo mecanizar diseños de piezas específicos asimilando los estándares de cada empresa, basados en las mejores prácticas del pasado. Con este conocimiento, son capaces de recomendar el proceso de fabricación óptimo y las herramientas necesarias para mecanizar eficientemente las piezas; además, detectan errores en tiempo real y optimizan trayectorias de las herramientas, entre otras cosas sumamente útiles.
Los asistentes digitales integrados en CAM son un parteaguas. Cuando no existían, los ingenieros veían pasar años antes de poder tener toda esta experiencia; ahora con ellos, el nuevo personal puede igualarse a los veteranos en poco tiempo. Pero esta innovación pronto será cosa del pasado, con la llegada tan necesaria de los asistentes industriales basados en GenAI.
La ola que viene, y lo que falta para un lenguaje digital de la ingeniería exitoso
La realidad actual de la industria es complicada: las empresas sufren una grave escasez de expertos y trabajadores cualificados; los procesos y productos de fabricación industrial son cada vez más complejos, y estamos en un momento en el que las demandas de cadena de valor aumentan y los ciclos de innovación se acortan. En este escenario, los asistentes industriales basados en GenAI serán una solución bienvenida, pero para que funcionen, se necesita más que sólo velocidad de procesamiento o múltiples procesadores gráficos.
El lenguaje de la ingeniería maneja modalidades de datos complejas: al texto, imágenes y código, se añaden diagramas, modelos, datos de sensores, estándares, dibujos, simulaciones y mucho más. Que las redes neuronales GenAI industriales aprendan todo requiere de un entrenamiento previo con los conjuntos de datos de mayor calidad y extensión posibles. Es ahí que entran en juego Siemens y los IFM.
Siemens es pionera en IA, tecnología con la que ha trabajado desde la década de 1970. Al profundo conocimiento que tenemos como empresa en este tema, se suma la enorme cantidad de datos de diversos sectores que ahora resultan útiles para los programas de GenAI, pues como dice Tali Segall, líder de IFM en Siemens, “una aplicación GenAI es tan versátil como los datos que la alimentan, y si éstos provienen de la industria, un asistente de IA puede usar su vasto acervo de conocimiento para ayudar a los ingenieros incluso con las tareas más complejas. De esta forma, estamos llevando la industria a un nivel completamente nuevo”.
En el futuro cercano, gracias al apoyo de la GenAI y los IFM, los ingenieros podrán centrarse en una toma de decisiones de alto nivel (como la especificación de objetivos e intenciones clave de algún producto en fabricación, su durabilidad, el rendimiento y los costos, por ejemplo), y la tecnología hará el trabajo computacional rutinario, ofreciendo alternativas de diseño mejoradas.
El mundo de posibilidades de aplicaciones de los IFM es prácticamente infinito. Hablamos de una colaboración que aprovechará al máximo la automatización de las tareas que consumen más tiempo, para que los profesionales de la ingeniería se ocupen de lo estratégico.
Si bien aún falta camino por recorrer, y la transformación no sucederá de la noche a la mañana, no hay duda de que vamos avanzando. Siemens, en colaboración con Microsoft y su plataforma en la nube Azure, ya está haciendo realidad soluciones de IA alrededor de este tema. El mundo de la ingeniería continúa evolucionando, y pronto será muy distinto de como lo conocemos, para bien de la industria.
