Revista CCA 2-2020 web v.22 junio

64 economía HISPANO - ALEMANA Nº 2/2020 Aunque hoy es un término de moda, la Inteligencia Artificial ya existía hace décadas. La diferencia es que ahora disponemos de una capacidad computacional infinitamente mayor y ello permite implementaciones que entonces quedaban limitadas a planteamientos teóricos o cuyo alto tiempo de computación impedía su utilidad práctica. Inteligencia Artificial, Machine Learning, Redes Neuronales, Big Data, Deep Learning… Dar una definición de IA es una tarea compleja, sobre todo porque ni siquiera hay acuerdo en la definición en sí de “inteligencia”. Nuestro cerebro realiza más de 50 actividades: de la percepción a la empatía, de la atención selectiva hasta la percepción social, o del reconocimiento del lenguaje a la gestión de la ambigüedad. Y todo eso configura, al fin y al cabo, nuestra inteligencia. Algunas de tales actividades pueden ser simuladas por máquinas, mientras que otras quedan reservadas a los aspectos más profundos de nuestra inteligencia natural. La Era Exponencial La Era Exponencial ha traído cantidades ingentes de información, ahora acumulables a muy bajo coste, que sencillamente el cerebro humano ya es capaz de procesar. Por ello, en su permanente empeño innato de entender y dominar la realidad, el mismo ser humano necesita diseñar nuevas herramientas que le permitan acumular, procesar y analizar toda esa información, para ponerla al servicio de sus propósitos, que no dejan de ser los mismos que siempre fueron, pero en un marco de referencia diferente. Podemos definir la IA como “la subdisciplina de las Ciencias de la Computación que busca el desarrollo de máquinas capaces de imitar comportamientos inteligentes”. Lo que permite a la especie humana sobrevivir y medrar no es su fortaleza física, tampoco su destreza y habilidades manuales, muy lejos por otra parte de la perfección. Tampoco su capacidad extraordinaria de procesar de manera sistemática cantidades ingentes de datos. Más bien es su capacidad de adaptación, la capacidad de imaginar y crear soluciones que le permiten el dominio y explotación de su entorno natural. ¿La máquina gana? La máquina más simple puede causarnos graves daños físicos. Una máquina simple corre más que el atleta más rápido, golpea la pelota con una precisión que nunca estará al alcance del ser humano. Un computador procesa más jugadas alternativas de ajedrez y a un nivel de profundidad mayor que cualquier jugador. Por ello, en capacidad computacional, fuerza física o destreza, no cabe si no concluir que “la máquina gana”. Miremos ahora desde otra perspectiva. El hecho de que la IA entre con tanta fuerza en nuestras vidas ha de hacernos mucho más conscientes de que la base de la existencia del ser humano es la búsqueda continua de la “felicidad”, bien en forma de maximización del placer, bien como minimización del sufrimiento. Y es que de esa búsqueda de la felicidad surgen nuestros propósitos, metas, retos, anhelos y ambiciones, que, al fin y al cabo, son los que motivan cualquier acción. Pues bien, una máquina no siente placer ni dolor, coraje ni miedo, no puede conocer la felicidad, no puede autodeterminar propósitos, metas, retos o anhelos, y por tanto no tiene el activador esencial que da sentido a lo que se hace. Y si no hay un propósito, aunque exista conocimiento, sencillamente no hay acción. En este sentido, “el humano gana”. El matrimonio entre humanos y máquinas es inevitable. Incluso necesario y emocionante. Pero nunca será entre iguales. Incluso las máquinas más sofisticadas siempre terminarán siendo medios al servicio del ser humano y de sus fines. Rafael M. Merinero INTELIGENCIA ARTIFICIAL SOCIEDAD Y EMPRESA NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO ESTRATEGIAS E IMPLEMENTACIÓN IMPLICACIONES ÉTICAS 11 NOV | 18:00 | ENTREGA PREMIO DE EXCELENCIA 2020 IV ENCUENTRO EMPRESARIAL HISPANO-ALEMÁN 12 NOV 2020 ENCEMP 2020 M A D R I D Una de las grandes ventajas que aporta la Inteligencia Artificial al sector de la logística es la analítica predictiva aplicada a la planificación de la demanda en la cadena de suministro. Esto permite el ajuste de los volúmenes de producción, la optimización de recursos y rutas, una mayor trazabilidad o la reducción de stocks y de riesgos laborales. En Linde Material Handling aplicamos la IA desde dos ópticas totalmente diferenciadas. Por un lado, aportamos valor a nuestros clientes a través de la optimización del flujo de materiales en gran parte de su cadena de suministros, comprendiendo desde la recepción de materia prima hasta la salida del producto acabado. Por otro lado, gracias al uso de diferentes dispositivos conectados (IoT), nuestros clientes obtienen un mantenimiento predictivo de las carretillas y sistemas de manutención. Estos dispositivos emiten datos en tiempo real que son analizados y tratados juntamente con históricos permitiendo anticiparnos a posibles incidencias. Esto se traduce en ventajas muy significativas para nuestros clientes: evitar paros no deseados de los vehículos, mayor productividad, menores costes de averías, así comomayor seguridad y fiabilidad. Jaime Gener Bover Director general LINDE MATERIAL HANDLING IBÉRICA Top 3 Killer-Apps • Mantenimiento predictivo • Optimización de recursos • Seguridad PREVIO ENCEMP 2020 La IA: ¿Inteligencia Real o Aparente? INDUSTRIA/LOGÍSTICA