Si hablamos de empresa 4.0, tal vez el que puede considerarse punto de inflexión más decisivo vino marcado por una sencilla receta:

• Recoger enormes cantidades de datos para entrenamiento, muchos más de los que cualquiera hubiese pensado que fuesen relevantes o posibles una década atrás.
• Después acondicionar y preprocesar los datos de forma que las relaciones claves entre ellos sean fácilmente accesibles.
• Por último, alimentar los resultados en métodos de aprendizaje automático estándares y disponibles en código abierto como la regresión logística o las redes neuronales, en sistemas de altas prestaciones en paralelo.

Google supo sacar partido a esa fórmula para gestionar la publicidad, los filtros de spam o la traducción de idiomas, entre otras aplicaciones. Lo más sorprendente de su éxito fue el modo de aprovechar el conocimiento acumulado en el campo de la IA y el aprendizaje automático gracias a la propia efectividad de los datos.

Demostró en la práctica que los modelos sencillos alimentados con grandes conjuntos de datos fulminaban a los sofisticados planteamientos teóricos de expertos en la materia. Con ello se inauguró la era del Big Data, pues la clave de esta suerte de alquimia recae fundamentalmente en el primer paso: la adquisición de datos a escalas mucho mayores.

Empresa 4.0 y cifras

La inteligencia artificial ha atraído más de 18.000 millones de dólares en inversiones desde 2009 y los gigantes tecnológicos han realizado adquisiciones de empresas de robótica e IA a un ritmo frenético. Pero sigue habiendo algunos aspectos que limitan la aplicación de este modelo a todos los ámbitos. Como subraya el propio Andrew Ng, uno de los principales referentes en la materia, los datos y el talento son recursos limitados en la empresa 4.0.

A veces la cantidad de datos no es “grande” sino “pequeña” (y recoger más puede ser ilegal, muy caro o imposible a día de hoy), o éstos no pueden interpretarse sin un modelo sofisticado, o no se pueden agrupar los datos procedentes de distintos usuarios o clientes por temas legales, políticos o contractuales, por poner algunos ejemplos.

En la empresa 4.0. la aplicación industrial de la inteligencia artificial se usa, por ejemplo, para optimizar las prestaciones de producción y comprender mejor los procesos de negocio, se dan en parte estos aspectos. Los sistemas ciberfísicos son un reto fundamental para la industria del futuro, y la correcta integración del análisis de datos y la inteligencia artificial no vendrá sólo de empresas nativas digitales, sino de aquellas organizaciones que destaquen por su talento para tratar los dominios físico y digital en su conjunto, no de forma aislada.

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