Existe una alta satisfacción en las empresas con los resultados obtenidos a través de proyectos con aplicaciones de inteligencia artificial, considerando que se ha mejorado la eficiencia, la precisión y la escalabilidad de sus operaciones.
La inteligencia artificial hace referencia a los algoritmos, modelos matemáticos y sistemas de computación que pueden realizar tareas que antes eran exclusivas de los humanos. El uso generalizado de la IA se basa principalmente en los avances en el ámbito del machine learning que consiste en la capacidad de un ordenador de aprender sin ser programado explícitamente, lo que significa que la automatización no se limita a lo que los humanos puedan entender. Así como, el uso más frecuente de redes neuronales cuyos modelos se inspiran en el funcionamiento del celebro humano.
Desde secpho hemos impulsado más de 20 proyectos donde se ha aplicado la Inteligencia Artificial, con gran transversalidad, en una variedad de sectores. Un dispositivo para la monitorización de activos y el seguimiento logístico inteligente (LOGISDA), el desarrollo de una plataforma digital para el control y seguridad alimentaria (PLATFORFUTURE), la digitalización del proceso de ensamblaje en una planta de automoción (VIRTUAL QUALITY FRAME) o el desarrollo de un sistema de mantenimiento predictivo para una planta siderúrgica (SMARTFAB); son algunas de las iniciativas llevadas a cabo bajo esta tecnología.
Proyectos que son una realidad: conoce nuestros casos de éxito
La consulta Gartner ha identificado para la AI en los próximos años innovaciones y técnicas que ofrecen beneficios significativos e incluso transformadores
El mejorado diseño de algoritmos de aprendizaje automático, combinado con el aumento de la potencia de los ordenadores, ha llevado a la exitosa implementación de la IA en la movilidad autónoma, los asistentes de voz, el análisis de imágenes médicas, a la analítica de los grandes datos industriales, entre otras áreas. Al mismo tiempo, se está impulsando el uso de big data debido a su habilidad para procesar enormes cantidades de datos, por lo que se posiciona como la tecnología esencial de las próximas décadas.
En el ecosistema deep tech, la gestión de datos optimizada es clave para desarrollar aplicaciones avanzadas en sectores estratégicos. Por ejemplo, en el ámbito de la salud, el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos mejora el diagnóstico temprano de enfermedades y personaliza tratamientos mediante IA predictiva.
Un ejemplo del ecosistema es SPECTROMEAT, un proyecto que emplea modelos de inteligencia artificial para analizar datos hiperespectrales en la industria cárnica, optimizando la seguridad y calidad de los productos sin necesidad de contacto físico.
En el sector logístico, LOGISDA aprovecha datos de activos industriales para optimizar la trazabilidad en fábricas y almacenes, mejorando la eficiencia en la gestión de inventarios.
Por otro lado, en la industria manufacturera, SMARTFAB se centra en el uso de datos en tiempo real para la detección temprana de anomalías en procesos productivos, aplicando IA para el mantenimiento predictivo y la optimización operativa.
