IDG NS: Mercedes-Benz lleva mucho tiempo apostando por el aprendizaje automático y la IA clásica. Hoy en día también se utiliza la IA generativa, por ejemplo en el entorno de producción MO360 (un sistema 100% digital basado en la explotación de datos de extremo a extremo que el fabricante acaba de implementar). ¿Qué es exactamente y en qué medida modifica los perfiles de los empleados?

Jan Brech. Con la digitalización y el uso cada vez mayor de potentes sistemas de IA, los perfiles profesionales están evolucionando en la producción y la administración. La IA tiene como objetivo mejorar y facilitar el trabajo diario de los empleados. Las nuevas herramientas digitales, por ejemplo, permiten a los empleados de las líneas de producción optimizar aún más los procesos y la gestión de la calidad a largo plazo. Los primeros resultados provisionales de MO360 son muy prometedores, especialmente porque vemos que este enfoque no sólo es aceptado por los expertos en TI, sino también por los capataces en el taller.

Su empresa ha lanzado la iniciativa de cualificación Turn2Learn. ¿Qué habilidades de IA o digitalización se están enseñando a los empleados?

Turn2Learn es una iniciativa de nuestro departamento de RRHH que se centra en la digitalización y la IA. Cubre áreas que van desde la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para principiantes hasta el camino de aprendizaje que conduce a la ingeniería rápida, incluida la capacitación en lenguajes de programación como Python, aprendizaje profundo y redes neuronales. , sobre aprendizaje por refuerzo, sobre RPA y procesamiento del lenguaje natural. En total, los empleados tienen acceso a más de 40.000 cursos de datos y cualificaciones de IA en varias plataformas de aprendizaje externas. También lanzamos la iniciativa Best Team en TI, porque nuestro mayor activo es nuestra gente. Por eso es muy importante para nosotros atraer y retener a los mejores empleados.

¿Mercedes-Benz sólo forma a empleados de producción o también a trabajadores de oficina?

Invertimos en el desarrollo de habilidades digitales en todas las áreas del negocio. Ya sean colegas de los departamentos de producción o administrativos, todos necesitan conocimientos relevantes y nuevas habilidades para utilizar eficazmente las aplicaciones de IA en su trabajo diario. A través de dos programas piloto, actualmente estamos formando a más de 600 empleados de todas las áreas del grupo para convertirse en especialistas en datos e IA.

El sistema de gestión de producción MO360, construido en la nube de Azure, permite el seguimiento unitario de las operaciones y el análisis del rendimiento en paneles de control, directamente en la línea de montaje. (Foto: Mercedes Benz)

¿Crees que la IA generativa provocará la pérdida de empleos?

Todavía no podemos decir con certeza qué efectos tendrán el aumento de la digitalización y la IA generativa en la vida laboral futura de nuestros empleados. Lo que está claro, sin embargo, es que los métodos de trabajo cambiarán, al igual que los propios perfiles profesionales. Por eso la cualificación es la clave para una transformación exitosa.

¿Cómo evoluciona el trabajo de los empleados durante el proceso de transformación digital y en el contexto de la introducción de la IA?

Ciertas actividades ciertamente podrán transferirse a aplicaciones de IA en el futuro, como las actividades repetitivas o las relacionadas con el reconocimiento de patrones. Pero es algo positivo, porque significa que será posible una mayor libertad para el pensamiento estratégico o el trabajo creativo, del mismo modo que la automatización y los robots han cambiado la forma en que se fabrican los automóviles.

¿Dónde está Mercedes-Benz en el uso de la IA generativa?

Somos realmente productivos con la IA generativa en algunas áreas, y no me refiero solo a proyectos piloto. Por ejemplo, hemos estado usando GitHub Copilot para el desarrollo de software desde mayo y estamos viendo mejoras significativas en la eficiencia. También utilizamos IA generativa en entornos de clientes. En Gran Bretaña, por ejemplo, un asistente virtual inteligente puede interactuar con los clientes en el sitio web y proporcionar respuestas específicas a sus preguntas sobre instrucciones de funcionamiento e información del vehículo. Además, en nuestra plataforma de datos MO360, la IA generativa nos ayuda a analizar y procesar datos. Y con la ayuda de un modelo de lenguaje grande, los datos, o modelos de datos, están disponibles para que puedan ser consultados por los trabajadores de la línea de producción utilizando lenguaje natural, no sólo por especialistas que utilizan consultas altamente especializadas. Esto es lo que estamos probando actualmente con ChatGPT. En última instancia, la IA acelera la democratización del uso de datos.

¿En qué áreas ve el mayor potencial para la IA?

Analizamos esta cuestión de manera muy intensa, analizando estudios externos y probando la IA internamente. Por un lado, está el desarrollo de software. Estamos viendo ganancias de eficiencia muy significativas en este ámbito, ya sea que hablemos de ingeniería y desarrollo de vehículos o de procesos más transversales dentro de la empresa.

Por otro lado, está el diálogo con el cliente. En el futuro previsible, la interacción directa de la IA con el cliente, como se experimenta actualmente en el Reino Unido, probablemente seguirá siendo la excepción. Pero estoy convencido de que las aplicaciones de IA ayudarán a mejorar aún más la experiencia del cliente y hacer que los procesos sean más eficientes.

Otro ámbito en el que es necesario invertir mucha materia gris es el del diseño paramétrico (un modo de funcionamiento del software CAD, nota del editor) en ingeniería. Allí, la IA generará importantes aumentos de productividad porque apoya el trabajo de personas especializadas en este tema.

“El control de las alucinaciones es quizás la cuestión más importante a abordar en la actualidad. » (Foto: Mercedes Benz)

Con la capacidad de ingresar datos mediante voz o teclado, ¿aún es necesario capacitar a los empleados en IA?

Al inicio se realiza una formación inicial para los casos de uso definidos en producción. Además, nuestros empleados tienen acceso a otras oportunidades de capacitación sobre el tema, incluida una ruta de aprendizaje sobre ingeniería rápida. Pero también aprenden a utilizar estas herramientas de forma creativa para probar cosas y ver qué funciona y qué no.

En términos generales, creo que el mensaje, o la ingeniería del mensaje, es algo que se puede aprender. Por ello, estamos barajando la posibilidad de ofrecer formación en esta materia a toda la empresa, y no sólo a determinados profesionales de la informática y la gestión de datos. Seguramente esto ayudará a aprovechar al máximo la IA generativa.

¿Cuáles son los problemas de IA o ChatGPT que has encontrado hasta ahora?

Las alucinaciones son definitivamente un desafío. Por ejemplo, en la aplicación de interacción directa con el cliente en el Reino Unido, se trataba de encontrar el equilibrio adecuado. [autrement dit, le bon niveau de modération]. Puedes descartar en gran medida las alucinaciones mediante comprobaciones de plausibilidad y restricciones asociadas, pero si estableces criterios demasiado estrictos, la máquina te dirá "No puedo comentar sobre eso" con más frecuencia de la que quisieras. Por lo tanto, ambos debemos ser muy cuidadosos mientras buscamos el equilibrio adecuado. Controlar las alucinaciones es quizás la cuestión más importante que debe abordarse hoy en día y está en el centro de la investigación de la IA.

¿Mercedes-Benz entrenará sus herramientas de inteligencia artificial únicamente con sus propios datos?

Sí. Por ejemplo, si queremos explicar visualmente nuestros vehículos a los clientes, solo podemos hacerlo con nuestros propios datos de entrenamiento. Además, estas sesiones de formación se desarrollan exclusivamente en las zonas seguras de estos entornos de IA, por lo que los datos no pueden hacerse públicos. También hay datos públicos que podemos usar para la IA, pero, especialmente en el entorno de producción, dependemos de nuestros propios datos.

Además de los servicios Azure OpenAI en el entorno de producción, ¿qué papel desempeñan otras soluciones de IA para Mercedes-Benz?

Actualmente los medios presentan a OpenAI como una especie de punta de lanza de la IA. Esta es una muy buena solución técnica, pero no nos limitaremos a eso. Otras empresas tienen soluciones interesantes. Estamos empezando a mirar de cerca las alternativas de código abierto. Además de los grandes proveedores del mundo privativo como OpenAI, Microsoft o Google, hay que entender el interés por esta parte del mercado.

También creo que no deberíamos pensar en la IA como un sistema que opera de forma autónoma. Debe estar profundamente integrado en nuestros otros sistemas y procesos. Por eso pedimos a todos nuestros socios que utilicen elementos de IA en sus entornos. La tecnología necesita abrirse camino en todo el panorama y estoy seguro de que eso es lo que sucederá.