# data[].attributes.body
Alumno Deivis Ulate Miranda

Profesor Andres Díaz Espinoza

Estudio de caso 2

Administracion de la produccion I

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial en la industria está transformando la forma en que se realizan las operaciones. Algunos de los cambios que se esperan son: automatización de procesos, análisis de datos, mejora de la seguridad y reducción de costes.

Aquellas empresas que se adapten y adopten la IA en sus procesos tendrán una ventaja competitiva en el mercado. La aplicación de la tecnología en la industria está en el adn de Mesbook y la inteligencia artificial es un área que tenemos muy presente

# data[].attributes.body
Actualmente, el sector industrial debe hacer frente a multitud de retos relacionados con la digitalización, la globalización de los mercados y los nuevos flujos de producción y comunicación.

Por tanto, el concepto de Industria 4.0 ha pasado a formar parte de nuestro día a día, abriendo un amplísimo abanico de oportunidades a todo tipo de negocios relacionados con la industria. Esta revolución representa una gran oportunidad para aumentar valor añadido y crear una ventaja competitiva frente al resto, aunque también implica una serie de cambios que el mercado reclama llevar a cabo.

Uno de los puntos más importantes de un negocio industrial es su producción. En este caso, toda empresa, si desea desmarcarse de su competencia, necesitará cubrir la demanda con efectividad, pasando por una producción optimizada, controlada y de mayor calidad.

Si a esto le sumamos que clientes y proveedores demandan servicios con mayor inmediatez, calidad y eficiencia, podemos llegar a entender la situación en la que se encuentra el sector industrial. Para alcanzar este tipo de exigencias, es vital reforzar la actividad productiva, evitando situaciones de riesgo y pasando por la automatización segura de muchos procesos.

# data[].attributes.body
El origen de la inteligencia artificial en la industria se remonta a la década de 1950, cuando los científicos comenzaron a investigar la posibilidad de crear máquinas que pudieran pensar y aprender como los seres humanos. Los primeros intentos se centraron en la creación de programas de software capaces de realizar tareas específicas, como el análisis de datos financieros o la planificación de horarios.

Con el tiempo, estas herramientas se convirtieron en los sistemas expertos, que utilizaban reglas y algoritmos para tomar decisiones y resolver problemas. Sin embargo, la verdadera revolución vino con el auge del aprendizaje automático y las redes neuronales. Con el uso de algoritmos de aprendizaje profundo, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes cantidades de datos y aprender de ellos, lo que les permite tomar decisiones más precisas y complejas.

# data[].attributes.body
La inteligencia artificial (IA) ofrece una serie de beneficios para la industria, que incluyen:

Automatización: La IA permite automatizar tareas rutinarias y repetitivas, lo que puede mejorar la eficiencia, reducir los errores y liberar a los empleados para que se dediquen a tareas más importantes

Mejora de la calidad: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y detectar patrones y problemas que podrían pasar desapercibidos para los humanos, lo que puede mejorar la calidad de los productos y servicios.

Personalización: La IA puede utilizar datos de los clientes para crear ofertas personalizadas y adaptarse a las necesidades individuales de los clientes.

Optimización de procesos: La IA puede mejorar la planificación y el control de la producción, lo que puede mejorar la eficiencia y reducir los costos.

Innovación: La IA puede abrir nuevas oportunidades y formas de pensar en la industria, lo que puede impulsar la innovación y el desarrollo de nuevos productos y servicios.

Análisis de datos: La IA puede analizar grandes cantidades de datos y proporcionar información valiosa sobre el rendimiento de la empresa y las tendencias del mercado.

Mejora de la seguridad: La IA puede detectar y prevenir riesgos en tiempo real y proporcionar una mayor seguridad en el lugar de trabajo.

Mejora de la eficiencia y productividad: La IA permite a las empresas automatizar sus procesos y eliminar tareas repetitivas y aburridas. Con la IA, las fábricas pueden operar las 24 horas del día, lo que aumenta la eficiencia y la productividad.

Mejora de la calidad del producto: La IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real y detectar errores en el proceso, lo que permite corregirlos rápidamente y mejorar la calidad del producto.

Reducción de costes: La automatización de los procesos puede reducir los costos de mano de obra y aumentar la eficiencia. Además, al identificar y evitar errores, se reducen las pérdidas y los costos asociados.

Mejora de la toma de decisiones: La IA puede proporcionar análisis y datos precisos que pueden ayudar a los gerentes a tomar mejores decisiones de planificación y producción.

Personalización: La IA puede ayudar a las empresas a personalizar sus productos y servicios para satisfacer las necesidades específicas de los clientes.

# data[].attributes.body
Machine Learning

Machine Learning significa aprendizaje automático. Según este concepto, las máquinas procesan grandes volúmenes de datos e identifican patrones que generan conocimiento sobre el comportamiento del usuario.

De esta manera, pueden aprender y mejorar continuamente la toma de decisiones, incluso sin ninguna intervención humana.

Deep Learning

Deep Learning es profundizar en el aprendizaje automático. Se basa en redes neuronales, que utilizan algoritmos más complejos para aproximar el funcionamiento de las neuronas y el cerebro humano.

En combinación con el machine learning —que funciona de manera más lineal—este concepto mejora la capacidad de procesar datos y generar inteligencia.

# data[].attributes.body
https://youtu.be/DtmJGuCndO4?si=Iy4OT2JPZ8OVjFck

https://youtu.be/doy5CUtx6Jc?si=Iy8wMgh-jAxV-Q_E

# data[].attributes.body
La síntesis a alto nivel del estudio, sería que la capacitación en competencias digitales y la adecuación cultural a esta nueva era de disrupción tecnológica (tanto de plantillas como de directivos de las organizaciones), es fundamental para poder beneficiarse de la Inteligencia Artificial y el resto de cambios que nos están agitando en la sociedad y el mundo empresarial.

Sin liderazgo, cultura y preparación digital de los profesionales, las empresas no serán fértiles a la enorme potencia de tecnologías como la Inteligencia Artificial, IoT, blockchain, realidad aumentada, computación cuántica, etc., y la productividad empresarial no se verá verdaderamente impulsada.

# data[].attributes.body
Entre otras conclusiones se destaca que los problemas de productividad empresarial más importantes actualmente son los procesos ineficientes (23%), los silos de conocimiento (17%), la deficiencia de skills digitales en la organización (16%).

La productividad en tareas rutinarias (atención al cliente, seguimiento RRSS, etc) mejoraría reemplazando a las personas por bots u otros sistemas de automatización robótica o RPA (24%), aumentando las capacitación digital de la plantilla (21%).

La IA tendrá más impacto en procesos que tengan que ver con interacciones 24X7 con el cliente (24%), aceleración de procesos y aplicaciones (20%) , ganar precisión en las decisiones (19%).

Los beneficios que puede reportar la IA en la productividad empresarial pasan por identificar y erradicar comportamientos o prácticas inadecuadas (31%), descubrir silos de pérdidas y fugas de productividad (23%), descubrir talento oculto en la organización (16%).

# data[].attributes.body
Yue P, Limao Z. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction. 2021;122:103517. Doi: 10.1016/j.autcon.2020.103517

2. Darko A, Chan A, Adabre M, Edwards D, Hosseini R, Ameyaw E. Artificial intelligence in the AEC industry: Scientometric analysis and visualization of research activities. Automation in Construction. 2020;112:1-19.Doi: 10.1016/j.autcon.2020.103081

3. Castro L, Carballal A, Rodrígez N, Santos I, Romero J. Artificial intelligence applied to conceptual design. A review of its use in architecture. Automation in Construction. 2021;124:103550.Doi: 10.1016/j.autcon.2021.103550