NTT Data ha llevado a cabo un estudio sobre la adopción de la IA generativa que muestra que esta tecnología ya está teniendo efectos positivos en los resultados de los fabricantes, aunque también constata dificultades en mano de obra, infraestructuras y gobernanza ética.

El estudio, titulado “Feet on the Floor, Eyes on AI” (Los pies en el suelo, los ojos en la IA), recopila opiniones de 500 responsables de la toma de decisiones en los sectores manufactureros de 34 países.

Según los resultados obtenidos por NTT, un 95% afirma que la IA generativa ya está mejorando la eficiencia y los beneficios, y un 94% espera que la integración de datos de Internet de las Cosas con modelos “mejorará la precisión y relevancia de los resultados generados por la IA”.

La mayoría de los encuestados respalda la combinación de esta tecnología con gemelos digitales para mejorar el rendimiento de los activos físicos y reforzar la cadena de suministro.

Algunos de los casos de uso más citados por los encuestados son la gestión de cadenas de suministro e inventarios, el control de calidad, la I+D y la automatización de procesos.

Aunque los primeros resultados son positivos y las perspectivas sobre la tecnología son optimistas, NTT destaca una serie de dificultades que obstaculizan el éxito de las implantaciones.

Por ejemplo, la compatibilidad con infraestructuras ya existentes. El 92% considera que las tecnologías antiguas obstaculizan “iniciativas importantes”. Sin embargo, NTT señala que la mayoría de los encuestados aún no ha realizado evaluaciones exhaustivas sobre el grado de preparación de sus infraestructuras.

Otras cuestiones planteadas son la falta de confianza de algunos expertos sobre su propia capacidad para integrar Internet de las Cosas con la IA generativa, la preparación de la mano de obra, la preocupación por los marcos destinados a equilibrar “riesgos y creación de valor”, y la falta de capacidad adecuada de almacenamiento y procesamiento de datos.

Por lo que respecta a los empleados, el 66% de los fabricantes afirma que su personal carece de los conocimientos necesarios para un uso eficaz de la IA generativa.