Proyecto Planet4: Las universidades europeas se preparan para satisfacer las demandas industriales del mercado laboral en el ámbito de la inteligencia artificial

Según la Encuesta Global de McKinsey sobre Inteligencia Artificial (2022), la proporción de organizaciones y empresas que utilizan la Inteligencia Artificial (IA) se ha estabilizado entre el 50 y el 60 por ciento en los últimos años, lo que afecta al creciente número de especialistas en IA que las empresas necesitan capacitar o contratar. El consorcio internacional del proyecto Erasmus+ PLANET4 se asoció con universidades de España, Polonia, Italia y Grecia, junto con varias empresas del sector industrial, para analizar cómo las universidades pueden contribuir a satisfacer la demanda de especialistas en IA.

Nuevas tareas para las instituciones educativas y los futuros talentos

Según explican los expertos, la tendencia de AI-everything ("IA en todo") plantea un nuevo reto para las universidades y las instituciones educativas que forman a especialistas e ingenieros en tecnología. "Es una tarea bastante compleja y multidisciplinaria, ya que la coexistencia entre humanos e IA debe enmarcarse dentro de los límites actuales de la ética y la responsabilidad, que generalmente abogan por la transparencia, la explicabilidad y la ausencia de sesgos en los sistemas de IA que trabajan junto con los seres humanos en entornos industriales", explica el Dr. Joan Navarro de La Salle-URL, sobre el auge actual de la inteligencia artificial.

Durante el proyecto PLANET4, las organizaciones colaboradoras y las universidades recogieron las necesidades y retos asociados a la digitalización industrial, lo que motivó explorar varias líneas de investigación. "Por ejemplo, se constata una necesidad latente no solo procesar, almacenar y recopilar datos, sino que también generar una gran cantidad de datos (Big Data) a tiempo real. Esto nos lleva a investigar, entre otras cosas, qué se puede hacer para adaptar y modernizar la maquinaria y los sistemas TIC existentes para generar más datos que, procesados adecuadamente, podrían utilizarse para optimizar procesos y mejorar la eficiencia", señala el Dr. Navarro.

Él y sus colegas de las universidades de Pisa, Rzeszów y Ioánnina enfatizaron las necesidades más relevantes que se identificaron en la industria poniendo especial hincapié en la seguridad de los procesos industriales actuales. Este punto se ha vuelto más crítico en los últimos años dada la mayor conectividad de los sistemas industriales, ya que las amenazas cibernéticas representan riesgos potenciales que pueden causar interrupciones comerciales y pérdidas financieras significativas. En consecuencia, asegurar los sistemas y mejorar su resiliencia es ahora más vital que nunca.

Mejora del plan de estudios

"Desde un punto de vista técnico, en el proyecto PLANET4 vimos que uno de los principales problemas en la aplicación de la Industria 4.0 a escenarios industriales reales es la integración entre la tecnología de hardware y software. La brecha entre las soluciones de Tecnología Operativa utilizadas para el control y gestión de máquinas industriales y las aplicaciones de Tecnología de la Información como ERP, MES y similares todavía es grande y, a pesar de evolucionar rápido, todavía está lejos de ser cubierta", explica el Dr. Daniele Mazzei, un empresario, innovador e investigador en el ámbito de Interacción Humano-Máquina de la Universidad de Pisa (Italia).

En cuanto a estos contextos, las colaboraciones entre la industria y la academia son necesarias para desarrollar formaciones y planes de estudios que estén alineados con las necesidades de la industria y, por lo tanto, proporcionar a los estudiantes mentoría y acceso a proyectos del mundo real actual.

Los expertos coinciden en que cuando se cumplen estas circunstancias, la coexistencia de la IA y los humanos en el sector industrial tiene el potencial de conducir a mejoras significativas en la productividad, eficiencia e innovación.

Depende de nuestra capacidad para combinar sus fortalezas

"De hecho, los humanos hemos coexistido con versiones más primitivas de IA en el sector industrial durante mucho tiempo en diferentes campos, como la automatización de tareas en la fabricación, la asistencia en el diagnóstico y tratamiento de la salud, los servicios al cliente mediante chatbots o el análisis de tendencias y predicciones en finanzas", dice el Dr. Joan Navarro.

El hecho de que tanto la IA como los humanos aporten fortalezas únicas y complementarias permite su exitosa coexistencia: mientras que la IA puede procesar rápidamente grandes cantidades de datos de manera automática, los humanos pueden aportar creatividad y pensamiento crítico.

"Como hemos visto hasta ahora, la exitosa coexistencia entre la IA y los humanos depende de nuestra capacidad para encontrar formas de combinar sus fortalezas. Por lo general, esto implica concebir sistemas de IA que trabajen junto a los humanos para mejorar sus capacidades, en lugar de reemplazarlos por completo", señala el Dr. Navarro.

Por ejemplo, la IA se puede utilizar para automatizar tareas rutinarias, liberando a los trabajadores humanos para que se centren en tareas más complejas y estratégicas que requieran intuición y experiencia humana.