Rápido repaso a la historia de la revolución industrial
El vapor y el agua fueron los elementos fundamentales para la gran primera revolución industrial en el S XVIII. Los organizaciones se transformaron radicalmente, muchos de los puestos de trabajo desaparecieron para crearse otros nuevos. Posteriormente fue el turno de la electricidad y los motores. Estos dos elementos cambiaron el orden establecido para volver a cambiar los cánones de lo que se conocía hasta entonces. La llegada de los ordenadores y la informática fueron los elementos que dispararon la tercera revolución industrial, automatizando diferentes procesos, empezando los albores de la digitalización e impulso casi todos los sectores hacia un nuevo horizonte. Entiendo la incertidumbre, miedo/resistencia al cambio y dudas sobre como se desarrollarían los acontecimientos siguientes. Todos estos cambios cambiaron la descripción de muchos puestos de trabajo, las empresas buscaron como adaptarse, y como hacerse más eficientes pudiendo competir teniendo en cuenta las circunstancias que las rodeaban.
Actualmente nos encontramos ante la llamada cuarta revolución industrial (o industria 4.0). El abaratamiento del almacenamiento de datos, la potencia de computación, la infraestructura de comunicaciones y los cambios de paradigma en ciertos modelos de negocio han favorecido estos cambios. La aplicación de Internet a la industria, mediante aplicaciones en cloud, sensores de captura de datos en tiempo real, y técnicas de aplicación de técnicas de inteligencia artificial para poder prever posibles situaciones futuras o similar situaciones complicadas o costosas.
Industria 4.0: dudas y datos
Hay muchos nuevos actores en esta nueva oleada, y viendo lo que sucedió en anteriores ocasiones, podemos tener por cierto que aparecerán nuevos modelos de negocio, que muchos puestos de trabajo desaparecerán, que otros tantos se crearán y sobre todo, que la transformación es necesaria si queremos sobrevivir. Esta nueva revolución industrial es especial porque ha sucedido mucho más rápido que las otras, con una cantidad de transformaciones que en muchos casos las empresas no son capaces de digerir. Se han producido una cantidad de cambios en un periodo de tiempo tan corto, que incluso no es fácil haber digerido completamente la fase o transformación anterior.
El combustible de las revoluciones anteriores fueron el agua, la gasolina o la electricidad. En este caso se trata de datos. Los datos son el nuevo petroleo de esta etapa. Las empresas utilizan los datos para seguir avanzando, para transformar sus modelos de negocio, prototipar sus productos, conectar mejor con los clientes y sobre todo para intentar adelantarse a las posibles situaciones que ocurrir. Se crean cantidades ingentes de datos por minuto, todas nuestras acciones generan datos (desde apagar el despertador, encender la luz de la habitación, comprobar las actualizaciones en nuestras redes sociales o encender el motor del coche para ir a trabajar). La clave está en saber como utilizarlos, como procesarlos y que acciones podemos tomar con los resultados que obtengamos.
Estos datos de los que hablamos tendrán multitud de orígenes, pero uno de los principales (sobre todo cuando hablamos de la industria) será los que vengan del famoso Internet de las cosas (IoT – Internet of things). Todos los objetos que nos rodean contiene multitud de sensores, que transmiten en tiempo real estos datos a las aplicaciones en la nube para ser almacenados.
Cómo lograrlo
El big data es el conjunto de técnicas y herramientas que tenemos que tener como aliados. Nos ayudarán a procesar toda esa cantidad de información (tanto contenido estructurado como no estructurado) para poder obtener datos que nos ayuden a tomar resultados.
Si con todos estos conceptos no fuera poco aparece (aunque no es nuevo) el gemelo digital (digital twin). Se tratan de modelos virtuales creados con los datos almacenados, y que se comportan igual que lo hace el original físico. Ese comportamiento se ha modelado mediante técnicas de inteligencia artificial tales como el machine learning o las redes neuronales. Se tratan de modelos con los que se puede replicar, a un coste o un impacto menor, como se comportarán ante ciertos estímulos o frente a ciertos cambios. Al estar conectados en tiempo real a la red de sensores (IoT) o de adquisición de datos externos, cualquier cambio real será reflejado en el modelo.
Con tanto dato volando, y sobre todo siendo el petroleo que hará mover la industria de ahora en adelanta, la seguridad es vital. Y con seguridad me refiero a la ciberseguridad. Vivimos rodeados de sensores que recogen todas las acciones que realizamos. Pero también recibimos información mediante diferentes dispositivos como smartphones, smartwacht u otros objetos conectados a Internet (coches, neveras,..). Acceder a esa información, es acceder al poder. Estos datos son muy codiciados, y la ciberseguridad debe estar muy presente en este nuevo ecosistema.
El futuro está por ser escrito
La aplicación en la industria está todavía por explotar. Pero como se puede vislumbrar, este, junto a la impresión 3D, puede hacer abaratar y acortar los ciclos de fabricación y diseño de grandes proyectos de ingeniería. Pero incluso se pueden crear gemelos digitales de personas, serán avatares digitales que intentarán imitar el comportamiento de una persona (o un segmento de población). Las empresas de gran consumo podrán testar, con un impacto mínimo en el negocio y en la sociedad, alteraciones del producto, introducción de nuevos servicios o cambios en ciertos atributos. La verdadera revolución de estas simulaciones esta en el uso de datos en tiempo real, con avanzadas técnicas de inteligencia artificial que emulan de forma bastante certera el comportamiento en la vida real y la cantidad de datos que se pueden llegar a procesar.
El potencial está todavía por descubrir, ya que nos encontramos antes los primeros pasos. El sector industrial es muy amplio, y la madurez de sus empresas muy variada. Pero todas ellas serán transformadas, si quieren seguir operando. Cientos de nuevos empleos serán creados como los científicos de datos, modeladores 3D, ingenieros de software especializados en IA (inteligencia artificial) o desarrolladores en ciertos lenguajes de programación.
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