La IA es el impulso que Mercedes-Benz necesita para transformarse digitalmente

Mercedes-Benz confía desde hace tiempo en el aprendizaje automático y la IA clásica. Pero ahora también utilizan IA generativa, por ejemplo, en el entorno de producción MO360. ¿De qué se trata exactamente y hasta qué punto modifica los perfiles de los empleados?

Con la digitalización y el uso cada vez mayor de potentes sistemas de IA, los perfiles de los puestos de trabajo están cambiando en la producción y la administración. La IA pretende mejorar y facilitar el trabajo diario de los empleados. Las nuevas herramientas digitales, por ejemplo, permiten a los empleados 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, sobre todo porque vemos que no solo lo aceptan los expertos en TI, sino también los maestros del taller.

Su empresa ha puesto en marcha la iniciativa de cualificación Turn2Learn. ¿Qué habilidades de IA o digitalización se enseñan a los empleados?

Turn2Learn es una iniciativa de nuestro departamento de RR.HH centrada en la digitalización y la IA. La oferta abarca desde IA y aprendizaje automático para principiantes, pasando por el itinerario de aprendizaje Prompt Engineering, hasta cursos de formación sobre lenguajes de programación como Python, aprendizaje profundo y redes neuronales, aprendizaje por refuerzo, RPA y procesamiento del lenguaje natural. En total, los empleados tienen acceso a más de 40.000 cursos sobre datos y cualificaciones de IA en diversas plataformas de aprendizaje externas. También pusimos en marcha la iniciativa Best Team en TI porque nuestro mayor activo es nuestra gente. Así que es de gran importancia para nosotros atraer y retener a los mejores empleados y permitirles desarrollar su potencial individual.

¿Mercedes sólo forma a los empleados que trabajan en producción o también a los de oficina?

Invertimos en el desarrollo de competencias digitales en todas las áreas de la empresa. Independientemente de si son compañeros de producción o de administración, todos necesitan los conocimientos pertinentes y nuevas habilidades para utilizar eficazmente las aplicaciones de IA en su trabajo diario. En dos programas piloto, estamos formando actualmente a más de 600 empleados de todas las áreas del grupo para que se conviertan en especialistas en datos e IA.

¿Cree que la IA generativa provocará pérdidas de empleo?

Aún no podemos decir con certeza qué efectos tendrán el aumento de la digitalización y la IA generativa en la vida laboral futura. Lo que está claro, sin embargo, es que los métodos de trabajo cambiarán, al igual que los propios perfiles laborales. Por eso la cualificación es la clave del éxito de la transformación.

¿Cómo cambia el trabajo de los empleados en el curso del proceso de transformación digital y como parte de la introducción de la IA?

Algunas actividades podrán sin duda transferirse a las aplicaciones de IA en el futuro, como las actividades repetitivas o las relacionadas con el reconocimiento de patrones. Pero eso es algo positivo porque significa que se abre más libertad para el trabajo estratégico o creativo, igual que la automatización y los robots de producción han cambiado la forma de fabricar coches.

Cuando hablamos de formar a los empleados, ¿hasta qué punto ha progresado Mercedes-Benz utilizando IA generativa?

Estamos siendo muy productivos con la IA generativa en algunas áreas, no solo en lo que respecta a los pilotos. Por ejemplo, llevamos utilizando GitHub Copilot en el desarrollo de software desde mayo y estamos viendo un aumento significativo de la eficiencia. También utilizamos la IA generativa en el entorno del cliente. En Gran Bretaña, por ejemplo, un asistente virtual inteligente puede interactuar con los clientes en el sitio web y dar respuestas específicas a preguntas sobre instrucciones de uso e información del vehículo. Asimismo, en nuestra plataforma de datos MO360, un ecosistema digital de producción, una IA generativa nos ayuda a analizar y procesar los datos. Y con la ayuda de un gran modelo de lenguaje, los datos, o los patrones de datos, están disponibles para que puedan ser consultados por los empleados de producción utilizando lenguaje natural, no solo por especialistas que utilizan consultas de bases de datos altamente especializadas. Actualmente estamos probando esto con ChatGPT. En última instancia, la IA acelera la democratización del uso de los datos.

¿En qué ámbitos ve mayor potencial para la IA?

Hemos tratado esta cuestión muy intensamente y hemos analizado tanto estudios externos como probado la IA internamente. Por un lado, está el desarrollo de software. Ahí vemos aumentos muy significativos de la eficiencia, ya sea en la parte de ingeniería y desarrollo de vehículos o en la parte empresarial.

Otro ámbito es el diálogo con el cliente. En un futuro previsible, la interacción directa de la IA con el cliente, como se está probando actualmente en el Reino Unido, seguirá siendo probablemente la excepción. Pero estoy convencido de que las aplicaciones de IA contribuirán a mejorar aún más la experiencia del cliente y a hacer más eficientes los procesos.

Otra área en la que hay que invertir mucho cerebro es el diseño paramétrico en ingeniería. En este campo, la IA aumentará mucho la productividad porque ayuda a las personas a trabajar.

Y con la posibilidad de introducir datos por voz o teclado, ¿hay que formar a los empleados en la IA?

Al principio, hay una formación inicial para los casos de uso definidos en producción. Además, nuestros empleados tienen acceso a otras oportunidades de formación sobre el tema, incluido un itinerario 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 general, sin embargo, creo que la ingeniería de avisos es algo que hay que aprender, por lo que estamos considerando si deberíamos ofrecer formación al respecto de forma más amplia en toda la empresa, y no sólo para determinados profesionales de TI y datos. Sin duda, ayuda a sacar más partido de la IA generativa.

¿Qué problemas iniciales de la IA o ChatGPT ha encontrado hasta ahora?

Las alucinaciones son sin duda un reto. En la interacción directa con el cliente en el Reino Unido, también fue un acto de equilibrio muy delicado. Se pueden descartar en gran medida las alucinaciones mediante comprobaciones de plausibilidad y las restricciones asociadas, pero si se establecen criterios demasiado estrictos, la máquina dirá "no puedo comentar eso" con más frecuencia de la deseada. Hay que tener mucho cuidado y encontrar el equilibrio adecuado. Cómo controlar las alucinaciones es quizá la cuestión más importante por resolver en este momento, que también está en el centro de la investigación sobre IA.

¿Mercedes-Benz sólo entrenará sus herramientas de IA con sus propios datos?

Sí. Por ejemplo, si queremos explicar visualmente nuestros vehículos a los clientes, sólo podremos hacerlo con nuestros propios datos de entrenamiento. Por cierto, el entrenamiento tiene lugar exclusivamente en áreas seguras de estos entornos de IA, por lo que los datos no pueden hacerse públicos. También hay algunos datos públicos que podemos utilizar para la IA, pero especialmente en el entorno de producción, confiamos en nuestros propios datos.

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

OpenAI se presenta actualmente en los medios de comunicación como una especie de punta de lanza de la IA. Y también es una solución técnica muy buena, pero no nos limitaremos a eso. Por supuesto, otras empresas tienen soluciones interesantes. Estamos empezando a estudiar alternativas de código abierto. Además de los grandes proveedores propietarios como OpenAI, Microsoft o Google, tenemos que conocer las alternativas de código abierto.

También creo que no debemos pensar en la IA como un motor aislado. Debe estar profundamente integrada en nuestros sistemas y procesos. Por eso exigimos a todos nuestros socios de sistemas que utilicen elementos de IA en sus entornos. Debe introducirse en todo el sistema, y lo hará.