¿Qué retos aguardan a la industria austriaca?

En 2023, las empresas industriales seguirán enfrentándose a diversos retos. En la actualidad, varios retos Crisis y factores de coste impacto negativo en la economía. Los continuos problemas en las cadenas de suministro y el aumento de los costes de la energía, las materias primas y la mano de obra son actualmente los mayores obstáculos para el éxito de las empresas.

La consiguiente reticencia a invertir e innovar conlleva un grave problema para la inteligencia artificial y su uso futuro, como por ejemplo Viacheslav Gromovfundador y CEO del proveedor de IA AITAD, explica: "El aumento del coste de la energía y las materias primas está obligando a la economía a aplicar subidas de precios, pero éstas no son aceptadas universalmente. Como resultado, las empresas se ven a menudo atascadas con estos costes".

Gromov continúa: "Además, el aumento de los costes y la inflación están provocando una reticencia a comprar. Las perspectivas de negocio de las empresas han alcanzado un mínimo histórico desde el comienzo de la crisis energética: el número de empresas optimistas nunca había sido tan bajo." En muchos lugares también se critica que la industria extractiva nacional es en parte culpable de los grandes retos a los que se enfrenta el uso de la IA.

Pero no todos los agentes de la industria nacional piensan así: "Siempre me sorprenden las cosas que se critican. Creo que es responsabilidad del Estado crear las condiciones marco adecuadas. Como empresario, me esfuerzo por aprovecharlas al máximo. No veo ninguna necesidad de que el Estado lleve a cabo una estrategia para la inteligencia artificial; esto debería venir del sector privado", dice, por ejemplo Markus LoinigCEO de Senzoro, una empresa que combina mediciones ultrasónicas e inteligencia artificial para reducir los costes de mantenimiento.

Sepp Hochreiter, Director del Instituto de Aprendizaje Automático de la Universidad de Linz

Según un Encuesta de Deloitte son los mayores retos a los que se enfrentan las empresas en el camino hacia el uso de la IA: Gestión de riesgos, integración e implantación, costes elevados y problemas de datos.

Datos de palabras clave: La protección de los datos suele ser el principal problema, pero la calidad inadecuada de los mismos también es una cuestión recurrente. Johanna Schmidt, doctora en informática y directora del grupo de investigación de VRVis, cree que el uso de IA entrenada para manejar grandes cantidades de datos es un enfoque sensato. Sin embargo, no hay que descuidar el paso anterior.

Este primer paso consiste en armonizar los datos para garantizar resultados precisos. "No es muy eficaz aplicar una IA a un conjunto de datos defectuoso", señala Schmidt. Subraya que el planteamiento de utilizar una IA entrenada para manejar grandes cantidades de datos es muy prometedor y que en VRVis hay expertos para ello. No obstante, el paso de la armonización de datos es crucial para lograr resultados precisos. Schmidt ve actualmente un enfoque interesante en el uso de dispositivos de borde, que podrían proporcionar una gran cantidad de información adicional en los procesos de producción. Espera que esto aumente la concienciación sobre el valor de la ciencia de datos en los próximos años.

Lo que se necesita, por supuesto, son más expertos. "Especialmente cuando se trata de combinar datos no estructurados en el lago de datos y datos estructurados en el almacén de datos", afirma Manuel Hausjell, consultor del desarrollador de software TietoEvry. El año pasado, alrededor de una cuarta parte de las empresas buscaban científicos de datos, investigadores de IA o expertos en transformación para cubrir sus carencias de competencias.