Antes de nada, ¿me podrías definir brevemente quién es Zebra y a qué se dedica la compañía?
Claro, Zebra Technologies ayuda a las compañías a supervisar y acelerar los flujos de trabajo, centrándose especialmente en los profesionales de primera línea, garantizando su conectividad y optimizando los procesos. Nuestra amplia oferta abarca desde herramientas de software hasta soluciones de visión artificial, automatización y toma de decisiones en entornos digitales, todo ello respaldado por más de 50 años de experiencia en soluciones de escaneado, rastreo e informática móvil. Tenemos un ecosistema de 10.000 partners en más de 100 países y entre nuestros clientes están más del 80% de las empresas Fortune 500.
¿Y cuál es el principal objetivo de Zebra para este año?
Nuestro objetivo principal sigue siendo ayudar a las empresas a agilizar sus flujos de trabajo. Para ello, seguimos trabajando cada día en desarrollar tanto soluciones de hardware como de software, que puedan ayudar a los negocios a gestionar sus procesos de logística, transporte o monitorización. Como parte de este objetivo, buscamos constantemente aportar nuevas soluciones al mercado, por lo que invertimos un 10% de nuestros ingresos globales en investigación y desarrollo, incluyendo la IA.
Un claro ejemplo de todo este trabajo lo tenemos en la nueva gama de dispositivos móviles que hemos lanzado recientemente y que muestra cómo aplicamos la IA generativa en nuestros diseños. Pero también en el nuevo programa de sostenibilidad para partners de canal o en los proyectos que tenemos en marcha con clientes como Marexi o Kine.
Estamos viendo que hay una necesidad creciente de implementar la IA y/o el machine learning en los procesos de fabricación, ¿es fundamental que las empresas den este paso ya?
Efectivamente. Por ejemplo, numerosas industrias tienen importantes retos para contratar, formar y retener mano de obra y los directivos están recurriendo a la IA y la automatización para agilizar los procesos y ayudar a los trabajadores a gestionar sus cargas de trabajo. La visión por ordenador, la inteligencia artificial por voz, el deep learning y el machine learning van a tener un rol cada vez más importante.
Eso sí, sabemos que hay mucho ruido alrededor de la IA y que, precisamente por eso, las empresas necesitan más claridad que nunca, información actualizada y el apoyo de expertos que les ayuden a desarrollar una hoja de ruta para seleccionar e implementar las soluciones de IA más adecuadas. Estas nuevas tecnologías les ayudarán a analizar los datos de sensores y dispositivos para mejorar la toma de decisiones, el cumplimiento normativo, las inspecciones de calidad o los retos de sostenibilidad y productividad. Nuestra recomendación es siempre que empiecen de forma sencilla y definan un objetivo y una herramienta de IA específica, haciendo hincapié en la necesidad de identificar el caso de uso adecuado para ellos.
¿Qué tendencia tecnológica estimáis en Zebra que marcará la diferencia este 2024 en el sector industrial o de fabricación?
Como he comentado, la IA será el foco principal para todas las empresas en cualquier industria o sector. Sin embargo, la inteligencia artificial tiene, a su vez, diferentes aplicaciones y desarrollos, entre los que nosotros destacamos las nuevas capacidades que incorporarán los Agentes IA (gracias a las tecnologías LLM) y los “copilotos IA”. Junto al Copilot de GitHub para desarrolladores y el Copilot de Microsoft para oficinas, veremos más herramientas de este tipo en el mercado, atendiendo a las necesidades de los trabajadores de primera línea en los sectores minorista, sanitario y de fabricación, por ejemplo.
Unido al potencial de la IA generativa, también marcarán la diferencia otros tipos de inteligencia artificial aplicada a los trabajadores de primera línea: los “wearables”. Es decir, dispositivos portátiles, fáciles de llevar, que permitan a los trabajadores pedir lo que necesitan simplemente “hablando”, sin tener que interactuar con la pantalla. Por ejemplo, podrán preguntarles “¿cuál es mi próxima tarea?” o pedirles “llama al proveedor de piezas” y el asistente IA realizará la llamada o mostrará la información solicitada en la pantalla.
Por otro lado, otra tecnología relevante para nosotros en Zebra es el IoT. Un ejemplo es nuestra plataforma de software Visibility Foresight, que puede recoger datos de los dispositivos móviles de los trabajadores, analizarlos e incluso informar si dejan de funcionar. Todo esto reduce las interrupciones y los tiempos de inactividad, evitando retrasos o inversiones innecesarias. Y todo ello sin olvidarnos de las soluciones de visión artificial, que pueden utilizarse para la inspección de alimentos frescos y manufacturados, productos farmacéuticos, envasado de alimentos y bebidas, la producción de semiconductores o para la fabricación de baterías en vehículos eléctricos. Por último, destacaría las tecnologías de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), pre entrenadas con miles de imágenes diferentes y que ofrecen un gran nivel de precisión.
¿Cómo afecta la reciente regulación a la implementación de AI en el sector?
La Ley de IA de la UE establece un marco común para el uso y suministro de sistemas de IA, junto con una clasificación de todos ellos, con diferentes requisitos y obligaciones según los riesgos. Para cumplir con ella, las organizaciones deben realizar un inventario detallado de los modelos, garantizar la gobernanza de los datos y establecer prácticas éticas para su uso.
Aunque la ley proporciona un marco de trabajo, las empresas deben comprometerse a compartir su experiencia participando en el proceso normativo y la investigación, en cooperación con clientes, partners, asociaciones del sector e instituciones. La implementación de la IA en las empresas del sector debe tener en cuenta a las unidades de negocio y a las propias soluciones, de tal forma que siempre se pueda evaluar y perfeccionar su uso en términos de ética, desarrollo y despliegue. El compromiso con la innovación debe ser transparente y en beneficio de los usuarios, los clientes, los partners y los empleados.
¿Hay alguna implementación o ejemplo de cliente que ya estéis llevando a cabo?
Sí, por supuesto. Tenemos varios casos prácticos muy recientes que muestran cómo los avances tecnológicos revierten de manera muy positiva en las compañías.
Por un lado, hemos conseguido niveles de precisión del 100% en un trabajo tan complejo como la inspección de pescado congelado gracias a los sensores 3D de Zebra Technologies. Marexi, proveedor español de soluciones de visión artificial para la industria pesquera y conservera, ha implementado esta tecnología en su sistema TUNASCAN®, que ahora puede clasificar y ordenar el atún con unos índices de precisión perfectos.
Y, por otro lado, tenemos el ejemplo de KINE, un proveedor de soluciones robóticas para los sectores de alimentación, bebidas, logística o semiconductores. Esta compañía, junto a OEM Finland Oy, han desarrollado una solución específica para ayudar a las panaderías y reposterías industriales a afrontar sus retos de inspección visual y control de calidad. Lo han hecho diseñando un sistema de visión artificial autónomo, que utiliza Zebra Aurora Design Assistant para ayudar a reducir las tasas de error y automatizar la preparación de pedidos.
Además, ahí están también los ejemplos de la empresa italiana de reciclaje de automóviles Pollini, que utiliza la plataforma de machine learning Zebra VisibilityIQ Foresight para gestionar, supervisar y mejorar el rendimiento de los ordenadores de mano de su plantilla; o STIHL Group, el fabricante internacional de maquinaria agrícola y forestal, que está utilizando Zebra Aurora Deep Learning para la fabricación de componentes.
