Los gemelos computacionales: la próxima frontera en la transformación con IA

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando la forma en que operan las empresas, pero muchas organizaciones aún se centran en implementar modelos de aprendizaje automático de propósito único que muestran la causa y efecto de pequeños cambios operativos. Sin embargo, la próxima frontera en la transformación con IA será utilizarla para predecir los resultados y repercusiones más probables de diferentes decisiones en todo un sistema. Pero ¿cómo exactamente?

Una importante innovación que está allanando el camino para esta capacidad es el gemelo computacional. Esta nueva tecnología está redefiniendo cómo las organizaciones implementan la IA para tomar decisiones más inteligentes.

¿Pero qué es un gemelo computacional? ¿Cuáles son sus beneficios? ¿Y en qué se diferencia de los modelos de IA existentes?

Un gemelo computacional (GC) es una sofisticada simulación digital que puede replicar un flujo de trabajo, departamento o incluso toda una cadena de suministro global en un entorno virtual seguro.

Un GC conecta fuentes de datos, procesos operativos y modelos de aprendizaje automático para crear una réplica virtual interactiva. Esta simulación puede utilizarse para probar el impacto de diferentes intervenciones o cambios en los flujos de trabajo en un entorno seguro y controlado antes de implementarlos en el mundo real.

Los gemelos computacionales pueden aplicarse a una amplia gama de escenarios, desde modelado financiero y optimización de cadenas de suministro hasta simulaciones climáticas y evaluaciones de riesgos de cumplimiento bancario.

En términos sencillos, un gemelo computacional puede decirte qué está sucediendo ahora en tu negocio, por qué está sucediendo y qué ocurrirá en el futuro basado en las decisiones que tomes.

Tanto los gemelos computacionales como los gemelos digitales utilizan datos y aprendizaje automático para comprender causas y efectos, hacer predicciones y optimizar procesos para mejorar resultados.

Los equipos de Fórmula 1 utilizan famosamente gemelos digitales como réplicas virtuales de coches y sus componentes. Estos gemelos digitales se utilizan para optimizar el rendimiento, reducir el tiempo de desarrollo y mejorar la eficiencia general. La clave para convertir este concepto de un solo coche a una organización mundial es el gemelo computacional.

Un gemelo computacional ofrece un alcance y capacidades significativamente mayores que un gemelo digital. Actuando como un potente motor de IA, conecta múltiples fuentes de datos, procesos, modelos de IA y KPIs empresariales para crear una poderosa simulación de un sistema o entorno complejo. Mientras que un gemelo digital es una copia virtual de una entidad o máquina física, un gemelo computacional puede representar un sistema complejo completo recopilando datos e información de diversas fuentes para ilustrar cómo se toman decisiones dentro de él.

Tomemos, por ejemplo, un GC para una cadena de suministro. Va más allá de modelar un solo plan para simular cómo diferentes factores como la demanda, logística y niveles de inventario interactuarán entre sí. Al introducir múltiples fuentes de datos en el GC - como inventario, almacenamiento, distribución y adquisición - puedes analizar y optimizar toda tu cadena de suministro sin mover físicamente ninguna mercancía. Esta distinción es crucial para comprender las implicaciones y aplicaciones más amplias de los gemelos computacionales.

¿Para qué se utilizan los gemelos computacionales?

Como modelos interactivos, los GC permiten a los tomadores de decisiones empresariales probar diferentes variables y comprender el impacto empresarial y resultado más probable de sus decisiones. Un gemelo computacional asegura que las decisiones se optimicen según las métricas de rendimiento importantes para el negocio.

Algunos casos de uso comunes para los GC:

• Una empresa manufacturera puede utilizar un GC para saber cuánto stock necesita para satisfacer la demanda estacional de clientes mientras evita el exceso de inventario cuando lanzan nuevos productos.
• Compañías de telecomunicaciones pueden utilizar un GC para construir simulaciones de alta fidelidad del ciclo de vida del cliente e identificar qué decisiones de comunicación y promoción llevarán a un mayor Ingreso Promedio por Usuario (ARPU) y menores costos de soporte al cliente.
• El NHS (Servicio Nacional de Salud del Reino Unido) utiliza gemelos computacionales para predecir los niveles de pacientes entrantes, permitiendo a los hospitales gestionar la capacidad de salas y camas de manera que equilibre las demandas de atención urgente y no urgente.

Las perspectivas obtenidas de los GC pueden proporcionar información invaluable para los líderes empresariales. Permiten a los tomadores de decisiones identificar posibles problemas con antelación, optimizar progresivamente los procesos en cada paso y explorar escenarios “¿qué pasaría si?” basados en los datos recopilados.

Las empresas de hoy generan 50 veces más datos que hace diez años. Pero sin las herramientas adecuadas para tomar mejores decisiones, gran parte de estos datos pueden desperdiciarse.

Los gemelos computacionales proporcionan una vía para extraer valor tangible y medible de esos datos al dar a los tomadores de decisiones la perspectiva que necesitan para acertar en las decisiones importantes (y pequeñas) cada vez.

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