Automatización en logística y su impacto en productos con IA

La automatización en almacenes y logística está llevando a la creación de productos ingenierizados y a la incorporación de inteligencia artificial (IA) en todo el ciclo de vida del producto. Jeff Bezos, al regresar a un rol operativo y co-liderar el proyecto de IA conocido como Project Prometheus, está impulsando esta transición significativa. Este cambio no solo se centra en su regreso personal, sino en la industrialización de la IA para productos ingenierizados, donde la IA se integra físicamente en los productos.

Este movimiento se relaciona directamente con la madurez del hilo digital, la evolución de la innovación de productos y la gestión del ciclo de vida del producto (PLM) hacia una capa de inteligencia. Amazon está trasladando su enfoque de IA de entornos digitales empresariales a sistemas ingenierizados, lo que representa un cambio crucial en la forma en que se diseñan, construyen y gestionan los productos impulsados por software.

Dos desarrollos recientes destacan este cambio de enfoque. Primero, Project Prometheus, una startup de 6.2 mil millones de dólares parcialmente financiada por Amazon, se centra en utilizar IA para computadoras, automóviles y naves espaciales. Estas industrias requieren un diseño crítico en seguridad, gestión de ciclos de vida regulados y cadenas de suministro integradas globalmente, condiciones que son muy diferentes del mundo relativamente sencillo del software de consumo.

En segundo lugar, el lanzamiento del New Glenn de Blue Origin demuestra la IA operativa en acción. Un aterrizaje de cohete reutilizable después de una misión interplanetaria depende de la optimización de trayectorias impulsada por IA, análisis de telemetría en tiempo real, sistemas de control adaptativos y repetibilidad en la fabricación. Esto no es una aplicación teórica de IA; es una ejecución de ingeniería bajo condiciones extremas.

Estos desarrollos confirman que la IA está avanzando más allá de la analítica de software hacia el mundo físico de los productos ingenierizados, desde la incorporación de inteligencia en los productos hasta la gestión del rendimiento en campo. Esta transformación se produce en un contexto competitivo agudizado, donde Elon Musk también persigue el mismo frente de sistemas ingenierizados definidos por software, pero a través de un modelo más integrado verticalmente y de rápida iteración.

Bezos entra en este campo con capacidades probadas que Amazon ya ha dominado a nivel global. Cinco ‘superpoderes de Amazon’ se están adaptando para la IA física: economía de escala, integración de plataformas, disciplina de datos a escala industrial, optimización operativa implacable y experimentación rápida. La idea central es que estos superpoderes pueden acortar los ciclos de ingeniería, tal como cambiaron el comercio digital y la infraestructura en la nube.

Sin embargo, la IA aplicada a sistemas físicos enfrenta estándares mucho más altos que la IA utilizada en plataformas digitales. La hardware introduce restricciones que el software nunca ha encontrado, como materiales, tolerancias, fabricabilidad, requisitos regulatorios y dependencias de múltiples dominios. Para que la IA física tenga éxito, es crucial que los datos de ingeniería estén conectados y gestionados de manera efectiva, lo que se logra a través del hilo digital que vincula requisitos, CAD, simulaciones y recetas.