Por qué incluso las fábricas impulsadas por IA tendrán empleo para los seres humanos

Las ganancias más grandes se producen cuando las máquinas y las personas trabajan juntas.
Por qué incluso las fábricas impulsadas por IA tendrán empleo para los seres humanos
Resumen.

Un estudio global de más de 1.000 empresas a la vanguardia en la implementación de sistemas de IA reveló que las mayores ganancias de rendimiento no se obtienen cuando las máquinas se utilizan para reemplazar a los empleados, sino cuando se implementan para trabajar junto a ellos. Irónicamente, incluso en la fábrica del futuro, los seres humanos pueden ser necesitados ahora más que nunca. En estas relaciones de colaboración, las personas ayudan a las máquinas a mejorar, y las máquinas permiten que las personas logren aumentos de rendimiento a nivel escalonado. Esto significa que habrá que ampliar los puestos de trabajo tradicionales para abarcar nuevas tareas y que se crearán categorías totalmente nuevas de puestos de trabajo. Al igual que la revolución de Internet marcó el inicio de trabajos completamente novedosos —por ejemplo, diseñador web e ingeniero de optimización de motores de búsqueda— también lo hará la nueva era de la IA. Se requerirán nuevas inversiones significativas en la rematación. A medida que aumenta la necesidad de capacitación de los empleados, algunas empresas colaborarán con socios externos y agencias gubernamentales. Otros han comenzado a desarrollar sus propios programas de certificación para ayudar a los empleados a adquirir los conocimientos y la experiencia que necesitarán.


Iba a ser la fábrica del futuro. Bobado el «Acorazado alienígena,» La nueva planta de fabricación de Tesla en Fremont, California, fue diseñada para ser completamente automatizada, sin necesidad de aplicar humanos. Si todo fuera bien, los robots impulsados por IA permitirían a la empresa lograr una producción semanal de 5.000 coches eléctricos Model 3 para mantenerse al día con la creciente demanda. Pero Tesla se quedó muy por debajo de esa marca, la fabricación sólo 2.000 vehículos a la semana. El problema, como descubrió dolorosamente la compañía, era que la automatización completa no era todo lo que estaba resuelto. Según el CEO Elon Musk, los robots sofisticados en realidad ralentizaron la producción en lugar de acelerarlo.

La solución de Tesla era cerrar la producción para hacer frente a los cuellos de botella y luego erigir una gran estructura temporal —esencialmente una carpa — para obtener capacidad adicional. El compañía también ha contratado a cientos de trabajadores para renovar los procesos de producción, entrenar (y volver a entrenar) a los robots, e intercambiarlos cuando sea necesario, entre otras tareas. Como Musk mismo tuiteó el pasado mes de abril, «Sí, la automatización excesiva en Tesla fue un error. Para ser precisos, mi error. Los humanos están subestimados».

Tesla no es la única empresa que aprende las trampas de la automatización excesiva. En nuestra estudio global de más de 1.000 empresas a la vanguardia de la implementación de sistemas de IA, hemos descubierto que las mayores ganancias de rendimiento se logran no cuando se utilizan máquinas para reemplazar a los empleados, sino cuando se implementan para trabajar junto a ellos. En estas relaciones de colaboración, las personas ayudan a las máquinas a mejorar, y las máquinas permiten que las personas logren aumentos de rendimiento a nivel escalonado.

Agregar humanos a la mezcla

Para Tesla, agregar más mano de obra humana a la mezcla significa extender los trabajos tradicionales con responsabilidades adicionales que ayudarían a asegurar el funcionamiento suave y eficiente del Acorazado Alienígena. Así, por ejemplo, un supervisor de mantenimiento de equipos debe ser capaz de hacer algo más que supervisar a los técnicos cada hora y administrar la reparación de los equipos. El trabajador también debe poseer habilidades de robótica y control de ingeniería, de acuerdo con nuestro análisis de los recientes esfuerzos de reclutamiento de Tesla. Del mismo modo, los técnicos de mantenimiento de equipos necesitan algo más que el saber hacer para diagnosticar y solucionar problemas de equipos industriales. También deben poder utilizar una variedad de análisis, como la termografía y el análisis de vibraciones, para determinar de forma proactiva cuándo se deben realizar ciertos procedimientos de mantenimiento en la maquinaria. ante se produce un desglose.

Y no son solo los trabajos tradicionales los que se están ampliando para abarcar nuevas tareas. Nuestro análisis ha revelado que se están creando categorías completamente nuevas de puestos de trabajo. Al igual que la revolución de Internet marcó el inicio de trabajos completamente novedosos —por ejemplo, diseñador web e ingeniero de optimización de motores de búsqueda— también lo hará la nueva era de la IA. Telsa, por ejemplo, está reclutando ingenieros de robots, científicos de visión informática, científicos de aprendizaje profundo e ingenieros de sistemas de aprendizaje automático. Además, la compañía también ha publicado listas de empleos para especialidades de IA más esotéricas, como un ingeniero de algoritmos de batería y un ingeniero de seguimiento y predicción de objetos de fusión de sensores. Para la posición anterior, los requisitos van más allá del conocimiento de las células de iones de litio (capacidad de la célula, impedancia, energía, etc.) e incluyen experiencia para desarrollar algoritmos para el control y estimación de retroalimentación de última generación. Además, no solo se están reinventando con IA los trabajos relacionados con la tecnología. De hecho, como han descubierto Tesla y otras empresas, las tecnologías de IA están teniendo un profundo impacto en toda la empresa, desde ventas y marketing, hasta I+D, hasta funciones de back-office como contabilidad y finanzas. Como sólo un ejemplo, Tesla implementa un sistema de IA para procesar los datos de sus clientes, incluyendo información de un foro en línea, con el fin de identificar problemas comunes con los vehículos de la empresa.

Requiere cierta capacitación

Obviamente, encontrar a las personas adecuadas para ocupar roles como «ingeniero de algoritmos de batería» no es una tarea fácil, especialmente dada la grave escasez de experiencia en IA, que ha empujado algunos salarios anuales muy por encima de $300,000. Como tal, muchas empresas están tratando de hacer crecer el talento que necesitan internamente. Sin embargo, en nuestro estudio global, descubrimos que aunque los ejecutivos se han dado cuenta de que sus programas de rematar requerirán un conjunto de actividades más grande y diferente que en el pasado, casi tres cuartas partes de las 1.500 empresas globales que encuestamos dijeron que han luchado con cómo proceder.

La solución requerirá nuevas inversiones significativas en la rematación —especialmente teniendo en cuenta que solo alrededor del 3% de las empresas están planeando en este sentido — y puede requerir la colaboración con socios externos, así como con agencias gubernamentales. Considere la de Adidas» Speedfactory», una planta de fabricación avanzada que recientemente comenzó la producción fuera de Atlanta. Para abrir la planta robótica de 74.000 pies cuadrados, que permitirá la flexibilidad de fabricación para fabricar zapatillas diseñadas específicamente para los consumidores locales, Adidas trabajó estrechamente con las autoridades locales de Georgia y con el socio alemán OECHSLER Motion. Actualmente, la instalación emplea a unas 150 personas en numerosos trabajos altamente técnicos: planificadores, ingenieros, costureros y técnicos. Mientras se construía la fábrica, el personal de OECHSLER trabajaba desde un centro de startups que se ejecutaba como una asociación entre Chattahoochee Technical College, la Oficina de Desarrollo Económico de Cherokee y la Oficina de Desarrollo Económico de Woodstock. Otros incentivos incluyeron un crédito fiscal estatal de $3.500 por puesto de trabajo creado, así como asistencia de Georgia Quick Start, un programa estatal que brinda apoyo a la capacitación. Además, Adidas voló empleados a Alemania para la formación, para trabajar con la maquinaria robótica especializada basada en IA.

A medida que aumenta la cantidad de capacitación de los empleados, algunas empresas han comenzado a desarrollar sus propios programas de certificación para ayudar a los empleados a adquirir los conocimientos y la experiencia que necesitarán. Tomemos, por ejemplo, GE Investigación Global, que ha establecido programas en línea para enseñar aprendizaje automático y otras habilidades específicas. Varios cientos de empleados ya han completado el programa de certificación de la empresa para el análisis de datos, lo que ha permitido a las personas asumir nuevas funciones.

De vuelta en Tesla, los trabajadores del Model 3 reciben más capacitación que el resto del personal de producción, y esto incluye capacitación en el aula tanto en lo esencial de fabricación como en los fundamentos de fabricación. Tesla también ha estado lanzando nuevos programas de capacitación de técnicos que, por ejemplo, ayudan a las personas a hacer la transición de trabajar en motores de combustión interna a vehículos eléctricos. Y la compañía se ha asociado con universidades para proporcionar a los estudiantes la educación que necesitarán para una carrera profesional en la industria de los vehículos eléctricos.

Por mucho que Tesla haya adoptado la automatización y la IA, el éxito de la empresa dependerá en última instancia de los seres humanos. Para satisfacer la creciente demanda del Modelo 3, Almizcle ha expresado su deseo de eventualmente ejecutar tres turnos de fabricación al día, esencialmente manteniendo la línea de ensamblaje en funcionamiento ininterrumpible. Para lograrlo, el plan es contratar a unos 400 empleados por semana, lo que resulta en una demanda considerable de capacitación a bordo para acomodar esa afluencia. Cumplir ese reto de la capacitación de los empleados será crucial para lograr las economías de escala necesarias, dado el punto de entrada relativamente bajo del Modelo 3, que comienza en 35.000 dólares. De acuerdo con un análisis, el coche tiene el potencial de lograr un margen del 30%, lo que no tendría precedentes para un vehículo alimentado por batería. Sin embargo, incluso como la empresa finalmente logró la producción prevista de 5.000 vehículos en la última semana de junio, si puede mantener y acelerar ese ritmo agresivo queda por ver. Irónicamente, incluso en la fábrica del futuro, los seres humanos pueden ser necesitados ahora más que nunca.

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