Implicaciones de la inteligencia artificial en la infraestructura de la calidad

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La inteligencia artificial (IA) está en tendencia, un estímulo importante fue la publicación del ChatGPT de la empresa estadounidense OpenAI en noviembre de 2022.[1] GPT son las siglas de Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Pre-entrenado) y se trata de un prototipo de sistema de diálogo apoyado en texto como interfaz de usuario y basado en el aprendizaje automático. En pocos días, millones de internautas se registraron para acceder a este nuevo oráculo. Puesto que los profesionales de las infraestructuras de la calidad (IC) trabajan intensamente en la digitalización, hemos preguntado al ChatGPT acerca de la importancia de la inteligencia artificial para la infraestructura de calidad a lo cual, dicho chatbot generó las siguientes respuestas a nuestras preguntas[2]

QI4D: ¿Qué implicaciones tiene la inteligencia artificial para la calidad?

ChatGPT: “Las implicaciones de la inteligencia artificial para la infraestructura de calidad son muy amplias. Las tecnologías basadas en IA pueden ayudar a las organizaciones a alcanzar mejores niveles de control y garantía de la calidad, permitiendo una mayor automatización y mejores análisis de los datos. La IA también puede mejorar la eficacia de los procesos de control de calidad, como las pruebas, la validación y la inspección. Además, puede ayudar a identificar defectos en productos o sistemas y ofrecer recomendaciones de mejora. Por último, la IA puede utilizarse para fundamentar la toma de decisiones en materia de normas y reglamentos, ayudando a las organizaciones a cumplir los requisitos del sector.”

QI4D: ¿Conoce ejemplos de cómo la IA ha contribuido a mejorar la calidad?

ChatGPT: “Sí, la IA se ha utilizado para mejorar la calidad de varias maneras. Por ejemplo, las tecnologías basadas en IA pueden automatizar los procesos de control de calidad, reduciendo el tiempo necesario para realizar pruebas e inspecciones. La IA también puede identificar posibles fuentes de errores o defectos en productos o sistemas y ofrecer recomendaciones para mejorarlos. Además, puede utilizarse para fundamentar la toma de decisiones en materia de normas y reglamentos, ayudando a las organizaciones a cumplir los requisitos del sector. Por último, la IA puede proporcionar información sobre la eficacia de las normas y reglamentos actuales, lo que permite tomar decisiones más informadas y mejorar las políticas.”

QI4D: ¿Qué países están liderando el uso de la IA en la gestión de la calidad?

ChatGPT: “Muchos países del mundo están abriendo camino en el uso de la IA para la gestión de la calidad. Los ejemplos más destacados son Estados Unidos, China, Japón, Singapur y Corea del Sur. En Estados Unidos, muchas empresas aprovechan la IA para automatizar los procesos de control de calidad, reducir el tiempo necesario para realizar pruebas e inspecciones y mejorar la precisión de los resultados. En China, las tecnologías basadas en IA se utilizan para mejorar la eficacia de los procesos de control de calidad, como las pruebas, la validación y la inspección. En Japón, la IA se utiliza para ayudar a las organizaciones a cumplir las normas y reglamentos del sector. Por último, en Singapur y Corea del Sur, se utiliza para fundamentar la toma de decisiones en materia de normas y reglamentos.”

QI4D: ¿Cuáles son los riesgos de utilizar la IA en la gestión de la calidad y la infraestructura de calidad?

ChatGPT: “El uso de la IA en la gestión de la calidad y la infraestructura de calidad conlleva varios riesgos. Por ejemplo, las tecnologías basadas en IA pueden ser poco fiables y producir resultados inexactos, lo que puede dar lugar a errores y defectos en productos y sistemas. Además, la IA puede ser vulnerable a agentes malintencionados, que potencialmente pueden aprovecharse de los fallos del sistema para hacer peligrar los datos o manipular los resultados. Por último, la IA puede ser difícil de controlar y regular, lo que significa que las organizaciones pueden tener dificultades para garantizar el cumplimiento de las normas y reglamentos del sector. Por lo tanto, las organizaciones deben tomar las medidas adecuadas para mitigar estos riesgos al aprovechar la IA para la gestión de la calidad y la infraestructura.”

Análisis de los resultados obtenidos por ChatGTP

Como resultado, se evidencia que las respuestas del ChatGTP apuntan a importantes tendencias de desarrollo e implicaciones para la infraestructura de calidad. Se señalan las ventajas de utilizar la IA en la industria, especialmente en el aseguramiento y control de la calidad, lo cual también representa beneficios de uso para los organismos de IC y los reguladores.

A pesar de que ChatGPT también identifica varios riesgos asociados al uso de la IA, las afirmaciones siguen siendo generales y repetitivas, incluso cuando se solicitan ejemplos. Hay que recordar que ChatGPT sigue siendo actualmente una versión beta cuya base de conocimientos se encuentra a finales de 2021. Esto significa que el sistema aún no puede conocer el uso actual.

La inteligencia artificial y la normalización

En la actualidad, las bases de la IA se están asentando en el ámbito de la normalización. El comité técnico conjunto de ISO e IEC JTC 1/SC 42, cuya secretaría corre a cargo del Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI, por sus siglas en inglés), desempeña un papel importante en este contexto.[ 3]

El SC 42 se centra en los programas de normalización del JTC sobre IA y orienta a los comités JTC 1, IEC e ISO en el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial. Dicho comité está elaborando normas internacionales para la IA con el fin de acelerar su adopción y, al mismo tiempo, abordar cuestiones emergentes que posibiliten la exitosa digitalización de sectores, tales como la fabricación inteligente.

Por otro lado, el SC 42 ha desarrollado un enfoque de plataforma del ecosistema de IA, el cual está diseñado para permitir que un amplio abanico de partes interesadas aborde los obstáculos a la adopción y difusión de la IA y, al mismo tiempo, se traten las preocupaciones éticas y sociales. El siguiente diagrama ilustra este enfoque:

Fuente: ISO /IEC JTC 1/SC42. Fiabilidad de los sistemas IoT. [4]

Para apoyar el uso de la IA a nivel empresarial, el SC 42 ha desarrollado la norma ISO/IEC 42001 para un sistema de gestión de la IA.

Sin embargo, el éxito en aplicación de la IA, también precisa de datos fiables, detectables, accesibles, interoperables y reutilizables (FAIR), por lo cual la comunidad metrológica se enfrenta al reto de desarrollar métricas cualitativas para explicar la capacidad y la interpretabilidad de los métodos de la IA. En este sentido, la consideración y operatividad de la incertidumbre en las mediciones tiene un rol clave: debe establecerse una nueva «metrología para los datos».[ 5]

Inteligencia artificial y evaluación de la conformidad

La inteligencia artificial ya es utilizada en la evaluación de la conformidad, un ejemplo de ello es la empresa francesa Institut Technique Gaz et Air (ITGA), que está desarrollando un nuevo método de ensayo que delega en la inteligencia artificial la detección de fibras de amianto (abesto).

Dicha prueba, se utiliza en el control del aire para la protección de la salud pública y la seguridad laboral. El organismo de acreditación Cofrac tuvo que desarrollar un nuevo esquema para la acreditación de estos nuevos servicios.[6]

Otro ejemplo general se describe en una reciente publicación del Consejo TIC sobre la evaluación de la conformidad a distancia. En ella se destaca que el software utilizado para realizar actividades de evaluación de la conformidad a distancia puede disponer de tecnologías de inteligencia artificial para reconocer y clasificar los defectos y de IoT para recopilar parámetros y evaluar la aceptabilidad y el estado de funcionamiento. Estas tecnologías ayudan a los auditores en su proceso de toma de decisiones. [7]

En el contexto de la vigilancia del mercado, Alemania está desarrollando herramientas de inteligencia artificial para identificar productos potencialmente peligrosos escaneando las opiniones de los clientes en Internet. La acumulación de quejas sobre la falta de seguridad de un determinado producto puede proporcionar una pista para vigilarlo. [8]

Algunas conclusiones

En definitiva, las respuestas del ChatGPT deben responder a lo que la IA significa para los países en desarrollo y emergentes, puesto que las industrias y los servicios también utilizarán estas nuevas tecnologías para competir. Sin embargo, cabe preguntarse hasta qué punto las respuestas de la IA se adaptarán a las realidades específicas de los países del Sur cuando el grueso de los datos se genera en las economías avanzadas.

A la inversa, la IA también podría representar una oportunidad para los países en desarrollo y emergentes, ya que facilita el acceso a conocimiento estandarizado., y así pues, las instituciones de infraestructura de calidad se enfrentarán al reto de ayudar a la economía nacional en el aprovechamiento de este potencial.

Referencias:

[1] https://openai.com/blog/chatgpt/

[2] OpenAI, https://beta.openai.com (Recuperado el 28/01/23), traducción propia del inglés.

[3] ISO/IEC JTC 1/SC 42, https://www.iso.org/committee/6794475.html

[4] Diab, W.W./ Ferraro, A./ Klenz, B./ Lin, S.W./ Liongosari, Edy/ Tannous, W.E./ Zarkout, B. (2022); Industrial IoT Artificial Intelligence Framework, IIC Industry IoT Consortium, https://www.iiconsortium.org/pdf/Industrial-AI-Framework-Final-2022-02-21.pdf

[5] EICHSTÄDT, S., KEIDEL, A. & TESCH, J. 2021. Metrology for the digital age (Metrología para la era digital). Measurement: Sensors, 18, 100232, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2665917421001951

[6] ILAC (2022) Cofrac – artificial intelligence and asbestos detection (Cofrac – inteligencia artificial y detección de amianto), post 20/04/2022, https://ilac.org/latest_ilac_news/cofrac-artificial-intelligence-and-asbestos-detection/

[7] TIC (2022), TIC Council. Horizontal Task Force on Remote Activities (Grupo Operativo Horizontal de Actividades a Distancia – Actividades Remotas de Evaluación de la Conformidad.) Primera edición. Marzo de 2022. First edition. March 2022. https://www.tic-council.org/application/files/6016/4863/1552/TIC_Council_Publication_-_Remote_Activities_of_Conformity_Assessments.pdf

[8] BMWI (2021). United in Quality and Safety. An introduction to quality infrastructure in Germany and the European Union for policymakers and trade partners. Available on the BMWK website: https://www.bmwk.de/Redaktion/EN/Publikationen/united-in-quality-and-safety.pdf?__blob=publicationFile&v=6

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