Autor: Leonardo David Blanco Sinisterra
Coordinador de Aseguramiento de la Calidad
La publicación del ChatGPT de la empresa estadounidense OpenAI en noviembre de 2022 fue un estímulo significativo para la tendencia de la inteligencia artificial (IA). Las siglas de Generative Pre-trained Transformer (Transformador Generativo Pre-entrenado) se refieren a un prototipo de sistema de diálogo basado en el aprendizaje automático y apoyado en texto como interfaz de usuario. El chatbot mencionado proporcionó las respuestas siguientes a nuestras preguntas.
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: ¿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.”
La inteligencia artificial y la normalización
Las bases de la inteligencia artificial (IA) se están estableciendo en el ámbito de la normalización. En este sentido, el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) es responsable de la secretaría del comité técnico conjunto de ISO e IEC JTC 1/SC 42.
El SC 42 orienta a los comités JTC 1, IEC e ISO sobre el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial y se centra en los programas de normalización del JTC sobre IA. El objetivo de este comité es establecer estándares internacionales de inteligencia artificial (IA) para acelerar su implementación y, al mismo tiempo, abordar problemas emergentes que permitan la digitalización exitosa de sectores 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
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»
Inteligencia artificial y evaluación de la conformidad
La utilización de IA en la evaluación de la conformidad ya es común. La empresa francesa Institut Technique Gaz et Air (ITGA) está trabajando en un nuevo método de ensayo que delega la detección de fibras de amianto (abesto) a la inteligencia artificial.
Una publicación reciente del Consejo TIC sobre la evaluación de la conformidad a distancia proporciona un ejemplo general.
En ella se destaca que el software utilizado para realizar actividades de evaluación de la conformidad a distancia puede utilizar tecnologías de inteligencia artificial para reconocer y clasificar defectos de IoT, recopilar parámetros y evaluar la aceptabilidad y el estado de funcionamiento. Estas tecnologías ayudan a los auditores.
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.
La (IA) también podría representar una oportunidad para los países en desarrollo y emergentes, ya que facilita el acceso a conocimiento estandarizado y la infraestructura de calidad se enfrentará 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.
[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