Los coches Volvo tienen fama de seguros desde hace mucho tiempo. Los ingenieros actuales utilizan tecnologías como la inteligencia artificial para seguir mejorando la seguridad de los vehículos.
Empezar una carrera con la ambición de convertirse en médico y acabar como líder técnico de un gran fabricante de automóviles puede parecer un camino improbable. Pero para Anders Sjögren, que dirige proyectos de innovación de datos e IA para Volvo Cars, fue una trayectoria perfecta.
En este episodio del podcast Me, Myself, and AI, Anders se une a los anfitriones Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh para explicar las formas en que el fabricante de automóviles utiliza los datos y la Inteligencia Artificial (IA) para informar sobre la fabricación.
También describe algunas formas específicas en que la tecnología inteligente mantiene a los conductores alerta y conscientes de las condiciones que los rodean.
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Shervin Khodabandeh: ¿Cómo utiliza un fabricante de automóviles la IA para reunir todos los complejos sistemas necesarios para diseñar un vehículo seguro y de alto rendimiento? Descúbrelo en el episodio de hoy.
Anders Sjögren: Soy Anders Sjögren, de Volvo Cars, y estás escuchando Me, Myself, and AI.
Sam Ransbotham: Bienvenido a Me, Myself, and AI, un podcast sobre inteligencia artificial en los negocios. En cada episodio les presentamos a alguien que está innovando con la IA. Soy Sam Ransbotham, profesor de analítica en el Boston College. También soy editor invitado de IA y estrategia empresarial en MIT Sloan Management Review.
Shervin Khodabandeh: Y yo soy Shervin Khodabandeh, socio sénior de BCG y uno de los líderes de nuestro negocio de IA. Juntos, MIT SMR y BCG han estado investigando y publicando sobre IA desde 2017. Hemos entrevistado a cientos de profesionales sobre lo que se necesita para construir y desplegar las capacidades de IA.
Shervin Khodabandeh: Hoy, Sam y yo estamos encantados de estar acompañados por Anders Sjögren, líder técnico sénior, datos, análisis e ingeniería habilitada para IA, en Volvo Cars. Vamos a empezar. Anders, bienvenido al programa.
Anders Sjögren: Gracias.
Shervin Khodabandeh: Háblanos un poco de tu papel en Volvo Cars.
Anders Sjögren: Soy líder técnico en datos, análisis e IA en la parte de ingeniería, así que eso es I+D. Así que, esencialmente, lo que entra es un deseo para un coche, y lo que sale son dibujos y código.
En ese ámbito, hay, por supuesto, muchas posibilidades para el análisis de datos y la IA, tanto durante el proceso de desarrollo como en el marco de las funciones reales del coche: funciones inteligentes, funciones personalizadas, etcétera.
Mi objetivo aquí es asegurarme de que obtenemos todo el valor posible a través de los datos, el análisis y la IA.
Shervin Khodabandeh: ¿Te centras en la IA y el análisis de datos que se incorporan al vehículo, como los sensores y todo tipo de dispositivos inteligentes que hacen que la conducción sea más segura e interactiva? ¿O es también la captación de clientes y las redes de concesionarios y todo tipo de análisis de datos para gestionar un negocio de fabricación y venta de coches?
Anders Sjögren: Sí. Es decir, todo eso se aplica a Volvo Cars, pero la parte en la que estoy realmente activo es la de la fabricación del coche.
Sam Ransbotham: Creo que es un gran punto porque cuando la mayoría de la gente piensa en los coches y la IA, creo que inmediatamente saltan a esta idea de coches totalmente auto-conducción.
lo que señalas es que hay muchas otras cosas, incluso en la producción de coches, que pueden beneficiarse de la IA. Creo que todo el mundo se siente frustrado por no tener coches totalmente automatizados, pero hay tantas cosas entre bastidores que la gente no tiene la oportunidad de ver. ¿Cuáles son algunos de los ejemplos de uso de la inteligencia artificial en el proceso de producción?
Anders Sjögren: Si retrocedemos un poco, el objetivo de Volvo Cars es dar a la gente la libertad de moverse de forma personal, sostenible y segura.
Si empezamos por “personal”, entonces es realmente fundamental que te entendamos y te hagamos sentir especial como cliente o como alguien en el coche. Y ahí, por supuesto, tiene que ver con empezar con los sensores y luego interpretar realmente esos valores. Puede tratarse de cámaras, diferentes tipos de indicaciones de la dirección…
Otra área es, sin duda, la sostenibilidad. La IA se utiliza para garantizar el mayor número posible de piezas ligeras. Por ejemplo, con la ella se pueden obtener piezas mecánicas con la misma resistencia y ese tipo de propiedades, pero con mucho menos peso y menos material.
Shervin Khodabandeh: Te refieres al proceso de diseño, ¿no? Cuando los ingenieros consideran todas las permutaciones de piezas, ¿no?
Anders Sjögren: En el proceso de diseño, sí, exactamente. Esa es realmente la esencia de la IA, creo, en muchas actividades de ingeniería, es que pasamos de decidir manualmente primero lo que queremos hacer, a realizar realmente todos los pasos diferentes.
Esa es la forma actual de hacerlo, mientras que en la era de la IA, se trata mucho más de decidir y describir ¿cuáles son los aspectos a los que quiero llegar? ¿Cuáles son las cosas que quiero optimizar y cuáles son quizá las condiciones límite? Y luego la IA te ayuda a llegar hasta ahí.
En el contexto de las piezas mecánicas, podríamos decir:
“Estos son los puntos de fijación. Estas son las propiedades de resistencia y rigidez que quiero. Dame la pieza con esas propiedades pero hazla lo más ligera posible y también, por supuesto, posible de producir”.
Ese podría ser un área. También es muy importante para la sostenibilidad que utilicemos la menor cantidad de material posible y que la tasa de producción sea lo más baja posible.
Y luego, por supuesto, el tercer punto era sobre la seguridad. Y, por supuesto, tenemos coches autónomos. Pero también, incluso antes de eso, hay otros tipos de funcionalidad que se están utilizando. Por ejemplo, comprender al conductor: ¿Es consciente o no? ¿Deberíamos darle un empujoncito para que se tome un café o algo si parece cansado?
En las últimas versiones de nuestros coches, entenderemos si hay mascotas o niños en el coche, tal vez en un día caluroso, y evitaremos que se hagan daño en una situación así, etcétera.
Yo diría que esas son algunas de las áreas en las que la IA puede ser realmente una tecnología fundamental para acercarnos a nuestro propósito.
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Sam Ransbotham: Eso es muy interesante porque muchas veces las organizaciones nos dicen que comienzan con un problema que están tratando de resolver y luego encontrar una tecnología para resolverlo.
Eso tiene sentido, porque de lo contrario estás tratando de encontrar un problema para adaptarse a una solución, que parece al revés.
Mencionaste que tus coches pueden sentir … si una persona o una mascota se deja accidentalmente en el coche. ¿Cómo tomó Volvo la decisión de centrarse en resolver ese problema concreto?
Anders Sjögren: Mucho de lo que hacemos es realmente creado por la seguridad del mundo real en que realmente vemos cuáles son las causas reales de las personas que se lesionan.
Si hacemos una analogía con los accidentes y ese tipo de seguridad, tenemos equipos que van a los lugares en los que se ha producido un accidente para ver qué ha ocurrido realmente en la realidad y no solo en la certificación de ese tipo de pruebas de choque y demás.
Y, volviendo a este ejemplo, si nos fijamos aquí, las mascotas y los niños se lastiman. Esperemos que no en un coche Volvo, pero esa es la realidad, ¿verdad?
Pero lo que has mencionado es realmente muy interesante porque también va a la inversa. Ahora que tenemos estos sensores, ¿cuáles son las otras funciones realmente valiosas que podemos ofrecer a nuestros clientes a través de ellos, por supuesto, teniendo en cuenta la privacidad, etc?
Shervin Khodabandeh: Esto es bastante intrigante porque Volvo… Recuerdo que de niño mi tío solía decir: “Si quieres un coche seguro, cómprate un Volvo”.
Y siempre ha sido sinónimo de seguridad, y es realmente sorprendente dar un paso atrás y pensar en una empresa que ha puesto uno de sus principales objetivos para la experiencia segura.
Ahora, con la disponibilidad de esta cantidad de datos y toda esta cantidad masiva de procesamiento, me podría imaginar que hay tantos casos de uso que, al punto de Sam, se están pensando. Eso es muy, muy alentador.
¿Cuál es la hoja de ruta? Es decir, ¿se trata de un enfoque constante de ideación innovadora para decir: “Qué más podríamos hacer en estos tres pilares de personal, seguro y sostenible”? ¿Cuál es el proceso para llegar a estas ideas y elegir las buenas y llevarlas a cabo o no?
Anders Sjögren: Creo que esas ideas pueden venir del lado de la tecnología y estar realmente inspiradas en ella, o pueden venir del lado del análisis.
A menudo es cuando la nueva tecnología y las necesidades realmente centradas en el cliente donde se encuentran. También, por supuesto, donde tenemos la agilidad en la organización para ejecutarlo. Ahí es realmente donde tenemos algo que es realmente fructífero. Suele ser una mezcla de diferentes fuentes: innovaciones y nuevas direcciones, diría yo.
Shervin Khodabandeh: ¿Y existe un mecanismo para crear esta inspiración interdisciplinar en la empresa?
Anders Sjögren: Sí, yo diría que sí. Diría que hay mecanismos formales, pero también informales. Como empresa automovilística, Volvo Cars no es muy grande. Por supuesto que también las hay más pequeñas, pero creo que también es una ventaja que prácticamente todas las diferentes etapas, desde la estrategia de producto, el diseño, la I+D, la ingeniería, y luego las etapas posteriores.
La sede está en Gotemburgo, en Suecia, a poca distancia. El departamento de Estados Unidos está literalmente a 50 metros de donde estoy sentado ahora mismo, mientras que a 50 metros en la otra dirección están las instalaciones de pruebas de choque y el centro de seguridad.
Lo que quiero decir con esto es que es más fácil establecer contactos y crear actividades de innovación informales.
Shervin Khodabandeh: Aquí es donde el tamaño relativamente pequeño y la ubicación realmente ayudan. Tener equipos tan cerca unos de otros.
Sam Ransbotham: Es curioso hablar de tamaño reducido, porque no es una empresa pequeña.
Shervin Khodabandeh: Todo es relativo, sí.
Sam Ransbotham: Todo es relativo, supongo. Mientras charlamos, estoy pensando en algunas de las personas con las que hemos hablado antes, y uno de los temas recurrentes que la gente ha mencionado es, oh, esta idea [de] comenzar con un problema de negocio:
“No tienes IA y encuentras un lugar para usarla. Empiezas con un problema empresarial y luego lo resuelves”.
Pero esto es una especie de mezcla agradable en eso – que suena como que hay mucho que comienza con un problema de negocio, pero entonces, una vez que estos procesos están en su lugar, se convierte en una innovación de base.
Esta sirve para decir: “Muy bien; ¿cómo podemos usar eso?” Y esa es una perspectiva interesante que, creo, no ha llegado con fuerza pero parece que no ha llegado con tanta fuerza. Esta es una buena mezcla de eso, que tal vez funciona en esta organización.
Anders Sjögren: Sí, y no menos importante en las etapas de prototipado e ideación. Pero, por supuesto, antes de que se convierta en producto, tiene que pasar por una revisión más exhaustiva, etc.
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Shervin Khodabandeh: Volvo ha realizado bastantes inversiones y adquisiciones de pequeñas empresas de IA.
Háblanos un poco del ecosistema general de empresas internas, proveedoras y asociadas que se unen para dar vida a algunas de estas ideas basadas en IA de las que hablas. ¿Es interno?¿Externo?¿Es una mezcla?¿Qué opinas del ecosistema?
Anders Sjögren: Yo diría que es una mezcla. Algunas de las cosa tenemos que hacerlas nosotros mismos para tener una visión completa de dónde queremos estar realmente en la vanguardia.
En otras áreas, definitivamente queremos asociarnos con otras empresas que sean fuertes en esas áreas. Tradicionalmente, un coche es un producto muy complejo. Tiene cientos o miles de piezas diferentes que deben encajar. Y, por supuesto, es un espacio en el que tradicionalmente hay muchos proveedores que suministran distintas piezas.
Últimamente, nos estamos moviendo más hacia la implementación de software en la empresa para aumentar la velocidad y la agilidad en el proceso de desarrollo.
Sam Ransbotham: Eso parece particularmente complicado en la fabricación de automóviles porque si pienso en cómo los coches comenzaron, eran sistemas independientes.
Había un sistema de frenado, un sistema de transmisión, un aire acondicionado y un sistema de información y entretenimiento. Y todos estaban separados. Y eso está bien, porque así tenemos una norma diferente para el sistema de infoentretenimiento que para el sistema de frenado, o al menos eso espero.
Pero lo que estás señalando es que cada uno de ellos puede estar utilizando sensores que provienen de un área diferente. Y cómo todo el coche se ha vuelto más complicado de forma independiente, pero también se ha vuelto más complicado cohesivamente.
Y eso parece, por un lado, una oportunidad para la IA, pero, al mismo tiempo, un reto.
Anders Sjögren: Sí, es 100 por ciento cierto. Es una gran oportunidad, pero también es uno de los principales retos, es decir, cómo construir una comprensión cohesiva tanto del interior como del exterior del coche.
Sam Ransbotham: Hablamos del gemelo digital del cliente y del gemelo digital del vehículo, etc. Y en cierto sentido, estos aspectos pueden significar muchas cosas diferentes.
Pero, por supuesto, estos diferentes sistemas de los que hablas, están tradicionalmente en diferentes partes de la empresa. Por lo que también significa que hay una gran cantidad de colaboración interfuncional que es necesaria. Pero realmente tenemos que salvar ese tipo de fronteras organizativas.
Creo que ese es realmente uno de los puntos clave, es decir, para conseguir una adopción exitosa de la analítica y la IA, realmente significa que diferentes partes de la empresa tienen que trabajar juntas para que esto suceda. De lo contrario, se convertirá en un silo. Algunas personas no se beneficiarán realmente de ello.
Shervin Khodabandeh: Es muy cierto. Es un tema común, y en nuestro trabajo en BCG, tenemos esta regla empírica, el 10:20:70, donde decimos que el 10 por ciento son los datos y algoritmos, y el 20 por ciento es la tecnología y la plataforma digital.
Pero el 70 por ciento es la integración empresarial y la implementación y la unión de las diferentes partes de la organización.
Esto, quizás, no es más cierto en ninguna parte que en una empresa de automóviles, donde tienes, como has dicho, Sam, sistemas aparentemente dispares que se están uniendo para crear un sistema más grande, pero cada una de estas unidades se ha perfeccionado individualmente, y ahora quieres la perfección colectiva también.
Sam Ransbotham: Anders, hemos hablado mucho de Volvo. ¿Cómo te interesaste personalmente por la inteligencia artificial, los datos, la tecnología y el análisis? ¿Cuál es tu historia de origen?
Anders Sjögren: Creo que siempre me han interesado los ordenadores. Mi padre era realmente un adicto, así que en cierto modo crecí con eso.
Empecé como estudiante de ingeniería y obtuve un máster en informática. Luego empecé como ingeniero de investigación en el área médica, en el hospital universitario de Gotemburgo. Ahí descubrí bastante rápido que para poder utilizar realmente los datos así que me metí en el área de la estadística matemática.
Hice un doctorado en ese campo y luego volví al desarrollo de productos de software. Después de un tiempo, volví al mundo académico durante un par de años, hice un postdoctorado y luego me ofrecieron una buena oportunidad en Volvo Cars. Así que llevo aquí siete años. Esa es un poco mi historia.
Shervin Khodabandeh: Muy inspirador.
Sam Ransbotham: Anders, también queremos hacerle algunas preguntas rápidas, y la idea es sólo para responder lo más rápidamente posible. No son preguntas especialmente Volvo. ¿De qué te has sentido más orgulloso de lo que has hecho con inteligencia artificial?
Anders Sjögren: El problema es que de la mayoría de las cosas no puedo hablar.
Shervin Khodabandeh: Esa también es una gran respuesta.
Sam Ransbotham: Hay que esperar y ver. Bien, ¿qué te preocupa de la IA?
Anders Sjögren: Oh, creo que, por supuesto, uno es el largo plazo – el tipo de cosas singularidad. Pero creo que un poco más cerca de ahora, por así decirlo, definitivamente vemos que esta progresión súper rápida de grandes modelos de lenguaje y lo que pueden hacer.
Y también el tipo de sistemas que no sólo toman un problema y dan una respuesta, sino que realmente pueden producir una serie de pasos, en secuencia. Se trata de una tecnología superpoderosa que puede utilizarse tanto para bien como para mal.
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Sam Ransbotham: ¿Cuál es tu actividad favorita que no tenga que ver con la tecnología?
Anders Sjögren: El motociclismo, pero obviamente con tecnología. Pero es más bien… sí.
Sam Ransbotham: La tecnología está involucrada. Todo está relacionado con la tecnología de alguna manera.
Anders Sjögren: Sí, más o menos.
Sam Ransbotham: ¿Cuál es la primera carrera que querías cuando eras un niño? ¿Qué querías ser de mayor?
Anders Sjögren: Médico.
Sam Ransbotham: Bueno, eso se relaciona con tu primera carrera en el trabajo en la empresa médica, entonces.
Anders Sjögren: Sí, creo que sí, pero luego las matemáticas y esas cosas me parecieron superemocionantes, así que me dediqué a eso.
Sam Ransbotham: ¿Cuál es tu mayor deseo para la inteligencia artificial en el futuro? ¿Qué espera que podamos ganar con la llegada de estas tecnologías?
Anders Sjögren: Si decimos el mayor deseo, creo que es que encontremos la forma de utilizarla de una manera para nuestro bien común. Tenemos que encontrar una forma de integrarla en la sociedad, y creo que ese es realmente mi mayor deseo para ella.
Shervin Khodabandeh: En relativamente poco tiempo, hemos aprendido mucho sobre los distintos usos de los datos, la IA y la tecnología, sobre lo que se necesita para construir un coche de nuevas maneras, y sobre todas las formas en que la IA y la tecnología están ayudando y sirviendo a las personas que los conducen. Ha sido realmente esclarecedor, Anders. Gracias por venir.
Anders Sjögren: Gracias por invitarme.
Shervin Khodabandeh: Gracias por escucharme. En nuestro próximo episodio, Sam y yo hablaremos con Shilpa Prasad, empresaria residente en LG Nova. Por favor, únase a nosotros.
Allison Ryder: Gracias por escuchar Me, Myself, and AI. Creemos, como tú, que la conversación sobre la implementación de la IA no empieza y termina con este podcast.
Por eso hemos creado un grupo en LinkedIn específicamente para oyentes como tú. Se llama AI for Leaders, y si te unes a nosotros, podrás charlar con los creadores y presentadores del programa, hacer tus propias preguntas, compartir tus puntos de vista y acceder a valiosos recursos sobre la implementación de la IA del MIT SMR y BCG. Puedes acceder visitando mitsmr.com/AIforLeaders. Pondremos ese enlace en las notas del programa, y esperamos verte allí.
Sam Ransbotham (@ransbotham) es profesor del departamento de sistemas de información de la Carroll School of Management del Boston College. Shervin Khodabandeh es socio sénior y director gerente de BCG y colíder de BCG GAMMA (la práctica de IA de BCG) en Norteamérica. Puede ponerse en contacto con él en shervin@bcg.com.
Me, Myself, and AI es un podcast en colaboración de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, presentado por Sam Ransbotham y Shervin Khodabandeh. Nuestro ingeniero es David Lishansky, y las productoras coordinadoras son Allison Ryder y Sophie Rüdinger.