Incorporar la IA en el núcleo de la ingeniería y las operaciones.

Toda organización de ingeniería e I+D necesita hoy una vía para convertirse en una entidad nativa de IA, integrando esta tecnología en productos de software, flujos de trabajo de ingeniería y operaciones físicas.

La ingeniería de productos digitales respalda esta ambición mediante la creación de nuevos productos nativos de IA, la incorporación de inteligencia al software existente y la extensión de la IA a los sistemas físicos. Al combinarse con la visión artificial, los gemelos digitales y la robótica, la IA puede transformar los activos y las actividades físicas en información en tiempo real y acciones automatizadas.

La ingeniería moderna depende del software en todas las etapas: diseño, simulación, fabricación, soporte en servicio y ecosistemas de productos conectados. Este software impulsa desde la gestión del ciclo de vida del producto y las experiencias virtuales del cliente hasta la orquestación de fábricas inteligentes. Dicho software ya exige un desarrollo, una modernización y un soporte continuos. La transición hacia un modelo nativo de IA eleva aún más el listón, obligando a las organizaciones a replantearse cómo se desarrollan, despliegan, escalan y mejoran continuamente el software y la inteligencia.

Pasar de la adopción de la IA a la ingeniería nativa de IA

Los equipos que desarrollan productos y servicios basados ​​en software deben ofrecer productos cada vez más complejos a gran velocidad y, al mismo tiempo, convertir la IA en rápida evolución en capacidades diferenciadas. La innovación debe continuar después de la implementación a medida que integran nuevos modelos, fortalecen la seguridad y la gobernanza y mejoran continuamente los productos, todo ello al tiempo que respaldan a los clientes existentes, las carteras establecidas y los sistemas heredados.

La deuda técnica, los conocimientos y datos de ingeniería fragmentados, las cadenas de herramientas desconectadas y la compleja infraestructura del borde a la nube hacen que la IA sea difícil de integrar y escalar. Como resultado, a menudo permanece confinado a asistentes de codificación y pilotos aislados en lugar de integrarse en todos los productos y ciclos de vida de desarrollo.

Convertirse en nativo de la IA requiere más que nuevas herramientas. Las organizaciones necesitan un modelo de ingeniería que conecte el desarrollo de software, la inteligencia artificial, los datos, los productos digitales y las operaciones físicas, permitiendo que la inteligencia se implemente de forma segura, se amplíe de manera confiable y se mejore continuamente.