La ingeniería de producto está entrando en una transformación decisiva.
En todas las industrias, a los equipos se les pide que entreguen productos más complejos, más rápido, utilizando procesos que nunca fueron diseñados para este nivel de velocidad o escala.
CTO y cofundador de Neural Concepts.
En este punto, hay tres factores clave que determinarán la competitividad de los fabricantes de equipos y productos y sus equipos de desarrollo de productos:
El artículo continúa a continuación.
- Velocidad de iteración del diseño
- Identificación temprana de puntos de fricción a nivel del sistema
- Capacidad para codificar y escalar el conocimiento de ingeniería interna.
Para desarrollar estas capacidades, los diseñadores y fabricantes de productos han aumentado la adopción de herramientas de inteligencia artificial en los últimos dos años. La promesa (y la esperanza) es que la IA permitirá a las organizaciones responder a las demandas de mayor complejidad con una velocidad sin precedentes.
Pero a pesar de toda la inversión, la mayoría de los equipos de ingeniería luchan por mostrar un impacto mensurable. Muchas iniciativas se han estancado en la etapa piloto y solo se han probado en casos de uso aislados y no a escala.
Por qué la mayoría de las iniciativas de diseño de IA enfrentan el primer obstáculo
Muchas organizaciones todavía tratan la IA como un acelerador plug-and-play para reemplazar por completo las tecnologías de diseño y simulación existentes.
Naturalmente, esto genera falsas expectativas sobre lo que la IA puede hacer, así como el riesgo de ampliar la brecha de habilidades entre los equipos de ingeniería y las tecnologías disponibles para ellos.
La IA no es una opción nueva para los modeladores 3D o los solucionadores de física, sino más bien una oportunidad para expandir y extender las tecnologías CAD y CAE existentes a un nivel completamente nuevo de escala y eficiencia para desbloquear, acelerar y tomar decisiones de diseño más inteligentes.
Aprovechar al máximo esta oportunidad significa repensar los fundamentos del proceso de ingeniería y crear un nuevo manual de ingeniería.
El nuevo manual: diseño cuantitativo
CAD y CAE permitieron que el diseño de productos pasara del proceso basado en papel en la década de 1990 al proceso actual, en gran medida digital. Ha permitido a las empresas lograr una mayor escala y eficiencia, alineando equipos, herramientas y flujos de trabajo para resolver desafíos inmediatos, pero está fragmentando lentamente los flujos de trabajo de ingeniería de un extremo a otro.
Está surgiendo una alternativa: un flujo de trabajo nativo de IA construido en torno a la iteración continua y el pensamiento a nivel de sistema. En lugar de que un ingeniero trabaje en una larga cadena de trabajo de CAD, configuración de simulación e informes, los equipos ahora pueden usar modelos de IA que comprenden la geometría y la física para explorar muchas opciones en paralelo.
En este nuevo ciclo, los ingenieros describen sus intenciones, limitaciones y objetivos de rendimiento y luego dejan que la IA sugiera grupos de diseños que se ajusten a esas condiciones. En lugar de pasar semanas perfeccionando un único modelo 3D, definen un espacio de diseño y dejan que los algoritmos lo llenen con opciones viables.
Luego, el juicio humano regresa para elegir direcciones prometedoras y hacer breves ajustes.
Copilotos de diseño de IA y “niveles de inteligencia”
Para permitir este nuevo ciclo en la ingeniería de productos cotidiana, está surgiendo una nueva “capa de inteligencia” en toda la cadena de herramientas de ingeniería.
En lugar de reemplazar los sistemas CAD, de simulación o de ciclo de vida existentes, esta capa se conecta con el software que los ingenieros ya usan y los aumenta con copilotos de diseño de IA que pueden crear geometría lista para CAD, predecir el comportamiento físico y las compensaciones superficiales entre los equipos.
Ayuda a los equipos a explorar rápidamente opciones de diseño, predecir compensaciones antes y aportar información a nivel de sistema a las decisiones cotidianas, sin obligar a las organizaciones a reconstruir sus flujos de trabajo desde cero en proyectos existentes.
En mi trabajo con algunos de los primeros usuarios, hemos visto que dichos asistentes pueden reducir en gran medida el trabajo de modelado manual y permitir a los ingenieros explorar mucha más variación por proyecto.
Los equipos de producto también estarán felices de saber que aprovechar los copilotos de diseño de IA no significa entregar las decisiones a una caja negra. Son otra forma de exponer opciones no intuitivas y acelerar tareas repetitivas. De esa manera, los ingenieros tienen más espacio para pensar en el sistema y las personas tienen el control firme de las opciones de diseño finales.
Nuevos roles, mismos conceptos básicos
A medida que la IA se vuelve más omnipresente e integrada, surgen nuevos roles dentro de los equipos de ingeniería. Uno es el “diseñador cuantitativo”: alguien que crea valor dando forma y explorando espacios de diseño completos y codificando la experiencia del dominio en flujos de trabajo listos para la IA.
Otro es el creador de IA, que une la TI, los datos y la ingeniería para integrar estos sistemas de forma segura y a escala.
A pesar de todo, los fundamentos de una buena ingeniería no han cambiado. La IA no puede reemplazar el conocimiento tácito que proviene de la experiencia o de la capacidad del usuario para sopesar las confusas compensaciones entre comodidad, seguridad, costo y rendimiento.
Lo que puede hacer es reducir la fricción entre el juicio humano y las herramientas digitales que convierten las ideas en productos.
La IA en ingeniería va más allá de ser pilotos únicos y convertirse en un nuevo manual para la innovación industrial.
A corto plazo, el éxito vendrá de elegir algunos flujos de trabajo estratégicamente importantes, demostrar que el diseño cuantitativo respaldado por IA puede ofrecer mejores resultados e invertir en personas para que se conviertan en usuarios seguros y moldeadores de estas herramientas.
A largo plazo, la capacidad de combinar la creatividad humana con la exploración impulsada por la IA determinará el ritmo con el que los buenos productos pueden llegar al mercado.
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