La IA puede amplificar las capacidades de los ingenieros, pero no sustituir los fundamentos, afirma Gopi

Gopichand Katragadda sostiene que la inteligencia artificial está cambiando la escala y el ritmo de la ingeniería, pero no los fundamentos de los que depende una buena práctica de la disciplina. En una entrevista recogida por The Times of India, afirma que los ingenieros siguen necesitando una sólida base técnica, comprender cómo funcionan los componentes en conjunto y tener la disciplina necesaria para crear, probar y documentar productos útiles.

Katragadda ha ocupado puestos tecnológicos de alto nivel en GE y Tata Sons. Fue director gerente del Centro Tecnológico de GE en India, en Bengaluru; posteriormente se convirtió en el primer director general de tecnología y responsable de innovación del grupo Tata Sons, y actualmente dirige Myelin Foundry, una empresa de inteligencia artificial que trabaja en los sectores de los medios y el entretenimiento, el IoT industrial y las aplicaciones para la automoción.

En su opinión, la ingeniería puede entenderse a través de tres áreas conectadas: la teoría y los conocimientos prácticos; la experiencia a nivel de componentes combinada con el pensamiento sistémico; y la ejecución. Esta última incluye desarrollar productos de forma eficiente, juzgar si generarán un valor comercial real y registrar suficiente información para que los equipos posteriores puedan comprender y mejorar el trabajo.

En qué debe mejorar la ingeniería india

Katragadda afirma que India ha desarrollado una considerable fortaleza en matemáticas, teoría y diseño de componentes individuales. Sin embargo, cree que el país debe hacer más para desarrollar la ingeniería práctica, la comprensión de sistemas completos, la investigación y la documentación.

Una persona puede saber cómo diseñar una pala de turbina, afirma, sin necesariamente estar capacitada para determinar cómo debe configurarse un parque eólico entero. Esa visión más amplia exige que los ingenieros comprendan la interacción entre componentes independientes, las condiciones de funcionamiento y la finalidad del sistema completo.

También cuestiona la costumbre de tratar el bajo coste como la principal medida de una ejecución exitosa. Desarrollar algo de forma barata no basta si el producto terminado no es comercialmente viable o no aporta un valor significativo. En su opinión, los equipos de ingeniería deben invertir lo necesario para producir un trabajo que funcione bien en el mundo real.

La documentación es otro punto débil. Los ingenieros pueden conservar personalmente grandes cantidades de conocimiento, pero no ponerlo por escrito puede dificultar la colaboración y dejar a los equipos futuros sin conocer las razones que fundamentaron decisiones anteriores. Katragadda considera que la IA puede ser una forma de hacer más coherente la documentación, no un sustituto de la comprensión de los propios ingenieros.

Por qué la experiencia importa en la era de la IA

Katragadda advierte a los ingenieros jóvenes que no conviertan la IA en su primera fuente de conocimientos. Al comienzo de una carrera, afirma, es necesario aprender el ámbito subyacente sin depender de atajos. La experiencia con los datos, el hardware y el entorno operativo es lo que permite a un ingeniero formular mejores preguntas y reconocer si una respuesta es válida.

La IA puede apoyar ese aprendizaje explicando teorías difíciles, ayudando a localizar información pertinente y sugiriendo vías para adquirir experiencia práctica. También puede ayudar con la programación, el análisis y los registros escritos. Pero el ingeniero sigue siendo responsable de identificar el problema, comprender los puntos críticos de fallo y decidir qué debe mejorarse con respecto a los sistemas anteriores.

Esa responsabilidad resulta especialmente importante cuando un sistema combina hardware y software. Es posible que los ingenieros no conozcan todos los detalles al comenzar, pero deben ser capaces de estudiar documentos técnicos, investigar fallos y comprobar si un algoritmo funciona en el dispositivo para el que fue diseñado. La postura de Katragadda es que los ingenieros no deben limitarse a aceptar un resultado generado por la IA: tienen que verificarlo y asumir la responsabilidad del resultado.

Un ejemplo de los motores de aeronaves ilustra el valor de los conocimientos especializados. Las palas de las turbinas contienen distintos tipos de orificios. Algunos sirven para la refrigeración, mientras que otros reducen el peso y ayudan a mejorar la relación empuje-peso sin menoscabar la resistencia estructural. Comprender por qué existen esas características requiere algo más que generar una explicación plausible: exige conocer el problema de ingeniería y las limitaciones que determinaron el diseño.

Aplicaciones de la IA que ya están en uso

Los productos de Myelin Foundry demuestran el tipo de ingeniería que, según Katragadda, la IA puede hacer posible. Uno de los sistemas de la empresa reduce en aproximadamente un 40 % los requisitos de ancho de banda de vídeo. Como alternativa, puede mejorar la calidad de vídeo de baja resolución para su uso en pantallas modernas. La reducción del ancho de banda representa una disminución equivalente de los costes de distribución de contenidos, y varias empresas internacionales de streaming over-the-top ya utilizan el sistema.

La empresa también ha desarrollado un sistema de cámara de visión trasera para vehículos diseñado para que una imagen nocturna parezca mucho más cercana a la visión diurna. El objetivo es ayudar a los conductores a ver con mayor claridad al dar marcha atrás. Otras aplicaciones descritas por Katragadda incluyen detectar anomalías, anticipar las necesidades de mantenimiento y generar documentos.

Estos ejemplos subrayan su argumento más amplio: la ingeniería útil de IA no consiste simplemente en pedir una respuesta genérica a un modelo. Implica comprender los equipos físicos, el software, los datos y las limitaciones del entorno en el que debe funcionar la tecnología. La IA puede ampliar el alcance de un ingeniero, pero los fundamentos, las pruebas prácticas y la responsabilidad sobre el sistema final siguen siendo esenciales.