En este artículo vamos a analizar algunos puntos interesantes que surgieron en estos últimos tiempos. La inteligencia artificial está tomando gran relevancia en la vida de todos y es importante tenerla en cuenta como un ayudante más en nuestro taller.
Hace no mucho tiempo
Aún recuerdo, hace no más de dos décadas —allá por el 2006—, vivía en mi ciudad llamada Makallé. Por aquellos años, el acceso a internet era un lujo; complicado, lento, y lejos de ser parte de la vida diaria. Yo estudiaba en Resistencia, la gran ciudad que quedaba a unos 45 kilómetros de mi ciudad, aprovechaba cada viaje para pasar por los ya casi extintos cibercafés. Ahí leía algunos artículos técnicos y descargaba manuales y documentos que después, con más tiempo y paciencia, estudiaba tranquilo en casa.
En el taller, las cosas también eran distintas. Cuando llegaba algún televisor TRC (de tubo) con repuestos faltantes, o con piezas tan gastadas que ya ni se leían los códigos, empezaba una verdadera travesía. Tenía que conseguir el diagrama técnico del equipo sí o sí. Aquella misión comenzaba bien temprano, a las 5:30 de la mañana, y solía terminar cerca de las 2:00 de la tarde, ese mismo día.
Viajaba en colectivo hasta Barranqueras, una ciudad a unos 40 minutos de Resistencia, donde me esperaban dos personas entrañables: los dueños de una casa de repuestos que, con enorme generosidad, me prestaban manuales técnicos específicos. Con esos libros en mano (ver imagen de abajo), me iba a sacar fotocopias del circuito que necesitaba. Era lo único que tenía para poder estudiar cada detalle en casa, lápiz en mano, mate y mucha paciencia.
Sí, era toda una aventura. Pero también era pasión pura por aprender, por resolver, por reparar.
En la imagen superior se observa un ejemplar del manual técnico Hasa, una herramienta fundamental durante la era de los televisores con TRC (Tubo de Rayos Catódicos). Su índice permitía identificar rápidamente la marca y el modelo del equipo, indicando con precisión el tomo y la página donde se encontraba el diagrama correspondiente para su análisis y reparación.
Actualidad
El acelerado crecimiento de la tecnología nos ha dado acceso a todo tipo de información, no solo al instante y desde la palma de nuestra mano, sino también a nuevas formas de razonamiento capaces de potenciar nuestros diagnósticos, proyectos, estudios y mucho más, siempre que sepamos aprovecharlas correctamente. Bienvenidos a la era de las Inteligencias Artificiales (IA).
Aquella información que antes nos tomaba horas, o incluso días, conseguir —invirtiendo tiempo, esfuerzo y dinero— hoy está disponible con tan solo una consulta por WhatsApp, ChatGPT o cualquiera de las múltiples IAs que, hoy por hoy, están prácticamente en todos los dispositivos y rincones de nuestra vida. Oponerce a este cambio, es simplemente dejar pasar una gran oportunidad de crecimiento.
¿Qué es la Inteligencia Artificial o simplemente IA?
Auí algo de historia. Desde tiempos remotos, la humanidad ha soñado con la creación de máquinas capaces de pensar por sí mismas. Este anhelo ha sido plasmado en numerosas ocasiones por la ciencia ficción, especialmente en el cine. Sin embargo, el concepto de «inteligencia artificial» se formalizó por primera vez en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Este evento marcó el nacimiento oficial de la IA como disciplina científica y sentó las bases para su desarrollo futuro. Wikipedia, la enciclopedia libre+2
Imagen de carlosrebate.com
Aunque la conferencia de Dartmouth es considerada el punto de partida formal de la IA, existen antecedentes notables. En 1950, Alan Turing desarrolló un programa de ajedrez llamado «Turochamp«, que, aunque no llegó a implementarse en una computadora debido a las limitaciones tecnológicas de la época, representó un avance significativo en la idea de máquinas capaces de realizar tareas intelectuales. Además, Turing propuso la famosa «prueba de Turing» para evaluar la capacidad de una máquina de exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano .ajedrezdeataque.com
Alan Turing (1912-1954)
Desde entonces, la inteligencia artificial ha experimentado avances significativos en áreas como el aprendizaje automático (machine learning), el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora, entre otros. Estos desarrollos han permitido su aplicación en diversos sectores, incluyendo la medicina, la industria automotriz, la robótica y los asistentes virtuales como Alexa, Google Assistant y Siri.
Red Neuronal
Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el funcionamiento del cerebro humano. Están diseñadas para procesar y aprender a partir de datos, permitiendo a las máquinas reconocer patrones, realizar predicciones y tomar decisiones.
Durante la década de 1980, se produjeron avances significativos en varias áreas clave de la inteligencia artificial, incluyendo el desarrollo de redes neuronales artificiales, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural. Uno de los hitos más importantes de este período fue la formalización del algoritmo de retropropagación del error (backpropagation) en 1986 por David E. Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald J. Williams. Este algoritmo permitió entrenar redes neuronales multicapa y mejoró su capacidad para aprender y realizar tareas complejas .
Además, hubo un mayor enfoque en la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos para crear algoritmos más sofisticados. Esto llevó al desarrollo y aplicación de técnicas como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo, que son fundamentales en el campo del aprendizaje automático.
Estos avances sentaron las bases para el desarrollo de sistemas más potentes y sofisticados que conocemos hoy en día. Desde entonces, ha habido muchos avances adicionales, como el desarrollo de modelos de lenguaje basados en Transformers y el uso de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) en áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.
Click aquí para ver otros artículos basados en redes neuronales.
El gran salto de las IA
Transformer
Transformers se refiere a una arquitectura de red neuronal que ha demostrado ser muy exitosa en una variedad de tareas relacionadas con el lenguaje. Fue introducida en 2017 por Ashish Vaswani y su equipo (investigadores de Google AI) en el artículo «Attention Is All You Need«.
A diferencia de las arquitecturas de redes neuronales recurrentes (RNN), como las LSTM o GRU, que se basan en la recurrencia y el procesamiento secuencial de los datos de entrada —y que presentan limitaciones al capturar relaciones de largo alcance en el texto y al procesar secuencias de forma paralela—, las redes Transformer pueden procesar las secuencias de entrada de manera paralela. Esto las hace mucho más eficientes en términos de tiempo de entrenamiento y predicción.
La arquitectura Transformer ha sido un factor clave en la rápida evolución de las inteligencias artificiales en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP), y ha demostrado mejoras significativas en tareas como la traducción automática, el resumen de texto y la generación de lenguaje natural, entre otras.
IA como herramienta educativa
En la era digital en la que vivimos, la inteligencia artificial (IA) está revolucionando diversos campos, y la educación no es la excepción. Los avances en IA están transformando la manera en que los estudiantes adquieren conocimientos y los aplican en contextos académicos y profesionales. En particular, los técnicos electrónicos se benefician de forma significativa del uso de la IA, tanto en su formación como en la resolución de problemas específicos.
Antes de profundizar en cómo la IA puede asistir a los técnicos electrónicos, es importante entender su papel dentro del ámbito educativo.
La IA consiste en sistemas informáticos diseñados para imitar la inteligencia humana y realizar tareas que normalmente requerirían intervención humana. Estos sistemas pueden analizar grandes volúmenes de datos, aprender de ellos y aplicar ese conocimiento en la toma de decisiones. Imaginá tener un profesor disponible las 24 horas del día, todos los días del año.
A lo Tony Stark
Como electrónicos, la IA se ha convertido en una aliada invaluable, comparable a la escena icónica de la película Iron Man, en la que Tony Stark trabaja en su laboratorio diseñando su famoso traje con la ayuda de su asistente virtual J.A.R.V.I.S.
Hoy, podemos decir que todos tenemos la posibilidad de contar con un «J.A.R.V.I.S.» en nuestro propio laboratorio o taller.
Estas son algunas formas concretas en las que una IA puede marcar la diferencia como asistete en nuestro taller:
Aprendizaje personalizado
La inteligencia artificial puede adaptarse al nivel de conocimiento del estudiante, sugiriendo contenidos, ejercicios o recursos en función de su progreso y estilo de aprendizaje. Es como tener un tutor personalizado que guía tu formación a medida.
Por ejemplo, podemos pedirle información detallada sobre un transistor específico, solicitar que cite sus fuentes o que proporcione documentación original del fabricante para analizar los datos directamente desde su origen. Además, la IA puede explicarnos de forma didáctica su funcionamiento y compararlo con otros componentes de características similares, resaltando sus ventajas y desventajas.
Diagnóstico de fallas
La inteligencia artificial puede analizar síntomas, lecturas de instrumentos y patrones de fallas para ayudar a identificar rápidamente el origen de un problema en un circuito o sistema. Plataformas como ChatGPT o asistentes especializados pueden sugerir pasos de prueba, mediciones o causas probables de un mal funcionamiento.
Por ejemplo: si tenemos un variador de frecuencia que arroja un código de error, podemos proporcionar esa información junto con la marca y el modelo del equipo. En muchos casos, además de sugerir posibles problemas, la IA también nos brindará una guía de pasos para comprobar ciertas funciones del equipo, ideas para enfocar el diagnóstico, entre otros datos relevantes.
Aquí es donde el conocimiento del técnico, combinado con la información proporcionada por la IA, se potencia, permitiendo realizar un análisis más exhaustivo y preciso.
La efectividad de esta herramienta depende en gran medida de la calidad de la pregunta, y para formular una pregunta técnica eficiente, se requiere contar con conocimientos previos.
Acceso instantáneo a información técnica
Si bien el análisis técnico a partir de la hoja de datos del fabricante sigue siendo fundamental en muchos aspectos, hoy en día podemos acceder a esa información —o a parte de ella— simplemente realizando una consulta.
Por ejemplo, en lugar de buscar el datasheet del integrado LM358 desde una computadora, podemos pedirle a Gemini (el asistente de inteligencia artificial de Google, presente en la mayoría de los celulares Android) que nos brinde los detalles técnicos del LM358.
Automáticamente, recibiremos una respuesta con información sobre sus características y aplicaciones. Incluso podríamos preguntarle cuál es la función del pin 4, y obtendremos una respuesta en cuestión de segundos, sin necesidad de interrumpir lo que estamos haciendo, ya que esta información puede emitirse por voz.
Simulación y predicción de resultados
Existen herramientas de IA que permiten simular el comportamiento de un circuito antes de construirlo físicamente, prediciendo posibles fallas, pérdidas de eficiencia o problemas de compatibilidad. Esto ahorra tiempo, materiales y frustraciones.
Asistencia en la programación de microcontroladores
Los técnicos que trabajan con sistemas embebidos o automatización pueden usar IA para generar código, depurar errores, traducir lenguajes de programación o entender funciones complejas. Esto acelera el desarrollo de proyectos y mejora la curva de aprendizaje.
Negocio
En la industria, el tiempo y el costo mandan. Cuanto más rápido se resuelva un problema, mejor. Y ahí es donde la inteligencia artificial empieza a jugar un papel clave: un diagnóstico certero o una reparación rápida de una falla complicada no solo es útil, sino que muchas veces es lo que te pone un paso adelante.
Hoy podemos usar IA para entender y solucionar problemas en cuestión de segundos, sin tener que pasar horas buscando en Google, leyendo PDFs o revisando foros como en los viejos tiempos. Solo preguntás y listo: tenés una guía práctica para avanzar más rápido. Ojo, hay excepciones, pero de esto hablaré en otra publicación.
Esto no solo te ahorra tiempo valioso, también reduce los costos del servicio y mejora tu eficiencia en el día a día.
Pongamos un ejemplo:
estás en el taller con un SPLIT inverter que muestra un error raro en el display. Antes tal vez te tomaba una hora revisar el manual, buscar el código online, compararlo con otros modelos… Ahora, abrís el celular, le pasás el error a una IA como ChatGPT o Gemini, y en segundos ya tenés un listado de causas probables, pasos de prueba y sugerencias concretas para resolverlo. Así, en lugar de perder tiempo adivinando, te enfocás directamente en lo que importa.
Errores de la IA
A pesar de los numerosos beneficios, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no reemplaza completamente las habilidades humanas. La capacidad de razonamiento crítico, la creatividad y la experiencia siguen siendo esenciales para abordar problemas complejos y tomar decisiones importantes.
La IA es solo una herramienta, y como toda herramienta, puede fallar. Desde el principio dijimos que la información que brinda debe ser vista como un complemento, no como una verdad absoluta. Es decir, parte de esa información deberíamos comprenderla de antemano para poder evaluarla correctamente.
La IA es excelente generadora de ideas, pero ¡cuidado con confiar siegamente!
El sistema no es perfecto, y en muchas ocasiones puede equivocarse de manera catastrófica. Si no manejamos la teoría, corremos el riesgo de tomar decisiones equivocadas basadas en respuestas incorrectas. Por eso, al menos hasta hoy, la IA no puede reemplazar a un técnico humano. Sin embargo, sí puede convertirse en una herramienta valiosa que potencia nuestras capacidades y agiliza nuestro trabajo.
Ejemplo de FALLA
En la imagen de abajo, le pedí a ChatGPT que calcule la corriente máxima que circula por 8 transistores IGBT en la etapa de potencia de una soldadora inverter, cuyo amperaje máximo es de 250 A a 15 V entre los bornes positivo y negativo del secundario.
Sugerí que la corriente máxima se podía obtener dividiendo la potencia máxima del equipo entre la tensión de la red eléctrica (220 V). De esta forma, se obtiene la corriente promedio de entrada. Luego, dividí ese valor entre los 8 transistores IGBT para estimar la corriente que debería soportar cada uno.
La respuesta proporcionada por la inteligencia artificial fue incorrecta.
En la imagen de arriba, vemos a la inteligencia artificial sugiriendo que estos transistores IGBT se encuentran en el secundario del transformador, y no en el primario. Este error resulta crítico, ya que cambia completamente el análisis del circuito. Además, afirma que mi interpretación es incorrecta, como se muestra en la siguiente imagen.
Aquí sugiere que por cada transistor circula una corriente de 31,25 amperes.
En la imagen de abajo expongo mi corrección. Observen la respuesta que me da:
Si no hubiera tenido conocimientos previos en el tema, estaría creyendo una mentira gigante en este mismo momento… ¡De la que me salvé!
Al final, utilizando la tensión pico de la red eléctrica de 220 V, concluyó que la corriente máxima que circula por cada transistor será de aproximadamente 13,4 amperes.
Este resultado difiere un poco del cálculo inicial.
Por eso es fundamental entender que la Inteligencia Artificial es una herramienta eficaz y un complemento para el técnico. Sin embargo, hay que saber utilizarla correctamente; de lo contrario, podríamos cometer errores.
Espero haber aportado más que solo un punto de vista sobre esta nueva tecnología. Pronto estaremos publicando más contenidos relacionados. ¡Que tengan una excelente jornada! Quedamos atentos a sus comentarios y críticas constructivas.