¿Qué es la «Evaluación de la IA generativa y los agentes de IA para la asistencia en ingeniería y el apoyo a los procesos» y cómo te ayuda a validar los asistentes de IA antes de su implementación??
Este servicio permite a las empresas probar y validar soluciones de IA en entornos de producción reales antes de su implementación completa. Ayuda a reducir el riesgo, evaluar la viabilidad y obtener resultados concretos mediante la experimentación con datos reales y casos de uso.
¿En qué consiste este servicio?
La «Evaluación de la IA generativa y los agentes de IA para la asistencia en ingeniería y el apoyo a los procesos», a cargo de nuestro socio ITA, es un servicio que ayuda a las empresas a evaluar la viabilidad, la fiabilidad y el valor empresarial de los asistentes basados en IA diseñados para apoyar las actividades de ingeniería y operativas.
Está pensado para:
- Pymes del sector manufacturero que quieren mejorar su productividad y la gestión del conocimiento
- Organizaciones de ingeniería e industriales que gestionan procesos técnicos complejos
- Líderes en innovación, responsables de transformación digital y directores técnicos
- Proveedores de software que desarrollan copilotos de IA, soluciones RAG y plataformas de agentes de IA
- Proveedores de tecnología que quieran validar soluciones industriales de IA generativa
El servicio se centra en permitir que las organizaciones evalúen si la IA generativa puede ayudar de verdad a los usuarios entendiendo el contexto, buscando información relevante y ofreciendo recomendaciones fiables basadas en los conocimientos de la empresa y la documentación técnica. Además, incluye análisis, la elaboración de informes de auditoría estructurados y la revisión con intervención humana.
¿Por qué es importante este servicio?
Muchas organizaciones se enfrentan a retos importantes a la hora de gestionar grandes volúmenes de conocimientos técnicos y documentación.
Los ingenieros y los equipos técnicos suelen dedicar mucho tiempo a buscar información en manuales, procedimientos, normativas, especificaciones y bases de datos internas de conocimientos.
Al mismo tiempo:
- Es posible que se pase por alto información importante
- El conocimiento suele estar repartido entre varios sistemas y documentos
- La toma de decisiones depende en gran medida de la experiencia de cada uno
- Pueden producirse errores cuando se pasan por alto requisitos o restricciones importantes
- La fiabilidad de las soluciones de IA generativa sigue siendo incierta si no se validan adecuadamente
Sin unas pruebas y una validación sistemáticas, las empresas corren el riesgo de implementar asistentes de IA que ofrezcan información inexacta, incompleta o imposible de rastrear.
¿Cómo funciona el servicio?
El servicio sigue un proceso de validación estructurado:
- Define el caso de uso y los objetivos: identifica el proceso de ingeniería u operativo al que se va a dar soporte y define los resultados esperados.
- Analiza las fuentes de información disponibles: revisa la documentación técnica, los procedimientos, las normativas, las especificaciones, los manuales, las bases de datos y otras fuentes de información.
- Estructurar y preparar el conocimiento: Transformar la información no estructurada en formatos que puedan ser aprovechados de forma eficiente por los modelos de lenguaje a gran escala (LLM), los sistemas RAG y los agentes de IA.
- Configurar e implementar el asistente de IA: Implementar y adaptar la solución de IA generativa al caso de uso seleccionado.
- Ejecuta los escenarios de validación: prueba el asistente en condiciones operativas representativas y con interacciones realistas de los usuarios.
- Evalúa el rendimiento y la fiabilidad: analiza la calidad de las respuestas, su relevancia, su explicabilidad, su fundamentación en fuentes, su coherencia y la aceptación por parte de los usuarios.
- Presentar recomendaciones y una hoja de ruta: Identificar oportunidades de mejora y ofrecer orientación para la implementación y la ampliación futuras.
¿Cuáles son las ventajas?
| Para las pymes | Para innovadores e integradores de sistemas | Para los proveedores de tecnología |
|---|---|---|
| Reduce el tiempo que pasas buscando información | Comprueba que los asistentes de IA funcionen bien antes de implementarlos a gran escala | Comparativa de soluciones de copilotos y agentes de IA |
| Mejorar la coherencia en las decisiones de ingeniería | Elabora análisis de viabilidad basados en resultados cuantificables | Aumentar la madurez de la solución y su preparación para su aplicación industrial |
| Reducir los errores operativos | Evalúa los riesgos y las oportunidades de la implementación | Mostrar el rendimiento a los clientes potenciales |
| Mejorar el acceso a los conocimientos técnicos | Acelerar las iniciativas de transformación digital | Comprobar la escalabilidad y la fiabilidad |
| Aumentar la productividad de la plantilla | Mejorar los procesos de gestión del conocimiento | Obtener resultados de prueba de concepto |
¿Cuándo deberías usar este servicio?
Este servicio es especialmente útil cuando:
- ¿Quieres evaluar la viabilidad de la IA generativa en los procesos de ingeniería o fabricación?
- Tienes que validar un AI Copilot antes de implementarlo
- Estás pensando en implementar agentes de IA para el apoyo operativo
- Necesitas pruebas que justifiquen la inversión en tecnologías de IA generativa
- Quieres mejorar el acceso a los conocimientos técnicos y a la documentación
- Quieres reducir los errores y mejorar la productividad en los procesos que requieren mucho conocimiento
Ejemplos de casos de uso
- Asistencia en el diseño de ingeniería. Ofrecer a los ingenieros recomendaciones contextuales, restricciones de diseño y orientación técnica durante el desarrollo del producto.
- Configuración técnica y procesos de presupuesto. Ayudar a los usuarios a elegir productos, componentes y configuraciones según requisitos técnicos complejos.
- Asistencia para el mantenimiento y la resolución de problemas. Ayuda a los equipos de mantenimiento dándoles acceso contextual a procedimientos, manuales e información de diagnóstico.
- Apoyo en materia de cumplimiento normativo. Ayuda a los usuarios a identificar la normativa, las normas y los requisitos de cumplimiento aplicables.
- Operaciones de fabricación y calidad. Ofrecer orientación operativa y recomendaciones específicas sobre los procesos durante las actividades de producción.
Conclusiones clave
A partir de los proyectos de validación de la IA, las organizaciones suelen descubrir que:
- La IA generativa ofrece el máximo valor cuando se centra en procesos empresariales bien definidos
- Tener en cuenta el contexto es fundamental para obtener recomendaciones relevantes
- Las fuentes de conocimiento de alta calidad mejoran notablemente el rendimiento de la IA
- La explicabilidad y la trazabilidad del origen son fundamentales para su adopción en el ámbito industrial
- Los agentes de IA pueden reducir considerablemente el tiempo que se tarda en buscar información y, al mismo tiempo, mejorar la coherencia en la toma de decisiones
- Es necesario hacer una prueba piloto antes de implantar las soluciones en toda la organización
¿Por qué es importante la IA?
AIAI-MATTERS ofrece:
- Acceso a entornos de pruebas y validación de IA industrial
- Experiencia en IA generativa, modelos de lenguaje a gran escala (LLM), sistemas RAG y agentes de IA
- Apoyo en la extracción y estructuración de conocimientos
- Metodologías para evaluar la fiabilidad, la explicabilidad y la credibilidad
- Asesoramiento durante todo el proceso de validación e implementación
Esto permite a las empresas pasar de la fase de experimentación a soluciones industriales de IA contrastadas, con menos riesgos y más confianza.
Preguntas frecuentes
Evaluación de la IA generativa y los agentes de IA para la asistencia en ingeniería y el apoyo a los procesos, realizada por el ITA.
El servicio te permite probar el asistente de IA con tu propia documentación, tus procesos y tus casos de uso. El rendimiento se mide mediante escenarios de validación realistas para evaluar la precisión, la relevancia, la fiabilidad y el valor empresarial antes de la implementación.
El servicio incluye el análisis y la estructuración de conocimientos, la configuración del asistente de IA, la validación en escenarios industriales representativos, la comparación del rendimiento, la evaluación de la fiabilidad y la entrega de un prototipo piloto junto con recomendaciones para su futura implantación.
¿Te interesa probar o validar la IA en tu entorno de producción?
Descubre cómo AI-MATTERS puede ayudarte con tu caso de uso dejando tus datos de contacto a continuación. Nuestro equipo de expertos te ayudará a definir tu caso de uso y a diseñar un experimento de validación adaptado a tu entorno de producción.
👉 https://ai-matters.eu/contact/