Servicio
Un piloto acotado e independiente de la plataforma para recuperación de información, extracción documental, clasificación, resumen, detección de anomalías, pronósticos o apoyo a decisiones. El trabajo parte del proceso real y de una línea base medible; después evalúa la calidad, los modos de fallo, las responsabilidades y la integración, no lo vistosa que resulte una demostración.
Puntos de partida típicos
El servicio aporta valor cuando el problema es lo bastante específico como para examinarlo en sistemas reales, informes, muestras de datos o flujos de trabajo diarios.
Las solicitudes representativas permiten medir la calidad del enrutamiento por categoría, idioma y caso límite. Los elementos con baja confianza pasan a una cola de revisión en lugar de enviarse automáticamente.
Un esquema de destino claro y evidencias por campo hacen que la extracción sea comprobable. Se incluyen diseños difíciles, valores ausentes y contenidos contradictorios para marcar los resultados inciertos.
La recuperación se prueba por cobertura de fuentes, permisos, contexto trazable y capacidad de abstenerse. El asistente debe apoyar una decisión sin presentar texto no respaldado como un hecho operativo.
Los informes recurrentes se comparan con una estructura de referencia estable. Las diferencias, los datos ausentes y los resúmenes inciertos quedan visibles para la aprobación humana.
Los historiales de presión etiquetados establecen el consumo normal y los arranques de la bomba. El piloto mide si detecta antes desviaciones pequeñas y persistentes sin generar una tasa de falsas alarmas inutilizable.
Antes de evaluar el modelo se definen posiciones de cámara, calidad de imagen y criterios visibles de revisión. Los hallazgos inciertos o relacionados con la seguridad permanecen bajo revisión humana cualificada.
Proyectos de IA y ML
Los ejemplos abarcan datos de presión e imágenes, análisis de logs de EAM, asistencia de texto, Excel y planificación basada en puntuaciones. Los dos proyectos físicos se muestran con más detalle.
Machine learning para series temporales
El consumo normal hacía bajar la presión de la tubería hasta que la bomba se activaba y la recuperaba. El reto consistía en distinguir ese ciclo esperado de los patrones de presión más lentos y persistentes asociados a pequeñas fugas.
Una indicación del modelo habría activado una inspección, pero nunca sustituido la comprobación de la instalación.
Proyecto propio · sigue activo · actualmente en una versión ligeramente adaptada
Visión artificial
Una cámara instalada a poca altura capturaba los cascos de los caballos al pasar por un corredor del establo. El sistema comparaba las zonas del casco y señalaba irregularidades visibles o posibles indicios de lesión para su revisión por una persona.
Solo sirve como apoyo para una revisión preliminar. Una imagen señalada no es un diagnóstico veterinario y siempre requiere valoración profesional.
El vídeo muestra la prueba inicial, antes de instalar la cámara de forma permanente.
Proyecto propio · sigue activo · actualmente en una versión ligeramente adaptada
Más aplicaciones
Estos proyectos muestran cómo integrar IA y recomendaciones basadas en datos en herramientas existentes sin crear una plataforma nueva para cada caso.
EAM · análisis de logs con IA
Los logs de Attune EAM se leen automáticamente y las entradas relevantes se presentan en un panel como indicaciones para continuar la investigación.
EAM · asistencia de texto
Un asistente ligero de IA mejora descripciones breves y notas directamente en EAM y devuelve una propuesta de redacción más clara.
Excel · agente de IA
El agente de IA está integrado en el panel lateral de Excel y ofrece asistencia sin salir del libro de trabajo. Sigue en uso y se mejora de forma continua.
En uso · mejora continua
Ver la demostración del agente de IA en Excel (abre YouTube en una ventana nueva)EAM · apoyo a decisiones
El sistema calcula puntuaciones para posibles asignaciones de personas y tareas a partir de criterios definidos y recomienda una opción adecuada en HxGN EAM.
Foco
El alcance se centra en los sistemas, los datos y los flujos de trabajo que afectan a la operación diaria.
Proceso
El trabajo avanza más rápido cuando la primera conversación empieza con ejemplos reales, no solo con una descripción general.
Definir el proceso, la decisión, la línea base y los criterios de parada
Preparar datos o documentos representativos y un conjunto de pruebas
Construir el piloto útil más pequeño
Evaluar casos normales, difíciles y fallidos
Documentar las salvaguardas, las responsabilidades y las opciones de integración
Decidir si se debe preparar para producción, integrar, reformular o detener
Mejor encaje
Unos límites claros mantienen el trabajo útil para el negocio y facilitan su transferencia.
Servicios relacionados
EAM, interfaces e IA/ML aplicada pueden contratarse por separado. Cuando un proceso real conecta varias áreas, los servicios pueden combinarse de forma útil.
Comparta el cuello de botella actual, algunos ejemplos y el contexto de negocio. El primer paso es decidir qué merece la pena corregir y qué conviene dejar como está.