Alcance definido
Una decisión o proceso definido, con una solución de referencia, un conjunto de evaluación representativo y criterios de éxito y parada acordados.
Servicio
Piloto de IA y ML aplicados
Un piloto acotado e independiente del sistema para visión artificial, análisis de sensores y series temporales, recuperación de conocimiento, extracción documental, clasificación, previsión o apoyo a decisiones. Parte del proceso real y de una referencia para evaluar calidad, fallos, responsabilidades e integración.
Cuándo contar conmigo Un caso de uso concreto de IA/ML debe demostrar su utilidad con datos reales y en el trabajo diario.
Qué hago Defino la decisión y la referencia, preparo casos representativos, desarrollo o coordino un prototipo y documento evaluación, controles humanos, limitaciones y opciones de integración.
Qué obtiene Piloto funcional, conjunto de pruebas representativo, resultados de la evaluación, análisis de los modos de fallo, salvaguardas, recomendación de integración y una decisión clara: preparar para producción, integrar o detener.
Su encargo
Qué acordamos antes de empezar
Cómo se acepta el resultado
Se ejecuta la evaluación acordada frente a la referencia, se exponen los casos difíciles y los modos de fallo y se justifica continuar, reducir el alcance o parar. Un resultado negativo también puede cumplir el encargo.
Producción y soporte posterior
El resultado es un piloto evaluado, no una autorización automática de producción. El refuerzo técnico, la integración real, la supervisión operativa y el soporte se acuerdan tras revisar las evidencias.
Puntos de partida típicos
Situaciones habituales
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.
Distinguir ciclos normales de bombeo de patrones de pequeñas fugas en datos de presión
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.
Capturar imágenes de cascos en un pasillo y marcar irregularidades para revisión humana
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.
Clasificar solicitudes y enrutarlas con umbrales de revisión
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.
Extraer campos estructurados de documentos de trabajo
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.
Crear un asistente documental controlado que devuelva el contexto de las fuentes
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.
Probar detección de anomalías o previsión con datos históricos representativos
Los históricos se separan en el tiempo y se comparan con una solución sencilla de referencia. La evaluación cubre deriva, falsas alarmas y antelación útil antes de considerar valiosas la previsión o la detección de anomalías.
Proyectos de IA y ML
De sensores y cámaras a EAM y Excel
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
Detección de pequeñas fugas mediante ciclos de presión
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.
- Montaje
- Sensor de presión → Arduino → equipo compacto con Linux
- Enfoque de ML
- Variables de series temporales relacionadas con el consumo, el arranque de la bomba, la recuperación de presión y las desviaciones persistentes.
- Qué demostró
- El modelo podía separar los ciclos normales de consumo y recuperación de desviaciones compatibles con 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
Detección preliminar de anomalías en cascos mediante cámara
Una cámara instalada a poca altura capturaba los cascos de los caballos al pasar por un corredor del establo. El sistema analizaba las zonas del casco y señalaba irregularidades visibles o posibles indicios de lesión para su revisión por una persona.
- Montaje
- Cámara a poca altura → secuencia de imágenes → procesamiento local
- Enfoque de ML
- Detección de las zonas del casco y revisión de rasgos visibles en las imágenes capturadas.
- Qué demostró
- Un paso rutinario por el establo podía convertirse en un punto de control repetible que mostrara las imágenes que merecían revisión.
Solo sirve como apoyo para una revisión preliminar. Una imagen señalada no es un diagnóstico veterinario y siempre requiere valoración profesional.
Ver el primer prototipo del proyecto de cascos (abre YouTube en una ventana nueva)
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
Asistencia de IA en EAM, Excel y planificación
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
Análisis automático de logs de Attune EAM
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
Mejora de textos directamente en EAM
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
Agente de IA integrado en Excel
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
Planificación automática con puntuaciones calculadas
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
Alcance y resultados concretos
El alcance se centra en los sistemas, los datos y los flujos de trabajo que afectan a la operación diaria.
Foco
Visión artificial para anomalías visibles y revisión humana
Modelos de sensores y series temporales para patrones, deriva y anomalías
Extracción y clasificación documental
Recuperación controlada de conocimiento con fuentes trazables
Evaluación representativa y controles humanos
Integración mediante APIs y en los procesos existentes
Qué recibe al final
Piloto funcional vinculado a un proceso real
Línea base y criterios explícitos de evaluación
Resultados en casos representativos y difíciles
Limitaciones y modos de fallo documentados
Supervisión humana y límites de responsabilidad
Recomendación de integración y siguiente decisión
Proceso
Cómo trabajamos
El trabajo avanza más rápido cuando la primera conversación empieza con ejemplos reales, no solo con una descripción general.
Proceso
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
Para qué casos es adecuado este servicio
Unos límites claros mantienen el trabajo útil para el negocio y facilitan su transferencia.
Mejor encaje
- Equipos de operaciones, datos o automatización con un caso de uso definido de IA/ML
- Organizaciones que necesitan evidencia antes de financiar el trabajo de producción
- Socios que necesitan una implementación acotada de IA/ML dentro de un programa más amplio
Límites claros
- No es un chatbot añadido a un proceso sin un objetivo definido
- No es una demostración de modelo presentada como solución de producción
- No es mantenimiento predictivo sin historial ni etiquetas suficientes
- No son decisiones autónomas de alto riesgo sin revisión responsable
- No es entrenamiento de modelos como fin en sí mismo
Servicios relacionados
Servicios complementarios
EAM, interfaces e IA/ML aplicada pueden contratarse por separado. Cuando un proceso real conecta varias áreas, los servicios pueden combinarse de forma útil.
Calidad de datos y preparación para IA Los informes o datos maestros no son fiables, o no está clara la base de datos necesaria para un caso de analítica o IA/ML. Aplicaciones y automatización de procesos Los procesos manuales de Office ralentizan el trabajo, o un proceso operativo acotado necesita una herramienta ligera sin sustituir el sistema central. Sprint de ingeniería de interfaces Un flujo existente requiere correcciones repetidas, o una nueva conexión necesita reglas claras y un procesamiento fiable.
¿Es este el servicio adecuado para su caso?
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.