El término «IA industrial» está ganando terreno, pero su verdadero significado suele malinterpretarse. Muchas soluciones del mercado actual se quedan cortas, centrándose exclusivamente en aplicaciones específicas y sin abordar el complejo panorama de datos de las operaciones industriales. La IA industrial es más que una simple herramienta para resumir documentos o una solución única; es un conjunto integral de capacidades de IA que abarca todo el espectro, desde la base de datos hasta la toma de decisiones, diseñada específicamente para gestionar las complejidades de las operaciones industriales.
La IA industrial es la aplicación integral y específica de tecnologías de inteligencia artificial para abordar los desafíos y oportunidades únicos de las operaciones industriales. Abarca toda la cadena de valor de la IA, desde el establecimiento de una base de datos contextualizada hasta la implementación de agentes de IA avanzados que impulsan la toma de decisiones informada, optimizan procesos complejos y automatizan tareas en todo el sector industrial.
Los peligros de un enfoque fragmentado
Muchas empresas adoptan un enfoque fragmentado para la IA industrial. Si bien ofrecen una herramienta para el mantenimiento predictivo o una plataforma para la visualización de datos, estas soluciones puntuales no abordan los desafíos fundamentales e interconectados de los datos industriales. Un desafío principal es la prevalencia de silos de datos. Los datos industriales suelen estar dispersos en sistemas dispares, como la tecnología operativa (TO), la tecnología de la información (TI) y la tecnología de ingeniería (TE). Este efecto de silos crea barreras que dificultan la implementación efectiva de la IA. Los modelos de IA requieren una visión holística de las operaciones para funcionar correctamente. Sin embargo, cuando los datos se almacenan en sistemas aislados, estos modelos solo pueden acceder a una visión limitada y fragmentada, lo que genera información incompleta o imprecisa.
Otro problema importante es la falta de contexto. Los datos industriales sin procesar, por sí solos, carecen de significado para la IA. Para ser valiosa, la IA necesita comprender las intrincadas relaciones entre los datos individuales, los activos que representan y los complejos procesos industriales que los generan. Sin este contexto, la IA tiene dificultades para proporcionar información práctica.
Estos desafíos se hacen especialmente evidentes al aplicar modelos de lenguaje extensos (LLM) genéricos a casos de uso industriales. Si bien son eficaces en otros ámbitos, estos modelos suelen entrenarse con conjuntos de datos extensos que carecen de conocimiento específico sobre operaciones, activos y procesos industriales. En consecuencia, carecen de acceso a los datos históricos y en tiempo real necesarios para proporcionar información precisa y relevante en un contexto industrial. Esto puede generar resultados que son, en esencia, conjeturas fundamentadas, que proporcionan conocimiento general sin ninguna base en los activos, procesos o condiciones reales específicos de una empresa.
Algunas empresas intentan abordar esto entrenando a un LLM con sus datos industriales. La idea es alimentar un modelo de IA con todos los datos industriales disponibles para que pueda aprender todo sobre las operaciones. Sin embargo, esta estrategia presenta obstáculos considerables. Los datos industriales se caracterizan por su gran volumen, su dispersión, su inconsistencia y su variedad de formatos. A menudo se almacenan en numerosos sistemas con convenciones de nomenclatura inconsistentes, y una parte significativa no está estructurada y está vinculada a sistemas heredados. El esfuerzo necesario para entrenar a un LLM para que procese y comprenda eficazmente este complejo panorama de datos es extremadamente costoso y requiere mucho tiempo. Incluso con una capacitación exhaustiva, el LLM resultante puede presentar dificultades en cuanto a precisión y fiabilidad.
Por ejemplo, imagine a un ingeniero que utiliza un agente basado en LLM para consultar el estado de una válvula antes de realizar tareas de mantenimiento. Si el LLM se hubiera entrenado con todo el conjunto de datos de la empresa, podría proporcionar una respuesta basada en probabilidades estadísticas en lugar de datos reales en tiempo real. Si la mayoría de las válvulas estuvieran abiertas al entrenar el LLM, podría predecir que la válvula en cuestión está abierta, incluso si está cerrada. Además, el LLM podría no proporcionar la fuente de su respuesta, lo que dificulta la verificación de la información y la confianza en su precisión. Esto se debe a que los LLM tradicionales son probabilísticos y no recuperan datos reales y estructurados para formular sus respuestas.
Finalmente, muchas soluciones pasan por alto la importancia de la física. Las leyes físicas fundamentales rigen los procesos industriales y proporcionan un contexto crucial para comprender y predecir el comportamiento. Las soluciones de IA que no incorporan modelos basados en la física pueden pasar por alto relaciones esenciales y producir resultados difíciles de explicar o validar.
Es frecuente encontrar soluciones que abordan solo un aspecto del desafío. Algunas priorizan el almacenamiento y el análisis de datos, ofreciendo un lugar para almacenar y visualizar datos, pero carecen de las herramientas de IA necesarias para extraer información más detallada y automatizar acciones. Otras podrían centrarse en herramientas de IA específicas, como la IA generativa para el resumen de documentos, sin establecer la base de datos sólida y contextualizada que la IA generativa necesita para ser eficaz en un entorno industrial. Otras ofrecen plataformas de IA de propósito general que carecen de las herramientas especializadas, las capacidades de contextualización y la experiencia en el dominio necesarias para abordar los desafíos específicos de los casos de uso industriales.
La diferencia de Cognite: IA industrial integral
Cognite adopta un enfoque radicalmente diferente. Ofrecemos capacidades integrales de IA industrial que abarcan toda la cadena de valor de la IA, desde los datos hasta las decisiones.
- Una base de datos unificada: Cognite Data Fusion elimina los silos de datos al integrar datos de diversas fuentes en un único gráfico de conocimiento industrial unificado. Este gráfico contextualiza los datos, proporcionando el contexto completo que los modelos de IA necesitan para ofrecer información precisa y fiable.
- Capacidades de IA industrial diseñadas específicamente: Cognite ofrece un conjunto de capacidades de IA adaptadas a las necesidades industriales, que incluyen:
- Análisis avanzado y aprendizaje automático: para mantenimiento predictivo, detección de anomalías y optimización de procesos.
- IA híbrida basada en la física: combinación de IA basada en datos con modelos basados en la física para una mayor precisión y explicabilidad.
- IA generativa: permite la interacción del lenguaje natural con datos industriales, inteligencia documental y generación de datos sintéticos.
- Agentic AI: creación de agentes de IA industriales inteligentes para automatizar tareas y optimizar flujos de trabajo complejos.
- Enfoque en la confianza y la fiabilidad: La plataforma de Cognite está diseñada para garantizar la fiabilidad de las soluciones de IA industrial. El Gráfico de Conocimiento Industrial minimiza las alucinaciones y proporciona un linaje trazable para la información generada por IA.
- Arquitectura abierta y extensible: la plataforma de Cognite se integra con los sistemas y herramientas industriales existentes, lo que garantiza flexibilidad y prepara las inversiones en IA para el futuro.
La IA industrial es un enfoque holístico que reconoce los desafíos y oportunidades únicos del sector industrial. El enfoque integral de Cognite, que abarca analítica avanzada, modelos basados en la física e IA generativa y agente de vanguardia, es la única solución que realmente cumple la promesa de la IA industrial. Permite a las empresas transformar sus operaciones y alcanzar niveles sin precedentes de eficiencia, sostenibilidad y crecimiento.
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