Publicamos guía completa sobre Inteligencia Artificial para el sector Industrial realizada por Cognite, empresa noruega…
Publicamos guía completa sobre Inteligencia Artificial para el sector Industrial realizada por Cognite, empresa noruega especializada en Inteligencia Artificial para la Industria.
Cognite ha lanzado «The Cognite Atlas AI Definitive Guide to Industrial Agents», una guía completa para empresas que buscan acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de IA en entornos industriales.
¿Qué es la Guía?
- La guía proporciona ejemplos del mundo real, consejos prácticos y herramientas para que los líderes digitales implementen agentes de IA que mejoren la toma de decisiones y aumenten la productividad, la seguridad y la eficiencia operativa.
- Destaca los avances recientes en IA y profundiza en los agentes de IA industrial y los requisitos tecnológicos necesarios para que la IA funcione en la industria.
- Los agentes de IA impulsados por Cognite Atlas AI pueden generar eficiencias y un impacto comercial de millones de dólares al permitir aplicaciones inteligentes y específicas del dominio que revolucionan el funcionamiento de las industrias.
- La guía está disponible en formato digital y físico, y se puede acceder a ella en Cognite.ai.
- Cognite es una empresa líder en IA para la industria que ayuda a las empresas a transformar sus operaciones de activos intensivos para que sean más seguras, sostenibles y rentables.
Aquí encuentra la guía
Resumen completo de la Guía
La guía de Cognite Atlas AI™ sobre agentes industriales es una guía práctica para líderes digitales que buscan implementar la inteligencia artificial (IA) en entornos industriales complejos. La guía destaca que la IA es la tecnología más influyente para los próximos cinco años y que los agentes industriales pueden acelerar la eficiencia y generar decenas de millones de dólares en impacto empresarial.
El problema de los datos y la IA en la industria
La industria se enfrenta a un gran desafío: la dificultad de acceder y utilizar datos complejos. La falta de acceso sencillo a datos industriales complica la toma de decisiones y limita las posibilidades de utilizar la IA. La guía argumenta que la IA generativa, a pesar de su potencial, tiene limitaciones en entornos industriales sin datos contextualizados.
Agentes industriales: la solución a la brecha de datos
Los agentes industriales, que se asemejan al asistente inteligente Jarvis de Iron Man, son aplicaciones impulsadas por la IA que realizan tareas específicas de manera similar a los humanos. Estos agentes, capacitados con datos relevantes y modelos de IA específicos, pueden automatizar o simplificar los flujos de trabajo para mejorar la productividad.
La guía destaca que los agentes industriales se diferencian de las soluciones de IA más genéricas por su diseño especializado, precisión y capacidades de integración. Están diseñados para comprender los procesos y requisitos específicos de la industria, ofreciendo soluciones altamente especializadas. Además, monitorean y analizan datos en tiempo real de las operaciones industriales, permitiendo respuestas inmediatas a las condiciones cambiantes y optimizando la eficiencia.
Tres elementos clave para agentes industriales confiables
Para que los agentes industriales funcionen y sean confiables, la guía identifica tres elementos clave:
- Una tarea u objetivo específico: los agentes industriales deben estar diseñados para realizar tareas específicas dentro de un dominio específico.
- Datos seguros y contextualizados: los agentes necesitan datos seguros y relevantes para su objetivo, lo que implica la necesidad de una sólida base de datos contextualizados.
- El modelo de lenguaje apropiado: se requiere seleccionar el modelo de lenguaje adecuado (LLM) para la tarea en cuestión.
Orquestación y ecosistemas de agentes
La guía introduce los conceptos de orquestación y ecosistemas de agentes, donde varios agentes autónomos trabajan juntos para lograr objetivos comunes. La orquestación implica coordinar y gestionar agentes especializados para que colaboren sin problemas. Los ecosistemas de agentes representan una red de agentes que interactúan dentro de una organización, incluyendo la infraestructura, protocolos y plataformas que permiten su interacción.
La guía argumenta que los ecosistemas de agentes son cruciales en entornos industriales complejos, donde los agentes deben trabajar juntos para optimizar el rendimiento. Estos ecosistemas permiten la eficiencia, la diversidad de perspectivas, la adaptación a las circunstancias cambiantes y la gestión de la complejidad.
Generación aumentada de recuperación (RAG)
La guía analiza la importancia de la generación aumentada de recuperación (RAG) en el contexto de los agentes industriales, destacando que, aunque los agentes industriales ofrecen nuevas capacidades, RAG sigue siendo necesario para abordar los problemas de alucinaciones y la actualización de datos. RAG proporciona información relevante, confiable y actualizada a los modelos de lenguaje.
La guía explica que las técnicas de ajuste fino y ajuste de indicaciones, aunque prometedoras, no reemplazan la necesidad de un buen sistema RAG. Menciona que los LLMs con ventanas de contexto muy grandes tienen ventajas, pero también tienen limitaciones en términos de rendimiento, escalabilidad, costo e impacto ambiental. La guía destaca la importancia de la contextualización de datos y la creación de un gráfico de conocimiento industrial para garantizar la precisión y confiabilidad de los agentes industriales.
Generación aumentada de contexto (CAG)
La guía presenta la generación aumentada de contexto (CAG) como una evolución de RAG, donde la integración de contexto se amplía para incluir datos en tiempo real, entradas de sensores, interacciones del usuario y datos históricos. CAG ofrece ventajas en términos de conciencia contextual, adaptación en tiempo real y soporte de decisiones mejorado.
Modelos de lenguaje: grandes, pequeños y personalizados
La guía analiza los diferentes tipos de modelos de lenguaje, incluyendo grandes modelos de lenguaje (LLMs), modelos de lenguaje pequeños (SLMs) y modelos de lenguaje personalizados. Cada tipo de modelo tiene fortalezas específicas, como el manejo de estructuras lingüísticas complejas, dominios específicos o comprensión contextual.
Los LLMs son versátiles y adecuados para una amplia gama de tareas, mientras que los SLMs son ideales para aplicaciones específicas y livianas con recursos limitados. Los modelos personalizados sobresalen en aplicaciones especializadas donde el conocimiento específico del dominio es primordial.
Evaluación de modelos de lenguaje
La guía enfatiza la importancia de evaluar los LLMs para garantizar su confiabilidad, confianza y efectividad. Las estrategias de evaluación consisten en utilizar datos de referencia y métricas para cuantificar el rendimiento del modelo. Se mencionan métricas tradicionales, como la coincidencia de cadenas exactas, la distancia de edición de cadenas, BLEU y ROUGE, y métricas no tradicionales, como los métodos basados en incrustaciones (BERTScore) y los métodos asistidos por LLM (G-Eval).
La guía distingue entre evaluación fuera de línea, donde se utilizan conjuntos de datos predefinidos para estimar el rendimiento, y la evaluación en línea, que consiste en evaluar continuamente los modelos en un entorno de producción. Se destaca que la evaluación en línea, incluyendo la retroalimentación del usuario, es crucial para garantizar que los modelos siguen funcionando bien en interacciones del usuario en tiempo real.
AutoLLM: selección y optimización automatizada
La guía describe AutoLLM como un proceso automatizado para ayudar a los usuarios a seleccionar el modelo de lenguaje más adecuado para sus necesidades. AutoLLM utiliza criterios como el rendimiento, el costo y los requisitos específicos de la aplicación para recomendar el mejor modelo.
Evaluación comparativa del rendimiento
La guía define la evaluación comparativa del rendimiento para los modelos de lenguaje como el proceso de evaluar y comparar su eficiencia, precisión y efectividad en la realización de tareas específicas. La evaluación comparativa implica medir sistemáticamente las métricas de rendimiento para garantizar que los modelos cumplen con los estándares deseados y son adecuados para sus aplicaciones previstas.
Gráficos de conocimiento semántico
La guía explora los gráficos de conocimiento semántico, destacando su importancia para los agentes de IA, ya que proporcionan información estructurada e interconectada que mejora la capacidad de los agentes para comprender y procesar las relaciones complejas entre los datos.
Los gráficos de conocimiento semántico mapean las relaciones de datos, capturan las interconexiones y rastrean los ciclos de vida de los datos. Se construyen combinando conjuntos de datos de diversas fuentes, cada uno con una estructura diferente.
La guía explica que los gráficos de conocimiento utilizan el aprendizaje automático para construir una representación holística de nodos, aristas y etiquetas a través de un proceso llamado enriquecimiento semántico. Estos gráficos pueden discernir objetos individuales y comprender sus relaciones al aplicar este proceso durante la ingestión de datos.
El gráfico de conocimiento industrial
La guía hace referencia al gráfico de conocimiento industrial, que representa las operaciones de una organización, enfocándose en las complejidades y especificidades de los procesos, maquinaria, operaciones y datos relacionados. Este gráfico libera los datos atrapados en sistemas y aplicaciones diferentes, haciéndolos significativos y manejables.
La guía destaca las ventajas de los gráficos de conocimiento para superar los silos de datos, aprovechar los datos no estructurados y mejorar las perspectivas comerciales. También menciona que los gráficos de conocimiento industrial son esenciales para el desarrollo de gemelos digitales industriales, evitando la creación de gemelos monolíticos y enfocándose en la creación de gemelos más pequeños y especializados.
Valor empresarial de la IA
La guía analiza el valor empresarial de la IA en entornos industriales, destacando que la IA generativa tiene el potencial de transformar las tareas administrativas, mejorando la automatización y la descubribilidad de datos. Sin embargo, se reconoce que existen desafíos relacionados con el cumplimiento normativo y la complejidad de implementar modelos de IA.
La guía sugiere que las plataformas de datos industriales impulsadas por la IA son cruciales para superar estos desafíos y lograr implementaciones exitosas de IA.
Democratización de datos
La guía enfatiza la importancia de la democratización de datos, asegurando que los usuarios no profesionales puedan realizar tareas de gestión de datos y desarrollar análisis avanzados independientemente dentro de límites de gobernanza específicos.
Casos de uso
La guía presenta varios casos de uso de agentes industriales, destacando la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y la mejora de la toma de decisiones.
Sistema de compromiso (SoE)
La guía introduce el concepto de Sistema de Compromiso (SoE) como un complemento al Sistema de Registro (SoR) para satisfacer las necesidades únicas de los usuarios de datos operativos, como los expertos en la materia, los ingenieros de producción, las operaciones, el mantenimiento y los equipos de confiabilidad. Los SoE proporcionan una experiencia de usuario interactiva y en tiempo real, uniendo datos operativos diversos y complejos con la información existente en un SoR.
Cognite Data Fusion®: un SoE para escalar casos de uso operativos
La guía destaca Cognite Data Fusion® como un SoE que cumple con los requisitos para resolver casos de uso operativos a escala. Cognite Data Fusion® proporciona extractores de datos preconstruidos de diversas fuentes, contextualiza datos de manera automatizada, proporciona un gráfico de conocimiento industrial para una mejor comprensión de las relaciones de datos, ofrece una exploración de datos de forma libre, permite el análisis de datos sin código y no tiene la intención de reemplazar un SoR.
Análisis de causa raíz (RCA)
La guía analiza el uso de agentes industriales para mejorar el análisis de causa raíz (RCA), un proceso esencial en las industrias químicas, energéticas y de procesos. La guía destaca las dificultades actuales con el RCA, incluyendo la dispersión de datos, la colaboración fragmentada y la dificultad de consultar el trabajo de RCA pasado.
Características de mejora de RCA
La guía presenta características clave para mejorar el RCA con agentes industriales y el lienzo industrial, como el acceso intuitivo a datos contextualizados, la capacidad de resumen y consulta de documentos y un espacio de trabajo único para la colaboración.
Ejemplos de agentes industriales
La guía presenta ejemplos específicos de agentes industriales implementados o en desarrollo por Cognite, como el análisis de documentos, la optimización de la planificación de mantenimiento, la optimización de la cadena de suministro, la detección de anomalías, el análisis de rendimiento de los activos y el análisis de riesgos.
Cognite Atlas AI™: un workbench para agentes industriales
La guía introduce Cognite Atlas AI™ como un workbench para agentes industriales que amplía Cognite Data Fusion®. Cognite Atlas AI™ ofrece las herramientas necesarias para construir y orquestar agentes industriales especializados, aprovechando el gráfico de conocimiento industrial y la generación aumentada de contexto.
Herramientas para el Maverick Digital
La guía ofrece consejos para líderes digitales que buscan invertir en software de IA y gestión de datos, destacando la importancia de definir los casos de uso y el valor, alinear a los interesados en torno a una estrategia común y evaluar la madurez digital para la IA.
Marco de éxito del cliente de Cognite
La guía presenta el marco de éxito del cliente de Cognite, que consiste en dos partes: las 5P (propósito, personas, cartera, proceso y plataforma) y la evolución estratégica (comenzar, estructurar y escalar). Este marco proporciona pautas claras para navegar los desafíos de la transformación digital.
El valor como estrella del norte
La guía enfatiza la importancia de utilizar el valor como estrella del norte para las iniciativas digitales, asegurando que los interesados estén alineados en torno a las oportunidades comerciales de mayor impacto y valor. La guía ofrece un marco de valor específico para identificar, medir y comunicar el valor de las iniciativas digitales.
Guía de RFP para datos e IA
La guía proporciona una guía de RFP para datos e IA, que cubre aspectos como los casos de uso y los éxitos del pasado, la funcionalidad, la arquitectura de la solución, la ejecución del proyecto, los servicios y el soporte, la seguridad, la usabilidad, el mantenimiento del software, la sostenibilidad, el desarrollo futuro, el modelo de precios y otros recursos de Cognite.
Conclusión
La guía de Cognite Atlas AI™ sobre agentes industriales destaca la importancia de la IA y los datos contextualizados en la industria. Los agentes industriales son una solución innovadora para abordar los desafíos de la gestión de datos y liberar el potencial de la IA en los entornos industriales. La guía proporciona una guía práctica para líderes digitales que buscan implementar la IA en sus operaciones, impulsando la eficiencia, la productividad y la toma de decisiones.