IA para una decisión concreta, medida y supervisada.
Modelos y agentes sobre procesos donde la calidad del dato y la responsabilidad operativa se pueden demostrar.
Qué incluye este servicio.
- Evaluación de datos, objetivo y riesgo
- Prototipo medible antes de automatizar
- Modelos especializados o agentes con trazabilidad
- Integración con aplicaciones y supervisión humana
Qué queda al terminar.
- Informe de viabilidad y calidad del dato
- Prototipo con conjunto de prueba
- Criterios de aceptación, rechazo y escalado
- Registro de versión, entradas y resultado
Lo que no se promete antes de medir.
- 01
No se automatizan decisiones críticas sin supervisión y control adecuado.
- 02
No se promete precisión antes de disponer de datos representativos.
- 03
Un modelo no corrige por sí mismo sensores, históricos o procesos mal definidos.
Cómo lo hacemos, fase a fase.
- 01
Formular
Fallo, decisión o tarea que se quiere mejorar.
- 02
Auditar
Calidad, cobertura, sesgo y trazabilidad del dato.
- 03
Probar
Comparación contra una referencia y casos límite.
- 04
Gobernar
Supervisión, versiones, retirada y responsabilidad.
Preguntas frecuentes sobre Inteligencia artificial industrial.
¿Por dónde empezar con inteligencia artificial en una fábrica?
Por una decisión o tarea concreta que se quiera mejorar. Después se audita la calidad del dato y se construye un prototipo medible contra una referencia antes de automatizar nada.
¿Qué datos hacen falta para el mantenimiento predictivo?
Históricos representativos y fiables, con sensores y procesos bien definidos. Un modelo no corrige por sí mismo datos de mala calidad, por eso Proyingel no promete precisión antes de evaluarlos.
¿La IA toma decisiones críticas de forma autónoma?
No. Las decisiones críticas no se automatizan sin supervisión humana y control adecuado. Cada modelo o agente queda con registro de versión, entradas y resultado.
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