Reseña del libro La guía definitiva de la IA generativa para la industria de Cognite.

Reseña del libro La guía suprema de la IA generativa para la industria de Cognite.

Mientras que la mayoría de los libros sobre IA Generativa se centran en los beneficios de la generación de contenido, pocos profundizan en las aplicaciones industriales, como las de los almacenes y la robótica colaborativa. Aquí es donde “La Guía Definitiva para la IA Generativa en la Industria” brilla realmente. Las soluciones que presenta nos acercan a un mundo de operaciones completamente autónomas.

El libro comienza explicando lo que se necesita para ser un maverick digital y cómo las empresas pueden aprovechar las soluciones digitales para transformar la forma en que se utiliza los datos. Un maverick digital se caracteriza típicamente por tener una visión global, destreza técnica y comprensión de que los sistemas pueden ser optimizados a través de la ingestión de datos. Aplicando Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) para comprender y utilizar estos datos, las prácticas comerciales a largo plazo pueden ser significativamente mejoradas.

Datos

Para abordar los problemas actuales asociados con los datos industriales y la IA, los datos deben ser liberados de los sistemas de origen aislados y contextualizados para optimizar la producción, mejorar el rendimiento de los activos y permitir decisiones empresariales impulsadas por la IA.

El libro explora las complejidades de los sistemas físicos e industriales, enfatizando que una sola representación de datos no será suficiente para todos los diferentes métodos de consumo. Destaca la importancia de estandarizar un conjunto de modelos de datos que compartan algunos datos comunes pero que también permitan a los usuarios personalizar cada modelo e incorporar datos únicos.

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El libro describe tres tipos de marcos de modelado de datos, que permiten expresar claramente diferentes perspectivas de los mismos datos y reutilizarlos. Los tres niveles en los que los datos pueden existir son:

1. Modelo de Datos de Origen: Los datos se extraen de la fuente original y se ponen a disposición en su estado sin cambios.
2. Modelo de Datos de Dominio: Los datos aislados se unifican a través de la contextualización y se estructuran según los estándares de la industria.
3. Modelo de Datos de Solución: Este modelo utiliza datos tanto de los modelos de origen como de dominio para respaldar soluciones genéricas.

Digital Twins

Solo a través de la liberación adecuada y la estructuración de los datos es posible la creación de gemelos digitales industriales. La oportunidad aquí radica en evitar el desarrollo de un único gemelo digital monolítico que se espera que cumpla con todas las necesidades de la empresa. En su lugar, se pueden desarrollar gemelos digitales más pequeños y adaptados para servir mejor a los requisitos específicos de los diferentes equipos.

Un gemelo digital industrial se convierte así en una agregación de todos los tipos de datos y conjuntos de datos posibles, alojados en una ubicación unificada y de fácil acceso. Este gemelo digital se vuelve consumible, vinculado al mundo real y útil para diversas aplicaciones. La importancia de tener múltiples gemelos digitales radica en su adaptabilidad para diferentes usos, como la gestión de la cadena de suministro, los conocimientos de mantenimiento y las simulaciones.

Mientras que muchas empresas comprenden el concepto de un gemelo digital, es más crucial crear un gemelo digital dentro de un ecosistema. En este ecosistema, un gemelo digital coexiste y evoluciona junto con otros gemelos digitales, permitiendo comparaciones y compartiendo una cantidad considerable de datos estandarizados. Sin embargo, cada uno se construye con propósitos específicos y puede evolucionar de forma independiente, permitiendo que cada gemelo digital siga su propio camino evolutivo único.

Consecuentemente, el desafío consiste en cómo las empresas pueden poblar eficientemente y de manera escalable estos diversos gemelos digitales. El libro profundiza en la metodología detrás de este proceso industrial crítico.

Cómo Aplicar la IA Generativa a la Industria

Por supuesto, el desafío luego consiste en incorporar esta tecnología, evitando las alucinaciones de IA y escalando la tecnología de la manera más rápida y rentable. El libro analiza una comparación de los pros y contras entre un enfoque de hacerlo uno mismo y externalizarlo a una empresa especializada en este tipo avanzado de integración de datos e IA.

En general, este libro es altamente recomendado para cualquier persona involucrada en el sector industrial, que incluye negocios de fabricación, industrias de proceso, industrias de ingeniería y sectores productores de bienes comprometidos en una producción y fabricación a gran escala. Es particularmente beneficioso para aquellos que deseen aprovechar los datos que recopilan, utilizando la IA Generativa para optimizar las prácticas comerciales, agilizar las operaciones internas y mejorar el flujo de trabajo en general.

Sobre Cognite

Cognite hace que la IA Generativa funcione en la industria. Las principales empresas de energía, fabricación y energías renovables eligen a Cognite para ofrecer datos en tiempo real, seguros y confiables que transformen sus operaciones intensivas en activos en algo más seguro, sostenible y rentable. Cognite proporciona una plataforma fácil de usar, segura y escalable que facilita el acceso y la comprensión de datos industriales complejos para todos los tomadores de decisiones, desde el campo hasta los centros de operaciones remotos, para colaborar en tiempo real y construir un futuro mejor.

Para obtener más información sobre este libro o para descargarlo, por favor haga clic aquí.

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