Análisis de automoción
DNAEksper
Un sistema que analiza archivos de software de centralitas y genera un informe pericial estructurado.
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AutomáticoAnálisis de archivos
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WebhookEntrega del informe
Soluciones de IA · Ankara
La IA no debe ser una demo, sino una pieza que funciona.Soluciones de IA
Colocamos la IA dentro del trabajo, donde se toman las decisiones: un asistente que responde a los clientes, un flujo que extrae datos de documentos, un modelo que detecta las primeras señales de una avería.
Procesamiento de documentosAsistente conversacionalClasificaciónPrevisiónVisión artificialAprobación humana
La mayoría de los proyectos de IA se queda en una demo llamativa. Lo que funciona en una presentación se rompe al entrar en el día a día: los datos reales están desordenados, los usuarios escriben cosas inesperadas y nadie ha definido qué pasa cuando hay un error.
Nosotros miramos esto: ¿en qué decisión entra la salida del modelo, qué pasa cuando es errónea y quién se da cuenta? Ningún modelo pasa a producción sin responder a estas tres preguntas.
Si esto le resulta familiar
- El equipo lee facturas o documentos entrantes y los introduce a mano.
- Soporte responde cada día a las mismas preguntas.
- El conocimiento existe en la empresa, pero encontrar el documento correcto pasa por preguntar a alguien.
- Solicitudes y correos entrantes se leen a mano y se reparten al equipo adecuado.
- Se probó la IA; la demo era buena, pero nunca llegó al trabajo diario.
Qué incluye
Extracción de datos de documentosDatos estructurados de facturas, albaranes, ofertas y documentos técnicos. Los resultados de baja confianza pasan a aprobación humana.
Asistente conversacionalUn asistente que trabaja con los documentos de la organización, muestra sus fuentes y dice cuándo no sabe algo.
Clasificación y enrutamientoSolicitudes, partes de avería o e-mails dirigidos automáticamente al equipo correcto.
Mantenimiento predictivoSeñales de desgaste a partir de mediciones de vibración, temperatura y corriente. Orden de trabajo automática al superar umbrales.
Punto de aprobación humanaEn decisiones críticas el proceso pasa a una persona. El robot prepara, la persona aprueba, el sistema completa.
Medición y supervisiónEl rendimiento del modelo en producción se mide de forma continua; el deterioro no pasa desapercibido.
Escenarios de ejemplo
Ejemplos ilustrativos; los detalles se concretan en el análisis de su caso.
DocumentosDe la factura recibida al asientoProveedor, importe, impuestos y líneas se extraen de un PDF o escaneo; los campos poco fiables se marcan para aprobación y el registro aprobado pasa a contabilidad.
SoporteClasificar y encaminar solicitudesEl correo o formulario entrante se clasifica por tema, se marca la urgencia y llega a la cola del equipo adecuado; los casos dudosos quedan para reparto manual.
InternoUn asistente que conoce sus procedimientosUn empleado pregunta por un procedimiento de calidad o un documento técnico; la respuesta llega con su fuente y, fuera de los documentos, el asistente dice que no lo sabe.
DNAEksper — pantallas
DNAEksper — página →
Qué entregamos
- ✓Definición del punto de decisión que alimenta el modelo y del coste de un error
- ✓Informe de rendimiento medido sobre sus datos existentes
- ✓Flujo piloto que funciona con una pantalla de aprobación humana
- ✓Seguimiento y retroalimentación con cada salida registrada
- ✓Documento de flujo de datos: dónde se procesan y adónde van
Cómo avanzamos
1 · Encontrar el punto de decisiónSe concreta en qué decisión entrará la salida del modelo.
2 · Realidad de los datosQué hay, cuán limpio está, si está etiquetado. La mayoría de los proyectos se replantea aquí.
3 · Piloto acotadoFuncionamiento en un único proceso, junto con aprobación humana.
4 · Apertura gradualA medida que se mide el rendimiento, aumenta la proporción de decisiones automáticas.
Cuándo es la opción correcta
- Tiene un trabajo de gran volumen, repetitivo y con resultado verificable.
- Se puede montar un flujo en el que una persona detecte una salida errónea.
- Dispone de ejemplos pasados del trabajo (documentos, registros, respuestas).
Cuándo no es la opción correcta
- Si una decisión con errores irreversibles debe tomarse de forma totalmente automática.
- Si una regla o una consulta sencilla ya resuelve el problema: no hace falta un modelo.
- Si los datos nunca pueden salir de la empresa y no se puede dedicar infraestructura propia; eso reduce el alcance y debe hablarse desde el inicio.
Productos destacados para este sector
Preguntas frecuentes
¿Salen nuestros datos para entrenar el modelo?+
Se fija por escrito al inicio del proyecto. Cuando los datos no deben salir se prefieren modelos que se ejecutan on-premise; si se usa un servicio externo, se define claramente qué datos se envían.
¿Qué pasa si el modelo responde mal?+
El diseño lo contempla: las salidas de baja confianza pasan a aprobación humana, las decisiones críticas no se aplican automáticamente y cada salida queda registrada. Poder detectar el error importa tanto como la precisión del modelo.
¿Funciona con nuestros propios datos?+
Sí, los diseños que funcionan suelen construirse sobre los documentos y registros propios de la organización. Un asistente que responde con conocimiento general no aporta nada en la mayoría de las preguntas de empresa.
Hablemos de este tema.
Escuchemos su situación actual y decidamos juntos por dónde empezar.