Transformar el conocimiento organizacional en inteligencia artificial práctica
Al permitir a los usuarios mostrar un problema en lugar de describirlo, la IA visual puede capturar detalles del dispositivo, condiciones de falla y contexto ambiental que a menudo son difíciles de comunicar con palabras. Por ejemplo, un usuario puede escanear un dispositivo, una placa de identificación o el panel de visualización de una máquina con la cámara de su teléfono inteligente. El sistema puede entonces extraer la información relevante, interpretar el contexto y proporcionar orientación cuando sea necesario. Los fundadores de Blinkin(se abrirá en una nueva ventana) en Alemania reconocieron que combinar esta comprensión visual con el conocimiento organizacional y la asistencia de la IA podría mejorar de manera significativa la forma en que se brinda soporte y escalarlo más allá de los casos de uso en la oficina. «La experiencia se ve con demasiada frecuencia limitada por los compartimentos estancos de las organizaciones, la complejidad de la documentación y la dependencia de un número limitado de especialistas», afirma Josef Suess, de Blinkin. «Nuestra visión era ayudar a las organizaciones a transformar ese conocimiento en un activo operativo disponible de forma continua que pueda dar apoyo a trabajadores, técnicos y clientes allí donde sea necesario tomar decisiones». Para lograrlo, la empresa se propuso crear una plataforma de inteligencia multimodal de alta tecnología que transformara el conocimiento fragmentado en una orientación práctica accesible a través de teléfonos inteligentes y otras interfaces de primera línea. «Queríamos que el conocimiento organizativo fuera accesible y aplicable en flujos de trabajo del mundo real, y no solo que estuviera disponible como documentación estática o un chatbot genérico», añade Suess.
Capturar las señales visuales y contextuales
Con el apoyo del Consejo Europeo de Innovación(se abrirá en una nueva ventana), el equipo del proyecto BlinkIn Visual Assistant(se abrirá en una nueva ventana) analizó escenarios de asistencia en entornos industriales, minoristas, de atención al cliente y del sector público, donde las descripciones poco claras, la falta de contexto y la información fragmentada crean cuellos de botella. La plataforma resultante captura señales visuales y contextuales, las conecta con el conocimiento organizacional y las transforma en flujos de trabajo guiados y validados en condiciones de aplicación reales. Esta validación puso de manifiesto las limitaciones prácticas de la tecnología, como la usabilidad, la calidad de los datos, la integración, la seguridad y la escalabilidad.
Reducir la barrera de aplicación de la IA
El equipo del proyecto financiado con fondos europeos permitió a Blinkin evolucionar de una tecnología de asistencia visual a un sistema empresarial que convierte el conocimiento organizativo en flujos de trabajo operativos guiados. Un desafío clave fue que, a pesar de los rápidos avances en IA, la mayoría de las organizaciones aún no pueden crear, poner en marcha y mejorar continuamente aplicaciones de IA multimodales personalizadas y controladas para sus propias operaciones. Para ello se suele requerir una escasa capacidad de ingeniería, experiencia en IA, trabajo de integración y mantenimiento continuo. La tecnología avanzó más allá de la viabilidad técnica, entrando en la fase de validación orientada a la producción. Entre las principales novedades se incluye un entorno sin código para crear y aplicar flujos de trabajo de IA, capaz de gestionar entradas de texto, imagen, audio y vídeo no estructuradas según las necesidades de cada caso de uso. «Los procesos de soporte, servicio y resolución de problemas pueden ejecutarse, medirse y mejorarse de forma controlada», señala Suess.
Ciclos de aprendizaje para el conocimiento organizacional
Un resultado particularmente importante fue la creación de ciclos de aprendizaje del conocimiento empresarial. «Cada interacción puede contribuir a mejorar los flujos de trabajo, perfeccionar los activos de conocimiento y fortalecer el apoyo a la toma de decisiones futuras», explica Suess. «Esto permite a las organizaciones avanzar hacia sistemas de inteligencia operativa en constante evolución». El equipo de Blinkin cree que estos avances pueden contribuir a un futuro en el que el conocimiento organizacional sea más escalable, accesible y útil. Se espera que la plataforma ayude a las organizaciones a mejorar la productividad, preservar el conocimiento especializado fundamental y resolver problemas de manera más eficaz. «En términos más generales, esperamos que este proyecto demuestre cómo la innovación tecnológica avanzada europea puede ofrecer sistemas de IA gobernados, fiables y centrados en el ser humano que creen un valor cuantificable en entornos del mundo real», afirma Suess. Los próximos pasos incluyen ampliar la adopción y extender la plataforma a otros sectores y ámbitos operativos. «Desde el punto de vista comercial, la prioridad es pasar de puestas en marcha exitosas a una adopción más amplia en el mercado», añade Suess.
