Inteligencia Artificial + Data
De la máquina a la Inteligencia Artificial.
No empezamos un proyecto por un modelo de IA. Primero construimos el ecosistema que permite obtener datos fiables: captación, almacenamiento, visualización y transformación. Después, generación de modelos e integración de la IA en los procesos de la empresa.
Proceso
Un camino ordenado: del dato en bruto a la IA en producción
- Captación▸
- Almacenamiento▸
- Visualización▸
- ETL▸
- Modelos▸
- IA integrada
Captación
Todo empieza por el dato.
Conectamos con las fuentes de información que ya existen en la empresa. Node-RED es una de nuestras principales herramientas Open Source de integración, automatización y adquisición de datos, con MQTT, Kafka y brokers como Mosquitto o EMQX cuando el tiempo real lo exige.
- PLC, maquinaria industrial y sensores
- OPC-UA, Modbus y MQTT
- REST APIs, SQL, ERP y MES
- Dispositivos IoT y servicios cloud
Almacenamiento
Millones de datos. Ordenados en el tiempo.
Diseñamos la capa de almacenamiento según la naturaleza del dato: series temporales con InfluxDB o TimescaleDB, histórico analítico en un Data Lake sobre MinIO, Parquet y formatos abiertos, y PostgreSQL o ClickHouse para la capa operacional y los cuadros de mando.
- Telemetría de sensores y máquinas
- Data Lake privado dentro del perímetro
- Datos operacionales y analíticos
Visualización
Lo que está ocurriendo ahora.
Grafana como capa de monitorización en tiempo real: KPIs, alarmas, tendencias e históricos accesibles para planta, mantenimiento y dirección. Apache Superset como Business Intelligence self-hosted para el análisis histórico y la explotación SQL del conocimiento acumulado.
- OEE, producción y disponibilidad
- Consumos y mantenimiento
- Alarmas con notificación por canal
- Análisis histórico y forecasting
ETL + data engineering
Convertimos datos dispersos en información preparada para trabajar.
Extract, transform, load. Limpieza, unión y normalización de fuentes para que los modelos se alimenten de datos fiables. Seleccionamos la arquitectura adecuada a cada necesidad; no utilizamos todas las herramientas en todos los proyectos.
- Apache Airflow, Dagster o Prefect para orquestar
- dbt, Pentaho y Talend para transformar
- Spark y Python para procesamiento a gran escala
- Kafka y Flink cuando el proceso es continuo
Generación de modelos
Modelos entrenados con el conocimiento de tu empresa.
Cuando el valor diferencial se encuentra en los datos de la empresa, desarrollamos modelos específicamente entrenados para explotar ese conocimiento, con ciclo de vida MLOps: experimentos versionados, validación y despliegue reproducible.
- Predicción de demanda y mantenimiento predictivo
- Detección de anomalías y análisis de calidad
- Optimización energética, scoring y forecasting
- Visión artificial y NLP cuando procede
Integración con IA
Llevamos la IA generativa al interior de la empresa.
Asistentes, RAG, búsqueda inteligente, análisis documental y agentes, integrados con los sistemas que la empresa ya usa. Desplegamos LLM en infraestructura propia con Ollama o vLLM y modelos abiertos, para que los datos no tengan por qué abandonar tu infraestructura.
- Asistentes y copilotos empresariales
- Consulta de documentación interna con RAG
- Generación de informes y automatización
- Integración con ERP, CRM, MES y maquinaria
Herramientas de IA
Generación de modelos: nuestro stack de Machine Learning
Librerías y plataformas Open Source con las que entrenamos, validamos y ponemos en producción modelos de mantenimiento predictivo, forecasting, calidad y visión artificial, siempre sobre los datos reales de la empresa.
scikit-learn
Librería Python de referencia en Machine Learning clásico: regresión, clasificación, clustering y reducción de dimensionalidad sobre datos tabulares industriales.
PyTorch
Framework de deep learning más usado en investigación e industria para entrenar redes neuronales, visión artificial y modelos de IA propios.
TensorFlow / Keras
Framework de deep learning con API de alto nivel Keras, orientado tanto a experimentación como a despliegue en producción y edge.
XGBoost / LightGBM
Gradient boosting sobre árboles, referencia en modelos predictivos tabulares: mantenimiento predictivo, forecasting de demanda y scoring.
Hugging Face Transformers
Librería y hub de modelos preentrenados de NLP, visión y audio, estándar para trabajar con modelos de lenguaje y multimodales open source.
MLflow
Gestión del ciclo de vida del modelo (MLOps): tracking de experimentos, registro de versiones y despliegue reproducible.
Kubeflow
MLOps sobre Kubernetes para orquestar pipelines de entrenamiento e inferencia a escala en infraestructura propia.
Ray
Computación distribuida para escalar cargas Python: entrenamiento, tuning de hiperparámetros e inferencia en clúster.
Prophet
Librería de forecasting de series temporales con estacionalidad, aplicable a demanda energética, consumos y previsión de producción.
IA generativa privada
Integración de LLM e IA generativa dentro de tu perímetro
Modelos de lenguaje ejecutados en infraestructura propia, con RAG sobre la documentación interna: asistentes, copilotos y agentes sin que el dato salga del perímetro de la empresa. Utilizamos modelos comerciales o abiertos según privacidad, coste, rendimiento y requisitos técnicos.
Ollama
Ejecución local y sencilla de LLM open source (Llama, Mistral, Gemma) sin depender de APIs externas ni enviar datos a terceros.
LocalAI
API compatible con OpenAI para servir modelos de texto, imagen y audio de forma self-hosted, reutilizando integraciones existentes.
vLLM
Motor de inferencia de alto rendimiento para servir LLM grandes en producción con throughput elevado y uso eficiente de GPU.
LangChain / LlamaIndex
Frameworks para construir aplicaciones sobre LLM: orquestación de prompts, RAG (Retrieval-Augmented Generation), agentes y conexión con fuentes de datos propias.
Milvus / Qdrant / Weaviate / ChromaDB
Bases de datos vectoriales open source para búsqueda semántica y RAG: almacenan embeddings de documentación técnica, procedimientos y datos de producción.
pgvector
Extensión de PostgreSQL con tipo vectorial y búsqueda por similitud, para montar RAG sin añadir una base de datos vectorial dedicada.
Modelos abiertos (Llama, Mistral, Qwen)
Familias de modelos con pesos publicados que se ejecutan en infraestructura propia, manteniendo la soberanía del dato y el control del coste.
Resumen
Data → Knowledge → Intelligence → Action
- Sources▸
- Connect▸
- Store▸
- Process▸
- Visualize▸
- Intelligence▸
- Apps
Private AI
IA generativa dentro de tu perímetro, sin ceder documentación sensible.
Machine Learning
Modelos entrenados con el histórico real de tus procesos.
Ciberseguridad
La capa que protege todo el ecosistema de datos.
¿Qué podría hacer la Inteligencia Artificial con los datos de tu empresa?
Cuéntanos cómo funciona tu empresa. Nosotros diseñaremos la arquitectura para conectar sus datos, protegerlos y transformarlos en inteligencia.