Gemelos digitales e IA generativa: el dúo perfecto
La IA generativa y los gemelos digitales son, cada vez más, dos tecnologías menos desconocidas para las empresas de cualquier sector. Muchas organizaciones las implementan por separado, gracias a su grandísimo potencial al crear muchos casos de uso.
Sin embargo, son pocas las empresas que han sabido ver las sinergias que pueden proporcionar al combinarlas, como reducción de costos, aceleración de la implementación de la otra, aportación de un valor mayor que por separado. Te explicamos las ventajas y casos de uso que aportan cuando se juntan.
Gemelos digitales e IA generativa | Digital Twin Generative AI
Los gemelos digitales son una herramienta muy poderosa que ayudan a las empresas mejorando la toma de decisiones basadas en datos, simulando estrategias y optimizando comportamientos.
Al crear escenarios de situaciones y resultados del mundo real, aportan conocimientos que sirven como alerta temprana, prediciendo eventos y la probabilidad de que ocurran problemas. Además, son la herramienta digital perfecta para hacer pruebas y probar diversas opciones sin poner en peligro los assets reales, mejorando así la eficiencia y el tiempo de comercialización.
Por su parte, la IA generativa es una tecnología que está creando numerosos casos de uso desde su reciente lanzamiento y, al igual que los digital twins, está revolucionando los procesos y actividades comerciales. Por ello, el impacto en impacto en la productividad y el potencial económico se multiplica con cada uno.
De hecho, según McKinsey, el 75% de las grandes empresas están invirtiendo activamente en gemelos digitales para escalar soluciones de IA. Cada tecnología tiene un grandísimo potencial por separado, pero juntas podrían desbloquear billones en valor económico total.
Dado que el mundo tecnológico cambia constantemente, nos encontramos en un momento muy importante en el que las empresas pueden comenzar a usar GenAI para impulsar el análisis predictivo, mejorar los modelos de IA y ayudar a construir digital twins más inteligentes.
Al usar esta tecnología de forma estratégica, los usuarios están avanzando hacia operaciones más inteligentes, cerrando la brecha entre los ámbitos digital y físico, dando más control y una comprensión mejor de los procesos comerciales.
Ventajas de combinar IA generativa y gemelos digitales
Combinando datos con resolución de problemas de forma innovadora, se puede mejorar la eficiencia, así como la sostenibilidad. Algunas de los beneficios de unir estas dos tecnologías son:
- Con la IA, la ingeniería se convierte en un campo predictivo que mejora la previsión y la precisión.
- Los modelos de IA permiten refinar la asignación de recursos.
- Se revoluciona el seguimiento y mantenimiento de activos, elevando la preparación operativa.
- Se puede traducir miles de datos en estrategias viables, proporcionando información y previsión en la toma de decisiones.
- Suponen un cambio cultural hacia una eficiencia y progresión inteligentes.
Mayor valor al unir fuerzas
La creación de un gemelo digital, especialmente para aplicaciones altamente especializadas, puede consumir mucho tiempo y recursos. Este esfuerzo suele implicar diseñar y desarrollar nuevos modelos, un proceso que se puede alargar meses y suponer muchos costos.
Los LLM puede crear código para el gemelo digital, acelerando el proceso de desarrollo y aumentando la eficacia. Esta capacidad de generar dicho resultado deja ver que estos modelos podrán usarse para crear una solución generalizada de gemelos digitales (universal y fundamental) que facilite el diseño y sirva como punto de partida para los desarrolladores de diversos proyectos e industrias.
La arquitectura de un digital twin se puede representar como nodos y bordes en un gráfico de serie temporal, lo que permite a los LLM basados en gráficos crear un modelo básico de un gemelo, cuyo diseño luego se puede desarrollar y adaptar a diversos escenarios.
Estos gemelos prosperan con grandes volúmenes de datos, cuya gestión puede resultar difícil. Para darle solución, los LLM ofrecen capacidades avanzadas de “incrustación”, es decir, que pueden comprimir datos significativamente y retener información esencial, al mismo tiempo. Así permiten la transferencia y procesamiento eficiente de datos, para que los gemelos digitales puedan analizarlos, identificar patrones o anomalías e informar para que la toma de decisiones y las estrategias de mantenimiento predictivo sean mejores.
Además, las herramientas de IA pueden complementar los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados por los digital twins mediante la creación de datos sintéticos o la comunicación a través del lenguaje natural.
De hecho, la IA generativa puede aprender y ampliar el alcance de las indicaciones y resultados, generando simulaciones de “qué pasaría si” ejecutadas por gemelos digitales, donde los usuarios pueden hacer ajustes y así conseguir modelos predictivos.
Casos de uso GenAI y digital twins
El vínculo de colaboración entre la IA y los gemelos digitales es fundamental para desarrollar sistemas que reflejen sus contrapartes físicas, así como ser predictivos y adaptativos. Con la integración de ambas tecnologías, se puede conseguir un modelo dinámico que aprende, evoluciona y proporciona inteligencia procesable que informa de las decisiones del mundo real.
El desarrollo de las capacidades de los gemelos digitales ha sido meteórico durante los últimos años, y los algoritmos de IA y ML han reforzado estas capacidades, ampliando los horizontes de uno y otro en numerosos casos de uso, como monitoreo en tiempo real, mantenimiento predictivo, planificación de escenarios, etc. Recopilamos algunos de los más importantes.
Gemelos digitales generativos
Un agente generativo de digital twin podría encargarse de hacer la integración a través de APIs del modelo y los datos. Actuando como un “generador”, acelera significativamente la fase de implementación de gemelos digitales, ofreciendo a las organizaciones un enfoque más sencillo para adoptar esta tecnología.
Este caso de uso puede tener un gran impacto en la forma en la que las industrias emplean los gemelos digitales para mejorar su eficiencia operativa.
Gestión del rendimiento de los activos
Se pueden crear modelos a gran escala basados en datos de series de tiempo y su correlación con órdenes de trabajo, predicción de eventos, puntajes de salud, índices de criticidad u otros datos no estructurados para la detección de anomalías.
Utilizando modelos de IA para crear gemelos digitales de activos, ayudan a tener toda la información histórica accesible para la operación actual y futura.
Inteligencia generativa
La inteligencia generativa también está transformando los gemelos digitales de modelos estáticos en dinámicos capaces de proporcionar orientación experta y apoyo en la toma de decisiones.
Al unirlos, los gemelos digitales evolucionan hacia entidades altamente inteligentes, que ayudan a los equipos, ofreciendo replicas de datos, asesoramiento estratégico y análisis predictivo.
La integración de funciones cognitivas avanzadas en los gemelos digitales establece un nuevo estándar en cómo interactuamos con la tecnología y la aprovechamos, garantizando que estos sistemas sean inteligentes y asesores en aplicaciones, desde el mantenimiento de maquinaria industrial hasta la gestión de infraestructuras urbanas, etc.
Sistemas generativos multiagente
Se pueden entrenar agentes de software inteligentes con conocimientos especializados utilizando modelos lingüísticos avanzados, lo que les permitirá capacidades de interacción similares a las humanas.
Pueden funcionar como un sistema generativo multiagente en el que cada uno colaborar y se organiza de forma autónoma. Se utilizan para percibir, memorizar, reflexionar y ejecutar acciones alineadas con las directrices operativas específicas de la empresa.
Esta integración de agentes inteligentes y digital twins agiliza el flujo de trabajo, garantizando la eficiencia y la adaptabilidad de las operaciones.
Información visual
Al crear un modelo de varias clases de activos y al aprovechar imágenes visuales a gran escala y adaptarlas a la configuración de cada caso, se pueden utilizar las arquitecturas de redes neuronales.
Esto se puede usar para escalar el uso de la IA en la identificación de anomalías y daños en los activos de servicios en lugar de revisar manualmente la imagen.
Sacar el máximo partido de la IA generativa y los gemelos digitales
Dejando de lado las ventajas de estas tecnologías, el uso de la IA generativa puede conllevar posibles imprecisiones o sesgos, por lo que es muy importante garantizar la optimización de las herramientas para la privacidad de los usuarios y los datos regulados.
Durante el proceso de desarrollo, es importante considerar minuciosamente los supuestos y simplificaciones de los modelos para garantizar que los resultados estén contextualizados. También el seguimiento continuo es fundamental para que los modelos no produzcan resultados engañosos.
Esto se puede evitar garantizando que los gemelos digitales y la IA se construyan sobre una base de datos de gran volumen y alta calidad. Por ello, antes de crear un gemelo digital, es muy importante tener claro el caso de uso empresarial y disponer de datos seguros y de calidad.
La IA generativa puede presentar desafíos éticos para las empresas, de ahí que sea tan importante contar con un partner tecnológico que ayude a mantener una cultura de aprendizaje y desarrollo continua, así como dar las herramientas necesarias para proteger los datos y garantizar su ética.
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