La inteligencia artificial generativa (IA) está emergiendo rápidamente como una fuerza transformadora, lista para alterar y remodelar negocios de todos los tamaños y sectores. La IA generativa permite a las organizaciones combinar sus datos con el poder de los algoritmos de aprendizaje automático (ML) para generar contenido similar al humano, agilizar procesos y desbloquear la innovación. Como otros sectores, la industria energética se ve impactada por este cambio de paradigma, abriendo oportunidades para la innovación y eficiencia. Una de las áreas donde la IA generativa está mostrando rápidamente su valor es en la optimización de procesos operativos, reduciendo costos y mejorando la productividad general.
En un reciente desarrollo, Cepsa Química y Keepler han implementado un asistente de IA generativa para aumentar la eficiencia del equipo de gestión de productos en la respuesta a consultas sobre el cumplimiento normativo de los productos químicos que comercializan. Para acelerar el desarrollo, utilizaron Amazon Bedrock, un servicio totalmente gestionado que ofrece una opción de modelos de alto rendimiento de las principales compañías de IA a través de una sola API, además de un amplio conjunto de capacidades para construir aplicaciones de IA generativa con seguridad, privacidad y seguridad.
Cepsa Química, líder mundial en la producción de alquilbenceno lineal (LAB) y segunda en la producción de fenol, está alineada con la estrategia para 2030 de Cepsa para la descarbonización y sostenibilidad de sus procesos mediante el uso de materias primas renovables, desarrollo de productos con menor carbono y uso de desechos como materias primas.
Dentro del departamento de Digitalización, TI, Transformación y Excelencia Operacional (DITEX) de Cepsa, trabajan en democratizar el uso de la IA en sus áreas de negocio para que se convierta en otra palanca de generación de valor. En este contexto, identificaron la gestión de productos como una de las áreas con mayor potencial para la creación de valor mediante la IA generativa. Colaboraron con Keepler, una compañía de servicios de datos centrada en la nube especializada en el diseño, construcción, despliegue y operación de soluciones avanzadas de análisis de datos en entornos públicos en la nube para grandes organizaciones, en la creación de la primera solución de IA generativa para uno de sus equipos corporativos.
El equipo de Seguridad, Sostenibilidad y Transición Energética de Cepsa Química, responsable de todos los aspectos relacionados con la salud humana, la seguridad y el medio ambiente de los productos fabricados por la empresa, fue el elegido para la implementación inicial. Este equipo es responsable de la gestión de una gran colección de documentos de cumplimiento normativo, una tarea que consume un porcentaje significativo de su tiempo.
Para abordar este reto, se decidió utilizar técnicas de IA generativa para agilizar la resolución de consultas de cumplimiento más rápidamente. La solución se basa en modelos de lenguaje grande (LLMs), entrenados con vastas cantidades de información, y sigue un enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG), permitiendo dinámica y adaptabilidad en los cambios de la base de conocimientos sin necesidad de reentrenar los modelos.
La solución construida incluye cuatro bloques funcionales principales: procesamiento de entradas, generación de embeddings, servicio de cadena de LLMs, e interfaz de usuario, con módulos independientes para el procesamiento por lotes de documentos de entrada y para responder consultas de usuarios mediante inferencia.
El módulo de ingestión por lotes realiza tareas como la extracción de texto de documentos PDF y la generación de vector es mediante Amazon Bedrock, mientras que el módulo de inferencia transforma las consultas de los usuarios en embeddings, recupera fragmentos relevantes de documentos y genera respuestas contextuales utilizando modelos de LLM.
Durante el desarrollo de la solución se enfrentaron a numerosos desafíos, como la preprocesamiento de datos y la estrategia de división de documentos, evaluando diferentes técnicas para mejorar la precisión de las respuestas. Como resultado, lograron mejorar la eficiencia operativa del equipo y acelerar el proceso de consulta normativa, ahorrando hasta un 25% del tiempo de los usuarios.
El DITEX de Cepsa trabaja ahora para identificar casos de uso similares en otras áreas de negocio de Cepsa Química, con el objetivo de crear una herramienta corporativa que reutilice componentes de esta primera iniciativa y generalice el uso de la IA generativa en las funciones empresariales.
vía: AWS machine learning blog
