IntuigenceAI, con sede en Berkeley, salió de su invisibilidad esta semana tras recibir una financiación inicial de US$ 10 millones. El agente de IntuigenceAI logró que el 81% de los postulantes aprobaran en el primer intento el examen estandarizado de Ingeniería Profesional NCEES. Superó así a ChatGPT por ocho veces. Aprobar el examen PEE es una meta que exige varios años de experiencia laboral a ingenieros con títulos avanzados.
Esta inversión llegó en un momento en que el sector manufacturero atraviesa una escasez masiva de mano de obra. Casi la mitad de los ingenieros con experiencia se prepara para jubilarse en la próxima década.
Fundada por Moe Tanabian, exvicepresidente de Microsoft y responsable del negocio de software de IoT e inteligencia artificial industrial de Azure, IntuigenceAI creó lo que llama "ingenieros sintéticos". Estos agentes de inteligencia artificial digitalizan planos técnicos y otros datos especializados que gestionan fábricas, plantas y refinerías. Estos diagramas, junto con información de IoT industrial en tiempo real, orientan todo, desde las operaciones diarias hasta proyectos de mantenimiento que alcanzan los US$ 500 millones.
IntuigenceAI ya entró en fase piloto en varias grandes corporaciones de los sectores energético y de fabricación industrial. En un caso, el sistema diseñó un flujo de trabajo crítico para una refinería. En otro, ayudó a una empresa industrial multinacional a auditar más de 2.000 páginas de documentación técnica con el fin de verificar el cumplimiento contractual y la gestión de riesgos.
Ibrahim A-Syed, director de Transformación Digital de Celanese, un fabricante químico de la lista Fortune 500, afirmó: "Antes de los ingenieros de IA sintética de IntuigenceAI, era inimaginable que los flujos de trabajo operativos pudieran automatizarse tan rápidamente. La industria está acostumbrada a meses, no a horas".
Tanabian afirmó que, gracias a su formación altamente especializada, los ingenieros sintéticos de IntuigenceAI no alucinan ni ofrecen respuestas del tipo "depende". En cambio, operan dentro de límites estrictos de confidencialidad y citan cada recomendación a una fuente.
"No utilizamos razonamientos de propósito general. No intentamos competir con ChatGPT. Esta es una IA estrecha y vertical, diseñada para resolver problemas de ingeniería específicos y complejos. Nuestra ventaja reside en la formación con datos privados de clientes, protegidos por firewalls corporativos, a los que los proveedores de IA general no pueden acceder", explicó.
La interfaz de la empresa se parece a una suite de colaboración de diseño habitual, con chat, intercambio de documentos y listas de tareas. Sin embargo, detrás de escena, cada solicitud pasa por un conjunto de agentes especializados en distintos dominios, como un analista de seguridad, un revisor de diseño y un auditor de cumplimiento. Todos conocen en detalle los documentos técnicos, los estándares y los manuales de procesos.
IntuigenceAI también desarrolla lo que llama un "núcleo de dominio", una representación estructurada del conocimiento experto en ingeniería para cada campo. Es un modelo contextualizado y curado que muestra cómo se aplica el conocimiento en los flujos de trabajo de ingeniería reales. Según Tanabian, el núcleo es lo que permite al sistema simular no solo los resultados, sino también el juicio.
"En los inicios de la aviación, los pilotos tenían que revisar manualmente cada superficie e instrumento. Hoy gran parte de esto se automatizó, pero confiamos en el sistema porque sabemos cómo piensa", dijo Tanabian. "Nuestra IA se ocupará de las tareas cotidianas y recurrirá a humanos cuando sea necesario para gestionar las excepciones", agregó.
La fabricación de procesos representa un mercado de US$ 4 billones que, a pesar de operar algunas de las instalaciones industriales más complejas del mundo, sigue en gran medida subdigitalizado, explicó Tanabian. "La fabricación de procesos parece un nicho, pero en realidad es enorme", completó.
"Nos enorgullece liderar la inversión en IntuigenceAI para el desarrollo del copiloto de inteligencia artificial destinado a la ingeniería industrial compleja", afirmó Scott Brady, socio director de Innovation Endeavors, el fondo de capital riesgo del exdirector ejecutivo de Google, Eric Schmidt. "Es un sistema diseñado de forma específica que ya supera a los mejores ingenieros químicos en las pruebas de rendimiento profesionales. En un sector de US$ 4 billones que enfrenta enormes desafíos laborales, con hasta el 50% del talento cualificado que previsiblemente se jubilará antes de que termine la década, soluciones como esta resultan esenciales para mantener la industria en funcionamiento", señaló.
Tanabian afirmó que el mayor desafío es la cultura. "Los ingenieros son escépticos por naturaleza. Eso es lo que los hace buenos en su trabajo, pero dedican aproximadamente el 30% de su tiempo a revisar sistemas documentales fragmentados. Cuando ven cuánto tiempo les ahorra esto y cuánto riesgo reduce, se dan cuenta de ello".
Según Tanabian, la intuición funciona como un multiplicador de fuerza que permite a los equipos ágiles tomar proyectos más complejos sin agotarse ni crear cuellos de botella. "La idea no es eliminar al ingeniero. Es dejar que se concentre en la ingeniería", concluyó.
