BrainBox incorpora un asesor virtual con inteligencia artificial a su repertorio de soluciones de gestión de instalaciones

Google Assistant, Alexa y Siri ya no son tan importantes. Hay un nuevo asistente digital en la ciudad, aunque es necesario ser administrador de instalaciones para apreciarlo.

El martes, BrainBox AI, el creador de una solución de gestión de instalaciones impulsada por IA, anunció un asistente de construcción virtual llamado ARIA (Artificial Responsive Intelligent Assistant).

ARIA, que utiliza tecnología AWS Bedrock, está diseñada para mejorar la eficiencia de los edificios integrándose perfectamente en los procesos diarios relacionados con la gestión de los mismos, explicó la empresa, que tiene su sede en Montreal.

Señaló que ARIA, creado para espacios comerciales y minoristas, está equipado con la capacidad predictiva de sortear problemas operativos mientras mantiene una mirada atenta sobre los puntos ciegos de un edificio.

“Tomamos un agente de IA autónomo y lo conectamos a nuestra pila de tecnología existente, que ya tenía capacidades predictivas”, dijo el cofundador y director de tecnología de BrainBox AI, Jean-Simon Venne.

“No solo te dirá lo que ha sucedido durante el último año y lo que está sucediendo ahora, sino también lo que sucederá en los próximos meses”, dijo a TechNewsWorld. “Luego te hará algunas recomendaciones sobre lo que debes hacer para enfrentar ese futuro inmediato”.

"Es una especie de asesor definitivo", añadió, "que te dice qué hacer para afrontar situaciones que se avecinan".

Refuerzo moral

Según BrainBox, la combinación de su tecnología central de inteligencia artificial para HVAC y ARIA puede tener un impacto significativo en la gestión de operaciones de edificios, reduciendo los costos de energía de HVAC hasta en un 25% y las emisiones de gases de efecto invernadero hasta en un 40%.

ARIA también puede afectar la moral de los administradores de instalaciones. “Los administradores de edificios e instalaciones tienen una lista tan larga de tareas pendientes [that] “Siempre están frustrados”, explicó Venne. “Cuando termina su turno, solo tienen tiempo para hacer el 20% de su lista. Sienten que están fracasando porque hay demasiadas cosas por hacer”.

“Con ARIA, tienes un asistente que te permite hacer mucho trabajo más rápido”, dijo. “Tienes la oportunidad de completar una buena parte de esa lista de tareas pendientes, algo que antes era simplemente imposible”.

BrainBox señaló que ARIA está diseñado para brindarles a los administradores de instalaciones una vista de 360 ​​grados de los datos de un edificio, centrándose específicamente en sus sistemas y componentes para hacer recomendaciones precisas e informadas de manera integral para la toma de decisiones estratégicas.

La interacción bidireccional está arraigada en el diseño de ARIA, continuó la empresa. No solo se les pide a los administradores de instalaciones y operadores de edificios que realicen tareas específicas, sino que también se les informa sobre acciones futuras que pueden conducir a una gestión más eficiente y eficaz de su edificio.

Los clientes pueden “llamar” a ARIA a través de mensajes de texto o voz y llevar sin problemas sus interacciones desde el escritorio al móvil sin perder el ritmo, se jactó la empresa.

Además, agregó, el motor de inteligencia artificial generativa de ARIA funciona las 24 horas del día, los 7 días de la semana para ayudar a los clientes a priorizar y optimizar sus edificios, una característica que transforma la gestión de edificios de reactiva a proactiva, aumenta su valor y contribuye directamente a los esfuerzos de sostenibilidad de una organización.

El siguiente vídeo muestra casos de uso de ARIA, demostrando su capacidad para mejorar la eficiencia, reducir los costos de energía y mejorar los flujos de trabajo operativos en espacios comerciales y minoristas.

Cómo evitar las alucinaciones de la IA

Una preocupación que suele surgir en relación con las herramientas de IA generativa es que pueden “alucinar” o producir respuestas a consultas que parecen buenas pero que son inexactas o incluso disparatadas. Existen algunas razones para ese comportamiento.

Por ejemplo, si bien los modelos de lenguaje extensos (LLM) son buenos para imitar patrones de lenguaje, no comprenden verdaderamente el significado del texto que procesan. Esta limitación puede llevar a que generen texto gramaticalmente correcto pero factualmente incorrecto o sin sentido.

La forma en que un LLM elige qué palabras generar a continuación también puede influir en las alucinaciones. Algunas técnicas priorizan la fluidez sobre la precisión, lo que puede dar lugar a resultados creativos pero irreales.

Además, algunos LLM se entrenan con cantidades masivas de datos extraídos de Internet. Esos datos pueden contener errores factuales, sesgos y cosas simplemente extrañas. El modelo puede detectar esos patrones y generar resultados que los reflejen, incluso si no son precisos.

BrainBox evita el problema de las alucinaciones al restringir qué y cómo ARIA utiliza los datos. “La Gen AI es un cubo vacío”, explicó Venne. “Hay que conectarlo a un sandbox de datos. Entonces puede crear algo interesante”.

“Lo estamos conectando a nuestra pila tecnológica existente, que tiene información sobre sistemas de calefacción, ventilación y aire acondicionado y otros tipos de información para un edificio”, dijo. “Construimos ARIA sobre la pila, donde tiene acceso a ese océano de información y puede analizar tendencias de datos”.

“El espacio de pruebas para la IA se limita a nuestro conjunto de datos”, continuó. “Podrías preguntarle: ‘¿Por qué Napoleón perdió la batalla de Waterloo?’, pero la respuesta sería algo así como: ‘¿Podemos hablar sobre su cartera de edificios? No soy historiador’”.

Construido sobre roca madre

Venne señaló que la traducción de datos ha sido uno de los problemas más desafiantes que BrainBox ha enfrentado al desarrollar su solución impulsada por IA durante los últimos seis años.

“Cuando te conectas a estos sistemas, rara vez obtienes un conjunto de datos perfecto”, dijo. “Puede haber sensores que te den lecturas falsas. Puede haber lagunas, como un termostato que no te dé ninguna lectura durante una hora. Por eso, teníamos que poder extraer datos limpios y hacer correcciones en los datos cuando eran erróneos”.

“Una vez que se cuenta con un conjunto de datos limpios y superestructurados, es mucho más fácil utilizar herramientas como la IA generativa”, continuó. “Entrenamos nuestra IA solo con datos sobre los que tenemos control total. Los validamos y sabemos que son precisos”.

Un elemento fundamental de ARIA es AWS Bedrock. “Bedrock nos brinda la oportunidad de mantenernos sumamente flexibles sin tener que comprometernos con una decisión tecnológica que podríamos tener que tomar en seis meses”, explicó Venne.

“Amazon Bedrock facilita que las aplicaciones aprovechen modelos básicos de alto rendimiento de empresas líderes en inteligencia artificial como Anthropic, Meta, Mistral y otras, a través de una única llamada API, todo en un servicio seguro y completamente administrado”, afirmó Howard Wright, vicepresidente y director global de startups de AWS.

“Amazon Bedrock permite que aplicaciones como ARIA sean el asistente de administración de edificios más sofisticado e inteligente que puede ser, aprovechando información de múltiples modelos y seleccionando los más apropiados para un caso de uso o una tarea específicos”, dijo Wright a TechNewsWorld.

Explicó que Amazon Bedrock elimina la complejidad de crear y escalar aplicaciones de IA generativa con modelos fundamentales.

“Las empresas emergentes pueden experimentar y evaluar rápidamente los mejores modelos de base para casos de uso específicos, desde Claude 3 hasta Llama 2”, señaló. “A partir de ahí, pueden personalizarlos de forma privada con los propios datos de la empresa emergente utilizando técnicas como el ajuste fino y la generación aumentada por recuperación. [RAG] y crear agentes que ejecuten tareas utilizando los sistemas empresariales y las fuentes de datos de la startup”.

“Dado que los edificios son responsables de casi el 40% de las emisiones de gases de efecto invernadero a nivel mundial y el 27% de esas emisiones provienen de la energía utilizada para calentarlos, enfriarlos y alimentarlos, y se espera que el parque mundial de edificios se duplique para 2050, el desafío de aumentar la sostenibilidad de los edificios no solo es necesario, es urgente”, agregó Wright.

“BrainBox AI está resolviendo precisamente esto, utilizando tecnología impulsada por IA entrenada en Amazon Bedrock para repensar los sistemas energéticos y mitigar los impactos de la crisis climática”.