Blog

La Intel·ligència Artificial pot transformar una empresa. Però el veritable repte no és utilitzar IA: el repte és integrar-la a l'empresa sense perdre el control de les seves dades.

Moltes empreses tenen por de connectar la seva informació interna amb sistemes d'IA. I és comprensible. Per això, la proposta no és simplement «posar ChatGPT» a l'empresa: és integrar IA com un servei empresarial, connectat a través d'una API interna que actua com a capa de control entre els sistemes de l'empresa i la IA.

Les teves dades → API interna → Servei d'IA → Resultat. L'API controla quina informació pot sortir, qui hi pot accedir, quins processos pot executar i quines dades es poden utilitzar.

L'objectiu: · Sense utilització de les dades per entrenar models, quan el servei contractat ho garanteix. · Sense retenció d'informació quan la configuració i el contracte del servei ho permeten. · Control d'accessos i permisos. · Traçabilitat de les operacions. · Integració amb ERP, CRM, bases de dades, documents i aplicacions internes. · Compliment de les obligacions de protecció de dades aplicables.

I llavors sí que podem aprofitar tot el potencial de la IA: automatitzar processos, crear assistents i agents empresarials, consultar documentació mitjançant RAG, analitzar informació i ajudar en la presa de decisions, augmentar productivitat i eficiència.

La IA no ha d'estar fora de la teva empresa. Pot formar-ne part. De manera integrada, controlada i dissenyada al voltant de les teves necessitats.

IA potent. Dades protegides. Resultats reals. Si la teva empresa vol incorporar IA però la seguretat i la protecció de dades són una barrera, parlem-ne.

Fa temps, un client em va demanar un PLC. I això em va fer pensar en una cosa: un cotxe modern no és només un motor. És una xarxa de centralites, sensors, busos de comunicació i milers de paràmetres. I l'OBD-II és només la porta d'entrada.

Per això estic desenvolupant VehicleOS. La idea és utilitzar IA per anar molt més enllà de «Codi P0401 detectat».

VehicleOS busca: · Descobrir quines centralites estan disponibles. · Llegir les dades que poden proporcionar. · Analitzar paràmetres en temps real. · Utilitzar IA per interpretar la informació. · Detectar comportaments anòmals. · Explicar què pot estar passant en un llenguatge comprensible. · Construir un perfil digital del vehicle.

I amb una regla fonamental: READ-ONLY. VehicleOS pot llegir i interpretar; no modifica el comportament del vehicle.

L'arquitectura és: COTXE → OBD-II → ECU → DADES → IA → INFORMACIÓ.

No pretenc substituir les eines oficials dels fabricants. Però sí explorar una cosa diferent: pot una IA aprendre com funciona un vehicle simplement observant i correlacionant les seves dades? Si la resposta és sí, podríem ser davant d'una nova generació de diagnòstic automotriu.

Això és VehicleOS: vehicleos.serverscel.com · coche.serverscel.com. El cotxe ja té les dades. Ara estem intentant ensenyar a la IA a entendre-les.

Això és el que estic construint amb VehicleOS. No volia fer simplement un altre lector OBD que t'ensenyi un codi com P0401 i t'enviï a Google.

Volia una cosa diferent: · Dades del cotxe en temps real. · Diagnòstic explicat de manera comprensible. · Alertes i avaries. · Assistent que interpreta les dades del vehicle. · Historial de viatges i telemetria. · Una interfície pensada per a una pantalla del cotxe. · Panell web per controlar els teus vehicles. · Connexió mitjançant OBD-II + Bluetooth.

I tot funcionant com una PWA, sense necessitat de convertir el cotxe en un ordinador nou. La idea és senzilla: no canviar el cotxe; canviar el que pot fer.

He creat tant la plataforma web com el cockpit que funciona directament al cotxe. Això tot just comença.

Vosaltres, quina informació us agradaria veure al quadre del vostre cotxe?

La feina està canviant. Avui ja és possible dirigir un projecte de software des d'un mòbil, mentre un agent d'IA treballa en un ordinador de desenvolupament.

Imagina aquest flux. Tu: defineixes els objectius, revises el resultat, prioritzes funcionalitats, prens les decisions tècniques. L'agent d'IA: escriu el codi, refactoritza, executa proves, corregeix errors, genera documentació, fa desplegaments, gestiona Git i Docker.

El desenvolupador deixa de ser només qui escriu línies de codi i es converteix en qui dissenya, supervisa i coordina un equip… format també per agents d'IA.

No crec que el futur sigui «programar més». Crec que el futur serà saber donar les instruccions adequades, validar els resultats i prendre les decisions correctes.

Els desenvolupadors que aprenguin a treballar amb agents d'IA multiplicaran la seva productivitat. Els que no ho facin, probablement tindran més dificultats per mantenir el ritme.

La pregunta ja no és si la IA canviarà la nostra professió. La pregunta és: estem preparats per liderar-la?

«Identifica i segueix cada peça després del nesting». FABRIK importa el CSV de nesting i l'STEP de TopSolid en un visor únic: cada peça amb la seva referència, mida i posició al tauler, lligada al seu sòlid 3D.

El flux de treball cobreix tot el procés: · Etiquetar: genera i enganxa etiquetes amb QR, tauler a tauler. · Mecanitzar: talla les peces amb la CNC segons el nesting. · Laminar: marca les làmines col·locades a les peces ja etiquetades. · Muntar: munta el moble pas a pas amb escaneig de QR i control de ferratges.

Traçabilitat completa de cada pas del procés.