Middleware IA para integrar inteligencia artificial en sistemas y procesos operativos

Cómo implementar IA generativa en empresas: integración, gobierno, seguridad y escalabilidad en el caso real de Valoriza con Pando.

cliente

Valoriza una compañía española líder en servicios medioambientales, con una larga trayectoria en su sector, que sitúa la innovación tecnológica en el centro de su estrategia, impulsando un modelo de innovación abierta que conecta a sus equipos con universidades, centros tecnológicos, startups y otros actores del ecosistema para transformar ideas en nuevos negocios, mejorar sus operaciones y desarrollar soluciones que generen valor sostenible para sus clientes y un impacto positivo en la calidad de vida de los ciudadanos.

La compañía desarrolla su operación a través de múltiples sistemas, plataformas documentales y aplicaciones corporativas. Gestiona una amplia red de operaciones apoyadas en diferentes sistemas corporativos, repositorios documentales y aplicaciones internas que soportan procesos como la gestión de flotas, la consulta de procedimientos operativos o el acceso a información corporativa.

Dentro de su estrategia tecnológica, Valoriza buscaba incorporar capacidades de inteligencia artificial dentro de su infraestructura existente, permitiendo conectar modelos de IA con sus sistemas, datos y herramientas corporativas.

reto

La propuesta de solución de OpenSistemas se centró en el despliegue de una plataforma de IA generativa robusta, diseñada para integrar modelos avanzados en el ecosistema tecnológico del cliente de manera segura y escalable. Más allá de la implementación, habilitamos una arquitectura gobernada que permite transformar el conocimiento corporativo en un activo accionable, permitiendo a los empleados interactuar con la información interna mediante lenguaje natural bajo estándares de nivel empresarial.

Esto implicaba:

Desplegar la plataforma de IA generativa dentro de la infraestructura tecnológica del cliente.
Parametrizar agentes y herramientas según los casos de uso definidos por la organización
Integrar la plataforma con sistemas y fuentes de datos existentes mediante APIs y conexión con documentación estructurada y no estructurada.
Garantizar seguridad, privacidad y cumplimiento normativo (GDPR / LOPD) en el acceso y uso de la información corporativa.
Diseñar una arquitectura modular y escalable que permitiera incorporar múltiples casos de uso e integrar herramientas externas como sistemas de gestión de flotas, plataformas de gobierno del dato o servicios de IA.

“

problema

Sistemas aislados. La información necesaria para la operación se encuentra repartida entre múltiples sistemas corporativos, repositorios documentales y aplicaciones internas. Los usuarios deben consultar diferentes herramientas para acceder a datos operativos, documentación técnica o información corporativa.
Captura manual. Algunas operaciones dependen de la interpretación manual de información enviada por los equipos de campo o registrada en diferentes sistemas. Este proceso dificulta estructurar los datos y reutilizarlos dentro de los sistemas corporativos.
Múltiples fuentes de conocimiento. Las empresas almacenan políticas, procedimientos y documentación técnica en intranets y repositorios donde la información existe, pero los usuarios no logran encontrarla rápidamente cuando la necesitan.
Integración limitada. La organización necesitaba conectar modelos de inteligencia artificial con sus aplicaciones corporativas para permitir consultas en lenguaje natural, automatizar análisis de información y generar respuestas estructuradas que los sistemas internos pudieran utilizar.

impacto

“

solución

¿Cómo lo hacemos?

Analizamos primero cómo circula la información dentro de la organización. El equipo identifica los sistemas que intervienen en la operación, revisa los repositorios donde se almacena el conocimiento corporativo y estudia cómo interactúan los usuarios con las aplicaciones del negocio.

A partir de ese diagnóstico, el equipo de consultores de OpenSistemas diseña y despliega una plataforma de inteligencia artificial integrada en la infraestructura del cliente. Esta capa conecta usuarios, sistemas corporativos y modelos de inteligencia artificial dentro de una misma arquitectura operativa.

La plataforma recibe solicitudes desde distintos canales de interacción (chat, web o aplicaciones corporativas) y coordina el acceso a datos, herramientas y agentes especializados. El sistema interpreta cada solicitud y orquesta la interacción hacia los componentes necesarios para resolverla.

Este enfoque introduce capacidades de inteligencia artificial dentro de los procesos de la organización sin modificar la arquitectura tecnológica existente.

La arquitectura organiza el sistema alrededor de un middleware de IA que interpreta cada solicitud y decide cómo debe resolverse. Nuestro middleware analiza la intención del usuario, activa el grupo de agentes adecuado y coordina las herramientas necesarias para completar la tarea. Cada agente asume una función específica dentro del sistema: consultar datos corporativos, recuperar conocimiento documental o interactuar con servicios externos.

Los agentes acceden a bases de datos, repositorios documentales y APIs corporativas mediante conectores. En este proyecto, la plataforma permite la interacción con los usuarios a través de Microsoft Teams, facilitando el acceso a las capacidades de IA dentro del entorno habitual de trabajo, y se conecta mediante API con IRIS, Runway y Higgfield, habilitando el acceso a distintos servicios dentro de la solución; además, incorpora capacidades para el envío y análisis de trazas de uso de los modelos de IA a través de NeuralTrust, lo que permite monitorizar su comportamiento dentro del entorno corporativo.

La plataforma incorpora además mecanismos de recuperación de información (RAG) que permiten localizar contenido relevante dentro de documentación interna y utilizar ese contexto para responder a los usuarios.

Este modelo permite que la inteligencia artificial consulte información corporativa, combine datos procedentes de distintos sistemas y genere respuestas que los procesos del negocio pueden utilizar.

Una vez desplegada la arquitectura, OpenSistemas conecta la plataforma con los sistemas y herramientas que soportan la operación del cliente.

En uno de los casos de uso desarrollados para Valoriza, el equipo creó un agente que analiza fotografías de vehículos enviadas desde una aplicación corporativa. El sistema procesa las imágenes, identifica características del vehículo y detecta posibles desperfectos. La plataforma genera automáticamente un JSON estructurado con información como marca, modelo y daños exteriores del vehículo. Los sistemas del cliente almacenan esa información en un repositorio corporativo y la consumen mediante un endpoint integrado en sus aplicaciones.

El equipo también integró la arquitectura con el sistema de gestión de flotas IRIS mediante OpenAPI. Los usuarios pueden consultar información operativa utilizando lenguaje natural. El sistema responde preguntas como cuántos vehículos se encuentran operativos en un centro o cuándo corresponde la próxima inspección de un vehículo concreto.

OpenSistemas implementó además agentes con RAG conectados a repositorios documentales corporativos. Un chat integrado en la intranet permite a los usuarios consultar políticas internas, procedimientos operativos o documentación corporativa almacenada en SharePoint.

El proyecto incorpora también integraciones con servicios externos de inteligencia artificial. La arquitectura permite activar capacidades de generación de vídeo, imagen o audio mediante APIs de servicios especializados.

Finalmente, el sistema registra trazas de uso de los modelos y envía esa información a plataformas de analítica que permiten analizar el comportamiento del sistema y el contexto de las interacciones de los usuarios.

De este modo, la arquitectura transforma las interacciones de los usuarios en información estructurada, conecta inteligencia artificial con los sistemas corporativos y activa nuevos casos de uso dentro de los procesos del negocio.

resultados

Los responsables de operación consultan el estado de los vehículos, su disponibilidad o las próximas inspecciones mediante lenguaje natural conectado al sistema de gestión de flotas, sin necesidad de revisar múltiples aplicaciones.

Los equipos envían fotografías de vehículos desde aplicaciones corporativas y el sistema analiza las imágenes para detectar posibles desperfectos. La plataforma genera información estructurada que los sistemas corporativos registran automáticamente.

Los colaboradores consultan políticas internas, procedimientos o normativa desde un chat integrado en la intranet conectado a los repositorios documentales de la organización.

Los agentes responden preguntas frecuentes utilizando información procedente de distintos sistemas y repositorios, reduciendo el tiempo que los equipos dedican a buscar información.

La arquitectura permite incorporar capacidades externas de generación de vídeo, imagen o audio mediante APIs integradas en el entorno de agentes.

La solución incorpora un backoffice unificado de gobierno y administración que permite controlar, supervisar y optimizar el uso de la inteligencia artificial dentro de la organización.

Esto se traduce en:

Gestión de agentes: la plataforma permite crear, configurar y gestionar el ciclo de vida completo de los agentes de forma guiada.
Gestión de accesos: la organización define y asigna permisos sobre usuarios, agentes, herramientas y fuentes de conocimiento.
Control de privacidad: el sistema aplica políticas de acceso sobre datos, agentes y herramientas según el rol y contexto de uso.
Operación del sistema: los equipos configuran rutas de ejecución, gestionan fuentes de datos y ajustan el comportamiento de la solución.
Observabilidad: la plataforma monitoriza el uso mediante dashboards con métricas y KPIs sobre interacciones y rendimiento.
Control de costes (FinOps de IA): la organización analiza el consumo de modelos, controla el uso de tokens y define alertas y previsiones de gasto.

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