AI Explorer está integrado directamente en LDB y aparece en la esquina superior derecha de la barra de menú de cada página. Por ejemplo, si está en la vista de una muestra, puede pedir a la IA información específica sobre ella mediante el chat: «Resume los resultados de esta muestra y comprueba la plausibilidad de las mediciones». La IA conoce el contexto de la muestra (datos maestros, parámetros, valores medidos, valores de referencia, orden, etc.) y responde en segundos directamente en la muestra correspondiente.
Funciona igual en todas las demás páginas de LDB. En un cliente, por ejemplo, puede preguntar «¿Qué órdenes ha completado este cliente durante el último año?»; en un equipo, «¿Cuándo corresponde la próxima calibración?», etc. Gracias a este enfoque contextual, LDB se convierte en su asistente personal de IA, que le ahorra búsquedas repetitivas y responde de forma comprensible a preguntas complejas.
La calidad de las respuestas de la IA depende en gran medida del contexto que recibe como información de referencia para una pregunta. Hemos prestado especial atención a la ingeniería de contexto: proporcionar automáticamente a la IA los datos y la información adicional exactos que sean relevantes para cada tipo de dato. Este principio consiste en diseñar un sistema de IA para que reciba «la información correcta en el formato correcto» al realizar una tarea. Solo si la IA recibe el contexto adecuado podrá ofrecer una respuesta fiable.
Por eso hemos incorporado en LDB un conjunto de información contextual adaptado a cada tipo de dato. Por ejemplo, al consultar una muestra, la IA recibe como referencia sus parámetros y valores medidos, información de límites, notas y datos de la orden asociada. En una pregunta sobre un cliente, se añaden, por ejemplo, su historial de órdenes, personas de contacto y asuntos pendientes. Esta preparación dinámica del contexto se realiza automáticamente en segundo plano mientras usted formula la pregunta. El resultado: la IA «sabe» de qué se trata y usted obtiene respuestas precisas y de calidad en lugar de resultados genéricos. Esta preparación detallada del contexto distingue claramente nuestra integración de IA de las demostraciones sencillas: la diferencia entre un chatbot convencional y AI Explorer radica sobre todo en la calidad del contexto proporcionado.
La transparencia es un aspecto esencial de AI Explorer. Queremos que pueda confiar plenamente en la integración de IA de LDB. Por eso mostramos los datos contextuales con una casilla para autorizar su envío antes de transmitirlos al modelo de IA.
Se tienen en cuenta los permisos del usuario que formula la pregunta y solo se proponen datos a los que tiene acceso de lectura. Así se mantienen los permisos de LDB también al utilizar la IA, y usted conserva el control total de sus datos.
En LDB, cada chat de IA se guarda con su contexto, asociado al registro y al usuario correspondientes. Imagine que plantea varias preguntas sobre una muestra: primero «¿Qué valores medidos de esta muestra están fuera de los valores de referencia?» y después «¿Cuáles podrían ser las causas?». AI Explorer guarda este diálogo directamente en la muestra. Incluso semanas después puede abrirla y consultar el historial del chat, con todas las preguntas, la información contextual y las respuestas de la IA. Puede seguir haciendo preguntas sin interrupción o iniciar un chat nuevo sobre la muestra.
Este historial persistente por registro ofrece grandes ventajas. Por un lado, sirve como documentación: usted o sus compañeros pueden comprobar en cualquier momento qué información proporcionó la IA sobre un asunto. Por otro, facilita la colaboración del equipo. Si un responsable de laboratorio ha realizado un análisis con IA sobre una orden, un compañero puede consultar y continuar la conversación más adelante, sin volver a formular las preguntas. El conocimiento y las conclusiones no se pierden, sino que siguen disponibles donde corresponden: en el registro del sistema.
Hemos incluido preguntas de ejemplo basadas en la práctica, especialmente para quienes utilizan una IA por primera vez. En cada página encontrará preguntas predefinidas adecuadas al tipo de dato correspondiente. Basta con hacer clic en una de ellas para que AI Explorer responda utilizando el contexto del registro.
Por ejemplo, para un material, una pregunta podría ser: «¿Qué lotes de este material caducan próximamente?». Es una buena forma de ver cómo la IA extrae y presenta esa información. Para un registro de cliente, otro ejemplo sería: «Enumera las últimas órdenes completadas de este cliente». Estas preguntas de un solo clic facilitan el inicio y muestran rápidamente todo lo que se puede preguntar a la IA.
Las preguntas de ejemplo se seleccionan cuidadosamente y se amplían de forma continua para aportar valor y cubrir casos de uso habituales. Así nos aseguramos de que cualquier usuario pueda empezar fácilmente con la IA y obtener resultados útiles desde el primer momento.
