Cómo facilitar el consumo de información con IA generativa
CAF Signalling + IBM
ilustración de watsonx.ai como círculos morados que se cruzan
Extracción de volúmenes de información

CAF Signalling, la división de soluciones integrales para sistemas de señalización ferroviaria de CAF Group, es una empresa española que diseña y proporciona soluciones integrales de señalización y control ferroviario en todo el mundo.

Su equipo de desarrollo de sistemas dedicado e integrado enfrenta a diario un escenario complicado de documentación densa y compleja: las normas del Sistema Europeo de Gestión del Tráfico Ferroviario (ERTMS, por sus siglas en inglés). Este trabajo implica una constante búsqueda, interpretación, implementación y, por supuesto, adaptación a la evolución de las normas, lo que asegura la intrincada tarea de garantizar la interoperabilidad entre los trenes de los diferentes países.

Dada la intrincada naturaleza de esta tarea, agravada por la continua evolución de las normas y la complejidad de la documentación, CAF Signalling reconoció la necesidad de establecer un enfoque estratégico. El objetivo era agilizar el acceso a la información del ERTMS, al hacerla más accesible y facilitar una integración más fluida con las normas en evolución.

En respuesta a este reto multifacético, CAF Signalling inició un proyecto para identificar herramientas óptimas y establecer conexiones sólidas que mejoraran la capacidad del equipo para abordar y extraer información pertinente de la documentación correspondiente al ERTMS. Esto con el objetivo integral de crear un flujo de trabajo más eficiente, al reducir las complejidades y garantizar el cumplimiento continuo de los trenes de CAF con los requisitos de señalización ferroviaria, fomentando así la interoperabilidad en las redes ferroviarias internacionales.

3 semanas
de duración de la prueba de concepto, POC)

1
punto único para un conocimiento más centralizado y fuentes homogeneizadas
Cómo consumir información con asistentes de IA generativa

Para hacer frente a sus retos de recopilación de información, CAF Signalling colaboró con IBM® Client Engineering para explorar una combinación de herramientas e IA generativa (IA gen). Decidieron realizar una prueba de concepto (POC) de la solución durante un periodo de tres semanas en el que, conjuntamente, el equipo utilizó IBM® watsonx Assistant, IBM® Watson Discovery e IBM® watsonx.ai para facilitar el acceso a las normas del ERTMS. Este enfoque garantizó un flujo de trabajo más eficaz, además de que redujo la complejidad, y ayudó a CAF Signalling a gestionar el cumplimiento de los trenes de CAF con los requisitos de señalización ferroviaria, fomentando así la interoperabilidad en las redes ferroviarias internacionales.

Recopilación de información más eficaz y óptima con IA gen

 

La solución resultó ser el comienzo de un proceso de automatización a través de la gobernanza documental, que ayudó a aumentar la productividad y la eficiencia, y a ahorrar tiempo. Por un lado, ahora el conocimiento está más centralizado y las fuentes están homogeneizadas, por lo que los documentos ya no se consumen uno a uno, sino en un único punto. También se incorporaron capacidades de monitoreo, que aportan datos adicionales sobre cómo interactúan los usuarios con la información. Al tener la información en un mismo sitio y en lenguaje natural, la satisfacción y la autonomía de los empleados también aumentaron, mientras disminuía la curva de aprendizaje entre ellos.

En el futuro, el equipo espera ampliar la solución y sus beneficios a toda la organización.

Logotipo de CAF en rojo
Acerca de CAF Signalling

CAF Signalling (enlace externo a ibm.com), filial tecnológica de CAF Group, está centrada en el diseño, desarrollo, fabricación, suministro y mantenimiento de sistemas de señalización ferroviaria, proporcionando así soluciones integrales de señalización para infraestructuras y material rodante, tanto en España como a nivel internacional.

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Producido en los Estados Unidos de América, enero de 2024.

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