El sector industrial no es el primero en el que uno buscaría experiencias pioneras de aplicación de la IA generativa; sin embargo, Grupo Ubesol es una excepción. Hablamos con Mauro Cardona, director general de IT y Seguridad en este fabricante de productos para el cuidado personal y del hogar, acerca de su apuesta por un chatbot con Copilot, y también sobre GUBIT, una solución nacida de la integración de Microsoft Copilot y las soluciones SAP.

¿IA generativa en una empresa del sector industrial?

En Grupo Ubesol apostamos por aquellas tecnologías que pueden facilitar nuestros procesos para que realmente sean un reflejo de lo que ocurre en la planta, pero, en el caso de la IA generativa, somos pioneros en este sector.

Es más, en cuanto fuimos conscientes del potencial que tenía esta tecnología, la apuesta fue clara: nos dimos cuenta de que este no podía ser un proyecto secundario, sino que debía afectar y beneficiar a toda la organización.

El concepto de Microsoft Copilot encaja muy bien con lo que queríamos: un compañero al que pudiéramos preguntar

De este modo, tenemos ya un puesto de reciente creación que solo se dedica a la IA. Su responsabilidad es analizar cómo se puede ir aplicando en los distintos departamentos del Grupo, tanto en lo referido a procesos como a la hora de ayudar a los empleados. Uno de sus retos es entender qué es lo que necesita el usuario y en qué le podría ayudar la inteligencia artificial.

¿Cómo va a ayudar la inteligencia artifical, a través de chatbot con Copilot, a las personas en Grupo Ubesol?

En Grupo Ubesol consideramos a la inteligencia artificial un copiloto, un compañero de viaje y, con este enfoque, le vemos un potencial muy alto. No hablo solo de que un usuario, en cualquier momento, le pueda preguntar por algo que no es capaz de resolver o localizar. Es que, además, nos ayuda a salvar algunas barreras.

Mauro Cardona, director general de IT y Seguridad en Grupo Ubesol.

Por ejemplo, hacer búsquedas en SAP no es complicado cuando sabes utilizar la terminología adecuada. Encontrar cuál es el modo adecuado para dar de alta un proveedor es sencillo si sabes que SAP, en vez de proveedor, lo llama Business Partner.

Lo interesante del chatbot que hemos creado con Copilot Studio, que hemos bautizado como GUBIT (Grupo Ubesol IT) es que guía a los empleados a la hora de interactuar con SAP, le puedes preguntar con tus propias palabras; él lo va a interpretar y contestará utilizando los manuales y procedimientos con los que lo hemos alimentado.

Además, esta tecnología se puede emplear en distintos roles de la empresa. Por ejemplo, nuestro departamento gráfico lo está utilizando mucho, para generar diseños de producto y en muchas otras tareas.

Una de las dificultades que tenemos las personas es la de enfrentarnos a un folio en blanco. Incluso yo he utilizado la IA para preparar esta entrevista: me ha ayudado a construir un punto de inicio. También se le puede pedir su opinión sobre algo, que aplique correcciones… Si sabes preguntarle, las respuestas que obtienes normalmente son muy buenas. De hecho, esa formación, necesaria para saber preguntarle, es también uno de los retos que tiene por delante ese perfil que hemos creado en Grupo Ubesol. Es muy importante cómo nos relacionamos con la IA para sacarle el máximo provecho.

¿Cómo surgió la idea de poner en marcha el desarrollo de GUBIT?

Un gran volumen de solicitudes o incidencias de los usuarios están relacionadas con dudas acerca de cómo utilizar el sistema. Por ejemplo, cómo hacer la entrada de un albarán de proveedor (en nuestro caso, en SAP). Estos procesos están ya reflejados de forma informática: junto con los manuales de SAP y la información de nuestros procesos, hemos construido unas guías explicativas para ello. De hecho, lo normal es que la mayoría de las respuestas estén ya en esas guías.

La cuestión era cómo acercar ese conocimiento al usuario y, además, a un golpe de clic, evitando llamadas o correos electrónicos al área de sistemas; que sea inmediato. Nosotros trabajamos en un ecosistema Microsoft y estos manuales están alojados en SharePoint, pero… ¿cómo accede a esa información el usuario? Debería irse a un PC, buscar la ruta de acceso a esas guías, localizar la información… Y si solo tienes una duda…, ¿debes recorrerte todo el manual?

Entonces fue cuando surgió la idea. Los objetivos eran hacer esa información más accesible y reducir el número de solicitudes dando respuesta al usuario de forma sencilla. Además, necesitábamos también que pueda interactuar utilizando sus propias palabras, incluso si las formula una persona que se expresa mejor en valenciano, en inglés o en cualquier otro idioma y que la tecnología conteste también en ese mismo idioma.

Lógicamente, si finalmente le lleva al manual, este estará en el idioma en el que esté.

Microsoft Copilot Studio

Microsoft Copilot Studio permite crear potentes copilotos basados en IA que pueden ayudar en diferentes ámbitos, desde la posibilidad de proporcionar respuestas simples a preguntas habituales hasta resolver problemas que requieren conversaciones complejas; o, inlcuso, interactuar con clientes y empleados en varios idiomas a través de cualquier canal compatible con Azure Bot Framework.

Estos copilotos se pueden crear fácilmente sin la necesidad de científicos o desarrolladores de datos. Entre las funcionalidades más importantes que se han añadido en los últimos meses se puede destacar el funcionamiento multilingüe, la posibilidad de personalizar las indicaciones de IA o, incluso, la de utilizar Azure OpenAI, contenido interno de SharePoint u otros orígenes de datos adicionales como fuente para obtener respuestas generativas.

Por otra parte, debíamos alimentar al asistente con información interna, propiedad del Grupo Ubesol. No queríamos que esa información saliera de nuestro entorno. En este aspecto, los servicios de OpenAI y Azure garantizaban esa seguridad y, además, al estar en un entorno Microsoft (somos usuarios de Office 365), todos los mecanismos se engranaban.

¿Cómo se consiguió hacer más accesible el acceso a esa información?

Había que darle una vuelta. Si, en vez de dar al usuario la URL en la que están alojados los manuales, le hubiéramos dado la URL de GUBIT para que le preguntara, hubiéramos seguido igual. Habríamos cambiado la tecnología, pero no el modo en el que se hace la pregunta.Debíamos idear un acceso que fuera sencillo para el usuario. Igual que si alguien se gira hacia su compañero y le pregunta. Necesitábamos eso. Para conseguir esto, integramos GUBIT en el entorno de SAP para que, a un golpe de clic, se abra el chatbot y le puedas preguntar.

Además, debíamos tener claro cómo lo íbamos a entrenar, y también definir de forma clara qué preguntas se pueden hacer y cuáles no. Debían ser cuestiones relativas a nuestros procesos y a los ámbitos en los que se ha entrenado al sistema, y evitar el riesgo de que pueda contestar a otras cuestiones.

Debíamos alimentar al GUBIT con información interna y los servicios de OpenAI y Azure garantizan esa seguridad

Por ejemplo, si lo hemos entrenado con los procesos de almacén y se le pregunta sobre fabricación, pues que conteste que de fabricación no sabe. Que no dé una opinión. Porque ese es uno de los riesgos que tienen estas tecnologías: que no sabe decir que no. Si no sabe la respuesta a una pregunta, que conteste como un compañero: no lo sé.

¿Qué pasa si no sabe la respuesta?

Si GUBIT no es capaz de contestar a una cuestión, lo que hacemos es escalar esas incidencias, que llegarían a una persona de TI (segundo nivel), tal y como ocurriría con una incidencia o una solicitud convencional. Estas solicitudes de segundo nivel nos sirven para ver el grado de acierto que va teniendo el sistema o cuál podría ser su evolución.

Por ejemplo, si están entrando muchas solicitudes no resueltas referentes a un ámbito en concreto, es posible que haya que reentrenar este aspecto o incluirlo como una nueva área de entrenamiento. De hecho, contamos con un registro de todas las preguntas que se le han hecho y de cómo las ha contestado. Esto nos permite ver cómo ha redactado la pregunta el usuario y qué es lo que GUBIT ha contestado. Esto nos ayuda mucho para ver si debemos mejorar el modo en el que entiende cómo se le pregunta, o bien conseguir una mejor precisión en la respuesta.

Después, cuando la incidencia o solicitud está resuelta, la volvemos a introducir en el módulo de entrenamiento. De este modo, lo que intentamos es aglutinar esas mejoras en el proceso y realizar un reentrenamiento cada cierto tiempo (la previsión es hacerlo mensualmente). El objetivo es ir desarrollándola con el tiempo desde el área de TI.

Esta es una de las claves de GUBIT: el sistema irá adquiriendo conocimientos

Efectivamente. Por eso el concepto de Microsoft Copilot encaja muy bien con lo que queríamos. Para nosotros, GUBIT es como un compañero. Al igual que una persona, cuando empieza a trabaja en Grupo Ubesol no tiene experiencia y la va adquiriendo a base de explicarle las cosas, de hacer tareas, etc.

La IA es igual. Parte de unas capacidades y unos conocimientos muy buenos (es capaz de entender, sabe redactar, etc.), pero, por ejemplo, no es una IA especialista en nuestros procesos ni en nuestros manuales. Esa labor de reentrenamiento equivale a la experiencia que va adquiriendo la persona.

Es un copiloto para el usuario, pero, a la vez, es también un copiloto para el área de TI, porque este departamento tiene la responsabilidad de ir reentrenándolo, de ir incorporando esos casos para que adquiera esa experiencia. Cuando conocimos el nombre de Microsoft Copilot, vimos que encaja perfectamente en esa definición.

¿Qué pasos se han ido dando en Grupo Ubesol para su implantación?

El proyecto lo hemos dividido en distintas fases. La primera de ellas, la prueba de concepto, nos ha servido para volcar toda la documentación inicial. El objetivo de esa fase era solo validar que, cuando se pregunte al asistente, como mínimo, sepa de qué le estoy preguntando. En esta primera etapa no tenía tanta importancia el hecho de que pueda describir correctamente los pasos que hay que dar para resolver la cuestión determinada.

El objetivo de la primera fase era validar que, cuando se le pregunte, como mínimo, sepa de qué le estoy preguntando

El siguiente paso involucró a las personas del departamento de TI. Les pedimos que, antes de contestar las solicitudes que recibían por parte de los usuarios, hicieran esa pregunta a GUBIT para ver si la respuesta concordaba con la que habrían dado ellos. En caso contrario, había que reentrenarlo con la repuesta correcta. Comenzamos con esta fase poco después del verano 2023 y ahí fue cuando realmente empezamos el entrenamiento.

En la fase en la que nos encontramos ahora se ha liberado solo para un grupo de usuarios que no son del área de TI. Una vez que tiene el visto bueno por parte del departamento de sistemas, estamos validando qué es lo que pasa si la pregunta no la hace alguien acostumbrado a hablar con cierta terminología técnica.

Además, vamos añadiendo nuevos manuales, lo retroalimentamos con procesos que van cambiando o con aquellas solicitudes e incidencias que pasan al segundo nivel.

¿Se puede personalizar la respuesta dependiendo del perfil de usuario que pregunta?

Actualmente, GUBIT está enfocado en los procesos específicos de Grupo Ubesol y en nuestros manuales internos, a los que ya puede acceder cualquier persona de la organización. Por tanto, no vimos la necesidad de personalizar la respuesta atendiendo a los diferentes roles de usuario.

GRUPO UBESOL

Integrado por Ubesol y Laboratorios Maverick, este grupo es especialista en productos innovadores para el cuidado personal y del hogar. La compañía ofrece un servicio integral enfocado en el desarrollo personalizado y la fabricación de grandes volúmenes en sus tres plantas (Valencia, Tarragona y Madrid), equipadas con la última tecnología y uno de los mayores laboratorios de Europa (más de 2000 m2).

La decidida apuesta de Grupo Ubesol por la innovación se refleja en la implementación de soluciones basadas en IA en todos los departamentos, lo que lo convierte en pionero de su sector. Asimismo, la innovación tiene un papel central para el grupo, que cuenta con un experto equipo de I+D+i, formado por setenta especialistas con experiencia internacional en el desarrollo de una amplia gama de fórmulas.

El compromiso con la excelencia, la calidad contundente y la sostenibilidad le ha valido a Grupo Ubesol la confianza de la cadena de distribución líder en España, Mercadona, y, en el mercado exterior, de algunas de las multinacionales más importantes del sector, que le aportan expertise y gran especialización.

Lo que sí hemos hecho, por ejemplo, es entrenar a GUBIT con nuestros procedimientos y manuales relacionados con la seguridad, para que determinados usuarios puedan también preguntar sobre esos procedimientos. Eso sí que está completamente acotado a las personas de seguridad y se valida a través del perfil del usuario.

¿Habéis cosechado ya beneficios en el tiempo en el que lleva en funcionamiento?

Teniendo en cuenta la fase en la que nos encontramos —comenzamos en enero de 2024 con un número limitado de usuarios—, todavía no contamos con datos válidos de los que podamos extraer conclusiones. Lo que sí tenemos muy claro es que la manera de medirlo va a ser a través del número de solicitudes e incidencias que recibimos. Las previsiones que manejamos son reducir bastante su número, si tenemos en cuenta el nivel de acierto que estamos ya observando.

La manera de medir los resultados va a ser a través del número de solicitudes e incidencias que recibimos

Aparte de la precisión en la respuesta, también va a ser muy importante el grado de accesibilidad para los usuarios. Si somos capaces de hacer que sea fácil, sencillo y visual, será un éxito. Buscamos un modelo que esté al alcance de un clic, sencillo (que puedas preguntarle con tus propias palabras y te conteste en tu mismo idioma) y que, además, te devuelva la respuesta a lo que estás buscando.

¿Vais a seguir avanzando en Grupo Ubesol con este tipo de tecnologías?

Viendo el impacto que tiene la inteligencia artificial a través de ese concepto de copiloto o compañero, la apuesta es clara. Para nosotros, es una tecnología realmente transversal. Prueba de ello es ese puesto que hemos creado para implantar la IA en todos los departamentos de nuestra organización.

Hay otras tecnologías que solo se pueden aplicar en un área concreta. Por ejemplo, el objetivo de una capa MES (manufacturing execution system), que está muy enfocada a fabricación, es dar cobertura solo a este tipo de procesos.

Por el contrario, este enfoque de la inteligencia artificial da cobertura a todas las áreas de la organización. No puedes dejar fuera a ningún departamento, porque tenemos claro que todas las personas le van a sacar provecho de estos copilotos.

Es una tecnología que constituye una revolución. Por poner un ejemplo, Microsoft va a tener una tecla específica en los teclados para llamar a la IA. Si lo piensas: todos los teclados tienen ya la tecla de Windows. El que Microsoft apueste por que haya una nueva tecla para llamar a la IA va a obligar a hacer cambios a todas las marcas que fabrican los teclados, lo que da una idea de la apuesta que está haciendo este fabricante y la importancia que atribuye a esta tecnología en el corto plazo.

Esto coincide con lo que estamos viendo en el Grupo Ubesol.