Lo que desarrolla Artabel y dónde se ha utilizado.

Sistemas de información empresarial

Sistemas configurables para producción, compras, logística, contabilidad y aprobación de documentos, con acceso por roles, informes e integración con los sistemas existentes, mantenidos durante muchos años.

Entregado: VRPIS, la plataforma empresarial de un productor de aluminio, en uso diario desde 2017.

Recuperación basada en fuentes y RAG

Ingesta, OCR y extracción de la estructura de página y los metadatos en archivos heterogéneos; recuperación híbrida léxica y semántica; generación que cita el pasaje utilizado. Las afirmaciones sin respaldo en los resultados generados se tratan como defectos.

Construido y en funcionamiento: un archivo documental corporativo que abarca ocho años, con clasificación y analítica mediante IA; un programa de inteligencia documental en curso desde 2023.

Visión artificial e imagen médica

Clasificación, detección y segmentación en imágenes ruidosas, escasas o clínicamente sensibles, con mapeo anatómico, cuantificación de superficies y puntuación independiente del observador.

Referencia de investigación: cuantificación automatizada de lesiones de eccema por región anatómica — yemas de los dedos, dedos, palmas, dorso de la mano, muñecas — con el Hospital Universitario de Basilea.

Voz, lenguaje y extracción estructurada

Reconocimiento de voz y documentación estructurada a partir de dictados profesionales y del audio de las consultas; extracción de entidades y relaciones a partir de texto no estructurado, volcadas en los esquemas que ya utilizan sus sistemas.

Referencia de investigación: transcripción y resumen automatizados de consultas de dermatología, que generan documentación clínica estructurada con validación humana — con el Hospital Universitario de Basilea.

Modelización predictiva y series temporales

Previsión, detección de anomalías y estimación de la vida útil restante a partir de datos de sensores y de proceso, evaluadas en función del coste de una falsa alarma y del de un fallo no detectado.

Entregado a onsemi, fabricante de semiconductores: agregación de más de cincuenta flujos de datos de sensores para predecir con IA la vida útil de componentes eléctricos.

IA centrada en los datos y calidad de los conjuntos de datos

Auditar un conjunto de datos antes de modelizarlo: muestras ajenas al tema, casi duplicados, errores de etiquetado y los problemas de calidad que, sin que se note, limitan lo que puede lograr cualquier modelo.

Referencia de investigación: limpieza automatizada de grandes colecciones de imágenes — detección de muestras ajenas al tema, casi duplicados y errores de etiquetado.

Datos sintéticos y generativos

Generación de material de entrenamiento y de prueba cuando los datos reales no pueden compartirse, con métricas de fidelidad, diversidad, utilidad en tareas posteriores y fuga de información privada evaluadas por separado.

Referencia de investigación: un proyecto de benchmarking de datos sintéticos, que desarrolla métricas de evaluación y benchmarks comparativos.

Agentes de asistencia bajo control humano

Asistentes limitados a una tarea dentro de un flujo de trabajo profesional definido: acceso acotado a herramientas, atribución explícita de fuentes, una persona designada que aprueba antes de publicar nada y una alternativa manual.

Referencia de investigación: automatización de flujos de trabajo de informática forense, en la que cada paso es atribuible y un perito cualificado aprueba el resultado.

3D, RV e interfaces inmersivas

Visualización 2D y 3D configurable y entornos inmersivos para la docencia, la investigación y la inspección técnica.