Agentes IA para entornos técnicos

– Diferencia entre chatbot, copiloto, tutor y agente IA.
– Qué es un agente IA técnico.
– Casos de uso en automatización industrial.
– Casos de uso en formación técnica.
– Casos de uso en mantenimiento y soporte.
– Diferencia entre agente generalista y agente especializado.
– Límites de un agente IA en entornos industriales.
– Riesgos de respuestas incorrectas en contextos técnicos.
– Papel del técnico humano en la validación.
– Laboratorio: diseño conceptual de un agente IA para soporte técnico.

– Rol del agente.
– Instrucciones del sistema.
– Base de conocimiento.
– Memoria o contexto de trabajo.
– Flujo de conversación.
– Preguntas de diagnóstico.
– Formato de respuesta.
– Reglas de seguridad y límites.
– Evaluación de respuestas.
– Laboratorio: creación del esquema funcional de un agente técnico.

– Qué es una base de conocimiento.
– Qué documentos puede usar un agente técnico.
– Manuales de PLC, HMI y SCADA.
– Programas, ejercicios y prácticas.
– Tablas de variables, alarmas y comunicaciones.
– Procedimientos de mantenimiento.
– Checklists y guías de diagnóstico.
– Cómo limpiar y ordenar documentos antes de subirlos.
– Cómo evitar contradicciones en la base de conocimiento.
– Laboratorio: preparación de una base de conocimiento técnica.

– Qué es un prompt maestro.
– Rol y especialización del agente.
– Contexto de uso.
– Nivel del usuario.
– Fuentes permitidas.
– Formato de respuesta.
– Reglas de seguridad.
– Qué hacer cuando no sabe.
– Qué hacer ante preguntas ambiguas.
– Laboratorio: creación del prompt maestro de un agente técnico.

– Qué es un tutor IA técnico.
– Diferencia entre responder dudas y enseñar.
– Adaptación al nivel del alumno.
– Explicaciones paso a paso.
– Preguntas de comprobación.
– Corrección de ejercicios.
– Creación de prácticas.
– Generación de tests.
– Feedback formativo.
– Laboratorio: diseño de un tutor IA para un curso técnico.

– Qué es un agente de diagnóstico.
– Árboles de fallo.
– Preguntas guiadas al técnico.
– Diagnóstico de señales PLC.
– Diagnóstico de alarmas.
– Diagnóstico de comunicaciones OPC UA, Modbus TCP y MQTT.
– Diagnóstico de HMI/SCADA.
– Checklists de intervención.
– Registro de incidencias.
– Laboratorio: agente de diagnóstico para una avería simulada.

– Qué es un agente documental.
– Consulta de manuales y procedimientos.
– Consulta de tablas de variables.
– Consulta de alarmas.
– Consulta de mapas OPC UA, Modbus y MQTT.
– Respuestas basadas en documentos.
– Cómo citar o referenciar fuentes internas.
– Qué hacer si la información no está en la documentación.
– Control de alucinaciones.
– Laboratorio: agente de consulta documental técnica.

– Diferencia entre agente documental y agente conectado a datos.
– Datos en tiempo real frente a documentación.
– Datos procedentes de PLC o simulador.
– Datos procedentes de Node-RED.
– Datos procedentes de MQTT.
– Logs, CSV e históricos.
– Cómo usar datos para contexto de diagnóstico.
– Límites de seguridad en datos industriales.
– Diseño conceptual de integración agente-datos.
– Laboratorio: diseño de agente conectado a datos de una mini-célula.

– Por qué hay que evaluar un agente IA.
– Preguntas de prueba.
– Casos fáciles, medios y difíciles.
– Casos trampa.
– Respuestas peligrosas.
– Control de alucinaciones.
– Pruebas de regresión.
– Métricas cualitativas de calidad.
– Mejora continua del agente.
– Laboratorio: banco de pruebas de un agente técnico.

– Riesgos de agentes IA en industria.
– Riesgos de agentes IA en formación técnica.
– Qué no debe decidir un agente.
– Cuándo debe escalar a un humano.
– Respuestas ante seguridad de máquinas.
– Respuestas ante modificación de programas PLC.
– Respuestas ante mandos desde HMI o PC.
– Protección de información técnica.
– Privacidad, datos internos y documentación sensible.
– Laboratorio: política de seguridad de un agente técnico.