Sino — IA industrial, de cero a la venta al cliente

De un vistazo

• Los clientes industriales fijan techos estrictos de coste, latencia y hardware; una precisión que no puede ejecutarse dentro de ellos no sirve de nada.
• Productos de IA industrial con modelos de lenguaje, redes neuronales de grafos y visión artificial, optimizados a la medida de cada cliente.
• Completado: productos llevados de cero a la venta al cliente durante tres años, de mayo de 2022 a mayo de 2025.

Aspectos destacados

• Modelos de lenguaje, de grafos y de visión

  Grandes modelos de lenguaje, redes neuronales de grafos y visión artificial, aplicados en productos industriales y no solo en investigación.

• Ajustados a los techos de coste y latencia

  Modelos optimizados para ejecutarse dentro de los límites de coste, latencia y hardware del cliente, no solo en el laboratorio.

• De cero a un producto vendido

  Productos llevados desde la primera idea hasta la entrega y la venta al cliente.

El reto

Los clientes industriales trabajan con techos estrictos de coste, latencia y hardware. Una precisión de nivel de investigación no sirve de nada si el modelo no puede ejecutarse dentro de esos límites.

Esa restricción marca la diferencia entre una demo y un producto por el que una fábrica realmente pagará. La pregunta de ingeniería nunca fue solo si un modelo funciona, sino si funciona en el hardware del cliente, dentro de su límite de latencia y a un coste que el cliente acepte.

Arquitectura

Varios productos basados en grandes modelos de lenguaje, redes neuronales de grafos y visión artificial. Los modelos se optimizaron de forma sistemática para encajar en los techos de coste, latencia y hardware de cada cliente, y se analizaron con propuestas para mejorarlos.

Lo que construí

Se entregaron productos de IA industrial desde cero hasta su venta al cliente. Los modelos que los sustentan se optimizaron de forma sistemática para encajar en las restricciones industriales y de coste.

• Problemas de vanguardia e industriales resueltos con IA.

• Productos llevados de cero a la venta, pasando por la entrega al cliente.

• Modelos ajustados a las restricciones, optimizados para los límites industriales y de coste de cada cliente.

• Análisis y mejora de modelos, con propuestas sistemáticas para mejorar cada modelo.

• Supervisión de entregas externas: se dirigieron, revisaron y aprobaron grandes proyectos desarrollados por otros equipos.

Resultado

Los productos de IA industrial llegaron a venderse a clientes, y la colaboración concluyó en mayo de 2025 tras tres años, la etapa profesional más larga de Mohammad. Además de sus propias entregas, dirigió, revisó y aprobó grandes proyectos desarrollados por otros equipos externos.

Mi papel

• Llevó productos de IA industrial desde cero hasta un producto entregado y vendido a clientes.
• Optimizó soluciones de IA para encajar en las restricciones industriales y de coste de cada cliente.
• Aplicó grandes modelos de lenguaje, redes neuronales de grafos, visión artificial y aprendizaje profundo a problemas de vanguardia e industriales.
• Analizó modelos de IA y propuso mejoras sistemáticas para ellos.
• Dirigió, revisó y aprobó grandes proyectos entregados por otros equipos externos.

Ingeniería

• Las restricciones son requisitos

  Los techos de coste, latencia y hardware se tratan como requisitos: la precisión solo cuenta si el modelo se ejecuta dentro de ellos.

• Optimización sistemática

  Los modelos se optimizaron de forma sistemática para encajar en las restricciones industriales y de coste del cliente.

• Revisión y aprobación del trabajo externo

  Se dirigieron, revisaron y aprobaron grandes proyectos desarrollados por otros equipos externos.

Resultados

• Los productos de IA industrial llegaron a venderse a clientes.
• Tres años de entregas, de mayo de 2022 a mayo de 2025: la etapa profesional más larga de Mohammad.
• Se dirigieron, revisaron y aprobaron grandes proyectos desarrollados por otros equipos externos.