Keynote IKERLAN – Asistentes multimodales e IkerVal para la IA Industrial

En este Keynote, Jon Carmona (investigador del equipo de Inteligencia Artificial en IKERLAN) presenta dos desarrollos punteros que están redefiniendo cómo se aplica la inteligencia artificial en los procesos industriales: IK-MULTIASSIST, un asistente multimodal capaz de ver, escuchar y razonar para asistir a operarios y técnicos en tareas complejas, e IkerVal, la plataforma que evalúa de forma rigurosa LLMs y asistentes antes de su despliegue en entornos reales.

Durante la sesión, Jon explica cómo la combinación de modelos multimodales, procesamiento de voz, generación de texto y conocimiento experto del dominio permite crear sistemas capaces de responder en tiempo real, adaptarse a distintos escenarios industriales y ofrecer asistencia técnica sin necesidad de consultar manuales o documentación. Además, muestra cómo IkerVal unifica todas las evaluaciones necesarias —benchmarks, pruebas automatizadas con LLMs, tests de robustez y análisis de alucinaciones— para garantizar que cualquier asistente sea seguro, consistente y fiable desde el primer uso.

Este enfoque demuestra cómo la IA industrial puede avanzar hacia soluciones más robustas, trazables y preparadas para afrontar la complejidad real de los procesos productivos.

Resultados destacados

✅ Asistente multimodal capaz de interpretar imagen, texto y voz para apoyar a operarios
✅ Respuestas contextualizadas basadas en conocimiento experto del dominio
✅ Evaluación completa y automatizada de LLMs y asistentes mediante IkerVal
✅ Detección temprana de errores, inconsistencias y comportamientos no deseados
✅ Mejora continua del asistente industrial gracias a evaluaciones iterativas
✅ Aplicación real en casos de mantenimiento, SAT, servicio remoto, documentación y automatización

Transferencia al mercado

El trabajo de IKERLAN muestra cómo asistentes multimodales y herramientas avanzadas de evaluación pueden convertirse en una nueva capa de inteligencia para la industria. Este enfoque permite:

• Integrar IA generativa en procesos donde la precisión y la seguridad son críticas

• Asistir a técnicos y operarios en tiempo real sin depender de documentación estática

• Validar y depurar asistentes mediante evaluaciones sistemáticas antes del despliegue

• Aumentar la fiabilidad de los sistemas gracias a pruebas de robustez y trazabilidad

• Desarrollar soluciones preparadas para transferirse a entornos industriales exigentes

• Acelerar la adopción de la IA en mantenimiento, calidad, soporte y automatización

Una visión que apuesta por una inteligencia artificial industrial más fiable, evaluada y orientada a resolver los retos reales de la fabricación avanzada.