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Cómo utilizar AeroGenie para optimizar los informes de adquisiciones en la aviación
agosto 27, 2025
¿Qué hace que las herramientas de IA entiendan el lenguaje humano? No es magia, es PLN. Descubre cómo funciona el PLN, hacia dónde se dirige y cómo está cambiando la forma en que consultamos y generamos informes con IA.
La elaboración de informes de compras en la aviación nunca ha sido fácil. Entre sistemas ERP inconexos, campos de datos crípticos y el gran volumen de información sobre proveedores y piezas, los equipos de informes dedican más tiempo a procesar datos que a analizarlos. Pero las herramientas de informes de IA comoAeroGenie—un asistente SQL basado en lenguaje natural y un generador de informes inteligente— está cambiando eso.
En esta guía, exploraremos cómo las herramientas de informes de IAsimplificar las adquisicionesPara fabricantes de aviación, talleres de MRO y equipos de compras. Descubrirá cómo simplifica la consulta de datos, ayuda a analistas y usuarios sin conocimientos técnicos a acceder a datos limpios y reduce el tiempo necesario para generar informes listos para producción.
También analizaremos cómo funciona AeroGenie bajo el capó, examinando cómo se compara con herramientas heredadas y otros sistemas NL2SQL, así como lo que significa para el futuro de la IA en la inteligencia de la aviación.
El problema de los informes sobre adquisiciones de aviación
La industria aeronáutica depende de informes de compras precisos, oportunos y, a menudo, altamente personalizados. Los compradores necesitan realizar un seguimiento de los costos de proveedores globales. Los ingenieros necesitan estadísticas de uso de piezas vinculadas a los modelos de aeronaves. El departamento financiero necesita conciliar los presupuestos de compras con las facturas. Y los ejecutivos necesitan resúmenes de alto nivel en los que puedan confiar en tiempos de volatilidad.
Sin embargo, a pesar de toda esta complejidad, las herramientas disponibles suelen ser insuficientes. La mayoría de las compañías de aviación dependen de enormes bases de datos SQL (lenguaje de consulta estructurado), a menudo en múltiples sistemas, que requieren profundos conocimientos técnicos para su manejo. Crear un informe sencillo puede llevar días o semanas, ya que los analistas escriben, prueban y revisan las consultas SQL, solo para que una parte interesada solicite un nuevo fragmento de datos que lo descompone todo.
Es un sistema diseñado para la fricción:
- Cuellos de botella de SQL que sólo unos pocos miembros del equipo pueden resolver.
- Formatos de datos de proveedores no estándar que aumentan el tiempo de limpieza.
- No existe una forma sencilla de automatizar métricas personalizadas o visualizar tendencias en las categorías de compras.
AeroGenie de ePlaneAI elimina estos bloqueadores al permitir que los equipos generen consultas SQL en lenguaje cotidiano, validen ambigüedades y creen informes pulidos, todo con solo unos pocos clics.
¿Qué es AeroGenie y cómo funciona?
AeroGenie es un asistente SQL con inteligencia artificial y un generador de informes inteligente, diseñado específicamente para equipos de aviación. En lugar de escribir manualmente consultas SQL complejas, los usuarios escriben preguntas en lenguaje natural como "Muéstrame el total de piezas pedidas por Boeing en el primer trimestre" o "Desglosa los costos de adquisición por región del proveedor".
Luego, AeroGenie traduce estas solicitudes en SQL preciso, ejecuta la consulta y devuelve resultados limpios y formateados, completos con gráficos, cuadros o tablas exportables.
En el corazón de AeroGenie se encuentra un motor de lenguaje natural a SQL (NL2SQL) que combina modelado de lenguaje, reconocimiento de esquemas y solicitudes iterativas de aclaración. Esto significa que no solo adivina lo que los usuarios desean, sino que formula preguntas adicionales cuando es necesario para eliminar ambigüedades. Por ejemplo, si un usuario dice "Obtén el gasto mensual en motores", pero el esquema contiene tanto engine_purchase_cost como engine_service_cost, AeroGenie le pedirá que aclare cuál usar.
Este enfoque centrado en el contexto hace que AeroGenie sea especialmente potente en la aviación, donde las bases de datos a menudo contienen múltiples campos con nombres similares y las métricas personalizadas varían según el departamento.
Características clave diseñadas para equipos de adquisiciones de aviación
AeroGenie no es solo un chatbot conectado a una interfaz SQL. Es una capa completa de inteligencia de compras que comprende las necesidades de los equipos de fabricación aeroespacial, MRO y logística.
Esto es lo que lo distingue:
- Aclaración inteligente de consultasAeroGenie utiliza controles de ambigüedad impulsados por IA para detectar solicitudes poco especificadas y solicitar detalles a los usuarios antes de generar SQL.
- Búsqueda consciente del esquemaConoce los nombres de las tablas, los encabezados de columna y las uniones, para que usted no tenga que hacerlo. Asigna automáticamente la entrada de usuario difusa o abreviada a los términos exactos del esquema.
- Modelado de métricas personalizadoLos equipos de compras suelen basarse en KPI (Indicadores Clave de Rendimiento) definidos internamente, como el coste por hora de vuelo o la tasa de penalización por retraso del proveedor. AeroGenie puede ser entrenado para reconocerlos y calcularlos.
- Generador de informes sin código:Una vez que se ejecuta una consulta, AeroGenie genera imágenes y resultados tabulares que puede exportar o integrar, sin necesidad de una plataforma de BI (Business Intelligence).
- Registros de auditoría seguros:Cada consulta y edición se registra, por lo que los equipos de finanzas y los auditores pueden verificar exactamente cómo se extrajo cada número.
¿Por qué NL2SQL está en auge en las herramientas empresariales?
El lenguaje natural a SQL (NL2SQL) se está volviendo común en los conjuntos de herramientas de datos empresariales, ya que democratiza el acceso a datos complejos, sin requerir que todos los miembros del equipo sean expertos en SQL.
En las grandes organizaciones aeroespaciales, la información de compras o finanzas suele residir en extensas bases de datos relacionales. Históricamente, solo los analistas con conocimientos de SQL podían extraer información de estos sistemas. NL2SQL elimina este cuello de botella al permitir que cualquier persona, desde gerentes de operaciones hasta coordinadores de proveedores, pueda formular preguntas en lenguaje sencillo y obtener respuestas inmediatas.
La tecnología ha ganado fuerza gracias a dos tendencias convergentes:
- El auge de la IA generativa y los LLM:Herramientas como Gemini, GPT y Claude facilitan el análisis del lenguaje natural y la comprensión de la intención del usuario.Google Cloud).
- El coste y la escala de los almacenes de datos modernosCon plataformas como BigQuery, Snowflake y Redshift, las empresas están ingiriendo más datos que nunca y necesitan formas más rápidas de consultarlos a escala.
NL2SQL conecta a los usuarios con experiencia técnica con los usuarios sin conocimientos técnicos. AeroGenie va un paso más allá al añadir entrenamiento de esquemas específicos para aviación y resolución de ambigüedades, además de los flujos de trabajo estándar de LLM.
El problema con las herramientas NL2SQL listas para usar
Si bien la promesa de NL2SQL es enorme, muchas herramientas fracasan cuando se implementan en entornos de producción del mundo real porque las soluciones genéricas a menudo carecen del contexto y los matices necesarios para las consultas de nivel empresarial.
A continuación se muestran algunos puntos de fallo comunes:
- Ambigüedad en la entrada del usuarioMuchos motores NL2SQL tienen dificultades con preguntas poco específicas, como "Muéstrame el estado del inventario", que podría referirse a cualquiera de una docena de campos en varias tablas. Sin aclaración, la herramienta realiza suposiciones, y a menudo se equivoca.
- Desajuste de esquemaLos modelos estándar se entrenan con conjuntos de datos abiertos o esquemas de comercio electrónico, no con su base de datos de aviación propietaria. Esto genera uniones incompatibles, filtros faltantes y agrupaciones imprecisas.
- Falta de retroalimentación de erroresCuando falla la generación de SQL, muchas herramientas simplemente muestran un error de sintaxis o una pantalla en blanco. No realizan preguntas de seguimiento ni refinan su lógica basándose en los comentarios de los usuarios.
AeroGenie soluciona estas deficiencias con reconocimiento de esquemas integrado, comprobaciones dinámicas de ambigüedad y un bucle interactivo de indicaciones. En lugar de una generación SQL única, se trata de una conversación continua con contexto en cada paso.
Cómo AeroGenie mejora NL2SQL con reconocimiento de esquemas
Una de las características destacadas de AeroGenie es su profundo conocimiento de esquemas. A diferencia de las herramientas genéricas NL2SQL que intentan mapear el lenguaje natural a una estructura imprecisa y universal, AeroGenie se entrena con las definiciones de tabla, la lógica de negocio y las convenciones de nomenclatura reales.
Conciencia del esquema significa:
- AeroGenie comprende los nombres de sus columnas, las relaciones de tablas y las métricas comerciales.
- Sabe que “salidas a tiempo” probablemente se refiere a una columna específica filtrada por attendance_status = 'On-Time'.
- Puede desambiguar (resolver confusiones) entre campos con nombres similares en distintas tablas (p. ej., flight_id en vuelos programados vs. vuelos completados).
Este nivel de comprensión permite a AeroGenie producir SQL que no solo es sintácticamente correcto sino también semánticamente preciso para que usted obtenga los datos correctos la primera vez.
AeroGenie también utiliza la búsqueda vectorial y el mapeo de metadatos para identificar alias de tablas, rutas de unión y linaje de datos. En otras palabras, sabe lo que probablemente el usuario...quiso decir, incluso si la entrada no fue perfecta (Google Cloud).
Manejo de la ambigüedad: ¿Qué hace diferente a AeroGenie?
La ambigüedad es la causa silenciosa del rendimiento de NL2SQL. Si un usuario escribe "Muéstrame el rendimiento del segundo trimestre", ¿cómo debería el sistema saber si debe mostrar los ingresos, el número de vuelos, el consumo de combustible o todo lo anterior? Si una herramienta genérica no se equivoca, normalmente se bloqueará.
AeroGenie, sin embargo, trata la ambigüedad como un problema solucionable.
Aquí te explicamos cómo:
- Ingeniería rápida:AeroGenie utiliza ejemplos de pocas tomas para entrenar al modelo a reconocer entradas vagas.
- Preguntas de seguimientoSi una consulta carece de los detalles necesarios, AeroGenie pausa la consulta y solicita al usuario aclaraciones. Por ejemplo, podría preguntar: "¿Desea obtener los ingresos, las ganancias o los costos operativos del segundo trimestre?".
- Bucle de retroalimentación del usuarioLa herramienta ofrece borradores de SQL editables y explicaciones para que los usuarios puedan corregir las suposiciones sin tener que empezar de nuevo.
- Contexto incrustadoAl generar SQL, AeroGenie carga metadatos de tablas, descripciones de métricas comerciales y preguntas formuladas previamente para mejorar la coincidencia de intenciones.
Al tratar cada interacción como parte de un diálogo más amplio y continuo, AeroGenie genera informes más precisos y confiables a lo largo del tiempo.
Por qué a los usuarios empresariales les encanta NL2SQL y dónde falla
Para usuarios empresariales como analistas, profesionales del marketing y gerentes de operaciones, NL2SQL supone una revolución. En lugar de esperar a que los equipos de datos escriban y revisen las consultas, pueden formular preguntas en un lenguaje sencillo y obtener respuestas instantáneas.
- ¿Cuántos retrasos de carga tuvimos la semana pasada?
- "¿Cuál es nuestro tiempo de respuesta promedio para la Ruta 3 en el primer trimestre?"
- “¿Qué aeropuerto tuvo más conexiones perdidas en junio?”
Pero no es una solución perfecta. NLSQL presenta fallas y debilidades cuando:
- Los datos contienen formatos inconsistentes (“1k” vs. “1000” vs. “1,000.0”).
- Las métricas son personalizadas y complejas (por ejemplo, “ingresos ponderados por milla”).
- Los usuarios hacen preguntas de varios pasos o poco especificadas.
- La herramienta NL2SQL no conoce su esquema ni sus uniones.
Sin un conocimiento específico del dominio, la mayoría de las herramientas genéricas producen SQL erróneo, incompleto o desalineado con la pregunta de negocio. AeroGenie soluciona esto con entrenamiento de esquemas, bucles de retroalimentación y comprobaciones proactivas de ambigüedad, acortando la distancia entre lo que los usuarios...decir o preguntary lo que ellossignificar.
Entre bastidores: cómo AeroGenie genera SQL
El proceso que utiliza AeroGenie para generar SQL es deliberadamente de múltiples capas para reducir errores y maximizar la confianza.
Así es como funciona bajo el capó:
- Clasifica la pregunta¿Se trata de una consulta directa, ambigua o de un análisis de varios pasos? El agente de enrutamiento decide.
- Contexto de cargas:Extrae metadatos del esquema, lógica empresarial, consultas recientes y ejemplos integrados en vectores en el mensaje.
- Genera un borrador de SQL:Utilizando Gemini y una lógica LLM (modelo de lenguaje grande) optimizada, AeroGenie escribe una consulta inicial.
- Realiza comprobacionesEvalúa si el SQL se alinea con la intención y la sintaxis. De no ser así, entra en un bucle de aclaración.
- Avisa al usuario (si es necesario):El usuario podría ver: "¿Qué métrica le gustaría utilizar para 'rendimiento'?"
- Ejecuta y resume:Una vez finalizado el SQL, AeroGenie lo ejecuta y devuelve una explicación en inglés sencillo de los resultados.
Este flujo de trabajo refleja el enfoque propio de Google para NL2SQL en BigQuery y Gemini, donde el refinamiento de la retroalimentación, la búsqueda semántica y los modelos de análisis de contribución trabajan juntos para respaldar incluso preguntas de datos complejas.Google Cloud).
Abordar consultas ambiguas, poco especificadas y complejas
NL2SQL funciona a la perfección cuando las preguntas son claras y los datos son simples. Pero esta confusión es frecuente. Muchos analistas no saben qué buscan al examinar los datos, y la mayoría de las preguntas empresariales se dividen en tres categorías complejas:
- Ambiguo¿Cuántos pedidos se enviaron el último trimestre? ¿En qué región? ¿Nacional o internacional? ¿Todas las categorías de productos?
- Underspecified: “Muéstrame la tasa de retorno por equipo”. – ¿Qué equipo? ¿En qué período? ¿Qué tipo de retorno?
- Complejo:“¿Qué provocó la caída de nuestros márgenes en el segundo trimestre en el sudeste?” – Esto requiere un razonamiento de varios pasos, no una sola consulta SQL.
Estas consultas no se pueden resolver únicamente con la fuerza bruta de LLM. AeroGenie las gestiona mediante una combinación de:
- Agentes de enrutamientopara clasificar los tipos de preguntas
- Búsqueda de vectorespara recuperar consultas y esquemas resueltos similares
- Bucles de clarificaciónque hacen preguntas de seguimiento antes de generar SQL
- Modelos de análisis de contribuciónDesglosar los impulsores clave del cambio
El poder de los bucles de retroalimentación y la capacitación de los usuarios
Una de las características más ignoradas de los sistemas NL2SQL es la retroalimentación colaborativa. La correcta ejecución de SQL, al igual que con los modelos de IA generativa, es iterativa.
AeroGenie incorpora bucles de retroalimentación en tiempo real en varios puntos:
- Antes de la generación de consultas:Puede que aparezca el siguiente mensaje: "¿Qué columna de fecha deberíamos utilizar: fecha_de_envío o fecha_de_pedido?"
- Después de la creación del borrador SQL:Pregunta: "¿Esto coincide con lo que esperabas?"
- Después de que se devuelvan los resultados:Los usuarios pueden calificar la salida o marcar errores.
Estas señales entrenan el modelo a lo largo del tiempo para alinearse con sus datos, su lógica comercial y el vocabulario específico de la empresa (por ejemplo, “CPM” podría significar algo diferente en marketing que en operaciones).
Incluso los usuarios técnicos se benefician, ya que pueden evitar consultas repetitivas y centrarse en refinar la lógica, mejorar los paneles u optimizar el rendimiento.
Por qué la calidad de sus datos determinará el éxito o el fracaso de NL2SQL
No importa cuán avanzada sea su interfaz de lenguaje natural, su inteligencia depende de los datos subyacentes. Si sus datos son confusos, inconsistentes o carecen de contexto, NL2SQL fallará por completo o producirá respuestas alucinantes.mirarcierto, pero no lo son.
Minas terrestres comunes:
- Formato inconsistente:"Macho", "macho" y "M" significan lo mismo, pero el modelo no lo sabrá a menos que esté entrenado o limpio.
- Sopa de acrónimosTodas las empresas tienen abreviaturas sin documentar. NL2SQL no puede deducir qué significa «margen FRC» o «NRR» sin contexto ni anotaciones.
- Uniones de tablas deficientes:Si su esquema no está diseñado para la claridad relacional, NL2SQL generará consultas inexactas o rotas.
- Lógica de negocio personalizada¿Cómo calcula su empresa el CAC (costo de adquisición de clientes), la tasa de abandono o la velocidad de ventas? Eso no está en el modelo a menos que lo incorpore.
AeroGenie cubre estas brechas mediante la creación de perfiles de datos, vistas sugeridas automáticamente y enriquecimiento de metadatos a nivel de esquema, pero su equipo de datos interno aún deberá invertir en:
- Vocabulario controlado
- Convenciones de nomenclatura consistentes
- Vistas simplificadas y combinables para los casos de uso de cada departamento
Más allá de los paneles de control: casos de uso que importan
NL2SQL desbloquea una variedad de casos de uso de análisis de autoservicio con los que los paneles tradicionales tienen dificultades, especialmente los equipos no técnicos.
A continuación se muestran algunos ejemplos:
- Éxito del cliente:“Muéstrame el riesgo de abandono de clientes con menos de 3 inicios de sesión en los últimos 30 días y un ticket de soporte abierto”.
- Operaciones de ventas: “¿Cuál es el tamaño promedio de las operaciones del tercer trimestre en el segmento del mercado medio, en comparación con el segundo trimestre?”
- Marketing“¿Qué campañas tuvieron el mejor ROI en términos de relación LTV:CAC este año?”
Y con funciones como el análisis de contribuciones, AeroGenie puede profundizar aún más. Por ejemplo, si los ingresos disminuyen, puede ayudar a responderpor quémediante el análisis del desempeño regional, las categorías de productos y los grupos de clientes sin segmentación manual (Google Cloud).
La ventaja de Gemini + BigQuery
Aunque muchas herramientas NL2SQL prometen practicidad, pocas se basan en una infraestructura escalable con la complejidad empresarial. Ahí es donde destacan los modelos Gemini de Google y el ecosistema de BigQuery.
Gemini Flash 1.5 actúa como un agente de enrutamiento, clasificando las preguntas por complejidad y determinando cómo manejarlas, ya sea a través de la generación simple de SQL, análisis de contribuciones o resolución de ambigüedades.Google Cloud).
Mientras tanto, BigQuery hace el trabajo pesado:
- Almacena pares de entrenamiento de preguntas SQL con incrustaciones vectoriales
- Utiliza la búsqueda vectorial nativa para recuperar preguntas semánticamente similares
- Ejecuta SQL validado a escala
- Modelos de contribución de Powers que resaltan qué cambió y por qué
Esta combinación permite realizar consultas en tiempo real, perfeccionar modelos y obtener información explicable, todo ello sin necesidad de codificación manual.
También protege su pila de análisis para el futuro: a medida que Gemini mejora, sus flujos de trabajo NL2SQL se vuelven más inteligentes sin necesidad de reequipar su infraestructura.
Casos de uso: NL2SQL brilla en todos los departamentos
NL2SQL resuelve problemas reales en todos los departamentos, no solo en BI. A continuación, se presentan algunos casos de uso eficaces:
- Operaciones de marketing y ventas:“¿Cuál fue nuestro CAC por canal el mes pasado?”
- Finanzas:“Muéstrame todos los gastos superiores a $5000 en el segundo trimestre en APAC”.
- Equipos de productos:“¿Cuántos usuarios abandonaron el proceso entre los pasos 2 y 3 del proceso de incorporación?”
- Éxito del cliente: "¿Qué cuentas tienen tickets de soporte abiertos y no han iniciado sesión este mes?"
Tradicionalmente, responder a estas preguntas requería esperar a un equipo de datos, analizar los paneles de control o comprender las relaciones entre esquemas. NL2SQL cambia esto al actuar como traductor para usuarios sin conocimientos técnicos.
El análisis de contribución de AeroGenie ayuda aún más a los equipos de negocios al revelar información que ni siquiera sabían que debían buscar. Por ejemplo, AeroGenie puede identificar que la mayor parte de la pérdida de clientes del último trimestre provino de clientes con una versión específica del sistema operativo móvil.
¿Qué sigue? Análisis para todos, a gran escala
El objetivo es realizar consultas más rápidas y lograr un acceso más amplio.
El objetivo no es solo consultas más rápidas, sino un acceso más amplio. Con herramientas como AeroGenie, avanzamos lentamente hacia un futuro donde:
- Los equipos comerciales no necesitan esperar en una cola de solicitudes de datos.
- Los analistas se centran en la estrategia, no en la sintaxis.
- Los conocimientos surgen antes de que las partes interesadas siquiera piensen en preguntar.
NL2SQL está cambiando la cultura de los datos. En lugar de ingenieros de datos y guardianes, cualquier persona de la organización puede comprender el rendimiento del negocio.
A medida que más y más empresas integren la búsqueda de vectores, el análisis de contribuciones y los agentes de enrutamiento, los conocimientos de PNL eventualmente se generalizarán.
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Glosario de términos de PNL y NL2SQL
A continuación, se incluye un glosario rápido para ayudar a decodificar la jerga, con una calificación de cuán esencial es cada uno para comprender la tecnología:
Comprobación de ambigüedad
Definición:Un proceso en el que el sistema solicita aclaración si una pregunta podría tener múltiples significados.
Ejemplo:Pregunta: «Muéstrame los datos de Airbus». La IA podría responder: «¿Te refieres a las cifras de entrega de aeronaves o a los informes de mantenimiento?».
Por qué es importante:Mantiene las decisiones basadas en intenciones claras, especialmente cuando los términos tienen múltiples significados en la aviación (por ejemplo, “aterrizaje” vs. “derechos de aterrizaje”).
BigQuery
Definición:Un almacén de datos sin servidor y totalmente administrado de Google Cloud que permite a los usuarios ejecutar consultas rápidas basadas en SQL en grandes conjuntos de datos mediante herramientas de análisis y aprendizaje automático integradas.
Ejemplo:AeroGenie utiliza BigQuery para almacenar pares de entrenamiento de preguntas-SQL, ejecutar búsquedas vectoriales y ejecutar consultas SQL finales a escala.
Por qué es importante:BigQuery proporciona la velocidad, la escalabilidad y la infraestructura para herramientas NL2SQL de nivel empresarial, lo que permite análisis en tiempo real, modelado de contribuciones e integración fluida de LLM (Large Language Model) (Google Cloud).
Análisis de contribuciones
Definición:Un método estadístico para identificar qué factores contribuyeron más a un resultado o cambio en los datos.
Ejemplo:Al notar un aumento en los costos del combustible, esta herramienta podría desglosarlo: aumento del 40% en el precio del combustible para aviones, retrasos en los vuelos del 30%, cambios de ruta del 20%.
Por qué es importante:Identifica qué impulsa las tendencias de costos o rendimiento en toda la flota.
Modelo de contribución
Definición:Un modelo de aprendizaje automático (como los de BigQuery ML) que se utiliza para analizar cómo las variables afectan las métricas comerciales.
Ejemplo:Ayuda a determinar si los cambios en las rutas de vuelo o la falta de personal son los principales responsables de las caídas en el rendimiento a tiempo.
Por qué es importante:Explica el “por qué” detrás de los cambios de KPI.
Aprendizaje de pocos disparos
Definición:Enseñar a un modelo de IA a realizar una tarea mostrándole solo unos pocos ejemplos.
Ejemplo:Escribes “Mostrar horas del motor de los últimos 3 meses” y, después de corregirlo dos veces, la IA aprende el formato que quieres.
Por qué es importante:Reduce el tiempo de entrenamiento y mejora la personalización de la IA para cada empresa.
Cláusula de unión
Definición:Una operación SQL que conecta datos de dos o más tablas según información compartida.
Ejemplo:Vincular los horarios de los pilotos con los registros de mantenimiento de la aeronave para ver cómo el tiempo de inactividad afecta la dotación de personal.
Por qué es importante:Esencial para obtener información multifuncional, como la combinación de datos de operaciones y RR.HH.
Modelo de lenguaje grande (LLM)
Definición:Un tipo de IA entrenada con datos de texto masivos para comprender y generar lenguaje humano, como Gemini o GPT.
Ejemplo:Puede convertir “¿Qué rutas tuvieron más cancelaciones el mes pasado?” en una consulta de base de datos real.
Por qué es importante:Los LLM son el cerebro detrás de la capacidad de Document AI para comprender las preguntas de las partes interesadas.
Metadatos
Definición: Datos que describen otros datos, proporcionando contexto y significado a los campos, tablas y relaciones de la base de datos. En los informes de adquisiciones de aviación, esto puede incluir descripciones de columnas, tipos de datos o reglas de negocio asociadas a cada campo.
Ejemplo:AeroGenie utiliza el mapeo de metadatos para comprender que attendance_status = 'On-Time' está vinculado a métricas de desempeño a tiempo.
Por qué es importante:Los metadatos ayudan a las herramientas NL2SQL a interpretar correctamente la intención del usuario, resolver ambigüedades y generar consultas precisas sin necesidad de que los usuarios conozcan el nombre de cada tabla o columna.Google Cloud).
Reconocimiento de entidades nombradas (NER)
Definición:Un método en el que la IA identifica cosas específicas como nombres de personas, lugares o empresas.
Ejemplo:En un registro de soporte, se identifica a “Boeing 737” como modelo, “Dallas” como ubicación y “GE” como proveedor de motores.
Por qué es importante:Permite el filtrado y etiquetado inteligente de documentos de texto largos.
Procesamiento del lenguaje natural (PLN)
Definición:El campo de la IA que ayuda a las computadoras a comprender el lenguaje humano (IBM |https://www.ibm.com/think/topics/natural-language-processing).
Ejemplo:Permite que el personal pregunte: "Muéstreme todos los aviones cuya inspección vence", en lugar de tener que escribir SQL.
Por qué es importante:Es fundamental hacer que los datos complejos sean accesibles para el personal no técnico.
NL2SQL (lenguaje natural a SQL)
Definición:Tecnología que convierte una pregunta en inglés simple en una consulta de base de datos SQL estructurada.
Ejemplo:“¿Qué rutas perdieron más ingresos el último trimestre?” se convierte en una consulta precisa en su base de datos de operaciones.
Por qué es importante:Permite la conversación natural con los sistemas de datos empresariales.
Ingeniería rápida
Definición:Elaborar mejores preguntas o aportaciones para obtener respuestas precisas de una IA.
Ejemplo:En lugar de “Ingresos por ruta”, decir “Desglose de ingresos mensuales por ruta de vuelo, segundo trimestre de 2024”.
Por qué es importante:Mejora la salida de IA sin necesidad de tocar el código.
Agente de enrutamiento
Definición:Una herramienta que decide cómo manejar su solicitud: búsqueda SQL básica versus análisis avanzado.
Ejemplo:Podría dirigir la pregunta “¿Cuál es nuestra huella de CO₂?” a un modelo de emisiones, no solo a una base de datos SQL.
Por qué es importante:Optimiza qué herramientas de backend responden para lograr la mejor precisión.
Esquema
Definición:El plano de su base de datos. Indica cómo existen las tablas, qué contienen y cómo se conectan.
Ejemplo:Como un plano que muestra dónde se encuentran los nombres de los pilotos, las identificaciones de las aeronaves y las fechas de los vuelos en sus sistemas.
Por qué es importante:La IA necesita el esquema para comprender cómo extraer los datos correctos.
Búsqueda semántica
Definición:Búsqueda basada en significado, no solo en palabras clave, a menudo utilizando incrustaciones de IA.
Ejemplo:Al escribir “retrasos de mantenimiento recientes” aparecen registros incluso si no se utiliza la frase exacta.
Por qué es importante:Recupera información más relevante, incluso con entradas imprecisas.
Rigidez sintáctica
Definición:SQL tiene reglas estrictas; una coma faltante o un error tipográfico pueden romper toda la consulta.
Ejemplo:“SELECT * FROM Aircraft WHERE status = ‘delayed’ fallará sin las comillas de cierre.
Por qué es importante:Destaca por qué NL2SQL es tan útil: elimina esa fragilidad.
Tokenization
Definición:Dividir el texto en partes (palabras, subpalabras, etc.) para que la IA pueda procesarlo.
Ejemplo:“Pista cerrada” se divide en “pista” y “cerrado” para que la IA pueda entenderlo.
Por qué es importante:Fundamento de cómo los LLM leen y analizan textos.
Incrustación de vectores
Definición:Convertir texto en matemáticas para que la IA pueda medir el significado y la similitud (Google Cloud).
Ejemplo:“Consumo de combustible” y “tasa de consumo” significan cosas similares; las incorporaciones ayudan a la IA a saberlo.
Por qué es importante:Permite la coincidencia, clasificación y recuperación inteligente de documentos.
Búsqueda de vectores
Definición:Un método de recuperación de información basado en el significado semántico, en lugar de en coincidencias exactas de palabras clave. Compara el texto mediante representaciones matemáticas (incrustaciones vectoriales) para encontrar la coincidencia más cercana en significado.
Ejemplo:Un usuario escribe “gasto de compra de motor” y la IA muestra un campo denominado “costo_de_adquisición_de_motor” porque los conceptos son similares, incluso si las palabras no coinciden exactamente.
Por qué es importante:La búsqueda vectorial ayuda a las herramientas NL2SQL como AeroGenie a comprender lo que los usuariossignificar, no sólo lo que ellosdecir, mejorando la precisión de la consulta incluso cuando la redacción es vaga o inconsistente (Google Cloud).
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