Descripción
Cognite Atlas AI™ es un banco de trabajo integral de agentes de IA industrial de bajo código diseñado para acelerar la adopción y el impacto de la IA en los sectores industriales. Proporciona a los equipos digitales las herramientas para crear, desplegar y gestionar agentes de IA sin necesidad de codificación extensa, democratizando la IA en toda la organización.
En su núcleo, Cognite Atlas AI™ se integra con el Grafo de Conocimiento Industrial de Cognite Data Fusion. Este grafo proporciona a los agentes un profundo contexto industrial específico del entorno de una organización, garantizando información fiable y confiable. Esta contextualización es crucial para ofrecer un rendimiento de nivel interactivo al usuario y permitir que los agentes de IA comprendan la terminología, los procesos y los estándares industriales complejos.
La plataforma está diseñada para despliegues críticos a gran escala, ofreciendo un rendimiento robusto y una gobernanza segura para operaciones multisede. Admite un ecosistema de datos e IA abierto e interoperable, lo que permite a los usuarios aprovechar cualquier nube, cualquier fuente de datos y cualquier LLM. Con las API de Agentes, los Agentes de IA se pueden desplegar dentro de cualquier aplicación o flujo de trabajo, manteniendo altos estándares de seguridad, cumplimiento y soberanía, incluida la alineación con la Ley de IA de la UE.
Cognite Atlas AI™ tiene como objetivo hacer que la IA funcione para la industria, permitiendo el desarrollo y despliegue rápidos de agentes de IA que optimizan las operaciones. Esto incluye la aceleración de procesos como el Análisis de Causa Raíz (RCA) con más del 70% de ganancias de eficiencia y la mejora de la resolución de problemas para equipos rotativos, contribuyendo a una aceleración del 50% en las iniciativas de transformación digital. La plataforma proporciona una Base de Datos Lista para IA, un Banco de Trabajo de Agentes, una Biblioteca de Modelos LLM y facilita interacciones fluidas entre agentes, permitiendo a los usuarios interactuar con múltiples agentes a través de aplicaciones sin perder contexto.
Las capacidades clave incluyen la creación de aplicaciones personalizadas impulsadas por IA que hablan el idioma de la industria, el despliegue rápido de agentes en toda una organización para impulsar decisiones más inteligentes, mayor productividad y operaciones más seguras. La capacidad de la plataforma para romper silos de datos y unificar diversos tipos de datos (series temporales, eventos, documentos, flujos visuales y modelos 3D) permite a los agentes de IA proporcionar respuestas precisas a preguntas complejas.
El público objetivo incluye equipos digitales, científicos de datos y operadores industriales que buscan aprovechar la IA generativa para obtener información y automatización específicas del dominio. Cognite Atlas AI™ está construido para la innovación, evolucionando continuamente para mantener a las organizaciones a la vanguardia en su viaje de IA.
Características principales de Cognite Atlas AI
Desarrollo de agentes de IA de bajo código
Integración con Grafo de Conocimiento Industrial
Plantillas de agentes preconfiguradas
Herramientas industriales diseñadas específicamente
Base de Datos Lista para IA
Biblioteca de Modelos LLM
API de Agentes para despliegue
Interacciones fluidas entre agentes a través de aplicaciones
Gobernanza segura para operaciones multisede
Escalable para despliegues a gran escala
Soporte para entornos multicloud
Cumplimiento de la Ley de IA de la UE
¿Cómo usar Cognite Atlas AI?
Configurar: Integrar con sus fuentes de datos industriales y LLMs.
Construir: Utilizar el banco de trabajo de bajo código y las plantillas para diseñar agentes de IA.
Desplegar: Utilizar las API de Agentes para incrustar agentes en aplicaciones y flujos de trabajo existentes.
Interactuar: Interactuar con agentes para obtener información y automatización de tareas.
Optimizar: Adaptar y refinar continuamente los agentes para un rendimiento óptimo.
Casos de uso de Cognite Atlas AI
- Automatizar Flujos de Trabajo Industriales
- Acelerar el Análisis de Causa Raíz
- Mejorar la Resolución de Problemas de Equipos
- Democratizar el Acceso a la IA
- Obtener Información Contextualizada
- Optimizar Operaciones
