Un modelo para tu operación, no uno genérico
MinerIA nació en la minería peruana, una de las industrias más exigentes que existen: activos que no pueden parar, datos que se capturan a mano bajo tierra y decisiones de alto costo tomadas con información incompleta. Ese origen define cómo construimos.
Convertir la operación real de cada empresa en inteligencia que le pertenece.
Entendemos el proceso en campo, identificamos dónde se pierde tiempo y dónde hay datos sin usar, y construimos soluciones de IA ajustadas a ese proceso concreto. No a un proceso promedio de la industria: al tuyo.
Que cada empresa con la que trabajamos tenga su propio SLM, entrenado en su dominio y alojado en su infraestructura.
Un modelo de lenguaje pequeño y dedicado, que entienda cómo se habla y se trabaja puertas adentro de esa operación — y que no dependa de enviar información a un tercero para funcionar.
Un SLM dedicado por empresa
SLM es un modelo de lenguaje pequeño (small language model). A diferencia de los modelos generales, no intenta saber de todo: se especializa en un dominio acotado. Esa es exactamente la razón por la que encaja en una operación industrial.
Un modelo genérico puede redactar un correo, pero no sabe que en tu unidad la labor «TJ-420» es una rampa, ni que tu capataz escribe «sost.» cuando se refiere a sostenimiento. Ese conocimiento no está en internet: está en tus reportes.
| Modelo genérico | SLM dedicado |
|---|---|
| Entrenado con texto de internet. No conoce tus labores, tus códigos de equipo ni cómo escribe tu gente. | Ajustado sobre tu dominio operativo: tu vocabulario, tus formatos y las abreviaturas que usa tu personal en campo. |
| Vive en el servidor de un proveedor. Cada consulta viaja fuera de tu red. | Puede correr dentro de tu propia infraestructura. La consulta y la respuesta no salen de tu entorno. |
| Lo que aprende de tu data puede beneficiar al siguiente cliente del proveedor. | Queda asociado a tu proyecto. Tu data no se reutiliza para entrenar soluciones de terceros. |
| Necesita hardware de centro de datos para funcionar bien. | Es pequeño a propósito: corre con la infraestructura que una operación ya tiene. |
Dónde estamos hoy: este es el objetivo que guía lo que construimos, no una casilla que se marca en la primera reunión. Cada proyecto empieza ordenando y estructurando los datos de la operación, porque sin ese cimiento un modelo dedicado no tiene de qué aprender. El alcance real —desde automatizar un proceso hasta llegar a un modelo propio— se define en el diagnóstico, con tus datos a la vista.
Queda en tu empresa
Un modelo dedicado no sirve de nada si para usarlo hay que sacar la información de la empresa. Por eso el diseño parte de lo contrario: que la data no necesite salir.
- El modelo se entrena y se ajusta sobre tu propio dominio operativo, no sobre un corpus compartido entre clientes.
- Puede desplegarse on-premise: las consultas se resuelven dentro de tu red y no viajan a un proveedor externo.
- Los accesos y permisos se definen junto a tu equipo de TI antes del despliegue, no después.
- Al cerrar el proyecto, el modelo y los datos siguen siendo tuyos, con la documentación para que tu equipo los opere.
El terreno manda
Ninguna propuesta sale de una sala de reuniones. Primero vamos a la operación y vemos cómo se hace el trabajo realmente.
Tu data es tuya
No la movemos, no la revendemos y no la usamos para entrenar nada que no sea tuyo. Si un proyecto necesita nube, se dice de frente y lo decides tú.
Solo lo que podemos sostener
No prometemos porcentajes de mejora antes de medir. Si los datos no alcanzan para lo que quieres, lo decimos aunque cueste el proyecto.
Cuéntanos tu reto operativo
Visitamos tu operación, entendemos el proceso y proponemos una solución ajustada a tu realidad. Sin diagnóstico no hay propuesta.
Solicitar un diagnóstico en campo