Humans in the Loop, episodio 1: Compositor de IA y diseño centrado en las operaciones

«The Humans in the Loop» es una serie de vídeos que explora a las personas, el pensamiento y los principios que hay detrás de los productos de IA Tulip, así como las filosofías de diseño centradas en el ser humano que están dando forma al futuro de la fabricación.

En el primer episodio, el director de producto Tulip, Mason Glidden, y la responsable de producto, Olga Stroilova, se unen a la presentadora Madilynn Castillo para hablar sobre las ideas que guían el enfoque Tuliprespecto a la inteligencia artificial, y cómo un profundo conocimiento del sector manufacturero inspiró la creación de AI Composer.

La conversación no comienza con algoritmos ni interfaces. Comienza con las personas: los ingenieros, los operadores y los diseñadores que convierten problemas complejos en herramientas sencillas y prácticas.

En una época en la que todas las empresas presumen de sus iniciativas de inteligencia artificial, el enfoque Tulipparte de un punto de partida diferente: la planta de producción. Para Mason y Olga, la cuestión no es cómo incorporar la inteligencia artificial a la fabricación, sino cómo diseñar una inteligencia artificial que encaje perfectamente en ese entorno: práctica, fiable y profundamente consciente del contexto.

Mason explica que esta mentalidad está detrás de cada decisión: «Si no se desarrolla la herramienta junto con las personas que la van a utilizar, en realidad no se está resolviendo el problema».

La filosofía de producto Tulip—centrada en las operaciones, orientada a las personas y de diseño abierto— implica que cada funcionalidad se basa en las realidades de la producción. El equipo dedica tanto tiempo a comprender los flujos de trabajo, los flujos de datos y las restricciones normativas como al ajuste de modelos o al diseño de interfaces. El objetivo no es simplemente innovar, sino mejorar la forma en que las personas trabajan y toman decisiones cada día.

Nos propusimos resolver un problema real: los equipos dedicaban horas a volver a recopilar información que ya tenían.

Esa orientación práctica marcó toda la estrategia de IA Tulip. Mientras gran parte del sector se lanzaba a por las funciones generativas, Tulip en el contexto: ¿cómo puede la IA hacer que las operaciones de primera línea sean más seguras, más rápidas y más fáciles de adaptar?

AI Composer surgió a raíz de esa pregunta, no como una gran visión, sino como respuesta a una frustración habitual. En fábricas de todo el mundo, los conocimientos siguen estando recogidos en documentos estáticos. Los operarios dependen de procedimientos operativos estándar impresos y de carpetas repletas de notas sobre los procesos. Convertirlos en sistemas digitales requiere semanas, a veces meses, de trabajo manual.

Olga describe cómo esas conversaciones con los clientes dieron lugar a la idea: «Todos los fabricantes con los que hablamos tenían cientos de archivos PDF que intentaban digitalizar. Queríamos crear una forma de automatizar esa transición sin sacrificar la precisión ni el control».

AI Composer convierte ese punto débil en un avance. Al leer documentos estructurados y no estructurados, la herramienta genera automáticamente Tulip que conservan la información original, pero la hacen interactiva y útil. Lo que antes se guardaba en una carpeta ahora puede activar alertas, recopilar datos o conectarse a los sistemas de la empresa.

No obstante, para el equipo Tulip, el objetivo no es la automatización por sí misma. Se trata de la confianza. Cada función de IA está diseñada para mantener a las personas al tanto de todo, con pasos de validación claros, una lógica transparente y la posibilidad de revisar y modificar lo que genera el modelo. Como dice Mason: «La IA debería hacer que las personas trabajen más rápido y de forma más inteligente, no que se vuelvan invisibles».

El enfoque Tuliprespecto a la gobernanza de la IA se basa en el mismo principio que guía su plataforma: ceder el control a quienes mejor conocen el trabajo. En lugar de recurrir a modelos de caja negra o plantillas rígidas, AI Composer integra la supervisión directamente en el proceso. Los usuarios pueden revisar lo que se genera, perfeccionarlo y aplicarlo de forma selectiva.

Ese ciclo de retroalimentación refleja la forma en que evoluciona el conocimiento en la planta de producción. Olga lo compara con un sistema abierto e iterativo como Wikipedia: una fuente de información viva que va tomando forma gracias a sus colaboradores. En el sector manufacturero, explica, esa dinámica es fundamental: «Se busca una IA que aprenda de la experiencia, pero que siga contando con un editor humano al mando».

Al equilibrar la inteligencia y la intención, Tulip que cada resultado generado por la IA refleje tanto los datos como la experiencia. El resultado es una tecnología que mejora la toma de decisiones sin menoscabar la responsabilidad.

AI Composer refleja, además, una evolución más amplia en la forma en que los fabricantes conciben la digitalización. Durante años, las empresas trataron de eliminar el papel reproduciendo los documentos existentes en pantallas, un enfoque habitual conocido como «papel sobre cristal». El equipo Tulipvio la oportunidad de ir más allá, transformando la documentación en sistemas dinámicos que recopilan datos, aprenden y mejoran.

Cuando AI Composer transforma un PDF en una Tulip , no se limita a reproducir las instrucciones, sino que las vincula al contexto en tiempo real. Los operadores pueden registrar datos de rendimiento, los supervisores pueden hacer un seguimiento de los indicadores de calidad y los ingenieros pueden actualizar los procesos al instante en todas las plantas. Lo que antes era un documento estático se convierte en un elemento dinámico del proceso de mejora continua.

No se trata solo de un avance técnico, sino también cultural. La herramienta cambia la forma en que los equipos conciben el conocimiento en sí mismo: pasa de ser algo que se almacena y se recupera a algo que se comparte y evoluciona.

La inteligencia artificial en el sector manufacturero debe ser modular, estar regulada y contar con la participación humana. Las personas necesitan verla en funcionamiento antes de confiar en ella.

Tanto Mason como Olga vuelven sobre la misma idea a lo largo del episodio: la ventaja Tulipno reside en sus algoritmos, sino en su empatía. Cada función se diseña a partir del diálogo con usuarios reales —responsables de operaciones, ingenieros de planta y equipos de transformación digital— que comprenden la complejidad de sus entornos mejor que nadie.

Esa visión guía cada decisión de diseño, desde la simplicidad de la interfaz hasta los marcos de validación. AI Composer no solo está diseñado para los fabricantes, sino que se ha creado junto a ellos, a través de pruebas conjuntas, sesiones de retroalimentación y pruebas piloto en vivo que convierten los conocimientos sobre los clientes en patrones de diseño.

El resultado es un producto que resulta familiar a quienes lo utilizan, ya que ellos mismos contribuyeron a su diseño.

Cuando la conversación deriva hacia lo que nos depara el futuro, Mason y Olga se muestran optimistas, aunque con cautela. Coinciden en que el futuro no vendrá determinado por un único modelo revolucionario, sino por la capacidad de combinar la inteligencia artificial con la creatividad humana de forma segura y escalable.

Las entradas multimodales, los flujos de trabajo activos y la creación generativa tendrán su lugar, pero el principio sigue siendo el mismo: mantener a las personas informadas.

Mason lo resume de forma sencilla: «En realidad, se trata de cómo dotar a las personas de superpoderes: ayudarlas a hacer aquello en lo que destacan de forma única y proporcionarles una ventaja en todo lo demás».

Ese equilibrio entre el criterio humano y las herramientas inteligentes define la visión Tulipsobre el futuro de la fabricación. En un sector basado en la precisión, la seguridad y la destreza, la transformación más poderosa sigue siendo la más humana: una tecnología que ayude a las personas a pensar, actuar y crear mejor cada día.

Vea la serie completa de «The Humans in the Loop» en YouTube.