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Arrastra para revelar la detección automática — 9 activos identificados: transformador, poste de hormigón, seccionador fusible, red MT/BT, alumbrado público.
El registro manual de cada activo era el cuello de botella del inventario para la revisión tarifaria. Automatizamos esa etapa con IA: menos mano de obra, entrega más rápida.
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Arrastra para revelar la detección automática — 9 activos identificados: transformador, poste de hormigón, seccionador fusible, red MT/BT, alumbrado público.
Una de las mayores distribuidoras de energía eléctrica del Estado de Río de Janeiro estaba haciendo el inventario de sus activos eléctricos, etapa obligatoria de la revisión tarifaria regulada por ANEEL, el regulador eléctrico de Brasil. Para ejecutar el servicio, contrató a Intellissis.
Una de las etapas del inventario era el registro manual de cada activo: alguien abría cada fotografía de campo, identificaba postes, transformadores, redes de media y baja tensión, seccionadores fusibles y placas de identificación, y lo digitaba todo en el sistema. Con millones de fotos, esa etapa consumía la mayor parte de la mano de obra de Intellissis y marcaba el plazo de entrega a la distribuidora.
Intellissis nos trajo ese cuello de botella. Nuestro punto de partida no fue la tecnología, fue el proceso: dónde está el trabajo repetitivo, cuánto cuesta y qué cambia cuando deja de ser manual. La respuesta fue una IA que detecta y registra los activos sola, y que sigue ganando precisión con el uso.
Cada inspección genera datos que retroalimentan el modelo. Los operadores validan o corrigen las detecciones, y ese feedback dispara automáticamente un nuevo ciclo de reentrenamiento. El modelo más preciso se promueve a producción sin intervención manual.
Desde la indexación del acervo hasta la anotación asistida, entrenamiento auditable, promoción automática del mejor modelo y loop de feedback operacional. Un proceso replicable desde la recolección hasta la producción.
API REST en producción y SDK .NET/C# integrados a los sistemas Windows de Intellissis, sin migración de infraestructura. El equipo de registro comenzó a usar IA sin percibir que trabajaba con machine learning.
Arrastra cada imagen para comparar la foto original con la detección automática.
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9 detecciones simultáneas en entorno urbano.
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Red de media y baja tensión con transformador.
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Poste de hormigón y alumbrado público.
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Infraestructura urbana con múltiples activos.
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Red spacer — variación de infraestructura urbana.
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Clase rara: interruptor + placa de identificación.
Las 17 clases de activos detectadas — desde postes y transformadores hasta religadores y concentradores.
Además de detectar 17 tipos de activos, el sistema lee automáticamente el texto en placas de identificación — extrayendo potencia, fabricante y número de patrimonio.
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Placa "ROMAGNOLI" leída automáticamente por el sistema.
Cada punto representa un poste procesado por la IA — cubriendo regiones urbanas, rurales y de protección ambiental del Estado de Río de Janeiro.
Datos extraídos directamente de las bases de producción en junio/2026.
Aquí la herramienta fue la detección de objetos en imágenes, porque el cuello de botella era mirar fotos y registrar lo que aparecía en ellas. En otro cliente el cuello de botella puede ser leer documentos, revisar planillas, conciliar asientos o programar un equipo. La tecnología cambia; el método es el mismo.
Mapeamos el proceso, encontramos la etapa que consume más horas y más plazo, y construimos la automatización que resuelve esa etapa, integrada a lo que tu equipo ya usa. El resultado que importa no es la IA en sí: es menos costo de mano de obra y una entrega más rápida a tu cliente.
Si en tu proceso hay una etapa manual, repetitiva y costosa, lo más probable es que se pueda automatizar. Cuéntanos cuál es y diseñamos la solución.
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