SISTEMES EXPERTS
Què és un sistema expert i per què és útil avui
Els sistemes experts són eines d’intel·ligència artificial basades en regles definides per l’usuari i en coneixement estructurat, que permeten resoldre problemes d’una manera formal, simbòlica i absolutament consistent.
A diferència dels models generatius, un sistema expert sempre dona la mateixa resposta davant de les mateixes dades, i permet controlar amb precisió quin coneixement utilitza i com es prenen les decisions.
Un sistema expert pot integrar:
Regles creades per persones expertes
L’usuari defineix el coneixement en forma de regles lògiques, que descriuen com s’interpreten els fets, com es processen les dades o com es pren una decisió.
Aquestes regles poden representar protocols, procediments operatius, criteris de classificació, diagnòstics, avaluacions de riscos, etc.
Regles derivades de processos de Machine Learning
Quan un model de ML genera un criteri, un patró o un conjunt de llindars, aquests també es poden introduir com a regles explícites, permetent que el sistema expert actuï com a “capa formal” que verifica i aplica la lògica extreta automàticament.
Inferència de coneixement
Els sistemes experts poden inferir informació nova, descobrir relacions, verificar coherència i extreure conclusions que no estaven explícitament escrites però que deriven del conjunt de regles existents.
És un mecanisme de raonament simbòlic, ideal per a tasques d’anàlisi, interpretació i data wrangling basat en lògica.
Reproduïbilitat i garanties
Com que tot funciona amb regles explícites i dades estructurades, els sistemes experts són l’opció preferida quan cal:
- traçabilitat total,
- coherència en totes les execucions,
- validació formal,
- i respostes deterministes.
Són una tecnologia madura, especialment adequada quan la fiabilitat i l’explicabilitat són essencials.
Aplicacions a la indústria i a la petita/mitjana empresa
Els sistemes experts són molt flexibles i es poden aplicar en entorns on cal prendre decisions basades en regles, criteris i coneixement empresarial. Alguns exemples:
- Normalització i unificació de codis canònics
Quan una organització treballa amb codis procedents de sistemes diferents (proveïdors, catàlegs, normes industrials…), un sistema expert pot:
- unificar-los en formats canònics,
- detectar inconsistències,
- fer mapatges automàtics,
- validar equivalències,
- i garantir coherència entre departaments i eines.
Aquesta és una aplicació especialment important per a PIMEs que gestionen productes, serveis, incidències o codificacions de clients.
- Diagnòstic assistit o classificació estructurada
En entorns mèdics, tècnics o industrials, els sistemes experts permeten definir criteris de diagnòstic o classificació, i obtenir sempre una resposta consistent.
Un exemple és el sandbox de malalties rares, que utilitza regles de coneixement per identificar possibles diagnòstics.
- Gestió d’incidències i monitoratge IoT
Dispositius IoT poden enviar sensors, alertes o mesures, i el sistema expert pot:
- analitzar automàticament la situació,
- aplicar regles de decisió,
- generar incidències estructurades,
- prioritzar alarmes,
- i recomanar accions.
És una manera de dotar la IoT d’un raonador formal que converteix dades en decisions.
- Validació de dades, coherència i control de qualitat
Quan una empresa necessita verificar que les dades compleixen criteris, el sistema expert pot actuar com a:
- validador d’entrades,
- auditor de coherència,
- controlador de processos,
- i generador d’explicacions quan apareixen incoherències.
- Automatització de procediments
Els sistemes experts permeten formalitzar:
- procediments interns,
- protocols d’actuació,
- criteris de revisió,
- processos d’aprovació,
- consultes clíniques, jurídiques, tècniques o operatives.
Tot això amb la garantia d’un comportament determinista i validable.
——————————————————————————————————————————————————-
Conclusió
Els sistemes experts representen una manera robusta, controlada i explicable d’aplicar intel·ligència artificial, especialment útil quan la precisió, la traçabilitat i la coherència són essencials.
La seva naturalesa basada en regles permet integrar coneixement expert, criteris de machine learning i dades estructurades, proporcionant respostes fiables i predictibles en entorns industrials, mèdics i corporatius.
