Taiga Intelligence
Los productos tienen datos.
Creamos comprensión.
Una arquitectura de inteligencia basada en evidencias. Su objetivo es comprender las relaciones entre productos, materiales, procesos de fabricación, evidencias científicas y requisitos legales, hasta llegar al nivel de cada producto a lo largo de la cadena de suministro.
La información existe.
La transparencia, no.
La información de los productos está dispersa: entre fabricantes, especificaciones de materiales, organismos de certificación, bases de datos científicas y normativas cambiantes.
La mayoría de los sistemas de comercio electrónico almacenan características. No entienden por sí solos cómo se relacionan esas características con las restricciones sobre sustancias químicas, las condiciones de fabricación, la validez de las evidencias o los requisitos de cada mercado. TAIGA pretende cerrar precisamente esa brecha.
Mira cómo un producto
se convierte en un modelo de conocimiento.
Elige un modo de razonamiento. La red resalta las relaciones que el modelo tendría que comprobar para llegar a una conclusión sobre el producto.
No es un chatbot.
Es una arquitectura de razonamiento.
El modelo propuesto no se limita a recuperar documentos. Organiza el conocimiento sobre los productos, determina su relevancia, comprueba de qué dependen las evidencias y reconoce qué conclusiones están fundamentadas.
Representación semántica del producto
Establece relaciones tipificadas entre productos, materiales, sustancias, procesos, proveedores, documentos y ámbitos jurídicos. Así, el contexto del producto se vuelve computable, no solo consultable.
Aplicabilidad en contexto
Comprueba qué conjuntos de datos, certificados y disposiciones legales pueden ser relevantes para un producto concreto y un mercado de destino, incluidas las fechas de referencia y el ámbito de aplicación.
Razonamiento basado en evidencias
Relaciona cada conclusión propuesta con sus evidencias, busca información contradictoria y evita que la falta de datos se presente como certeza.
Reevaluación a lo largo de las dependencias
Registra de qué hechos fundamentales dependen las conclusiones sobre cada producto. Si cambian las evidencias o las normas, permite marcar las afirmaciones afectadas para reevaluarlas.
Cuando cambia un hecho,
el modelo sabe qué importa.
Imagina que una sustancia recibe una nueva clasificación. Una base de datos de productos rígida no sabe qué afirmaciones dirigidas a los clientes pueden verse afectadas.
La arquitectura de TAIGA pretende rastrear la dependencia: sustancia → material → productos afectados → normas aplicables → afirmaciones fundamentadas. Lo nuevo que estamos investigando no es la alerta en sí, sino el razonamiento necesario para determinar su relevancia.
Representación ilustrativaLa magnitud se puede medir.
La confianza también.
Una afirmación como «más de 1.000 puntos de datos» debe especificar si cuenta características, observaciones, fuentes o relaciones.
Un motor de inteligencia.
Cuatro ámbitos de comprensión.
Empezamos con el nuevo módulo Transparency para clientes de TAIGA. El mismo modelo de producto basado en evidencias abre dos vías: experiencias de compra más completas y conocimiento medioambiental para fabricantes, marcas y distribuidores.
Primero, la evidencia.
Siempre, la comprensión.
El próximo hito es el nuevo módulo TAIGA Transparency: información específica del producto, 12 criterios de transparencia, fuentes trazables e incertidumbre mostrada de forma abierta. Sin una puntuación global ni valores de impacto no verificados.
PRIORIDAD 0 · MÓDULO PARA CLIENTESDesde decisiones individuales
hasta cadenas de suministro completas.
Descubre cómo la misma inteligencia de producto podría aparecer en la caja para una clienta y en el panel de control de una empresa que supervisa miles de productos.
Cazo de acero inoxidable
Consulta el material, la fabricación y el ciclo de vida.
Descubre qué hay detrás
de tu compra.
Composición de los materiales, información sobre la fabricación e indicaciones para su eliminación. Solo se muestran cuando las fuentes respaldan la afirmación.
La capa de inteligencia conecta las pruebas relacionadas con el producto con la afirmación que pueden respaldar. Las estimaciones procedentes de la investigación necesitarían además métodos, límites del sistema e información sobre la incertidumbre.
Resumen ambiental
Representación ilustrativa. Las mediciones primarias, los datos secundarios y las hipótesis del modelo se mantienen separados.
¿Qué pasaría si el material se utilizara de forma más eficiente?
Prueba un escenario de sensibilidad hipotético para la cartera seleccionada.
Representación ilustrativa
No se trata solo de medir lo que se conoce.
Sino de investigar lo que se puede deducir.
Nuestra investigación avanzada aborda el problema complejo que se esconde tras la superficie: leer y comparar pruebas dispersas, cartografiar las relaciones entre productos, estimar el consumo de recursos y las emisiones de CO₂ a partir de información incompleta, y comprobar la validez y solidez de esas estimaciones.
Comprender las pruebas
Grafo de conocimiento, distintas fuentes, extracción y normalización.
Inferir y explicar
Métricas multicriterio, explicabilidad e integración de modelos. La antigua puntuación ponderada no es el producto actual para clientes.
Deducir los recursos
Modelos de probabilidad para el consumo de materiales, energía y agua, valores de referencia y comprobación.
Modelar y probar el CO₂
Deducción de CO₂, escenarios, análisis de sensibilidad y pruebas de solidez e incertidumbre.
Ámbito ilustrativo: de 5,0 a 14,0 L
Esta demostración interactiva modifica datos de entrada hipotéticos, no mediciones reales del producto. La investigación debe determinar si una deducción de este tipo puede contrastarse con valores de referencia fiables.
Los datos que faltan, los cambios de ámbito, la ausencia de una verdad de referencia y la evolución de la normativa son cuestiones de investigación aún abiertas. La hoja de ruta describe capacidades de investigación previstas, no resultados confirmados ni una certificación del cumplimiento normativo.
Ambicioso en el diseño.
Riguroso por necesidad.
La verdadera tarea no consiste en conectar interfaces, sino en desarrollar un método sólido que integre información incompleta sobre los productos, pruebas no uniformes y requisitos relacionados con los productos que están cambiando.
Esta página muestra la arquitectura y la dirección del producto. La hoja de ruta de investigación abarca la integración de pruebas, la inferencia explicable, los modelos de recursos y la comprobación.
TAIGA INTELLIGENCE
Siempre, la comprensión.El próximo hito es el nuevo módulo TAIGA Transparency: información relacionada con el producto, 12 criterios de transparencia, fuentes trazables e incertidumbre mostrada de forma transparente. Sin nota global ni valores de impacto no verificados.PRIORIDAD 0 · MÓDULO PARA CLIENTESCómo comprobamos la informaciónFabricado en AustriaPaís de fabricación · Ver las fuentesElectricidad procedente principalmente de energía hidráulicaProducción · Ver las fuentesCuerpo de acero reciclableChatarra · Ver información sobre su eliminaciónQué hay detrás de este producto ↗¿Cómo elimino la olla?Preguntas ✧Representación a modo de ejemploMenos promesas.Más conocimiento.02 / AMPLIACIÓN EN LA TIENDAInteligencia en cada
punto de decisión.El conocimiento del producto basado en pruebas se integra en comparativas, indicaciones durante el pago, preguntas sobre productos asistidas por IA e indicaciones de cuidado posteriores a la compra. Se comprueba si unas explicaciones más claras mejoran la confianza, el interés y la finalización de la compra.APLICACIONES PREVISTASPÁGINA DE PRODUCTOExplicar qué es importante para tomar la decisión de compraPAGOIndicaciones en contexto, con fuentesDESPUÉS DE LA COMPRAInformación sobre cuidado, reparación y eliminación03 / INVESTIGACIÓN Y DESARROLLOComprender qué
consumen los productos.Investigamos cómo deducir el uso de materiales y las necesidades de energía y agua a lo largo de la fabricación, el transporte y el uso mediante modelos probabilísticos. Los datos de entrada conocidos, los datos que faltan, las suposiciones y la incertidumbre se muestran de forma transparente antes de presentar un valor numérico.PROGRAMA DE INVESTIGACIÓNFLUJO DE MATERIALESComposición → masa → referenciaNECESIDADES DE RECURSOSAgua · energía · transporte · usoMODELIZACIÓNEscenarios · probabilidad · incertidumbre04 / INVESTIGACIÓN Y DESARROLLOModelizar el CO₂.
Explicar la incertidumbre.Investigamos cómo deducir las emisiones de CO₂ a partir de datos incompletos del ciclo de vida. Para ello, analizamos cómo el uso de recursos, las hipótesis sobre los procesos y los escenarios alternativos modifican las posibles huellas, mediante análisis de sensibilidad y revisión científica.CONTEXTO DEL PRODUCTOMaterial · procesos · transporte · usoMODELO DE DERIVACIÓNLímites del sistema y supuestos del ciclo de vidaINTERPRETACIÓNCO₂e estimado · intervalo de incertidumbre¿Qué recursos necesita un producto?REPRESENTACIÓN A MODO DE EJEMPLOConsulta el ciclo de vida: extracción → fabricación → transporte → usoMaterias primasFabricaciónTransporteUsoAguaUtilizada en el proceso de fabricaciónElectricidadEnergía utilizada en la fabricaciónMadera y materiales naturalesUtilizados en el embalajeMetales y mineralesPrincipales materiales utilizadosEl CO₂ está relacionado con los recursos.La elección de los materiales, la electricidad, el transporte y la vida útil del producto se incorporan a las posibles estimaciones de su ciclo de vida.INFORMACIÓN RELACIONADA CON EL PRODUCTOPruebas en lugar de suposiciones.Composición de los materiales, información sobre la fabricación e indicaciones para su eliminación. Solo se muestran cuando las fuentes respaldan la afirmación.Vinculado a una fuenteOrigenDepende de las pruebasDatos desconocidosMostrados de forma transparenteEL CONOCIMIENTO SOBRE LOS RECURSOS DEL FUTURO¿Qué interviene en la fabricación?Consulta la masa de los materiales y las necesidades de agua y energía a lo largo del ciclo de vida de un producto. Los datos de entrada medidos se mantienen claramente separados de las estimaciones de la investigación.Necesidades de materialesEscenario modelizadoAgua y energíaDepende del métodoIncertidumbreVisible para los clientesEL CONOCIMIENTO SOBRE EL CO₂ DEL FUTUROMás que una sola cifra de CO₂.Una huella estimada a lo largo del ciclo de vida, con el alcance documentado, los supuestos y los límites del sistema. Las cifras aparecerían después de la revisión.Estimación del ciclo de vidaConcepto de investigaciónIntervalo de escenariosCon incertidumbreEstadoEn investigaciónEjemplo de masa de materiales · toneladasEjemplo de necesidad de agua · miles de m³Ejemplo de necesidad energética · MWhEjemplo de impacto climático · toneladas de CO₂eMiles de m³Cocina y utensilios de cocinaHogar y mueblesTextilesCuidado personalOtrosMilesBajoMedioAltoIntervalo de ejemplo:
