El moat técnico no está en un LLM propio. Está en la combinación de un gemelo digital calibrado, modelos especializados entrenados con datos de flota, y razonamiento de frontera con verificación adversarial.
Cuando la frontera se mueve cada 3–4 meses, casarte con un modelo es una mala apuesta. SolarOnline rutea cada consulta al modelo apropiado y, para decisiones de alta consecuencia, exige una segunda opinión adversarial de un proveedor distinto.
| Consecuencia económica | Política por defecto | Latencia |
|---|---|---|
| < USD 1.000 | Haiku 4.5 / Gemini Flash | ~2 s |
| USD 1.000 – 50.000 | Sonnet 4.6 / GPT-5-mini | ~8 s |
| > USD 50.000 | Consenso Opus 4.7 + GPT-5 + human-in-the-loop | ~25 s |
| Crítica (< 5 s) | Modelo edge cuantizado on-prem | < 100 ms |
Cada respuesta incluye su bill of inference: modelos usados, datos consultados, costo, nivel de confianza. Las decisiones de despacho las propone el LLM y las ejecuta un solver determinista. El LLM nunca escribe directo al EMS.
Forecasting sitio-específico, visión termográfica, dispatch numérico, anomalías SCADA. Estos modelos sí se entrenan con datos propios y se benefician del crecimiento de la flota gestionada.
Backbone Chronos / TimesFM + LoRA con datos del sitio. Mejor que persistence + NWP por construcción.
Gradient boosting con features del Coordinador, clima, despacho hidrotérmico, contingencias. Reentrenado mensual.
SAM2 + YOLO fine-tuneados con etiquetado de Atacama. Hot spots, snail trails, PID, microcracking.
Isolation Forest + autoencoder. Detección temprana antes que la alarma tradicional dispare.
Pyomo + Gurobi / HiGHS. Restricciones de SoH respetadas por construcción. Solver determinista, auditable.
Ray RLlib entrenado con datos de flota. Mejora vs MILP en colas de precio y en condiciones no estacionarias.
Aquí no hay entrenamiento; aquí hay calibración y curaduría. Es el activo más defensivo: ningún competidor lo replica sin acceso a tus datos y a tu planta.
Neo4j para el grafo de activos (bloque → inversor → string → módulo). TimescaleDB para series. DuckDB para analítica ad-hoc.
PPAs parseados, contratos OEM, post-mortems, manuales, normativa CEN/SEC. Crece con cada ticket resuelto.
System prompts y herramientas de cada agente bajo control de versiones. Cambios revisables, A/B testeables.
Cada planta acumula lecciones por agente. La próxima vez que aparece un patrón, ya está en contexto.
No exigimos cambiar tu SCADA, tu inversor, tu BMS ni tu CMMS. Nos conectamos por los protocolos estándar y por las APIs propietarias cuando hace falta.
OPC-UA, Modbus TCP, IEC 61850 (MMS/GOOSE), Sunspec, IEEE 2030.5. Edge gateway hardened en planta.
APIs propietarias Sungrow, Huawei, Power Electronics, Fronius, ABB. BMS multivendor.
API datos abiertos del Coordinador, programas, CMG nodal, instrucciones, post-procesado de liquidación.
Azure Chile Central, GCP Santiago, AWS São Paulo. Opción on-prem para datos OT del tenant.
Solcast, DTN, ECMWF AIFS, estaciones locales Vaisala / Kipp & Zonen, pyranómetros POA.
Maximo, Fiix, propietarios. Apertura/cierre de work orders bidireccional. SAP/Oracle para financiero.
60 minutos. Revisamos arquitectura, integraciones, guardrails. Sin compromiso.
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