Próximo evento: El marco de implementación de agentes de IA
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Expect Moore
Camden, NJ
Consultoría empresarial
IAM, S3, Bedrock, EC2, Lambda
Expect Moore Consulting es una firma de consultoría empresarial especializada en el sector de la energía eólica marina. La firma necesitaba transformar datos complejos del ciclo de vida de proyectos en inteligencia procesable, paneles visuales y análisis impulsados por IA que pudieran demostrar el valor de los conocimientos basados en datos a clientes potenciales. Avahi se asoció con Expect Moore para diseñar y entregar una solución de análisis impulsada por GenAI en AWS, combinando visualización de datos interactiva con una interfaz de IA conversacional impulsada por Amazon Bedrock. La solución se entregó en un compromiso de tres semanas, permitiendo a Expect Moore presentar capacidades basadas en datos a desarrolladores de energía eólica marina y demostrar el potencial de los servicios de consultoría aumentados por IA.
Expect Moore Consulting, dirigida por el CEO Brian Moore, es una firma de consultoría empresarial con sede en Camden, Nueva Jersey, que presta servicios a organizaciones del sector de la energía eólica marina. La firma asesora a clientes a lo largo de todo el ciclo de vida de proyectos de energía eólica marina, desde estudios de viabilidad y ubicación y permisos hasta fabricación, construcción, operaciones y desmantelamiento. La energía eólica marina es una industria intensiva en capital y rica en datos donde los proyectos abarcan una década o más e implican cadenas de suministro complejas, requisitos regulatorios y coordinación de partes interesadas. Expect Moore ayuda a sus clientes a navegar esta complejidad con mejor inteligencia de datos y soporte de decisiones.
Expect Moore Consulting había acumulado datos extensos a lo largo del ciclo de vida de proyectos de energía eólica marina, pero carecía de las herramientas para presentar esos datos en un formato interactivo y convincente. La firma necesitaba ir más allá de hojas de cálculo estáticas y presentaciones para demostrar el valor de los conocimientos basados en datos al interactuar con clientes potenciales, desarrolladores de energía eólica marina que evaluaban capacidades de IA y análisis.
El desafío era multifacético. Los datos limpios y estructurados no estaban disponibles de inmediato y requerían preparación colaborativa con el cliente. La amplitud del ciclo de vida completo de cinco fases, que abarca Viabilidad, Ubicación y Permisos, Fabricación y Adquisición, Construcción e Instalación, Operaciones y Mantenimiento, y Desmantelamiento, era demasiado grande para abordar en un solo compromiso. Y la firma necesitaba una demostración funcional rápidamente, al tiempo que establecía una base modular que pudiera expandirse para cubrir todas las fases con el tiempo.
Sin una solución, Expect Moore corría el riesgo de seguir dependiendo de presentaciones de datos manuales que infravaloraban su profundidad analítica, perdiendo oportunidades de diferenciarse en un mercado de consultoría competitivo donde la fluidez en datos y las capacidades de IA son cada vez más esperadas.
Expect Moore Consulting ya operaba dentro de AWS, convirtiéndolo en la plataforma en la nube natural para este compromiso. Amazon Bedrock fue un impulsor clave. Proporcionó acceso gestionado a modelos fundacionales líderes sin requerir que la firma construyera o mantuviera infraestructura de IA, permitiendo al equipo centrarse en entregar valor empresarial en lugar de gestionar el despliegue de modelos.
El ecosistema de servicios de AWS, incluidos Amazon EC2, AWS Lambda, Amazon S3 y AWS IAM, proporcionó el cómputo, procesamiento sin servidor, almacenamiento y seguridad necesarios para construir una solución completa dentro de una arquitectura eficiente. Esta combinación permitió un camino rápido desde el concepto hasta el producto funcional dentro de la ventana de compromiso de tres semanas.
AWS presentó Expect Moore Consulting a Avahi basándose en la necesidad de la firma de un socio con profunda experiencia en implementación de GenAI en AWS. Como socio de consultoría Premier de AWS, Avahi aportó un historial probado de entrega de soluciones impulsadas por IA en AWS y la capacidad de pasar rápidamente del concepto a la solución funcional.
El enfoque de Avahi, basado en alcance colaborativo, entrega iterativa y enfoque en arquitectura modular, se alineó bien con la necesidad de Expect Moore de validar el concepto rápidamente mientras construía hacia una visión más amplia y multifase. La capacidad del equipo para presentar compensaciones arquitectónicas claras y facilitar decisiones informadas del cliente fue un factor clave en el éxito del compromiso.
Avahi se asoció con el CEO de Expect Moore, Brian Moore, para diseñar y entregar una solución de análisis impulsada por GenAI centrada en dos fases críticas del ciclo de vida de la energía eólica marina: Ubicación y Permisos y Fabricación y Adquisición.
El compromiso comenzó con una sesión de descubrimiento donde el equipo de Avahi aprendió el alcance completo del ciclo de vida del proyecto de energía eólica marina. Junto con el cliente, el equipo redujo el enfoque inicial a las dos fases con los datos disponibles más ricos, mientras diseñaba la arquitectura para la expansión futura a las tres fases restantes.
El equipo evaluó dos enfoques arquitectónicos. El primero utilizaba Amazon QuickSight para visualización de paneles, que ofrecía despliegue rápido pero flexibilidad limitada de UI/UX, opciones de marca personal restringidas e imponía costes de licencia por usuario. El segundo utilizaba una aplicación de página única React personalizada alojada en Amazon EC2, proporcionando control total sobre la interfaz de usuario y escalabilidad más rentable. A través de una revisión colaborativa con el cliente, el equipo seleccionó la arquitectura basada en React por su flexibilidad y menor coste total de propiedad.
La preparación de datos fue un esfuerzo conjunto. El equipo de Avahi trabajó con Brian Moore para limpiar, estructurar y organizar los datos de origen, consistentes en archivos CSV y Excel que cubrían métricas de proyectos de energía eólica marina, antes de cargarlos en Amazon S3. El backend de Amazon EC2 lee desde S3 y expone métricas KPI estructuradas al frontend React a través de una API REST, manteniendo la arquitectura eficiente y apropiada para el propósito.
El frontend integra un panel interactivo con KPI, incluidas turbinas eólicas por estado, principales fabricantes por recuento de turbinas, capacidad total de instalación por año y distribución terrestre versus marina, junto con un panel de chat impulsado por Amazon Bedrock en un diseño unificado. El chatbot de IA, impulsado por un modelo fundacional de Amazon Bedrock seleccionado por su capacidad de razonamiento analítico y estabilidad de salida, responde preguntas en lenguaje natural fundamentadas en los datos del panel y sus fuentes subyacentes. Las consultas fuera de ese límite de datos devuelven una no respuesta elegante, asegurando que las salidas permanezcan confiables.
La capa de IA sin servidor utiliza AWS Lambda para procesar solicitudes de chat, invocar Amazon Bedrock para inferencia de modelos y escribir registros completos de conversación en Amazon S3 para auditoría y mejora futura del modelo. AWS IAM gobierna el acceso a todos los servicios utilizando roles y políticas de privilegio mínimo, incluidos perfiles de instancia EC2, roles de ejecución Lambda y políticas de bucket S3.
– Aplicación de página única React con panel interactivo y panel de chat de IA integrado
– Backend de API REST alojado en Amazon EC2, sirviendo datos y puntos finales de chat
– Integración de Amazon Bedrock para consultas en lenguaje natural impulsadas por IA
– Capa de procesamiento sin servidor AWS Lambda para manejo de solicitudes de chat y registro de conversaciones
– Configuración de almacenamiento Amazon S3 para datos de origen, archivos KPI y registros de conversación
– Modelo de seguridad AWS IAM con controles de acceso de privilegio mínimo en todos los servicios
– Documentación de arquitectura con diagramas para enfoques evaluados y seleccionados
– Documentación de transferencia de conocimiento para operación y extensión independientes
– Acceso completo a la cuenta de AWS y propiedad del backend transferidos al cliente
Avahi entregó una solución de análisis funcional impulsada por GenAI dentro de una ventana de compromiso de tres semanas, permitiendo a Expect Moore Consulting demostrar capacidades de datos aumentados por IA a clientes potenciales de energía eólica marina. La arquitectura modular de cinco capas está diseñada para una expansión directa a las tres fases restantes del ciclo de vida, y la documentación completa de transferencia de conocimiento permite al equipo de Expect Moore operar, extender y evolucionar la solución de forma independiente.
– Entregado dentro del plazo de compromiso de tres semanas sin exceso de presupuesto
– Alcance reducido con éxito de cinco fases del ciclo de vida a dos para viabilidad inicial, con arquitectura modular que soporta expansión futura
– Pivote de arquitectura de QuickSight a solución basada en React ejecutado según preferencia del cliente sin ampliación del alcance
– Propiedad completa de la cuenta de AWS y acceso al backend transferidos al cliente al finalizar
– Calificación de satisfacción del cliente de cinco estrellas con aprobación formal del cliente
– La integración del chatbot de IA se añadió antes del plan original tras comentarios positivos del prototipo
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