Polaris.AI anunció el 7 de septiembre de 2026 el inicio de la oferta para el sector manufacturero de su solución «Diseño × soluciones para el uso de la inteligencia artificial». La solución está dirigida a las actividades de diseño y desarrollo en ámbitos que incluyen la maquinaria y los equipos, la electricidad y la electrónica, la automoción y otros, mediante el uso de la inteligencia artificial para trabajar con dibujos de ingeniería, datos de diseño y los procesos de trabajo relacionados.
La empresa afirma que la solución no se limita a crear un dibujo nuevo, sino que conecta los dibujos con las normas de ingeniería, el historial de conocimientos y los datos de fabricación. Abarca cinco categorías principales de actividades de diseño y desarrollo: búsqueda de dibujos anteriores, apoyo al diseño mediante técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG), creación y edición de dibujos, revisión del diseño y apoyo al diseño de procesos de producción.
¿Qué ofrece la solución?
La oferta incluye funciones para trabajar con el dibujo desde la etapa de creación hasta su gestión después de la aprobación. Entre las capacidades mencionadas se encuentran el apoyo a la creación de nuevos dibujos, el análisis de su estructura, la asistencia al diseñador en la verificación de los elementos y la gestión de dibujos, especificaciones y cambios. También permite comparar dibujos y especificaciones, rastrear el historial de modificaciones y analizar el alcance del impacto de un cambio.
En el ámbito relacionado con la fabricación, el sistema puede utilizarse para extraer dimensiones y componentes de los dibujos y, posteriormente, generar información como especificaciones o datos de catálogo. También pretende apoyar el diseño de procesos y vincular la información contenida en el dibujo con datos de inspección y medición y comentarios operativos, hasta llegar a una revisión final que ayude a reducir las omisiones antes de entregar el diseño.
Tres fundamentos técnicos
Polaris.AI basa la solución en tres ejes: comprender la estructura del dibujo, convertir las normas de diseño en conocimientos utilizables y conectar el diseño con la fabricación y los procesos. En el análisis estructural, los dibujos o sus imágenes y los datos de las formas objetivo pueden convertirse en una representación gráfica de las relaciones entre los elementos, lo que permite a los modelos de visión y lenguaje comprender las relaciones dentro del dibujo en lugar de tratarlo únicamente como una imagen aislada.
En cuanto al eje de las normas, este se basa en las normas de diseño del cliente, las reglas de tolerancia y las observaciones de expertos, con el objetivo de producir resultados interpretables conforme a una lógica de ingeniería que pueda revisarse. La empresa afirma que el eje de conexión con los procesos integra los resultados de inspección y medición y los comentarios en el flujo de trabajo del diseño, lo que permite utilizar la información anterior al tomar decisiones posteriores.
¿Qué cambia en la práctica?
Si estas funciones tienen éxito en entornos reales, el valor principal no reside únicamente en generar un dibujo automáticamente, sino en reducir el tiempo necesario para encontrar, comprender y comparar dibujos anteriores, y en transformar los conocimientos dispersos en archivos CAD y PDF, catálogos y datos de especificaciones en una referencia que pueda consultarse. Polaris.AI señala que la verificación también se basa en aprovechar proyectos anteriores y los resultados de verificación acumulados para reducir la incertidumbre en las decisiones de diseño.
La empresa indica asimismo que está investigando la interpretación de las relaciones en dibujos bidimensionales y la reconstrucción a partir de ellos de modelos CAD tridimensionales. Sin embargo, el material no especifica los precios de la solución, el mecanismo de disponibilidad, los nombres de los clientes ni resultados cuantitativos independientes para medir la precisión y la productividad. Por ello, el beneficio práctico sigue estando vinculado a la calidad de los datos de los dibujos y las normas que proporcione cada fabricante, así como a la capacidad de los equipos de ingeniería para revisar los resultados de la inteligencia artificial antes de aprobarlos.