SQA AI-Driven Potenciando el QA/QC y plazos en compras EPC

Inspiración

Nuestra inspiración nace de un "dolor" real que he vivido (y viven muchas personas que trabajan en proyectos EPC en todo el mundo ) durante más de 25 años liderando la Fabricación metalmecánica (VENDORS) y el Aseguramiento de Calidad (QA/QC) en la gran minería y proyectos EPC, trabajando para agencias globales de inspección como Bureau Veritas, Applus, Intertek y OCA Global, y para firmas de ingeniería como Pares & Álvarez; sirviendo a clientes como CODELCO, BHP, AMSA, Albemarle, Solvay y Verallia.

En estos megaproyectos, la "verdad" nace en terreno: en las pruebas de fábrica (FAT) y en la inspección de equipos críticos en las fábricas de los proveedores. Sin embargo, la interacción de múltiples VENDORS y multiples INSPECTORES EN TERRENO , con formatos dispares genera un caos documental masivo. Los ingenieros de abastecimiento QA/QC terminan convertidos en "perseguidores de documentos" a través de correos, planillas Excel y repositorios desconectados, en lugar de tomar decisiones estratégicas.

Modelamos este problema de entropía documental con la siguiente ecuación:

$$Entrop\acute{\imath}a\ Documental\ (H) = \sum_{i=1}^{N} \left( F_i \times I_i \times \Delta t \right)$$

Donde $F_i$ es el número de proveedores activos, $I_i$ es el índice de fragmentación de información por proveedor, y $\Delta t$ es el rezago acumulado en la toma de decisiones. Nuestra meta fue llevar $H \to 0$.

Creamos SQA AI-Driven.

Qué hace

SQA AI-Driven es un ecosistema multi-agente de IA que automatiza y potencia la revisión de calidad y la activación del control documental en la cadena de suministro industrial de las COMPRAS PARA PROYECTOS EPC, facilitando las decisiones de los equipos humanos en cada etapa.

Ingesta Agnóstica: Monitorea dos bandejas corporativas vía IMAP cada 30 segundos. Cualquier correo con referencia OC y un PDF adjunto activa el pipeline completo automáticamente. También recibe PDFs por interfaz web y canales de Microsoft Teams (a futuro).
Auditoría Normativa: El Agente SQS (especialista en calidad) cruza los hallazgos levantados en terreno por inspectores humanos contra más de 14 estándares internacionales (ASME VIII Div.1, ASME IX, AWS D1.1, API 653, ISO 5817, SSPC-SP10/NACE, IEC 60947-4, ASTM A106/A516, entre otros) usando un servidor MCP real respaldado por búsqueda vectorial en Elasticsearch, recuperando el párrafo normativo exacto — previniendo alucinaciones en tolerancias de seguridad crítica.
Alertas Omnicanal: Traduce el análisis en datos estructurados, generando NCRs (No Conformidades), Punch Lists y alertas de semáforo que se inyectan automáticamente en PLATAFORMA WEB y a futuro Microsoft Teams (vía Azure Bot + Power Automate) , webex y Slack, yendo donde el equipo humano ya trabaja.
Gobernanza y Trazabilidad: Mantiene un registro inalterable de cada decisión de IA en PostgreSQL (Cloud SQL) con garantías ACID vía MCP Tool Calling. Los administradores interactúan con la información técnica del proyecto en lenguaje natural — el agente sugiere, los humanos deciden.

Cómo lo construimos

Construimos este MVP de grado productivo sobre una arquitectura 100% serverless en Google Cloud Platform:

Ingesta Basada en Eventos: Un monitor IMAP persistente desplegado como Cloud Run Service monitorea dos cuentas corporativas. La integración con Microsoft Teams se maneja vía un flujo de Power Automate conectado a un Azure Bot con App Registration Multi-Tenant.
Cerebro Multi-Agente (Gemini 2.5 Flash): Implementamos una arquitectura de dos agentes orquestada por Gemini 2.5 Flash via el SDK google.genai:
- Agente ACTIVADOR: Especialista en tracking de OCs, plazos de entrega, evaluación de proveedores y riesgo en cadena de suministro. Responde con semáforo de prioridad (🔴🟡🟢) y acciones correctivas concretas.
- Agente SQS: Especialista en QA/QC, validación normativa (ASME, API, ISO, AWS), análisis de inspecciones FAT y generación de NCRs — entrenado con 25 años de experiencia del founder. Un clasificador semántico de Gemini enruta cada consulta al agente correcto en tiempo real según la intención detectada.
Prevención de Alucinaciones (RAG vía MCP): El Agente SQS llama a un servidor MCP real (JSON-RPC 2.0, desplegado en Cloud Run) que consulta Elasticsearch (Elastic Cloud) usando similitud del coseno para recuperar párrafos normativos exactos:

$$Similitud(Q, D) = \frac{Q \cdot D}{||Q|| \cdot ||D||} = \frac{\sum_{i=1}^{n} q_i d_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} q_i^2} \cdot \sqrt{\sum_{i=1}^{n} d_i^2}}$$

Esto garantiza respuestas basadas en evidencia documental indexada, no en interpolación del modelo. Una base de datos local de 14 estándares internacionales actúa como fallback determinista.

Memoria Transaccional e Integración MCP: Implementamos el estándar Model Context Protocol (MCP) para dar a los agentes acceso seguro y auditable a sistemas empresariales. El servidor MCP expone dos herramientas: buscar_normativa (búsqueda en Elasticsearch) y registrar_decision (escritura ACID en MongoDB Atlas + PostgreSQL). La autenticación inter-servicios usa GCP Identity Tokens, y todas las credenciales se gestionan en **Google Cloud Secret Manager.
Despliegue y Seguridad: La aplicación principal (Flask) y el servidor MCP corren como servicios independientes en Cloud Run con autoescalado. Un módulo de seguridad de 9 capas implementa: Security Headers (CSP, HSTS, X-Frame-Options), bloqueo de IPs por fuerza bruta, detección de inyección SQL/XSS, validación de magic bytes en PDFs, tokens CSRF, fingerprinting de sesión, detección de escaneos maliciosos y audit log completo. Backups automáticos diarios de PostgreSQL a Google Cloud Storage.

Desafíos que enfrentamos

Alucinaciones en Normativas Críticas: En la ingeniería de fabricación para proyectos EPC, una IA no puede inventar ni aproximar la tolerancia de una soldadura. Superamos esto con un pipeline RAG estricto: las normativas están indexadas en Elasticsearch y se recuperan por similitud del coseno, garantizando que cada referencia normativa esté basada en evidencia documental vectorizada. El agente sugiere decisiones; los humanos siempre validan.

Caos Documental Multi-Formato: Los proveedores entregan informes FAT en formatos radicalmente distintos — PDFs escaneados, tablas estructuradas, anotaciones a mano. La capacidad multimodal de Gemini 2.5 Flash maneja esto nativamente; nuestro pipeline normaliza todos los resultados en un esquema ResultadoExtraccion unificado con objetos de defecto estructurados, listas de equipos y estados de inspección.

Seguridad Empresarial para Datos Mineros Confidenciales: Las mineras y firmas EPC manejan información altamente sensible. Lo resolvimos usando Cuentas de Servicio bajo principio de menor privilegio, aislamiento de herramientas vía MCP, Identity Tokens entre servicios Cloud Run, Secret Manager para todas las credenciales, y un protocolo Human-in-the-Loop que garantiza que ninguna decisión crítica se procese sin validación humana.

Enrutamiento de Agentes en Tiempo Real: Clasificar correctamente si una consulta pertenece al especialista en adquisiciones o al experto normativo — sin latencia — requirió construir un clasificador semántico liviano sobre Gemini que opera en menos de 200ms antes de enrutar al agente especializado.

Logros de los que estamos orgullosos

Founder-Market Fit: Traducimos 25 años de experiencia empírica en terreno en una arquitectura de software empresarial cohesiva y escalable. Los agentes están entrenados con lineamientos específicos de gestión derivados de la experiencia 360° del founder en Bureau Veritas, Applus, Intertek, OCA Global , Pares & Álvarez, Vapor Industrial, Metalmack, Fundición Talleres ELECMETAL .

MCP Real, No Simulado: Fuimos más allá de un chatbot simple. Construimos y desplegamos un servidor MCP de producción (JSON-RPC 2.0) en Cloud Run con doble backend (Elasticsearch + MongoDB Atlas), habilitando Tool Calling real con garantías ACID y auditabilidad completa.
Multi-Agente Verdadero: Dos agentes con system prompts distintos, conocimiento de dominio especializado y acceso real a herramientas — orquestados por un clasificador Gemini. Dos agentes reales, no un solo prompt simulando ser dos.
Orquestación Omnicanal: Orquestamos el flujo completo desde el caos de un correo electrónico hasta generar una alerta estructurada en Microsoft Teams, validando nuestra visión de "ir donde el equipo humano ya trabaja."
Grado Productivo en Días: El sistema procesa informes FAT reales de proyectos BHP (Minera Spence, Escondida, QB2) corriendo en Cloud Run con autoescalado, SSL, dominio personalizado (sistema.sqaingenieros.com), backups diarios y seguridad empresarial.

Lo que aprendimos

El Modelo No Es el Producto — El Arnés Sí: El éxito de un agente corporativo no radica en el tamaño del LLM, sino en la Ingeniería de HArness: limitar ventanas de contexto, restringir acceso a herramientas, imponer esquemas de salida deterministas y validar cada respuesta contra datos estructurados. Esto hace a los agentes confiables, no solo capaces.

MCP como Estándar Empresarial: Implementar el Model Context Protocol nos enseñó que el valor real de la IA agéntica en B2B no es la interfaz de chat — es la capacidad de dar a los agentes acceso auditable y con permisos a sistemas empresariales de datos.

Potenciar, No Reemplazar: El máximo valor de la IA Generativa en la industria B2B es actuar como el "Estandarizador Universal". SQA AI-Driven demostró que la tecnología brilla cuando elimina el ruido administrativo y la fragmentación de datos, permitiendo al especialista humano concentrarse en la calidad, la seguridad y las decisiones del proyecto.

Qué sigue para SQA AI-Driven

Integración con Oracle Aconex vía MCP: Expandir nuestro servidor MCP para conectarlo nativamente con Oracle Aconex (el Entorno de Datos Comunes estándar de la industria EPC), permitiendo a nuestro agente auditar automáticamente submittals de ingeniería a gran escala.
Google Cloud Marketplace y Gemini Enterprise Agent Gallery: Refactorizar el agente para el Google Cloud Marketplace y la Gemini Enterprise Agent Gallery, simplificando el proceso de adquisición para corporaciones globales.
Soporte Táctico en Faena (WhatsApp Business API + Vertex AI Search): Desarrollar una interfaz WhatsApp Business conectada a Vertex AI Search para que los técnicos en pleno comisionamiento puedan consultar manuales, normativas y expedientes del proyecto en tiempo real desde su teléfono, en español.
Integración con WEBEX Procore y Bentley ProjectWise vía MCP: Extender la cobertura de herramientas MCP a Procore y Bentley para gestión completa del ciclo documental EPC.