REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Large Language Models, Analytical Hierarchy Process, Multi-Criteria Decision Making, Human-AI Collaboration, Decision Support Systems, Engineering Design, Automatic Speech Recognition, Natural Language Processing, Design Discussions, Hybrid Intelligence

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

Este artículo explora el potencial de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), como ChatGPT, para automatizar la aplicación del Proceso Analítico Jerárquico (AHP) en el diseño de ingeniería. Se plantea la hipótesis de que la riqueza de información contenida en las discusiones de toma de decisiones, a pesar de su carácter informal, puede aprovecharse para extraer parámetros del AHP y generar apoyo a la decisión basado en datos.
Esto se demuestra mediante dos estudios de caso: (1) la selección de una arquitectura electrónica para un sistema de sensores submarinos y (2) la elección de una tecnología de extracción en minería. Los resultados muestran que los LLMs pueden identificar y ponderar criterios de decisión a partir de discusiones no estructuradas, con pesos de criterios principales que se aproximan estrechamente a los obtenidos mediante implementaciones manuales de AHP. Aunque la consistencia de la evaluación presenta variabilidad, el enfoque automatizado mantiene una alineación razonable con los juicios de expertos en la clasificación final de alternativas.
El enfoque basado en LLM también muestra ventajas en eficiencia de procesamiento y en la capacidad de captar criterios implícitos no considerados formalmente en procesos manuales. Estos resultados sugieren que los LLMs pueden apoyar eficazmente la implementación del AHP en la toma de decisiones en ingeniería, aunque sus resultados deben complementar, y no sustituir, el juicio experto.
Este trabajo contribuye al creciente cuerpo de investigación sobre la toma de decisiones asistida por inteligencia artificial en el diseño de ingeniería, aportando tanto sobre su potencial como sobre sus limitaciones en el análisis multicriterio automatizado.

Palabras clave: Modelos de lenguaje de gran tamaño, Toma de decisiones, Proceso Analítico Jerárquico, Inteligencia híbrida humano-IA.