Apoyando la toma de decisiones en el diseño de ingeniería mediante el análisis de conversaciones con modelos de lenguaje

Resumen

 Este artículo explora el potencial de los modelos de lenguaje grandes (LLM), como ChatGPT, para automatizar la aplicación del proceso analítico jerárquico (AHP) en el diseño de ingeniería. Nuestra hipótesis es que la información en los debates sobre la toma de decisiones, a pesar de su carácter informal, puede aprovecharse para extraer los parámetros del AHP y generar un apoyo a la toma de decisiones basado en datos. Lo demostramos a travésde dos estudios de caso: (1) la selección de una arquitectura electrónica para una matriz de sensores submarinos y (2) la elección de una tecnología de extracción para la minería. Los resultados muestran que los LLM pueden identificar y ponderar con éxito los criterios de decisión a partir de debates no estructurados, con ponderaciones de criterios primarios que se ajustan estrechamente a las implementaciones manuales del AHP. Aunque la consistencia de la evaluación varió, el enfoque automatizado mantuvo una alineación razonable con los juicios de los expertos en las clasificaciones finales de las alternativas. El enfoque basado en LLM también demostró ventajas en la eficiencia del procesamiento y la capacidad de captar criterios implícitos. Estos hallazgos sugieren que los LLM pueden apoyar eficazmente la implementación del AHP en la toma de decisiones de ingeniería, aunque sus resultados deben complementar, y no sustituir, el juicio de los expertos. Este trabajo contribuye al creciente corpus de investigación sobre la toma de decisiones asistida por IA en el diseño de ingeniería, y ofrece información sobre el potencial y las limitaciones del análisis automatizado de decisiones multicriterio.