checklist/AI_FUNCTIONALITY.md

Sistema de IA para Checklists Inteligentes

Modos de IA

1. OFF (Sin IA)

• El mecánico completa manualmente todas las respuestas
• Sin sugerencias ni asistencia automática
• Control total del usuario

2. ASSISTED (IA Asistida)

Funcionalidades:

• Análisis de fotos: Cuando el mecánico sube una foto, la IA analiza la imagen y sugiere:
  • Estado del componente (bueno/malo)
  • Nivel de criticidad (ok/minor/critical)
  • Observaciones automáticas basadas en lo que detecta
• Sugerencias contextuales: Basándose en respuestas previas
• Detección de anomalías: Si detecta algo crítico, lo marca automáticamente
• El mecánico puede aceptar o rechazar las sugerencias

Ejemplo de flujo:

1. Mecánico sube foto de pastillas de freno
2. IA analiza: "Desgaste del 85%, menos de 2mm de material"
3. Sugiere: Estado=Crítico, Requiere reemplazo inmediato
4. Mecánico revisa y confirma o modifica

3. FULL (IA Completa - Copilot)

Funcionalidades:

• Inspección automática por fotos: El mecánico solo toma fotos
• Análisis completo: La IA responde todas las preguntas automáticamente
• Generación de informe: Crea observaciones y recomendaciones
• Detección de problemas: Marca automáticamente items críticos
• El mecánico solo revisa y firma al final

Ejemplo de flujo:

1. Mecánico toma 20 fotos del vehículo
2. IA procesa todas las fotos
3. Responde las 99 preguntas automáticamente
4. Genera observaciones detalladas
5. Marca 3 items como críticos
6. Mecánico revisa el informe completo
7. Ajusta si es necesario
8. Firma y completa

Implementación Técnica

Análisis de Imágenes con OpenAI Vision

// Frontend: Subir foto
const analyzeImage = async (imageFile, questionType) => {
  const formData = new FormData()
  formData.append('image', imageFile)
  formData.append('question_id', questionId)
  
  const response = await fetch('/api/analyze-image', {
    method: 'POST',
    body: formData
  })
  
  return response.json() // { status, observations, confidence }
}

Backend: Procesamiento con IA

# Backend: Analizar imagen con OpenAI GPT-4 Vision
import openai
from PIL import Image

async def analyze_vehicle_component(image_path: str, question: Question):
    # Cargar imagen
    with open(image_path, 'rb') as f:
        image_data = f.read()
    
    # Prompt especializado según tipo de pregunta
    prompts = {
        "brakes": "Analiza el estado de las pastillas de freno. Indica desgaste, grietas, material restante.",
        "tires": "Evalúa la banda de rodadura, presión aparente, desgaste irregular.",
        "lights": "Verifica funcionamiento de luces, roturas, opacidad.",
        # ... más prompts especializados
    }
    
    # Llamada a OpenAI Vision API
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4-vision-preview",
        messages=[{
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": prompts.get(question.section, "Analiza este componente")},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_data}"}}
            ]
        }],
        max_tokens=300
    )
    
    # Parsear respuesta
    ai_analysis = response.choices[0].message.content
    
    # Determinar status según análisis
    if "crítico" in ai_analysis.lower() or "falla" in ai_analysis.lower():
        status = "critical"
    elif "menor" in ai_analysis.lower() or "atención" in ai_analysis.lower():
        status = "minor"
    else:
        status = "ok"
    
    return {
        "status": status,
        "observations": ai_analysis,
        "confidence": 0.85,
        "ai_analysis": {
            "raw_response": ai_analysis,
            "model": "gpt-4-vision",
            "timestamp": datetime.now()
        }
    }

Ventajas de cada modo

OFF

✅ Control total del mecánico ✅ Sin dependencia de conectividad ✅ Sin costos de API

ASSISTED

✅ Ayuda al mecánico a no olvidar detalles ✅ Documenta mejor con análisis de fotos ✅ Reduce errores humanos ✅ Aprende patrones comunes ⚠️ Requiere internet y API key

FULL

✅ Rapidez extrema (5-10 min vs 30-40 min) ✅ Consistencia en evaluaciones ✅ Ideal para inspecciones masivas ✅ Genera informes detallados automáticamente ⚠️ Requiere validación del mecánico ⚠️ Mayor costo de API

Casos de Uso Recomendados

OFF:

• Talleres sin internet estable
• Inspecciones básicas
• Presupuesto limitado

ASSISTED:

• Talleres medianos/grandes
• Inspecciones preventivas
• Documentación detallada requerida

FULL:

• Flotas de vehículos
• Inspecciones pre-compra masivas
• Talleres de alto volumen
• Empresas de rent-a-car

Próximos pasos de implementación

1. ✅ Estructura de base de datos preparada
2. ⏳ Endpoint /api/analyze-image para análisis
3. ⏳ Integración con OpenAI Vision API
4. ⏳ UI para mostrar sugerencias de IA
5. ⏳ Sistema de confianza (confidence score)
6. ⏳ Historial de sugerencias aceptadas/rechazadas
7. ⏳ Fine-tuning del modelo con datos reales