La tecnología de Automatización de Geoprocesamiento (GPA) se alinea con la tendencia low-code al ofrecer una interfaz visual intuitiva. Mediante operaciones de arrastrar y soltar, los usuarios pueden crear rápidamente modelos de negocio SIG y automatizar procesos empresariales conectando herramientas de forma flexible según la lógica del negocio.
En aplicaciones reales, GPA reduce significativamente la barrera técnica para el personal no especializado, facilita una entrega rápida de soluciones y permite la optimización continua de los procesos empresariales, al tiempo que reduce los costes de reutilización en el desarrollo de proyectos.
Hoy presentamos la serie “Análisis en profundidad de las nuevas funcionalidades de SuperMap GIS 2025”, centrada en el fortalecimiento de las ventajas clave de GPA: eficiencia, estabilidad e inteligencia.
01. Fortalecimiento de las capacidades fundamentales: operaciones empresariales más eficientes y estables
SuperMap ha integrado una interfaz de modelado visual de GPA en sus principales productos:
SuperMap iDesktopX, SuperMap iServer y SuperMap iPortal, cubriendo así una amplia variedad de escenarios y necesidades de uso.
GPA admite la conexión a múltiples fuentes y tipos de datos, y proporciona más de 1.200 herramientas, que abarcan gestión de datos, análisis y procesamiento, imágenes, 3D, GeoAI y computación distribuida. Además, incorpora capacidades de control lógico como iteraciones y ramificaciones condicionales, lo que permite modelar y automatizar procesos empresariales complejos.
Los modelos creados pueden compartirse y reutilizarse en múltiples clientes, mejorando notablemente la eficiencia de despliegue y la colaboración entre equipos.
En la nueva versión, GPA optimiza los algoritmos subyacentes de herramientas comunes de procesamiento y análisis vectorial y ráster, mejorando tanto el rendimiento como la estabilidad. Estas optimizaciones incluyen análisis de superposición, disolución, estadísticas ráster, transformación de proyecciones, remuestreo, álgebra de mapas y escritura en geodatabases de archivos, garantizando una ejecución eficiente del análisis SIG y la construcción de plataformas empresariales.
Descripción general de la funcionalidad de creación de modelos de Automatización de Geoprocesamiento (GPA)
02. Liberar mano de obra, reducir costes y aumentar la eficiencia: el análisis distribuido acelera la entrega de soluciones
Organizaciones como las dedicadas a la topografía y al monitoreo de recursos naturales a nivel provincial suelen enfrentarse a retos como el bajo rendimiento en análisis de grandes volúmenes de datos, cálculos complejos propensos a errores, actualizaciones frecuentes de información y reglas de negocio cada vez más complejas.
El servicio de Automatización de Geoprocesamiento (GPA) de SuperMap iServer ofrece una solución de análisis distribuido que ya se ha aplicado con éxito en múltiples proyectos a nivel provincial y ministerial.
l Mayor eficiencia en servicios de análisis complejos
GPA admite la lectura directa de múltiples fuentes de datos basadas en archivos (como FileGDB) y bases de datos espaciales (PostGIS, Oracle Spatial, HighGo DB, entre otras). Gracias a sus capacidades de análisis distribuido, puede completar tareas de procesamiento de forma eficiente. Su ejecución automatizada y su alta reutilización mejoran considerablemente la eficiencia de flujos de trabajo complejos, reduciendo al mismo tiempo los costes laborales.
l Avance en el rendimiento del análisis de superposición a escala de cientos de millones de registros
GPA ha logrado un procesamiento estable y eficiente de superposiciones de mapas a escala provincial, resolviendo por completo la necesidad tradicional de dividir los datos debido a su gran volumen.
En un caso práctico, el análisis de superposición de 50 millones frente a 60 millones de entidades que anteriormente requería más de un día, se completó en solo 44 minutos mediante análisis distribuido.
En otro escenario a nivel ministerial, un análisis completo de más de 460 millones frente a 590 millones de registros se finalizó en 12,5 horas, permitiendo la entrega rápida de resultados en campo.
Análisis distribuido de un volumen de datos completo a nivel de cientos de millones
03. Integración de grandes modelos de lenguaje (LLM) para una experiencia más inteligente
El Asistente de Modelado Inteligente de GPA es un agente orientado a flujos de trabajo capaz de automatizar y completar de forma inteligente procesos de análisis y tratamiento de datos espacio-temporales. Esta funcionalidad está integrada tanto en SuperMap iDesktopX como en el servicio iServer GPA, proporcionando soporte de modelado y análisis inteligente de alta eficiencia.
Actualmente, el asistente inteligente de SuperMap iServer WebGPA ofrece dos capacidades principales:
l Preguntas y respuestas inteligentes de GPA
Mediante interacción conversacional, el sistema responde rápidamente a consultas sobre el uso de herramientas, pasos operativos, configuración de parámetros y escenarios de aplicación, reduciendo significativamente la curva de aprendizaje.
l Modelado inteligente de GPA
El usuario solo necesita describir el escenario de negocio en lenguaje natural. El LLM interpreta los requisitos, descompone la tarea en varios pasos y selecciona automáticamente las herramientas adecuadas para construir el flujo de trabajo. Tras la confirmación manual, el modelo se genera automáticamente en el lienzo de modelado.
Actualmente, el LLM puede invocar más de 800 herramientas GPA, cubriendo gestión de datos 2D/3D, análisis espacial, cartografía, publicación de servicios y procesamiento de big data.
l Herramientas GPA MCP
Para escenarios que requieren interacción mediante agentes de IA empresariales, el MCP (Model Context Protocol) actúa como puente entre los LLM y GPA. SuperMap iServer incluye más de 250 operadores GPA como herramientas MCP listas para usar, cubriendo múltiples módulos funcionales.
Además, los usuarios pueden registrar modelos GPA personalizados como herramientas MCP, permitiendo que los agentes de IA invoquen flujos de trabajo SIG complejos adaptados a escenarios empresariales específicos.
Registro de un modelo GPA como herramienta MCP
Conclusión
Gracias a su profunda integración con grandes modelos de lenguaje, GPA ha evolucionado de un enfoque “basado en herramientas” a un enfoque “inteligente y orientado a flujos de trabajo”.
SuperMap GIS 2025 continúa fortaleciendo GPA en tres dimensiones clave: estabilidad, eficiencia de procesamiento e inteligencia. Sus capacidades low-code, su amplio conjunto de herramientas y su alto rendimiento han impulsado su adopción en sectores como recursos naturales, planificación territorial, meteorología y recursos hídricos.
Como herramienta de productividad avanzada, GPA ayuda a los usuarios a resolver rápidamente desafíos empresariales, mejorar la eficiencia operativa y ofrecer una experiencia de inteligencia espacial más ágil y eficaz.
