En los últimos meses, la IA generativa se ha convertido en una de las tecnologías de moda, gracias a sistemas como ChatGPT y al desarrollo de nuevos frameworks de código abierto como Langchain. Estos avances permiten crear sistemas más complejos utilizando como núcleo grandes modelos lingüísticos (LLM). Estos sistemas tienen la impresionante capacidad de generar texto, imágenes, objetos en 3D e incluso vídeos.
¿Cómo puede influir esta tecnología en mi empresa?
Existen numerosas formas en las que esta tecnología puede tener un impacto significativo y positivo en su empresa. Sin embargo, es importante señalar que el verdadero potencial reside en integrar estos modelos en sistemas más amplios, maximizando su potencia. Con esto en mente, exploremos algunos ejemplos de cómo esta tecnología puede beneficiar a su empresa:
Gestión de datos
La mayoría de las empresas medianas y grandes luchan con la gestión de grandes cantidades de documentos y datos. La implementación de un sistema de IA Generativa puede revolucionar su proceso de gestión de documentos, permitiendo una rápida recuperación de la información relevante. Di adiós a las interminables presentaciones de PowerPoint, archivos PDF, documentos de Word y hojas de Excel. Estos sistemas pueden extraer información valiosa en cuestión de segundos, liberando a sus empleados para que puedan centrarse en tareas más valiosas para la empresa.
El siguiente es un ejemplo de un sistema desarrollado por nuestro equipo que puede extraer perspectivas e información relevante de datos estructurados y no estructurados:
El diagrama anterior ilustra un sistema diseñado para procesar consultas de usuarios y recuperar información relevante tanto de fuentes estructuradas, como archivos Excel y CSV, como de fuentes no estructuradas, como presentaciones PowerPoint, documentos PDF y archivos Word. Esta información se utiliza para generar una respuesta completa a la consulta del usuario. La respuesta es generada por un Modelo de Lenguaje Amplio (LLM) y su objetivo es proporcionar la respuesta más precisa y útil teniendo en cuenta la información extraída de diversas fuentes como entrada contextual.
Creación de contenidos
La tecnología de IA generativa puede ayudar en las tareas de creación de contenidos dentro de su empresa. Puede trabajar junto a sus empleados en diversas áreas, como la redacción y creación de guiones para campañas de marketing, mejorando la productividad y la creatividad.
El siguiente es un ejemplo de la arquitectura de alto nivel de una solución que nuestro equipo desarrolló para el evento HackIA 2023 de Repsol, donde el objetivo era crear una aplicación innovadora utilizando IA Generativa. Esta solución se centró en la recuperación de insights a partir de los datos de Repsol y la creación de campañas de marketing:
El diagrama anterior muestra un sistema integral formado por dos componentes. El primer componente consiste en responder a las preguntas de los usuarios utilizando las fuentes de datos de la empresa como entradas y aprovechando un modelo de lenguaje amplio (LLM). El segundo componente gira en torno a la creación y el perfeccionamiento de una campaña de marketing basada en los conocimientos extraídos del paso anterior.
Comprensión de las revisiones de los clientes
Las empresas suelen recibir un número abrumador de opiniones de clientes sobre sus productos o servicios. Resulta casi imposible hacer un seguimiento de todas ellas. Los sistemas de IA generativa pueden extraer información valiosa de estas reseñas, lo que le permite obtener una comprensión más profunda del sentimiento y las preferencias de los clientes. Además, el sistema puede personalizar las respuestas a cada cliente, aumentando su satisfacción e informando de las mejoras iterativas de sus ofertas.
En la siguiente imagen puede verse una arquitectura sencilla para la recuperación de información a partir de documentos:
Aunque el diagrama anterior muestra una arquitectura genérica para la extracción de información relevante, esta arquitectura podría utilizarse fácilmente para extraer información de las opiniones de los clientes de Amazon sobre diferentes productos. El flujo sería el siguiente:
- Todas las opiniones se introducirían individualmente en una base de datos vectorial.
- Dada una pregunta del usuario, se realizaría una búsqueda por similitud de la pregunta en la base de datos y se obtendría un número fijo de opiniones relacionadas.
- Una vez obtenidas, el modelo de lenguaje amplio (LLM) las utiliza para ofrecer la respuesta que mejor responda a la pregunta, teniendo en cuenta las opiniones como contexto.
Este sistema podría ahorrar a las empresas miles de horas a la hora de extraer información de sus diferentes productos a partir de las opiniones de los clientes y podría ayudarles a mejorar tanto la calidad como la experiencia de usuario de sus productos.
Diseño de productos
Imaginemos una pequeña empresa de muebles que carece de recursos para mantener un gran equipo de diseñadores. Con el sistema adecuado construido en torno a un modelo de generación de imágenes de gran tamaño, incluso una empresa pequeña podría validar cientos de diseños en un solo día. Además, podría generar modelos 3D de cada diseño, revolucionando el proceso de diseño de productos y acelerando la innovación.
El siguiente sería un ejemplo de un sistema que crea diferentes imágenes de diseño de productos a partir de una entrada de texto:
Asistentes virtuales y chatbots
Aunque los asistentes virtuales y los chatbots existen desde hace tiempo, su experiencia de usuario no ha estado a menudo a la altura de las expectativas. Sin embargo, la integración de nuevos grandes modelos lingüísticos ha allanado el camino para experiencias más personalizadas e inteligentes. Estos sistemas avanzados pueden mejorar enormemente el servicio y la satisfacción del cliente.
Nuestro equipo ha creado internamente un asistente virtual/chatbot que ayuda a los empleados a realizar búsquedas inteligentes en lenguaje natural sobre la documentación de la empresa. Este sistema se llama Keeply y la gente lo está utilizando actualmente en su trabajo diario:
Conclusión
Las tecnologías de IA generativa tienen el potencial de transformar completamente las empresas, independientemente de su tamaño. Aunque estas tecnologías están todavía en sus primeras fases y algunas aplicaciones pueden ser costosas, los costes están disminuyendo rápidamente y los sistemas mejoran continuamente. A medida que estas tecnologías avanzan, las empresas pueden anticipar importantes beneficios, una mayor eficiencia y mejores experiencias para los clientes.
Image: Unsplash | Robynne Hu
Data Scientist at Keepler. "Passionate about building data-driven solutions, I'm a dedicated professional with a strong background in technology. I stay updated on the latest advancements in AI by reading papers and creating personal projects. My goal is to leverage my expertise to deliver impactful solutions and drive business success."
0 comentarios