Generative AI

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de modelos y algoritmos capaces de generar contenido nuevo y original. A través del aprendizaje automático y la optimización, estos sistemas pueden crear textos, imágenes, música y otros tipos de contenido de manera autónoma. La IAG utiliza técnicas, como las redes neuronales generativas adversarias (GAN) y los modelos de lenguaje basados en transformers, para producir resultados realistas y de alta calidad.

La IAG tiene la capacidad de adaptarse a las preferencias y necesidades específicas de los clientes. Al entrenar los modelos con datos relevantes, la inteligencia artificial puede generar contenido personalizado y relevante para cada usuario, mejorando la experiencia del cliente y aumentando la satisfacción.

Gracias al análisis de datos y las soluciones personalizadas a partir del uso de la IA generativa, las empresas pueden ofrecer experiencias más atractivas y relevantes, que abarcan desde recomendaciones de productos hasta una segmentación precisa de su audiencia.
En términos de eficiencia operativa, pueden optimizarse procesos internos de las empresas, resultando en una reducción de costos, una gestión más efectiva de los recursos y una mayor eficiencia en áreas críticas, como la cadena de suministro y la logística.

Aquellas organizaciones que aprovechen al máximo los datos y las soluciones de inteligencia artificial, se encontrarán en una posición óptima para tomar decisiones informadas y adaptarse con agilidad a un entorno empresarial en constante cambio.

Además, la adopción de este tipo de tecnologías amplían aún más las posibilidades del análisis de datos ya que permiten a las empresas realizar análisis predictivos y prescriptivos, lo que significa que no sólo pueden comprender lo que ha sucedido en el pasado, sino también anticipar tendencias futuras y tomar medidas proactivas.

El principal desafío es cultural. Adoptar este tipo de tecnologías requiere una nueva forma de pensar la entrega de valor de las empresas a sus clientes y colaboradores.

En primer lugar se requiere una cultura centrada en la explotación de los datos. Hoy en día tenemos varias tecnologías disponibles de IA Generativa, tanto para la propia empresa como para sus competidoras. Por ende, el diferencial, o la ventaja competitiva va a estar en cómo usar los datos particulares de la empresa en conjunto con la IA generativa para brindar nuevas experiencias, encontrar nuevas oportunidades de negocio y oportunidades de eficientar procesos.
Relacionado a esto, las empresas que mejor provecho le sacan a este tipo de tecnologías son las que están preparadas para experimentar de manera rápida y a un costo razonable. Por la naturaleza no determinista de la IA, la mejor manera de encarar iniciativas de IA, es mediante el planteo de hipótesis, experimentación repetible, validación de las hipótesis o pivotar la misma. Es un camino de aprendizaje en sí mismo, que está fuertemente basado en los datos, y que por ende, las empresas que son “data centric” tienen una ventaja por sobre las que no lo son.

Por último, si bien se ha avanzado mucho, aún queda mucho por hacer en términos de democratizar el conocimiento necesario para implementar soluciones basadas en IA. Un fuerte conocimiento en Ciencia de Datos puede ser la diferencia entre proyectos sumamente exitosos o un fracaso (sin nada de aprendizaje en el camino). Por eso alentamos a las empresas a seguir generando capacidades internas de ciencia de datos, con una mirada experta en la realidad de la empresa, y a su vez buscar apoyos o miradas expertas de tecnología.

Algunos usos en los que se puede capitalizar esta tecnología son:

– Generación de contenido. Creación automática y eficiente de textos coherentes y relevantes como artículos, descripciones de productos o respuestas eficientes y precisas.

• En retail o venta al por menor, puede usarse para desplegar promociones y descuentos orientados a un público específico y con un lenguaje determinado.
• En el mundo de la auditoría y la gestión documental, para la traducción de contenidos existentes a múltiples idiomas, generación de resúmenes de normativas existentes.
• Y en los centros de contacto o contact centers, para crear mensajes personalizados, adaptados a diferentes segmentos de audiencia y optimizados para maximizar el impacto y la conversión.

– Gestión documental. Resuelve consultas del usuario a partir de grandes volúmenes de información almacenada e indexada.

• En Recursos Humanos puede utilizarla para procesar currículums, formularios de solicitud de empleo y otros documentos relacionados con la contratación de personal o para el análisis automático de habilidades, experiencia laboral, referencias y comparar perfiles con los requisitos del puesto.
• En logística y transporte se puede aplicar a la gestión de grandes volúmenes de documentos relacionados con la cadena de suministro para optimizar la gestión de inventarios, el rastreo de envíos y la agilización de los procesos de facturación.
• En las áreas legales, para buscar y extraer de documentos legales digitalizados a través de palabras claves o identificar cláusulas específicas, términos legales y resúmenes de casos para agilizar la revisión de documentos legales y facilitar la búsqueda de información.

– Asistentes conversacionales con procesamiento de archivos real-time. Pueden responder preguntas específicas sobre información almacenada en documentos, audios e imágenes. Aplica a numerosas industrias:

• Educación: para resumir clases grabadas o para que los profesores puedan revisar el historial académico de sus alumnos.
• Salud: para leer estudios o informes y agilizar el análisis de la historia clínica del paciente.
• Seguridad: para detectar elementos potencialmente peligrosos a partir del análisis de videos.
• Banca: para procesar documentos directamente desde la imagen de éstos o para detectar posibles fraudes a partir de falsificación de documentos o suplantación de identidad.
• Marketing digital: para detectar emociones del cliente en las interacciones y mejorar la experiencia o para ayudar en la planificación, ejecución y seguimiento de las campañas.

Nubiral cuenta con una unidad de negocios dedicada enteramente a la implementación de soluciones orientadas a AI, Machine Learning, Deep Learning, GPT y otras tecnologías relacionadas con IA Generativa, lo cual está alineado a la visión de la empresa que busca convertirse en una empresa líder en este tipo de tecnologías en Latinoamérica.

En cuanto a los proyectos a mediano y largo plazo, Nubiral invierte sostenidamente en construir capacidades en torno a Inteligencia Artificial, lo que nos permite contar hoy con la experiencia y el conocimiento para acompañar a los clientes en la adopción de estas tecnologías y aplicarlas a casos de uso concretos que generen verdadero valor para sus organizaciones.

Desde Nubiral, venimos trabajando en un programa de desarrollo de talento estratégico en tecnología de datos y AI, y eso nos permite incorporar estas nuevas capacidades como algo orgánico en nuestro plan de desarrollo de talento. Hoy contamos con un Centro de Excelencia en IA Generativa con profesionales dedicados exclusivamente a estas nuevas tecnologías.

Dentro de la tecnología de Generative AI que aplica Nubiral, se encuentra la tecnología de los Large Language Models o LLM. En este aspecto, desde Nubiral nos capacitamos en las distintas opciones que existen hoy para implementar una solución con estas características. Las mismas incluyen el desarrollo de soluciones utilizando el servicio de Azure OpenAI y GPT como su modelo core de lenguaje, Amazon Bedrock y el modelo de AI21, así como también la implementación de distintos modelos disponibles dentro de Hugging Face como LLaMA por ejemplo.

Un ejemplo de uso de este tipo de tecnología consiste en desarrollar asistentes conversacionales que puedan interactuar con los usuarios en lenguaje natural brindando una atención personalizada integral. Para que eso sea posible, debemos combinar la tecnología de los LLM con toda la información que tenemos almacenada de los usuarios en las bases de datos, esto permite que el asistente pueda dar una atención realmente personalizada a cada usuario.

En Nubiral, adoptamos un enfoque responsable en la implementación de IA Generativa, asegurándonos de que las soluciones desarrolladas cumplan con los más altos estándares éticos y de privacidad. Trabajamos para minimizar sesgos en los algoritmos y garantizar la transparencia en el uso de la IA.

En primer lugar, debemos automatizar la forma en que capturamos, almacenamos, analizamos y consumimos nuestros datos. Reducir los puntos de falla, automatizar, digitalizar, centralizar los datos y empoderar a las personas. No son solo datos, son datos + proceso + cultura = éxito. Se trata de hacer que todos vean la misma foto, en su misma versión.
Y, finalmente, conectar los puntos, rompiendo los silos, teniendo toda la data en un solo lugar, un datalake por ejemplo. Las compañías que se adaptan a las reglas de juego actuales, que rompieron la barrera cultural y encararon una transformación digital, tuvieron resultados positivos a nivel interno, pero también de cara a sus clientes.

En todo proceso de transformación la responsabilidad de los líderes está relacionada con entender en profundidad el contexto organizacional y operativo del que se parte, para que el plan de implementación esté aterrizado a la realidad de la empresa. Esto va a permitir identificar de forma realista las áreas con mayor potencial para aplicar las nuevas tecnologías, generar planes realistas y consistentes y minimizar las potenciales fricciones entre la situación actual y la nueva situación deseada.

Nuestra visión es que todas las organizaciones en general, deberían abordar el uso de estas tecnologías de una forma integral, pero no con la intención de reemplazar el factor humano, sino como ayudantes inteligentes que van ocupando diferentes roles en nuestros procesos, ya sea como un tutor para incorporar nuevos conocimientos, como un asistente que nos ayuda a realizar tareas arduas que requieren leer, analizar y sintetizar grandes volúmenes de texto, o un copiloto en el desarrollo de soluciones de software que permite ganar en agilidad y en precisión a la hora de implementarlas.

La IA puede ser un excelente factor para incrementar la productividad del equipo, incorporar nuevos conocimientos y simplificar el contexto en que las organizaciones desarrollan sus actividades.

Para iniciar un proyecto de IA Generativa con Nubiral, contacta a nuestros especialistas. Evaluaremos las necesidades de tu negocio y diseñaremos una hoja de ruta personalizada para la implementación de IA Generativa, ajustada a tus objetivos y recursos. ¡No dudes en contactarnos para descubrir cómo podemos ayudarte a innovar y crecer!