INTELIGENCIA ARTIFICIAL - Saima Solutions

INTELIGENCIA
ARTIFICIAL GENERATIVA

El siguiente salto tecnológico para mejorar el rendimiento de su negocio

¿QUÉ ES LA IA GENERATIVA?

IA generativa: son técnicas de IA que aprenden de los datos existentes sobre una materia o artefacto y los utilizan para generar nuevos contenidos.
Modelos básicos: son modelos de aprendizaje automático entrenados con un amplio conjunto de datos etiquetados (o no) y que se ajustan a una extensa gama de aplicaciones.
Grandes modelos lingüísticos (LLM- Large Language Models): se entrenan con grandes cantidades de texto para interpretar y generar resultados similares a los que daría un humano.
ChatGPT: este servicio de OpenAI incorpora un chatbot conversacional basado en LLM´s para generar contenidos.

CINCO PASOS PARA CREAR UNA APLICACIÓN DE LLM

1. FOCALIZAR

Encontrar un problema que esté lo suficientemente centrado como para poder iterar y progresar con rapidez, pero que también sea lo bastante grande como para que la solución adecuada cautive a los usuarios.

2. LLM ADECUADO

Ahorra costes con un modelo preentrenado. Para elegir el adecuado debes tener en cuenta: las licencias (de uso comercial o de código abierto), el tamaño y el rendimiento.

3. PERSONALIZACIÓN

Cuando entrenas un LLM estás construyendo las bases del aprendizaje profundo: aprendizaje en contexto, aprendizaje por refuerzo a partir de información humana y el fine-tuning o puesta a punto.

4. ARQUITECTURA

Necesitarás diferentes componentes para construir la aplicación LLM, como por ejemplo: una plataforma de alojamiento de aplicaciones, herramientas de enriquecimiento de entradas o un filtro de contenido LLM, entre otros.

5. EVALUACIONES EN LÍNEA

Se consideran “en línea” porque evalúan el rendimiento del LLM durante la interacción con el usuario.

PRÁCTICAS RECOMENDADAS PARA LA APLICACIÓN DE IA GENERATIVA

Aplicaciones internas

Es mejor comenzar por el desarrollo de aplicaciones internas, centrándose en la optimización de los procesos y la productividad de los empleados. Genera un entorno de prueba más controlado para probar exhaustivamente los modelos.

Mayor transparencia

Debe comunicar con claridad a sus usuarios que están interactuando con Inteligencia Artificial y no con humanos. Por ejemplo, puede marcar y resaltar los resultados de búsqueda basados en IA.

Seguridad

Debe establecer medidas de protección para los datos confidenciales. Por ejemplo, es posible que tenga que enmascarar los datos y eliminar la información de identificación personal antes de entrenar los modelos con datos internos.

Validación

Haga pruebas automatizadas y manuales para validar los resultados y pruebe todo tipo de escenarios. Establezca diferentes grupos de probadores beta para que prueben las aplicaciones de diferentes maneras.


Aplicaciones internas Es mejor comenzar por el desarrollo de aplicaciones internas, centrándose en la optimización de los procesos y la productividad de los empleados. Genera un entorno de prueba más controlado para probar exhaustivamente los modelos.	Mayor transparencia Debe comunicar con claridad a sus usuarios que están interactuando con Inteligencia Artificial y no con humanos. Por ejemplo, puede marcar y resaltar los resultados de búsqueda basados en IA.

Seguridad Debe establecer medidas de protección para los datos confidenciales. Por ejemplo, es posible que tenga que enmascarar los datos y eliminar la información de identificación personal antes de entrenar los modelos con datos internos.	Validación Haga pruebas automatizadas y manuales para validar los resultados y pruebe todo tipo de escenarios. Establezca diferentes grupos de probadores beta para que prueben las aplicaciones de diferentes maneras.

Mejora la productividad, ya que permite identificar las oportunidades de éxito.	Ahorro de tiempo, gracias a la automatización de tareas.

BENEFICIOS

Productos líderes en el sector

Trabajamos con proveedores líderes dentro del Magic Quadrant de Gartner para plataformas de IA conversacional.

Tecnología e investigación

Manténgase a la vanguardia de la innovación responsable en IA con fabricantes que investigan las mejoras en la adopción y el escalado de la IA.

Ahorro de costes

Mejore la productividad mediante un desarrollo y despliegue más rápidos de los modelos, lo que reportará mejoras valoradas, según los casos de uso, en varios cientos de miles de euros.

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Consultora líder en soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial y planificación analítica. Ayudamos a las empresas a mejorar su rendimiento a través de proyectos de Business Analytics y Performance Management.

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