Conversa con tus documentos
Cómo la Inteligencia Artificial Generativa está acelerando la forma en que los empleados interactúan con los datos corporativos
La era de buscar en carpetas o depender únicamente de metadatos para la recuperación de datos no estructurados está llegando gradualmente a su fin. Los avances en la Inteligencia Artificial Generativa, en particular en los Large Language Models (LLMs) y Generación Aumentada por Recuperación (RAG), están estableciendo las bases para un enfoque más intuitivo y conversacional para acceder a tus documentos.
Si bien los Large Language Models, como GPT-4, aportan una gran cantidad de conocimientos, no están exentos de limitaciones, especialmente cuando se trata de integrar datos nuevos o específicos de la organización. Métodos tradicionales como el ajuste fino pueden modificar la forma en que estos modelos se comunican, pero son menos efectivos para incorporar datos frescos, lo cual es a menudo una necesidad crítica para los negocios. Además, el ajuste fino requiere recursos significativos en cuanto a calidad de datos, potencia computacional y tiempo, lujos que no todos pueden permitirse.
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ofrece un enfoque dinámico y rentable para la adaptación del modelo. RAG es poderoso y lo suficientemente simple como para que exploremos sus mecanismos en este artículo, que analizará los principios detrás de RAG, sus aplicaciones en el mundo real y cómo aborda las limitaciones del ajuste fino tradicional del modelo. Ya sea que enfrentes restricciones relacionadas con datos, consideraciones presupuestarias, requisitos de cumplimiento o limitaciones de tiempo, hay una solución para que aproveches el poder de la inteligencia artificial de manera efectiva y que priorice la seguridad y la eficiencia. Utilizando nuestra avanzada plataforma de aceleración, puedes acelerar aún más las mejoras en la productividad.
1. Consulta del Usuario
El proceso comienza con el usuario haciendo una pregunta.
2. Recuperación de Documentos
El sistema luego examina un repositorio de documentos indexados, a menudo lleno de datos propietarios, para encontrar documentos que puedan responder la consulta.
3. Creación de la Instrucción
A continuación, el sistema crea una instrucción que fusiona la pregunta del usuario, los documentos recuperados e instrucciones adicionales. Esta instrucción prepara el escenario para que el Modelo de Lenguaje Grande (LLM) genere una respuesta.
4. Interacción del LLM
Esta instrucción personalizada se envía a un LLM para su procesamiento.
5. Respuesta del Usuario
Finalmente, el LLM devuelve una respuesta contextualmente fundamentada, basada en la información que se le proporcionó, al usuario en lenguaje natural.
Si bien esta explicación proporciona una visión general de RAG, el desafío está en los detalles, e implementar tu propia solución de grado empresarial puede estar completamente fuera del alcance de tu negocio. ¿Vale la pena la inversión? ¿Cuáles son los casos de uso que se aplican a tus necesidades específicas? Vamos a revisarlos:
Recuperación instantánea de información
Puedes consultar tus documentos como si estuvieras charlando con un asistente conocedor. ¿Necesitas encontrar una cláusula específica en un contrato, datos estadísticos en un informe o información histórica en tus archivos? Simplemente escribe tu pregunta, y un asistente de IA buscará la información relevante en segundos.
Resumen de documentos
Otra capacidad valiosa de la Inteligencia Artificial Generativa es su capacidad para resumir documentos extensos de manera rápida y precisa. Ya sea que necesites una visión concisa de un informe largo o un resumen de cláusulas clave de un contrato, la Inteligencia Artificial Generativa puede crear resúmenes que te ahorran tiempo y esfuerzo. Esta función es útil durante reuniones o cuando necesitas entender lo esencial de un documento sin adentrarte en todo su contenido.
Mejora de la toma de decisiones
La Inteligencia Artificial Generativa puede ayudarte a tomar decisiones informadas resaltando ideas clave e incluso proporcionando recomendaciones basadas en el contenido. Esta capacidad es invaluable para departamentos legales que revisan contratos, analistas financieros que estudian informes o cualquier departamento que busque percepciones basadas en datos.
Cumplimiento normativo
La Inteligencia Artificial es un gran activo para industrias con regulaciones estrictas documentadas en PDF u otros documentos, ya que puede garantizar el cumplimiento al extraer e interpretar rápidamente información regulatoria, reduciendo el riesgo de incumplimiento. Tener que dedicar horas de trabajo a investigar y discernir información de cumplimiento es un problema del pasado.
Acceso a información
Gen-AI democratiza el acceso a la información dentro de tu organización. Ya seas un profesional legal, analista o agente de soporte al cliente, puedes aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial Generativa para acceder a datos e ideas críticas, independientemente de tu experiencia técnica, liberando el tiempo de los expertos para realizar tareas de mayor valor.
Recuperación de Información Translingüística
La Inteligencia Artificial Generativa permite a los usuarios buscar información en un idioma y obtener resultados relevantes en otro. Esta función es especialmente útil al tratar con datos multilingües o cuando los usuarios se sienten más cómodos buscando en su idioma nativo. Imagina que tienes un socio en China y necesitas revisar su documentación. Al aprovechar el poder de los Large Language Models (LLMs), podrías conversar con esos documentos en inglés para obtener la información que necesitas.
Análisis de reclamaciones en Seguros
Un asistente de IA puede analizar discrepancias o inconsistencias relevantes entre la descripción del reclamante y la evidencia documentada, lo que puede ayudar a detectar posibles fraudes o reclamaciones inexactas.
Investigación y desarrollo en Farmacéuticas
Puedes realizar búsquedas y comparar ensayos clínicos y estudios relacionados con una enfermedad específica para identificar posibles enfoques terapéuticos y contribuir al desarrollo de nuevos tratamientos.
Análisis de riesgos en Bancos
El asistente de IA puede conectarse a los informes de crédito y evaluaciones de solvencia de los clientes para analizar rápidamente la información y evaluar la solvencia crediticia. Esto ayuda a los bancos a tomar decisiones más informadas con respecto a las aprobaciones de préstamos y líneas de crédito.
Cumplimiento y regulación en Automotrices
Puedes analizar regulaciones y estándares específicos de la industria para asegurarte de que los vehículos fabricados cumplan con los estándares de seguridad y los requisitos legales.
Cumplimiento de SLA en Telecomunicaciones
El asistente de IA puede analizar los acuerdos de nivel de servicio (SLAs) establecidos con clientes corporativos y compararlos con el rendimiento real y los datos de calidad del servicio. Esto permite evaluar el cumplimiento del SLA y tomar medidas correctivas en caso de desviaciones.
Análisis de Informes de Incidentes en Aerolíneas
Un asistente de IA puede examinar informes de incidentes, como retrasos de vuelos, cancelaciones, problemas con el equipaje o problemas de servicio a bordo, para identificar patrones y tendencias. Esta aplicación ayuda a la aerolínea a procesar grandes cantidades de datos no estructurados para comprender áreas problemáticas y luego tomar medidas correctivas para evitar problemas recurrentes.
Este es el punto en el que entra en juego GeneXus Enterprise AI. GeneXus Enterprise AI es la columna vertebral que conecta a las empresas con LLMs de manera supervisada y rentable, brindando agilidad para aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial Generativa. Permite la creación de asistentes de IA que se integran e interactúan con las operaciones, procesos, sistemas y documentos organizativos. Estos asistentes de IA pueden adaptarse a los requisitos corporativos específicos, como la capacidad de conversar con documentos para obtener resultados valiosos. Además, te permite conectar tu organización de manera segura con LLMs, evitando cualquier filtración de información privada y proporcionando acceso supervisado. Pero hay más. GeneXus Enterprise AI puede ayudarte a:
Desbloquear la adopción de Gen-AI a través de:
Mejora de Seguridad
Supervisar el acceso de LLM utilizando tus definiciones de autenticación y autorización.
Gestión de Soluciones
Supervisar costos e interacciones de cada solución Gen-AI para un análisis y control más profundos.
Escalabilidad
Escalar tus soluciones a múltiples canales, como Web, Slack, Teams o WhatsApp.
Control de Costos
Gestionar cuotas por solución y controlar tus gastos.
Desatar la creación de soluciones Gen-AI a través de:
Ejecución automatizada
Crear automáticamente APIs y versionar tus asistentes e instrucciones.
Exploración optimizada
Cambiar fácilmente entre diferentes LLMs como OpenAi, Google, AWS y Azure para descubrir el mejor ajuste para tus necesidades sin alterar lo que ya has construido.
Acoplamiento reducido
Reducir el nivel de dependencia entre las aplicaciones de inteligencia artificial que creas y los LLMs subyacentes.
Contáctanos
Si bien los Large Language Models, como GPT-4, aportan una gran cantidad de conocimientos, no están exentos de limitaciones, especialmente cuando se trata de integrar datos nuevos o específicos de la organización. Métodos tradicionales como el ajuste fino pueden modificar la forma en que estos modelos se comunican, pero son menos efectivos para incorporar datos frescos, lo cual es a menudo una necesidad crítica para los negocios. Además, el ajuste fino requiere recursos significativos en cuanto a calidad de datos, potencia computacional y tiempo, lujos que no todos pueden permitirse.
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG) ofrece un enfoque dinámico y rentable para la adaptación del modelo. RAG es poderoso y lo suficientemente simple como para que exploremos sus mecanismos en este artículo, que analizará los principios detrás de RAG, sus aplicaciones en el mundo real y cómo aborda las limitaciones del ajuste fino tradicional del modelo. Ya sea que enfrentes restricciones relacionadas con datos, consideraciones presupuestarias, requisitos de cumplimiento o limitaciones de tiempo, hay una solución para que aproveches el poder de la inteligencia artificial de manera efectiva y que priorice la seguridad y la eficiencia. Utilizando nuestra avanzada plataforma de aceleración, puedes acelerar aún más las mejoras en la productividad.
¿Qué es RAG?
El concepto detrás de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) puede parecer complejo, pero se puede desglosar en una secuencia de pasos sencillos:1. Consulta del Usuario
El proceso comienza con el usuario haciendo una pregunta.
2. Recuperación de Documentos
El sistema luego examina un repositorio de documentos indexados, a menudo lleno de datos propietarios, para encontrar documentos que puedan responder la consulta.
3. Creación de la Instrucción
A continuación, el sistema crea una instrucción que fusiona la pregunta del usuario, los documentos recuperados e instrucciones adicionales. Esta instrucción prepara el escenario para que el Modelo de Lenguaje Grande (LLM) genere una respuesta.
4. Interacción del LLM
Esta instrucción personalizada se envía a un LLM para su procesamiento.
5. Respuesta del Usuario
Finalmente, el LLM devuelve una respuesta contextualmente fundamentada, basada en la información que se le proporcionó, al usuario en lenguaje natural.
Si bien esta explicación proporciona una visión general de RAG, el desafío está en los detalles, e implementar tu propia solución de grado empresarial puede estar completamente fuera del alcance de tu negocio. ¿Vale la pena la inversión? ¿Cuáles son los casos de uso que se aplican a tus necesidades específicas? Vamos a revisarlos:
Conversar con tus documentos ahora es posible
Imagina hacer preguntas a tus documentos en lenguaje natural y recibir respuestas inmediatas. Con RAG, puedes hacerlo realidad. Así es cómo puede beneficiar a tu organización:Recuperación instantánea de información
Puedes consultar tus documentos como si estuvieras charlando con un asistente conocedor. ¿Necesitas encontrar una cláusula específica en un contrato, datos estadísticos en un informe o información histórica en tus archivos? Simplemente escribe tu pregunta, y un asistente de IA buscará la información relevante en segundos.
Resumen de documentos
Otra capacidad valiosa de la Inteligencia Artificial Generativa es su capacidad para resumir documentos extensos de manera rápida y precisa. Ya sea que necesites una visión concisa de un informe largo o un resumen de cláusulas clave de un contrato, la Inteligencia Artificial Generativa puede crear resúmenes que te ahorran tiempo y esfuerzo. Esta función es útil durante reuniones o cuando necesitas entender lo esencial de un documento sin adentrarte en todo su contenido.
Mejora de la toma de decisiones
La Inteligencia Artificial Generativa puede ayudarte a tomar decisiones informadas resaltando ideas clave e incluso proporcionando recomendaciones basadas en el contenido. Esta capacidad es invaluable para departamentos legales que revisan contratos, analistas financieros que estudian informes o cualquier departamento que busque percepciones basadas en datos.
Cumplimiento normativo
La Inteligencia Artificial es un gran activo para industrias con regulaciones estrictas documentadas en PDF u otros documentos, ya que puede garantizar el cumplimiento al extraer e interpretar rápidamente información regulatoria, reduciendo el riesgo de incumplimiento. Tener que dedicar horas de trabajo a investigar y discernir información de cumplimiento es un problema del pasado.
Acceso a información
Gen-AI democratiza el acceso a la información dentro de tu organización. Ya seas un profesional legal, analista o agente de soporte al cliente, puedes aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial Generativa para acceder a datos e ideas críticas, independientemente de tu experiencia técnica, liberando el tiempo de los expertos para realizar tareas de mayor valor.
Recuperación de Información Translingüística
La Inteligencia Artificial Generativa permite a los usuarios buscar información en un idioma y obtener resultados relevantes en otro. Esta función es especialmente útil al tratar con datos multilingües o cuando los usuarios se sienten más cómodos buscando en su idioma nativo. Imagina que tienes un socio en China y necesitas revisar su documentación. Al aprovechar el poder de los Large Language Models (LLMs), podrías conversar con esos documentos en inglés para obtener la información que necesitas.
Impacto específico por Industria
Los asistentes de Inteligencia Artificial pueden manejar tareas repetitivas o no agregadoras de valor, permitiendo que tu equipo se centre en trabajos más estratégicos. Ya sea en las industrias legales, de seguros o farmacéuticas, la Inteligencia Artificial Generativa puede adaptarse a tus necesidades específicas, proporcionando una solución a medida que mejora la productividad. Veamos algunos ejemplos:Análisis de reclamaciones en Seguros
Un asistente de IA puede analizar discrepancias o inconsistencias relevantes entre la descripción del reclamante y la evidencia documentada, lo que puede ayudar a detectar posibles fraudes o reclamaciones inexactas.
Investigación y desarrollo en Farmacéuticas
Puedes realizar búsquedas y comparar ensayos clínicos y estudios relacionados con una enfermedad específica para identificar posibles enfoques terapéuticos y contribuir al desarrollo de nuevos tratamientos.
Análisis de riesgos en Bancos
El asistente de IA puede conectarse a los informes de crédito y evaluaciones de solvencia de los clientes para analizar rápidamente la información y evaluar la solvencia crediticia. Esto ayuda a los bancos a tomar decisiones más informadas con respecto a las aprobaciones de préstamos y líneas de crédito.
Cumplimiento y regulación en Automotrices
Puedes analizar regulaciones y estándares específicos de la industria para asegurarte de que los vehículos fabricados cumplan con los estándares de seguridad y los requisitos legales.
Cumplimiento de SLA en Telecomunicaciones
El asistente de IA puede analizar los acuerdos de nivel de servicio (SLAs) establecidos con clientes corporativos y compararlos con el rendimiento real y los datos de calidad del servicio. Esto permite evaluar el cumplimiento del SLA y tomar medidas correctivas en caso de desviaciones.
Análisis de Informes de Incidentes en Aerolíneas
Un asistente de IA puede examinar informes de incidentes, como retrasos de vuelos, cancelaciones, problemas con el equipaje o problemas de servicio a bordo, para identificar patrones y tendencias. Esta aplicación ayuda a la aerolínea a procesar grandes cantidades de datos no estructurados para comprender áreas problemáticas y luego tomar medidas correctivas para evitar problemas recurrentes.
¿Cómo puedes implementar estas soluciones de manera rentable y rápida?
Este es el punto en el que entra en juego GeneXus Enterprise AI. GeneXus Enterprise AI es la columna vertebral que conecta a las empresas con LLMs de manera supervisada y rentable, brindando agilidad para aprovechar el poder de la Inteligencia Artificial Generativa. Permite la creación de asistentes de IA que se integran e interactúan con las operaciones, procesos, sistemas y documentos organizativos. Estos asistentes de IA pueden adaptarse a los requisitos corporativos específicos, como la capacidad de conversar con documentos para obtener resultados valiosos. Además, te permite conectar tu organización de manera segura con LLMs, evitando cualquier filtración de información privada y proporcionando acceso supervisado. Pero hay más. GeneXus Enterprise AI puede ayudarte a:
Desbloquear la adopción de Gen-AI a través de:
Mejora de Seguridad
Supervisar el acceso de LLM utilizando tus definiciones de autenticación y autorización.
Gestión de Soluciones
Supervisar costos e interacciones de cada solución Gen-AI para un análisis y control más profundos.
Escalabilidad
Escalar tus soluciones a múltiples canales, como Web, Slack, Teams o WhatsApp.
Control de Costos
Gestionar cuotas por solución y controlar tus gastos.
Desatar la creación de soluciones Gen-AI a través de:
Ejecución automatizada
Crear automáticamente APIs y versionar tus asistentes e instrucciones.
Exploración optimizada
Cambiar fácilmente entre diferentes LLMs como OpenAi, Google, AWS y Azure para descubrir el mejor ajuste para tus necesidades sin alterar lo que ya has construido.
Acoplamiento reducido
Reducir el nivel de dependencia entre las aplicaciones de inteligencia artificial que creas y los LLMs subyacentes.
Un paso adelante para las organizaciones inspiradas en la inteligencia artificial
La Inteligencia Artificial Generativa y la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) están cambiando el juego cuando se trata de interactuar con documentos en tu organización. Ya sea que busques mejorar la recuperación de datos no estructurados, la sumarización, el análisis de contratos o cualquier otra tarea relacionada con documentos, la inteligencia artificial generativa ofrece una solución poderosa y eficiente. Y junto con GeneXus Enterprise AI, puedes desbloquear rápidamente su potencial para impulsar la productividad y desatar la innovación dentro de tu organización. ¿Qué estás esperando? Impulsa tu movimiento de IA hoy.Contáctanos