Making Science, compañía de aceleración digital, lanza Trust Generative AI, una plataforma de Inteligencia Artificial Generativa que soluciona los dos principales problemas de los sistemas como OpenAI: la imposibilidad de acceder a datos no públicos de las empresas y la ausencia de información actualizada en los modelos generativos.
El lanzamiento se enmarca en un momento en el que la inteligencia artificial generativa, basada en grandes modelos de lenguaje como GPT y Bard, pretende transformar la forma de trabajar de las personas, llevando a todas las compañías a un nivel superior de automatización y eficiencia. Un reciente estudio del MIT, en el que se les pedía a diferentes profesionales utilizar Chat GPT para escribir informes, notas de prensa y otros documentos empresariales, consiguió un ahorro de cerca del 50% en la escritura de los informes y una mejora de la calidad de los mismos.
Sin embargo, los grandes modelos de lenguaje como GPT-3 no pueden acceder a información no pública de las empresas y además no disponen de información reciente almacenada. De hecho, GPT-4 es un modelo de lenguaje que está entrenado con información hasta septiembre de 2021 y no tiene información actualizada después de esa fecha. “La disponibilidad de grandes modelos de lenguaje y de la inteligencia artificial generativa abre un mundo de posibilidades impensable hace sólo dos años. En este sentido, Trust Generative AI es una solución que crea un puente entre los datos privados y recientes de las empresas y los grandes modelos generados con información pública. Esto, sin duda, va a facilitar la adopción de la AI Generativa por las grandes empresas”, explica José Antonio Martínez Aguilar, CEO de Making Science.
La plataforma, desarrollada sobre Google Cloud Platform y OpenAI, optimiza tanto el ciclo de los datos como el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial, y valida las respuestas obtenidas mediante modelos desarrollados en Google Cloud Platform sobre datos privados del cliente y datos más recientes no existentes en los modelos como GPT-3 y GPT-4.
De esta manera, las empresas mantienen un control total sobre sus datos y permiten generar contenidos menos genéricos, más alineados con sus políticas, y guías de estilo, todo ello optimizado con información actualizada.
Un ejemplo de la eficiencia del Generative AI es cómo Trust Generative AI generó 100.000 descripciones de productos para la página web Ventis.it en minutos y con un coste más de 10.000 veces inferior a la generación por medios tradicionales. Las descripciones generadas tenían una alineación de más del 95% con otras descripciones generadas por el departamento editorial y se realizaron mediante “prompts” optimizados por Trust Generative AI.
Trust Generative AI también tiene la capacidad de generar todo tipo de contenidos como conversaciones para call centers, preguntas frecuentes o correos electrónicos, así como imágenes y otras entidades, conectándose a servicios como Vertex Generative AI de Google Cloud, DALL-E2 y Stable Diffusion.
En un entorno de rápido cambio tecnológico e incertidumbre sobre el uso de la tecnología, es muy importante desarrollar herramientas que ayuden a generar confianza en el uso de la misma y esta es la función que quiere desempeñar Trust Generative AI.
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