IA Generativa para empresas: Inmetrics Latam busca impulsar la productividad de los negocios

La primera ola de la IA ha estado principalmente dirigida a consumidores; ahora se proyecta una segunda ola enfocada en el sector empresarial. Sólo en este año, se espera que el gasto en IA Generativa aumente 30%.

Durante el último año, la Inteligencia Artificial (IA) Generativa ha experimentado un boom que ha traído grandes expectativas sobre su potencial, pero hasta el momento sus aplicaciones se han dirigido principalmente a los consumidores. Ahora la segunda ola de esta tecnología se intensificará en el mundo de los negocios.

La consultora Deloitte proyecta que a lo largo de este 2024 el gasto empresarial en IA Generativa crecerá 30 por ciento, debido a que más compañías están destinando presupuestos específicos para esta área.

Cada vez más, las empresas se encuentran interesadas en integrar capacidades de IA Generativa de manera interna, pero aún están explorando cómo hacerlo, en qué ámbitos y con qué parámetros de confiabilidad y seguridad.

En este contexto, se están desarrollando soluciones que buscan satisfacer las necesidades específicas de las organizaciones, explotando el valor de sus datos privados en entornos seguros.

Inmetrics Latam es una de las compañías que ve una gran área de oportunidad en esta nueva ola de la IA Generativa y por eso creó LIEV, un acelerador de soluciones de IA para aumentar la productividad y eficiencia de las empresas.

LIEV funciona como un conjunto de códigos y arquitecturas para ofrecer soluciones de negocio, facilitando a las empresas el uso de modelos de lenguaje grande (LLM) dentro de entornos privados que se ejecutan en su Nube.

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Paulo Souto, director ejecutivo de Inmetrics Latam, explica que LIEV aprende del historial de operaciones de la organización y, con base en ello, puede impulsar la automatización de procesos y la creación de valor en campos de interés para cada compañía.

Específicamente, LIEV puede incrementar la generación de código; validar la seguridad, rendimiento y defectos del mismo a través de pruebas; apoyar las actividades de marketing; acelerar el uso de IA en los centros de contacto; así como asistir en las labores de búsqueda de documentos relacionados con el cumplimiento legal y regulatorio.

De acuerdo con la empresa brasileña, LIEV duplica la productividad en el desarrollo de software; reduce en un 95 por ciento el tiempo de creación de pruebas unitarias; disminuye en un 93 por ciento el esfuerzo para analizar y extraer datos de contratos, y automatiza en un 75 por ciento las tareas procesales.

La solución de Inmetrics corre sobre la Nube de Amazon Web Services (AWS). Primero, la compañía de origen brasileño comenzó a usarla a nivel interno para optimizar sus operaciones y ahora lo ofrece en versión piloto a otros clientes.

A diferencia de lo que sucede con los modelos públicos, implementar soluciones privadas garantiza la privacidad de la información y que los datos sólo se utilizan para los propios objetivos de la empresa.

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Foto: Inmetrics Latam

Souto resalta la importancia de esta protección a los datos, ya que existen sectores donde la seguridad es un tema crítico debido a la información altamente sensible que se maneja. Por ejemplo, es el caso de los sectores financiero y de telecomunicaciones.

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La primera ola de IA Generativa se ha alimentado, principalmente, de una cantidad masiva de datos disponibles en Internet, por lo que es susceptible de reproducir las inexactitudes, sesgos e imprecisiones que están por toda la red. O, en su defecto, los LLM pueden inventar la información cuando no tienen una respuesta (alucinaciones).

Para sortear estos riesgos, se plantean nuevas soluciones privadas de IA Generativa que se entrenen únicamente con los datos privados de la organización.

Muchas empresas ya cuentan con grandes volúmenes de datos que pueden utilizar para mejorar la eficiencia en sus operaciones, su organización interna y en la innovación de productos y servicios con ayuda de la IA Generativa.

Sin embargo, Paulo Souto advierte que uno de los desafíos más importantes para que eso suceda es la disponibilidad de datos de calidad, de manera que estén listos para ser aprovechados.

Otro elemento que influye en la capacidad de usar la IA Generativa en los negocios es ―agrega el ejecutivo― el grado de madurez de las empresas para adoptar la tecnología y la infraestructura a la que tiene acceso.

Además, otro factor determinante es la disponibilidad de talento especializado que sea capaz de trabajar con los datos e implementar la Inteligencia Artificial internamente.

Si las empresas logran superar estos retos iniciales, podrán desbloquear el potencial de la IA Generativa en los negocios, una carrera a futuro en la que necesitan invertir desde ahora.

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